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5分でわかる！人工知能（AI）の歴史

さとっち先生

人工知能（AI）は、機械が人間のように「考え、学び、判断し、問題を解決する」能力を模倣する技術です。この分野は、数学、心理学、言語学、コンピュータ科学など多岐にわたる知識が集結して進化してきました。AIの歴史を振り返ってみると、時代ごとに「ブーム」と呼ばれる熱狂的な期間を経て、現在に至っています。それぞれのブームは、特定の技術的進歩や理論的発展に特徴があります。


第1次ブーム：認識と論理の時代（1956年 - 1974年）

ダートマス会議

1956年、AIの歴史において象徴的な年となりました。
この年、米国ニューハンプシャー州ハノーバーのダートマス大学で開催されたダートマス会議が、人工知能（AI）の研究基盤を築く契機となりました。会議の提案者は、
ジョン・マッカーシー（AIという用語を生み出した人）、
マービン・ミンスキー（認知科学者としてAI研究の先駆者）、
アラン・ニューウェル（人間の思考プロセスをコンピュータで模倣しようとした人）、
ハーバート・サイモン（人工知能と意思決定過程の研究者）、
そして
クロード・シャノン（情報理論の創設者）など、
後世に大きな影響を与える研究者たちです。
この会議において「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語が初めて使われました。

第1次ブームの研究成果

第1次AIブームとして知られる期間には、人工知能の基礎が築かれ、多くの重要な研究成果が確認されました。以下はその期間における主な成果と進展です。

  • ロジックセオリスト (Logic Theorist）（1956年）:

    • アレン・ニューウェルとハーバート・サイモンによって開発された、世界初のAIプログラムの一つで、数学的定理を証明することができました。

  • ジェネラル・プロブレム・ソルバー（GPS）（1957年）:

    • ニューウェルとサイモンによってさらに発展させられ、多様な問題解決能力を持つプログラムとして設計されました。このシステムは、後のエキスパートシステムやその他のAI応用に影響を与えました。

  • パーセプトロン (Perceptron)（1958年）:

    • フランク・ローゼンブラットによって開発されたこの初期のニューラルネットワークは、画像認識タスクにおいて単純なパターンを学習する能力を示しました。

  • イライザ (ELIZA)（1964年-1966年）:

    • ジョセフ・ワイゼンバウムによって開発された、自然言語処理を行う初期のチャットボットで、人間との対話を模倣することで知られています。

  • シェイキー (Shakey the robot)（1966年）:

    • スタンフォード研究所によって開発されたシェイキーは、自律的に動くことができるロボットで、環境を認識し、障害物を避けながらタスクを完了する能力を持っていました。

これらの成果は、AI技術の基礎を確立し、後の研究と応用の礎を築くことに大いに貢献しました。この時期に開発された技術や理論は、現在のAI技術に直接的な影響を与えるものが多く含まれています。

デジタルコンピュータの台頭

1950年代のコンピューティング技術は、ENIACやUNIVAC 1といった初期のデジタルコンピュータによって急速に進化しました。
1956年にIBMが開発した305 RAMACは、世界初の商用ハードディスクドライブを搭載したものですが記憶容量はわずか5MBでした。計算の基本単位がドラムの1回転（10ms）だったことから、最新鋭とはいえ、当時の計算能力の限界を象徴しています。
それでも、研究者たちは「人間の知能を模倣できる機械を作れるか」という大胆な問いに挑み、AIの研究を牽引しました。

AIの能力判定方法

アラン・チューリングは、第二次世界大戦中にナチス・ドイツの暗号機エニグマの解読で名を馳せましたが、彼は「すべての計算を模倣できる装置の理論的可能性（チューリングマシン）」を示し「コンピュータ科学の父」とも称されています。
AIの歴史においてもチューリングは功績を残しており、1950年の論文「Computing Machinery and Intelligence」において、機械が思考する能力を持つかという問いに対し、判断するための方法として「イミテーション・ゲーム」を提唱しました。この方法は後に「チューリングテスト」と呼ばれるようになり、AIの能力を判定するための基本的な方法として今日まで使用されています。このテストにより、AI研究は機械が人間の知的能力を持つ可能性を探求する重要な方向性を確立しました。

第2次ブーム：知識と推論の時代（1980年 - 1987年）

エキスパートシステム

1980年代に入ると、人工知能（AI）は「エキスパートシステム」として新たな段階に突入しました。エキスパートシステムは、特定の領域の専門知識を模倣し、推論を行う能力を有しており、医療診断から化学分析、地質調査まで、多岐にわたる分野で複雑な問題解決に貢献しました。
実際に開発されたエキスパートシステムを以下に紹介します。

「マイシン」はスタンフォード大学で開発され、血液感染症や髄膜炎の診断を支援することで知られています。このシステムは患者の症状や医歴からデータを収集し、最適な抗生物質治療を提案することができました。マイシンの推論過程の透明性は、医師が治療決定を下す際に理解と信頼を深める助けとなりました。

「デンドラル」はスタンフォード大学とIBMの共同研究により開発され、有機化合物の分析を自動化しました。このシステムは未知の化合物に対して可能な化学構造を提案し、実験計画の効率化と精度の向上に寄与しました。

「XCON」（またはR1）は、デジタル・イクイップメント・コーポレーション（DEC）で開発されたシステムで、顧客の注文に基づくカスタムコンピュータシステムの組み立てを自動化しました。XCONは注文処理の誤りを大幅に減少させ、生産効率を向上させました。

この時期に注目された研究者の一人、エドワード・ファイゲンバウムは「エキスパートシステムの父」として称され、スタンフォード大学で「デンドラル」などの初期のシステムを開発しました。彼の研究は、専門家の決定プロセスを模倣するAIの設計に重点を置いていました。

コンピューティングパワーの進化

この時代の技術進化を支えたのは、スーパーコンピュータ、メインフレーム、そしてミニコンピュータです。これらのデバイスはすべて大規模なデータ処理能力と高度な計算能力を備え、様々な用途で活用されました。特に、スーパーコンピュータは気象予報や科学的シミュレーションに、メインフレームは銀行のトランザクション処理や大企業のデータ管理に、ミニコンピュータはその手頃な価格で中小規模のビジネスに導入されました。
これらのコンピューティングパワーの中でエキスパートシステムの実装はメインフレームを中心に考えられていました。

日本の第5世代コンピュータプロジェクト

日本の第5世代コンピュータプロジェクトは、1982年に始まり、知識情報処理システム向けの新しいコンピュータアーキテクチャを開発することを目的とした野心的な研究開発プロジェクトでした。このプロジェクトでは、人工知能（AI）とエキスパートシステムの強化に焦点を当て、並列処理や論理プログラミングなどの先進技術を活用しました。目標は、知識ベースのAIアプリケーションを効率的に運用できる次世代コンピュータの実現であり、日本の科学技術への大規模な投資が行われました。
しかし、期待された成果を完全には達成できず、1990年代初頭にプロジェクトは公式に終了しました。それにもかかわらず、この取り組みはAI研究とコンピュータ科学の発展に大きく寄与し、後の技術進展に影響を与えました。

エキスパートシステムの課題と終焉

エキスパートシステムは基本的に静的な知識ベースに依存していました。専門家が事前にプログラムした規則に基づいて動作するため、知識ベースに無い新しい問題や変化する状況に適応することにができませんでした。
これが実用性の面で大きな制約となり、最終的に「AIの冬」と呼ばれる停滞期へと繋がりました。
しかし、この挫折は後にAI技術の新たな進化を促す一因となりました。

第3次ブーム：機械学習とデータの時代（2006年 - 現在）

ブームの特徴と意義

2006年に始まった第3次AIブームは、データ量の爆発的な増加と計算能力の飛躍的な進化により特徴づけられています。
現在、機械学習とその最も進んだ形態であるディープラーニングが、日常生活のあらゆる面でAI技術の実用化を推進しました。
以前のブームと比較して、技術的進歩と社会への影響が圧倒的なスピードで進展しています。

ニューラルネットワークの復活と進化

1980年代に注目を集めたニューラルネットワークは、計算資源の限界で忘れ去られた時期がありました。しかし、2000年代にGPUの高速並列計算能力が発展すると、これらはディープラーニングの形で復活しました。ディープラーニングは、画像認識、言語処理、ゲームプレイなどの複雑なタスクにおいてその能力を発揮し、AI研究の新たな標準を確立しました。

GPUの革命的な役割

元々ビデオゲームのグラフィック処理用に開発されたGPUですが、その強力な並列処理能力がディープラーニングの計算要求に適合していることが判明しました。NVIDIAを含むチップメーカーは、AI専用のGPU開発を進め、ディープラーニングの研究を飛躍的に進展させました。

大規模言語モデル（LLM）の台頭

最近、インターネット上の広大なテキストデータから学習する大規模言語モデル（LLM）が注目されています。OpenAIのGPTシリーズやGoogleのBERTは、チャットボット、翻訳、文章生成など、多様なアプリケーションで活用されています。

生成AIの新たな可能性

生成AIは、データを単に分析するだけでなく、新しいコンテンツを「生成」します。この進歩は、テキスト、画像、音楽、ビデオなどの形式で表現され、クリエイティブ産業をはじめ、教育、エンターテインメント、デザインなど幅広い分野に革新をもたらしています。

未来への展望

第3次AIブームは、技術的な限界を突破し、新たな商業的および社会的応用が期待されています。倫理的な課題や社会的影響に対応しながら、AIは私たちの生活を豊かで便利なものへと変えていくでしょう。この技術の進展に貢献した研究者たち、ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン、アンドリュー・ンは、AI技術の発展に不可欠な役割を果たしています。

まとめ

AIの歴史は、技術的なブレイクスルーと社会的な応用の繰り返しです。ニューラルネットワーク、GPU、LLMなどの進歩は、AIがどのように進化し続けているかを示しています。未来には、これらの技術がどのように展開され、どのような新しい課題に対処するかが注目されます。

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