【AIの基礎を学ぶ（5）】第3次AIブーム
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さて、「第1次AIブーム」（1956～1974年）「第2次AIブーム」（1980～1987年）と期待と失望を繰り返してきたAIブームは、ついに「第3次AIブーム」へと突入します。時代も徐々に現在に近づいてきました！本日は「第3次AIブーム」について解説します。
冬の時代にも着実に技術は育ち、2000年代にブームへ
「第3次AIブーム」は、2000年頃から徐々に盛り上がったと言われています。今もなお「第3次AIブーム」が続いていると定義づける方もいますし、2021年頃から「第4次ブーム」（人によっては3.5次ブームとも称する）と定義している方もいます。
所説ありますが、いずれにせよ2000年代からは、いよいよAIが本格的な普及へと歩を進めていったわけです。「第3次AIブーム」は、ビッグデータを活用した機械学習の発展により支えられています。ビッグデータにより、AIが自ら知識を獲得できるようになったことは、効果的な機械学習を行う上で追い風となりました。機械学習は1990年代以降に広まりをみせており、冬の時代にも着実に技術は育っていたとも言えます。
2005年には、レイ・カーツワイル氏が『ポスト・ヒューマン誕生』にて、コンピュータが人類の知性を超えると予測。世の中も再び、AIの力に目を向け始めました。
そして、2000年～2010年に全盛期を迎えたのが「深層学習（ディープラーニング）」です。2012年に、深層学習アプリケーションが画像認識コンテストで人間に圧勝したことは、世の中に大きなインパクトを与えました。その後、深層学習（ディープラーニング）は、様々な分野への応用が図られていきました。画像認識や自然言語処理の精度が飛躍的な向上は、深層学習（ディープラーニング）の進化そのものです。
2016年には「アルファ碁」が囲碁の世界チャンピオンに勝利。2017年には、グーグルが深層学習モデル「Transfomer」を発表。AIへの投資も活発になっ
ていきます。2018年にはOpenAIが大規模言語モデル「GPT」が発表されました。
コロナ禍以降、AIの技術革新が加速度的に進む
新型コロナウイルスの感染拡大で、リモートワークが当たり前の時代となりましたが、AIの技術進化はこの時代に加速度的に進みました。
2021年頃から、様々な企業が競うように画像生成AIをリリース。この頃を「画像生成AI元年」と定義づける人もおり、実際「Stable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）」や「Midjourney（ミッドジャーニー）」など、多くの画像生成AIが登場しています。
そして2022年には、OpenAIが対話型AIサービス「ChatGPT」を発表。出力したコンテンツを文章で指定して出力する「テキスト生成AI」は社会に多大なるインパクトを与えました。現在AIは、日常レベルで活用されるようになり、さらなる開発競争が進んでいます。
前述の通り、今現在が「第4次AIブーム」と定義づけられるほど、新たな時代にはいったAI。私たちはまさにAIが発展する時代の生きた証人になっていくことでしょう。今こそAIの知識をアップデートし、ビジネスや生活に役立てていきたい時期です。
JapanStep（ジャパンステップ）では、AIのビジネス活用がすべての産業において必要不可欠な基盤になる考え、2025年春には「AI Base（エーアイベース）」というメディアも立ち上げます。私たちはメディアとしても、引き続きこの分野をトコトン追いかけていきます。
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