【生成AIの第一歩】 これを読むと“生成AI”がどうやって生まれたかがわかります
皆さんこんにちは、TierMind編集部です。
生成AIって今すごく盛り上がっていますよね。ChatGPTが人間みたいに文章を作ったりMidjourneyが数秒でイラストを描いてくれたり
私たちの想像を超えるスピードで「AIが何かを創り出す」時代が訪れています。
ですがここまでの成長をするまでにAIは何度も挫折とブレイクスルーを繰り返してきたんです。
今回はそんなAIのドラマチックな歴史をざっくり紹介していきます！
では、生成AI学習の第一歩目としてご覧ください！
1950年代：AI誕生の“爆心地” ～ チューリングからダートマス会議へ
チューリングテストってどんなもの？
1950年、数学者のアラン・チューリングが「コンピュータは人間と同じように会話できるのか？」という問題提起を行いました。
これは“チューリングテスト”と呼ばれ、
人間が画面越しに質問や対話を行い、相手が機械か人間かを判別できるかどうかを見るテストです。
もし判別がつかないほど自然な会話ができれば、機械は「人間と同じくらい知的」とみなせる――
そんな大胆な基準を示したわけですね。当時は「SFかよ」と冷ややかに見られましたが、この問いこそが「本当に機械は考えるのか？」というAI研究の根幹になっていきました。
なぜ人工知能という言葉が会議で上がったの？
続いて1956年、ジョン・マッカーシーらがアメリカのダートマス大学で開いた会議で“Artificial Intelligence（人工知能）”という名前が正式に広まりました。
理由は、人間が行う知的作業をコンピュータが担うならそれは“人工”の“知能”だろうという考えからです。
当時は、
「この先、機械があらゆる仕事をしてくれる時代が来る！」
と、大きな期待を集めたものの肝心のコンピュータ性能はまだ非力で壮大な理想とはほど遠い現実が待っていました。
1960〜70年代：ELIZAとシンボリックAIの光と影
1966年に登場した「ELIZA」は世界初の対話型AIとして多くの人を驚かせます。
ユーザーの入力からキーワードを拾い、決められたパターンで返答するだけなのに「コンピュータが会話してる！」と大騒ぎになったんです。
しかし、深い理解はしておらず表面的なマッチングに過ぎなかったことからAIの限界も同時に露呈することになります。
“シンボリックAI”はなぜ、チェスやパズルのようにルールがハッキリ決まっている問題には強いの？
当時主流だったシンボリックAIとは、
人間が細かいルールや知識をプログラムに“記述”しコンピュータに実行させる仕組みです。
チェスやパズルのように 「ここに駒が来たらこう動く」 といったルールが明確な問題は手順どおりに追うだけで高い精度を出せます。
逆に、日常生活のようにルールや状況が曖昧なものには対応できず「AIってやっぱり使えないんじゃ…」と失望される原因になりました。
この過度な期待と現実のギャップがのちに
“AIの冬”
と呼ばれる停滞期へとつながっていきます。
1980〜90年代：AIの冬とニューラルネットワークの“潜伏期”
「AIブームは空回りだったんだ」と言わんばかりに研究費が削られ「AI？昔流行ったね」と冷たい扱いを受けるのがいわゆる“AIの冬”の時代です。
しかし、その裏で“ニューラルネットワーク”の研究を諦めなかった人々がいました。
脳の仕組みを参考に「大量のデータから自分で学ぶAI」を目指すという夢は「演算量が莫大すぎる」「計算機の性能が追いつかない」といった理由でほとんど理解されず苦しい時期が続きます。
けれど、彼らの粘りこそが後に「ディープラーニング」という技術を花開かせる種になっていたのです。
2000年代前半〜後半：ディープラーニングの大逆襲
ディープラーニングって何？
「ディープラーニング（Deep Learning）」とは、ニューラルネットワークを多層構造にし大量のデータを学習させることでコンピュータが自動的に特徴やパターンを抽出できるようになる手法です。
要するに、人間がルールを細かく書かなくてもコンピュータがデータから自分で「これは犬」「これは猫」などと認識できるようになるわけですね。
この頃、インターネットの普及で世界中のデータが集まりやすくなりさらにGPU（元々はゲームの映像処理に使われていた装置）がAIの学習に大きな威力を発揮することがわかったためディープラーニングの研究が一気に進みます。
そして2012年の国際画像認識コンテスト「ImageNet」で、ジェフリー・ヒントンのチームが驚異的な精度を叩き出し、「AIは終わったどころか大復活じゃないか！」と世界が再注目するようになりました。
2017年〜 現代：Transformerと生成AIが描く“新世界”
2017年にGoogleなどが「Transformer」という仕組みを発表し自然言語処理がさらに飛躍します。文章全体を一度に見て、単語同士の関係を深く学習するため、翻訳や要約だけでなく人間が書いたような文章生成も実用レベルに。
こうして誕生したのがGPTやBERTといった大型言語モデルで、ChatGPTはその流れの先にある代表的な存在です。
さらに、MidjourneyやStable Diffusionのような画像生成AIが「テキストを打つだけで高品質なアートを生み出す」という離れ技をやってのけ、またたく間にクリエイティブの世界にも大きなインパクトを与えています。
こうしてAIの歴史を振り返ると、ChatGPTやMidjourneyが“ただすごいだけ”ではなく数々の失敗や研究者の粘り強い努力を経て生まれた技術なんだと実感できるはず。
ちょっとでも興味を持ったらぜひ実際に触ってみてください。「昔はあんなに苦労していたのにいまはこんなことまで簡単にできるのか…！」と感動すること請け合いです。
AIの進化はまだまだ止まりません。次にブレイクスルーを起こすのはもしかするとあなたかもしれません。
まとめ & 次のステップ
生成AIは大手企業の競争を背景に日進月歩で拡張され「新機能が多くて戸惑う」という声もある一方、自分に合った使い方を見つけやすい好機でもあります。
まずは無料プランや体験版でChatGPTやGeminiに触れ、AI SmileyやOpenAIの公式ドキュメントを参照しながら新機能を把握しGPTsやCustom instructionsを活用して業務や学習の効率を高めてみてください。
実際に使ってみると「意外に簡単」「これなら使える」という手応えが得られ記事や動画を眺めるだけでは分からない可能性が広がります。
今やAI活用はビジネスや学習成果を左右する大きな要素です。
進化の真っ只中にある生成AIの魅力をぜひ体験してみてください。
TierMind編集部
川口真史