【AIとの距離感】3回目のブームの中にいる｜AIの歴史

前回、AIの学習にも「覚えすぎて応用が利かなくなる」パターンがあることを知りました。人の勉強と似ているところがあって、ちょっと親近感が湧いた回でした。

今回は、少し視点を変えてみます。

AIって、いつからあるんだろう。自分はなんとなく「ここ数年で急に出てきたもの」だと思っていました。ChatGPTが話題になったあたりから始まった技術、くらいの感覚です。

でも、調べてみたら全然違いました。

🕰️ AIは70年前に生まれていた

AIという言葉が初めて使われたのは、1956年。アメリカのダートマスという大学で開かれた会議がきっかけだそうです。

1956年。自分が生まれるよりずっと前です。

そこから現在までの間に、AIは3回の盛り上がりを経験しています。そして、盛り上がりのあとには必ず「冬」が来ている。期待が膨らんで、でも思ったほどうまくいかなくて、静かになる。それを繰り返してきたらしい。

🌱 第一次ブーム──「考える機械」への期待

最初のブームは1950〜60年代。AIに「推論」や「探索」をさせる研究が進んだ時期です。

迷路を解いたり、定理を証明したり。「機械が考える」ということ自体が衝撃だった時代です。

ただ、当時のAIが扱えたのは、ルールが明確な問題だけでした。現実の複雑な問題には歯が立たない。期待が大きかっただけに、「思ったほどじゃないな」という失望も大きくて、最初の冬が来ます。

🌿 第二次ブーム──専門家の知識を詰め込む

次のブームは1980年代。「エキスパートシステム」と呼ばれるものが注目されました。

特定の分野の専門知識をルールとしてAIに大量に書き込んで、専門家の代わりに判断させる仕組みです。医療診断や金融の意思決定に使おうとした。

でも、知識を書き込む作業がものすごく大変だった。世の中の知識は膨大で、全部をルール化するのは現実的じゃなかった。そして、また冬が来ます。

今思うと、第1話で知った「ルールベース」のAIが、ここで限界にぶつかっていたんですね。ルールを人が全部書く方式には、どこかで天井がある。

🌳 第三次ブーム──データから学ぶ時代

そして現在の第三次ブーム。2010年代から始まり、今も続いています。

きっかけは、ビッグデータとディープラーニング。大量のデータをコンピュータが自分で読み込んで、パターンを見つけていく。人がルールを全部書かなくても、データから学べるようになった。

これ、まさに第1話で知った「機械学習」の話です。

第一次、第二次でできなかったことが、コンピュータの性能とデータ量の爆発的な増加によって、ようやく形になった。自分が毎日使っている画像生成も文章生成も、この流れの中で生まれたものでした。そう思うと、毎日なんとなく開いていたツールの奥に、けっこうな歴史があったんだなと。

🚶 歴史の途中に立っている

70年の間に、3回の期待と2回の冬。

自分はその3回目のブームの中にいる。しかもそれは、まだ続いている最中です。

過去2回はどちらも「期待のあとに冬が来た」。今回もいつか冬が来るのか、それとも今回は違うのか。それはまだ誰にもわからない。

ただ、「最近急に始まった技術」だと思っていた頃よりは、少しだけ足元が見えた気がします。自分が立っている場所には、70年分の積み重ねがある。

✏️ 今回の練習問題

Q. AIという言葉が初めて使われたきっかけとなった、1956年の出来事は？

A. チューリングテストの発表
B. ダートマス会議
C. エキスパートシステムの開発
D. ディープラーニングの発明

答えは次回の冒頭で。

あとがき

ここまで読んでくださり、ありがとうございます。

今回から、練習問題を取り入れてみましたw

ちなみにこのアイデアはKITAcoreさんからいただきました。
いつも本当にありがとうございます。
お返しになるかはわかりませんが、記事を置いておきます。

AIについてももちろん詳しいのですが、面白い方なので、よければ覗いてみてください〜

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