AIの歴史と発展

1. AIの黎明期（1950年代）

チューリングテストの提案（1950年）

アラン・チューリングが「機械は考えることができるか？」という問いを提起し、機械の知能を判定する方法を提案しました。

2. 第1次AIブーム（1960年代）

初期の成功事例

• Logic Theorist（1955年）：数学の定理を自動証明する初のAIプログラム
• ELIZA（1964年）：心理療法士を模倣する初期のチャットボット
• チェッカープログラム（1959年）：「機械学習」という用語が初めて使用された

この時代は非常に楽観的で、「20年以内に機械は人間のできる知的作業をすべて行えるようになる」という予測もありました。

3. 第1次AIの冬（1970年代）

技術的限界の発見

• 組み合わせ爆発：複雑な問題では計算量が指数的に増加
• フレーム問題：状況変化の認識が困難
• 自然言語処理の壁：人間の言語の曖昧性を理解できない

4. 第2次AIブーム（1980年代）

エキスパートシステムの時代

専門家の知識をルールベースで表現するシステムが登場し、実用化が進みました。

• MYCIN：血液感染症の診断システム
• XCON/R1：コンピュータ設定システム（年間4000万ドルのコスト削減）

日本の第五世代コンピュータプロジェクト

1982年から10年間、570億円を投じた国家プロジェクトが実施されました。

5. 第2次AIの冬（1990年代前半）

エキスパートシステムの限界

• 知識獲得のボトルネック
• 柔軟性の欠如
• 維持・更新の困難さ

300社以上のAI企業が倒産・事業撤退し、AI産業は大きく衰退しました。

6. 機械学習の台頭（2000年代）

復活の要因

• インターネットの普及：大量のデータが利用可能に
• 統計的機械学習：規則ベースからデータ駆動型へ
• 計算能力の向上：より複雑な計算が可能に

実用化の成功事例

• 1997年：IBM Deep Blueがチェス世界チャンピオンに勝利
• 1998年：Google PageRankアルゴリズム
• 2001年：Netflix推薦システム

7. ディープラーニング革命（2010年代）

ブレークスルー

• 2014年：GANの登場（リアルな画像生成）
• 2016年：AlphaGoが囲碁世界チャンピオンに勝利
• 2017年：Transformerアーキテクチャの発表

技術を支えた要因

• GPU/CUDA技術による高速計算
• 大規模データセット（ImageNetなど）
• 深層ニューラルネットワークの発展

8. 現代のAI（2020年代〜）

大規模言語モデルの時代

• GPT-3（2020年）：1,750億パラメータ
• ChatGPT（2022年）：2ヶ月で1億ユーザー（史上最速）
• GPT-4（2023年）：マルチモーダル対応

生成AI競争

OpenAI、Google、Anthropic、Metaなど、主要テック企業が競って生成AIサービスを開発・公開しています。