2020年8月4日火曜日

AIの歴史


概要

最近流行っているAIを2年程前(2018年頃)から仕事で扱うようになり、それにあわせて色々勉強したので その内容を備忘を兼ねてまとめようと思います。

AI発展の歴史

AI発展の歴史を紐解いてみると、一般的には過去に2回のAIブームがあり、現在は3回目のブームだと言われている。
まずは、これまでにどのようなタイミングでどのような技術が提案・研究されて来たかを振り返る。

(出典:総務省「人工知能(AI)研究の歴史」より https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc142120.html)


第1次AIブーム

第1次AIブームは、主に1956~1974年頃を指す。この頃に起きた事は主に以下。

  • 多数の場合分けを行い(探索)、その中から最適な解を選ぶ(推論)事が可能になる
  • 迷路やパズルのようにあるルールとゴ ールが決められた問題の中で、人間よりも早く解くことが可能に
  • いっぽう「トイ・プロブレム(おもちゃの問題)」以上に複雑な問題には限界を露呈
  • 人の脳を模したニューラルネットワークはパーセプトロンの研究などが活発化するも非線形問題に対応できず

この時代を経て、主に以下が生まれたと言われている。

  • AIという言葉の誕生(1956@ダートマス会議)
  • パーセプトロンを用いたニューラルネットワーク(1957 Rosenblatt)
  • パーセプトロンの収束定理(1962)
  • 人口対話システムELIZA開発(1964)
  • 非線形分離問題


第2次AIブーム

第2次AIブームは、主に1980~1987年頃を指す。この頃に起きた事は主に以下。

  • コンピュータが推論するために必要な様々な情報をコンピュータが理解できる形(知識)で適用することで、一部の専門的領域についてAIの実用化(エキスパートシステム)
  • しかし世の中にある情報は膨大で全ての知識化は困難であった為、特定の領域の情報に限定する必要があるという大きな壁に直面。
  • ニューラルネットワークも多層パーセプトロンで大きな進歩を遂げたが、過学習・勾配消失などの課題を乗り越えられず、実用化には至らず

この時代を経て、主に以下が生まれたと言われている。

  • 知識ベース
  • データマイニング
  • オントロジー
  • 多層パーセプトロン
  • 勾配法・逆誤差電波法
  • 過学習・勾配消失
  • ネオコグニトロン


第3次AIブーム

第3次AIブームは、主に2006年~現在を指す。この頃に起きた事は主に以下。

  • コンピュータの処理能力の飛躍的向上によって、大量のデータを用いた高速演算が可能になった。これにより「機械学習」が現実的な技術となった事で、実用化され始めた。
  • さらに、ニューラルネットワークを発展させたディープラーニングによって、 知識を定義づける要素(特徴量)をも自ら習得することが可能となった
  • 社会のより広い領域において活用が始まっており、今後はデータをいかにスピード感を持って収集できるかの競争が始まりつつある

この時代を経て、主に以下が生まれたと言われている。

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • AlphaGo
  • GPUによる並列計算処理
  • オートエンコーダ


今回はこの辺までで。

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