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。