AI は新しいテクノロジーではありません: これがどのくらい古いのか

AI はかなり新しいように思えるかもしれませんが、AI の歴史はあなたが思っているよりもはるかに遡ります。

重要なポイント

過去 10 年ほどでほとんどの業界で人工知能の使用が増加しており、このテクノロジーには多くの可能性があります。しかし、AI はかなり新しい開発なのでしょうか、それともそのルーツはもっと古い時代に始まったのでしょうか? AI が実際にどれくらい古いのかを見てみましょう。

AI が概念化されたのはいつですか?

機械が意識を獲得する、あるいは少なくとも人間の行動を模倣するというアイデアは、はるか昔に生まれました。最も基本的な形では、AI のアイデアは、人間が人間に似た人工の存在を創造するというアイデアが詩人のヘシオドスによってタロスの物語の中で書かれたときに、古代ギリシャ人によって初めて浮上しました。

次の数世紀で、パラケルススが著書「物の性質について」の中で「人造人間」の創造について論じたように、人造人間のような創造物に関するさらなる物語、予言、神話が書かれました。人工知能のアイデアが現実のものになったのは、20 世紀半ばになってからでした。

AIの創造

人工知能を使用して機能する最初のシステムは、1955 年にハーバート サイモン、クリフォード ショー、アレン ニューウェルによって作成され、「論理理論家」と名付けられました。政治学者で社会学者のサイモンは、コンピューター科学者のヒューウェルとともに、人間の特定の思考プロセスを人工的に模倣するために論理理論家を開発しました。プログラム自体は、当時 RAND で働いていたコンピューター プログラマーである Shaw によって書かれました。 Logic Theorist が開発されていた 1955 年には、「人工知能」という用語はまだ作られていませんでした。これは1年後にジョン・マッカーシーから届くことになった。

Logic Theorist は、人間特有のスキルを使用して数学的問題を解決するように特別に設計されており、その際に人間の心の基本的なバージョンをシミュレートします。論理理論家をテーマとした 2006 年の学術論文で述べられているように、このプログラムは「おそらく複雑な問題を解決する人々の能力のいくつかの側面をシミュレートした最初の実用的なプログラム」でした。

AIはどのように進化したか

最初に作成された AI システムと、今日私たちが目にする AI システムは、互いに大きく異なります。テクノロジーに対する理解が進むにつれて、時間の経過とともに AI の機能を継続的に改善することができ、それが今日見られる優れた AI ベースのツールに取って代わられました。しかし、これは簡単な旅ではありませんでした。

HODS が説明したように、1970 年代から 1980 年代にかけて、AI 冬として知られる時代が始まりました (この用語は 20 年間の後半に作られたものです)。この時期、当時存在していた計算能力の限界により、AI システムの開発と改善は頭打ちになりました。科学者には大きな進歩を遂げるために必要な財政的裏付けがなかったため、AI研究への資金の減少もこの停滞の一因となった。

しかし、80 年代後半になると、この凍結は解け始め、AI 開発が再び加速し始めました。機械学習トレーニング アルゴリズムであるバックプロパゲーションが、この復活のきっかけとなりました。

バックプロパゲーションは、1970 年に Paul Werbos によって初めて導入されました。 Werbos 氏は、論文「再発ガス市場モデルへの応用によるバックプロパゲーションの一般化」の中で、バックプロパゲーションがどのように機能するかを詳細に説明し、アルゴリズムのいくつかの可能なアプリケーションについて説明しました。つまり、バックプロパゲーションにより、ニューラル ネットワークが最適な出力を得るために適切な経路を調整および選択できるようになります。このプロセス中に、ニューラル ネットワークは、勾配降下法とも呼ばれる、過去のパフォーマンスに基づいて重みとバイアスを変更することによって、接続の関連性を変更できます。

1980 年代には、バックプロパゲーションの実装により、研究者は人工ニューラル ネットワーク (ANN) を効率的にトレーニングできるようになり、AI 分野における大きな前進となりました。その後数年間で、今日見られる AI ツールの多くにとって不可欠なテクノロジーである自然言語処理 (NLP) の改善など、AI システムでいくつかの重要な進歩が行われました。

今世紀初頭、AIはさらに進化しようとしていた。 2000 年代には、検索アルゴリズム、ソーシャル メディアのカスタマイズ、金融業界のアルゴリズム取引など、多くの重要なテクノロジが AI の助けを借りて作成または大幅に改良されました。 2000 年代における AI の多くの注目すべき瞬間の中に、IBM Watson がありました。

IBM Watson は 2006 年に研究プロジェクトとして始まり、多くの素晴らしい成果をもたらしました。その成果の 1 つであるワトソン スーパーコンピューターは、AI を使用して、既存のコンピューターのほとんどが答えられなかった質問に答えました。

Watson は、自然言語処理、機械学習、およびその機能を実行するための多数の追加テクノロジーを実装した QA (質問応答) スーパーコンピューターで、2011 年に「Jeopardy!」ゲームで 1 位を獲得したことで主流の悪名を獲得しました。

2010 年代になっても AI の勢いは衰えず、この 10 年間の中期から後期にかけての進歩により、データの受信方法と分析方法が完全に変わりました。それで、ここで何が起こったのでしょうか？

AIの今日

Statista の調査によると、今日、世界の AI 市場の価値は 2 兆ドルを超えています。 2026 年までに市場は 5 兆ドルを超えると予想されており、この数字は時間の経過とともにさらに増加する可能性があります。

おそらく、今日の世界で最も注目すべき AI の例は、大規模言語モデル (LLM) として知られる AI アーキテクチャを搭載した広く普及しているチャットボットである ChatGPT です。 2010 年代後半を通じて、LLM は AI 進歩の最前線に立っていました。 LLM は、膨大な量のデータを使用してトレーニングされ、人間の言語を処理し、関連性と言語のつながりを特定し、効果的な応答を提供するように教えられる一種のニューラル ネットワークです。

最初の本物の LLM は 2017 年に Google によって開発され、検索結果を改善するために使用されるアルゴリズムである BERT の形式で提供されました。 BERT (Transformers の双方向エンコーダー表現) により、ユーザーの検索入力が Google によってより適切に解釈されるようになり、より関連性の高い有用な結果が得られるようになりました。

BERT は現在でも Google によって使用されていますが、もはや唯一の LLM ではありません。前述したように、ChatGPT は幅広い機能を備え、ほぼ誰でも使用できるため、現在最もよく知られている LLM の 1 つです。 ChatGPT は事実に基づく質問に答えるだけでなく、テキストの分析と翻訳、クリエイティブなコンテンツの生成、コードの記述なども行うことができます。

ChatGPT は、その作成会社である OpenAI によって開発された生成事前訓練トランスフォーマー (GPT) を使用してこれを実行します。トランスフォーマーは、コンテキストを導き出すためにニューラル ネットワークが特定のプロンプト内の各単語の重要性を判断できるようにするため、LLM にとって不可欠です。これにより、LLM は有用な応答を提供できるようになります。

GPT-3.5 と GPT-4 は OpenAI が現在利用可能なバージョンのテクノロジーで、前者は完全に無料で、後者は月額 20 ドルのペイウォールがかかります。 OpenAI の ChatGPT LLM に加えて、Claude や Google Bard など、他の LLM ベースのさまざまなチャットボットも使用できます。

しかし、AI は仮想アシスタントなど、他の多くのテクノロジーでも活用されています。 Siri、Alexa、Google アシスタント、Cortana はすべて AI を使用して、ユーザーの口頭コマンドをよりよく理解します。さらに、ソーシャル メディア、オンライン小売店、および同様のプラットフォームで得られる推奨事項も、多くの場合 AI によって強化されています。あなたも気づかないうちに何度もAIと接触したことがあるでしょう。

AIの未来

AI の将来は、主に AI の可能性が本質的に無限であるという事実により、多くの懸念を引き起こしているトピックです。テクノロジーが進歩するにつれて、AI システムのコンピューティング能力が向上し、ニューラル ネットワークがより完成され、全体的な能力が向上します。まず、AI のより現実的な将来の応用から始めて、その後、より SF 的な側面に入っていきます。

近年、自動運転を顧客に導入しようとしている自動車ブランドは、AI に焦点を当てています。この最も注目すべき例は、テスラのオートパイロット機能における AI の活用です。

より概念的な観点から言えば、AI はいつか人間の知能に匹敵するか、人間の知能を超える可能性を秘めているかもしれません。 「シンギュラリティ」という言葉を聞いたことがあるでしょう。これは、AI の成長と進化が止められなくなる時点を指す言葉です。これはおそらく、AI システムが独自に進化し、人間の知能のレベルを超えることができるようになった結果であると考えられます。つまり、開発のために人間によるトレーニングやプログラムが必要なくなったことを意味します。これは、人間が AI テクノロジーの制御を失う時点であると多くの人が見ています。

現在でも、一部の環境では AI が人間のパフォーマンスを上回っています。 Our World In Data の調査によると、2010 年代半ばから後半以降、AI システムは画像認識や言語理解などのさまざまなタスクで人間を上回ることができるようになりました。これは、AI が確かに、特定の分野において人間の能力を超える可能性をすでに持っていることを示しています。

今後数年間で、AI ベースのチャットボットの機能と精度が向上し、ほぼすべての業界で AI の存在感が高まる可能性があります。

AIは間違いなく世界を変えた

AI が人間の脳を真に模倣できるようになるまでにはまだ長い道のりがありますが、このテクノロジーはすでに世界を変えています。 AI が将来どのように発展するかはわかりませんし、AI が人間の知能を超えるかどうかという問題はまだ宙に浮いています。しかし、AI がすでにオンライン環境を変え、おそらく人類全体の未来を変えていることは疑いの余地がありません。