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AIの歴史 これまでのAIブーム

未来

ここではAIの歴史を載せていきたいと思います。

oneupでは大まかなAIブームに着目し、どういう変遷をたどったのか確認していきます。ですので、その時々で活躍した偉人や出来事はほぼ紹介しておらず、AIの流れを大まかにつかんでいただくことを目的に書いていますので、ご了承ください。

 

これまでのAI

 

第一次ブーム

現在のAIは第三次ブームと言われています。第一次は1960年ごろ。スタートとゴールとルールが『明確』に定義されているもの(迷路やパズル)をコンピューターを使って解くことができました。

どのように解いたかというと、スタートから考えられるパターンをしらみつぶしで調べ、その中の最適解にたどり着くという方法です。これは現在のディープラーニングの初手(パーセプトロン)で応用されている方法です。(ディープラーニングについては別項目で紹介するので、ここでは先に進みます)

しかしこれでは限られた条件(定義)を必ず満たさなけばならない必要があり、実生活では全く役に立たないため第一次ブームは終焉となりました。予期せぬ問題を解決したり、定義が曖昧な物への思考など、コンピューターの性能が低すぎたために人間が求める所までいくことができなかったのが終焉の理由です。

 

第二次ブーム

(人間が生きていくうえで立ちはだかる)現実的な問題をコンピュータは解けない。何とかして解かしたい。そうだ!専門的な知識を丸々覚えさせて応用させよう。これがエキスパートシステムと呼ばれる、第2次ブームの火付け役となったものです。

例えば医者の知識をコンピュータに移植させ、患者の病気を診断する。例えば会話システムを導入し、人間と会話する。などなど。これだと現実的な問題は解決できそうです。

しかしそう簡単にはうまくいきませんでした。専門的な知識を覚えさせるのは良いのですが、ありとあらゆる知識を覚えなければならず、容量がめちゃくちゃ必要になってしまいました。そのほかにも、専門的な知識を詰め込んでいくうちに、この知識とこの知識はおかしくないか?というような矛盾(2度あることは3度ある。と、3度目の正直。など)が生じたり、教えていない知識はエラーになり処理する事ができなかったりで、やはりコンピューターの性能不足が理由により80年代に始まった第2次ブームは終焉します。

 

悩む女性

フレーム問題(コンピュータ性能不足の犯人)

ここで、フレーム問題について触れておきたいと思います。例をみて理解を深めます。

人工知能搭載のロボット「安全くん1号」は,人間の代わりに危険な作業をするロボットです。爆弾が仕掛けられている部屋から貴重な美術品を取
り出してこなければなりません。安全くん1号は美術品の入った台車を押して美術品をとってきましたが、不幸なことに爆弾は台車にしかけられていたので、安全くんは爆発に巻き込まれてしまいました。

これは安全くん1号が、美術品を取り出すために荷車を押せばよいということは分かったのですが、そのことによって、爆弾も一緒に取り出してしまうということは分からなかったためでした。

そこで、この問題を改良した「安全くん2号」が制作されました。安全くん2号は、美術品を取り出しに部屋に再び向かいました。しかし、美術品を運び出すには台車を動かせばよいと思いついたあと、台車を動かしたときの影響を

もし台車を動かしても、天井は落ちてこないか。
もし台車を動かしても、部屋の壁の色はかわらないか。
もし台車を動かしても、部屋の電気は消えないか。
もし台車を動かしても、壁に穴があいたりしないか。
‥‥‥‥

と順番に考えているうちに爆弾が爆発してしまいました。

What's AI 様 人工知能の話題: フレーム問題 より引用)

 このように、フレーム(枠)がない世界の中で何か知能を働かせて物事を実行すると、関係がないようなものまで考えなければならず、肝心の問題が解決できない(とても時間がかかる)というものです。この問題を解決できなかったため、第1次、第2次ブームともに終焉となりました。 

古いデスクトップ

第三次ブーム

そして2006年、第三次AIブームが始まります。ここでは簡単に年表形式でAIの発展をみていきます。

 

06年 ジェフリー・ヒントン氏によりディープラーニング技術発表。

→第一次第二次ブーム時に形成されたニューラルネットワーク理論が再注目される。

10年 インターネットでビッグデータが用いられ始める。

12年 GPU(別記事で紹介)を利用した大規模ニューラルネットワーク技術の躍進。

→googleがyoutubeから拾ってきた猫の画像を大量に読み込み、猫の認識に成功。この発表により世界中から注目をあびる。

13年 日本の国立情報研究所と富士通研究所が共同開発したAIが東大受験

→東大には合格できないが、私立大は合格できるレベルに

16年3月 googleの子会社DeepMindが作成した囲碁対戦用AI「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利。

16年10月 Microsoftの開発する音声認識ソフトの聞き取りエラー率が人間並みになったと発表。

17年6月 DeepMindが関係推論のような人間並みの認識能力を持つシステムを開発。

18年8月 JALがNECに開発を依頼して新たにAI支援による旅客システムを導入。

→約50年続けてきた人間の経験に基づく旅客システム運用を取り止めたことで、空席を殆ど0にまで削減することに成功し、大幅に利益率を向上させた事例が報告された。

 

このように、コンピュータの発展+ビッグデータの収集簡易化が後押ししてAIがブームから定着の動きを見せています。

そして現在も人々の役に立つツールとして発展中です。

 

AIのない時代はもう来ない 

人とロボットの融合

以上、みていただきました通りAIの技術進歩は年々早くなっています。デミス・ハサビス氏(DeepMind社元CEO)は「AIの歴史は誤ったはしごに登っては下りるの繰り返しだった。 『正しいはしご』にたどり着いたのは、大きい」と、AIの冬が再び訪れない可能性について発言されました。これからの時代はAIなしでは語れないという事です。

これはフレーム問題を突破できるような強いAIが、今の技術であれば実現可能なんではないかという期待の表れでもあります。もしそうなると、人間はほとんどの出来事、課題の解決など考えなくて済むのです。

落合陽一氏は「脱近代、人間の価値を再定義する時代にきている」という事を言っています。これからは英知(知識)の時代ではなくアート(個性)の時代、あなたらしさを追求する時代であるということです。

次記事では、どういう時代が来るのか、これからのAIについて考えてまいりたいと思います。

 

皆様の明日がoneupできる日でありますように。