Webディレクターtsushan’s blog

大手アパレルのWebディレクターを始めて2年。日々の業務などで得た知識や、自分の興味関心のある分野「教育」「テクノロジー」「ブログ」などについての知識整理・共有をメインにこのブログで発信していきます。

【人工知能】AIの歴史:AIの三大ブーム

AIについて知ることが日に日に楽しくなっているTsushanです。

 

今日はAIの歴史について!

 

AI(Artificial Intelligence)という言葉が初めて使われたのは、1956年夏、「ダートマス会議」でのことだった。それからAIは3つのブームを経ることになる。

 

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第一次AIブーム:探索と推論(1950年代後半〜1960年代)

計算機だったコンピューターが、「探索と推論」をコンピューターが行えるようになったことで、AIに対する期待が高まった。ルールやゴールが決まっているものに対して、AIは自らそのルールに対して動けるようになった。例えば、迷路を解く際にしらみつぶしに選択肢を探索してゴールにたどり着くことや、チェスなどの対戦ゲームにおいてなるべく自分が有利になるように選択肢を選んでいくことなどがここにあたる。

この推論と探索によって人工知能はパズルや迷路を解いたり、数学の定理を証明をしたり、チェスを指したりといった、ちゃんとルールややり方決まっている知的と思える活動を行えるようになった。これをトイ・プロブレムと呼ぶ。(さらに詳しい内容は、別の記事で今度書こう。)

しかし、検索と推論だけでは、ルールやゴールが決まっていない課題を解けなかった。私達の生きている上でぶつかるさまざまな問題、例えば環境汚染への対応の仕方だったり、戦争の止め方だったり、病気の治し方だったりだ。そのため、研究者たちは失望した。これをリアルワールド・プロブレムと呼ぶ。

また同じタイミングで、ニューラルネットワークと呼ばれるその時期で絶大な人気を誇る原理に関する限界説が出たことも相まって、急速にAIの第一次ブームが去ることになった。(これについてもまた別記事で書こう。)

 

第二次AIブーム:知識(1980年代〜1990年ごろ)

第二回目のAIブームは、「エキスパートシステム」の性能向上から始まった。エキスパートシステムとは、専門家(エキスパート)の知識をコンピュータに移植することにより現実の複雑な問題を人工知能に解かせようとするものである。

例えば、専門医の知識をコンピュータに移植すれば、患者の症状から病名を特定することができる。「頭が痛いですか?」、「倦怠感はありますか?」などといった質問をしていき、「頭が痛ければA~Eの病気の可能性がある」、「倦怠感がないのであればB、Dの二つの病気の可能性が高いだろう」といった具合で。(詳しい事例についてはまた別記事を参照ください。)

このエキスパートシステムによって人工知能の応用範囲をトイプロブレムのみでなく現実的な医療診断、工場管理、会話アプリケーションなどにも及ぼせる事がわかってきたため、1980年代にはまた人工知能ブームが再燃していく。これが第二次AIブームである。

現実世界の問題を解く事ができるようになったように思えたエキスパートシステムだが、これを作っていくうち多くの問題が露呈し始める。エキスパートシステムはルールをため込んで「もしこういう状況なら、こういう対応をしろ/こういう選択肢が答えになるはずだ」という判断を行うことで問題を解決していく。

しかし、これを実現するには世界中のあらゆる分野の有識者からその知識をヒアリングして、コンピューターにわかりやすいように記述して、コンピューターに教え込まないといけなかった。これに多大な時間と、多大なコストがかかった。また多数のルールを教えている間に互いに矛盾するようなルールも出てきてしままっていた。コンピュータは矛盾したルールにぶつかるとそこで止まってしまうのため。また、教えていない例外的な事例が出てくるとコンピュータは対処できなかった。

このように、トイ・プロブレムから脱したと思われたエキスパートシステムも結局はルールが明確な簡単な事例にしか対処できず、複雑で例外も起こりうる現実世界には全く対処できなかった。こうして、今度こそはと思われた二回目のブームは深い失望とともに終結し、またしても1990年前後から二回目の冬の時代に突入していく。

 

第三次AIブーム:機械学習ディープラーニング(2010年〜現在)

前回の第二ブームから、今日に至るまで20年が経っている。その間にいろんなものが大きく変わった。インターネットが世の中に普及し、コンピューターの性能が向上し、さまざまなところでいろんなものに関するデータが取れるようになった(ビックデータ)。そのおかげで、AIも大きく進化した。「機械学習」と「ディープラーニング」だ。それらの考え方は以前からあったが、データとコンピューター性能の2つが揃ったことによって一気に進歩した。これらの違いについてはまた別記事を書くとする。簡単に言うと、第二次AIブームの時代では、全て人がコンピューターに教え込まないとコンピューターは識別や判断ができなかった。しかし、ビックデータとコンピューターの性能が上がった今、コンピューターは自ら、知識の吸収・パターンの分別ができるようになった。そのため、今多くの人は、もうすぐ強いAIが生まれるのではないかと期待している。それが今の、第三次AIブームの所以である。

 

以上、簡単ではあるが、AIに関する三大ブームである。

 

ではまた。