今回の記事では前々回、前回に引き続き「AIの歴史」について紐解いていきます。 
最近になってChatGPTなどの生成AIが話題になり、現代は空前の「AIブーム」と言われています。実はこのAIブームは“第三次AIブーム”と言われており、過去にもAIブームが巻き起こっていたのです。 

AIは過去に“3度のブーム”があった？？

AIは過去に3度のブームがありました。 

• 第一次AIブーム(1950年代後半～1960年代) 
• 第二次AIブーム(1980年代) 
• 第三次AIブーム(2000年以降) 

上記のようにAIは3度のタイミングで発展しており、現在は「第三次AIブーム」に相当します。 
ひとつひとつ紐解いていきましょう。今回はいよいよ第三次AIブームについて見ていきます。

第三次AIブーム

AIブームの長い冬を終え、2000年代に第三次AIブームがやってきます。2000年代に突入するとコンピューターの性能とインターネットの性能が飛躍的に向上しており、大量のデータをAIに学習させることが可能になるのです。 

大量のデータをAIに教育できるようになったため、AIは“機械学習”の分野で大きく発展することに。 

従来のAIは「1＋1という入力が来たら2という回答をしてね」というふうに、特定の入力でしか出力できませんでした。“機械学習”では、大量のデータをAIに教育し、そのデータの中からルールやパターンをAI自身で学習し、教わっていないルールも予測できるようになったのです。 

また、2006年には機械学習が進化し「ディープラーニング（深層学習）」という技術も実用化されるようになりました。ディープラーニングの技術でAIは、データから特徴量を自動的に抽出できるようになったのです。 

たとえば今までのAIは、左側の画像が犬で、右側が猫だ(下記画像参照)というのを学習させても、違う犬と猫の画像を見せた途端、どちらが犬か猫かを判断できませんでした。

ディープラーニングは、大量の犬と猫の画像をAIに読み込ませることで、犬と猫の特徴を自分で学習できるようになり、まったく新しい猫や犬の画像を見せても、その特徴から判別できるようになったのです。 
ディープラーニングの発達により、曖昧な指示でもテキストや画像、動画や音声などのコンテンツを正確に生成できるようになり、昨今の「生成AI」の発展につながりました。 

まとめ

今回の記事では過去のAIブームを紐解くとともに、どのような過程でAIが進化していったのかを解説しました。AIの歴史を学ぶことで「AIを活用してどのようなことができるのか？」などのイメージが、おぼろげながら見えてきたと思います。 

次回は「完璧かと思われるAIにも重大な問題点がある」というテーマについて触れていきたいと思います。AIの進化が目まぐるしい昨今ですが、まだまだ課題は山積みです。その課題を理解しておくことで、AIについてある程度の未来予測ができるようになるでしょう。 

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