AIの歴史と3度のブーム

今のAIブームは3回目です。過去に2度の盛り上がりがあり、どちらも「冬の時代」を迎えて下火になりました。

こんにちは、zawato（@zawato7）です！

この記事でわかること

AI研究はENIACとダートマス会議から始まった

「人工知能（AI）」という言葉が初めて使われたのは、1956年のダートマス会議です。

世界初の汎用コンピュータENIAC（エニアック）の完成が1946年、その10年後がダートマス会議です。ここでは世界初の人工知能プログラムであるロジック・セオリストが、数学の定理を証明できると示されました。

ENIACが1946年、ダートマス会議が1956年。10年差でセットにして覚えます。

第1次AIブームは、迷路やパズルは解けたのに、現実の問題が解けずに終わりました。

1950年代後半から1960年代、中心にあったのは探索と推論です。迷路なら、分かれ道をツリー構造に置き換えた探索木にして順にたどれば解けます。

しかし現実の問題は条件が桁違いに多く、歯が立ちません。このように簡略化した範囲でしか解けないことをトイ・プロブレム（おもちゃの問題）と呼びます。将棋の駒の動かし方は決まっていても、明日の仕事の段取りにルールブックはない、というイメージです。こうして1970年代、1度目の冬の時代を迎えます。

第2次AIブームは、専門家の知識を詰め込む方向に進み、その管理に行き詰まって終わりました。

1980年代の主役はエキスパートシステムです。質問を重ねて結論に導く、専門家の代役となるプログラムです。血液の診断支援を行うMYCIN（マイシン）や、有機化合物を特定するDENDRAL（デンドラル）が代表例で、分野を絞れば高い成果を上げました。

つまずいたのは知識を集める工程です。専門家の知識は暗黙的で、料理の名人に分量を尋ねると「適量」と返るように言葉にしにくい。引き出せても膨大で、人によって言うことが違い矛盾します。これを知識獲得のボトルネックと呼び、1990年代の2度目の冬の時代につながりました。

第3次AIブームは、人間が教える方式をやめてデータから学ばせる方式に変えたことで、今も続いています。

2000年代以降、インターネットに大量のデータが蓄積されて機械学習が実用段階に入り、さらに特徴表現学習、いわゆるディープラーニングが登場します。従来は「データのどこに注目すべきか」を人間が指定する必要がありましたが、ディープラーニングはそれ自体をデータから見つけ出します。

過去2回の終焉理由は、どちらも「人間が全部教えなければいけない」という壁でした。第3次はその壁を、そもそも教えないという発想で回避しています。近年の生成AIの盛り上がりを第4次AIブームと呼ぶ人もいます。