近年注目を集めているAIですが、過去にも注目を集めていた時期がありました。今回は、「AI（人工知能）」をテーマに、AIブームの歴史や今後の課題についてご紹介します。

クリスマスまでの期間に、窓を毎日ひとつずつ開けていく「アドベントカレンダー」。
今年はそんなアドベントカレンダーにちなみ、株式会社トライエッティングの公式noteにて、「人工知能」、「機械学習」、「働き方」などをテーマとする様々な記事を、クリスマスまでの平日毎日投稿します。

第1次AIブーム

AIは、Artificial Intelligenceの頭文字を取った言葉です。日本語で「人工知能」を意味するこの言葉が初めて使われたのは1956年の夏です。1956年のダートマス会議で、アメリカの計算機科学研究者のジョン・マッカーシーが初めてArtificial Intelligenceという言葉を使ったとされています。AIという概念が広く認識され、多くの研究者が参入するきっかけとなりました。

第1次AIブームは1950〜1960年代に始まりました。第1次AIブームで中心的に研究されたのは「推論」と「探索」です。チェスや数学の定理証明など、特定の問題に対して解を提示できるようになったことで一躍ブームとなりました。
しかし、人が生活で直面する問題はある程度定まったルール中でのパターンを選ぶものではありません。例えば、会社の売上を向上させるにはどのような改善を行う必要があるか、といったような不確定要素の多い中で、発生しうる問題にアプローチできることが求められるのです。

決められたルール中で最適な答えを探すことは容易になりましたが、現実で発生し得る問題を解くのは難しく、AIに対する失望感が広がってしまいました。結果としてブームは去り、AI研究は冬の時代を迎えてしまいます。

第2次AIブーム

第2次AIブームは、1980年代に始まりました。
第2次AIブームでは、主にエキスパートシステムに注目が集まりました。エキスパートシステムとは、専門分野の「知識」をコンピュータに取り込み推論を行うことで、コンピュータが専門家のように振る舞うシステムのことです。コンピュータに専門的な情報を入れ、〇〇という条件が揃えば、××という答えを返す条件式を組み込むことで複雑な問題を解決することが可能になりました。エキスパートシステムを活用することで、第1次AIブームでなし得なかった現実的な課題の解決も可能になると期待されました。

エキスパートシステムは素晴らしいアプローチのように見えましたが、全ての事例に正確に対応することの難しさが露呈する結果となりました。理由としては、「知識」の量が膨大になり「知識」同士での矛盾や一貫性の無さが発生したことや、曖昧な事例に対して判断することが難しいこと、膨大な「知識」を人間が記述して用意する必要があることが挙げられます。こうしたエキスパートシステムの限界から、AIへの期待は再度低下し冬の時代を迎えることとなります。

第3次AIブーム

第3次AIブームは、2000年代から現在まで続いています。2012年、画像認識ソフトウェアの大会で、ニューラルネットワークを活用したチームが2位に大差をつける高い精度を示して優勝したこと、同年に、Googleの研究者グループがニューラルネットワークによるネコの画像判別についての論文を発表したことなどが、AIに対する注目を集めたきっかけとなったされています。

まず、現在「ビッグデータ」と呼ばれる大量のデータを用いることでAI自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化されました。さらに、知識を定義する要素をAIが自ら習得するディープラーニングが登場しました。それらの登場によって、画像認識や音声認識、翻訳など様々な分野で性能が向上しました。

第3次AIブームの終わりと今後の課題について

第3次AIブームの行先はどうなるのでしょうか。現在考えられている課題としては、AIがどのような過程を経て判断を行ったかの把握ができない点です。また、日本国内のAI研究の面では、データ利用に関する法整備が遅れている点や、研究資金の不足、国内でデータの活用に対しての警戒心の強さがネックになっています。

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