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人工知能(AI)とは ~人工知能の歴史~

本記事は、「note.com」を使って、弊社AIコンサルティンググループが運営する「AIグループ@グランバレイ」で、2019年11月に掲載された記事を元に一部修正を加え、再掲載したものです。

今回は、人工知能(AI)の歴史についての話題です。
「人工知能という言葉は知っているけど、いまいちよくわからない」人に向けて、人工知能の歴史を大まかにまとめてみました。

人工知能についてほぼ知らない人向けに書いているので、「人工知能に関する書籍をもう何冊も読んでいる!」「G検定の資格を持っている!」という方にとっては、目新しい情報はないかと思います。

「人工知能ってどんなものなのか知りたい!」という方はぜひこの記事を読んでください。人工知能の歴史がご理解いただけます。

人工知能(AI/Artificial Intelligence)とは

人工知能の歴史を説明する前に、「この記事における人工知能ってこんなもののことを言っているよ!」をまずはお伝えします。

ちなみに、人工知能には今のところ明確な定義がありません。専門家によってもその意見は様々です。

専門家に人工知能の定義

※出典:人工知能は人間を超えるか (著:松尾 豊)

定義がとても幅広いですよね・・・

これは日本の研究者の定義なので、海外の人工知能研究者の意見なんかも加えると、多すぎて混乱してしまいます。
ですが、意見として多いのは「人間と変わらない知能」を人工知能としているものでしょうか。

現代の技術では、まだ「人間と変わらない知能」には届いていませんが、「人間の行う知的処理の一部」をシステムで再現するには至っています!
いつか、ゲームのDetroitのような世界がやってくるのでしょうか・・・

というわけで、この記事では以下のように解釈しようと思います!

究極の人工知能 ≒ “人間と同じように”理解や判断ができるシステム

現在の人工知能 ≒ ”知的処理”をコンピュータ上で実現するシステム
          ※知的処理…「見る」「聞く」「話す」など

人工知能の歴史 ~はじめに~

ここから、人工知能の歴史について語っていきます。

家電量販店へ行くと、『人工知能搭載!』など、広告を目にすることも多くなりました。
ニュースやCMでもよく聞くようになり、皆さんも現在の人工知能ブームを肌で感じていると思います。

ここ最近よく聞くようになった人工知能という言葉ですが、実は現在のブームは第3次人工知能ブームと呼ばれています!

過去に1次と2次のブームがあったんですね・・・

まずはこの年表を見てみてください。

人工知能年表

※出典:総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

なんと、人工知能には約70年の歴史があるんです!驚きです。

年表の通り、人工知能には現在までに3回のブームがあり、それぞれのブームの間には冬の時代がありました。
冬の時代とは、「人工知能なんて全然使えないじゃないか!」と世間から見放されてしまった期間です。

今ではこんなに世の中を便利にしてくれているのに、なぜそんなことになってしまったのか・・・。
以降でそれぞれのブームについて簡単に説明いたします。

第1次人工知能ブーム ~探索と推論~

第1次人工知能ブームが起こったのは1950年代。今から約70年も前のことです。

第1次ブームでは、主に探索と推論を行うシステムが研究されました。

「探索と推論?」となってしまいそうですが、これはチェスやオセロのシステムを思い浮かべてもらえば、イメージしやすいかと思います。

探索と推論

このように、次に打つことのできる一手を探索し、その中からどの一手を選ぶべきかを推論する・・・システムです。

今でこそ、プロのプレイヤーにも勝つことのできる性能がありますが、この時代のシステムには、残念ながらそこまでの能力はありませんでした。

第1次ブームの人工知能に行動を選択をさせるには、探索や推論の条件を人間が決めてあげる必要があったからです。

Aという状況になったらBを選択する、もしCならばBではなくD・・・。

チェスなど、決まったルールがあるものならまだプログラムにできそうです。
しかし、その人にぴったりの今日の献立を、今冷蔵庫にある食材から考えてくれるシステムは作れるでしょうか?

辛い料理が好きな人、嫌いな人。
日本の人、海外の人。
アレルギーのある人・・・

すべての条件を手でプログラムにするのはかなり難しいですよね。
問題なく機能させるために、どれだけの条件を決める必要があるのかも分かりませんから。

このように第1次ブームでは、盤上ゲームなどのルールやゴールが明確な、想定された問題しか解くことができませんでした。

この想定された問題をトイ・プロブレム(おもちゃの問題)と呼んだりします。

現実の複雑な問題に対応できないことから、「人工知能なんて全然使えないじゃないか!」と言われてしまったんですね。

*** 第1次人工知能ブームのまとめ ***

◆探索と推論を行うシステムが研究された
◆探索と推論の条件は全て人間が決めなければいけなかった
◆想定された問題トイ・プロブレムしか解けなかった
◆現実の複雑な問題に対応できずブームが終わった

第2次人工知能ブーム ~知識の獲得~

約10年の冬の時代を経て、1980年代に第2次人工知能ブームが起こりました。第2次人工知能ブームでは主に知識表現を行うシステムが研究されました。
知識表現と言われてもあまりピンときませんが、ざっくり言うとシステムに「知識」を与えようとしたということです。

知識表現

第1次人工知能ブームは、現実の複雑な問題に対応できないということで終わってしまいました。そこで、人間の持っている知識(情報)をシステムにインプットすれば人間のように現実の問題を解けるようになるんじゃない?と考えたんです。

しかし、人工知能が「知識」を得るための道のりはかなり厳しいものでした・・・
それは、人間の知識は膨大でとてもインプットしきれなかったのです。

第2次ブームでは、専門知識に絞って知識をインプットしたエキスパートシステムも登場しました。

エキスパートシステム

専門知識をインプットすることで、専門家のようにふるまうシステムを作ろうとしたんですね。ただ、膨大な量の専門知識を専門家から聞き出したり、その知識をインプットすることはやはり難しいことでした。

いくつかのエキスパートシステムは、高度な専門分野で一定の活躍したようですが、全体を見るとあまり上手くいったとは言えませんでした・・・
専門分野になら強かったのですが、一般常識などには弱く応用がきかなかったんですね。

このようなシステムの限界から、「やはり人工知能なんて全然使えない」とレッテルが貼られ、第2次人工知能ブームは終わりました。

*** 第2次人工知能ブームのまとめ ***

◆システムに「知識」を与える研究が行われた
◆人間の持つ知識を大量にシステムへインプットしようとした
◆インプットする知識量の多さなどシステムの知識獲得の難しさに直面
◆システムの限界からブームが終わった

第3次人工知能ブーム ~技術の発展~

第1次、第2次とブームが過ぎ去ってしまった人工知能分野でしたが、2000年代から再び注目を浴びるようになりました。
それが、現在の第3次人工知能ブームです!

注目を浴びたきっかけが、機械学習の発展でした。機械学習って何?という方もいらっしゃると思うので、一例を図で紹介します!

機械学習

これはあくまでも一例ですが、このように、システム自身で知識を学ばせるための技術が機械学習です!

もちろん、今の技術では、ありとあらゆる知識を学べるということはありません。ですが、人間の手で知識をインプットしていたことを考えると、ものすごい技術ですよね!
そして実は、このシステムに自分で学習させる試みは第3次人工知能ブームより前から行われていたんです!

しかし、システムを動かすマシンが学習させるための計算に耐えられない・・・
そもそも学習させるためのデータが足りない・・・
などの色々な問題にぶつかり、研究はうまくいっていませんでした。

ところが、2000年代になると、コンピュータの性能が非常に良くなりました。日本でスマートフォンが発売されるようになったのも2000年代ですので、この時代にコンピュータの性能が良くなったことはなんとなく分かります。

さらに、技術の発展の一つとして、インターネットの普及です。これにより世界中からさまざまなデータを集めることができるようになりました。
このような世の中の変化に後押しされて、機械学習の技術も発展しました。

2012年の「Googleがシステムに“ネコ”を認識させた」というニュースは皆さまにも記憶があると思います。機械学習の技術が発展したからこそ、生まれたニュースだと思います。

このように、第3次人工知能ブームでの技術の発展は目覚ましく、今では社会の色々なところに人工知能の技術が使われるようになりました。

将来、究極の人工知能を目にする日も、もしかしたらそう遠くないかもしれませんね!

*** 第3次人工知能ブームのまとめ ***

◆システム自身で知識を学ばせる”機械学習”の研究が行われている
◆機械学習の発展により人工知能分野の研究が大躍進
◆発展の理由「マシン性能の向上」と「インターネットによるデータ収集効率の向上」
◆現在では色々なところで人工知能の技術が使われている

まとめ

今回は人工知能(AI)と機械学習を大まかに説明してみましたが、いかがでしたでしょうか?

「なんとなくわかった!」となっていただければ幸いです。

もう少し詳しく知りたい!という方は、「JDLA Deep Learning for GENERAL-G検定- のすゝめ」で紹介している書籍などで調べてみてください。おすすめいたします。


本記事は、弊社AIコンサルティンググループが運営している「note」内の「AIグループ@グランバレイ」の記事を一部修正を加え転載しております。
https://note.com/gvaiblog/n/n3748a8ab9a8e

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