AIの進化の歴史はすごく面白い
身近であるAIは以下にして誕生したのか
昨今、AIは私たちにとって身近なものになりつつあります。
しかし、AIが何なのか、どうやってできたのかを知っている人は多くないというのが肌感です。
AIの歴史は面白いです。歴史が苦手で、日本史で赤点をとったことのある私でも面白い。
今回はそれについて話していければと思います。
↓AIは本当に仕事を奪ったのかについても考察しています。
AIに知性があるかは「人間と同じ振る舞いができるか」だった
1950年にアラン・チューリングが「機械は考えることができるのか」という問いを投げかけたのが始まりでした。
アランはチューリングテストと呼ばれる模倣テストを使って機械の知能を測ろうとしました。
チューリングテストとは、「人間と機械を、会話だけで見分けられるか？」を試すテストです。
彼は「何かが人間のように振る舞えれば、それは知能があると言える」と考えたのです。
つまり、人間らしい受け答えができるかで知能を測ろうとしたのです。
彼は以下のようにしてテストを行いました。
質問者が機械と人間に同じ質問を投げかけます。
それに対して、機械と人間が返答し、質問者が「どちらが人間で、どちらが機械なのか」を判断するというものです。
知性があるかどうかを測るのは難しいです。
同じ人間同士であれば知性を測ることは容易です。しかし、機械の知性を測るには人間と同じようにはいきません。どうしたら知性を測れるのかは長年の課題でした。
だからこそ、このテストにおける考え方はAIの中心的な考え方となりました。
何を知性とするかにおいてアランは一つの解を提示したのです。
最初のAIはルールで動くAIだった
初期のAIは人間がルールや条件を細かく指定して、AIがそのルールに従うというものでした。
筆者の所感ですが、現代の感覚だとこれはAIというより「機械」に近いかもしれません。
人間がどのように動くかを例外なく指定しないといけませんでした。そのため、実用的かと言われれば難しく、複雑な問題には弱かったです。
AIへの期待は裏切られて注目が落ちてしまった「AIの冬」
AIは何度もブームになりましたが、その度に期待が大きくなりすぎました。
「人間と同じような知能ができる！」と騒がれては何度も打ち砕かれました。
「もうすぐ人間並みの知能ができる」と期待されたものの、AIの進化には時間を要しました。当時のコンピュータ性能やデータ量では限界がありました。
当然実用化には至らず、厳しい評価が下されました。
その結果、研究資金や注目が減った時期があり、これが「AIの冬」と呼ばれます。
特に機械翻訳や音声認識には限界があり、期待されていた自動翻訳も良い性能とは言えなかったようです。
さらにその後、専門家の知識をコンピュータに入れて、専門家の様に判断させようとしました。
しかし、ルール作りの大変さや状況に対応できないなどでうまくいきませんでした。
その結果、さらにAIへの関心は落ち込んでいきました。
機械学習の登場でAIが予測をできるよう進化した
次に重要なのが、人間が全部ルールを書くのではなく、コンピュータがデータから学ぶという考え方です。これが機械学習です。
筆者も機械学習については勉強していた時期がありましたが、今までのデータから結果を予測する手法は大変便利で面白いです。
例えば、迷惑メール判定なら、人間がある程度迷惑メールをラベリングして機械に渡します。
機械はそれらのラベリングからパターンを推測し、迷惑メールかどうかを決めるのに役立つ情報を分析します。
迷惑メールの特徴として「当選」などの文言が入っていたり、怪しいURLがあると迷惑メールなのって人間の直感だと何となくわかりますよね。
その判断を機械が行うことができるようになったという感じです。
ここでAIは、より実用的になっていきました。
ディープラーニングの登場によりAIがさらに進化
2010年代に大きな転機になったのが、ディープラーニングです。
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を参考にしたニューラルネットワークを多層化し、大量のデータから特徴を学習する技術です。
いわば、人間の真似をした技術ですね。
これによって機械学習と違って、AI自身がどこに注目するべきかを判断できるようになりました。
さっきの例なら、怪しいURLがあると迷惑メールかもしれないという軸自体を作ってくれる感じです。
これによって、画像認識、音声認識、翻訳などが一気に進化しました。
生成AIの登場によりさらにAIは進化した
2020年代に入ると、AIは「判定するもの」から「作るもの」へと進化しました。
文章や画像の生成、音声での会話やコーディング、資料作成などをAIが代替し始めます。
こうしたAIが「生成AI」です。私たちにも馴染みがありますよね。
ChatGPTの登場によって、AIは専門家だけのものではなく、一般の人が日常的に使う道具になりました。OpenAIは2024年5月にGPT-4oを発表し、テキスト・画像・音声をまたいだ利用を前面に出しました。
また、Stanford HAIでによると企業によるAI投資額は2500億ドルをこえて過去最高額を記録しました。
世間のAIに対する期待はまだまだ高まりつつあります。
つまり、そこに投資される金額や注目は今後も増え、AIの更なる発展が見込まれると言うことですね。
終わりに
AIの進化を見ると、技術は一気に完成するものではないのだと感じます。
また、当時の技術で上手くいかなかったところ
チューリングが「機械は考えることができるのか」と問いかけた時代から、ルールベースのAI、機械学習、ディープラーニング、そして生成AIへと、AIは長い時間をかけて発展してきました。
その過程では、何度も失望されてきました。それでもAI研究自体は止まらず、コンピュータ性能の向上、データ量の増加、アルゴリズムの発展によって、現在の生成AIへとつながっています。
今のAIブームも、過去と同じように大きな期待を集めています。文章を書ける、画像を作れる、会話ができる、コードも書ける。
現代で生きている中で生成AIを使っていると、AIが何でもできる存在のように見えるかもしれません。
しかし、AIは突然現れた魔法などではありません。長い試行錯誤の先に生まれた、人間の叡智です。
ここまで読んでくださってありがとうございました。
AIについては調べれば調べるほど面白い内容がヒットするので、どこで終わりにするか難しかったです。
今後も私の興味の赴くままに色々なことを思考していければと思いますので、読んでくださると嬉しいです。
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