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【図解】コレ一枚でわかる各時代のAIと呼ばれるもの

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いま「AI」が大きな話題となっているが、過去にも同様に「AI」が話題となった2つの時期があった。しかし、それぞれの時代で「AI」と呼ばれるものが違っていた。

第1次AIブーム/1960年代:推論と探査

この時代は、ルールとゴールが決められているゲームの中で、なるべくゴールにたどりつけるように選択肢を選んでいくプログラムをAIと呼んでいた。そんな、AIにできることは、以下のようなことだ。

  • パズルや迷路を解く
  • 数学の定理を証明する
  • チェスを指す など

ただし、ルールとゴールが厳密に決まっていることが前提となる。ゲームであればいいのだが、ルールが記述しきれず、ルールやゴールが曖昧である現実世界では役にたたないという問題「トイプロブレム/おもちゃの問題」が指摘されるようになり、このブームは衰退してしまった。

第2次AIブーム/1980年代:ルールベースとエキスパートシステム

この時代は、トイプロブレムから脱却し、現実の問題を解くために専門家(エキスパート)の知識をコンピュータに移植することで現実の複雑な問題を解かせようとするものをAIと呼んでいた。そんな、AIにできることは、以下のようなことだ。

  • 患者の症状から病名を特定する
  • 起こっている現象から、機械の故障を診断する
  • 患者の症状から、細菌感染の診断をする など

ただし、ルールとして教え込まなければならないし、互いに矛盾するルールも出てくると処理できない。また、教えていない例外的な事例が出てくると対処できないという課題を抱えていた。限られた領域、例えば、ある機械の故障診断や特定の分野における薬剤の調合などであれば、実用性もあったが、汎用的な知的処理の仕組みとして使うことは難しく、このブームは衰退してしまった。

第3次AIブーム/2000年代:ディープ・ラーニングを含む統計的機械学習

いまに至るこの時代のAIは、人間が判別や分類のルールを与えるのではなく、データを分析することで、そこに含まれる特徴のパターンを見つけ出し、機械にルールを獲得させるものをAIと呼んでいる。そんな、AIにできることは、以下のようなことだ。

  • 画像を認識して分類する
  • 自然な表現の文章に翻訳する
  • CTやレントゲン写真から癌の病巣を発見する など

ただし、画像処理、音声認識、証券取引といった用途ごとに特化した技術(特化型AI)が現状だ。人間の知能のように汎用的で、意識や心も宿すような技術(汎用型AI)ではない。ただ、特化型AIでも実用性は高く、広範な分野への適用がすすんでおり、AIブームと言える様相を呈している。

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