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【図解】コレ1枚で分かる各時代のAIと呼ばれるもの

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時代によって、「AI」と呼ばれるものは違っていました。

第1次AIブーム/1960年代:推論と探査

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と呼んでいました。

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ります。ゲームであればいいのですが、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いました。

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

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)の知識を登録し、現実の複雑な問題を解かせるシステムをAIと呼んでいました。

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が出てくると処理できません。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ました。限られた領域、例えば、ある機械の故障診断や特定の分野の薬剤調合などであれば、実用性もありましたが、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いました。

第3次AIブーム/2000年代:ディープ・ラーニングを含む機械学習

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と呼んでいます。

画像を認識して分類する、自然な表現の文章に翻訳す、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)が現状です。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)ではありません。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ます。

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【新規】システム・アーキテクチャーの変遷 p.53
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【改訂】DX案件の獲得にソリューション営業は通用しない p.131
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サービス&アプリケーション・先進技術編/AI
【新規】特化型と汎用型の違い p.13
【新規】知能・身体・外的環境とAI p.79
【改訂】機械学習の方法 p.95
【新規】AIに出来ること、人間に求められる能力 p.111

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サービス&アプリケーション・基本編
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ITインフラとプラットフォーム編
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【新規】Armが狙う3つの分野 p.27
【新規】CDP(Customer Data Platform)とは p.30
【新規】Pelionが目指す「打倒GAFA」 p.31
【新規】スーパーコンピューター編を新設 p.33〜42
  スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
  大量のデータ処理への要望(シミュレーション)
  スーパーコンピュータの誕生
  スカラープロセッサとベクトルプロセッサ
  ベクトルプロセッサに向く演算=行列演算
  数値予報
  ベクトルからパラレル/マッシブ・パラレルへ
  ベクトルからパラレルへ
  Armと富士通が共同開発したSVE

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