G検定2023年5月7日AIブームは過去3回起こり「ブーム期」と「衰退期(冬の時代)」を繰り返しており、現在は3次AIブームに差し掛かっています。過去2回のブームは、人工知能が実現できる技術的な限界よりも社会が人工知能に対して期待する水準を上回ることでその乖離が明らかになることでブームの終焉を迎えます。人工知能の概念の起源(1950年〜)イギリスの数学者アラン・チューリングが1950年に出した著書『計算する機械と人間』の中で、「機械は考えることができるか?」について唱えています。チューリングテストとは?当時チューリング氏は「機械が思考したかどうか」は「人との会話が成立したかどうかで判断する」とし、これを「チューリングテスト」と呼んでいます。「人工知能」という言葉の誕生1956年にアメリカで開かれたダートマス会議でジョン・マッカーシーが「人間のように考える機械」を「人工知能」と表現したのが最初です。「アラン・チューニングによる人工知能の概念の確立」「ダートマス会議でジョン・マッカーシーが人工知能という言葉を定義」これらの過程を機に、AIは一気に世の科学者たちに認知されるようになり人工知能に関する研究が活発化していきます。第1次AIブームは、1960年代に起きました。推論・探索の時代と言われます。探索とは、迷路等の進むべき方向が複数あるときのゴールへの生き方の探索、あるいは、ボードゲームの次の手ついて、探索木(たんさくき)の手法で解決しようとしています。探索のプログラムの進化、得にオセロやチェス、将棋などのゲーム等は探索すべきパターンが膨大なものが、プロを破るほどに進歩した大きな要因として、モンテカルロ法が採用されたことがある。基本はその場面の特徴量を基準評価を行う様にプログラムは振舞うが、モンテカルロ法では、ある程度まで局面が進んだ段階で特徴量での評価を放棄して、次の手をランダム刺すとして、その手が勝利した割合で評価する様にプログラムする。この影響でプロに勝利するほどの成果をあげることができました。当時のプログラムは非常に限定的な状況でしか効果を発揮しないものであることがわかってきました。ニューラルネットワークが特定の分野で限界に達したこと、米国政府が機械翻訳の成果は当分先との報告書を出したことにより、第1次ブームは1970年代終わり、人工知能研究は冬の時代を迎える。第1次ブームの時に作られた対話システムのIRAIZAは、知識ベースのプログラムはない簡単なルールをベースとしていますが、あたかも知的に振る舞うことができたがルール外の文言への対応力は高くなかった。第2次ブームは1980年代、知識をベースとした人工知能が活躍した。第2次ブームでは「エキスパートシステム」が発展した。エキスパートシステムは、IRAIZAのようなルールに加えて、その分野の専門知識を取り込むことで、あたかもエキスパートのように振る舞うプログラムである。主なエキスパートシステム・スタンフォード大学で1970年代初めに開発されたMYCIN(マイシン)。さまざまな分野でエキスパートシステム。・未知の有機化合物を特定するDENDRAL。専門知識の蓄積の手間がかかったり、ルールが増えすぎるとお互いに矛盾したり、あいまいな条件下ではその判断が難しく、常識的なレベルの知識のプログラムのハードルが高かった。その背景もあり、知識表現の研究が進められ、有名なものとして「意味ネットワーク」のモデル等がある。人間の持つすべての一般常識をコンピュータに入力するプロジェクト等もある、サイクプロジェクト。30年たったいまだに書き終えることは完了していない。した背景の中、知識を記載すること自体に関する研究が行われる様になり、オントロジー研究につながった。オントロジー研究は、大きく2つの流派にわかれ、「ヘビーウェイト・オントロジー」「ライトウェイト・オントロジー」と別れていく。「ライトウェイト・オントロジー」研究の成果として、IBMのワトソンがある。このシステムは、クイズの回答において人間に勝利することができた。第2次AIブームでは人工知能での知識利用の面で大きく進歩したが、コンピュータその物が意味を理解することに関して解決できていない。文章を正確に解釈するには状況や文脈の判断などの一般常識が必要になるが、この一般常識がコンピュータには難しい。いった問題から人工知能研究に限界があると考えられ、1995年ころには第2次ブームは去り、人工知能研究は再び冬の時代を迎える。機械学習と特徴表現学習の時代ビッグデータと呼ばれる大量のデータの利用のため、特徴量を自ら習得するディープラーニング(深層学習)が登場したことで、人工知能自ら知識を獲得する機械学習が実用化されました。知識を定義する特徴とその特徴量を人工知能が自ら判別し学習するディープラーニング(深層学習)が技術的なブレークスルーを起こしたことがブームの背景にある。Challenge)の画像認識競技でトロント大学のジェフリー・ヒントン率いるSuperVisionチームが開発したAlexNetが圧倒的な成績で優勝した。碁のプログラムAlphaGoが人間に勝利2015年10月にヨーロッパ王者のプロ棋士樊麾(ファン・フイ)を5-0で破る。AIがプロレベルの人間にハンディキャップなしで破った。世乭(イ・セドル)九段に挑戦し、4-1で勝ち越す。投稿が見つかりません。(著)現実世界では人工知能の技術を用いて、チェスや将棋、オセロ等のボードゲームやクイズ等の特定の条件では、すでに人間を超えています。自動車やロボットの様なハードウェアにおいても、人工知能を利用して、「自動運転(オートノーマス)」の技術開発が盛んになってきています。インターネットの分野では検索エンジンで機械学習と呼ばれる人工知能の技術が使われている。一方で、人工知能技術が発達するにつれて人工知能が人の仕事を奪うのではないかという懸念や、シンギュラリティに関する脅威論が出てきている。シンギュラリティ(技術的特異点)に対する有識者の見解G検定には高頻度でシンギュラリティに対する有識者の見解についての出題があります。「誰が」「何を」提唱したか把握しておきましょう。100万年後、特異点を迎える可能性はあります。AIの感性は人類の終焉を意味するかもしれないシンギュラリティに対する有識者の見解まとめ1956年に人工知能の概念が提唱されてから、その定義が定まらないまま人工知能の進化に伴い、分類化が進められています。AI効果が原因で、その時代での人工知能の定義は変わってくるイメージはつかめるのではないでしょうか。この記事では第1次〜第3次AIブームの主要なトピックについて解説していきました。AIのトレンドの大きな流れを理解することで、AIのニーズとその応用に関する知識を体系化できたのではないでしょうか。近年AIの進化とともに台頭するシンギュラリティという人工知能に対する脅威論も必然的なことなのではないでしょうか。現代社会ではAIに関する法整備や倫理規定の必要性を認識していきます。現在進行中の第3次AIブームはディープラーニングの台頭によってブレークスルーしブームの最中ですがどのように終焉するのでしょうか。はたや、AIなしでは成り立たない社会になることでAIブームの終焉は迎えることはないという可能性もあると思います。G検定の全体的な学習方法は下の記事にまとめているので参考にしてみてください。