【2024ノーベル賞】ついにノーベル賞受賞！ＡＩの歴史と４度のＡＩブーム

第１次ＡＩブーム　ＡＩの誕生

総務省の「情報通信白書」によると、ＡＩの歴史には３度のブームがあったとされています

ルールをベースに解決策を探る

ＡＩ（人工知能）という言葉が初めて登場したのは、1956年に開催されたダートマス会議でした。第１次ＡＩブームと呼ばれる初期のＡＩ研究は、人間が指定したルールに基づいて目的達成のための手順や選択肢を調べ、最適な解決策を見つけ出すものでしたが、当時のコンピューターの性能は乏しいもので、簡単なパズルやゲームの域を超えないものでした。実用化されることはなく、「冬の時代」を迎えます。

第２次ＡＩブーム　再びＡＩ冬の時代へ

コンピューターの性能向上とともに、専門家の知識をコンピューターに学習させた「エキスパートシステム」が登場し、第２次ＡＩブームを迎えます。しかし、学習させるデータの入力に非常に多くの労力がかかるなどの課題があり、再び「冬の時代」となってしまいます。

一方で、今回ノーベル物理学賞に選ばれたジョン・ホップフィールドらの研究に代表されるニューラルネットワークの理論が登場しました。これは脳の神経回路をモデル化し、記憶や認識のメカニズムを説明するもので、現代のＡＩの基礎となったともいえる理論です。

第３次ＡＩブーム　機械学習の進化

２度目の冬の時代を経て、インターネットが普及した2000年代に入ると、データの流通量が飛躍的に増大、コンピューターの処理能力も向上し、機械学習コンピュータにたくさんの情報やデータを使って学ばせる方法のこと
画像を見分けたり、数字のパターンの予測に使われますが進化、第3次ＡＩブームを迎えます。中でも、同じく今回物理学賞を受けたジェフリー・ヒントンが深層学習（ディープラーニング）の技術を確立したことで、ＡＩは飛躍的な進歩を遂げました。

ディープラーニングの登場

ディープラーニングは機械学習の一部ですが、従来の機械学習がデータの見分け方を人間の指示によって行うのに対し、ＡＩ自身がみずからデータの特徴を見抜いて自動的に学習することができます。特に画像認識コンピュータが画像や写真を見て、「これは何か？」を判断する技術のこと。
例：スマートフォンの顔認証、車の自動運転や自然言語処理コンピュータが人間の話す言葉や書かれた文章を理解して、意味を考えたり、返事をしたりする技術のこと。
例：翻訳アプリ、チャットボットの分野で、ＡＩは革新的な成果を生み出し、自動運転や医療診断レントゲンやCT画像などの画像データから病気の発見・診断するのに利用される技術のこと。など、さまざまな産業での利用が広がっています。

囲碁ＡＩ「AlphaGO」の開発

この流れの中で、2016年にＡＩがプロの囲碁棋士に勝利し、ＡＩが人間を超えたとして大きな話題になりました。このＡＩ「AlphaGO」を開発したDeepMindは、その後たんぱく質の三次元構造を予測するためにＡＩを利用し、ディープラーニングを活用して2020年に画期的な成果を出しました。

この功績に対し、DeepMindを率いたデミス・ハサビスやジョン・ジャンパーが、2024年のノーベル化学賞を授けられることとなったのです。

第４次ＡＩブーム　生成系ＡＩの時代へ

2022年、OpenAI社による生成系ＡＩ「ChatGPT」が登場します。生成系ＡＩとは、ディープラーニングの基盤技術を活用し、テキストや画像、音声などを自律的に生成できるＡＩ技術の総称です。いまでは多くの企業が生成系ＡＩを開発し、現在は「第４次ＡＩブーム」に入ったといわれています。

知的活動も含めて人間の領域がＡＩによって代替されうるという現実は、人類文明に大きなインパクトを与えています。一方でＡＩにより大きな経済効果も生まれており、生成系ＡＩの市場規模は2027年に1200億ドルになるともいわれています。

まとめ

非常に急速に発展したかのように見えるＡＩですが、20世紀には様々な試行錯誤や「冬の時代」もありました。その中で地道な研究を続けた人たちがいたからこそ、現代のＡＩの隆盛を迎えたのです。ＡＩが人間を超えるという脅威論もありますが、これからも人間の知恵によってＡＩを活用していくことが大事だといえるでしょう。