AIの変遷　～AIの歴史を知らずしてAIの未来はわからない！～

現在注目を集めているAI。様々な可能性が示唆されている。

しかし人間と同じ知能をすぐに持つとは考えにくい

人間は論理を構築することを通し脳が電気信号を送ってやり取りしているだけなら、コンピューターで完全な人工知能を実現できてもいいはずだ。しかしその状態には程遠いのが現実である。

では、AIはどのようにして今の状態まで辿り着いたのか？それを探っていきたい。

はじめはただ与えられた問題を解くだけだった

「推論・探索」のみによって動いた初期。

１９５０年代に第一次人工知能ブームが起こり、初めて人工知能について研究が始められた。当初は「if」によって全て処理できると考えられていた。迷路をクリアすることやチェスで勝つなどの問題を解決することが「推論・探索」によって目指された。しかし人間同様の処理能力を持つには程遠かった。

一つのことに特化させてより実用的に

１９８０年代に第二次人工知能ブームが起こった。ある程度システム化された職業に特化させ、コンピューターに知識を取り込むことでより実用的な処理が可能になった。例えばELIZA（イライザ）という対話システム。ルールの中であれば簡単な対話が可能となった。例えば、「頭が痛い」と言えば、「なぜ頭が痛いと言うのですか？」のように返答することができた。

しかし、一定のルールがある下でしか動くことができず、複雑な世界の現実問題に対応することなど不可能だった。

膨大なデータを利用した統計的アプローチ

機械学習を行えるようになる。膨大なインターネットを超高速で調べ上げ、統計を取り、それらの中で一番多かった答えを回答すると、今までよりも正確な処理が可能になった。しかしこれはなかなか創造的・発展的なアプローチに繋がらないとされた。

新風を巻き起こしたディープランニング

これまでの人工知能では外部情報を適切な変数として置き換えることができなかった。つまり適切な表現方法ができず正確な処理が不可能だったのだ。

そこで生まれたのがディープランニング。ディープランニングとは深層学習のことで、複数層に渡る特徴を

組み合わせることで物体の認識を学習できるようになった。