【G検定】人工知能研究のブームと冬の時代

人工知能研究のブーム

第1次AIブーム	推論・探索の時代：1950年代後半～1960年代	トイ・プロブレム：コンピュータによる「推論」や「探索」 の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになった。迷路や数学の定理の証明のような簡単な問題（トイ・プロブレム）は解けても現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には人工知能研究は冬の時代を迎える。
第2次AIブーム	知識の時代：1980年代	エキスパートシステム：データベースに大量の専門知識を溜め込んだ実用的なシステム。日本では政府によって「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進された。しかし、知識を蓄積・管理することの大変さが明らかになってくると、1995年ごろからAIは冬の時代を迎える。 第2次AIブームの主役である知識表現は、現在も重要な研究対象になっている。
第3次AIブーム	機械学習・特徴表現学習の時代：2010年～	ディープラーニング（深層学習）：ビッグデータを用いることで人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化。特徴量を人工知能が自ら習得するディープラーニング（深層学習）が登場。 第3次AIブームの主役である機械学習（ニューラルネット）も、本質的な提案は第1次AIブームの時に既に出ていた。

第1次AIブーム

1950年代後半～1960年代にかけて、コンピュータによる「推論」や「探索」 の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになり、人工知能研究への関心と資金の急増が特徴でした。この間、研究者は、チェスのプレイ、数学の問題の解決、自然言語の理解など、従来人間の知性を必要とすると考えられていたタスクを実行できるアルゴリズムとプログラムの開発に注力しました。

最初の AI ブームにおける重要な研究分野の 1 つは機械学習でした。これには、データから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させるアルゴリズムの開発が含まれていました。もう 1 つの重点分野はコンピューター ビジョンで、研究者は視覚情報を解釈して理解できるシステムの構築を試みました。

自然言語処理も、最初の AI ブームの重要な研究分野でした。研究者は、人間とコンピューターの間で人間のようなコミュニケーションを可能にすることを目標に、人間の言語を理解して応答できるシステムを開発することを目指しました。

これらの分野やその他の分野で有望な結果が達成されたにもかかわらず、最初の AI ブームは最終的に短命であることが判明しました。迷路や数学の定理の証明のような簡単な問題（トイ・プロブレム）は解けても現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には人工知能研究は冬の時代を迎えました。

第2次AIブーム

1980 年代の第 2 次 AI ブームは、コンピュータにデータベース上の大量の専門知識を溜め込んだ実用的なシステム（エキスパート システム）の開発と採用によって特徴づけられました。この時代には、AI の研究開発プロジェクトへの資金が増加し、300 以上の AI 企業が誕生しました。このブームは、 Apple IIやIBMの Tandem/16 などのコンピューター ハードウェアの進歩によって促進され、より多くの情報を保存できるより強力なコンピューターが可能になりました。この時期には、Cog、 iRobot 、ルンバ、 Gammonoidなどの AI 関連技術も開発されました。

しかし、知識を蓄積や管理することの大変さが明らかになり、AI に特化したハードウェアの市場が崩壊し、商用ベンダーが幅広いアプリケーションを開発できなかったため、2 回目の AI の冬が始まりました。

第3次AIブーム

ビッグデータを用いることで人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化されました。特徴量を人工知能が自ら習得するディープラーニング（深層学習）も登場しており、ブームは現在に至っています。

このブームの主な原動力の 1 つは、大量のデータと、より強力なコンピューティング ハードウェアとアルゴリズムが利用できるようになったことです。これらの要因により、自然言語処理、画像と音声の認識、自律的な意思決定などの複雑なタスクを実行できる AI システムの開発が可能になりました。

第3次AIブームは、新たな製品やサービスの創出につながり、社会に大きな影響を与えています。たとえば、AI は、ヘルスケア、金融、輸送、教育などの分野を改善するために使用されています。しかし同時に、将来の仕事、プライバシー、人間の意思決定に関する重要な倫理的および社会的問題も提起しています。