人工知能(Artifical Inteligence: AI)の起源と発展

◎人工知能の黎明期
1943年、ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは、人間の脳が神経細胞のネットワークによって成り立っているということから、これを模倣することによって高度な情報処理ができるのではないかと推測し、形式ニューロン(formal neuron)という人間の脳を模倣した数理モデルを考案しました。

また、1950年にアラン・チューリングが出版した著書 Computing Machinery and Intelligence(計算する機械と知性)も人工知能という概念の起源と言われています。

ウォーレン・マカロック(Warren S. McCulloch)
ウォルター・ピッツ(Walter J. Pitts)
形式ニューロン(formal neuron)
アラン・チューリング(Alan mathison Turing)


◎第一次人工知能ブーム(1950年代後半〜1960年代)
コンピューターによる推論や探索が可能となり、特定の問題に対して答えを提示できるようになりました。この頃、アメリカでは特に、自然言語処理による機械翻訳が特に注力されていました。1956年、ダートマス大学で開催された夏期講習会でジョン・マッカーシーが人間のように考える機械を Artifical Intelligence と名づけたのが AI(人工知能) という言葉の始まりです。

フランク・ローゼンブラットは、ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが考案した形式ニューロンを基に、1957年、初代のニューラルネットワークであるパーセプトロンを考案し、1958年に論文を発表しました。

ジョン・マッカーシー(John McCarthy)
フランク・ローゼンブラット(Frank Rosenblatt)
パーセプトロン(Perceptron)


◎第二次人工知能ブーム(1980年代〜1987年代)
人工知能(AI)の最初の形ができたのは1980年代半ばです。ここでは Knowledge(知識)に焦点が当てられ、Knowledge representation(知識表現システム)という概念を前提として、コンピューターが推論や探索をするために必要な情報を、コンピューターが認識できる形で記述したものを与えることによって、人工知能に問題を解決させようとする技術を実現させていきました。これにより、多数のエキスパートシステム(専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム)が生み出されました。


◎第三次人工知能ブーム(2000年代〜現在)
第三次人工知能ブームの原動力となったのはディープラーニング(深層学習)という技術です。従来の機械学習では、人間が分析すべきデータや対象物の特徴・特性を定量的に表した数値(特徴量)を定義し、予測や判断の精度を高めていきました。このディープラーニングという技術により、AIはより抽象的な概念も認識するようになり、学習データから自動で特徴量を抽出し、精度を向上させていくようになりました。現在は「ビッグデータ」を呼ばれているような大量のデータを用いることで、人工知能(AI)自身が知識を獲得する機械学習が実用化されています。

ディープラーニング(Deep learning)
ディープラーニング














◎日本におけるAIの導入例

人工知能(AI)における機械学習(machine learning)の手法のひとつであるディープラーニング(deep learning)は、人間の脳の情報伝達のしくみを模倣した人工ニューロンを基盤とし、画像や音声といったデータを機械が自ら解析してデータの分類や認識の基準を見つけ出しパターン化を行うというもので、この手法は日本国内でもさまざまな領域で注目され、応用されています。

●MRI(磁気共鳴画像装置)
キャノンメディカルシステムズは、人工知能(AI)の一種であるディープラーニングを用いて診断画像のノイズを除去する機能を持つ磁気共鳴画像装置(MRI)を発売。

●Traffic Jam Pilot(渋滞運転機能)
ホンダは、人工知能(AI)の一種である機械学習を用いて交通渋滞のパターンを判別する自動運転装置 Traffic Jam Pilot を搭載した車を発売。

●MICSUS:マルチモーダル音声対話システム
情報通信研究機構(NICT)などは、ぬいぐるみにセットした人工知能(AI)が高齢者と音声で対話をするというような介護を目的としたマルチモーダル音声対話システムを開発しています。


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記事更新日:2022/05/31