【AIの歴史を振り返る Part3】ディープラーニングの誕生！

ディープラーニングの誕生とは？AIは最近開発されたものではない？！生成AIの歴史を理解し、ビジネスの向上へ！

今回の記事では前々回、前回に引き続き「AIの歴史」について紹介していきます。
最近になってChatGPTなどの生成AI技術は、ビジネス向けでの利用や様々な体験を更に可能性を広げ、現代は空前の「AIブーム」と言われています。実はこのAIブームは“第三次AIブーム”と言われており、過去にもAIブームが巻き起こっていたのです。

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AIは過去に“3度のブーム”があった？？

AIは過去に3度のブームがありました。

第一次AIブーム(1950年代後半～1960年代)
第二次AIブーム(1980年代)
第三次AIブーム(2000年以降)

上記のようにAIは3度のタイミングで発展しており、現在は「第三次AIブーム」に相当します。
ひとつひとつ紐解いていきましょう。今回はいよいよ第三次AIブームの内容を紹介していきます。

第三次AIブーム

AIブームの長い冬を終え、2000年代に第三次AIブームがやってきます。2000年代に突入するとコンピューターの性能とインターネットの性能が飛躍的に向上しており、大量のデータや情報をAIに学習させることが可能になるのです。

この環境の中、大量のデータや必要な情報を使い、AIへの教育に提供できるようになったため、AIは“機械学習”の分野で大きく発展することに。

従来のAIは「1＋1という入力が来たら2という回答をしてね」というふうに、特定の入力でしか出力できませんでした。“機械学習”では、大量のデータや情報利用してAIに教育し、そのデータの中からルールやパターンをAI自身で学習し、教わっていないルールも予測したり、問題対応したりできるようになったのです。

ディープラーニングの誕生

2006年には機械学習が進化し「ディープラーニング（深層学習）」という技術も実用化されるようになりました。ディープラーニングの技術を活用したAIは、データから特徴量を自動的に抽出できるようになったのです。

事例としては、今までのAIは、左側の画像が犬で、右側が猫だ(下記画像参照)というのを学習させても、違う犬と猫の画像を見せた途端、どちらが犬か猫かの判断は実現できませんでした。

ディープラーニングは、大量の犬と猫の画像をAIに読み込ませることで、犬と猫の特徴情報を自分で学習できるようになり、まったく新しい猫や犬の画像を見せても、その特徴から判別可能になったのです。ディープラーニングの発達により、曖昧な指示でもテキストや画像、動画や音声などのコンテンツを正確に作成できるようになり、昨今の「生成AI」の発展につながりました。

まとめ

今回の内容では、過去のAIブームを紹介するとともに、どのような過程でAIが進化していったのかを解説しまして、その中で注目すべきポイントーディープラーニングも解説しました。AIの歴史を学ぶことで「AIを活用してどのような可能性があるのか？」、「企業に対してビジネス上での利用や取り組みは？」、「生産性の向上は生成AIとの連携性は？」などのイメージが、おぼろげながら見えてきたと思います。

次回は「完璧かと思われるAIにも重大な問題点がある」というテーマについて触れていきたいと思います。AIの進化が目まぐるしい昨今ですが、まだまだ課題は山積みです。今後はその課題や問題対応を理解しておくことで、AIについてある程度の未来予測ができ、ビジネスの効率向上などもより可能になるでしょう。