【ビジネスで大活躍する生成AIを理解しよう！】生成AIが飛躍的に進化した2000年代 

「生成AI」について理解し、私生活の体験やビジネス向けで活用することを目的とした今シリーズです。
前回の記事では「生成AIの起源」について解説しましたが、今回の記事では「生成AIが飛躍的に進化した2000年代」について紹介します。 

AIが飛躍的に進化した2000年代

 1966年、生成AI技術の起源とされる「ELIZA（イライザ）」が開発されました。しかし、90年代以降、AI研究には「AIの冬」と呼ばれる停滞期が訪れます。

転機は2000年代に訪れます。コンピューター性能の飛躍的な向上とインターネットの発展により、「機械学習」が急速に進化しました。機械学習は、A=Bといった決まったルールに従うだけの「ルールベース」とは異なり、大量のデータを学習することで自ら法則を発見し、未知のデータに基づく予測や出力を可能にするAI技術です。この技術の進歩により、AIはさまざまな分野で実用化されるようになりました。

さらに、機械学習の高度化版である「ディープラーニング」が登場し、その実用化によって生成AIの精度は飛躍的に向上しました。

現代の生成AIができたのは？

現代的な生成AIの起源として有名なのが2018年に発表された「StyleGAN」です。アメリカの半導体メーカー「エヌビディア」の研究者によって開発された画像生成AIで、世の中に存在しない“写真のような人物の顔”を生成できるStyleGANは研究者に衝撃を与えました。 

現代的な生成AIの起源として特に注目されるのが、2018年に発表された「StyleGAN」です。これはアメリカの半導体メーカー「エヌビディア」の研究者によって開発された画像生成AIで、世の中に存在しない“写真のような人物の顔”を生成できる技術として大きな衝撃を与えました。この技術は生成AIの可能性を広げる重要なマイルストーンとなり、以後の研究に多大な影響を与えています。

その後、生成AIの研究はさらに進展し、OpenAI社が開発した「ChatGPT」や「DALL·E」といった画期的な生成AIが誕生しました。これらは自然言語処理や画像生成の分野で広く利用され、一躍有名となりました。

また、ディープラーニング技術の進化により、生成AIは画像認識、音声認識、自然言語処理といった多岐にわたる分野でその可能性を大きく広げています。これにより、AIはより高度な機能を提供できるようになり、多様なコンテンツやサービスの開発を支援しています。

特に、企業や個人に向けた効率化や課題解決をサポートするAIソリューションが増加しており、生産性向上やコスト削減、新たな価値創造への期待が急速に高まっています。生成AIは今や、ビジネスや日常生活において欠かせない技術として注目されています。

まとめ

今回の記事では2000年代以降の生成AIの動向について紹介しました。コンピューターやインターネットと共にAIも進化してき、ビジネス上でも日常生活でもより運用可能になったのがわかると思います。 

次回の記事では「生成AIはどんなものを生成してくれるの？」というトピックを解説します！生成AIを利用し、 課題をこなしたい方や新しいソリューションを探している方は、是非お読みください！

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