夢を現実に - AI の進化の物語

AI はここ数年で大きな話題を呼んでいますが、AI 開発の基礎は 20 世紀初頭にはすでに築かれていました。 AIの進化 AI に関する最近の騒ぎから、AI は最近の現象だと感じる人もいるかもしれません。しかし、そうではありません。AI はすべて 20 世紀初頭に始まりました。しかし、この分野で実質的な取り組みが始まったのは 20 世紀半ば頃です。この頃、先見の明のある数学者アラン チューリングがインテリジェント マシンの作成を思いつきました。この夢は、機械学習や自然言語処理などのテクノロジーの出現によって実現しました。 100 年を超えるこの進化の物語は、興味深いものです。それは、どんぐりを畑に蒔き、水をやり、栄養を与え、その後、大きな樫の木に成長するのを待つようなものです。初期の基盤がどのようにして今日のインテリジェント テクノロジーに進化したのかを理解するために、人工知能の歴史を詳しく見てみましょう。 1900年代初期 科学的に興味深い概念やアイデアは、科学者によって探求される前に、芸術家の頭の中で生まれます。チェコの劇作家カレル・チャペックの頭の中で芽生え、1920 年のヒット劇「RUR - ロッサムの万能ロボット」で結実した「人工人間」や「ロボット」というアイデアも同様です。労働者を意味する「ロボット」という用語を作ったのは彼だと言われています。 Google の自動運転車は絶賛されているが、自動運転車のコンセプトが初めて発表されたのは 1925 年だったことをご存知だろうか。ニューヨーク市の路上を走った最初の自動運転車は、Houdina Radio Control が発売したラジオ コントロール車だった。Google の親会社である Alphabet Inc. が Waymo を立ち上げるまでに 90 年かかった。Waymo は現在、インテリジェント テクノロジーの驚異ともいえる商用ロボット タクシー サービスを提供している。 アイデアは世界のある場所で生まれると、すぐに広まり、新たな次元を獲得します。1929 年、日本の西村誠教授は、カレル チャペックが劇の中で思い描いていたロボットをある程度成功裏に作り上げました。自然の法則から学ぶという意味を持つこの日本の驚異的なロボットは、頭や手を動かし、表情を変えることができました。西村教授は空気圧機構を利用してこれを実現しました。 どうやら、人間の意識の流れは、人間の仕事を模倣するだけでなく、人間にはできないことができる機械を集団で夢見ていたようです。タイムトラベル、透明人間、バイオエンジニアリングなどの概念を考案した未来学者の作家、HG ウェルズは、1937 年に「人間の記憶全体が、おそらく短期間で、すべての個人がアクセスできるようになる」こと、そして「世界中のどの学生でも、自分の研究室で [マイクロフィルム] プロジェクターの前に座り、都合のよいときに、レプリカであらゆる本や文書を調べることができるようになる」ことを予言しました。彼が、今日私たちが使用している未来のコンピューターを夢見ていたと考えて間違いないでしょう。 その後、1949 年に、アメリカのコンピュータ科学者エドモンド・カリス・バークレーが「巨大な脳、あるいは考える機械」という本を出版しました。これは、最初のパーソナル コンピュータとも言える Simon のプロトタイプが初めて本で説明されたものです。この本で科学技術愛好家にとって最も興味深い部分は、当時の先駆的な機械脳 (初期のコンピュータ) である MIT の微分解析装置、ハーバード大学の IBM シーケンス制御計算機、ムーア スクールの ENIAC、ベル研究所のリレー計算機の概要でした。 1950年代—AIが誕生した時代 1900 年代初頭は、人類がまだ頭の中で知能機械を創り出していたか、実際の機械を創り出すための小さな一歩を踏み出していた時代でしたが、1950 年代は、この方向で本格的に前進した時代でした。それは、AI の歴史の中で、間違いなく最も活気に満ちた時代でした。 子供のように自由に創造的に考えたいなら、心は子供のままでいなければなりません。ゲームをすることは、その子供らしさを保つための最良の方法の 1 つです。しかし、アラン チューリングは、1950 年の独創的な論文「コンピュータと知能」の中で、一般にチューリング テストとして知られる「模倣ゲーム」を考案し、さらに一歩先を行きました。このゲームは、人間との区別が難しい機械の知的な動作を評価するために設計されました。現代では、逆チューリング テスト、一般に「コンピュータと人間を区別するための完全に自動化された公開チューリング テスト」または CAPTCHA と呼ばれ、機械を操作しているのがボットではなく人間であるかどうかを判断します。 チューリングがコンピューターでチェスゲームをプレイするプログラムを書き始めたのは 1948 年のことでした。1952 年に、彼はこのプログラムを Ferranti Mark 1 に実装しました。残念ながら、コンピューターはプログラムを使用してゲームをプレイすることはできませんでしたが、チューリングはアルゴリズム マニュアルの指示に従ってチェスゲームをプレイするという自分の内なる子供心を目覚めさせました。ずっと後になって、ロシアのチェスのグランドマスターで元世界チェス チャンピオンのガルリ カスパロフがゲームの録画を見て、「チェスのゲームとして認識できる」と称賛しました。 しかし、ゲームへの関心はチューリングだけにとどまりませんでした。コンピューター ゲームと人工知能の先駆者であるアーサー サミュエルは、1952 年に「サミュエル チェッカー プレイ プログラム」と呼ばれる、チェッカーをプレイするための世界初の成功した自己学習プログラムを発表しました。サミュエルは、ゲームによってコンピューターのパフォーマンスを人間のパフォーマンスと比較することが容易になるため、人工知能の研究におけるゲームの可能性を見出しました。サミュエルの優れた才能は、1949 年に研究を開始した「機械学習」という用語を 1959 年に普及させたことでさらに実証されました。 1950 年代半ばの時代は、人工知能に関する研究と仕事が盛んに行われていました。実際、「人工知能」または一般に「AI」と呼ばれる用語は、1955 年に、AI 分野の創始者の 1 人でもあるもう一人の優れた人物、ジョン マッカーシーによって造られました。彼はこの用語を共著の文書で造語しましたが、この用語が人気を博したのは、当時のコンピューター分野の第一人者たちが出席したと言われているダートマス大学での夏のワークショップでした。彼はそこで止まらず、1958 年にプログラミング言語 Lisp を発明して AI に関する考えをさらに洗練させました。彼はさらに 1959 年に「Programs with Common Sense」を出版し、文章を操作して問題を解決するプログラムについて説明しました。このプログラムは Advice Taker と呼ばれていました。 1950 年代のこうした発明や発見に続いて、1960 年代から 70 年代にかけて、他の画期的な研究が行われました。その中心となったのが、対話型プログラム ELIZA です。1965 年にジョセフ ワイゼンバウムが開発したこのプログラムは、今日のチャットボットのように、英語であらゆるトピックについて対話を行うことができました。このプログラムで最も興味深いのは、多くの人がこのプログラムに人間のような感情があると考えていたことです。これは、いまだに解明されておらず、議論の余地のある機能です。 今日の AI 開発に使用されている「ディープラーニング」手法は、1968 年にソ連の数学者アレクセイ・イヴァクネンコが「Avtomatika」誌に掲載した論文「Group Method of Data Handling」で考案されました。信じられないかもしれませんが、今日見られる急速な技術進歩は、20 世紀半ばを通じて行われたゆっくりとした着実な研究の上に成り立っています。 1980年代—アクションが活発化した時代 しかし、物事はゆっくりと安定して進むことはありませんでした。1980 年代に AI への関心が高まり、その結果、この分野への資金と研究が飛躍的に増加したことで、物事は勢いを増しました。この時期には、特定の分野における人間の専門家の意思決定能力を再現するプログラムが開発されました。 1980年は、1979年に設立された人工知能協会（AAAI）の初会議が開催された年でした。今年で38回目の年次会議が開催されたこの協会は、AI分野の研究と、この分野の世界中の専門家の間での科学的アイデアの交換を促進し続けています。しかし、1984年には、AAAIが と呼ばれる、AIへの関心の低下による研究の停滞を予測した時期がありました。 「 」 AIの冬 しかし、この予測の前に、日本の通商産業省は 1981 年に第 5 世代コンピュータ プロジェクトに 8 億 5000 万ドルという驚くべき予算を割り当てました。10 年にわたるこのプロジェクトは野心的で、時代を先取りし、商業的には失敗しました。時代精神ではなく誇大宣伝だったという完璧な例です。しかし、このプロジェクトは、科学者が情熱を活かして並行論理プログラミングの開発を後押ししたため、日本の生き甲斐の哲学を体現するものでした。 1980 年代後半から 1990 年代前半 - AI の冬? 気象庁の天気予報に反して、AAAI の AI 冬予測は正しかった。第 5 世代プロジェクトの終了は、1980 年代後半に人工知能分野への関心と投資が失われた原因の 1 つであった。しかし、1987 年に IBM と Apple のより安価な代替品の登場により特殊な LISP ベースのハードウェアが崩壊したことなど、エキスパート システムとマシン市場におけるその他の挫折も、AI への関心の低下につながった。 しかし、この時期は何もかもが悪かったわけではない。殺害されたアメリカ人ジャーナリスト、ダニエル・パールの父親であり、2011年のチューリング賞受賞者であるジューディア・パール教授は、1988年に「知的システムにおける確率的推論」を出版した。人工知能に対する確率的アプローチの推進者であり、ベイジアンネットワークの発明者であるパール教授は革命的な思想家であり、彼のベイジアンモデルは工学や自然科学の重要な研究のための重要なツールとなった。 ジャバウォックは『不思議の国のアリス』に登場する恐ろしい架空のキャラクターかもしれませんが、その目的は、ロロ・カーペンターが 1988 年に開発したチャットボット、ジャバワッキーと同じで、人々を楽しませ、楽しませることでした。ジャバワッキーは、自然な人間の会話を面白くユーモラスにシミュレートする機能を備えていました。 1993-2011年 眠れる巨人の台頭 亜熱帯地域では特に冬は長くなく、冬が去ると春が訪れ、誰もが愛する美しい花々が咲き乱れます。AI の冬にも同じようなことが起こりました。1993 年にヴァーナー・ヴィンジが書いた「来たる技術的特異点」で人類の時代が終わるという不吉な予言は、私たちの誰もが恐れをなしたかもしれませんが、この論文では 30 年以内に「超人的な知能を生み出す技術が実現する」とも予測されていました。30 年経った今、彼の予言は実現していないかもしれませんが、私たちはその方向に向かっているようです。 1997 年、世界初のコンピューター チェス プログラムである Deep Blue によって、チェスの世界チャンピオンであった Gary Kasparov が敗北するのを世界は目にしました。この出来事は AI の歴史における分岐点となり、多くの書籍や映画に創造的な影響を与えました。同じ年に、Dragon は Windows で動作する音声認識ソフトウェアである NaturallySpeaking 1.0 (DNS とも呼ばれる) をリリースしました。 2000 年には、人間の感情をシミュレートできるロボット Kismet の開発により、この分野がさらに進歩しました。このロボットやその他のロボットは、当時 MIT 人工知能研究所の学生だった Cynthia Breazeal 教授の発明です。1900 年代初頭の劇作家たちが見た夢が形になり始めていました。 ユーリイ・ガガーリンの宇宙旅行やニール・アームストロングの月面着陸は祝うに値するが、2003年の米国の2機の探査車スピリットとオポチュニティの火星着陸も同様に祝うに値する。両探査車は人間の介入なしに火星上での活動に成功し、テクノロジーの世界にとって大きな勝利となった。 現代のテクノロジーの巨人である Twitter、Facebook、Netflix は、ほぼ 20 年前の 2006 年に、広告や UX アルゴリズムに AI を使い始めました。テクノロジーとしての AI が本格的に普及する兆しが見え始めていました。1997 年の Deep Blue の勝利は、AI 分野における IBM の研究の成果を垣間見る機会となりました。また、IBM Watson は、2011 年の Jeopardy! Challenge で Brad Rutter と Ken Jennings を破ったことで、IBM の研究がどれだけ進歩したかを示しました。 小売業から金融サービス業まで、さまざまな業界がビジネスにおけるAI導入の可能性を考えるきっかけとなったのはIBMのWatsonだった。2011年は、Appleの仮想アシスタントSiriが発表された年でもあった。 2012年から現在まで—AIの大きな進歩 時間は連続体であり、私たちが行うすべてのこと、AI でさえも、この連続体の一部です。1900 年代の小さな一歩が 2000 年代の大きな発見や発明につながったのを私たちは見てきました。2000 年代の最初の四半期が終わりに近づくにつれ、特に過去 10 年余りの間に AI がどれだけ進歩したかがわかります。 こうした旅の 1 つが、ディープラーニング モデルです。1968 年のささやかな構想から始まったこのモデルは、2012 年に Google の Jeff Dean 氏と Andrew Ng 氏が 16,000 台のコンピューター プロセッサーを接続して、10 億を超える接続を持つ機械学習用最大級のニューラル ネットワークを作成したことで、大きな展望を獲得しました。2 人は、YouTube 動画からランダムに選んだ 1,000 万枚の猫の画像をこのネットワークに入力したところ、驚くべきことが起こりました。ネットワークが猫を認識し始めたのです。猫好きの人は、騒いでもいいでしょう。 もう一つの旅はロボットの旅です。カレル・チャペックのロッサムのユニバーサルロボットから西村誠の学天則、ジョセフ・ワイゼンバウムのチャットボットELIZA、シンシア・ブリージールのキズメットまで、ロボットは長い道のりを歩んできましたが、リアルな人間のような特徴と表情を持つヒューマノイドロボットのソフィアが初の「ロボット市民」になったのは2016年のことでした。あまり驚かないでください。 物事の中には、私たちの船を揺さぶるものもあれば、人類を揺さぶるものもあります。そのような出来事の 1 つが 2017 年に起こりました。テクノロジー業界は、2 つの Facebook チャットボットの行動に驚愕しました。このチャットボットは、人間には理解できない独自の交渉言語を開発したようですが、特定のパターンを示し、AI エンジニアに、それがでたらめなたわごとではなく実際に理解できる言語であると確信させました。これは、ヴァーナー・ヴィンジが予測したシンギュラリティの到来を告げるものではありませんでしたが、ボットの交渉、つまり、あるアイテムに興味があるふりをして、後で相手を妥協させるなど、人間は機械の将来の可能性に驚嘆しました。 2020年3月、新型コロナウイルス感染症の第一波が到来し、それまで私たちが知っていた仕事の在り方に混乱が生じました。企業がリモートワークの方法を模索し始める中、Open AIは2020年5月にGenerative Pre-trained Transfomer（通称GPT-3）をリリースしました。GPT-3は、容量の増加とパラメータ数の増加（1,750億で、最も近い競合モデルであるTuring-NLGの10倍）により、高い精度でタスクを実行できる最大級の言語学習モデルの1つです。 それ以来、より改良されたバージョンである GPT-3.5 と GPT-4 がリリースされました。さらに最近では、高度な AI、共感、機密性、動的なカスタマイズ、段階的な思考と推論の連鎖を約束する GPT-5 も発表されました。 私たちの旅は、AI が生活のあらゆる側面に浸透している現在に至っています。私たちのニーズを予測する仮想アシスタントから街を走る自動運転車まで、かつて AI の先駆者たちが夢見ていたものが、私たちの日常の現実になっています。 しかし、未来へと進むにつれて、倫理的なジレンマ、社会への影響、そして究極のフロンティアである汎用人工知能の探求など、物語はますます複雑になっていきます。AI の物語は展開し続け、私たちの想像力を魅了し、シリコンとコードから知能を生み出すことの意味に対する私たちの理解を揺るがしています。 そして、人間の創意工夫とテクノロジーの進化が魅惑的に融合した人工知能の物語は、未知の世界へと進み、私たち全員をこの魅力的な物語の次の章の目撃者に招いています。 付録： https://www.forbes.com/sites/gilpress/2021/05/19/114-milestones-in-the-history-of-artificial-intelligence-ai/?sh=2f563b0474bf https://www.tableau.com/data-insights/ai/history https://www.researchgate.net/publication/334539401_A_Brief_History_of_Artificial_Intelligence_On_the_Past_Present_and_Future_of_Artificial_Intelligence https://www.researchgate.net/publication/328703834_Historical_Evolution_Current_Future_Of_Artificial_intelligence_AI https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai https://www.techtarget.com/searchEnterpriseAI/tip/The-history-of-artificial-intelligence-Complete-AI-timeline https://edoras.sdsu.edu/\~vinge/misc/singularity.html https://en.wikipedia.org/wiki/Fifth_Generation_Computer_Systems https://www.ibm.com/watson?mhsrc=ibmsearch_a&mhq=watson 。 https://computerhistory.org/profile/john-mccarthy/#:\~:text=マッカーシーは1958年に「AI、プログラミング言語Lisp」という用語を作り出した。 https://history.computer.org/pioneers/samuel.html https://spectrum.ieee.org/the-short-strange-life-of-the-first-friends-robot#toggle-gdpr https://monoskop.org/images/b/bc/Berkeley_Edmund_Callis_Giant_Brains_or_Machines_That_Think.pdf https://www.gutenberg.org/files/59112/59112-h/59112-h.htm https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_Award https://en.wikipedia.org/wiki/Judea_Pearl https://en.wikipedia.org/wiki/H._G._Wells https://en.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy_(コンピューター科学者) https://en.wikipedia.org/wiki/Cynthia_Breazeal 。 https://www.springboard.com/blog/data-science/machine-learning-gpt-3-open-ai/#:\~:text=GPT-3はOpen AIによって以前に導入され、以前の言語モデル（LM）GPT-2の後継となりました。 https://www.cnet.com/tech/services-and-software/what-happens-when-ai-bots-invent-their-own- language/ https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/06/artificial-intelligence-develops-its-own-non-human- language/530436/ https://www.independent.co.uk/life-style/facebook-artificial-intelligence-ai-chatbot-new- language-research-openai-google-a7869706.html