AI開発の歴史上最も重要な251のイベント

AIブームに私たちを導いたものを探求し、現在利用可能な最高のAI深層研究者であるClaude、Gemini、ChatGPTと協力して作成され、HackerNoonの人間エディターの貢献とともに、 , our approach to blogging through the AI boom. We will periodically, but publish the initial 251 most important events we curated. AIの歴史タイムライン ハッカー AI開発タイムラインの更新 紀元前4世紀:アリストテレスのシロジスト論理 アリストテレスは、形式的なシロジスト論理と推定論理の原則を開発し、計算論理とAIシステムにおける自動化された理論の証明に不可欠になる論理論理の基礎的枠組みを確立しました。 c. 1300:Ramón Llull's Logical Machines. Created mechanical logical devices for generating knowledge through combinatorial methods, representing the first systematic attempt to mechanize logical reasoning and inspiring later work on computational logic. The Public Domain Review, HackerNoon - Early AI Concepts, TheCollector Leibniz's Calculus Ratiocinator. Proposed a universal language of reasoning and mechanical calculation of logical truths, envisioning automated reasoning where disputes could be resolved by calculation, directly anticipating modern computational approaches to AI. , , 1666: IEEE Spectrum The Public Domain Review HackerNoon - Computational Dreams 1834年:バベッジの分析エンジン メモリ、プロセッサユニット、プログラミング能力を備えた最初の一般用途の機械コンピュータを設計し、AIを技術的に可能にした現代のコンピュータのための建築計画を作成しました。 1843年8月:Ada Lovelaceのアルゴリズム 最初のコンピュータアルゴリズムを発表し、コンピュータが音楽、言語、画像を処理することを予測し、コンピュータは計算を超えてシンボルを操作することができると予測しました。 1936年:『コンピュータビリティ・ペーパー』『コンピュータバブル・ナンバーズ』は、チューリング・マシン・コンセプトによる計算の理論的基礎を確立し、あらゆるコンピュータ可能なプロセスがシンボル操作を通じて機械化され得ることを証明し、AIを理論的に可能にする。 1940年3月18日:アラン・チューリングの最初の爆弾インストール チューリングの電気機械装置がブレッチーパークで稼働し、エンジグマコードの破壊に革命を起こし、現代のコンピュータサイエンスとAIアルゴリズムの基礎を築いた。 1943年:マッカルチ・ピッツ・ニューロンズ(McCulloch-Pitts Neurons) ニューラル・ネットワークの最初の数学モデルを作成し、シカゴ大学の情報史(NIIT) MLの論理的操作を実行する方法を示し、現代の人工ニューラル・ネットワークと深い学習の基礎を築いた。 1946年2月15日:ENIAC Electronic Computer. The Electronic Numerical Integrator and Computer became the first programable, general-purpose electronic digital computer, establishing the foundation for all future computing systems that would power AI development. ENIAC - Wikipedia, Britannica - ENIAC, University of Pennsylvania - ENIAC 1946年1月1日:アラン・チューリングがイギリス帝国の章を授与された。チューリングは戦時中の重要なコード破壊の仕事に敬意を払われたが、彼のAIの基礎的な貢献の全範囲は何十年にもわたって機密化されていた。 1948年:ウィナーのサイバーネティクス『サイバーネティクス:動物と機械におけるコントロールとコミュニケーション』は、コントロールとコミュニケーションの科学としてサイバーネティクスを確立し、AIと機械学習に不可欠なフィードバックコンセプトを導入した。 1948年7月～10月:シャノンの情報理論『コミュニケーションの数学理論』は、情報を定量化し、デジタルコミュニケーションの数学的枠組みを確立し、AIシステムに不可欠な理論的ツールを提供することによって情報理論を設立した。 1950年10月:チューリング・テスト・ペーパー『コンピューティング・マシン・インテリジェンス』は、機械知能(模ゲーム)の基本的なテストを提案し、AIシステムの評価のための哲学的枠組みを確立し、人工知能に関する最も影響力のある論文となった。 1950年12月2日:アイザック・アシモフの『I, Robot』出版社。アシモフのコレクションは、AIの基本的倫理枠組みを確立し、技術開発と人気文化に影響を与え続けました。ロボットの3つの法則 - ウィキペディア、ブリタニカ - ロボットの3つの法則、構築 - ロボットの3つの法則 1951年:マルヴィン・ミンスキーのSNARCニューラル・ネットワーク・マシン ミンスキーは、世界初のランダム・ワイヤレス・ニューラル・ネットワーク・レッスン・マシンを構築し、ニューラル・ネットワーク・コンセプトのハードウェア・イノベーションを先駆けて開発した。 1951年6月14日 - UNIVAC I 商用コンピュータ. ユニバーサル自動コンピュータ I は、アメリカ合衆国で最初に商業的に生産された電子デジタルコンピュータとなり、電子コンピュータがビジネス用に実用的であることを示しました。 1952年:サミュエル・チェッカーズ・プログラム(Samuel's Checkers Program) は、機械が経験から学ぶことができ、時間とともにパフォーマンスを向上させることができることを示す最初の自己学習チェッカーズ・プログラムを開発し、AIへの実行可能なアプローチとして機械学習を確立しました。 1954年:マルヴィン・ミンスキーの博士号防衛 ミンスキーの神経ネットワークに関するプリンストン博士論文は、神経ネットワークとAIの基礎的な数学理論を確立しました プリンストン大学アーカイブ、マルヴィン・ミンスキー - MIT 生涯、神経ネットワークの歴史 1955年12月:論理理学者 ニュエル、サイモン、シャウが自動推論のための最初のAIプログラムを開発し、Principia Mathematicaの数学理論を証明し、機械が人間レベルの知能を必要とするタスクを実行できることを示した。 1955年8月31日:ジョン・マッカーシーが「人工知能」を発表。マッカーシーがダルトムス会議の準備文書で正式に「人工知能」という用語を導入し、この分野の核心的な使命を定義した。 1956年6月18日 - 8月17日:ダルトムス会議 ダルトムス夏期研究プロジェクトは、人工知能を研究分野として正式に設立し、「人工知能」という用語を組み立て、数十年にわたってAIの研究をリードする先駆者たちを集めました。 1956年6月18日 - Dartmouth Summer Research Project Launch. McCarthy, Minsky, Shannon, and Rochester launched the founding conference of AI as a scientific discipline, establishing the field's research agenda and community. Dartmouth College - AI Coined at Dartmouth, Wikipedia - Dartmouth Workshop, IEEE Spectrum - What They Did That Summer in Dartmouth 1957年:ロゼンブラットのPerceptron. 学習パターン認識を可能にする最初の訓練可能な人工ニューラルネットワークを作成し、AIへの近代的な深い学習とニューラルネットワークアプローチの基礎を築いた。 1958年:マッカーシーのLISP言語. 象徴的な処理能力を持つ最初のAIプログラミング言語を開発し、数十年にわたってAIプログラミングの基本となったリキュレーションやゴミ収集などの概念を導入。 1959年:MIT人工知能研究所設立、最初の専用のAI研究所の1つを設立、数十年にわたるAIイノベーションのための制度的基盤を築く。 1961年 - 初の産業用ロボットユニマットがニュージャージー州のGM工場で成功に導入され、製造における自動化革命を開始し、実用的な産業技術としてロボットを確立。 1963年:スタンフォード人工知能研究所設立 ジョン・マッカーシーは、MITから移転した後、SAILを設立し、数多くの突破を生み出すAI研究の卓越性の中心を創設しました。 1964-1966: ELIZA Chatbot. MITのジョセフ・ワイゼンバウムは、自然言語の相互作用を示す最初のチャットボットを開発し、会話型AIの基礎を築き、機械理解とパターン対比に関する質問を提起しました。 1965年:スタンフォード大学で有機化学における科学的推論を自動化する最初の専門家システムであるデンドラル・エキスパート・システム(DENDRAL Expert System)は、AIが狭い分野で専門的なタスクと人間の専門家を果たすことができることを示した。 1966年～1972年:シェイキー・ザ・ロボット(Shakey the Robot) SRIで自らの行動を推論し、知覚、計画、問題解決を組み合わせ、近代的なロボット技術と自動システムの基礎を築くことができる最初のモバイルロボット。 1966年:機械翻訳の失敗(ALPACレポート)。自動言語処理諮問委員会の報告書は、機械翻訳は人間の翻訳よりも高価であり、より悪い結果をもたらし、言語理解における文脈の重要性を学びました。 1968年4月3日:『2001:A Space Odyssey』におけるHAL 9000:スタンリー・キューブリックのHAL 9000は、映画界で最も有名なAIキャラクターとなり、AIを潜在的に危険なものとして模範化し、世代を超える人工知能に対する世間の認識を形作った。 'Do Androids Dream of Electric Sheep?' Publication. Philip K. Dick's novel explored the boundaries between artificial and human consciousness, later adapted into Blade Runner and establishing cyberpunk literature. , , 1968: Philip K. Dick Trust Science Fiction Studies - PKD Analysis Goodreads - Do Androids Dream of Electric Sheep 1968年4月3日:2001年:宇宙オディシーリリース.スタンリー・キューブリックの映画はHAL 9000を紹介し、数十年にわたって人工知能の世論を形作った悪意のあるAIの最初のメインストリーム描写を作った。 Perceptrons Book Critique. Minsky and Papert's mathematical analysis demonstrated severe limitations of single-layer perceptrons, effectively ending neural network research funding for over a decade and contributing to the first AI winter. , , 1969: Wikipedia Wikipedia TechTarget 1969年:マルヴィン・ミンスキーがチューリング賞を受賞。ミンスキーは、コンピューティングの最高の名誉を受賞した最初のAI研究者の一人となり、人工知能と認知科学への基礎的な貢献を認めました。 1969年:Perceptrons Book Publication. MinskyとPapertの数学的分析は、単層のperceptronsの根本的な限界を示し、AIの研究方向に著しく影響を与え、「AI Winter」に貢献しました。 テリー・ウィノグラードの革新的な自然言語プログラムは、仮想の「ブロック世界」でオブジェクトを操作するために英語で相互作用することができ、コンピュータ言語理解のための早期の可能性を示す。 1970: Artificial Intelligence Journal Founded. One of the longest established and most respected journals in AI was founded, published by Elsevier, serving as the premier venue for publishing key papers in artificial intelligence research. Elsevier - Artificial Intelligence Journal, ScienceDirect - AI Journal, Journal Citation Reports - AI Journal Impact 1971年:ジョン・マッカーシーがチューリング賞を受賞。マッカーシーのチューリング賞は、AIを創設し、LISPプログラミング言語を作成し、タイムシェアのコンピュータシステムを進化させた上で彼の役割を認めた。 DARPA Speech Understanding Research Program. DARPA's ambitious five-year speech recognition project largely failed to meet its goals, demonstrating the limitations of early AI approaches and teaching researchers about the complexity of natural language processing. , , 1971-1975: DARPA Historical Archives Speech Communication Journal - SUR History IEEE Signal Processing - Speech Recognition History スタンフォードの医療診断システムは、血液感染症の治療で69%の成功率を達成し、人間の医師よりも優れ、専門システムの商業的実行可能性を示し、ルールベースのAIアプリケーションを確立しました。 1973年:ライトヒル報告書と最初のAI冬 ジェームズ・ライトヒルの英国議会が委託したAI研究に対する破壊的な批判は、「組み合わせ爆発」の問題を特定し、大規模な世界的な資金調達削減と1980年まで続く最初のAI冬につながった。 1973-1974: First AI Winter - The Lighthill Report Crisis. Sir James Lighthill's critical report to the UK Parliament concluded AI had utterly failed to its 'grandiose objectives,' leading to massive funding cuts and the first AI winter that taught the field about the dangers of overpromising capabilities. Lighthill Report - UK Parliament, Science and Engineering Research Council, AI Magazine - AI Winter History 1978年:ジョフリー・ヒントンの博士号がエディンバラで完成。『リラクゼーションと視覚におけるその役割』のヒントンの博士号は、後で深い学習に影響を与える心理学と神経計算の間の初期の接続を確立した。 1978年7月:人工知能設立に関するヨーロッパ会議(European Conference on Artificial Intelligence Establishment) 世界初のヨーロッパ規模のAI会議は、ヨーロッパのAIコミュニティ間の協力を促進する国際的なAI研究交流のための恒久的なプラットフォームを構築しました。 1979年:カーネギー・メロン・ロボティクス・インスティテュート創設. 米国の大学で最初のロボティクス部門はラジ・レディによって設立され、日常活動にロボティクスを導入することに焦点を当てた. Carnegie Mellon Robotics Institute, CMU School of Computer Science, IEEE Robotics & Automation Society 1979年:人工知能の発展のための協会が設立され、当初は人工知能のためのアメリカ合衆国協会(American Association for Artificial Intelligence)と名付けられ、AIメカニズムの科学的理解を促進するためにAAAIが設立された。 1980年:XCON/R1商業的成功. DECの最初の商業的に成功したエキスパートシステムは、95～98%の精度でVAXコンピュータを構成することで、1986年までに年間2500万ドルを節約し、エキスパートシステムが実質的なビジネス価値を提供できることを証明しました。 1980年:人工知能に関するAAAI会議が初開催され、AIの科学的理解を促進するための主要な科学社会会議がスタンフォード大学で開催され、AI出版物のH5インデックスで4位にランクされました。 1980年:機械学習に関する国際会議が初めて開催されました. 機械学習とAIの研究における最も尊敬される3つの会議の1つが、国際機械学習協会の支援により設立されました. ICML History, International Machine Learning Society, DBLP - ICML Proceedings 1982年:日本第5世代プロジェクト 日本のAIコンピュータを開発するための野心的な10年間のプロジェクトは、最終的に商業的成功を収めることができなかったにもかかわらず、米国戦略コンピューティングイニシアチブを含む西側の反応を刺激した。 1982年:ホップフィールド・ネットワークズ ジョン・ホップフィールドは、エネルギーベースのダイナミクスで繰り返しのニューラル・ネットワークを使用してアソシエティブ・メモリ・モデルを導入し、ニューラル・ネットワークを統計物理学に接続し、その後の開発の基礎を提供した。 1982年6月25日:『ブレイドランナー』映画リリース リドリー・スコットのフィリップ・K・ディックの小説の改訂で、AI意識と、複製キャラクターを通じて人間を作り、『テクノールノア』のジャンルを確立し、AIストーリーストーリーに深く影響を与えた。 1982年4月:日本の第5世代コンピュータシステムプロジェクト インテリジェントコンピュータを開発するための4億ドル規模のAIイニシアチブが国際競争を引き起こし、ヨーロッパとアメリカの反応を促した。 1982年6月25日:ブレイドランナーリリース リドリー・スコットのフィリップ・K・ディックの小説の改訂で、人間と人工意識の境界線を探検し、主流文化におけるサイバーパンクの美学を確立。 1982-2000:マイクロエレクトロニクス・アンド・コンピュータ・テクノロジー・コーポレーション. US industry consortium response to Japanese AI competition brought together major American technology companies in collaborative AI research. MCC Corporation Archives, IEEE Computer Society - MCC History, University of Texas - MCC Papers 1983-1988:イギリス Alvey Programme Launch. イギリスの日本第5世代プロジェクトに対する350万ポンドの応答は、大学と業界の間の国際的なAI協力を促進しました。 1983年～1993年:米国戦略コンピューティングイニシアチブの応答、日本の第5世代プロジェクトに対する米国の10億ドルの応答が国際的な技術競争と協力防衛研究を生み出した。 1983年:コンピュータビジョンおよびパターン認識に関する会議が最初に開催されました.The premier annual computer vision and pattern recognition conference was organized by Takeo Kanade and Dana H. Ballard. IEEE CVPR Conference, Computer Vision Foundation, DBLP - CVPR History 1983年6月2日:ヨーロッパのIT研究戦略プログラム(ESPRIT) 米国と日本のAI支配に対するヨーロッパの防衛的対応により、世界最大の国際的なコラボレーションIT研究プログラムが誕生しました。 1984年7月:サイク・知識ベース・プロジェクト ダグラス・レナットは、数百万の事実とルールで人間の常識の知識をコードするための大規模なプロジェクトを開始し、今日も続いている象徴的な知識の表現の最大の試みを表しています。 1984年7月1日:『Neuromancer』出版 ウィリアム・ギブソンが「サイバースペース」を発明し、サイバーパンクのジャンルを設立し、人々が何十年もの間AI、仮想現実、および人間コンピュータ統合を概念化する方法に根本的に影響を与えた。 1984年10月26日:『ターミネーター』映画 ジェームズ・キャメロン監督の映画は、スカイネットを通じて存在的脅威としてのAIの永続的なイメージを生み出し、AIが自覚し、その創造者に逆らうという概念を普及させ、数十年にわたるAIの議論に影響を与えた。 1984年7月1日:Neuromancer Publication. ウィリアム・ギブソンのデビュー小説は「サイバースペース」という用語を普及させ、サイバーパンクをジャンルとして確立し、文化がAIと仮想現実をどのように想像するかに影響を与えた。 1984-1996: European Computer-Industry Research Centre. ICL(イギリス)、Bull(フランス)とSiemens(ドイツ)の共同協力により、ヨーロッパ初の主要なAI研究センターが設立されました。 1984年10月26日:The Terminator Release. ジェームズ・キャメロンの映画は、スカイネットとロボット暗殺者のコンセプトを紹介し、人工知能に対する公衆の恐怖に影響を与え続けている「AI暴動」の物語を確立しました。 1986年10月9日:Geoffrey Hinton's Backpropagation Paper. Hinton, Rumelhart, and Williams's seminal paper popularized backpropagation, making it the backbone of modern neural networks and deep learning systems. Nature - Learning Representations by Back-propagating Errors, Google Scholar - Hinton Backpropagation, Deep Learning Book - Backpropagation Chapter 1987-1993年:第2のAI冬が始まり、AIハードウェアの市場が崩壊し、300社以上のAI企業が閉鎖または買収され、専門システムのブームを効果的に終わらせ、AIの商業的実行可能性についての広範な懐疑主義を生み出しました。 LeCunの論文は、神経ネットワークのためのバックプロパガーション学習アルゴリズムの初期形態を提案し、結合神経ネットワークの基礎を確立しました。 Yann LeCun Personal Website, University Pierre et Marie Curie Archives, Facebook AI Research - LeCun 1987: Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Founded. The premier machine learning and computational neuroscience conference was founded by Ed Posner and Yaser Abu-Mostafa as an open interdisciplinary meeting. NeurIPS Conference, Neural Information Processing Systems Foundation, DBLP - NeurIPS History 1987-1993:第2のAI冬 - エキスパートシステム崩壊.高価なハードウェア要件と限られた実用的なアプリケーションによるエキスパートシステム市場の崩壊は、実用的でスケーラブルなソリューションの重要性を学ぶ第二のAI冬につながりました. AI Magazine - Expert Systems Crisis, IEEE Expert Systems, ACM Computing Survey - Expert Systems 1991年9月17日: Linux Kernel 0.01 Release. Linus Torvalds released the first version of the Linux kernel, creating the open-source operating system that would become the foundation for most AI computing infrastructure. Linux Kernel Archives, Linus Torvalds - First Linux Announcement, Free Software Foundation - Linux History 1991年2月:Python 0.9.0 First Public Release. Guido van RossumはPythonの最初のバージョンを公開し、最も人気のあるAIプログラミング言語になるための基礎を築いた。 1991年:Microsoft Research Founded. マイクロソフトの研究子会社は、1000人以上の研究者で設立され、2010年から年間10億ドルから14億ドルを研究に投資し、2010年から2018年までにかけて提出された世界規模のAI特許の20%を保有しています。 1991年:McGillでYoshua Bengioの博士課程を卒業。Yann LeCunの博士課程は人工ニューラルネットワークに焦点を当て、機械学習における彼の専門知識を確立し、後に彼を深い学習の先駆者にした。 1992: TD-Gammon Reinforcement Learning. Gerald Tesauro at IBM created TD-Gammon combining neural networks with reinforcement learning to near-expert backgammon performance through self-play, laying the groundwork for future game-playing AI like AlphaGo. Bkgm, IBM Research Archives, Neural Computation Journal 1993年:Journal of Artificial Intelligence Research Founded. One of the first open-access scientific journals on the web was founded by Steven Minton as a premier publication venue covering all areas of AI. JAIR - Journal of Artificial Intelligence Research, AAAI - JAIR Partnership, IJCAI - JAIR Recognition 1994年1月26日:Python 1.0 公式リリース Python 1.0 は、Lambda 機能やオブジェクト型プログラミングのサポートを含む基本的な機能でリリースされ、Python を深刻なプログラミング言語として確立しました。 1995: Support Vector Machines. Cortes and Vapnik published revolutionary supervised learning algorithm introducing kernel methods and margin-based learning, significantly advancing statistical learning theory and enabling robust pattern recognition. IBM, Springer, ACM Awards 1997年5月11日:深い青がカスパロフを敗北.IBMの深い青は、トーナメントの条件下で世界チャンピオンを倒した最初のコンピューターとなり、大量に並行したコンピューティングパワーを示し、人間と機械の競争における心理的マイルストーンとなった。 1997: Long Short-Term Memory Networks. Hochreiter and Schmidhuber's LSTM architecture solved disappearing gradient problem in recurrent networks, enabling learning of long-term dependencies essential for modern sequence modeling and natural language processing. ACM Digital Library, Wikipedia, Wikipedia 1998年:GoogleのPageRankアルゴリズム. PageとBrinのアルゴリズムは、ウェブリンクを権威信号として扱い、情報収集に革命を起こし、Googleの支配力を可能にし、複数の分野でネットワーク分析に影響を与えた。 1998年:MNIST Handwritten Digit Database. Yann LeCunの7万個の手書きデジタルデータセットが機械学習の「Hello World」となり、画像分類アルゴリズムのベンチマークのためのゴールドスタンダードを確立しました。 1999年3月31日:『マトリックス』映画. ワチョウスキスの映画は、シミュレート現実で人類を奴隷化するAIを描き、真実とAI制御についての主流の議論に入った「レッドピル/ブルーピル」のような概念を普及させる文化現象となった。 1999年3月31日:The Matrix Release. The Wachowskis' film popularized concepts of simulated reality and AI control over humanity, introducing mainstream audiences to philosophical questions about artificial consciousness. IMDb - The Matrix, Warner Bros. Archives, Philosophy and Film - The Matrix 2000年10月16日:Python 2.0 メジャーマイルストーン.Python 2.0 はリスト理解、ゴミ収集、Unicode サポートを導入し、データ処理と科学コンピューティングのためのPythonの能力を大幅に拡大しました.Python 2.0 Release Notes, Python Enhancement Proposals, Dr. Dobb's Journal - Python 2.0 Analysis 2000年6月:OpenCV Alpha Release. OpenCVの最初のアルファバージョンは、IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognitionでリリースされ、AIアプリケーションに不可欠なオープンソースのコンピュータビジョンアルゴリズムを提供しました。 2001年:ランダム・フォレストズ・アルゴリズム レオ・ブレイマンのアンジェルト・レッスン・メソッドは、バッグリングとランダムな機能選択を組み合わせて、機械学習の最も広く使用されているアルゴリズムの1つとなった強力で解釈可能なモデルを作成しました。 2001: IPython 0.1 Initial Release. IPython は最初にリリースされ、現代のデータサイエンスとAI開発ワークフローの基礎に進化する強化されたインタラクティブな Python シェルを提供しました。 2001: SciPy 0.1 Initial Release. SciPy は最初に、AI における科学的コンピューティングに不可欠な、最適化、線形アルジェベラ、統計のための追加の数学的アルゴリズムと機能で NumPy を補完するためにリリースされました。 2002年:アンドリュー・アングの博士号防衛大学バークレー(UC Berkeley) マイケル・I・ジョーダン(Michael I. Jordan)の下で、アンドリュー・アングの論文「Forme and policy search in reinforcement learning」は、AIとロボティクスで今日も引用されている基本的な概念を確立しました。 2002年:アンドリュー・オンがスタンフォードのアシスタント教授となり、スタンフォードの教員への移行により、影響力のあるSTAIRプロジェクトを立ち上げ、数多くの将来のAIリーダーを指導することができました。 2003年:Amazon Recommendation System. Amazonは「Item-to-Item Collaborative Filtering」の論文を発表し、彼らの勧告アルゴリズムを明らかにし、大幅な収益増加を促し、AI駆動の勧告を電子商取引の基本的なインフラストラクチャとして確立しました。 2003年7月1日:MIT CSAIL AI Lab Mergerから形成されたMIT CSAILは、AI Lab(1959年に設立)とコンピュータサイエンスラボの合併により形成され、600人以上のスタッフを持つMITキャンパスで最大の学際的なラボを作成しました。 最初の自動運転車競争は自動運転車の開発を催化したが、2004年に車両は完成しなかったが、2005年の優勝者(スタンフォードのスタンレー)は、近代的な自動運転車に導く実用的な自動運転を実証した。 2004年:Google MapReduce. Dean and Ghemawatのプログラミングモデルは、大規模なデータ処理のための分散型コンピューティングを簡素化し、ビッグデータ革命を可能にし、現代のビッグAIモデルのトレーニングに不可欠なHadoopをインスピレーションさせました。 DARPA Grand Challenge. DARPA's autonomous vehicle challenge launched the self-driving car revolution, with no finishers in 2004 but Stanford's Stanley winning the 2005 race. , , March 13, 2004: DARPA Grand Challenge Stanford AI Lab - Stanley Vehicle Computer History Museum - Autonomous Vehicles Ansari XPrize Won. This $10M competition for private spaceflight launched the commercial space industry when SpaceShipOne achieved the required altitude twice within two weeks. , , 2004: XPRIZE Foundation Ansari X Prize - Wikipedia Scaled Composites - SpaceShipOne 2005年:カルテックから博士号を取得。ピエトロ・ペロナの電気工学の博士号は、コンピュータビジョンとImageNetにおける彼女の革命的な仕事の基礎を築いた。 2005年4月7日:Git First Commit and Initial Development. Linus Torvalds は Git を開発してわずか 10 日間で最初のコミットメントを果たし、AI の共同開発に不可欠な分散バージョン制御システムを作成しました。 2005年12月21日:Git 1.0 Major Release. Git 1.0 は Junio Hamano によってリリースされ、Git が Linux カーネルを超えて広く採用される準備ができていることを意味します。Git Release History, Linus Torvalds - Linux GitHub, Celebrating Git's 20th Anniversary with Creator Linus Torvalds 2006年10月:Netflix Prize Launch. $1Mコンテストで推奨アルゴリズムを改善し、機械学習の研究を民主化し、コラボレーション・フィルタリングとアセンブリ・メソッドを推進し、革新のドライバーとしてMLコンテストを確立。 2006年7月:ヒントンの「Deep Belief Networks」 ジョフリー・ヒントンの「Layer-by-Layer」プレトレーニングは、深層ニューラルネットワークトレーニングの問題を解決し、数十年の限られた進歩の後、深層学習への関心を再燃し、現代のAI革命を直接可能にしました。 2006年4月:Apache Hadoop 0.1.0 First Release. Apache Hadoop 0.1.0 は、MapReduce を使用してビッグデータの分散ストレージと処理を提供し、AI アプリケーションに不可欠な大規模なデータ処理の基礎を築きました。 2006年10月:NumPy 1.0 First Major Release. NumPy 1.0 は、Python の科学的コンピューティングエコシステムの基盤となった基礎的な N 次元の数式数列オブジェクトと数学的機能を提供しました。 2006年10月:Netflix Prize Competition Launch.Netflixの勧告アルゴリズムを10%向上させるための100万ドルの挑戦は、コラボレーション・フィルタリングとマトリックス・ファクタリゼーションの進歩を引き起こした。Netflix Prize - Wikipedia, Netflix TechBlog - Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars, Harvard Digital Innovation - The Netflix Prize 2006年10月:OpenCV 1.0 Stable Release. OpenCV 1.0は最初の安定バージョンとしてリリースされ、リアルタイム画像処理のための主要なコンピュータビジョンライブラリとして確立されました。 2006年11月:CUDA 1.0 Architecture Launch. NVIDIAはCUDAを導入し、GPUの並行処理機能を一般的なコンピューティングに開設し、加速されたAIトレーニングの基礎を築きました。 2007年6月29日:iPhoneがSiri Precursorで発売。AppleのiPhoneはモバイルコンピューティングに革命を起こし、AIアシスタントのプラットフォームを作り出しました。Siriは2011年に発売され、世界中の何億ものユーザーに音声コントロールされたAIを提供しました。MIT図書館、コンピュータ歴史博物館、TechTarget CUDA Toolkit First Public Release. The initial CUDA SDK was made public for Windows and Linux, providing developers with tools to harness GPU power for scientific computing and AI applications. , , February 15, 2007: NVIDIA CUDA Toolkit CUDA Toolkit Archive NVIDIA Technical Blog 2007年11月3日:DARPA Urban Challenge. The third DARPA competition required autonomous navigation in urban traffic scenarios, won by Carnegie Mellon's 'Boss,' demonstrating AI's capability in complex real-world driving. DARPA Urban Challenge, Carnegie Mellon Robotics Institute, DARPA Historical Timeline 2008年4月10日: GitHub Launch. GitHub は Tom Preston-Werner, Chris Wanstrath, PJ Hyett, and Scott Chacon によって、コラボレーションソフトウェア開発に革命を起こし、オープンソース AI プロジェクトの開発を加速させました。 2008: pandas Development Begins at AQR. pandas development began at quantitative hedge fund AQR, providing high-performance data structures and analysis tools essential for data preprocessing in machine learning. pandas Documentation, Wes McKinney - pandas Creator, PyData - pandas History Common Crawl Foundation. This non-profit's petabyte-scale web crawl data provides free access to billions of web pages, enabling large language models like GPT-3. , , 2008: Common Crawl Common Crawl - Wikipedia Internet Archive - Common Crawl 2008年12月3日:Python 3.0 'Python 3000' Release. Python 3.0 は、基本的なデザインの改善と、言語の欠陥を修正するための大きな変更でリリースされました。Python 3.0 Release Notes, Python Software Foundation, Python.org - What's New in Python 3.0 2008年12月: OpenCL 1.0 リリース. Khronos Group は OpenCL 1.0 をリリースし、さまざまなハードウェアプラットフォームで並行コンピューティングのためのオープン・スタンダードを提供しました。 2009年:ImageNet Dataset Creation. Fei-Fei Liのチームは、22000カテゴリにわたって1400万以上のラベル化された画像を生成し、深層ニューラルネットワークの訓練に必要な大規模なデータセットを提供し、2012年のコンピュータビジョン革命を可能にしました。 CIFAR-10 and CIFAR-100 Datasets. Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton created these 60,000 32×32 color image datasets that became essential benchmarks for testing convolutional neural networks. , , 2009: CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets University of Toronto - Geoffrey Hinton Machine Learning Datasets Repository 2009: ImageNet Database Released. Fei-Fei Liの革命的な1400万以上のラベル付き画像データベースは、前例のない規模と品質を提供することによってコンピュータビジョン研究を変革しました。 2009: Demis Hassabis Completes Neuroscience PhD. Hassabis's Cognitive Neuroscience PhD under Eleanor Maguire connected memory, imagination, and amnesia research, directly inspiring his later AI architectures at DeepMind. Demis Hassabis - Wikipedia, University College London - Hassabis Research, Britannica - Demis Hassabis 2009年7月: matplotlib 1.0 リリース. matplotlib 1.0 は Python に包括的な 2D プローチ機能を提供し、データサイエンスとAI 研究のための標準のビジュアルライブラリとなりました。 2010: Apache Spark オープンソースリリース. Apache Spark は UC Berkeley の AMPLab からオープンソースで、Hadoop MapReduce より最大 100 倍速くメモリ内処理機能を提供しました. Apache Spark, UC Berkeley AMPLab, Apache Spark - Wikipedia 2010年4月:Kaggle Platform Launch. Kaggleのクラウドソースのデータサイエンスコンテストプラットフォームは、現実世界の問題の解決における世界的な参加を可能にすることで機械学習を民主化しました。 2010年6月: scikit-learn 0.1 Initial Release. scikit-learn は、データ分析のためのシンプルで効率的なツールを備えた包括的な機械学習ライブラリを提供するために最初にリリースされました。 ImageNet Challenge 2010: ImageNet Challenge (ILSVRC) Launch. The ImageNet challenge sparked the deep learning revolution, with AlexNet's 2012 victory demonstrating CNNs' superiority. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC - Wikipedia, Stanford Vision Lab 2010年11月: DeepMind Technologies Founded. Demis Hassabis, Shane Legg, and Mustafa Suleyman founded DeepMind to develop artificial general intelligence, pioneering reinforcement learning approaches. Google DeepMind - Wikipedia, Google DeepMind - About, Demis Hassabis - Wikipedia 2010年5月6日:Flash Crash Algorithmic Trading Disaster. Algorithmic trading systems caused the Dow Jones to plummet 1,000 points in minutes, wiping out $1 trillion in market value before recovering. 2010 Flash Crash - Wikipedia, SEC Flash Crash Report, CFTC Flash Crash Analysis Kaggle Titanic Competition 2010: Kaggle Titanic Competition Launch. The 'Hello World' of Kaggle competitions challenges participants to predict Titanic passenger survival, serving as the entry point for millions of data scientists. Kaggle Titanic Competition, Kaggle Learn, Data Science Central - Kaggle Competitions 2011年2月14日～16日:IBM Watson Wins Jeopardy! 「IBM Watson」は「Jeopardy!」で人間のチャンピオンであるケン・ジェニングスとブラッド・ラッターを倒し、AIが自然言語を理解し、曖昧な質問を処理し、超人間の速度で知識を取り戻す能力を示した。 2011年10月14日:SiriがiPhoneでリリースされました。AppleはSiriをiPhone 4Sに最初の主要な音声アシスタントとして統合し、最初の4日間で400万台のデバイスを販売し、会話型AIを何億ものユーザーに提供しました。 2011年:Google Brain Founded. A artificial intelligence research team within Google AI was founded by Andrew Ng, later joined by Jeff Dean and Greg Corrado. Google AI Research, Google Brain - Wikipedia, Jeff Dean - Google AI 2011年2月14日～16日:Watson Wins Jeopardy! IBMのWatsonは、人間のチャンピオンケン・ジェニングスとブラッド・ラッターを「Jeopardy!」で倒し、自然言語処理能力を主流の観客に示した。 2011年:IPython Notebook Launch. The first version of notebooks for IPython was released by Fernando Pérez, Brian Granger, and Min Ragan-Kelley, revolutionizing interactive computing. Project Jupyter, IPython Notebook History, Fernando Pérez - UC Berkeley 2011年9月22日:Person of Interest Premiere. J.J.アブラムズのシリーズは主流の視聴者を予測型AI監視システムに紹介し、アルゴリズム警察に関する現実的な懸念を予測しました。 2012年9月30日:AlexNet ImageNet Breakthrough. Krizhevsky、Sutskever、Hintonの深いCNNは、ImageNetでのエラーが15.3%で、ランナーアップが26.2%となり、伝統的な方法を劇的に上回り、近代的な深い学習の時代をスタートさせました。 2012年5月16日:Google Knowledge Graph. Googleは実体間のセマンティック検索理解関係を導入し、キーワードのマッチングを超えて意味と文脈を理解し、検索エンジンの働き方を根本的に変える。 2012年:Fei-Fei Li はスタンフォードで任期を迎えます。Li の任期は、コンピュータビジョンへの彼女の革新的な貢献を認め、AI倫理における主要な声として彼女を確立しました。Stanford AI Lab - Fei-Fei Li, Stanford HAI - Fei-Fei Li, AI4ALL - Fei-Fei Li 2013年12月19日: DeepMind DQN Playing Atari. First deep learning model to successfully learn control policies from high-dimensional sensory input using reinforcement learning, outperforming humans on multiple Atari games without game-specific programming. ArXiv, Nature, Google DeepMind 2013年1月16日:Word2Vec Embeddings. MikolovのGoogleのチームは、セマンティックな関係をキャプチャする効率的な単語埋め込みを導入し、「king - man + woman = queen」などのベクトル数値を可能にし、自然言語処理を革命化しました。 2013年3月:Docker Public Release. Dockerはオープンソースとしてリリースされ、コンテナ化を通じてソフトウェア展開を革命化し、AIモデルの展開をより管理可能にする。 Black Mirror 'Be Right Back' Episode. Charlie Brooker's anthology series episode explored AI recreating deceased loved ones, influencing public discourse about digital immortality. , , February 11, 2013: Black Mirror - Wikipedia IMDb - Be Right Back Netflix - Black Mirror 2013年3月:ジョフリー・ヒントンがGoogleに加わり、DNNresearchの4400万ドルの買収を通じてGoogleに移行したことは、主要なテクノロジー企業への深層学習の専門知識の重要な瞬間でした。 2013年:学習代表団に関する国際会議設立. ICLRは、ヤン・レコーンが提案したモデルに基づくオープンピア・レビュープロセスを先駆的に進め、機械学習とAIの3つの主要な高影響会議の1つとして設立されました. ICLR Conference, ICLR - Wikipedia, OpenReview - ICLR 2013年12月18日:彼女のリリース スパイク・ジョンゼの映画は、人間とAIの間の親密な関係を調査し、視聴者がAIアシスタントについてどのように考えるか、そしてテクノロジーとの感情的な接続に影響を与えた。 2013年12月:Facebook AI Research (FAIR) Founded. A research division was founded by Mark Zuckerberg and Yann LeCun to advance the state of AI through open research. Meta AI (FAIR), Yann LeCun - Meta, Facebook AI Research - Wikipedia 2014年6月10日: Generative Adversarial Networks イアン・グッドフェロウは、ジェネレーターと差別ネットワークが競合する対立トレーニングを導入し、生成型モデリングと合成画像作成を革命化し、生成型AIの全分野を生み出しました。 2014年11月6日:Amazon Alexa Launch アマゾンはEchoスマートスピーカーを搭載したAlexaを導入し、会話型AIを民主化し、スマートスピーカー産業を誕生させ、2019年には100万台を超えるデバイスを販売しました。 2014年9月10日: Sequence-to-Sequence Models. Sutskever, Vinyals, and Le introduced general encoder-decoder framework enabling neural machine translation and revolutionizing how AI handles sequential data from language to time series. ArXiv、Wikipedia、NeurIPS 2014年1月26日:GoogleはDeepMindを買収しました.GoogleのDeepMindの400～650億ドルの買収により、世界クラスのAI研究が内部で実施され、強化学習における革新的な研究が可能になりました。 2014年2月:サム・アルトマンがY Combinatorの社長に就任し、Y Combinatorのリーダーシップにより世界初のスタートアップ加速器となり、後にOpenAIをリードする立場に置かれた。 2014年:プロジェクトJupyterのスピンオフ Fernando Pérezは、IPythonのスピンオフとしてプロジェクトJupyterを発表し、AI開発に不可欠な言語アグニティックノートブックインターフェイスを作成しました。 2014年5月:Apache Spark 1.0 Stable Release. Apache Spark 1.0は安定バージョンとしてリリースされ、機械学習のためのMLlibと統一された分析エンジンを提供しました。 2014年5月1日:Microsoft COCO Dataset Release. Lin et al.の250万個のラベル付きインスタンスが、91のオブジェクトカテゴリをカバーした328kの画像で、オブジェクト検出とセグメントを革命的に変革しました。 pandas 0.14.0 Release. pandas 0.14.0 introduced the DataFrame.query() method and improved performance, solidifying its position as the standard data manipulation library for Python. , , 2014: pandas 0.14.0 Release Notes pandas Documentation PyData - pandas History 2014: scikit-learn 0.15.0 Release. scikit-learn 0.15.0 introduced ensemble methods and improved algorithms, making it the go-to library for machine learning in Python. scikit-learn 0.15.0 Release Notes, scikit-learn, INRIA - scikit-learn Development 2014: NumPy 1.9.0 リリース. NumPy 1.9.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Python を使用した科学コンピューティングの基本パッケージとしての地位を維持しました。 2014: matplotlib 1.4.0 Release. matplotlib 1.4.0 introduced improved plotting capabilities and better performance, solidifying its position as the standard plotting library for Python. matplotlib 1.4.0 Release Notes, Matplotlib, Python Software Foundation - Matplotlib 2014: IPython 2.0 Release. IPython 2.0 は、ノートブック機能の向上とパフォーマンスの向上を導入し、Python の標準的なインタラクティブコンピューティング環境となりました。 2014: OpenCV 3.0 リリース OpenCV 3.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、リアルタイム画像処理のための主要なコンピュータビジョンライブラリとしての地位を維持しました OpenCV Releases、GitHub - OpenCV、SourceForge - OpenCV Library 2014: CUDA 6.0 リリース. CUDA 6.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、AI アプリケーションのための主要な並行コンピューティングプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014: OpenCL 2.0 リリース OpenCL 2.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、さまざまなハードウェアプラットフォームのパラレルコンピューティングの主要オープン標準としての地位を維持しました。 2014: Docker 1.0 リリース. Docker 1.0 は最初の安定バージョンとしてリリースされ、コンテナ化を通じてソフトウェア展開を革命化し、AI モデルの展開をより管理可能にする。 2014: Apache Spark 1.1.0 リリース. Apache Spark 1.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータ処理のための主要な統合分析エンジンとしての地位を維持しました。 2014: GitHub 2.0 リリース. GitHub 2.0 は、より良いコラボレーション機能とパフォーマンスを導入し、コラボレーションソフトウェア開発のための主要なプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014:Common Crawl 2014リリース.Common Crawlは2014年に数十億ページを含むデータセットをリリースし、AIの研究と開発のための大規模なウェブデータへの無料アクセスを提供しました。Common Crawl、Common Crawl - Wikipedia、Internet Archive - Common Crawl ImageNet 2014 Challenge. The 2014 ImageNet Challenge continued to drive innovation in computer vision, with teams developing increasingly sophisticated deep learning models. ImageNet 2014 Challenge, ILSVRC 2014 Results, Papers With Code - ImageNet 2014 2014: Kaggle 2014 コンテスト. Kaggle は、Higgs Boson Machine Learning Challenge を含む 2014 年に多数のコンテストを開催し、機械学習とデータサイエンスをさらに民主化しました。 2014: Python 3.4.0 リリース. Python 3.4.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、AI 開発のための主要なプログラミング言語としての地位を維持しました。 2014: Git 2.0 リリース. Git 2.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ソフトウェア開発の主要バージョン管理システムとしての地位を維持しました。 2014: Linux Kernel 3.15 リリース. Linux Kernel 3.15 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、AI インフラストラクチャの主要オペレーティングシステムカーネルとしての地位を維持しました。 2014: Apache Hadoop 2.6.0 リリース. Apache Hadoop 2.6.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータの分散ストレージと処理のための主要なフレームワークとしての地位を維持しました。 2014: Apache Kafka 0.8.0 リリース. Apache Kafka 0.8.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、リアルタイムのデータ処理のための主要な分散ストリーミングプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014: Apache Cassandra 2.1.0 リリース. Apache Cassandra 2.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータアプリケーション向けの主要な分散型 NoSQL データベースとしての地位を維持しました。 2014: Apache HBase 1.0.0 リリース. Apache HBase 1.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータアプリケーションの主要な分散コラム型データベースとしての地位を維持しました。 2014: Apache Storm 0.9.0 リリース. Apache Storm 0.9.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータ処理のための主要な分散型リアルタイムコンピューティングシステムとしての地位を維持しました。 Apache Flink 0.9.0 Release. Apache Flink 0.9.0 introduced improved performance and new features, maintaining its position as the leading distributed stream processing framework for big data applications. , , 2014: Apache Flink Apache Flink - Wikipedia Ververica - Flink 2014: Apache Beam 0.1.0 リリース. Apache Beam 0.1.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、バッチおよびストリーミングデータ処理のための主要な統一プログラミングモデルとしての地位を維持しました。 2014年: Apache Airflow 0.1.0 リリース. Apache Airflow 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、プログラム的な作成、スケジュール、およびワークフローの監視のための主要なプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014: Apache Zeppelin 0.1.0 リリース. Apache Zeppelin 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、インタラクティブなデータ分析と視覚化のための主要なウェブベースのノートブックとしての地位を維持しました。 2014: Apache Superset 0.1.0 リリース. Apache Superset 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、最新の、企業向けのビジネスインテリジェンスウェブアプリケーションとしての地位を維持しました。 2014: Apache Druid 0.1.0 リリース. Apache Druid 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータアプリケーションの主要なリアルタイム分析データベースとしての地位を維持しました。 2014: Apache Pinot 0.1.0 リリース. Apache Pinot 0.1.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、ビッグデータアプリケーション向けの主要なリアルタイム OLAP データストアとしての地位を維持しました。 2014: Apache Pulsar 0.1.0 リリース. Apache Pulsar 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、クラウドネイティブの主要な分散メッセージングおよびストリーミングプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014: Apache NiFi 0.1.0 リリース. Apache NiFi 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、データフロー管理と処理のための主要なシステムとしての地位を維持しました。 2014: Apache Ranger 0.1.0 リリース. Apache Ranger 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Hadoop プラットフォーム全体で包括的なデータセキュリティを可能にし、監視し、管理するための主要なフレームワークとしての地位を維持しました。 2014: Apache Atlas 0.1.0 リリース. Apache Atlas 0.1.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、Hadoop プラットフォーム全体でデータ管理とメタデータ管理のための主要なフレームワークとしての地位を維持しました。 2014: Apache Knox 0.1.0 リリース. Apache Knox 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop クラスターへのアクセスを確保し監視するための主要なアプリケーションゲートウェイとしての地位を維持しました。 2014: Apache Ambari 2.0.0 リリース. Apache Ambari 2.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop クラスターのプロビジョニング、管理、モニタリングのための主要なプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014: Apache Oozie 4.0.0 リリース. Apache Oozie 4.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop ワークフローのスケジュールシステムとしての地位を維持しました。 2014: Apache Hive 0.13.0 リリース. Apache Hive 0.13.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、分散ストレージに保存される大規模なデータセットのクエリおよび管理のための主要なデータストアソフトウェアとしての地位を維持しました。 2014: Apache Pig 0.14.0 リリース. Apache Pig 0.14.0 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、データ分析プログラムを表現するための高レベルの言語を使用して大規模なデータセットを分析するための主要なプラットフォームとしての地位を維持しました。 2014: Apache Sqoop 1.4.0 リリース. Apache Sqoop 1.4.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop と構造化されたデータストア間で大量データを効率的に転送するための主要なツールとしての地位を維持しました。 Apache Flume 1.5.0 Release. Apache Flume 1.5.0 introduced improved performance and new features, maintaining its position as the leading distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. , , 2014: Apache Flume Apache Flume - Wikipedia Cloudera - Flume 2014: Apache Mahout 0.9.0 リリース. Apache Mahout 0.9.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop の主要なスケーラブルな機械学習ライブラリとしての地位を維持しました。 2014: Apache Giraph 1.1.0 リリース. Apache Giraph 1.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop の主要なイテラティブグラフ処理システムとしての地位を維持しました。 2014: Apache Tez 0.5.0 リリース. Apache Tez 0.5.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、複雑なダイレクト・アシクリック・グラフ (DAG) タスクを実行する YARN アプリケーションを作成するための主要なアプリケーションフレームワークとしての地位を維持しました. Apache Tez, Apache Tez - Wikipedia, Hortonworks - Tez 2014: Apache YARN 2.6.0 リリース. Apache YARN 2.6.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop のリソース管理と仕事のスケジュール技術のリーダーとしての地位を維持しました。 2014: Apache HDFS 2.6.0 リリース. Apache HDFS 2.6.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、アプリケーションデータへの高速アクセスを提供する主要な分散ファイルシステムとしての地位を維持しました。 2014: Apache Zookeeper 3.4.6 リリース. Apache Zookeeper 3.4.6 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、構成情報の維持、名前付け、分散同期を提供し、グループサービスを提供する主要な集中サービスとしての地位を維持しました。 2014: Apache Avro 1.7.7 リリース. Apache Avro 1.7.7 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop の主要なデータシリアリゼーションフレームワークとしての地位を維持しました。 2014: Apache Parquet 1.0.0 リリース. Apache Parquet 1.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop の主要なコラムナーストレージ形式としての地位を維持しました。 2014: Apache ORC 1.0.0 リリース. Apache ORC 1.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Apache Hadoop の主要なコラムナーストレージ形式としての地位を維持しました。 2014: Apache Thrift 0.9.3 リリース. Apache Thrift 0.9.3 はパフォーマンス向上と新しい機能を導入し、スケーラブルクロス言語サービス開発のための主要なソフトウェアフレームワークとしての地位を維持しました。 2014年: Apache Protocol Buffers 2.6.1 リリース. Apache Protocol Buffers 2.6.1 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、構造化データの連続化のための主要な言語中立、プラットフォーム中立、拡張可能なメカニズムとしての地位を維持しました。 2014: Apache Arrow 0.1.0 リリース. Apache Arrow 0.1.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、ビッグデータシステムの主要なコラムナリー・イン・メモリ・アナリティクス・レイヤーとしての地位を維持しました。 2014: Apache Calcite 1.0.0 リリース. Apache Calcite 1.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、データベース管理システムを構築するための主要なフレームワークとしての地位を維持しました。 2014: Apache Drill 1.0.0 リリース. Apache Drill 1.0.0 はパフォーマンスの向上と新しい機能を導入し、Hadoop、NoSQL、クラウドストレージのための主要なスケジュールフリー SQL クエリ エンジンとしての地位を維持しました。 2015年1月21日:『Ex Machina』映画 アレックス・ガーランド(Alex Garland)のAI意識とチューリング・テストの複雑な試験が、アカデミー・アカデミー・ビュー・エフェクト賞を受賞し、AI倫理とジェンダー・ダイナミクスの異様な探索を提供しました。 2015年2月11日: Batch Normalization. IoffeとSegedyの技術は、より深いネットワークのトレーニングを可能にし、より高い学習率を有し、トレーニングステップの14倍減少で同じ精度を達成しました。 2015 年 12 月 10 日: ResNet Deep Networks. Kaiming 彼の革命的なスキップ接続により、極めて深いネットワーク(152 層)のトレーニングが可能になり、ImageNet で 3.57% のエラーを達成し、2015 年に ILSVRC を獲得し、神経ネットワークアーキテクチャを根本的に変えました。 2015年10月14日:Tesla Autopilot Launch. ニューラルネットワークを使用して商業的に展開された最初のAI運転支援は、交通安全における実用的なAIアプリケーションを示す消費者車両にAI駆動型の自律性を提供しました。 2016年3月9日～15日:アルファゴーがリー・セドールに敗れたDeepMindのアルファゴーが世界チャンピオン「Go 4-1」に敗れ、AIがコンピュータにとって不可能と思われていた複雑な戦略ゲームをマスターできることを示し、世界中のAIとGoコミュニティに衝撃を与えた。 Microsoft Tay Incident. Microsoft's Tay chatbot became offensive within 16 hours through trolling, demonstrating risks of AI learning from uncurated human interaction and establishing need for AI safety practices. , , March 23, 2016: Cybereason The Verge IEEE Spectrum 2016年11月:Google Translate Neural System. Googleはニューラルマシン翻訳に切り替え、夜間のエラーを60%削減し、何十億ものユーザーにサービスを提供する言語翻訳のための深層学習の変革力を示しました。 2017年6月12日:『Attention Is All You Need』論文. Vaswani et al. はトランスフォーマーアーキテクチャを導入し、回復を完全に注意メカニズムに置き換え、すべての現代の大型言語モデルの基礎となり、AIを革命化しました。 2017年7月:マスク対ザッカーバーグ AI Debate. Elon MuskのAI存在リスクの警告とマーク・ザッカーバーグの楽観主義の間の公的な対立は、AIセキュリティの懸念をメインストリームメディアに持ち込んだ。 2017年12月5日:AlphaZero Masters Three Games. Single algorithm learned chess, shogi, and Go from scratch through self-play without human knowledge, achieving superhuman performance in all three games within 24 hours. ウィキペディア、IBM、TOPBOTS 2018年10月:BERT言語モデル. Googleの双方向トランスフォーマーは、11のNLPタスクで自然言語の理解を革命的に変革し、2019年12月までに70以上の言語のGoogle検索に統合され、数十億人にサービスを提供しました。 GPT-2 'Too Dangerous' Release. OpenAI's 1.5B parameter model initially deemed 'too dangerous to release' due to text generation capabilities, sparking global debates about AI safety and responsible release practices. , , February 2019: Pressbooks OpenAI Blog MIT Technology Review 2019年10月23日:GoogleのSycamoreプロセッサは、古典的なスーパーコンピュータに1万年かかる計算を200秒で実行し、将来、特定のAI計算を急速に加速させる可能性がある。 GPT-3 Launch. OpenAI's 175B parameter model demonstrated unprecedented few-shot learning with text generation quality human evaluators struggled to distinguish from human writing, marking new era in AI capabilities. , , June 11, 2020: Viso.ai Wikipedia ArXiv 2020 年 11 月: AlphaFold 2 Protein Folding. DeepMind は、タンパク質構造を 92.4% の精度で予測し、世界中の薬物発見と生物学的研究に革命を起こす可能性があります。 2020年10月22日:ビジョン・トランスフォーマー(ViT):画像に直接適用された最初の純粋なトランスフォーマーは、計算資源が少ないCNNと比較して優れた結果を達成し、 NLPからコンピュータビジョンへのトランスフォーマーの成功を意味します。 2020年12月2日:Timnit Gebru Firing. GoogleのEthical AIチームのクビは、大規模な言語モデルに疑問を投げかけ、AI倫理研究の独立性と企業のAIガバナンスに関する業界規模の議論を引き起こした。 2021年1月5日:DALL-E Text-to-Image. OpenAIの12Bパラメータモデルでテキスト説明から画像を生成し、非関連コンセプトを信頼性の高い方法で組み合わせることができ、マルチモダルAIアプリケーションの新しい時代を開きました。 2021年6月29日:GitHub Copilot. コード生成のAIの最初の主要な商用アプリケーションは、プログラミング支援のための大規模言語モデルの実用的なアプリケーションを示すソフトウェア開発実践を変革しました。 2021年7月22日:AlphaFold Database Launch. DeepMindは2024年までに365,000以上のタンパク質構造をリリースし、タンパク質構造予測へのアクセスを民主化し、世界的な生物学的研究を加速させます。 2022年8月22日:安定した拡散オープンソース 初の広くアクセス可能なオープンソース画像生成モデルは、AIアートの創造を民主化し、何百万もの人々が地元で画像を生成し、AI創造ツールの爆発的な成長を促進します。 2022年11月30日:ChatGPTの発売、OpenAIの会話型AIが5日間で100万ユーザに達し、2カ月で1億ユーザに達し、歴史上最も急速に成長している消費者アプリケーションとなり、AIをメインストリームに導入しました。 2022年8月:AI Art Wins Competition. ジェイソン・アレン(Jason Allen)のミッドジャーニーで生成された「Théâtre D'opéra Spatial」がコロラド州立フェアアアートコンテストで優勝し、AIの創造性、芸術的真実性、そして人間の創造的な仕事の未来に関する世界的な議論を引き起こした。 2023年1月23日:マイクロソフトがOpenAIに10兆ドルを投資 マイクロソフトのOpenAIへの大規模な投資は前例のないテクノロジーパートナーシップを生み出し、GPTをOffice/Azureに統合し、ビッグテクノロジーAIのコラボレーションと競争の新しいモデルを確立しました。 2023年3月14日:GPT-4 Multimodal Launch. OpenAIのビジョン機能を持つGPT-4は、推論、創造性、および多形理解の重要な改善を示し、人間の専門レベルでのバー試験と医学ライセンス試験を合格しました。 'Pause Giant AI' Open Letter. Future of Life Institute's letter signed by 30,000+ including Musk and Bengio calling for 6-month AI training pause sparked global debates about AI governance and influenced policy worldwide. , , March 29, 2023: Future of Life Institute MIT Technology Review The Guardian 2023年:AI企業が1億ドル以上の評価を達成する20のAIスタートアップは、2023年だけで100億ドルを超える合計評価を持つユニコーンとなり、前例のない投資家の信頼を示し、AIを支配的なテクノロジー部門に確立します。 2023年5月30日:NVIDIAが1兆ドルの市場キャピタルを達成 NVIDIAは、AIチップ需要によって推進された1兆ドルの評価を達成した最初のチップメーカーとなり、2024年には3兆ドルに達し、AIがハードウェア業界に与える巨大な経済的影響を示す。 2023年7月11日: Claude 2 100K Context. AnthropicのClaude 2は、10万トークンのコンテキストウィンドウを搭載し、単一のプロンプトで完全な書籍を処理することが可能となり、長い形式の文書分析と推論の新しい可能性を示しました。 2023年7月18日:MetaのLlama 2オープンソース。MetaはLlama 2モデル(7B-70Bパラメータ)を商業用にリリースし、国境AI機能へのアクセスを民主化し、閉鎖型モデルの支配に挑戦しました。Meta AIブログ、Hugging Face、ArXiv 2023年7月:Code Interpreter(GPT-4)。OpenAIのCode Interpreterは、ChatGPTがPythonコードを実行し、データを分析し、テキスト生成機から数百万人が分析に使用するコンピュータの問題解決ツールに変換することを可能にしました。 2023年10月30日:Biden Executive Order on AI. 米国初の主要な連邦AI規制は、強力なAIシステムのセキュリティテストと報告を必要とし、政府の監督枠組みを確立し、世界のAI管理アプローチに影響を与える。 2023年11月1日:Office 365におけるマイクロソフトのコピロット。Word、Excel、PowerPointでのAI統合により、世界最大のエンタープライズAI展開を記録し、月額30ドルで何億ものOfficeユーザーにAI生成を提供しました。 2023年12月6日:ジェミニ・マルチモダル・モデル. GoogleのジェミニはGPT-4のパフォーマンスと一致し、地上からマルチモダルであり、テキスト、画像、ビデオ、オーディオをネイティブに処理し、より人間のようなAIの理解に向かって進化しました。 2023年12月27日:ニューヨーク・タイムズの著作権侵害訴訟は、AIトレーニングデータ権、公正な利用、コンテンツ作成者への補償に関する根本的な質問を提起した。 2024年2月15日:Sora Video Model Announced. OpenAIのSoraはテキストから現実的な長さのビデオを生成し、AIのビデオ品質の新しい基準を設定し、ディープファックスと誤解に関する懸念を高めました。 2024 年 3 月 4 日: Claude 3 Opus. Anthropic の Claude 3 Opus は、ほとんどのベンチマークで GPT-4 に匹敵するか、またはそれを上回る一方で強力なセキュリティ特性を維持し、国境モデル開発における競争を強化しました。 2024年5月13日:GPT-4oオムニモデル OpenAIのGPT-4oは、リアルタイムの音声、ビジョン、テキストの相互作用を、人間の反応時間と共に提供し、自然な人間とAIの会話に向けた重要な一歩を踏み出しました。 2024年8月1日:EUのAI法が施行 世界初の包括的なAI規制が、リスクベースのアプローチと特定のAIの使用を禁止し、AIのガバナンスとコンプライアンス要件のための世界的な先例を設定しました。 2024年7月23日:Llama 3.1 405Bパラメータ. Metaのオープンソース405Bパラメータモデルは、閉鎖ソースのパフォーマンスと一致し、国境のAI能力を民主化し、オープンソースが独占モデルと競争できることを証明しました。 OpenAI Valued at $157 Billion. OpenAI's valuation reached $157 billion in latest funding round, making it one of world's most valuable private companies and demonstrating AI's transformation into major economic force. , , October 2024: Wall Street Journal Financial Times Bloomberg ChatGPT Reaches 200M Weekly Users. ChatGPT doubled users from 100M to 200M in under a year with 5.72 billion monthly visits, demonstrating unprecedented sustained growth and AI becoming integral to daily life globally. , , August 2024: OpenAI Statistics Reuters TechCrunch 2025年:Google AI Dailyを使用する10億人:Google AIサービスは検索、Gmail、マップ、その他の製品で毎日10億人のアクティブユーザーに達し、AIが前例のない規模で人類に役立つ日常のデジタルインフラに完全に統合されることを意味します。 AIの現在と未来、そして人類の役割に関して重要な重要なイベントを見逃したことはありますか? 以下のコメント - すべてのコメントがレビューされています。 . AIの歴史タイムライン