【G検定学習】人工知能の歴史について

しばらく多忙のため、更新が止まっていたブログですが、来月行われるG検定を受けてみようと思い、学習記録用にブログを再開してみた。自分用にまとめているのでわかりづらい点があるかもしれません。

人工知能（AI）とは

計算機による知的な情報システムの設計や実現に関する研究分野のことで、人工知能における研究課題の一つである人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技法・手法の事を機械学習と呼ぶ

AI（Airtificial Intelligence）は、1956年アメリカのダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが初めて使った言葉である。

推論・認識判断など人間と同じ知的な処理能力を持った機械だが、その定義はいまだになく、専門家の間でも意見が異なる。

アーサー・サミュエルは、機械学習を「明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野」と定義した。

人工知能は、大まかに次の4つの分類がある。

レベル１

シンプルな制御

エアコンの温度、洗濯機の水量などあらかじめ決められた振る舞いをする。

レベル２

古典的な人工知能

掃除ロボットに代表されるようなロボット。探索・推論

レベル３

機械学習を取り入れた人工知能

サンプルをもとに入出力を学習

レベル４

ディープラーニング

画像認識、音声認識、自動翻訳など特徴炉湯と呼ばれる変数を自動的に学習するサービスや製品。

AI効果

人工知能で新しいことが実現され、原理がわかってしまうと「それは単純な自動化であって、知能ではない。」と結論できる人間の心理的な効果を、AI効果と呼ぶ。

AIの歴史

第一次AIブーム（推論と探索の時代）

1950年代後半から1960年代にかけての第一次AIブームでは、「推論と探索」により問題を解く人工知能が台頭

内容

推論と探索とは、ルールとゴールが決められた枠組みの中で、コンピュータがなるべく早くゴールにたどり着けるよう選択肢を選び続けることを指します。しかし、推論と探索では、複雑に絡み合った現実の問題を解くことはできなかった。

このころ、冷戦下のアメリカで自然言語処理による機械翻訳の研究に注力されたことが有名で、当時は実用的な機械翻訳を行うことは極めて困難であると結論付けられている。

代表的なキーワード

アラン・チューリングが考案した、チューリングテスト

ある機械が人工知能であるかどうかを判定するためのテスト

自然言語処理プログラムELIZA（イライザ）　※チューリングテストは通過していない。

その後開発されたPARRY（パリー）

ELIZAとPARRYの最初の記録は、RFC439として残されている。

終焉のきっかけ

推論と探索で溶ける問題は、ゲームの有利な手の探索などトイプロブレム（おもちゃの問題）に限られることが明らかになり、終焉を迎えた。

第二次AIブーム（知識の時代）

1980年代後半に訪れた第二次AIブームでは、エキスパートシステムにより問題を解く人工知能が台頭

内容

エキスパートシステムにより、専門家の知識をそのまま人工知能に移植することにより様々な問題を解決するというアイデアから始まった。エキスパートシステムは、知識ベースと推論エンジンから成ります。知識ベースとは、「もし・・・ならば・・・」という規則による知識の集まりであり、推論エンジンとは、知識ベースを用いて推論を行うプログラムの事です。

代表的なキーワード

エキスパートシステムによるAIとしてよく知られているものに、抗生物質を処方するAIであるMYCIN（マイシン）や、有機化合物の特定を行うDENDRAL（デンドラル）などが挙げられます。

終焉のきっかけ

専門家の知識の定式化は難しく、複雑な問題が解けるようになることにはならなかった。

第三次AIブーム（機械学習と特徴表現学習の時代）

内容

2010年ごろからビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いることで、人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化された。また、知識を定義する要素（特徴量と呼ばれる対象を認識する際に注目すべき特徴を定量的に表したもの）を人工知能が自ら習得するディープラーニング（深層学習）が登場したことがブームの背景にある。