人工知能を3つのブームと5つのレベルで解説!人工知能の歴史を”一般教養レベル”で理解する!

人工知能 ブーム レベル

人工知能は、難しい話で「怖い」という印象がかなり強く見えます。

しかし、一般教養レベルであれば、人工知能を歴史から遡っていくことで、比較的簡単に理解できます。

1. 人工知能の歴史

人工知能には、ブームが3回ほどありました。

1-1. そもそもAI(人工知能)とは?

AI(人工知能)の歴史を説明する前に、そもそもAI(人工知能)とはなんでしょうか?

いくつか人工知能の定義を紹介します。

人工的に作られた人間のような知能

by松尾豊(東京大学) : 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

人工的に作る新しい知能の世界である

by 堀浩一(東京大学)

また、人工知能の定義として、

知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない

by 浅田稔(大阪大学)

こういった定義できないという意見も存在します。

多くの定義にずれがあるのは、まだまだ研究が進んでいるテーマだからです。

発展するにつれて、明確な人工知能の定義は決まってくるのではないでしょうか。

1-2. 人工知能の3つのブーム

人工知能には3回ブームがありました。

それぞれを説明します。

※各ブームの詳細は、後述しています。

第1次AIブーム:1950~60年代
第1次AIブームでは、“推論と探索”がテーマとなりました。

【課題】

“推論と探索”がテーマの第1次AIブームは、”トイプロブレム(おもちゃの問題)”によって、衰退へと向かいました。

第2次AIブーム:1980年代
第2次AIブームでは、“エキスパートシステム”がテーマとなりました。

【課題】

エキスパート(人間)が教えないと活躍できない人工知能は、知能ではないと、衰退へと向かいました。

第3次AIブーム:2000年代以降
第3次AIブームでは、“ディープラーニング”がテーマとなっています。

【課題】

現在も続いているテーマで、”フレーム問題”と”シンボルグラウンディング問題”に直面していると言えます。

2. 人工知能の過去

人工知能の歴史を語る上では、第1次AIブームと第2次AIブームを理解する必要があります。

2-1. 第1次AIブーム

第1次AIブームは、“推論と探索”がテーマでした。

“推論と探索”でできたことは、簡単に言えば“ルールとゴールが決まっているゲーム”をクリアすることです。

うまく行けば+1、間違っていれば-1として、最大の点数を取れる方法を人工知能が見つけてくれます。

ルールとゴールを人間が教えることで、最適な回答を導き出すことができたのが第1次AIブームです。

しかし、このブームは人工知能が、ルールとゴールのある簡単なゲーム(迷路やパズル)のみにしか対応できなかったため、衰退へ向かいました。

INFO

ルールとゴールのある簡単なゲーム(迷路やパズル)をおもちゃと称して、それ以上の問題を解くことができないため、トイプロブレム問題と呼ばれています。

2-2. 第2次AIブーム

第2次AIブームは、“エキスパートシステム”がテーマでした。

エキスパートが、赤色、白色などの定義を人工知能に教えることで、同じ条件のものを識別することができる状態です。

しかし、教えられていない定義には対応できず、人工知能は活動を停止してしまいます。

これが、第2次AIブームで越えることができない壁として現れ、衰退へと向かいました。

INFO

エキスパート

エキスパートとは、専門家のような人間を意味します。

3. 人工知能の現在

人工知能の現在を語る上では、第3次AIブームを知る必要があります。

3-1. 第3次AIブーム

第3次AIブームは、“ディープラーニング”がテーマです。

ディープラーニングは、人間が人工知能にルールや特徴を教える必要があったところから、人工知能が自ら特徴を見つけられるようにした革命的な発明です。

膨大なデータに回答をつけ、人工知能に学習をさせることで、同じ回答をもつデータの似通った点をみつけます。

その結果、人工知能は人間が教えずとも、人間の気づかない点まで特徴を見つけ出し、認識の精度をあげることができるようになりました。

INFO

学習をするために、人工知能は人間の脳を真似たニューラルネットワークを構築しました。

機械学習の中にある、ニューラルネットワークという概念の中にあるのが、ディープラーニングです。

3-2. 人工知能の技術発展

人工知能の技術発展はめざましく、いつかA人工知能がより優れた人工知能を作り出すと言われています。

これをシンギュラリティと呼び、「人類最後の発明」になると言われています。

実際このシンギュラリティがくるのは、2045年と言われており、そうなったら人間は必要がなくなるのではないか?と言われています。

4. 歴史から紐解く人工知能の5つのレベル

人工知能の歴史には3つのブームがそれぞれ過去と現在を形成していることがわかりました。

では、人工知能のレベルとは、なんでしょうか?

4-1. レベル1の人工知能

レベル1の人工知能は、最も単純な制御アルゴリズムをもった制御プログラムをもつ人工知能です。

たとえば、温度が30度を超えたらエアコンをつける、湿度が60%を超えたら除湿するなどといった、簡単な制御がそれにあたります。

レベル1の人工知能は、あらかじめ組まれた制御アルゴリズムが動作するのみのもので、どちらかというと、イメージする人工知能とは遠い存在です。

ただ、これは第1次AIブームの状態と言えるでしょう。

4-2. レベル2の人工知能

レベル2の人工知能は、「弱いAI」とも呼ばれ、人の知能の一部を代替する人工知能の機械を指します。

レベル2から知能の代替とあるように、人工知能というイメージが強くなります。

レベル2の人工知能は、エキスパートがもつ知識を事前にアルゴリズムに取り込むことで、できる範囲を広げていく人工知能です。

お掃除ロボットやチェスのアルゴリズムが該当します。

ただ、この時点でも学習をすることはなく、教えてあげたアルゴリズムのうえでしか動けません。

これは第2次AIブームの状態と言えるでしょう。

4-3. レベル3の人工知能

レベル3の人工知能は、決まったパターンの中で動きますが、機械学習を用いて学習をすることのできる人工知能です。

ある意味レベル2の人工知能と同様ですが、”学習”するという点が違います。

このあたりからビッグデータが関係してきて、たとえば検索をかけたとき、ニュアンスの違った文字列も似た意味としてマッピングされたデータから検索をかけてくれます。

ここでもやはり、特徴までを学習することはなく、データの紐付けは人の手で実施してあげないといけません。

第2次AIブームから第3次AIブームにかけての状態であると言えます。

4-4. レベル4の人工知能

レベル4の人工知能は、対応するパターンを自分で学習することのできる人工知能です。

ディープラーニングのブレイクスルーが起きてから、ニューラルネットワークを用いて、人工知能は自ら”特徴”を見つけて学習できるようになりました。

いわゆる「強いAI」と呼ばれる人工知能で、囲碁で有名になったAlphaGoや自動運転がこれにあたります。

レベル4の人工知能は、第3次AIブームの状態と言えるでしょう。

4-5. レベル5の人工知能

基本的にはレベル4の人工知能までが、世間では一般的です。

しかし、先を見据えるとき、レベル5の人工知能が登場すると言われています。

レベル5の人工知能は、人間と同じように振る舞える人工知能です。

ターミネーターや、ドラえもんがそれにあたるでしょう。

レベル5の人工知能は、シンギュラリティを迎えた後の世界と言えるでしょう。

5. まとめ

人工知能を理解するために、歴史やレベルを記載してきました。

歴史からブームやレベルを見ていくと人工知能がいまどんな状態なのかがわかるでしょう。

一般教養レベルとして、持っておいて損はないレベルの知識かと思います。