人工知能クロニクル | これら 10 大イベントは、人工知能の 64 年間の発展を記録しています

1956 年の夏、アメリカの小さな町ハノーバーの静かなダートマス大学に、ジョン・マッカーシー (Lisp 言語の発明者でチューリング賞受賞者)、マービン・ミンスキー (人工知能と認知科学の専門家)、クロード・シャノン (情報理論の創始者)、アレン・ニューウェル (コンピューター科学者)、ハーバート・サイモン (ノーベル経済学賞受賞者) らが集まり、ブレインストーミングによる議論が行われました。

このブレーンストーミングセッションでは、若い学者たちが、人工知能 (AI)、自然言語処理、ニューラルネットワークなど、当時コンピューターがまだ解決していなかった、あるいは研究さえされていなかった問題について議論しました。また、この会議で人工知能という用語が初めて提案され、徐々に学問分野として定着しました。

興味深いことに、この会議は「ダートマス夏季人工知能研究会議」と呼ばれていましたが、今日の多くの会議とは異なり、会議の最後に報告される科学的な研究結果は実際にはありませんでした。第二に、会議は夏休み全体にわたって続きました。当時の議論では、報告できるような科学的研究成果は生まれなかったものの、この学術セミナーは歴史の始まりとなり、人々の人工知能への果てしない探求の扉を開き、その影響は今日まで続いています。

現在、人工知能は64年を経て、無から有への変革を経験し、技術爆発の段階を脱し、実用化と価値創造の新時代に入りました。英国工学物理科学研究評議会は、現時点では、人工知能は生産性向上に大きな可能性を秘めており、その最も顕著な点は、企業や人々が資源をより効率的に利用し、大量のデータと人間がやり取りする方法を簡素化することであると述べた。人工知能は企業や従業員の作業効率向上に役立つが、ビッグデータ検索の負担を軽減することしかできない。同時に、人工知能の発展に伴う道徳的、倫理的問題に注目し始める国が増えています。米国を例にとると、マイクロソフト、IBM、アマゾンなど多くのテクノロジー企業が最近、顔認識技術の提供を停止すると発表しました。

人工知能は、過去64年間の発展の中で、寒い冬と春の両方を経験してきました。

1. 人工知能の誕生：ダートマス会議

日時: 1956年8月

[[374073]]

ダートマス大学で行われたこのブレーンストーミングセッションで、コンピューター科学者のジョン・マッカーシー氏は、この分野の名前として「人工知能」を受け入れるよう参加者を説得した。したがって、この会議は人工知能の正式な誕生の象徴とも考えられています。

影響: これらの若い学者たちは、人工知能 (AI)、自然言語処理、ニューラル ネットワークなど、コンピューターがまだ解決していない、あるいは研究さえされていない問題について議論しました。また、この会議で人工知能という用語が初めて提案され、徐々に学問分野として定着しました。

2. 機械学習と完全な人工知能システムの概念の誕生

時間: 1959

この年、IBMのコンピューター専門家アーサー・リー・サミュエルは「機械学習」という用語を作り出し、論文の中で「コンピューターがプログラマーよりもチェッカーの遊び方を学習できるようにプログラムする」と指摘した。サミュエルが理論的研究の成果に基づいて作成したチェスプログラムは、自律学習機能を備えた世界初のゲームプログラムであり、チェッカーの大会で優勝したこともある。

同年、ジョン・マッカーシーは「常識のあるプログラム」という論文を発表し、「アドバイステイカー」という概念を提唱しました。その論文で説明されている仮想プログラムは、最初の完全な人工知能システムとみなすことができます。

影響: 機械学習の概念が生まれました。この分野の先人たちの研究のおかげで、DeepMind は 60 年後に囲碁 AI の開発に成功し、人間のプレイヤーに勝利しました。機械学習は、人工知能の分野でも最も重要な研究分野の 1 つとなっています。

3. 人間と機械の最初の対話

時間: 1966年

今年、マサチューセッツ工科大学（MIT）人工知能研究所のジョセフ・ワイゼンバウムは、臨床治療において心理学者の働きを模倣できる、世界初の自然言語チャットボットELIZAを開発しました。 ELIZA の実装技術は、キーワード マッチング ルールを通じて入力を分解し、分解ルールに対応する再編成ルールに基づいて応答を生成することです。つまり、入力ステートメントが入力され、適切な出力に変換されます。 ELIZA はシンプルですが、ワイゼンバウム氏自身も ELIZA のパフォーマンスに驚きました。

影響: 近年、人間とコンピュータの対話インタラクション技術は人工知能の注目分野となっています。多くのテクノロジー企業が人間とコンピュータの対話技術に関連する製品を発売し、人間とコンピュータの対話インタラクション技術を自社の主要な研究開発の方向性としています。現在、よく知られている製品としては、Google アシスタントや Apple の Siri などがあります。 Siriは、ELIZAは心理学者であり、彼女の指導者であるとコメントしました。

4. 日本が世界初のヒューマノイドロボットを開発

時間: 1973

[[374074]]

日本の早稲田大学は、四肢制御システム、視覚システム、対話システムで構成される初のヒューマノイドロボットWABOT-1を開発しました。巨大なWABOT-1は日本語を話し、重い物を掴み、視覚と聴覚のセンサーで周囲の環境を感知することができます。 1973年に誕生した車としては悪くない。 1980年までに早稲田大学は設計を更新し、WABOT-2を開発しました。その第2世代は、人とコミュニケーションをとったり、楽譜を読んだり、電子キーボードを演奏したりできるようになりました。

影響: ヒューマノイドロボットの誕生は、多くの人々のロボットに対する当初の想像を満足させ、将来のロボットの設計と開発の基礎を築きました。しかし、人工知能が発展した1970年代になると、研究者がプロジェクトの難易度を十分に評価せず、期待が果たされなかったために、人工知能に対する人々の楽観的な期待は大きく打ち砕かれました。人工知能は打撃を受け、研究資金は明確な目標を持つプロジェクトに移されました。

5. AIの冬が来る

時間: 1984

1984 年の AAAI 年次大会にて (アメリカ人工知能協会は人工知能分野の主要な学術団体の 1 つです。協会が主催する年次大会 AAAI は人工知能における重要な学術会議の 1 つです)。会議では、人工知能の専門家ロジャー・シャンク氏とマービン・ミンスキー氏が「AIの冬」が来ていると警告した。 AIバブルが崩壊し、1970年代半ばのように投資資金が減少すると予測されています。

影響: 2 人の AI 専門家が予測したとおり、警告を発してから 3 年後に AI バブルは崩壊しました。 1980 年代後半までに、国防高等研究計画局 (DARPA) の新しい指導部は、人工知能は「次の波」ではないと考え、人工知能への熱狂は徐々に冷め、人工知能研究は資金危機に直面しました。

6. ディープ・ブルーが人間のチェスチャンピオンに勝利

日時: 1997年5月

[[374075]]

1997年5月、ニューヨークでカスパロフは当時世界最強のチェスコンピューターであったIBMのディープ・ブルーとの6ゲーム勝負に敗れた。このゲームについてはいまだに多くの論争がある。まず、ディープ・ブルーの設計者には、カスパロフの戦略とスタイル、そしてプレイされるすべての公開ゲームに合わせてプログラムをカスタマイズする機会が事前にありました。カスパロフはディープ・ブルーの過去の記録を知るすべがなかった。なぜなら、ディープ・ブルーの記録は各試合後に微調整されるからであり、完全に盲目でプレイしていたのだ。第二に、ディープ・ブルー・チャレンジは2試合制のトーナメントであり、1996年にフィラデルフィアで開催された第1回大会ではカスパロフが優勝したことを人々は忘れている。 2回の試合の間にIBMはコンピューターのコードを変更したため、カスパロフはIBMが不正行為をしたと非難した。

影響: IBM の Deep Blue は、力ずくや暴力的な計算によって、人間よりもはるかに優れたゲームの動きを計算できるようになりました。カストロフ氏は試合に負けた後、人間はミスをするため、ゲームの分野では機械が優位に立っていることも認めた。人間のこの失敗は、人々の間に新たな考えを喚起しました。チェスで人間に勝った後、機械が次に競争する分野は何でしょうか?それはGoでしょうか？

7. ImageNETデータベースが作成され、最終的にAIが猫を認識するのに役立ちました

時間: 2006-2009

[[374076]]

2006 年、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のコンピューターサイエンスの教授に就任したばかりのフェイフェイ・リーは、学術界全体と人工知能業界が同じ概念、つまりより優れたアルゴリズムによる意思決定に熱心に取り組んでいるが、データについては考慮していないことに気付きました。

彼女はこのアプローチの限界を認識していました。使用するデータが現実世界の状況を反映していなければ、最高のアルゴリズムであっても役に立たないのです。そこで彼女がとった解決策は、より優れたデータセットを構築することでした。これは、視覚オブジェクト認識ソフトウェアの研究を支援するために設計された、注釈付き画像の大規模なデータベースです。

影響: フェイフェイ・リーが率いるデータセットは、ImageNet と呼ばれていました。2009 年に論文として発表されたときは、マイアミ ビーチの会議の片隅でポスターの形でまとめられていただけでしたが、すぐに、どのアルゴリズムが最も低いエラー率で画像に含まれるオブジェクトを識別できるかを競う毎年恒例のコンテストになりました。多くの人は、これが現在の人工知能の波のきっかけになると考えています。 2017 年までに、優勝者の認識率は 71.8% から 97.3% に増加し、人間を超え、より多くのデータがより良い意思決定につながることを証明しました。

言及する価値のあることがもう1つあります。 2012年6月、人工知能の専門家アンドリュー・ン氏とGoogleの人工知能部門責任者ジェフ・ディーンは、大規模なニューラルネットワークにラベルのないウェブ画像1000万枚を見せ、ニューラルネットワークが猫の画像を認識できることを発見した実験を報告した。

これらの進歩は、今日の人工知能分野における画像認識技術の発展に重要な役割を果たしています。

8. AlphaGoが登場し、トップの囲碁プレイヤーを破る

日付: 2016年3月

AlphaGo が登場する前は、囲碁の分野で機械が人間に勝つには少なくとも 10 年はかかると一般に信じられていました。しかし、こうした想定はすべて、2016年3月に韓国のホテルで打ち砕かれた。英国のスタートアップ企業DeepMindが開発したこの囲碁AIは、プロの囲碁プレイヤーであるイ・セドルを4対1で破った。 2017年5月、アップグレードされたAlphaGoは烏鎮で当時世界一の囲碁プレイヤーだった柯潔を破った。 AlphaGo のチェスのスキルは急速に向上しており、止められないほどです。ディープマインドは柯潔を破った後も研究開発をやめず、その後、教師なしで学習し、「左利きの競争」を通じてチェスのスキルを向上させることさえできるアルファ碁ゼロバージョンをリリースしました。

影響: AlphaGo の登場により、人工知能に対する人々の期待は再びかつてないレベルにまで高まりました。AlphaGo の登場により、人工知能は最高の発展の時代を迎えました。人工知能を利用して人類社会の進歩を促進することを使命とするDeepMindにとって、囲碁はAlphaGoの究極の秘密ではありません。彼らの目標は、AlphaGoを使用して宇宙を探索するための普遍的な究極のツールを作成することです。

9. IBM AIディベートロボット「IBM Project Debater」対人間のディベートチャンピオン

時間: 2018-2019

[[374077]]

推論と議論は長い間、人間の専門分野であると考えられてきました。しかし、2018年6月、IBMが開発したディベートロボット「IBM Project Debater」が、イスラエルの全国ディベートチャンピオンであるノア・オバディアに挑戦した。視聴者 40 名の投票で、「IBM Project Debater」が人間の出場者を 9 票差で破りました。

このコンテストでは、Project Debater は独自のデータベース内の強力な情報源を活用し、優れたデータ駆動型のスピーチ作成および表現スキル、リスニング理解スキル、人間のジレンマをシミュレートして議論を展開する能力を実証しました。

2019 年 1 月、この AI ディベート システムが初めて一般公開されました。IBM は、Project Debater のコーパスを充実させるために、特定のディベート トピックに関する議論を Project Debater に提出するよう人々に呼びかけました。

2019年2月、プロジェクト・ディベーターは再び、2016年世界ディベート選手権のファイナリスト、ハリシュ・ナタラジャンと対決しました。今回は人間のプレイヤーが勝ちました。しかし、自然言語処理などの分野では、人工知能の強力な力が依然として見られます。

影響: ボードゲームやクイズゲームで AI が人間に勝利したこれまでの例と比較すると、固定ルールや標準的な回答がないディベート競技で AI が勝利することはより稀であり、AI の「思考と判断」能力の発達にさらなる可能性があることを示しています。

2020年10月 世界人工知能会議 クラウドサミット

日時: 2020年7月9日〜11日

AIは64年間の発展を経て、技術爆発の段階を脱し、実用化と価値創造の新時代に入り、世界経済、社会の進歩、そして人類の生活にますます大きな影響を与えています。

64年前に米国ダートマス大学で行われたブレインストーミングディスカッションと同様に、2020年世界人工知能会議クラウドサミットには、世界の人工知能分野で最も影響力のある科学者や起業家、関係政府や国際組織のリーダーが集まりました。重要なゲストの数は昨年に比べて増加し続けており、人工知能分野における産業の大幅な強化、技術の進歩と統合、人工知能の善のための規制など、業界の発展動向について議論します。

これまでの世界人工知能会議とは異なり、現在の感染症予防・抑制と経済・社会発展の状況を踏まえ、今年の世界人工知能会議クラウドサミットは主にオンラインで開催され、オンラインとオフラインの形式を組み合わせて開催されます。同時に、この会議は、交流と参加の感覚を高め、会議と一般の人々との距離を縮め、会議を人工知能の最新の技術と製品を理解するための窓口とし、「人工知能はすべての人に密接に関係している」という概念を伝えます。

影響: 今年のカンファレンスでは、業界の発展を促進するというコンセプトがさらに強調されます。議論されるトピックは業界の動向を完全に反映し、AI の実装と価値創造をさらに促進します。この会議では、「AI for Good」というテーマに焦点を当て、AIテクノロジーがいかにして「愛」に満ちた家庭を築くことができるかを実証し、未来の暮らしと温かい家庭のビジョンを世界に提示します。