AI の歴史: ニューラルネットワークから ChatGPT まで

"人工知能 (AI) は一夜にして成功したように見えますが、そのルーツは 80 年以上前に遡ります。

ニューラルネットワークの始まりから ChatGPT の洗練に至るまでの道のりは、重要なマイルストーン、技術の進歩、文化の変化によって特徴付けられる魅力的なものです。私たちがどのようにしてここにたどり着いたのか、そしてなぜもっと早く実現しなかったのかを探ってみましょう。

AI の 80 年にわたる歩み

初期: ニューラルネットワークとチューリングテスト 1948 年にニューラルネットワークの概念が導入され、AI の基礎が築かれました。 1950 年までに、アランチューリングの独創的な論文「コンピューティング機械とインテリジェンス」は、会話中の機械と人間の区別がつかないかどうかを問う、有名なチューリングテストを提起しました。この質問は、数十年にわたる AI 開発の指針となるでしょう。

最初のチャットボット: Eliza 1966 年、世界初のチャットボットである Eliza が MIT で発表されました。「コンピューターセラピスト」として設計されたエリザは単純で、ユーザーの発言をオウム返しにすることがよくありました。 60 年代の現在のテクノロジーの平凡さと限界を示すデモンストレーションを目的とした Eliza は、会話型 AI の魅惑的な可能性を示唆し、多くの人々を魅了しました。

台頭とつまずき: 「エキスパート」システムと初期の AI 1980 年代には、法律、医療、金融業界で使用するためのエキスパートシステムを作成する試みが見られました。これらの最も大胆な実験でさえ専門知識が狭く、訓練に法外な費用がかかるため、誇大広告には遠く及ばず、AI のレッテルを汚してしまいました。

しかし、1990 年代になると、ニューラルネットワークがコンピュータービジョンや文字認識、および適度なサイズのニューラルネットワークが適用できるその他の分野で実用的な応用が見出され、AI への関心が再燃しました。

機械学習の時代 2000 年代には、Google、Yelp、Waze などのアプリケーションを通じて機械学習が私たちの生活に浸透し始めました。この期間は、AI が日常生活に統合される準備が整い、テクノロジーが一般の人々にとってよりアクセスしやすく、身近なものになりました。

支配的なゲーム: ジェパディ、チェス、囲碁における AI の勝利 2010 年代は、AI アルゴリズムがジェパディ、チェス、囲碁で人間のチャンピオンを征服したことでハイライトされました。これらの勝利は、AI の能力の成長と、特定の領域における人間の専門知識を超える可能性を実証しました。しかし、研究に何十億ドルも費やしたにもかかわらず、これらの機能を開発した画期的な成果が医療などの分野に移されるのが遅かったため、それらは警告としても機能しました。

AI の歴史は技術の進歩だけではなく、文化の変化、経済的要因、人間の好奇心と適応性についても語られています。

大規模な言語モデルの出現 2020 年代には、ChatGPT のような大規模な言語モデルがチューリングテストに合格し、AI の会話能力を再定義するマイルストーンとなりました。この時代はまた、新たな課題も提案しました。AI は 2 か月で 100 万ドル相当のスタートアップを生み出すことができ、起業家精神における AI の可能性を示すことができる必要があるということです。

AIの進化の背後にある4つのC 多くのテクノロジーの進歩と同様、AI の進歩の原因は 1 つだけではありません。私は、過去 30 年間に適用された次の 4 つの推進要因が、2023 年がどのようにして AI がユビキタスになった年になったかを説明できると提案します。

計算能力とコストムーアの法則は、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングと運用に依然として多額のコストがかかるにもかかわらず、コンピューティング機能を強化し、並列コンピューティングを実現するという重要な役割を果たしました。

文化スマートフォンが普及したことにより、ナビゲーションからレコメンデーションに至るまで、私たちは日常生活の中でアルゴリズムに慣れ親しんでおり、AI の受け入れへの道が開かれました。

コーパスインターネットは、LLM のトレーニングに不可欠な、デジタル化されたテキストの前例のないリポジトリを提供しました。ただし、データの使用に関しては論争があったわけです。

会話地球上の全人口の 1% のうち 2 分の 1 未満がコーディング方法を知っていますが、私たちは皆、生後 6 か月程度で言語スキルを習得し始めます。私たちの生来の言語スキルにより、言語ベースの AI が特に魅力的なものとなり、急速な導入とバイラルな成長につながりました。

最後の触媒: 勇気と現金 2016 年から、勇気と財政的支援の組み合わせにより、研究者たちはニューラルネットワークを前例のないレベルまで拡張することができました。 2023 年 3 月の GPT-4 の発表はこの傾向を象徴しており、より大きなモデルがその驚くべき言語能力を超えて、慎重な推論の証拠を示すことができることを示しました。

段階的な進歩と大胆な飛躍の旅 AI の歴史は技術の進歩だけではなく、文化の変化、経済的要因、人間の好奇心と適応性についても語られています。ニューラルネットワークの初期の時代と (気の遠くなるような) チューリングテストの作成から ChatGPT の時代に至るまで、AI の歩みは段階的な進歩、大胆な飛躍、そして善意による失敗のタペストリーです。

大規模な言語モデルが AI の新時代の到来を告げるかどうかは、時間が経てばわかります。

未来に目を向けるとき、私たちはある意味で以前にもここにいたことがある、少なくとも当時はそう思っていた、ということを思い出すことが重要です。ここではいくつかの例を示します。

「ロボット」という用語とその危険性についての警告は、1920 年にチェコの作家カレル・チャペックによる戯曲「R.U.R.」で初めて登場しました。 1965 年、AI への道を切り開いた数少ない理論家の一人としてよく引用されるノーベル賞経済学者ハーブサイモンは、20 年以内に人間が行うあらゆるタスクを機械が実行できるようになるだろうと警告しました。 5 年後、マービンミンスキー (もう一人の AI の先駆者) は、機械の知能が人間と同等になるまであと 10 年もかからないと主張しました。 10 年代から 10 年代にかけての AI の 5 年後、10 年後の予測では、ほぼ全員が数兆ドル規模の生産性向上について楽観的でしたが、それらの予測は大げさであることが判明しました。 LLM が AI の新時代の到来を告げるかどうかは、時間が経てばわかります。その時代では、私たち一人ひとりが、非常に効率的で共感力があり、疲れ知らずのパーソナルアシスタント、医師、ライフコーチに常にアクセスできるようになります。これまで以上に近づいているように見えますが、計算コスト、計算速度、幻覚、精度に関しては実際の課題があります。

唯一確実なのは、1世紀以上にわたって約束されてきたAI構築競争が退屈なものではないということだけだ。"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。 AI の歴史: ニューラルネットワークから ChatGPT まで

著者

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