- 2023/6/21
- グループを結成しました。
- 2023/6/23
- webサイトの制作を始めました。
- 2023/7/28
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2023/9/17
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2023/9/16
- メンバーM.Tが日本科学未来館に行きました。
- 2023/9/20
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2023/9/21
- webサイトを新しいものに切り替え、大幅に変更しました。
- 2023/9/24
- X(旧Twitter)を開設しました。
- 2023/10/4
- メンバーM.Tがライフイズテック様に取材させていただきました。
- 2023/10/4
- メンバーA.Sがユーザーローカル様に取材させていただきました。
- 2023/10/14
- メンバー全員で集まりミーティングをしました。
- 2023/10/20
- 校内選考で学校代表に選出されました。
- 2023/10/21
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2023/11/13
- Y.YとY.BがSELF株式会社様に取材させていただきました。
- 2023/11/213
- Y.YとY.Bが株式会社Hutzperに取材させていただきました。
- 2023/11/14
- Y.YとY.Bがレイ・フロンティア株式会社に取材させていただきました。
- 2023/11/17
- Y.YとY.BがNABLAS株式会社様に取材に伺いました。
- 2023/11/18
- Y.YとY.Bが株式会社MAZIN様に取材に伺いました。
- 2023/12/13
- Y.YとY.Bがridge-i株式会社様に取材にしました。
- 2023/12/19
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2023/12/28
- ページのボタンのデザインを変更しました。
- 2024/1/4
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2024/1/8
- Google Meetでミーティングをしました。
- 2024/1/9
- webサイトの編集が終了しました。
AIの歴史
AIの起源
「AI」という言葉が初めて用いられたのは1956年です。
アメリカのダートマス大学で開催されたダートマス会議で、計算機科学者・認知科学者のジョン・マッカーシー教授によって提案されました。
第一次AIブーム
第一次AIブームはAIという言葉を生んだダートマス会議が開催された1950年代後半から1960年代にかけて起こりました。
コンピューターによる推論と探索が可能になり、特定の問題に対して解答を導き出せるようになったことがブームの要因となっています。
しかし、当時のAIは、明確なルールや定義付けがある単純な仮説の問題を扱うことはできても、現実社会で起こっているさまざまな要因が複雑に絡み合う課題の解決には対応できないことが判明し、1970年代には、冬の時代(停滞期)を迎えてしまいます。
第ニ次AIブーム
第二次AIブームは1980年代〜90年代にかけて起こりました。
「エキスパートシステム」の誕生により知識表現が可能になったことがブームの要因となっています。
エキスパートシステムは、「〇だったら△をしなさい。それ以外の場合は☐しなさい」というようなルール群で知識を構成しているAIで、自ら必要な情報を自ら収集して蓄積する仕組みはなく、人がコンピューターにとって理解可能なように内容を記述する必要がありました。
ルールが多ければ多いほど正確性は向上しますが、世にある膨大な情報全てを、コンピューターが理解できるように記述して用意することは困難なため、実際に活用可能な知識量は特定の領域の情報などに限定する必要がありました。
活用できる知識量に限界が見えたことから、1995年頃から再び冬の時代を迎えました。
第三次AIブーム
第三次 AIブームは2000年代から始まり、現在(2023年)にかけてもその渦中にあります。
AI自身が大量のデータ(ビッグデータ)を用いて知識を獲得する機械学習の実用化が進んだことや、2006年に
・ディープラーニング…人工知能技術の中の機械学習技術の一つで、AIが人の手を介さずに自ら大量のデータを学習し、データ内から特徴を見つけ出すこと。
が登場したことがブームの要因となっています。
さらに2022年以降、機械学習やディープラーニングの技術を用いて新しい画像を生成する「画像生成AI」や、人との自然なコミュニケーションや文章の自動生成、要約、情報収集などができる「言語系AI」の登場により、専門的な知識を持っていなくても活用できるAIが世界中で急速に普及し始めています。
また、一部のAI(ワトソン,AlphaGOなど)が限られた分野(囲碁,将棋,チェス,クイズなど)において、プロの人間に勝利する例も見られるようになっています。
これまでのAIブームを振り返って
過去2回のブームにおいては、AIが実現できる技術的な限界よりも社会がAIに対して期待する水準が上回っており、その解離が明らかになることでブームが終わったと評価されています。
このため、現在のAI第三次ブームに対しても、AIの技術開発や実用化が最も成功した場合に到達できる潜在的な可能性と、実現することが確実に可能と見込まれる領域には隔たりがあることを認識する必要があるとの指摘があります。
例えば、ディープラーニングによる技術革新はすでに起きているものの、実際の商品・サービスとして社会に浸透するためには実用化のための開発であったり社会環境の整備であったりという取組が必要です。実用化のための地道な取組が盛んになるほどAIが社会にもたらすインパクトも大きくなり、その潜在的な可能性と実現性の隔たりも解消されると考えられます。
・ディープラーニング…人工知能技術の中の機械学習技術の一つで、AIが人の手を介さずに自ら大量のデータを学習し、データ内から特徴を見つけ出すこと。
さらに2022年以降、機械学習やディープラーニングの技術を用いて新しい画像を生成する「画像生成AI」や、人との自然なコミュニケーションや文章の自動生成、要約、情報収集などができる「言語系AI」の登場により、専門的な知識を持っていなくても活用できるAIが世界中で急速に普及し始めています。
また、一部のAI(ワトソン,AlphaGOなど)が限られた分野(囲碁,将棋,チェス,クイズなど)において、プロの人間に勝利する例も見られるようになっています。
これまでのAIブームを振り返って