人間は長い間、自分に似た存在を作りたいと思っていました。古代神話ではゴーレム、中世の錬金術師ホムンクルス、SF映画ではアンドロイドなどが見られます。しかし、科学技術が進歩した今日でも、それはまだ完成していない長年の夢に過ぎません。
人工知能の目的も、この長年の人間の夢と似ています。
ウィキペディアでは人工知能を次のように定義しています。 「人間の学習能力、推論能力、知覚能力を人為的に実装することを目的としたコンピュータサイエンスの三つ組です...」 これ以外は、出典によって多少異なりますが、まとめると人工知能 機械による人間のような知能の実現目的はそれをすることです。
このような人工知能研究の歴史は予想以上に長い。先端技術なので最近登場したようですが、実はコンピューターが開発される前から研究は始まっていました。確かに当初想像していたほど成果は出ていませんが、今はとても速いペースで発展しているので、将来を予測するのは難しいです。
この投稿を皮切りに、人工知能の登場から今日までの決定的な瞬間を振り返り、人工知能を使った仕事の未来について考えたいと思います。
1943, ディープラーニングの起源
ウォーレン・マカロック（1889年-1969年）とウォルター・ピッツ（1923年-1969年） ソース
1943年、ウォルター・ピッツ（ウォルター・ピッツ）とウォーレン・マカロンチ（ウォーレン・マカロンチ）は、「神経活動では不可能なアイデアの論理計算」という論文を発表しました。*これがディープラーニングの原点である人工ニューラルネットワーク (人工ニューラルネットワーク) モデルの登場です。2人は人工ニューラルネットワークによって生じるネットワークを解析し、それらがどのように単純な論理機能を果たすかを示しました。**
マッカロック・ピッツモデル、 ソース
以下は、彼らの論文の要約セクションの最初のセクションです。
神経活動には「オール・オア・ナッシング（オール・オア・ナッシング）」という性質があるため、神経系の働きと神経系の関係は命題論理（命題論理）として扱われます。どんなネットワークの振る舞いも、この観点から説明できます...ある条件を満たすことを目指す論理表現であれば、その記述どおりに動作するネットワークを見つけることができます。***
彼らの研究は、実際の脳はニューロンで構成された電気ネットワークであるという考えに基づいています。上記の論文を通して、0と1からなる二項論理モデルを用いてニューロンの機能を説明しました。これは人間の脳神経の働きを初めて論理モデル化したもので、今日のディープラーニング研究へと発展しました。
1950年、チューリングの思考機械の提案
アラン・マチソン・チューリング（アラン・マチソン・チューリング）、 ソース
1950年、コンピューターサイエンスの父として知られるアランチューリングは、「コンピューティング機械とインテリジェンス」という論文を発表しました。思考機械の実装可能性の分析を含めて、人工知能の歴史に革命的な貢献をした論文でした。*** こちら」機械は考えることができるのか？有名な「質問」とともに、インテリジェントマシンの可能性を紹介しています。
チューリングテスト、 ソース
また、今日はこの論文を通して、チューリング・テスト****という有名な実験を提案します。つまり、機械がどれだけ人間に似ているかをテストすることで機械の知能を判断できるということです。機械の反応が人間の反応と区別がつかなければ、機械は人間のように考えることができるという考え方です。
よく知られているように、アラン・チューリングと彼の研究は今日の人工知能に大きな影響を与えました。
1956年、人工知能の出現
ダートマス会議参加者、 ソース
人工知能という用語は、1956年にジョン・マッカーシー（ジョン・マッカーシー）が主催したダートマス（ダートマス）会議で初めて登場しました。人工知能 (AI) という言葉は、言葉やターゲット、大切な人物が登場して、実は人工知能が生まれた瞬間と言えるでしょう。この会議をきっかけに、人工知能の研究が本格的に盛んに行われるようになるでしょう。
人工知能という言葉を最初に使った提案 ソース
この会議に集まった科学者たちは、チューリングの「思考機械」を改良し、論理と形を備えたシステムとして実装する方法について議論しました。また、人工知能の可能性に対する高い信頼と自信も示されました。実際に コンピューターはチェスの世界チャンピオンになり、美的に価値のある音楽を作曲し、*****のような会議での予言が実現しました。
1958年、パーセプトロンの誕生
パーセント理論の概略構造、 ソース
1958年、フランク・ローゼンブラット（フランク・ローゼンブラット）がパーセプトロン（パーセプトロン）を考案しました。そのアイデアは、多くのニューラルネットワークで構成された人間の脳のように、ニューラルネットワークを使って学習することでコンピューターに推論させるというものでした。'彼は、「体重（体重）」という概念を加えて、人間の脳で起こる学習原理を作り上げました。論理計算を念頭に置いた人工ニューラルネットワークは、画像認識と出会うにつれて、人工知能をより多様な面で活用できるようになりました。'******
1958年にニューヨークタイムズで紹介されたパーセプトロンは、 ソース
このようにして登場したパーセプトロンは、写真から男性と女性を区別することもできます。これにより、人工知能の時代が間もなく到来するのではないかという期待が高まりました。当時、ニューヨークタイムズ紙にもこれに関する記事が掲載され、世界の関心が高まりました。
ここまで、人工知能の始まりとも言える時代を簡単に見てきました。当時人々が感じた驚きは、人工知能に対する楽観的な期待を抱かせるのに十分でした。しかし、1970年代、パーセプトロンは限界に達し、人工知能の研究は困難な時期を迎えました。
次に、人工知能の最初の冬と呼ばれるこの時代の話と、それ以降の足跡を追い続けます。
参考文献
[1] https://ko.wikipedia.org/wiki/인공지능#역사
[2] https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1691762&cid=42171&categoryId=42187
[3] 人工知能の歴史、分類、開発の方向性に関する研究 — チョ・ミンホ http://koreascience.or.kr/article/JAKO202113254541050.pdf
[4] http://www.aistudy.com/history/history.htm
[5] パーセプトロン：人工知能の始まり https://horizon.kias.re.kr/17443/
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