#19. 実はAIは4回ブームがあった【AI歴史編#1】 cover art

#19. 実はAIは4回ブームがあった【AI歴史編#1】

#19. 実はAIは4回ブームがあった【AI歴史編#1】

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📖 内容

今回のエピソードから、AIゼロイチラジオは新シリーズとして
「AIの基礎編」 をスタートします。

これまでのAIトレンド中心のディスカッションから一歩進み、
AIを理解するための“土台”を、教科書的になりすぎない形で解説していきます。

最新トピックと基礎知識をつなぐことで、AIの見え方を立体的にする狙いがあります。


① AIブームは実は「4回」あった

  • AIにはこれまで 4度のブーム が存在

    • 第一次:探索と推論

    • 第二次:知識・エキスパートシステム

    • 第三次:ニューラルネットワーク/ディープラーニング

    • 第四次:生成AI

  • 今回はその全体像を俯瞰し、まず第一次ブームから丁寧に解説

② 第一次AIブーム(1956年〜):人工知能という言葉の誕生

  • 1956年の ダートマス会議 で「Artificial Intelligence」という言葉が生まれる

  • ジョン・マッカーシーが命名

  • チェス・迷路・パズルなど、明確なルールがある問題をコンピューターが解ける ようになった時代

③ ルールベースAIの限界

  • 人がすべてのルールを事前に書く必要があった

  • 複雑な現実世界(例:人や猫の認識)には対応できない

  • 「フレーム問題」などの技術的壁に直面

  • 期待値に対して成果が追いつかず、ブームは沈静化

④ 第二次AIブーム(1980年代):エキスパートシステム

  • 医療・保険など 専門分野に特化したAI が登場

  • スタンフォード大学の「MYCIN」などが代表例

  • 専門家レベルの判断を一部再現できたが、

    • ルール作成・メンテナンスが膨大

    • 暗黙知(職人の経験など)を扱えない

  • 結果的に運用コストの壁で再び停滞

⑤ 第三次AIブーム:ディープラーニングの登場

  • ニューラルネットワークを基盤に、AIが自ら学習する仕組みが実用化

  • 2000年代以降、計算資源の進化とともに急成長

  • 画像認識・音声認識などでブレイクスルーが起こる

⑥ 第四次AIブーム:生成AIは「延長線上」にある

  • 2022年以降、生成AIが一般社会に一気に普及

  • ChatGPTや画像生成AIは、
    ディープラーニングの成果を応用した存在

  • 研究者だけの技術から、
    誰もが日常的に使うツールへと変化

⑦ 今回の生成AIブームは終わるのか?

  • 「ブーム」というより、社会に溶け込んだムーブメント に近い段階

  • 現状の社会への浸透具合に鑑みると、AIが使われなくなる未来は想定しづらい。

  • AGIやシンギュラリティについては、今後の議論へ持ち越し

🔖 おすすめポイント

  • AIブームを「4つの時代」で一気に整理できる

  • 生成AIを歴史の流れの中で理解できる

  • なぜ過去のAIは失敗したのかが腑に落ちる

  • 技術だけでなく、人間の期待と限界にも触れる構成


🎙️ パーソナリティ

ISHIKAWA @ISHIKAWA696736
浪花祐貴 @naniwan721

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