AIArtificial Intelligence
AIとは、人工知能（Artificial Intelligence）を意味する。ただ人工知能の定義は多岐にわたっており、人工知能の研究者間でも意見が異なり実は曖昧さがある。日本における人工知能研究の第一人者の一人である東京大学の松尾教授の定義を借りると、『人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術』とされる。曖昧さはあるものの、最近のメディアでの報道ではおおむねAI≒機械学習、として扱われることが多い。
過去、人工知能は何回かのブームを繰り返してきた。1950年代後半から60年代の第１次ブームではコンピュータによる推論と探索の研究が多く行われた。ただ、パズルのような問題は解けても、現実の複雑な問題を解くことはできず、ブームは終焉を迎える。
1980年代の第２次ブームではコンピュータに知識を入れるという考え方で、エキスパートシステムと呼ばれるシステムが多数作られた。日本でも第５世代コンピュータの国家プロジェクトが1982年に華々しく立ち上げられた。いわば知識をもとに演繹的に考える人工知能である。しかし、記述しなければならない知識の量が膨大になること、知識の管理が難しいことが明らかになり、ブームはしぼんでしまう。
そして現在、AIは第3次ブームとも呼ぶべき時代を迎えている。ビッグデータという言葉に代表される大量のデータ、さらにその処理を可能にするコンピュータ計算力の劇的な向上と、ディープラーニングに代表される機械学習アルゴリズムにより、その主役はデータから帰納法的に学習するAIとなっている。
なかでもディープラーニングによる成果は目覚ましい。特に2016年Google DeepMindが開発した囲碁AI、AlphaGoがトッププロ棋士イ・セドルを破ったことはAIの可能性を世界に強く印象づける結果となった。
第3次ブームのそれまでのブームとの大きな違いは、なんといってもAIが実際に多くのサービスに実装されて使われる段階に入ったということだ。例えばすでにGoogleの自動翻訳、Microsoft 365のPowerPointでのレイアウトやアイコンの提案、中国の監視カメラネットワークの天網、あるいはコロナウイルスに関連して、医療分野でX線画像の肺炎診断支援など、画像認識、自然言語処理などが多くのサービスに実装されてきている。また、今後普及が本格化することが期待される自動運転でも「ぶつからない」ためには歩行者や車の認識をはじめとしてAIが多く実装されることになる。
さらに最近はデータから帰納法的に学習するだけではなく、GAN（Generative Adversarial Network: 敵対的生成ネットワーク）というアルゴリズムにより画像や文章を生成することも可能になってきている。
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