The History of Artificial Intelligence
人工知能の概念は何世紀も前からありましたが、その本当の可能性が探求されたのは1950年代になってからでした。 科学者、数学者、哲学者の世代は皆、人工知能の概念を持っていましたが、イギリスのポリマスであるアラン・チューリングが、「もし人間が、理性と同様に、利用可能な情報を使って問題を解決し、意思決定するなら、なぜ機械は同じことができないのか」と提案するまで、人工知能は存在しなかったのです。 チューリングは1950年に「Computing Machinery and Intelligence」という論文で、機械とその知能のテスト方法について概説しましたが、彼の発見は前進しませんでした。 コンピュータはコマンドを実行することはできても、それを保存することはできなかったのである。 1974年までは資金調達も問題でした。
1974年にはコンピュータは繁栄しました。 より速く、より手頃な価格で、より多くの情報を保存できるようになったのである。 Allen NewellとHerbert SimonのGeneral Problem SolverやJoseph WeizenbaumのELIZAといった初期のデモンストレーションは、問題解決や機械における話し言葉の解釈という目標に向けて有望であったが、機械が抽象的に考え、自己認識し、自然言語処理を達成するにはまだ長い道のりであった。 ジョン・ホップフィールドとデビッド・ルメルハートは、コンピュータが経験を用いて学習する「ディープラーニング」技術を普及させた。 一方、エドワード・ファイゲンバウムは、人間の専門家の意思決定プロセスを模倣したエキスパートシステムを発表した。 しかし、画期的な目標の多くが達成され、政府の資金や世間の注目が不足しているにもかかわらず、AIが繁栄したのは2000年代に入ってからでした。
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今日のAI研究
現代において、AI研究は絶えず、成長し続けている。 テクノロジー ライターのアリス・ボナシオによれば、過去 5 年間、AI 研究は世界中で毎年 12.9% 増加しています。
今後 4 年以内に、中国は 2004 年の米国の 2 位を引き継いで、人工知能の世界最大の供給国になると予測されており、欧州の 1 位に急速に迫ってきています。 中国と米国に次いで、インドはAI研究成果で第3位の国である。
具体的には、AI倫理研究に制限のある7つの明確な研究領域がある。
– 検索と最適化
– ファジーシステム
– 自然言語処理と知識表現
– コンピュータビジョン
– 機械学習と確率的推論
– 計画と決定
– 神経ネットワーク
神経ネットワーク・機械学習・確率推論とコンピュータービジョンが最大の研究成長量を見せています。
AIは非常に重要かつ高度になっており、日本のベンチャーキャピタルは、人間よりも速く市場動向を予測する能力を持つAI取締役を指名した最初の企業として歴史を刻んでいます。
人工知能は、生活のあらゆる場面で当たり前になりつつある。例えば、自動運転車の未来、より正確な天気予報、あるいはより早い健康診断など、例を挙げればきりがない。
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より賢い未来
我々は第4次産業革命の頂点にいると言われている–これまでの3つとはまったく異なる革命である。 蒸気や水力、電気や組み立てライン、コンピュータ化から、今や人間であることの意味についての考え方に挑戦しています。
フォーブスによると、第四次産業革命は「サイバーフィジカルシステム、モノのインターネット、システムのインターネットの採用による、生活、仕事、相互関係の方法への飛躍的変化を説明する」ものだそうです。「工場や職場におけるよりスマートなテクノロジーや、相互作用し、生産チェーン全体を可視化し、自律的に意思決定を行うコネクテッド・マシンは、産業革命がビジネスにもたらす進歩のほんの一例に過ぎないのです。 第四次産業革命がもたらす最大の約束は、世界の人々の生活の質を向上させ、所得レベルを引き上げる可能性があることです。 私たちの職場や組織は、機械、人間が一緒に働き始め、接続されたデバイスを使用してサプライ チェーンや倉庫を強化することで、「より賢く」、より効率的になります。
Gigabit Magazineによると、AIでより賢い世界を作るには7段階あります：
1. ルールベース・システム – 毎日どこでも私たちを取り囲む国産アプリケーションとRPAソフトウェア
2. コンテキスト認識と保持 – 機械が使用し更新する情報体を構築するアルゴリズム。 例えば、チャットボットやロボアドバイザー。
3. 領域固有の専門知識 – 機械は、意思決定に到達するために、迅速に入手できるすべての情報アクセスのために、人間の能力を超えて拡張する特定の分野で専門知識を開発することができます。
4. 推論機械 – これらのアルゴリズムは「心の理論」、自身と他人に精神状態を属性するいくつかの能力を持っています。 彼らは信念、意図、知識の感覚を持っており、自分自身の論理がどのように機能するかを認識しています。 それゆえ、推論し、交渉し、人間や他の機械と相互作用する能力がある。 自己認識システム – AI分野で働く人々の目標は、人間のような知能を持つシステムを作成し開発することである。 現在、そのような証拠はありませんが、わずか 5 年でそうなると言う人もいれば、そのレベルの知能を達成できないかもしれないと考える人もいます。
6 人工超知能 – あらゆる分野で最も賢い人間を凌駕することができる AI アルゴリズムを開発すること。
7. シンギュラリティと超越 – ASI によって可能になった開発経路で、人間の能力の大幅な拡大につながる可能性がある。
今後 20 年間の AI の構想
2020-2025
– 最初の顧客との対話の 70% ～ 90% は、AI によって実施または管理される可能性が高い
– ファッション アイテムや消費財から製造装置まで、幅広い分野における製品開発が AI によってますます実施およびテストできるようになる
– 旅行から銀行までの分野で、個人が求める個人向けの商品やサービスの定義および設計ができるようになる。 このテクノロジーは、すべての政府機関および法制度に導入される可能性があります。
2026-2035
– 世界的に承認されたスマート暗号トークンは、単一のグローバルな交換媒体に向けて、不換通貨と一緒に受け入れられるかもしれない
– 人工知能は、あらゆる商業部門に浸透しているだろう
– AIの進化により、銀行や旅行代理店を含む完全自動の幅広いDAOビジネスの出現が見込まれるかもしれない。 科学的なブレークスルーにより、動物や生態系の人工知能を開発できる可能性がある
– 自己認識・自己複製するソフトウェアシステムやロボットの出現
– 人工一般知能を達成できる妥当な可能性がある
– 人工超知能を生み出す可能性もわずかにある
– この時間帯では特異点はまだ可能性が低いと言える。
ソース
について