AIブームは現在で3回目?衰退と流行を繰り返している理由!

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!

このコラムでは、過去のAIの歴史について紹介しています!
最近初めてAIと聞いた方は驚くかもしれません。実は過去から現在までにAIが流行したのは、現在で3回目になります。
過去いつ頃にAIが流行しており、なぜその流行が終わってしまったのか。なぜ3回目のAIブームが流行し始めたのかなどを紹介しています。

AIの歴史

過去から現在まで続いている3回のAIブーム
AIの歴史
時期背景特徴
第1次AIブーム1956年~1970年頃コンピュータができ始めた時推論と探索(探索・迷路・パズル)に関するブーム
第2次AIブーム1980年~1990年頃家庭にコンピュータが普及エキスパートシステムで専門家の知識をデータ化しようとブーム
第3次AIブーム2010年頃~ディープラーニングの開発様々なビジネスに活用しようとブーム
AIブームとその特徴

現在のAIブームは第3次AIブームと呼ばれており、3回目の流行になります。

過去AIが流行していましたが、それはまだ専門家だけでの狭い流行であり、専門家ではない人の中では知っている人も少ないと思います。

始めの第1次AIブームは、1956年ごろから始まりました。コンピュータが開発され始めた時に、コンピュータには限界がないと思って研究した人がいたのでしょう。主に簡単な迷路やパズルをコンピュータに解かせてみるといった内容で流行しています。

次の第2次AIブームは、1980年ごろから始まりました。一般の家庭にもコンピュータが普及し始め、コンピュータに興味を持つ専門家が増えたことから流行したのかもしれません。主にエキスパートシステムと呼ばれるシステムを用いて、専門家の知識をデータ化しようと流行しました。

そして、現在の第3次AIブームがやってきます。ここでは今ではよく聞くディープラーニングの開発をきっかけに、AIをビジネスに活用してよりビジネスを新しくしようと流行が始まっています。

しかし、過去何回もあったように第3次AIブームが終わり、AI氷河期が訪れた後に、第4次AIブームが来ることも考えられるかもしれません。

この章では簡単にAIブームの概要について紹介しました。

次の章からは、なぜ過去の第2次AIブームが終わってしまったのかという、過去のAIが抱えていた課題について紹介していきます。

第2次AIブームの始まり ~エキスパートシステムとは~

エキスパートシステム
エキスパートシステム

第2次AIブームで流行したAIは、極めて限定的な課題解決システムとして、電車の経路探索やかな漢字変換システム、エレベーターの制御、ゲーム等で利用されました。この第2次AIブームのキーワードは「エキスパートシステム」です。

エキスパートシステムとは、医者などの専門家の専門知識をもとに動作するコンピュータシステムのことを指します。使い方としては、専門家のかわりに医療など特定の分野に特化した知識をもとにコンピュータが判断を行うといった使い方です。

エキスパートシステムは、専門家の考え方を真似たものであり、具体的には判断能力と知識情報から成り立っています。

人間の考え方を真似た判断能力では、さまざまな役割を担いました。

  • 専門家の知識を収集する
  • 収取した知識を知識情報へ蓄積する
  • 蓄積した知識情報をもとに推論し、結論を導き出すここでいう

知識情報とは、「もし〇〇ならば、△△。」という形式で蓄積されている専門家の知識のことを指しています。

多くの企業がエキスパートシステムを導入するなど、エキスパートシステムは広く活用されるようになりました。

このエキスパートシステムを使って、流行したのが第2次AIブームです。

第2次AIブームの終わり ~エキスパートシステムの課題~

エキスパートシステムの限界
エキスパートシステムの限界

しかし、この第2次AIブームのAIには、重大な問題点が発覚しました。

  • 複雑な問題・例外への対応が壁
  • 技術的の不足
  • ハードウェアのパワー不足

エキスパートシステムが求められる業種や職種の領域はかなり複雑であり、専門家の知識にはお互い矛盾するものや定式化できないものも多く、その矛盾や例外も包括するような論理体系をコンピュータ上で再現するのは極めて難しいものです。

技術的な問題も大きな要因でした。第2次AIブームの1980年当時は、パーセプトロンを組み合わせた3層構造(入力、中間、出力、の3層)しか作れなかったため、人間の頭脳が行うような複雑な学習をコンピュータにさせることは出来ませんでした。

また、人間が教えたデータからコンピュータが自動的に特徴点を抽出できるほどには、ハードウェアのパワーもありませんでした。

そういった理由から、人間の枠を超えられないことによる様々な限界が発覚しエキスパートシステムを実動させても満足な結果が得られず、結果としてプロジェクトが中止になることも多くなりました。

こうして、十分な結果が出せないまま第2次AIブームは下火となり、1990年代以降はAI氷河期になってしまったのです。

第3次AIブームの始まり ~ディープラーニングの開発~

Googleの猫認識
Googleの猫認識

2010年代のGoogleの猫認識、AlphaGoのプロ棋士への勝利、IBMのWatsonなど、ディープラーニングを活用した事例が一気に台頭し、第3次AIブームが始まりました。

第3次AIブームには、大きく3つの背景があります。

  • 最新の機器やデータが出現した
  • 計算環境の機能向上や低価格化
  • ディープラーニングの開発

最新の危機やデータが出現した

データ流通量の爆発的拡大
データ流通量の爆発的拡大

スマートフォン、タブレット、センサーなど新しいデバイスが普及しました。また、政府情報や医療を含む多様な情報のデジタル化が進んでいます。

そういったことにより、「データ流通量の爆発的拡大」が発生しました。これは、データを使うAIにとって非常に有利な環境です。

米Ciscoによれば2015年から2020年にかけて5年間で約2.7倍ほど増加していくことを予想しています。

計算環境の機能向上や低価格化

計算環境の機能向上や低価格化
計算環境の機能向上や低価格化

コンピュータの計算能力が飛躍的に向上したことで、大量のデータを高速で処理することが可能になりました。AIは、使用するデータが大量であるほど、能力が向上します。そして、大量のデータを使うためには、高速かつ効率よく処理する計算能力が必要です。

ディープラーニングの開発

ディープラーニングの歴史
ディープラーニングの歴史

機械学習は、人間では到底処理できない量や複雑さを持つデータに対してルールやパターンを機械的に発見するための技術・手法です。

そのなかでも、ディープラーニングは特に複雑さを持つデータに対して、きわめて有効な手法として開発されました。

クイズや囲碁でAIが人間に勝ったのも、ディープラーニングが開発されたおかげです。

まとめ

現在は第3次AIブームがやってきたと言われており、ディープラーニングの開発をきっかけに、AIをビジネスに活用してよりビジネスを新しくしようと流行が始まっています。しかし、過去何回もあったように第3次AIブームが終わり、AI氷河期が訪れないとも言い切れません。

そのために、第3次AIブームではビジネス上の課題をAIを使って解決するということにチャレンジしています。このチャレンジが失敗しないために、私自身のAI知識・AI技術を高めることや、様々な人にAIの能力や限界を知ってもらう必要があると考えています。

ビジネス上で活用する際のAIが当たっている壁については、別のコラム「AIを使ったサービスがあまり増えていない原因3つ」で紹介していますので、良ければご覧ください!