AIの歴史
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、人工知能(AI)の歴史とその定義に関する議論が展開されています。AIは、単純な計算から論理的思考に至るまでの様々な機能を持つコンピュータープログラムやシステムの総称です。1956年に「人工知能」という言葉が命名された背景と、その後の3つの時代区分について説明されています。1次は水論探索の時代、2次は知識の時代、そして現在の3次はディープラーニングを中心とした機械学習が主流となっている時代です。また、チューニングテストや中国の部屋の例え話も紹介され、AIが持つ機能と限界についても触れられています。
Takeaways
- 🧠 人工知能は、知的な機械、特に高度なコンピュータープログラムを作り出す科学技術または人間知能を模倣する能力を指す。
- 🤖 人工知能のイメージは、映画やアニメなどのメディアから来ており、多くの人がそれについて異なるイメージを持つ。
- 🔍 学術的な人工知能の定義は明確ではなく、研究者によって異なる見解を持つ状況が存在する。
- 🏛️ 人工知能の分野は機械学習、パターン認識、自然言語処理など多岐にわたり、複合的な技術を用いる。
- 🤔 人工知能の定義が明確にできない理由として、真の人工知能が存在しないこと、人間の知能の定義が不明確であること、また人工知能が複数の分野と関連していることがある。
- 🗣️ チューニングテストは、人工知能が人間と区別されるかどうかを判断するテストであり、会話の中で人間とコンピューターを区別できなければ知能があるとされる。
- 📚 チューニングテストに対する批判として、中国の部屋の例え話が挙げられており、応答が機械的であるからといって真に理解しているとは限らないという反論がある。
- 📈 第1次人工知能ブームは、1950年代後半から1960年代にかけてのコンピューターによる水論や探索が可能となり、特定の問題に対して解決策を提示できるようになったことで起こった。
- 📉 第1次ブームの終焉は、機械翻訳の失敗やルールとゴールが明確でない現実の問題に対する限界が明らかになり、終焉した。
- 💡 第2次人工知能ブームは、1980年代に知識をコンピューターに与えることで人工知能が実用化され、エクスパートシステムが登場したことで起こった。
- 📊 第3次人工知能ブームは、2000年代から現在にかけてのビッグデータの利用と機械学習の進歩、特にディープラーニングの登場によって起こった。
Q & A
人工知能の一般的なイメージとはどのようなものでしょうか?
-一般的な人工知能のイメージとしては、映画「2001年宇宙の奥の何か」のHAL9000のようなものや、漫画「鉄腕アトム」のアトムなどが挙げられます。
学術的な人工知能の定義はどのようになっていますか?
-現在の人工知能の定義は明確ではありませんが、ざっくりとまとめると、人工知能は知能的な機械、特に知能的なコンピュータープログラムを作る科学と技術、または人間の知能を模倣する機能を持つと言えます。
人工知能の定義が明確にできない理由は何ですか?
-人工知能の定義が明確にできない理由としては、真の人工知能が存在しないこと、人間の知能自体が定義されていないこと、また人工知能は複数の分野と関連している曖昧で複雑な学問分野であることが挙げられます。
チューニングテストとはどのようなものですか?
-チューニングテストは1950年にアラン・チューリングが考えた、機械が知能を持っているかを判断するためのテストです。ユーザーと機械が会話し、ユーザーが会話相手が人間であると勘違いできれば、その機械は知能を持っているとされます。
中国の部屋という例え話とはどのようなものですか?
-中国の部屋という例え話は、哲学者ジョン・サルが提唱し、チューニングテストに対する批判として使われます。英語しか分からない人が中国語の文字を置き換えることで中国語の受け答えができるが、実際に中国語を理解しているわけではない、ということを意味しています。
人工知能の分野にはどのようなものがありますか?
-人工知能の分野には、機械学習、パターン認識、自然言語処理、画像処理、ヒューマンインターフェイス、ニューラルネットワーク、進化計算、ゲーム、データマイニング、ロボティックス、音声認識などがあります。
人工知能という言葉はいつどこで命名されたとされていますか?
-人工知能という言葉は1956年のダ트マス会議で、計算機科学者のジョン・マッシが命名されたと言われています。
第1次人工知能ブームの特徴は何ですか?
-第1次人工知能ブームは1950年代後半から1960年代にかけてで、論理や探索が可能となり、特定の問題に対して答えを提示できるようになりました。しかし、現実的な問題を解くことができないなどの限界が発見され、終焉してしまいました。
エクスパートシステムとはどのようなものですか?
-エクスパートシステムとは、特定の分野の知識を取り組んだ上で、その分野の専門家のように振る舞うプログラムのことです。医療分野においては、特定の病気の患者データを入力すると治療法と薬の処方を教えてくれるシステムがあります。
第2次人工知能ブームの特徴は何ですか?
-第2次人工知能ブームは1980年代に起こり、コンピューターに知識を与えることで人工知能が実用可能なレベルになったとされています。エクスパートシステムが登場し、実用性があったものの、全ての情報を記述できないという問題が現れ、終焉しました。
現在の第3次人工知能ブームの特徴は何ですか?
-現在の第3次人工知能ブームは2000年代から現在で、ビッグデータの利用や機械学習の進歩により、人工知能が知識を自ら獲得する時代となっています。ディープラーニングやニューラルネットワークを用いた技術が主流となっています。
Outlines
🤖 人工知能の定義と歴史の紹介
第1段落では、人工知能(AI)の定義と歴史について話されています。一般的な人々のイメージと学術的な定義の違いが説明されており、人工知能は知的な機械や特に地的なコンピュータープログラムを作る科学技術、または人間知能を模倣する能力と定義されています。また、人工知能の定義が明確でない理由として、真の人工知能が存在しないこと、人間の知能の定義が不明確であること、そして人工知能が複数の分野にまたがる曖昧で複雑な学問分野であることが挙げられます。チューニングテストについても紹介されており、人工知能が人間のように振る舞うかどうかを判断するテストとして知られています。
📚 チューニングテストと哲学者の批判
第2段落では、チューニングテストの詳細と哲学者ジョンサルの批判が説明されています。チューニングテストは、人間とコンピューターのどちらが知能を持っているかを判断するためのテストであり、会話の中でテスト者がどちらが人間であるかを区別できなければ、コンピューターは知能を持っているとされるとされています。ジョンサルは「中国の部屋」という例え話を通じて、チューニングテストには限界があり、機械が答えを返す能力があるからといって本当に理解しているわけではないと批判しています。
📈 人工知能の歴史の流れ
第3段落では、人工知能の歴史が紹介されています。1956年のダトマーズ会議でAIという言葉が命名された経緯や、初期の人工知能プログラム「ロジスティクス」の開発が語られています。また、1950年代後半から1960年代にかけては、水論や探索が可能となり、特定の問題に対して解決策を提示できるようになったとされています。しかし、現実社会の問題には適用が難しく、1965年に機械翻訳の限界が報告されたことも触れられています。その後、1980年代にエクスパートシステムが登場し、人工知能の実用化が進みました。
🚀 現代の人工知能と機械学習の進歩
第4段落では、現代の人工知能と機械学習の進歩について説明されています。2000年代からビッグデータの活用により、人工知能は自ら知識を獲得する能力を持つようになりました。特にニューラルネットワークの進歩が注目されており、ディープラーニング技術が人工知能の研究と実用化の鍵となっているとされています。現在は人工知能が人間を超える事例が多く現れており、人工知能の話題は世间で盛り上がっていますが、その定義は依然として明確ではありません。
Mindmap
Keywords
💡人工知能
💡チューニングテスト
💡中国の部屋
💡機械学習
💡ニューラルネットワーク
💡エクスパートシステム
💡ビッグデータ
💡ディープラーニング
💡AI
💡知識獲得
Highlights
富山大学の研究者が人工知能の歴史と定義について話す
人工知能の一般的なイメージは映画や漫画に登場するもの
学術的な人工知能の定義は明確ではないという状況
人工知能は知的なコンピュータープログラムを作る科学技術または人間の知能を模倣するもの
人工知能の定義が明確にできない理由はいくつか考えられる
チューニングテストが人工知能を判断する基準として提案された
チューニングテストには哲学者ジョンサルが批判を唱えている
人工知能の分野は機械学習、パターン認識、自然言語処理など
人工知能の歴史は1956年のダラス会議で始まったとされる
第1次人工知能ブームでは水論や探索が可能となり特定の問題に対して答えを提示できた
1960年代には機械翻訳が注目されたが限界も明らかになり終焉した
第2次人工知能ブームではエクスパートシステムが登場し実用化された
エクスパートシステムでは全ての情報を記述できない問題があった
第3次人工知能ブームはビッグデータと機械学習が主流
ディープラーニングが人工知能の研究を進める重要な要素となった
人工知能が人間を超える事例が多く現れている
Transcripts
皆さんこんにちは富山大学人工地の研究室
のこですよろしくお願いし
ますただいまよりえ人工知能の歴史につい
てえお話をえさせていただき
ます初めにえ人工知能の定金などま人工
知能番についてお話しますそしててえ人工
知能の歴史をえ簡単に紹介し
ますまずはえ人語地のとはについてです皆
さんはま人工地のと言われてえどんなもの
を想像します
か例えばま映画2001年宇宙の度の
9000のようなものでしょう
かそれとも漫画鉄板アトムのアトム
でしょう
かままだはアニメ工学気動大のえ立ちまこ
のようなものかもしれませ
んその他にもターミネーターなどま人工
知能と言われるものはねまそ画像区の作品
に登場し
ますいずれにせよま一般的な人工知能の
イメージは捜索の中でえ出てくるものの
イメージが強い
でしょうでは学術的な人工知能の定義は
どんなものでしょう
か実はま現在の人工知能の定義は明確に
これと言えるものはありませんま研究者に
よって異なってるという状況
です例えばある人はま人工知能は人工的に
作った知的なフルマをするためのシステム
であるといい別の人はま人工知能は人工的
に作られた人間のような知能内子はそれを
作る技術であると言い
ます様々な定義があるのですがまそれなを
ざっくりとえまとめると人工知能は知的な
機械特に地的なコンピュータープログラム
を作る科学と技術であるもしくは人知のは
人間の知能を無法する機会であると言え
ますではなぜ人工知能の定義ははっきりと
しないの
かその理由はまいくつかえ考えられ
ますまず1番に誰もが納得する真の人口
知能が存在しないということ
ですもしそれが存在していればまその人工
知能をま定義にすればいいのですかま
そんなものはありませ
ん次に地の時代の定義がはきにしないと
いうこと
ですま人間の知能が定義されていないのに
人口的な知能もまだ定義できるわけがあり
ませ
んそしてえ最後に神行知のはは複数の分野
とま近接した曖昧で復興的な学問分野で
あるということ
ですま現在のま人工知能を形作ってる分野
は機械学習パターン認識技術自然言語処理
など先に渡りますこれなの技術を複合して
使っているため一にえ人工知能と言っても
それぞれの人工知能によって使用される
技術がまバラバラになっているということ
ですここでえ少し知能についてえ考える
ために有名なチューニングテストについて
話していき
ますチューニングテストはま1950年に
アナンチューニングがま考えた機械が治療
を持ってるかを判断するための一案です
これはまユーザーと機械がテストモ1列で
会話した際にユーザーに会話相手が人間で
あると勘違いさせることができればまその
機会は知能を持っているとして良いといっ
たもの
ですま実験としてはえこんな感じ
です2台のディスプレイの前にテストを
する人がいます
ます1台のディスプレイにはま隠れている
別の人がもう1台のもう1体はね人間を
真似ようにえ作られたコンピューターがま
けした結果がまそれぞれえ出てき
ますまテストをする人はまどんな質問をし
ても良いとし
ます例えばま死をえ作らせたり音楽の感想
を聞きます
またコンピューターも人間をえ慣れる努力
もし
ます例えばわざと計算を計算にま時間を
かけたり待ちたりし
ますまこうしてテストをする人がまどちら
が人間でどちらがコンピューターが分から
なければまこのコンピューターには治が
あるとするのがまチューニングテスト
です
まこのチューニングテストに対してえ哲学
者のジョンサルが中国の部屋といというま
例え話でえ反応しまし
たまその例え話はねま英語しか分からない
人が部屋にいるとし
ますその部屋にはま中国語が分からなくて
も中国語の文字を書いてある通りに
置き換えるとま中国語の受け答えがでてき
てしまう完璧なえマリアルがあり
ますつまりえこの部屋の人はね英語しか
分かりませんがま中国語の質問に中国語で
え答えることができ
ますまということはま中国語の受け答えが
できるだけではま中国語が分かるとは限ら
ないことになり
ます同様にまるで一能があるような答をき
答えができるかを調べるという
チューニングテストに合格してもま本当に
治療があるかがま分からないという反論
ですまチューニングテストはねに金行知能
が持つ機能によってえ知能の有を安定し
ますまこれではま機械はまほとんどま機能
を持つのでま知能があると言えてしまい
ますま一方でえそのの批判もえ思考試験に
過ぎないのでま実際に反応の内容を実現
しようとしても問題が発生するのでまたと
であるとも言いきれませ
んま結論としてはねえ月並みな言い方です
か知能の定義はね難しいのでま人工知能の
定義もできないというものにになり
ますまだま人工地のはね様々な技術から
成り立っています基層研究からま応用研究
まで色々な技術が利用されてい
ますま主な研究分野として水論知識表見
機械学習探索完成処理画像処理自然現行
処理まヒューマンインターフェイス
ニューラルネットワーク進化計算まゲム
データマイニングロボティックス音声商人
があり
ますまここにあるものだけではなく他にも
まだまだあり
ますまこのように分野が異なってるため
人工知能の定義をま決定するのは難しいの
です続いてえ人知能の歴史についてえ簡単
に話していき
ますまず始めにえ人工知能という言葉に
ついて
ですこの人工地のまAI
アーティフィシャルインテリジェンスと
いう言葉はね1956年にえダスト
マースま会議において計算機科学者の
ジョンマシが命名したと言われてい
ますま会議とというとま何かを決めるため
の話し合いのように聞こえますかまこれは
ね社会の研究成果を発表し合う研究発表会
のこと
ですま正式にはね人工知能に関するえダト
マースの画き研究会と呼びここで初めて
人工知能という言葉がまジョンマシによっ
て使われまし
たま現在の学会の国際会議のようにま全
参加者が一同に集まるのではなく各参加者
がま参加者がま各期の色々な時期に1週間
程度ワークショップに参加する形式で行わ
れまし
たここでアレンニューウェルとハーバート
サイモンは初めての人工知能プログラムと
言われるノス
えセニオストのデモンストレーションを
行いまし
たこれはま有名な数学の本数学言論の定理
をま色々な行をえちみつぶしに
組み合わせることでえ証明することができ
まし
たこれはねえコンピューターが取得演算
などの数値計算しかできなかったもので
あった当時ではま画期的なことでし
たまちなみにえ人工知能という言葉では
なく神号地のの概念自体はま1947年の
ロンドン数学学会での講義にてえアノン
チューニングによって提唱されたとえされ
てい
ますそしてえ同地期にえ第1次え人工地の
文部が起こりまし
たこれは1950年代後半から1960
年代にえコンビタによる水論や探索が可能
となり特定の問題に対して会を提示できる
ようになったことで文が起こりまし
た冷戦からの米国ではま自然現行所にに
よるま機械翻訳はま特に注力されまし
たま水論と探索とはまルールとゴールが
明確な問題に対してま決められたルールの
中で最短最適の解をま探索するというもの
でというものでま問題例としてはね迷路や
チェーズなどがあげられ
ますましかしえルールとゴールが明確な
問題つまりトルプロムというのはま現実に
はねあれえない問題が多いのですまいくら
この迷路のようなトイプロロムがま解けて
もま様々な要因がえ絡み合ってるようなま
現実社会の課題を解くことはねえできない
ことがま研究の結果明らかになりまし
たまだまあ1965年に機械翻訳はダメで
あるという趣旨のあアパレポートという
ものがえ出されました
その中にある一年としてはね肉体はいつか
滅びるがま精神はま永遠という聖書の育を
ま英語からロシア語に機械翻訳しその結果
をロシア校から英語にま再翻訳した
ところオはま美味しいか肉はくるという
文章になったのですこれはね精神を意味
するスプリッツを上流集を意味する
スプリッツに誤訳したためであると考え
られ
ますまこういった問題点からま文が終焉し
てきまし
た少ししてえ第2次人工地の部分が起こり
まし
たこれは1980年代にコンピューターに
知識をを与えることでま人工知能が実用
可能な水準になったため文が起こったの
ですここで知識とはまコンピューターが
水論するために必要な様々な情報をま
コンピューターが認識できる形でえ記述し
たもの
ですまここではま多数のエクスパート
システムが生み出されまし
たまエクスパートシステムとはま分野の
知識を取り組んだ上で水論することでえ
その分野の専門家のように振舞振る舞う
プログラムのこと
ですまエクスパートシステムの名としては
ま医療分野において特定分野の病気の患者
のデータをコンピューターに入力すると
治療法と薬の処方線を教えてくれる
システムがありました
まこのシステムもね新前の医者よりも診断
成績がま良かったのですまこのようにえ
実用にたのものができたので一気にえ開発
が進みまし
たましかしエクスパートシステムではね
システムが必要とするスペルの情報につい
て人がコンピューターが2回できるように
内容を記述する必要があるの
ですま世にある情報全てをコンピューター
が理解できるように記述して用意すること
は困難
ですまだそれなの情報をどう表現すれば
いいのかがま分からないという問題があり
文がえ終焉しまし
たそしてえ第3次人工地の文ですま
2000年代から現在まビッグデータと
呼ばれてるような大量のデータが用いる
ことで人工地の自身が知識を書こする機械
学習がま実用化されたためま文が起こり
まし
たこの機械学習で使用された技術はね第2
次人工治療部分の中に注目された
ニューラルネットワ
ですまニューラルネットワークとはま人間
の脳の神経細胞に近い仕組みを
コンピューターで作るとローと同じような
ことができるのではないかという発想から
生まれまし
たなぜま今流行ってるのかかというとま第
2次人工知能文事のえコンピューターの
能力ではねコンピューターあニューラル
ネットワークでえ脳の神経回路の階層構造
をま稀ようとしてもま三相程度しか
シミュレーションできなかったの
です
ましかしま202000年代半ばになると
まコンピューターの性能向上と請求技術の
工夫をとにまニナルネットワークの階層を
ま4層5層と増やすことによりにま制度の
高い機械学習のちにえ成功しまし
たニューラルネットワークの改造をま
増やすことによってまエクスパート
システムにおいて人間が決定していた特徴
量をまコンピューターが自動的に見つける
ことができるようになりまし
たまこの知識をま定義する要素つまり特徴
量をま人工知能が自ら習得するディープ
ラーニングつまり深層学習の研究がま今の
第3次え人工知能文のきっかけとになった
ん
ですま以上がえま人工地のの現在までの
簡単な歴史
ですままとめですま現在人工知能がま世間
でえ話題になっていますしかしま人工知能
の定義は明確に決まっていませんなぜかと
いうとま知能の定義がまできないからです
ましかし人工知能ざっくりというとま人間
の知能を無法する機会です
まそんな人工知能の歴史についてま第1次
人工治療分もね水論探索の時代でしたま当
プログラムや機械翻訳がなどがま終了でし
たしかしま現実的な問題を解くことができ
ないなどま様々な限界が発見されえ文は
終焉してしまいまし
た続いて第2次人工知能文ですこれはね
知識の時代でまエクスパートシステムが
収入でしたこれはま実用性はまあったの
ですがま全ての情報を記述できないなどの
ま知識をの記述に関する問題が現れま文は
終焉しまし
たそしてま現在の第3次人工地の文です
これはま知識の獲得の時代でティープ
ラーニングを初めとした機械学習が主流
ですま人工知能が人間を超える事例がま
多く現れてい
ます
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