連載最終回は今話題のAIです。スクラッチでもAIが利用できるので、触っていこうと思います。
とはいえ、AIを本格的に理解するには、大学や大学院程度の難解な高等数学の知識が必要になります。それはみなさんの将来に期待するとして、今回はそのさわりを紹介していきます。
AIの簡単な歴史
AIの歴史について、ChatGPTに聞いてみました。以下がその答えです。
単純パーセプトロン（1950年代）
AIの研究が始まったころに作られたのが **単純パーセプトロン** です。人間の脳にある「ニューロン（神経細胞）」の働きをまねして作られました。
例えば、
- 丸か三角かを見分ける
- 白か黒かを区別する
といった、とても簡単な判断ができました。しかし、複雑な問題を解くことは苦手でした。
多重パーセプトロン（1980年代〜）
研究者たちは、「もっとたくさんのニューロンを重ねれば賢くなるのでは？」と考えました。そこで生まれたのが多重パーセプトロンです。
単純パーセプトロンを何層も重ねることで、
- 手書き文字の認識
- 画像の分類
など、より複雑な問題を扱えるようになりました。ただし、当時のコンピュータの性能では十分に活用できませんでした。
機械学習（1990年代〜2000年代）
これまでは、人間がAIにルールを教えていましたが、機械学習では、「たくさんのデータからAI自身がルールを見つける」ようになりました。
例えば、
- たくさんの犬の写真を見せ
- AIが犬の特徴を学ぶ
ことで、新しい犬の写真も見分けられるようになりました。これによってAIの実用化が大きく進みました。
ディープラーニング（2010年代〜）
コンピュータが高性能になり、多重パーセプトロンをさらに大規模にしたディープラーニング（深層学習）が使えるようになりました。「ディープ（深い）」とは、ニューロンの層がたくさんあるという意味です。ディープラーニングによって、
- 顔認識
- 音声認識
- 自動翻訳
- 自動運転技術
などが大きく発展しました。
生成AI（2020年代〜）
そして近年世界中の大きな話題になっているのが生成AIです。これまでのAIは、「これは何ですか？」という問題に答えるのが得意でした。一方、生成AIは、「新しいものを作る」ことができます。例えば、
- 文章を書く
- 絵を描く
- 音楽を作る
- 動画を作る
ことができます。ChatGPTも生成AIの一つです。
まとめ
AIは、
- 単純パーセプトロンで「簡単な判断」ができるようになり、
- 多重パーセプトロンで「複雑な判断」ができるようになり、
- 機械学習で「データから学ぶ」ようになり、
- ディープラーニングで「人間に近い認識」ができるようになり、
- 生成AIで「文章や画像を作る」ことまでできるようになりました。
つまり、AIの歴史は。「判断するAI → 学ぶAI → 作り出すAI」へと進化してきた歴史だと言えます。
