最も高度で複雑な AI テクノロジーの開発競争は最近始まったばかりですが、AI と機械学習は消費者が思っているよりも古くから存在しています。人工知能技術はさまざまな業界で重要な役割を果たしています。とりわけヘルスケア、国家安全保障、物流、金融、小売などの分野で研究開発を加速させています。
人工知能には豊かで複雑な歴史があります。今日の最も複雑な AI モデルを形成する最も注目すべき開発のいくつかを以下に示します。確認する 人工知能に関するよくある通説ですが、真実ではありません.
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1300–1900: 人工知能のルーツをたどる
コンピューターは 1970 年代半ばに登場しましたが、人工知能への最初の言及は中世後期に遡る歴史家もいます。当時の科学者は、将来の技術革新についてよく考えていました。もちろん、彼らにはアイデアを具体化するための技術的リソースやスキルが不足していました。
- 1305: カタルーニャの神学者で神秘家ラモン・リュルは、13 世紀初頭に『アルス・マグナ』という本を書きました。論理的な宗教間の対話の機械的テクニックを詳細に説明します。アルス マグナの最後のセクション「偉大にして最後の芸術」では、既存の情報から命題を導き出すスキームが説明されています。これは人工知能を訓練するのと似ています。
- 1666: ゴットフリート・ライプニッツ著『統合芸術論』は、『アルス・マグナ』からインスピレーションを得ています。これは対話を説明し、分析を容易にするために最も単純な形式に分解する機械的な図です。これらの細分化された式は、AI 開発者が使用するデータセットに似ています。
- 1726：エンジンを提供するジョナサン・スウィフトによる「ガリバー旅行記（世界のいくつかの遠隔仮想国への旅行形式の小説）」。これは、論理的で相互的な単語の組み合わせを生成する想像力豊かなデバイスであり、「最も無知な人」でもさまざまなトピックに関する科学記事を書くことができます。生成 AI はまさにこの機能を実行します。
- 1854：英国の数学者ジョージ・ブールは、論理的思考を算術に例えました。人間は事前に定義された方程式を通じて仮説を立て、問題を分析できると彼は主張します。偶然にも、生成 AI は複雑なアルゴリズムを使用して出力を生成します。
AI のルーツを調査する最初の期間は長い期間をカバーしますが、重要な瞬間がいくつかあります。
1900 ～ 1950 年: 現代人工知能の夜明け
この期間に技術開発は加速しました。情報技術リソースへのアクセスは、研究者が理論、想像上の概念、推測を具体化するのに役立ちました。彼らはサイバネティクスの基礎を築いていました。
- 1914スペインの土木技術者レオナルド・トーレス・イ・ケベドは、チェスプレイヤーを意味する「アゲドリケタ」を作成し、人間の助けなしでチェスをプレイできる最初の機械の 1 つと考えられています。これは自動化の初期の使用です。チェスのプレイヤーは、相手プレイヤーの同僚であるラガシュのルークとキングを使用してゲーム終了の動きをします。
- 1943: Walter Bates と Warren McCulloch は、生物学的ニューロンの数学的およびコンピューター モデルを開発しました。単純な論理関数を実行します。研究者たちはこのアルゴリズムを何十年も参照し続け、今日のニューラル ネットワークとディープ ラーニング技術を可能にします。
- 1950アラン・チューリングは『コンピューティング・マシンとインテリジェンス』を出版しました。人工知能という用語を彼が作ったわけではありませんが、これは人工知能について述べた彼の最初の論文です。彼はそれらを「マシン」や「コンピューティングマシン」と呼びました。彼の論文における問題のある記述は主に機械の知能と論理的推論について論じたものでした。
- 1950: アラン・チューリングはチューリング・テストを公式に出版しました。これは、AI システムの精度をテストするために最初で最も広く使用されている尋問方法の 1 つです。
現代の AI 合成の夜明けは、アラン チューリングの論文と、「機械は本当に考えることができるのか?」という質問に答えようとするチューリング テストによって築かれました。
1951 ～ 2000 年: 人工知能テクノロジーの用途を探る
「人工知能」という用語はこの時期に作られました。 AI の基礎を築いた後、研究者はユースケースの探索を開始しました。さまざまな分野がそれを試みました。この技術はまだ商業的に利用可能ではなく、研究者たちは医療、産業、物流用途に焦点を当てていました。
- 1956：アラン・チューリングやジョン・フォン・ノイマンのような科学者は、論理的思考と機械を統合する方法をすでに模索していました。しかし、人工知能という用語は、1956 年にジョン マッカーシーによって初めて造られました。この用語は、マッカーシー、クロード シャノン、ナサニエル ロチェスター、マービン ミンスキーによって作成された縦断的研究提案の中で初めて登場しました。
- 1966: チャールズ ローゼンはスタンフォード研究所のためにロボット シェーキーを作りました。これはおそらく、単純なタスクを実行し、パターンを認識し、経路を決定できる最初の「インテリジェントな」ロボットです。
- 1997: IBM は、スーパーコンピューターを利用したチェスプレイ システム、ディープ ブルーを構築しました。彼は単独で完全なゲームをプレイして勝利した最初のオートチェスプレイヤーです。さらに、世界クラスのチェスのグランドマスターもデモンストレーションに参加しました。
人工知能の歴史の中期には、最も重要な瞬間の 1 つである「人工知能」という用語が誕生しました。
2001 ～ 2010 年: 人工知能を最新テクノロジーに統合
消費者は、生活をより便利にする革新的で先駆的なテクノロジーにアクセスできます。彼らはこれらの新しいツールをゆっくりと採用してきました。 iPod がソニーのウォークマンに取って代わり、ゲーム機がボードゲームの商業化を排除し、ウィキペディアがブリタニカ百科事典を引き継ぎました。
- 2001：ASIMOはホンダが開発しました。それは人工知能によって駆動され、人間と同じ速さで歩く二足歩行のヒューマノイドです。しかし、ASIMO は商業的に販売されることはなく、ホンダは主にナビゲーション、機械学習、ロボット研究のプラットフォームとして使用していました。
- 2002: iRobot は床掃除ロボットを発売しました。このツールの機能はシンプルですが、以前のツールが使用していたものよりも複雑な高度なアルゴリズムを備えています。
- 2006: チューリングセンターの研究者ミシェル・パンコウ、オーレン・エツィオーニ、マイケル・カファレラは、機械読み取りに関する独創的な研究を発表しました。テキストを独立して理解するシステムの能力を決定します。
- 2008: Google が音声認識に対応した iOS アプリをリリースしました。以前の製品の精度が 92% であったのに対し、この製品は 80% という驚異的な精度を実現しました。
- 2009: Google は、2014 年に最初の州全体の自動運転テストに合格するまで、XNUMX 年間かけて自動運転車を開発しました。その後、競合他社は自動運転車を人工知能で強化しました。
興味深いことに、この期間にはここ数十年で最も人気のあるテクノロジーがいくつか含まれていましたが、AI はほとんどの消費者にとって正確には注目されておらず、Siri や Alexa などのパーソナル アシスタントやホーム アシスタントが登場したのは次の期間のみでした。
2011 ～ 2020 年: 人工知能に基づくアプリケーションの普及と開発
企業はこの時期に、安定した AI ベースのソリューションの開発を開始しました。人工知能を、仮想アシスタント アプリケーション、文法チェッカー、ラップトップ、スマートフォン、拡張現実アプリケーションなどの多くのソフトウェアおよびハードウェア システムに統合しました。
- 2011IBM は、質問に答えるコンピューター システムである Watson を開発しました。同社は、その能力を証明するために、元 Jeopardy チャンピオン 2 名とそれを戦わせ、Watson のコンピューターが勝利しました。
- 2011: Apple が Siri をリリースしました。これは、iPhone 所有者が今でも定期的に使用している最先端の AI ベースの仮想アシスタントです。
- 2012: トロント大学の研究者は、精度 84% の大規模視覚認識システムを開発しました。古いモデルのエラー率は 25% であることに注意してください。
- 2016: 囲碁世界チャンピオンのイ・セドルは、Google DeepMind によって訓練された囲碁コンピューター システムである AlphaGo と 5 つの対局を行いました。李さんは４回負けた。このデモンストレーションは、適切にトレーニングされた AI システムが、その分野で最も熟練した専門家をも上回るパフォーマンスを発揮することを証明しています。
- 2018OpenAI は、GPT ファミリの最初の言語モデルである GPT-1 を開発しました。開発者はトレーニングに BookCorpus データセットを使用しました。モデルは一般知識の質問に答え、自然言語を使用できます。
この期間、視覚認識ツールや音声認識ツールが (ほとんどの消費者にとって) まだ開発されていなかったにもかかわらず、多くの消費者はそれと気づかずに AI アプリケーションを使用していました。 10 年代の終わりに向けて、人工知能の開発は大幅に進歩しましたが、その後に起こるほど劇的ではありませんでした。確認する 政府が AI ツールを規制する方法.
2021 年から現在まで: テクノロジーの先駆者が AI の偉大な競争に乗り出す
人工知能の偉大な競争が始まった。開発者は言語モデルを継続的にリリースしており、企業は AI を自社の製品に統合する方法を模索しています。このままでは、ほぼすべての消費者向け製品に AI コンポーネントが組み込まれることになります。
- 2022: OpenAI は ChatGPT モデルで画期的な進歩を遂げました。これは、3.5 年に開発された GPT モデルの反復である GPT-2018 を搭載した高度な AI チャットボットです。開発者は、トレーニング中に 300 億語を入力しました。
- 2023：他の世界的なテクノロジー企業もこれに追随しました。 Google は Gemini モデルをリリースし、Microsoft は Bing Chat モデルをリリースし、Meta は LLaMA と呼ばれるオープンソース言語モデルを開発し、OpenAI は以前のモデルからアップグレードされた GPT-4 モデルをリリースしました。
他にも、使用または開発中の AI Web アプリケーションや AI ベースの健康アプリケーションが多数あり、近い将来さらに多くのアプリケーションが登場する予定です。確認する 人類は人工知能のせいで滅亡の危機に瀕しています – どうすればそれを阻止できるでしょうか?
人工知能は未来をどのように形作るか
AI テクノロジーは単なるチャットボットや画像ジェネレーターを超えています。グローバルセキュリティからコンシューマーテクノロジーまで、さまざまな分野の進歩に貢献します。あなたが思っているよりも多くの方法で AI の恩恵を受けています。したがって、公的に利用可能な AI システムを拒否するのではなく、自分でその使用方法を学びましょう。
ChatGPT や Bing Chat などのシンプルな AI ツールを使用して検索を開始します。ぜひ日常生活に取り入れてみてはいかがでしょうか。強力な言語モデルにより、難しいメールを作成し、SEO キーワードを調査し、数学の問題を解決し、一般知識の質問に答えることができます。閲覧できるようになりました AI チャットボットの精度をテストする際に考慮すべき重要な要素.
