人工知能（AI）の歴史：進化の歩みをたどる
人工知能（AI）は、今や私たちの生活やビジネスに欠かせない存在となりました。ChatGPTなどの生成AIの登場で注目が集まっていますが、AIの歴史は意外と長く、数十年にわたって試行錯誤と進化を重ねてきました。ここでは、AIの歴史を主要な時代に分けて紹介します。
1. AIの誕生（1950〜1960年代）
AIという概念は1950年代に生まれました。数学者アラン・チューリングは1950年、論文『計算する機械と知性』の中で、機械が人間のように思考できるかという問いを立て、「チューリング・テスト」を提案しました。これは「人間と区別がつかない受け答えができるかどうか」を測るテストです。
1956年、アメリカのダートマス大学で開催された「ダートマス会議」で、初めて“Artificial Intelligence（人工知能）”という言葉が公式に使われ、AI研究が学術分野としてスタートします。
2. 第一次AIブーム（1960〜1970年代）
この時期、AIは主にルールベースの「推論システム」として研究されました。専門知識を組み込んで問題解決する「エキスパートシステム」などが開発され、医療やチェス、数学問題の解決などに使われました。
しかし、当時のコンピューターの性能では複雑な現実の問題には対応できず、AIの成長は限界にぶつかります。過剰な期待と成果のギャップから、研究資金が削減される“AIの冬”が訪れました。
3. 第二次AIブーム（1980年代）
1980年代に入ると、再びAIが注目を集めます。理由は、ルールや知識を大量に組み込んだ「エキスパートシステム」の実用化が進んだことです。たとえば、医療診断や企業の意思決定支援などで活用されました。
しかし、知識の入力作業に膨大な労力が必要で、柔軟な判断ができないという限界が露呈。またしても期待が失望に変わり、再びAIの冬が訪れます。
4. 第三次AIブーム（2010年代〜）
2000年代後半から、AIは劇的な進化を遂げます。背景には以下の3つの要素があります。
- ビッグデータ：インターネットやスマートフォンにより、大量のデータが蓄積されるようになった
- 計算能力の向上：GPUなどのハードウェア進化により、高速な学習処理が可能になった
- 機械学習・ディープラーニングの進化：特に深層学習（ディープラーニング）は画像認識や音声認識で飛躍的な成果を上げた
Googleの画像認識や音声アシスタント、Amazonのレコメンド機能など、AIは日常生活に浸透していきます。
5. 生成AIの時代へ（2020年代〜）
近年、ChatGPTや画像生成AI（例：Midjourney、DALL·Eなど）の登場により、AIは「創造的なコンテンツを生み出す」段階に入りました。これまでのAIが「判断や分類」に強みを持っていたのに対し、生成AIは文章、画像、音楽、動画など、多彩なコンテンツを生み出せるのが特徴です。
AIは単なるツールから「共創のパートナー」へと変わりつつあり、教育、医療、エンタメ、ビジネスなど、あらゆる分野に革命をもたらしつつあります。
おわりに
AIの歴史は、何度もブームと失望を繰り返しながらも、着実に進化してきました。そして今、私たちはAIの新たな時代の入り口に立っています。過去の歩みを知ることは、これからAIとどう付き合うべきかを考えるヒントになるでしょう。
