― 人工知能の誕生から生成AI時代までの歴史 ―
AI（人工知能）は、ここ数年で突然現れた技術のように見える。
しかしその実態は、70年以上にわたる試行錯誤と挫折、そして思想の転換の積み重ねである。
本記事では、AIがどのような考え方で作られ、どこでつまずき、なぜ今の姿に至ったのかを、時代順に整理する。
1. 1950年代〜1960年代｜AI誕生期
「知能はルールで再現できる」という仮説
AIの出発点は、数学者 アラン・チューリング の問いにある。
機械は考えることができるのか。
この問いに対し、彼は「考えているかどうか」を直接問うのではなく、
人間と区別できない応答ができるかを基準とするチューリングテストを提案した。
1956年には ダートマス会議 が開かれ、
「Artificial Intelligence（人工知能）」という言葉が正式に使われるようになる。
当時の基本思想は明快だった。
- 思考とは論理の積み重ねである
- 論理はルールとして記述できる
- ならば、知能はプログラムで再現できる
この考えのもと、数学定理を証明するAIなどが作られ、
「人間の知能は近いうちに完全再現できる」という楽観論が広がった。
2. 1970年代〜1980年代｜最初のAI冬の時代
現実世界の複雑さに敗北する
理論上は可能に見えたAIだが、実社会で使おうとした瞬間に問題が露呈する。
- 例外が無限に存在する
- 暗黙知（常識）が記述できない
- ルールが増えすぎて管理不能になる
医療や製造業でエキスパートシステムが導入されたものの、
少し条件が変わるだけで正しく動かなくなるケースが続出した。
結果として「AIは思ったほど賢くない」という評価が定着し、
研究費や投資が急減する。
これが最初のAI冬の時代である。
3. 1990年代｜機械学習という転換点
「教える」のではなく「学ばせる」
ここでAI研究は、根本的な方向転換を行う。
人間がルールを書くのをやめ、
データから機械自身に学ばせる。
これが機械学習である。
1997年、IBM が開発した
Deep Blue がチェス世界王者を破った。
ただしこの勝利は、
- 完全情報ゲームであること
- 圧倒的な計算能力を使えること
という条件付きだった。
汎用的な知能には、まだ距離があった。
4. 2000年代｜データと計算力の時代
知能は「量」で進化し始める
2000年代に入り、AIを取り巻く環境が激変する。
- インターネットによるデータ爆発
- GPUによる並列計算の普及
- ストレージコストの低下
これにより、「大量の正解データを使った学習」が現実的になる。
AIは賢くなったというより、
経験を大量に積める存在へと変化していった。
5. 2010年代｜ディープラーニング革命
特徴を教えなくてよくなった
2012年、画像認識コンテストImageNetで
ジェフリー・ヒントン らの手法が圧勝する。
従来との決定的な違いはここにある。
- 人間が「重要な特徴」を指定しない
- ニューラルネットワークが自動で発見する
この技術はディープラーニングと呼ばれ、
音声認識、画像認識、翻訳精度を一気に押し上げた。
2016年には AlphaGo が囲碁世界王者に勝利し、
「直感やセンスもAIが扱える」という認識が広がる。
6. 2020年代｜生成AIの登場
理解していないのに、使える知能
現在のAIを象徴するのが、生成AIである。
- 文章を生成する
- 画像を生成する
- 音楽やコードを生成する
大規模言語モデル（LLM）は、
意味を「理解」しているわけではない。
それでも、
- 自然な文章
- 文脈を保った応答
- 実務で使える精度
を実現している。
これは人類史上初めての、
考えてはいないが、役に立つ知能
と言える存在である。
7. 現在のAIはどこまで到達したのか
現在のAIは以下の特徴を持つ。
- 自己意識：存在しない
- 意図や感情：持たない
- 作業能力：人間を大きく補完する
AIは「人間に近づいた」のではなく、
人間とは異なる形で有能な知能になった。
まとめ
AIは進化したが、人間にはなっていない
AIの歴史を振り返ると、進歩の本質は一貫している。
- ルールで作ろうとして失敗した
- 経験で学ばせることで前進した
- 計算力とデータで飛躍した
現在のAIは、知性の模倣装置として非常に洗練されている。
しかしそれは「心」や「理解」を持つ存在ではない。
これからの課題は、
AIを人間に近づけることではなく、
人間社会に安全かつ有効に組み込むことにある。
AIの進化は、技術の問題であると同時に、
人間側の使い方の問題でもある。
ここから先の未来は、
技術ではなく選択の歴史になるだろう。
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