はじめに
今回は、AIに関して
どんな歴史があり、
社会や人類と
どう関わり、
今後、
どう関わって
いくのかを
「生成AIの正体➀」
と
「生成AIの正体➁」
という
2パターンで記した。
どちらでも構わない
ので、読者には、
自由に選んで
読んで貰いたい。
AIを巡る主な出来事
AIの歴史は、
1940年代に遡る。
➀1946年
アメリカで
世界初の
コンピューター
「ENIAC」
が、完成する。
これは、
AI研究の基盤
となる
計算能力を
提供した。
➁1956年
ダートマス会議で
「人工知能(AI)」
という言葉が
正式に提唱される。
この会議には、
ジョン・マッカーシー、
マービン・ミンスキー
など、
後のAI研究を
牽引する人物が
集まった。
③1972年
アメリカで
診断支援AI
「MYCIN」
が、登場する。
これは、
医療分野における
AIの応用例として
注目された。
④1997年
IBMの
コンピューター
「ディープ・ブルー」
が、チェスの世界
チャンピオン、
ガルリ・カスパロフに
勝利した。
これは、
AIの能力の高さを
世界に示す出来事
となる。
⑤2000年代
Googleが
自動運転車の
開発に着手した。
AIが現実世界の
問題解決に
役立つことが
期待される
ようになる。
⑥2016年
Google傘下の
AI囲碁ソフト
「AlphaGo」
が、囲碁の
世界トップ
プロ棋士に
勝利した。
これは、
AIの学習能力が
人間を超える
可能性を示唆した。
⑦ 2022年
OpenAIが生成AI
「Chat GPT」
を、公開した。
これは、
自然な
文章生成能力を
持つAIとして、
社会に大きな
インパクトを
与えた。
⑧2024年
人工ニューラル
ネットワークの
研究者が
ノーベル
物理学賞を、
タンパク質の
立体構造予測
AIの開発者が
ノーベル
化学賞を
受賞した。
AI研究が
科学分野にも
貢献している
事が示された。
飛躍的な進展を支えた技術
AIの進化は、
様々な技術
によって
支えられて
いる。
➀ ニューラル
ネットワーク
脳の神経回路を
模倣した
情報処理モデル
である。
大量のデータ
から学習し、
複雑な
パターンを
認識する事が
できる。
➁ディープ
ラーニング
ニューラル
ネットワークを
多層化した技術
である。
より高度な学習が
可能になり、
画像認識や
自然言語処理
などの分野で
大きな成果を
上げている。
③生成AI
テキスト、
画像、
音楽
などの
コンテンツを
生成する
AIである。
ChatGPTや
画像生成AI
「Stable Diffusion」
などが
代表例である。
生成AIがさらに応用を加速
➀ビジネス
商品の需要予測、
議事録作成、
顧客対応など、
様々な業務の
効率化に
貢献している。
➁産業
製品の品質管理、
設備の故障予測、
自動運転など、
生産性向上に
役立っている。
③ 医療・介護
画像診断の補助、
介護計画の作成、
患者のモニタリング
など、
医療現場の
負担軽減に
貢献している。
④生活
AIアシスタント、
掃除ロボット、
スマートホーム
など、
私たちの生活を
より便利で
快適にする
製品やサービスが
登場している。
⑤防犯
空き巣の監視、
イベント会場の
不審者検知など、
安全な社会の実現に
貢献している。
⑥交通
自動運転、
最適な経路案内
など、
交通システムの
効率化に
役立っている。
生成AIの課題
生成AIは、
多くの可能性を
秘めている一方で、
いくつかの課題も
抱えている。
➀ 情報漏洩
企業の
機密情報や
個人情報が
漏洩する
リスクがある。
➁不適切な回答
差別的な内容や
偏見を含む回答を
生成する可能性が
ある。
③著作権侵害
他の著作物を
無断で利用する
可能性がある。
これらの課題を
解決するために、
技術開発とともに、
倫理的な問題や
法的な規制に
ついても議論が
進められている。
総合
AIは、
私たちの社会に
大きな影響を
与え始めている。
生成AIの登場に
より、
その影響は
ますます
拡大していく
に違いない。
AIの進化を
正しく理解し、
その恩恵を
最大限に
活かすためには、
技術開発とともに、
倫理的な問題や
社会的な課題に
ついても真剣に
向き合っていく
必要がある。
