AIの発展80年:5つの示唆が未来のトレンドを掌握する手助けをします

#AI開発と啓蒙の80年

人工知能(AI)の分野は80年の発展の歴史を歩んできました。この間、AIは何度も浮き沈みを経験し、研究方法は絶えず変化し、一般の人々の態度は時には好奇心、時には不安、時には期待に満ちていました。この歴史を振り返ると、私たちはいくつかの貴重な経験と教訓をまとめることができます。

AIの歴史は1943年12月に遡ります。その時、神経生理学者マッカロックと論理学者ピッツが理想化された神経細胞ネットワークについての論文を発表しました。この論文の仮説は後に実証的な検証を通過できませんでしたが、それは「コネクショニズム」、すなわち現在主流の深層学習AIにインスピレーションを与えました。

最初の教訓は、工学と科学を混同し、科学と推測を混同しないよう警戒することです。さらに重要なのは、「私たちは神のようだ」という幻想に抵抗すること、つまり人間が自分と同じような機械を創造できると考えることです。この傲慢さは、過去80年間、テクノロジーのバブルとAIの周期的な熱狂の触媒となってきました。

1950年代以来、汎用AI(AGI)の実現に関する予測が次々と出てきています。しかし、これらの予測は往々にして過度に楽観的であることが証明されています。第二の教訓は、一見魅力的に見える新しいものを慎重に見極める必要があるということです。それらは、以前の機械知能に関する推測と比べて、それほど大きな進歩を遂げていないかもしれません。

第三の教訓は、何かをできない状態からうまくできない状態に移る方が、うまくできない状態からうまくできる状態に移るよりもはるかに距離が短いことです。私たちは「第一歩の誤謬」を軽視すべきではありません。つまり、初期の進展があれば、完璧な結果がすぐに得られると考えるべきではありません。

1960年代中頃から、エキスパートシステムは一時的に盛行しました。しかし、1990年代初頭には、このAIブームは完全に崩壊しました。第四の教訓は、たとえ10年または15年の広範な採用と大量の投資を経ても、初期の成功が必ずしも持続可能な「新産業」を生み出すわけではないということです。バブルはしばしば崩壊します。

AIの発展の過程において、ルールに基づくシンボルAIと統計に基づくコネクショニズムは常に主導権を争ってきました。2012年まで、ディープラーニングは決定的な勝利を収めることはありませんでした。しかし、第5の教訓は、すべてのAIの「卵」を同じ「バスケット」に入れないようにと私たちに教えています。私たちは多様な研究方向を奨励すべきです。

これらの経験と教訓は、AI研究者や実務者にとってだけでなく、投資家や意思決定者にとっても同様に重要です。NVIDIAなどの企業はAIの機会をうまく捉えていますが、警戒心を持ち、多様化を維持することは依然として重要です。今後30年、AI分野は引き続き挑戦と機会に満ちていることでしょう。