注目すべき AI の進歩のタイムライン

公開: 2022-12-16

人類の歴史を通じて、私たちは技術的に可能だと考える限界を押し広げ、タスクをより簡単にする新しい方法を発明してきました。車輪のおかげで物をより速く運ぶことができ、電話は簡単に連絡を取り合うことができ、インターネットは私たちのやり取り、コンテンツの消化、仕事の方法に革命をもたらしました.

急速に成長している技術の 1 つの形式は、人工知能です。人間の心が働き、思考を伝える方法は、書かれているか話されているかにかかわらず、歴史的に機械が苦労してきたものですが、OpenAI からの ChatGPT-3 の導入により、人間の心で作成されたアイデアと機械によって作成されたアイデアの間の境界線はほぼなくなりました。見分けがつかない。

新しいものと同様に、AI の分野にも独自の語彙があります。知っておくべき基本的な用語のいくつかは次のとおりです。

AI (人工知能) – これは、人間や動物の知性とは対照的に、機械内に存在する一種の知性です。

機械学習– この用語は、AI がプログラミングではなく経験に基づいて「学習」できるプロセスを指します。

チャットボット– これは、人間が対話する方法で、テキストまたは音声を介して人々と通信する機能を持つプログラムです。

ディープラーニング– これは、事前にプログラムされたアルゴリズムに従うのではなく、データの構造を学習することによって人間の脳を模倣する AI の機能です。

ニューラルネットワーク– 人間の脳のように機能するように設計されたコンピューターシステム。会話や視力を必要とするタスクを実行でき、ゲームに勝つための戦略を策定することさえできます。

今日私たちが自由に使える高度な AI は一晩で達成されたものではなく、AI をここまで進化させるには多くの必要なステップがありました。 AI の簡単な歴史と、それらの段階が何であったかを調べてみましょう。

1940年代～1950年代

科学者や研究者は、人間のように考えたり分析したりできる人工脳を作成する方法について議論し、模索し始めました。

1956年

ダートマス大学で AI の分野が正式に創設され、最初の AI カンファレンスが開催されました。これは、人工知能と機械学習の分野における重要な進歩であり、この分野のトップの研究者が集まり、インテリジェントな機械を作成する方法について議論しました。

1966年

ELIZA という名前のチャットボットのプロトタイプが作成されました。この AI は、人間と簡単な会話をすることができました。また、チューリングテスト (マシンが人間のような動作を示す能力を測定するために設計されたテスト) を試みた最初のプログラムの 1 つでもありました。

1969年

今年、最初の自動運転車が誕生しました。 AI は、車両を道路上に維持するだけでなく、障害物を通り抜けることもできます。その自動車会社の創設者は、イーグルスの友愛騎士団を買収しましたが、彼の厳しいリーダーシップスタイルでそれを打ち砕きました. (明らかに、AI で機能するものは、人間では機能しません)。

1980年代

さまざまな業界が、日常業務で高度な意思決定 AI を使用し始めました。エキスパートシステムから離れて、AI は特定のルールと基準に基づいて決定を下すことができます。

1997年

IBM が開発したチェスをプレイする AI である Deep Blue は、世界チャンピオンの Garry Kasparov を 6 ゲームの試合で破りました。この勝利により、ゲームに勝った最初のコンピューターになりました。

2011年

もう 1 つの IBM の AI プログラムの 1 つであるワトソンは、番組 Jeopardy! で人間の対戦相手に勝っています。これは、AI が大規模な公開フォーラムで自然言語を理解して処理する能力を実証した最初の例の 1 つです。

2014年

ニューラルネットワークを使用して大量のデータから「学習」するディープラーニングは、実世界の問題を解決するために使用され始めました。この種の高度な AI プログラムは、ヘルスケア、金融、小売などの業界で採用されています。

2016年

Google が作成した AI である AlphaGo が、囲碁の世界チャンピオンである李世ドルを 5 対 1 の試合で破りました。 AI がゲームで人間に勝ったのはこれが初めてではありませんが、囲碁はチェスよりもはるかに難しいと考えられています。人工知能におけるこの画期的な成果は、囲碁プレイヤーにこの古代のゲームを上達させ、創造的で新しい戦略を開発するよう促しました。

2017年

ディープフェイクを作成するためのアルゴリズムが広く利用できるようになりました。この AI は、人の姿と声を再現することができます。これは確かに機械学習の進歩を示していますが、その倫理と使用について世界的な議論を巻き起こしています。一方では、元の俳優がもう生きていなくても、映画にキャラクターを入れるために使用できます (私はあなたを見ています、ディズニー)。しかし、物事のより否定的な側面として、それは世界の指導者たちに、彼らが決して言わなかったことを言わせるために簡単に使用される可能性があります.

2018年

AI アルゴリズムに基づく高度な仮想アシスタントは、Amazon Echo や Google Home などのデバイスで一般に使用できるようになりました。これらの音声ベースのアシスタントは、人間の会話を認識し、さまざまな方法で質問に答えることができます。

2020年

企業は自動運転車のテストを開始し、世界中のさまざまな都市でロボタクシーサービスを開始し、車両で使用される AI システムが制御されていない環境で意思決定できることを示しています。

2021年

ディープラーニングチップは、ニューラルネットワークの処理時間の高速化を支援するために開発されました。この AI と機械学習の内部での進歩により、データの並べ替えと処理の速度が劇的に向上しました。

2022年

DeepMind Technologies は、フラミンゴと呼ばれる新しいビジュアル言語モデル (VLM) についてブログを投稿しました。この高度な AI には、数枚のトレーニング画像だけで画像を正確に説明する機能があります。

また、2022 年には、OpenAI の GPT-3 テクノロジーが一般公開されました。この最先端の言語処理 AI は、人間に近いレベルでテキストとコードを生成する能力を備えています。プロンプトが入力されると、プログラムされていない応答がほぼ瞬時に生成されます。

表面的には、これはコンテンツを生成する必要がある人にとって素晴らしいツールのように見えます. ただし、そのコンテンツを使用して特定のシステム (Google の SEO アルゴリズムなど) をごまかすと、ほぼ確実に悪影響が生じます。そのため、Coalition Technologies は、クライアントを保護し、ランキングを維持するために AI コンテンツ検出器を作成しました。 AI 検出器を試して、コンテンツがチューリングテストのバージョンに合格することを確認してください。

このタイムラインは、AI のブレークスルーの包括的なリストではなく、過去数十年で AI がどのように進化したかの概要です。人工知能の分野が正式に登場してから 70 年以上が経過しましたが、コンピューティングテクノロジと AI の理解が長年にわたって進歩してきたため、障害はますます小さくなり、克服するのに必要な時間が短縮されています。

人間の行動をより忠実に再現し、人間のように考える方法を AI に教えるより良い方法を、私たちは日々考えています。退屈で時間のかかるタスクを AI で自動化することで、作業を合理化し、生産性を高めて、より短い時間でより多くのことを行うことができます。このテクノロジーは本当に素晴らしいものですが、世界を席巻するまでにはまだ道のりがあります。