【疑問】AIのブームって3回あったらしいけど、何が流行って何で冬になったん？年表で整理【G検定】

AIは「第3次ブーム」って聞くけど、前の2回は何がブームで、なんで終わったん？
冬の時代っていうのもよう分からん

前提のおさらい。「人工知能」という言葉が初めて使われたのは、1956年のダートマス会議を呼びかけた提案書
AIの段階は、単純な制御・古典的なAI・機械学習・深層学習の4つに分けて考えることが多い

＞＞1
大まかな年表はこう
第1次ブーム：1950年代後半〜1960年代。探索と推論
冬の時代：1970年代
第2次ブーム：1980年代。知識（エキスパートシステム）
冬の時代：1990年代
第3次ブーム：2000年代〜。機械学習とビッグデータ、2010年代からディープラーニング

＞＞3
第1次ブームでは何ができたん？

＞＞4
迷路やパズル、ゲーム、定理の証明みたいに、ルールとゴールがはっきりした問題を、手順を探索して解いた
でも解けたのはトイ・プロブレム（おもちゃの問題）ばかりで、現実の問題は組み合わせが多すぎた
1手ごとに10通りの選び方があって10手先まで読むと

＞＞5
それで冬になったん？

＞＞6
期待が大きかったぶん、現実の問題には使えないと分かって、研究への予算が減った
「できると言われていたこと」と「実際にできること」の差が大きくなると冬が来る、と考えると分かりやすい

第2次ブームは「知識」がキーワード
専門家の知識を if-then のルールとして大量に入れて、病気の診断や化学物質の構造の推定をするエキスパートシステムが作られた

＞＞8
それはなんで冬になったん？

＞＞9
知識獲得のボトルネック。専門家から知識を聞き出してルールに書くのが大変で、ルールが増えると矛盾や手直しも増えた
しかも人間の「常識」は量が多すぎて、全部は書ききれない

＞＞10
冬の時代も研究が止まってたわけじゃないで
ニューラルネットワークの学習に使う誤差逆伝播法を、ラメルハート、ヒントン、ウィリアムズが論文で示したのは1986年で、第2次ブームのころ

第3次ブームは、インターネットで集まった大量のデータ（ビッグデータ）と、速くなった計算機のおかげで、機械学習が実用になったところから
ルールを人が書くんじゃなくて、データから学ぶ

＞＞12
ディープラーニングが注目されたきっかけは？

＞＞13
2012年の画像認識の大会 ILSVRC。トロント大学のヒントンらのチームが、ディープラーニングのモデル（AlexNet）で優勝した
上位5候補に正解が入らなかった割合（top-5 エラー率）が15.3%で、2位は26.2%

それまでは1ポイント縮めるのも大変やったから、大きな差やった

今もブームってことは、また冬が来るんちゃうか

＞＞15
それは誰にも分からん
ただ過去の2回は、実際に使える場面が少ないまま期待だけがふくらんだ。今は翻訳や画像認識みたいに、毎日使われてるものが多いのが違う、という見方はある

＞＞16
使われてても、期待のほうがもっと大きくなれば同じことは起きると思うけどな
「できること」と「期待」の差を見ておく、ってのは今も同じやろ

流れでいうと、探索・推論 → 知識 → データから学ぶ、と「人が何を与えるか」が変わってきたんやな