生成AIの歴史（前編）

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生成AIの歴史

生成AIの歴史は、人工知能（AI）全般の発展と密接に関連しており、その進化は数十年にわたる研究と技術革新の積み重ねによって成し遂げられてきました。このエッセイでは、生成AIの歴史を大まかに三つの時代に分けて説明します。具体的には、初期の発展、機械学習の進化、そして深層学習による生成AIの飛躍的な進展について述べます。

1. 初期の発展（1950年代～1980年代）

生成AIの起源は1950年代にさかのぼります。この時期、アラン・チューリングは「チューリングテスト」を提案し、機械が人間のように思考できるかどうかを評価する基準を設定しました。彼の考え方は、人工知能の基本的な概念の一部となり、その後の研究に大きな影響を与えました。

1960年代には、初期の自然言語処理（NLP）の試みが始まりました。特に、ジョセフ・ウィーゼンバウムが開発したELIZAは、人間の会話を模倣するプログラムとして有名です。ELIZAは、ユーザーの入力に対して定型的な応答を返すことで、対話のような体験を提供しました。このプログラムは、生成AIが人間の言葉を扱う最初の成功例といえるでしょう。

1970年代から1980年代にかけては、ルールベースのシステムが主流となりました。専門知識を用いたシステム（エキスパートシステム）が多く開発されましたが、これらは固定されたルールに基づいて動作するため、柔軟性に欠けていました。この時期、生成AIは限られた範囲での応答生成にとどまり、広範な適用が難しい状況でした。

2. 機械学習の進化（1990年代～2010年代）

1990年代には、機械学習の手法が急速に進化し始めました。データ駆動型のアプローチが広がり、生成AIもこれに影響を受けました。特に、サポートベクターマシンや決定木などの手法が人気を博し、AIの精度が向上しました。この時期、生成AIはより多様なデータを扱うことが可能になり、単純な応答生成から、文脈に基づいた応答の生成へと進化していきました。

また、1990年代後半から2000年代初頭には、統計的自然言語処理が主流となり、言語モデルの訓練がデータの大規模化と共に進められました。これにより、生成AIは言語の文法や語彙をより深く理解できるようになりました。この頃、N-gramモデルや隠れマルコフモデル（HMM）などが登場し、テキスト生成における精度が向上しました。

2000年代中盤には、生成敵対ネットワーク（GAN）が提案されました。イアン・グッドフェローらによって開発されたこの手法は、画像生成の分野で革新をもたらし、AIが新しいコンテンツを創造する能力を飛躍的に向上させました。GANは、生成モデルと識別モデルが互いに競い合うことで、リアルなデータに近い生成物を生み出すことを可能にしました。この技術は、生成AIの新たな可能性を示し、さまざまな応用が生まれるきっかけとなりました。
 

後編に続く