【G検定】最新シラバス解説【その3】人工知能研究の歴史

どうも、oyanです。
G検定のシラバス解説をします。
記述量が多いので挨拶は短く。さくっと本題へ!

この記事で分かること

  • G検定のシラバス(試験範囲)の知識
  • シラバス「人工知能研究の歴史」の知識(2/30)
  • コンピュータの歴史

対象読者

  • G検定を出来る限り安く合格したい方(受験料だけで済ませたい)
  • 隙間時間でスマホで勉強したい方
1つ前の記事
https://takayuki-soft.com/2021/06/25/%e3%80%90g%e6%a4%9c%e5%ae%9a%e3%80%91%e6%9c%80%e6%96%b0%ef%bc%9a%e3%82%b7%e3%83%a9%e3%83%90%e3%82%b9%e8%a7%a3%e8%aa%ac%e3%80%90%e5%8f%82%e8%80%83%e6%9b%b8%e3%81%84%e3%82%89%e3%81%9a%e3%80%91-2/

人工知能研究の歴史(学習目標)

ブームと冬の時代を繰り返してきた
人工知能研究の歴史を学ぶ

G検定 シラバスより

人工知能研究の歴史(学習項目)

世界初の汎用コンピュータ

世界初の電子式汎用コンピュータは、エニアック(ENIAC)とされています。
1946年2月に正式稼働。アメリカのペンシルバニア大学のムーア校にて開発。
モークリーとエッカートが考案して設計開発しました。
米陸軍の支援のもと、大砲の弾道計算を目的に開発されたそうです。
コンピュータは、電子計算機(略して電算機)と呼ばれていて、
これが、世界初の汎用的な電子式コンピュータとされています。

本当に世界初? ENIAC(エニアック、Electronic Numerical Integrator and Computer)
ENIACを世界初と呼ぶには問題も多いとされています。
技術的にどのレベルからコンピュータと呼ぶのか、
残されている資料をどう評価するか。
それによって違ってきますが、
歴史上、その登場が極めてインパクトが強かったのは間違いないようです。
ニューズウィーク 1946年2月18日号のニューズウィーク(当時の新聞)にて、
ENIACの完成とデモの様子が伝えられました。
最初に行われた計算は核兵器開発の予備研究のための
3つの微分方程式を解く問題で、
訓練された計算手でも100年かかるところを2週間。
しかも、実際に計算に要した時間は2時間だったと書かれています。
途方もなくデカい ENIACはとにかくデカかった。
17468本の真空管、17万の抵抗、1万のコンデンサ、
数千のスイッチ、数百のダイヤルから構成され、
ハンダ付の箇所は50万を超えていた・・・!
総重量は30トン、139平方メートルの部屋をU字型に占拠。
かつて、人類がこれほど複雑な機会を作ったことは無い。
と形容されるほどで、それが宣伝文句となっていました。
ENIACの配線をする女性たち

ENIACはプログラム内蔵方式ではありませんでした。
今風に言うと、スマホ(ENIAC)、アプリ(プログラム)です。
スマホの中にアプリを内蔵できない。なんと致命的な!
ただ次に彼らが商用コンピュータとして開発したコンピュータは、
プログラムを内蔵できるようになっていました。(フォンノイマン式と呼ばれます)
プログラムは、その都度、 配線を繋ぎ変える(電気信号の流れを変える)ことによって作られました。
プログラミングはとても複雑な作業で、何日も掛かったそうです。
紙面の上でプログラムを設計して線を引きます。
それが完成するとケーブルの配線を変更する。
これを担当したのは女性だったそうです。
このコードを繋ぎかえる作業が今でも言葉として残ってます。
プログラムコード、ソースコード、コーディング。
コードという単語が今でもソフトウェアを開発する時の用語として残っています。

歴史に埋もれてしまった、コンピュータと女性たち。
なかなか面白い話が以下の2つの記事にまとまってます。

コンピュータと呼ばれた女性たち
開発の裏に女性6人、電子コンピュータ誕生秘話

余裕がある方は読んでみてください。

ダートマス会議

ダートマス会議に参加した有名人(https://www.scienceabc.com/innovation/what-is-artificial-intelligence.html)

人工知能という単語は、エニアックの誕生から10年後の1956年に、
アメリカで開催されたダートマス会議にて初めて使われました。
後のコンピュータの発展に寄与した人や、人工知能研究の第一人者たちが参加していたようです。

ダートマス会議については、
1つ前の記事に記載しています。
参考までに。

https://takayuki-soft.com/2021/06/25/%e3%80%90g%e6%a4%9c%e5%ae%9a%e3%80%91%e6%9c%80%e6%96%b0%ef%bc%9a%e3%82%b7%e3%83%a9%e3%83%90%e3%82%b9%e8%a7%a3%e8%aa%ac%e3%80%90%e5%8f%82%e8%80%83%e6%9b%b8%e3%81%84%e3%82%89%e3%81%9a%e3%80%91-2/

ダートマス会議の参加者には超有名人が沢山!
ジョン・マッカーシー
AIの名付け親。1971年にチューリング賞を授与。

アレン・ニューウェルハーバート・サイモン
世界で初めてのAIプログラムであるロジックセオリスト(Logic Theorist)を開発。1975年にチューリング賞を授与。
サイモンは1978年にノーベル経済学賞を授与。

クロード・シャノン
情報理論の考案者。功績多数。ビットの概念を生み、デジタル通信のノイズによる信号誤りの訂正の理論などを生み出す。
デジタル通信においては携帯電話などの通信技術の基礎となっておりこの人の功績がなければ今の世の中は無いかもしれない。

ナザニエル・ロチェスター
IBM最初の商用コンピュータ (IBM 701 Electronic Data Processing Machine)の開発中心メンバー。
1952年4月29日に一般に発表されたIBM初の商用科学技術計算機。
プリンストン大学のIASマシを基礎としてる。
ちなみに、世界初の商用コンピュータは、エニアックを開発したメンバーが起業した会社で開発された、
UNIVAC Iと言われている。

IASマシンとは、
アメリカ合衆国ニュージャージー州のプリンストン高等研究所(IAS)が開発した初期の電子式コンピュータである。
IASマシンは1945年末ごろから開発が開始され、1951年稼動している。
いわゆるノイマン型の最初期のコンピュータの一つである。

Wikipedia より

UNIVAC I (UNIVersal Automatic Computer I、ユニバック・ワン、万能自動計算機の略)は
米国で作られたビジネスアプリケーション向けとして世界初の汎用電子デジタルコンピュータ。
ENIACの発明者であるジョン・プレスパー・エッカートとジョン・モークリーが中心となって設計した。
彼らが設立したエッカート・モークリー・コンピュータ・コーポレーション(EMCC)で開発が開始された。
資金不足に陥り、IBMに資金援助を断られ、1950年にレミントンランドが買収して販売にこぎつけた。
このマシンは後継機が出るまで単にUNIVACと呼ばれた。
1号機は1951年3月31日に米国国勢調査局が契約し、その年の6月14日に納品された。
米国原子力委員会用に製作した5号機は1952年の大統領選挙で結果を予測するためにCBSが使用した。
わずか1%のサンプル調査でアイゼンハワーの逆転勝利を的中させたことで有名。
ENIACと比較して真空管の本数は3分の1以下の5200本。
メモリには100本の水銀遅延管を使用し、
10000本のダイオードを搭載していた。
重量7.5トン。
入出力装置には初めて磁気テープが搭載された。
プログラム内蔵方式で、1秒間に10万回の加算が可能だった。
当時、コンピュータといえばUNIVACと言われるほど普及した。
この機械は更にUNIVAC IIとして進化した。
UNIVAC IIではメインメモリ(2000ワード)や
磁気テープ外部記憶装置のバッファメモリ(60ワード)が磁気コアメモリとなり、
磁気テープの記録密度は250ppi(pulse per inch)の倍密度だった。
内部レジスタは超音波を結晶中で反射させその遅延時間を利用していた。
1ワードは7ビットの12桁で、
通常の機械命令語はその半分の6文字で構成していた。
日本でも東京電力が第29号機を輸入し昭和36年~昭和43年まで、
主に従量電灯計算など大量データ処理に使用された。
現在、スミソニアン博物館に第一号機が展示されている。
またミュンヘンのドイッチェ博物館にも本体が展示されている。

Wikipedia より

完全に余談だが、このUNIVAC Iが1952年にアイゼンハワーの当選を開票わずか1%で的中させた。
このニュースを見た、富士通の小林大祐が自分たちでコンピュータを作ろう!と決意した。
(様に、NHKのプロジェクトXで演出されていたけど、実際は1つの要因でしかなかったとは思う。)
後に、富士通は日本初の商用国産コンピュータであるFACOMを完成させる。
このFACOMは何世代か開発されているが、沼津の富士通の工場に展示されていて、
しかも完全に動作する。動作するコンピュータとしては世界最古だそうです。
問い合わせると、見学も可能ですが、総務の女性が案内してくれます(笑)
FACOMのメンテナンスができるのが80歳を超えた富士通を引退した元エンジニアでして、
いつまでメンテナンスできるか・・・そしてコロナ渦。
もう、一般人はFACOMが動くところを見ることはできないかもしれません。
私は1度見に行きました。貴重な経験でした。

人工知能研究とブームと冬の時代

人工知能の研究は、「ブーム」と冬の時代を繰り返してきました。
このあたりの専門家の悲哀については、

人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)

に、細く書かれています。
人工知能の概念や歴史を今後(今時点で実際どうなの?)が知りたい方は良い一冊かなと思います。
著者の松尾先生は日本の人工知能研究の第一人者的な方です。
この書籍から引用すると、ブームは3回起きているようです。
この書籍の記述をベースに整理してみます。

人工知能は人間を超えるか より

第1次AIブーム:推論・探索の時代:1950年代後半〜1960年代

ある特定の問題を解くことが出来るようになりブームとなりました。
「推論」「探索」の研究によって、パズルや簡単なゲームなど、
明確なルールが存在する問題に対して答えを出すことが可能となりました。

推論 推論とは。を説明しようとするとかなり難しいが、
一般的には、人が考えた思考のプロセス(経過、過程)を、
何某かの記号(電子計算機で実行するので、概ね電気信号)にて、
表現(機械学習の世界では推論モデル)し、それを実行すること。
探索 ある問題を解くために、場合分けしながら、しらみつぶしに答えを探し出すこと。
「しらみつぶしに」と書くと語弊があるが、
効率よく、場合分けし、探す回数を極力抑える研究も含まれる。
探索の例としては、迷路のゴールを探し出す問題がある。
迷路にて、道が分岐する箇所で場合分けし、迷路を進み、
行き止まりが見つかったら、その場合の探索は終了して、
次の場合(分岐)の道を進んで・・・を繰り返す。
そのうちゴールが見つかる。

迷路の探索や、数学の定理証明といった、
仮説が単純(答えが概ね1つに定まる)な問題は解けるようになりましたが、
現実の社会では様々な問題が複雑に絡み合った問題ばかりです。
複雑に絡み合った事象を1つの問題として定義し1つの答えを探し出す。
しかも、実際には唯一無二の答えではなくこの状況ではこれが尤もらしい答えだよなぁ。
なんてことを人は繰り返すのですが、そうなってくると、
人工知能は人間のような知能なのか?と言った疑問が湧き出ます。
このようにして、現実の複雑な問題は解けない。となり、ブームは終わりました。
人工知能にとって冬の時代が訪れます。
このときに人工知能が解けた問題は、
「おもちゃの問題(トイ・プロブレム)」と呼ばれました。
要は、「おもちゃレベルの問題」程度しか解けない「おもちゃ(のAI)」だよね。
と言うことです。

ちなみに、この頃、「ELIZA」と呼ばれるチャットボットが誕生しています。

iPhoneのSiriのご先祖とされています。
この時のチャットボットは、今よりもだいぶ簡単な仕組みで、
想定される質問を予め用意しておいて、その質問に対する返答をプログラミングしておく。
という単純なものでした。

人の質問「○○な気分です。」
ELIZAの回答「○○な気分となったのはいつ頃からですか?」

のように単純なパターンマッチングによって回答を生成して出力するものでした。
中身は単純でしたが、何となく会話が成立している様な感覚があったので、
当時は画期的でしたが、今のSiriでもそうですが、話せば話すほどボロが出てくるので、
所詮はおもちゃだよね。という評価になってました。
ですが、今から思うと、画期的でチャットボットのご先祖様としての大きな大きな一歩なのでした。

第2次AIブーム:知識の時代:1980年代

この頃、コンピュータの性能がグングンと上がっていきました。
人が得た「知識」をコンピュータに大量に教え込めば、コンピュータは賢くなるはずだ。
と言ったアプローチの時代です。
大量の「専門的な知識」や「ルール」をデータベースに溜め込んだコンピュータが生まれます。
これを「エキスパートシステム」と呼びます。
専門的な知識を詰め込むので実用的なシステムが作られていきました。
大企業もエキスパートシステムを業務に導入し商用的にも成功していました。
日本でも「第五世代コンピュータ」と名付けられた大きなプロジェクトが、
国家予算をたくさんつけて進められていきました。

現代だと、
Amazonや楽天のECサイトでは、
商品の評価を知識として取り込み、高評価の商品を優先表示するエキスパートシステムと言えます。
また、その人の見た商品情報から類似商品をお勧め(レコメンド)もエキスパートシステムです。
他には、Amazonのアレクサ。スマートスピーカーもエキスパートシステムです。
ありとあらゆる言語(例えば、アメリカ人、日本人、中国人)の人を雇って、
毎日毎日、想定される質問と回答をアレクサに教え込みます。(実際にその入力をする求人もあった)
レコメンドやチャットボットもかなり進化しているので、今はここまで単純では無いと思いますが、
数年前まではこのような単純な知識詰め込みでシステムを提供していました。

さて、1980年代に話を戻しますが、
このエキスパートシステム。業務にも使えるし良い感じでした。
がしかし問題が後々わかってきます。

専門的な知識を蓄積して管理することに非常に手間がかかる。
管理するだけで、どれだけのお金がかかるんだ!ということが分かってきました。
コンピュータは自ら学習しないので、
こんなもの幼稚園児でも分かるぞ!レベルの一般常識ですら教え込む必要があり、
さらに、例外や矛盾にコンピュータは非常に弱く、
ちょっと間違った知識を教えたり、事情により微妙に変わった知識の変化があると、
すぐに例外や矛盾です!となりエキスパートシステムは動作しなくなりました。

・・・人工知能は再び冬の暗黒時代に突入します。

第3次AIブーム:機械学習・特徴表現学習の時代:2010年〜

これだけAIだ人工知能だ。と騒がれると、
流石にディープラーニングという単語は耳にしたことはあろうかと思います。
ディープラーニングの登場が2006年ですが、
このあたりが第3次AIブームの幕開けとなります。
この幕開けの前夜的な出来事が、1997年に起きてます。
チェス専用のコンピューターである、ディープブルーがチェス世界王者に勝ちました。
まだまだコンピューターは世界王者には勝てないだろう。と予想されていましたが、
大方の予想を裏切ったことでニュースとなりました。

ディープラーニング。が世の中で言われるようになったのは2006年のことです。
この頃から、技術革新が起きて、機械学習・ディープラーニングが一気に広まりました。

「ビッグデータ」と呼ばれる大量のデータを用いることで、
人工知能が自分自身で知識を獲得する「機械学習」が実用化されました。
ビックデータとは
従来のデータベースでは記録や解析が難しいような膨大なデータの塊のことです。
機械学習とは
コンピューターが大量のデータを学習(知識を定義化)し、
分類や予測をする推論モデルを(半)自動的に生成する技術の総称のことです。

知識を定義化する際の要素となるものを、「特徴量」と言います。
例えば、花の色を識別する際に、赤い花なのか、青い花なのか、を識別する。
この時に、「花の色」が特徴量となります。

ディープラーニング(深層学習)は機械学習の一種ですが、
「特徴量」について、人工知能が自ら学習する特徴があります。
花の色で言うと、花の色が特徴量ですよ。と人が教えなくても、
人工知能が、どうやら花の色を使うと、花の色が識別できるっぽいぞ。
と勝手に学習してくれます。

第3次AIブームの主な事件 どれも事件と呼んで差し支えないほどの画期的な事件です。
2006年:ディープラーニングの実用方法が登場
2011年:IBMのワトソンがクイズ番組で人間に勝利
2012年:Googleの画像認識AIが「犬」と「猫」を識別した
2016年:「アルファ碁」(囲碁AI)がプロに初めて勝つ

第3次AIブームの真っ只中にありますが、
これから下火になるのか?それとも世の中を大きく変えていくことになるのか?
非常に注目が集まっています。

ここで、シンギュラリティ(技術的特異点)という用語を確認しておきます。

シンギュラリティとは、
人工知能を取り巻く技術が、人工知能が人間より賢い知能を自ら生み出す事が可能になる時点を指します。
例えば、本を自ら読んで学習し続けて、AI自分自身で自分自身より賢いAIを生み出した瞬間に、
それは、とてつもないスピードで勝手に賢くなるAIなので、
人間より賢い知能を生み出すことが可能となる地点(の可能性がある)である。と言った議論です。
アメリカの数学者である、ヴァーナー・ヴィンジにより最初に広められ、
人工知能研究の第一人者であるレイ・カーツワイルも提唱している。
このような議論があるため、人工知能(AI)が人の仕事を奪う??のような話が出ています。

余談:
ディープラーニングに関しては研究され尽くされていて、
もう新規性のある論文や研究内容はあまり無い。
と横浜国大の長尾博士から直接伺ったことがあります。
長尾博士は、進化的機械学習と呼ばれる技術も研究していて、
私は個人的に期待している技術の1つです。
G検定の範囲には入っていないので、完全に余談です。

人工知能研究の歴史(キーワード)

エニアック( ENIAC )

本記事の「世界初の汎用コンピュータ」にて紹介しました。

ロジック・セオリスト

世界で初めてのAIプログラム。ダートマス会議で発表された。

トイ・プロブレム

本記事の「第1次AIブーム」の中で紹介しました。

エキスパートシステム

本記事の「第2次AIブーム」の中で紹介しました。

第五世代コンピュータ

本記事の「第2次AIブーム」の中で紹介しました。

ビッグデータ

本記事の「第3次AIブーム」の中で紹介しました。

機械学習

本記事の「第3次AIブーム」の中で紹介しました。

特徴量

本記事の「第3次AIブーム」の中で紹介しました。

ディープラーニング

本記事の「第3次AIブーム」の中で紹介しました。

推論・探索の時代

大まかな分類ですが、
第1次AIブームは「推論・探索の時代」と分類します。

知識の時代

大まかな分類ですが、
第2次AIブームは「知識の時代」と分類します。

機械学習と特徴表現学習の時代

大まかな分類ですが、
第3次AIブームは「機械学習と特徴量学習の時代」と分類します。

ディープブルー

チェス専用のコンピューター。
1997年にディープブルーがチェス世界王者に勝利しました。