低迷期を経て復活を遂げ、人工知能の波が押し寄せている！

[51CTO.comより引用] 近年、コンピュータ技術は急速に発展しており、人工知能はその操作性と知能の高さから各方面から注目を集めています。蒸気時代の蒸気機関、電気時代の発電機、情報化時代のコンピューターやインターネットと同様に、人工知能も人類をインテリジェント時代へと推進する強力な力になりつつあります。
人工知能の探究は必ずしも順風満帆というわけではありません。科学者たちは人工知能における現在の成果を達成するために、70年以上もの間、絶えず考え、研究してきました。これほど長い期間にわたる人工知能の発展の歴史とはどのようなものでしょうか？
1. 困難な探索：シンプルな機能、貴重な経験
1950年、「コンピュータの父」として知られるアラン・チューリングは、世界中の注目を集めたアイデア、チューリングテストを提案しました。1956年には、ダートマス大学で開催された会議で、コンピュータの専門家ジョン・マッカーシーが「人工知能」という用語を提案し、これが人工知能の正式な誕生の兆候と見なされました。この時期は、技術不足、データ不足、資金不足のため、人工知能のアルゴリズム、業務機能、実装メカニズムは比較的単純なものでした。しかし、インテリジェントアルゴリズムの実装の探求は、その後のディープラーニングに豊富な経験をもたらしました。
2. 時代の波：人工知能の隆盛
1980 年、カーネギーメロン大学は最初のエキスパート システムである XCON (強力な知識ベースと推論機能を備え、特定の分野の問題を解決するために人間の専門家をシミュレートできる) を設計しました。機械学習が登場し始め、さまざまなエキスパートシステムが広く使われるようになりました。
さらに、10年間の沈黙の後、ニューラル ネットワークでは新たな研究の進歩がありました。1982年、英国の科学者ホープフィールドとジェフリー ヒントンは、学習機能を備えたニューラル ネットワーク アルゴリズムをほぼ同時に発見しました。 BP（バックプロパゲーション）アルゴリズムが提案され、ニューラルネットワークの急速な発展を可能にし、非線形分類と学習の問題を解決しました。1990年代に商用化が始まり、テキスト認識、画像認識、音声認識に使用されました。さらに、特定分野のエキスパートシステムもビジネスで活用され、人工知能は隆盛期を迎えています。
3. ジレンマ: AIの肥沃な土壌は「栄養不足」
しかし、好景気は長くは続かなかった。エキスパート システムの最終的な成功は限られていた。知識ベースとアルゴリズムを自己学習して更新することができなかった。メンテナンスはますます面倒でコストがかかるようになった。人工ニューラル ネットワークの設計にも、対応する厳密な数学的理論的サポートが欠けていた。その後、BP アルゴリズムには勾配消失問題があることが指摘され、フロント レイヤーを効果的に学習することが不可能になった。人々はエキスパートシステムと人工知能に対する信頼の危機を感じ始めました。同時に、ハードウェア市場の崩壊と理論研究の混乱、そして世界中の政府や機関が人工知能研究分野への投資を停止したという事実が相まって、人工知能の発展は低迷しました。
4. カムバック：実装とアプリケーション<br /> ネットワーク技術の進歩、ニューラルネットワーク技術の段階的な発展、ディープラーニングの出現により、人工知能の革新的な研究が加速し、人工知能技術は実用化に向けてさらに前進しています。さらに、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、インターネット、モノのインターネットなどの情報技術の発展に伴い、ディープニューラルネットワークに代表される人工知能技術が急速に発展しています。画像分類、音声認識、知識問答、無人運転などの人工知能技術は、爆発的な成長の新たな波を迎えています。同時に、コンピュータの学習能力は急速に向上しています。ロボットは人間のチェスの名人を破り、その後人間の囲碁の名人を破った。ロボットは知能テストの競争で人間の出場者に惨敗したり、リアルな古代の詩やポップミュージックを書いたりすることもできる。ますます多くの分野で、コンピューターはインテリジェントなアプリケーションを継続的に実現しています。
5. 未来: 終わりのない探求<br /> 過去数十年にわたる発展の成果をデータのおかげだと考える人もいれば、アルゴリズムのおかげだと考える人もいます。一般的に、私たちはハイテクの時代に生きています。私たちは、人工知能の発展が人類社会に新たな技術革命をもたらすと信じており、人工知能の波は押し寄せています。

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