AIは突然変異のように現れた技術ではありません。約70年に及ぶ研究の歴史の中で、数度のブームと冬の時代を繰り返しながら段階的に進化してきました。その変遷と技術的パラダイムの違いを下表に整理します。
| 時代区分 | 中核技術と仕組み | 達成された機能と限界 |
|---|---|---|
| 第1次ブーム（1950年代, 1960年代） | 推論と探索（ルールベースの記号処理） | チェスや迷路など明確なルールの求解に成功。複雑な現実課題に対処できず頓挫。 |
| 第2次ブーム（1980年代） | エキスパートシステム（知識データベース） | 専門知識のルール化による医療・診断支援。例外処理の入力限界により普及が停滞。 |
| 第3次ブーム（2010年代, 2020年頃） | 機械学習およびディープラーニング（深層学習） | 膨大なビッグデータから機械自身が特徴量を抽出。画像認識や音声認識で人間を凌駕。 |
| 第4次ブーム（2022年, 現在） | 大規模言語モデル（LLM）と生成AI | Transformer構造による高度な文章・画像・コードの文脈生成とマルチモーダル対話の実現。 |
現代のAIを理解する鍵は、「機械学習（Machine Learning）」と「ディープラーニング（Deep Learning）」の包含関係にあります。AIという広大な概念の中に、データから統計的パターンを学習する「機械学習」が含まれ、さらにその中に人間の神経細胞を模した多層ニューラルネットワークを用いる「ディープラーニング」が存在します。OpenAIのGPTシリーズをはじめとする生成AIは、このディープラーニング技術を極限までスケールアップした成果物です。
