1950 - 1960s:
黎明と希望
コンピュータが単なる計算機から「考える機械」へと変貌を遂げようとした時代。科学者たちは、人間の思考プロセスをコード化できるという強い信念を持っていました。
「学習のあらゆる側面、または知能のあらゆる特徴は、原理的には非常に正確に記述できるため、それを模倣する機械を作ることができる」
— 1956年 ダートマス会議 提案書より
1950年：アラン・チューリングの問い
アラン・チューリングが「計算機械と知能」を執筆。機械が知性を持っているかどうかを判定する「チューリング・テスト」を提唱しました。これは今日のAI評価の哲学的な原点となっています。
1956年：ダートマス会議
ジョン・マッカーシー、マービン・ミンスキーらによって「人工知能（Artificial Intelligence）」という学術用語が初めて正式に使用されました。シンボル論理に基づいた初期のAI研究が本格的にスタートしたマイルストーンです。
冬の時代と実用性の模索
過度な期待が失望に変わり、研究予算が削減された「冬の時代」。しかし、その水面下でAIは専門知識を扱う「エキスパートシステム」として実用化への道を歩んでいました。
エキスパートシステムの台頭
1980年代、特定の分野における専門家の知識をルールベースで記述する「エキスパートシステム」が産業界で注目を集めました。医療診断や地質調査など、限定的な環境下での「推論」が可能になった第2次AIブームの到来です。
- 知識ベース（Knowledge Base）の構築
- IF-THEN形式による論理推論
- 企業向けの意思決定支援システム
ニューラルネットワークの再興
2012: AlexNetの衝撃
画像認識コンペティションImageNetにおいて、ディープラーニング（深層学習）を用いたAlexNetが圧倒的な精度で優勝。第3次AIブームの決定的な引き金となりました。
2016: AlphaGoの勝利
Google DeepMindが開発したAlphaGoが、囲碁の世界トップ棋士に勝利。強化学習と探索アルゴリズムの組み合わせにより、人間を超越する直観と戦略を証明しました。
2017: Transformerの誕生
Googleの研究者らによる「Attention Is All You Need」論文が発表。現代のLLM（大規模言語モデル）の心臓部となるTransformerアーキテクチャが登場しました。
生成AI：
創造性の新次元
2022年末のChatGPT公開を皮切りに、AIは「認識」から「生成」のフェーズへと突入しました。テキスト、画像、音声、コード。あらゆるメディアをAIが生成可能になり、人間と機械の共創という歴史的な転換点を迎えています。
LLMの民主化
数千億のパラメータを持つモデルが、高度な論理推論と対話を可能にしました。
マルチモーダル化
視覚、聴覚、言語を統合して理解する能力が飛躍的に向上しています。
次なる歴史を共に
RavenB Digitalでは、急速に進化するAIの動向を追い、その技術的・倫理的意義を専門的な視点から解釈します。最新の技術解説やガイドラインについては各ページをご覧ください。