AI史
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昨今何かと騒がれ、最近出てきたような「AI」だが その歴史は1956年のダートマス会議にはじまり、2024年現在約68年の歴史をもつ。 このページはその概要をまとめた資料である。 第一次人工知能ブーム 推論と探索の時代 第二次人工知能ブーム 知識の時代 第三次人工知能ブーム 深層学習、特徴表現学習の時代 過去の第一次、第二次ブーム終焉の理由は 人工知能（AI）が実現できる技術的な限界よりも、 社会が人工知能（AI）に対して期待する水準が上回っており、 その乖離が明らかになることでブームが終わったと評価されている。 このため、現在の第三次人工知能ブーム に対しても、 人工知能（AI）の技術開発や実用化が最も成功した場合に到達できる潜在的な可能性と、 実現することが確実に可能と見込まれる領域には隔たりがあることを認識する必要がある、
| 日時 | 出来事 | 詳細 |
|---|---|---|
| 1943年 | 形式ニューロン | ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツにより、人間の神経細胞を数理モデル化した形式ニューロンが発表される。のちのニューラルネットワークにつながる。 |
| 1948年 | シャノンの Markov chain 文字生成 | |
| 1956年7月 | ダートマス会議 | AIという概念の誕生。世界初のAIといわれるロジック・セオリスト もアレン・ニューウェルやハーバート・サイモンらによってデモンストレーションされる。 |
| 1958年11月15日 | 単純パーセプトロンの誕生 | Frank Rosenblattによりにより最初期のニューラルネットワークであるパーセプトロンが提唱される。 学習が可能と言う点が画期的だった。 |
| 1964年 | ELIZAの誕生 | ELIZAという自然言語処理プログラムが登場。会話ボット。 |
| 1965年 | DENDRAL 発表 | エドワード・ファイゲンバウム らによる研究。未知の有機化合物を特定することができた初期のエキスパートシステム。 |
| 1968年 | SHRDLU発表 | テリー・ウィノグラードらによる研究。積み木の世界 を言語で操作できた。 |
| 1969年 | 論文「パーセプトロン」で第一次AIブーム終焉 | マーヴィン・ミンスキーとシーモア・パパートによる著書「パーセプトロン」によって、単純パーセプトロンは線形分離可能でない問題に対処できない問題が指摘される。第一次AIブームの終焉のきっかけとなった。 |
| 1970年 | MYCIN | DENDRALから派生したMYCIN が登場。スタンフォード医学部の研究。Mycin の診断結果は 65% の正しさであり、細菌感染の専門でない医師よりはよい結果だが、専門医の診断結果(80%)よりも悪かった。 |
| 1972年 | PARRY | 対話型ボットPARRYが登場。ELIZAと何度か対話したことがある。ICCC1972が有名な対話 |
| 1972年9月18日 | 世界初のAI同士の対話 | PARRYとDOCTOR(MIT の ELIZA を TENEX 上に移植した版)の対話対話文 |
| 1980年 | ネオコグにトロン | 福島邦彦 らによりネオ・コグニトロン が提唱される。S細胞とC細胞の仕組みを取り入れ、CNN (畳み込みニューラルネットワーク) の原型をつくった。 |
| 1980年 | 中国語の部屋 | ジョン・サールが中国語の部屋 という思考実験を論文の中で発表し、チューリングテストに反論した。 |
| 1982年 | Hopfield Network | 初の「ニューラル生成」的モデル（擬似生成・補完）モデル |
| 1984年 | Cycプロジェクト | ダグラス・レナートにより一般常識を全てデータベース化し、人間と同等の推論システムを構築することを目的とするプロジェクトCycプロジェクトが始まる。現代でも人力による入力作業が続けられており、現代版バベルの塔と呼ばれている。 |
| 1985年 | ボルツマンマシン | 0と1の2値ではなく、実数を使った多層学習が可能になった。真に確率的にサンプルを生成する最初期の汎用 NN。多くの後続モデルの土台 |
| 1986年9月2日 | 制約つきボルツマンマシン | ネットワークを入力部分と推定部分に分けることで学習が収束しやすくなった。 |
| 1991年12月16日 | ローブナーコンテスト開幕 | |
| 1995年 | Helmholtz Machine | 「認識モデル」と「生成モデル」の対向学習 (wake–sleep)、VAE の祖先。潜在表現を学習し生成 |
| 1997年1月7日 | LSTM(長・短期記憶) | 勾配消失問題や、入力重み衝突といった他のニューラルネットワークが抱える問題を解決した。）長い系列を遡るにつれて学習が困難になる問題も解決した。 |
| 1997年5月 | AI(ディープブルー)がチェスで世界王者に勝つ | IBMが開発したチェス専用のスーパーコンピューター ディープ・ブルーが世界チャンピョンに勝利。ブルートフォースにより全ての打ち手を計算。 |
| 1998年 | LeNet | Yann André LeCun がLeNet を開発。画像認識CNN (畳み込みニューラルネットワーク) の先駆けとなった。 |
| 1998年 | CRISP-DM | データマイニングのための指標となる手法であるCRISP-DMが正式に発表された。 |
| 2006年 | AE(自己符号化器) | ジェフリー・ヒントンによりAE(自己符号化器)が開発。特徴抽出はできたが、復元時に情報が失われる問題があった。 |
| 2006年 | Deep Belief Network / 深層 RBM | 深層表現学習ブームの火付け役 |
| 2010年 | ILSVRC | AI画像認識コンテストが開幕、アルゴリズムを用いて学習したモデルがImageNetのデータを分類、検出する能力を競うものである。 |
| 2011年 | AIがクイズチャンピョンに勝利 | Watoson(IBM)がクイズ番組で歴代のチャンピョンと対戦して勝利。 |
| 2011年 | VAE | ダリアン・プリアンバディによりVAE(変分オートエンコーダー) が提唱される。AEの発展系。生成物の品質が不安定だった。 |
| 2012年 | AlexNet | ILSVRC でジェフリー・ヒントン率いるチームSuperVisionがディープラーニングを応用したAlexNetで優勝。ディープラーニングの時代がはじまった。 |
| 2013年 | VAE | 変分推論で潜在分布を学習し直接サンプリング |
| 2014年 | seq2seq | Google Brainの研究者であるIlya Sutskever、Oriol Vinyals、Quoc V. LeによってSeq2Seq発表。 翻訳元言語の単語をエンコーダに入力して中間言語に変換し、デコーダで翻訳先言語の各単語を出力するもの。主にRNNを用いて構築されている。 |
| 2014年 | GAN | Ian J. Goodfellow によりGAN (敵対的生成ネットワーク) Generative Adversarial Networkが発表された。高品質な画像生成が可能となったが、訓練の不安定さ (モード崩壊)という課題が残った。 |
| 2014年 | GoogLeNet | ILSVRC にてGoogleXlabのGoogLeNetが優勝。オックスフォード大のVGGNetが準優勝。 |
| 2015年3月12日 | Diffusion | DiffusionModel(拡散モデル)が登場 |
| 2015年6月10日 | LatentDiffusionModel | DiffusionModel(潜在拡散モデル)が登場arxiv |
| 2015年 | DQN | DeepMind社が深層強化学習の基本手法「DQN(Deeo reinforcement leaning)」を発表。 |
| 2015年 | ResNet | ILSVRC にてMicrosoftResearchのResNetが優勝。超多層学習を成功させ、AIが人類の識別精度を超えた。 |
| 2015年11月19日 | DCGAN | Alec Radfordにより、深層生成モデル(DCGAN)が発表される。 生成ネットワーク（generator）と識別ネットワーク（discriminator）の2つのネットワークに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたモデルのことである。 た識別モデルは同じくプーリング層を使わずに畳み込みによってダウンサンプリングしていき、活性化関数にはReLUの代わりに漏洩ReLU（Leaky ReLU）を使用する。 プーリング層や全結合層を使わずにCNNによって学習を進めることで、通常のGANよりも鮮明な画像の生成が可能になった。 |
| 2016年 | pix2pix | UCバークレーの研究者らによりPix2Pixが発表された。 |
| 2017年 | Transformer | DeepMind社がTransformerを発表 |
| 2017年5月 | AlphaGo | 囲碁の世界チャンピョンにAIが勝利 |
| 2017年6月10日 | CycleGAN | CycleGAN発表。ペアではなくても「こういう雰囲気の画像が欲しい」というデータで、学習できるようになった。 |
| 2017年7月26日 | OpenPose | カーネギーメロン大 姿勢推定技術の OpenPoseを発表。 |
| 2017年 | SENet | ILSVRC にて、畳み込み層が出力した特徴マップに重みづけするAttention機構を導入したモデル「SENet」が優勝した。中国科学アカデミーのチーム。 |
| 2018年6月11日 | GPT-1 | 公式情報 |
| 2018年10月 | BERT | Googleが発表した |
| 2019年2月 | GPT-2 | |
| 2019年4月15日 | OpenAI Five | Dota2というゲームで専用AI OpenAI Five が世界チャンピョンを破る。 |
| 2019年4月15日 | FuturePose | 東工大 0.5秒後の動きを予測するAI FuturePose を発表。FuturePose |
| 2019年7月22日 | RoBERTa | BERTを改良し、 FacebookがRoBERTa を開発。BERTの10倍のデータ量で訓練された。 |
| 2019年8月9日 | AI利活用ガイドライン | 総務省、AI利活用ガイドライン(総務省) を制定。 |
| 2019年9月 | Megatron-LM | NVIDIAから83億パラメータをもつMegatron-LMが登場 |
| 2019年 | TossingBot | ブリンストン大やGoogleなどのチームがロボットアームを使って様々な物体を掴んで箱に投げ入れるTossingBotが発表する。残差強化学習手法が用いられている。 |
| 2019年 | AMSBound | 機械学習の最適化手法 のひとつ、AMSBound が開発される。 |
| 2020年5月 | GPT-3登場 | 約1750億パラメータをもつGPT-3 が登場 |
| 2021年 | Anthoropic | Anthoropic 社 設立。Amazon, Googleの支援。 |
| 2021年12月 | 画像生成AIの原型 | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models |
| 2022年7月13日 | Midjourney | 画像生成AIのMidjourney、β版が一般公開 |
| 2022年7月22日 | DALL・E | 画像生成AIのDALL・E、β版が一般公開 |
| 2022年8月22日 | StableDiffusion | 画像生成AIのStableDiffusion、β版が一般公開。同日、WebUIも公開。 |
| 2022年12月 | Perplexity | |
| 2023年2月6日 | Runway Gen-1 | |
| 2023年6月8日 | Runway Gen-2 | |
| 2023年6月23日 | SDXL | StableDiffusion(SDXL)発表 |
| 2023年11月12日 | MagicAnimate | |
| 2023年11月28日 | AnimateAnyone | |
| 2024年2月15日 | Sora | OpenAIが動画生成AI Soraを発表。 |
| 2024年2月15日 | Gemini1.5 Pro | |
| 2024年2月23日 | StableDiffusion3 | |
| 2024年5月13日 | ChatGPT 4o | |
| 2024年5月21日 | Artificial Intelligence Act (AI Act, AIA) | 生成AIを含む包括的なAIの規制である「欧州（EU）AI規制法」が成立 |
| 2024年6月12日 | DreamMACHINE | |
| 2024年7月2日 | Runway Gen-3 | |
| 2024年7月30日 | Kling | |
| 2024年7月30日 | Vidu | |
| 2024年10月8日 | 海螺(Hailuo) | |
| 2024年10月9日 | 混元视频 (hùn yuán shì pín, フンヤンビデオ) | |
| 2024年11月21日 | Flux.1 | BlackForestLabsがFlux.1をリリース |
| 2025年1月20日 | DeepSeek | |
| 2025年2月1日 | ChatGPT o3 | ChatGPT o3-mini , o3-mini-highが一般向けにリリース。 |