1950年代 ~ 1960年代初頭: AIの起源
1950年: アラン・チューリングが**「チューリングテスト」**を提案。
チューリングテストとは
コンピュータが人間のように思考しているかをチェックする試験のこと
1956年: ダートマス会議が開催され、"Artificial Intelligence"（AI、人工知能）という用語が初めて使われる。
ここで初めてAIという言葉が生まれるんだね！
1960年代中頃 ~ 1970年代初頭: 第一次AIブーム
多くのAI研究プロジェクトがアメリカとイギリスで資金提供を受けて開始される。
ここでは簡単なパズルが解けるようになったりチェスができるようになったりした
1970年代中頭 ~ 1980年初頭: AIの冬
AI研究の進展が期待ほど望めなくブームの終焉を迎えます。
なーんだ大した事ないじゃん。乙！
1980年代: 第二次AIブームが到来した理由
エキスパートシステムの実用化
コンピュータに専門知識を学習させることで専門家のような判断ができるようになる技術で機械学習の元となる技術です
みんなが馴染みのあるAIの始まりですね「医療」「金融」「会計」などに使える可能性が広がる。AIすげー
Amazonや楽天などのECサイトの評価システムはエキスパートシステムが使われているみたい。
1997年:史上最強のチェス世界チャンピオンとスーパーコンピューターが対戦し史上初めて人間が敗北した日です。
全米が驚いた！？かも、、
1990年代後半:第二次AIブームの終焉
エキスパートシステムにも問題があります。
大したことないじゃん、期待させんなよ！
2000年代初頭 ~ 2010年代中頃: ディープラーニングの夜明け
革命が起きます！それはなんと「機械学習」「デープラーニング」
機械学習ってなんなの？説明できます？皆さん？
ビッグデータと呼ばれる大量のデータから規則性をAI自らが見つけ出して学習すること
知識の取得や柔軟性に課題があったエキスパートシステムの課題を克服するわけですね。
すごいですね
2013年:将棋「電脳戦」でプロ棋士にAIが勝利。将棋界に激震が走る
2010年代後半 ~ 現在: ディープラーニングの全盛期
ディープラーニングの説明
難しいので割愛します！興味があれば社内Wiki化も検討？
人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムがベースになっているらしいです。詳しくは「AIの仕組み」編で〜〜
現在発表されているAIサービスのほとんどはディープラーニングの技術を応用してます。
さまざまな生成AIサービスが登場し、商用利用されている。
2016年:Cognitive AIが人間を超える
Generative AI（生成AI）に対してCognitive AI（認知AI）が人間を超えたと言われるのが大体この辺りです。画像、映像を認識するAIや工場でのエラー検知に使われるAIの精度が人間のを超えました。
2017年:Transformerというディープラーニングモデルが発表される
Attention Is All You Needという論文でTransformerが発表される。
リカレント層や畳み込み層は使わないAttention層のみ使用すると精度が爆あがりする。
現在もDeep Leanning界を席巻している最強のモデル。
機械翻訳に使われるモデルだが、何に使ってもいいそれくらい最強
2022年:ChatGPT（GPT-3.5）の登場
ChatGPTの登場は世界に衝撃を与えました。
当時、史上最速でアクティブユーザー数1億人に到達し大きな話題を集める
数々のGenerative AIの登場、Cognitive AIとの決定的な違い
これまではタスクごとに大量のデータを集めてAIに学習させモデルを作成
しかし、生成AIでは一つのモデルが多様なタスクを処理することを可能にしました。
2023年:GPT-4の登場
GoogleのBardやMetaのLlama２とか様々なLLMが登場する