第三次AIブーム - 機械学習とディープラーニングの革命

2012年のAlexNetから始まった第三次AIブームを解説。ビッグデータ・GPU・DLアルゴリズムの3要素、AlphaGo、Transformer、ChatGPTまで。

2010年代以降の第三次AIブームは『機械学習』と『ディープラーニング』が主役です。過去のブームと違い、実用性が証明され、今も拡大を続けています。

雷門 あかり(普段) 雷門 あかり

今のブームって、具体的にいつから始まったの?

六角 いずみ 先生(笑顔) 六角 いずみ 先生

象徴的な出来事は2012年のILSVRC(ImageNet大規模画像認識コンテスト)。
ジェフリー・ヒントン率いるトロント大学チームのAlexNetが、2位に10%以上の差をつけて優勝したのよ。

白銀 エマ(普段) 白銀 エマ

AlexNetは畳み込みニューラルネットワーク (CNN)をGPUで学習させた大規模モデル。
それ以前の画像認識は特徴量を人手で設計していたけれど、AlexNetは特徴量自動抽出で圧勝したの。

紫藤 ゆら(びっくり) 紫藤 ゆら

2012年って、ゆらまだ小学生ですぅ…。
AIの革命がすでに始まってたんですねぇ。

六角 いずみ 先生(普段) 六角 いずみ 先生

2012年の前にも流れがあったわ。
2006年にヒントンが積層オートエンコーダと事前学習の論文を発表して、ディープラーニングの理論基盤を作ったの。
第三次ブームの芽はこの頃から出ていたのね。

白銀 エマ(普段) 白銀 エマ

第三次ブームを支える3つの要素は、(ビッグデータ)・(計算資源の増加)・(アルゴリズムの進化) の3点セットよ。
どれが欠けても今のブームはなかったわ。

雷門 あかり(笑い) 雷門 あかり

ビッグデータって、インターネットの普及が効いたってこと?

六角 いずみ 先生(普段) 六角 いずみ 先生

その通り。
ImageNetには1400万枚以上の画像がラベル付きで収録されているの。
フェイフェイ・リーが2009年に発表したもので、DLの学習データの基盤を作ったわ。

白銀 エマ(普段) 白銀 エマ

計算資源はGPU (NVIDIAのグラフィック処理装置) の転用が決定的。
GPUは並列計算が得意で、ニューラルネットの学習に最適だったの。

紫藤 ゆら(笑顔) 紫藤 ゆら

ゲームの絵を描くための装置が、AIに使えたんですねぇ!
面白いですぅ♪

六角 いずみ 先生(笑顔) 六角 いずみ 先生

2016年にはAlphaGo(ディープマインド社) が世界チャンピオンのイ・セドルに4-1で勝利。
囲碁のような複雑なゲームでも人間を超えることを示したわ。

白銀 エマ(普段) 白銀 エマ

2017年にTransformer論文 (Attention Is All You Need) が発表され、そこからBERT(2018)、GPTシリーズ、ChatGPT(2022) と、自然言語処理の大革命が起きたの。

雷門 あかり(普段) 雷門 あかり

今の生成AIも第三次ブームの延長なんだね!
第三次って長くない?

六角 いずみ 先生(普段) 六角 いずみ 先生

そうね。
一説には2022年以降を第四次AIブーム(生成AIブーム) と区別する人もいるけど、基礎技術のDLは連続しているから、便宜的に第三次の延長と捉える立場が一般的よ。

紫藤 ゆら(笑顔) 紫藤 ゆら

ふふ、今もAIの歴史が進行中なんですねぇ♪

六角 いずみ 先生(普段) 六角 いずみ 先生

G検定では『AlexNet (2012) が第三次ブームの象徴』『ビッグデータ・計算資源・アルゴリズムの3要素』『AlphaGo (2016)・Transformer (2017)・ChatGPT (2022)』を押さえておいてね。

確認クイズ

2012年のILSVRC (ImageNet大規模画像認識コンテスト) で圧勝し、第三次AIブームの象徴となったモデルはどれか。

  1. VGG
  2. ResNet
  3. AlexNet
  4. LeNet
こたえを見る

正解: 3. AlexNet

AlexNetは2012年のILSVRCで2位に大差をつけて優勝し、ディープラーニングによる画像認識の有効性を示しました。ジェフリー・ヒントン率いるトロント大学チームの作品。VGG・ResNetは後発の改良モデル、LeNetはヤン・ルカンの1998年の古典的CNNです。

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