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。
胡桃 あんず
今のブームって、具体的にいつから始まったの?
若葉 みどり 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 ゆき
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。
桜井 もも
2012年って、ももがまだ小さかった頃です…。
AIの革命がすでに始まってたんですねぇ。
若葉 みどり 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 ゆき
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。
胡桃 あんず
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?
若葉 みどり 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 ゆき
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。
桜井 もも
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♪
若葉 みどり 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 ゆき
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。
胡桃 あんず
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?
若葉 みどり 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。
桜井 もも
ふふ、今もAIの歴史が進行中なんですねぇ♪
若葉 みどり 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。
- VGG
- ResNet
- AlexNet
- 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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