AIの歴史と進化 ～チューリングテストからChatGPTまで
✨ はじめに
このドキュメントは、人工知能（AI）の発展の歴史を、チューリングテストから現代のChatGPTまで、時代背景や技術進化を交えて丁寧にたどるものです。読者がまるで博物館の特別展を歩くように、AIの歩みを体感できるよう構成されています。
🤖 チューリングの夢と「知性」の問い（1940年代）
第二次世界大戦中、イギリスの天才数学者アラン・チューリングは、ナチス・ドイツの暗号エニグマを解読するための電気機械「ボンブ」を開発した。このときの理論と技術が、のちのコンピュータとAIの出発点となる。
戦後の1950年、チューリングは論文「Computing Machinery and Intelligence」を発表。「機械は知能を持ちうるか？」という問いに対し、チューリングテストという方法を提案した。
📜 コラム：チューリングテストとは何か？
チューリングテストとは、「人間と機械がテキストだけで会話し、第三者がどちらが機械か判断できないならば、その機械には知性があると見なせる」という考え方。知性を「中身」ではなく「振る舞い」で評価するという発想は、現代のAI評価にも影響を与えている。
🧮 1956年：AIという言葉の誕生 ― ダートマス会議
1956年、アメリカ・ダートマス大学で開催された研究会で、ジョン・マッカーシーが初めて「Artificial Intelligence（人工知能）」という言葉を提案。ミンスキー、ニューウェルらとともに、「人間の知能のあらゆる側面を機械で模倣できる」と考えた。
このとき冷戦下のアメリカは、ソ連との技術競争に資金を注ぎ、AI研究も国防予算の対象となった。
🧠 第一次AIブーム（1950〜60年代）― 推論こそ知性！
この時期のAI研究は、論理記号を使った**記号処理（Symbolic AI）**が中心。
代表的な成果：
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Logic Theorist（1955）：世界初の定理証明プログラム
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ELIZA（1966）：精神科医を模した会話AI（ルールベース）
しかし、常識や曖昧さを処理できず、現実の複雑さに太刀打ちできなかった。
❄️ 第一のAIの冬（1970年1974〜1980年代初頭）― 限界が見え、資金も冷え込む
1970年代半ばから、AIの限界が顕在化：
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膨大なルール作成の
限界手間 -
階段も上がれないロボット
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文脈が理解できない自然言語処理
こうした限界問題により、DARPAなどの資金提供が打ち切られ、縮小。「AIの冬（AI winter）」に突入と呼ばれる沈滞期が訪れた。
🧑⚖️ 第二次AIブーム（1980年代）― 専門家システムの時代
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医療、法律、工場自動化など、特化領域でのExpert Systemが流行
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MYCIN（感染症診断）、XCON（構成支援）などが一時的に成功
ただし、ルールの維持・更新コストが膨大で、次第に限界が露呈。
❄️ 第二のAIの冬（1987〜1993年）― 商業的失敗と失望
1980年代末には、AIブームが過熱しすぎた反動で、実用化の壁やハードウェアの制限が問題視されるようになった。
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専門家システムのコストと保守負担
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日本の第五世代コンピュータ計画の失速
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市場からの投資撤退
この時期を第二のAIの冬と呼ぶ。
🎮 コラム：ゲームにも登場したAIの萌芽 ― ドラクエIVのAI戦闘
1990年に発売された『ドラゴンクエストIV 導かれし者たち』では、パーティの仲間がAIによって自律的に行動する戦闘システムが導入された。これは家庭用ゲーム機において初期の「AIらしさ」を感じられる体験の一つであり、特に「じゅもんをつかうな」などの戦術指示を通じて、プレイヤーとAIのインタラクションが生まれた。
【情報】
このAIはもちろん現代のような学習型ではなく、プリセットされたルールベースだが、「自分で考えて動く仲間」というコンセプトは、多くのプレイヤーにAIへの関心を芽生えさせるきっかけとなった。
💾 1990年代：統計的手法とインターネットの台頭
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インターネットの普及により大量のテキストデータが入手可能に
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統計的自然言語処理（n-gramモデル、HMM）や、初期の機械学習手法（決定木、SVM）が主流に
この時代が、のちのAIの大飛躍の下地を作った。
🌊 2012年：ディープラーニング革命とAIの覚醒
トロント大学のAlexNetが画像認識コンテストImageNetで圧勝。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）によるディープラーニングの威力が証明され、音声認識・翻訳・ゲームなど多分野でAIが台頭。
⚡ 2017年：Transformerの登場 ― 言語処理のパラダイムシフト
Googleが発表した論文「Attention is All You Need」により、Transformer構造が登場。
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自己注意機構（Self-Attention）で長文の文脈を理解
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並列処理が可能で高速学習
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RNN/LSTMを不要にした
これが、のちのBERTやGPTに繋がる基盤となった。
🧬 GPTシリーズの進化：年とバージョンで見る歴史
| 年 | モデル | 特徴 |
|---|---|---|
| 2018 | GPT (1) | 初代。Decoder中心。約1.1億パラメータ。BookCorpusで訓練。 |
| 2019 | GPT-2 | 15億パラメータ。多様なWebデータ使用。精度が高すぎ一部非公開から話題に。 |
| 2020 | GPT-3 | 1750億パラメータ。few-shot学習対応。API経由で商用利用拡大。 |
| 2022 | GPT-3.5 | ChatGPTに搭載。対話特化。従順で自然な会話が可能に。 |
| 2023 | GPT-4 | テキスト＋画像対応のマルチモーダル。論理性と創造性が大幅向上。 |
| 2023末 | GPT-4-turbo | GPT-4と同等で高速・安価。最大128kトークンの長文処理も可能に。 |
| 2024–25 | GPT-4o | テキスト・画像・音声を統合したマルチモーダルモデル。人間に近い会話能力。 |
💬 ChatGPTの衝撃と革新（2022年～）
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ChatGPT（GPT-3.5ベース）が一般公開され、世界的ブームに
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プロンプトエンジニアリングという新たな職種が登場
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教育、ライティング、プログラミング、法律、ビジネス支援など活用範囲が急拡大
【成功】
ChatGPTは「専門知識がなくても使える初のAI」として、AIの民主化を象徴する存在となった。
🔮 今後の展望と論点
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マルチモーダル化：音声・画像・映像の理解と生成の統合
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自律型エージェント：目標を自動分解して達成するAI（Auto-GPT、Devinなど）
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AIと法・倫理：フェイク生成、責任所在、バイアス、雇用影響
人類は今、AIとの新たな共存フェーズに足を踏み入れている。