人工知能研究の歴史は、1950年代から1980年代の「記号論理主義の時代」、1980年代から2010年代の「ベンチマーキングの時代」、2010年代以降の「深層学習の時代」の3つの時期に分けられる。
記号論理主義の時代は、人工知能の基礎理論を探求する基礎研究が中心だった。しかし、理論的な対立と技術的な限界から進展が停滞し、1970年代後半には「AIの冬」と呼ばれる低迷期に陥った。
その後、DARPAが主導してベンチマーキングと呼ばれる定量的な評価システムを導入した。これにより、記号論理主義の限界を克服し、統計的機械学習手法の優位性が明らかになった。ベンチマーキングは、人工知能研究の目的を軍事・商業的な応用課題の解決に特化させ、研究者の自律性を制限した。しかし同時に、コンピューティング能力の向上と大規模データの利用により、機械学習手法の性能が飛躍的に向上した。
2010年代以降は、深層学習が人工知能研究の主流となった時代である。深層学習は、ベンチマーキングで優位性を示し、大規模データと計算資源を活用して圧倒的な成果を上げた。しかし、深層学習への集中は、他の手法の探索を阻害し、人工知能研究のモノカルチャー化を招いた。
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by Bernard J. K... о arxiv.org 04-11-2024
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