70年前は会話もできなかったAIが、なぜここまで賢くなったのか？【ゆっくり解説】

#ゆっくり解説 　#ai 　#it 　#デジタル AIの研究が本格的に始まったのは約70年前。 当時のコンピューターは、 今のように自由に会話することすらできませんでした。 約70年間でAIに何が起きたのか、 その進化を初心者にも分かりやすく振り返ります。 実験内容は、研究論文をもとに紹介しています。 図解・映像は、この資料を参考にした本チャンネルのオリジナル制作です。 ---------------------------- ▼チャプター 0:00 導入 0:53 そもそもAIは何を目指していた？ 3:38 ELIZAはなぜ会話できたように見えた？ 6:30 規則を書く時代から、誤差を学ぶ時代 9:00 AIの言語能力を変えた新しい学習方法 11:41 画像AIの成功が、なぜ会話AIにも関係する？ 14:08 Transformerは何を変えた？ 16:38 巨大化させたら、何が変った？ 19:53 なぜAIは、ここまで会話できるようになった？ ---------------------------- ▼動画内の表現 分かりやすさを優先し、動画内では一部に言い切った表現を使用しています。 ---------------------------- ▼参考文献 AIの出発点――何を目指していたのか McCarthyほか（1955） A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence 昔のAIはどう会話していたのか――ELIZAWeizenbaum（1966） ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine https://courses.cs.umbc.edu/undergrad... 人が規則を書く方式から、データで学ぶ方式へ Rumelhart・Hinton・Williams（1986） Learning Representations by Back-Propagating Errors https://www.nature.com/articles/323533a0 「次の単語を予測する」が言語AIにつながる Bengioほか（2003） A Neural Probabilistic Language Model https://jmlr2020.csail.mit.edu/papers... 計算能力と大量データがそろった転換点 Krizhevsky・Sutskever・Hinton（2012） ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks https://papers.nips.cc/paper_files/pa... 現在の大規模言語モデルにつながるTransformer Vaswaniほか（2017） Attention Is All You Need https://arxiv.org/abs/1706.03762 なぜ大規模化が進歩につながったのか Kaplanほか（2020） Scaling Laws for Neural Language Models https://arxiv.org/abs/2001.08361 規模が大きくなると、何ができるようになったのか Brownほか（2020） Language Models Are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 文章の続きを作るAIから、指示に応えるAIへ Ouyangほか（2022） Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback https://arxiv.org/abs/2203.02155