AIの基本概念と歴史

AIとは何か

• 人工知能（Artificial Intelligence）の略
• 人間の知能を模倣し、学習・推論・問題解決を行うコンピュータシステム
• 特定のタスクにおいて人間と同等以上の能力を発揮することを目指す

AIの歴史的発展

1. 黎明期（1950年代〜1960年代）
   • チューリングテストの提案（1950年）
   • 「AI」という言葉の誕生（ダートマス会議、1956年）
   • 初期のAIプログラム（チェスプログラム、定理証明）
2. 第一次AIブーム（1960年代）
   • 探索・推論アルゴリズムの発展
   • エキスパートシステムの登場
   • 期待の高まりと「AIの冬」
3. 第二次AIブーム（1980年代）
   • 知識ベースシステムの発展
   • ニューラルネットワークの再評価
   • 実用的な限界と2度目の「AIの冬」
4. 第三次AIブーム（2010年代〜）
   • ビッグデータの活用
   • 深層学習（ディープラーニング）の躍進
   • コンピュータビジョン、自然言語処理の飛躍的進歩
5. 生成AIの時代（2020年代〜）
   • GPT、DALL-E、Stable Diffusionなどの登場
   • テキスト、画像、音声、動画の高品質生成
   • 一般ユーザーへのAI技術の普及

AIの種類

1. 弱いAI（特化型AI）
   • 特定のタスクに特化
   • 例：チェスAI、画像認識、音声アシスタント
   • 現在実用化されているAIのほとんど
2. 強いAI（汎用人工知能、AGI）
   • 人間のような汎用的な知能
   • 自己認識や意識を持つ可能性
   • 現時点では理論上の概念
3. 超知能AI（ASI）
   • 人間の知能を超える知能
   • シンギュラリティ（技術的特異点）との関連
   • 哲学的・倫理的議論の対象

法務分野におけるAIの位置づけ

• 情報検索と分析の効率化ツール
• 定型業務の自動化支援
• 人間の判断を補助する意思決定支援
• 法的推論の一部を代替する可能性

次回予告：AI・機械学習の基本概念

• 機械学習とは何か
• 教師あり学習と教師なし学習
• ディープラーニングの基礎
• 自然言語処理の仕組み