年代
- 2010年代から2020にかけて
代表事件
- ディープラーニングの台頭: 2012年、アレックス・クリジェフスキーによるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の成功がきっかけで、ディープラーニングが注目を集めた。
- AlphaGoの勝利: 2016年、Google DeepMindのAlphaGoが世界チャンピオンの囲碁プレイヤー、李世ドルを破ったことで、AIの能力が広く認識された。
- 自動運転車の発展: Tesla, Google（Waymo）などの企業が自動運転技術の開発を進め、公道でのテストを行った。
推論と探索
- ディープラーニングとニューラルネットワーク: 大量のデータと強力なコンピュータを活用して複雑なモデルを学習し、画像認識、自然言語処理、強化学習など様々な領域で応用された。
- ビッグデータとの組み合わせ: データ科学との融合により、ビッグデータを活用してより精度の高い予測や分析が可能になった。
限界
第3次AIブームの限界については以下のように考えられます。
- エネルギーとリソースの消費: ディープラーニングモデルは特に大量の計算リソースとエネルギーを必要とする。このため、環境への影響やコストが問題となることがある。
- ブラックボックス問題: ディープラーニングモデルはしばしば「ブラックボックス」として扱われ、その決定プロセスが透明ではない。これにより、信頼性や説明責任の問題が生じる。
- データの偏りと倫理的な問題: 訓練データの偏りがモデルの出力に影響を及ぼし、偏見を持つ結果を生むことがある。また、プライバシーの懸念や倫理的な問題も重要視されている。
- 汎用性の欠如: 現在のAIは特定のタスクに特化しており、人間のような汎用的な知能にはまだ達していない。
第3次AIブームは、技術の進化とともに多くの産業や社会に影響を及ぼしており、これらの限界と向き合いながら、より持続可能で倫理的なAI技術の発展が求められています。
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