過去10年間で、AIの能力は急速に向上してきました。
次のような取り組みは、世界経済フォーラムの「AIガバナンス・アライアンス」などが、AIが各業界で変革をもたらす中でも、AIが包摂的で、倫理的かつ持続可能なものであるよう取り組んでいます。
ここでは、主要な進歩の節目と、今後起こりうることをご紹介します。
1940年代に登場した最初のデジタルコンピューターから、今日の多種多様な機械学習ツールに至るまで、人工知能（AI）は比較的短い期間で大きな進歩を遂げてきました。
近年以前は、今日の基準からすると進歩は緩やかで、AIの計算能力は約20か月ごとに倍増してきました。2024年には加速し、6か月ごとに2倍の性能を獲得するほどの速さで進んでいます。
以下では、この年表上の主要な進展と、今後起こりうることを簡単にご紹介します。
1950年：テセウスのロボットマウス
これは機械学習の初期の事例の一つであり、ロボットマウスで、迷路を進み、その過程で「学習」することができました。米国の数学者・研究者であるクロード・シャノンが開発したテセウスは、鼻先に金属製のヒゲがあり、体内に磁石を備えた小さな木製の装置でした。迷路の下には、一連の電話用リレー回路と、モーターに取り付けられた電磁石があり、テセウスが道を見つけ、通った出口や壁を記録する助けとなっていました。MIT Technology Reviewによると、シャノンは、この機械が「（試行錯誤によって）解を見つけ、その解を記憶し、状況が変わって解が適用できなくなった場合にはそれを忘れることもできる」と述べています。
1956年：ダートマス会議
正式名称はダートマス夏季人工知能研究プロジェクトで、米国の大学ダートマス・カレッジで開催されたこの会議は、AIという分野の誕生の地として広く知られています。科学者からなる小規模なチーム（クロード・シャノンを含む）が、この会議のために「人工知能（artificial intelligence）」という用語を考案し、その後の技術に関する思考と研究の方向性を定めました。
1958年：パーセプトロン
機械学習における重要な一歩となったのは、パーセプトロンであり、最初の人工ニューラルネットワークとみなされています。これは、人間の脳に似た方法で判断を行うプログラムです。米国の心理学者フランク・ローゼンブラットが開発したこのモデルは、自らパンチカードを区別することを左右に印の付けられたものの違いを学習しました。ローゼンブラットはこれを「独創的な考えを持つことができる最初の機械」と表現しました。
1960年：ADALINE
適応線形素子（ADALINE）は、単純な（単層の）人工ニューラルネットワークであり、米国スタンフォード大学の教授バーナード・ウィドローによって、当時の教え子テッド・ホフとともに開発されたものです。これはパターン認識のための適応システムであり、今後のニューラルネットワークや機械学習の発展の基礎を築きました。
1974～1980年および1987～1994年：AIの「冬の時代」
これらのおおよその期間には、AIへの資金提供、研究、開発が停滞し、しばしば「AIの冬」と呼ばれる時期がありました。しかしながら、いくつかの重要な進展もあり、その中には、TD-Gammonというプログラムがあり、1992年に、当時のトッププレイヤーをわずかに下回る水準でバックギャモンのプレイを習得しました。
1997年：ディープ・ブルー
IBMのディープ・ブルーは、TD-Gammonやそれ以前に存在した他すべての機械をさらに超え、公式トーナメントの対局において現役の世界チェス王者を破った最初のコンピューターシステムとなりました。ディープ・ブルーの基盤技術は、データベース内のパターンの発見などの作業を行うために必要な複雑な計算に取り組むスーパーコンピューターの能力を向上させました。
2012年：AlexNet
多くの層を持つディープラーニング型ニューラルネットワークであるAlexNetの登場は、画像認識における画期的な進歩となりました。犬や車などの物体の画像を、人間にごく近い水準で認識することができました。
2019年：GPT-2
AIの進化には多くの大手テック企業が関わっていますが、自然言語処理の能力を示したのは、当時まだあまり知られていなかったOpenAIのGenerative Pre-trained Transformer 2（GPT-2）のリリースでした。系列内の次の要素を予測できるこのモデルは、テキストの要約や翻訳などの作業を行うことができました。「当社のモデルは、人間の品質に近く、一ページ以上のテキストにわたって一貫性を示す、さまざまなプロンプトからのサンプルを生成することができます」」とOpenAIは当時のブログで述べています。
2020～2024年：AIの進化が加速
OpenAIのGPT-3が2020年に登場し、しばしば人間が書いたものと区別できないほどのテキストを生成できるモデルをもたらしました。2022年末に公開されたチャットボットのChatGPTは、この大規模言語モデルを基盤としており、生成AIを本格的に世界へ紹介しました。
ChatGPTのリリースは急速な発展の新たな段階を引き起こし、生成AIは瞬く間にビジネスや私たちの生活のあらゆる側面を変革し始めました。同時に、偏りやハルシネーションの課題から、生成AIを責任を持って導入・統治すべきだという声が高まりました。次のような取り組みは、世界経済フォーラムの「AIガバナンス・アライアンス」などが、AIが各業界で変革をもたらす中でも、AIが包摂的で、倫理的かつ持続可能なものであるよう取り組んでいます。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築していますか？
AI卓越センターは、各分野のリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、経済や社会に対するその影響を理解する支援を行っています。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づいた対話を支援しています。
信頼できる場や共同の取り組みを通じて、同センターは、パートナーが共通の理解を構築し、AIのイノベーションと利用における責任ある取り組みに向けて協働することを可能にしています。
AIの今後は？
AIがもたらす恩恵をすべての人に行き渡らせることと並行して、この技術の今後はどうなるのでしょうか。
専門家は、次のようなものが登場すると予想しています。対話型AI（あなたに代わって他のソフトウェアに作業を指示できるボット）、AIによる新たな科学的発見、そして物理世界を理解し、記憶、推論、計画を行えるモデル。
