AIの過去と未来:エヌビディアの4兆の時価総額から見る人工知能80年の発展の歴史

2025年7月9日、NVIDIAが時価総額4兆ドルを突破した初の上場企業となりました。このマイルストーンの出来事は、AI業界の未来の発展についての考察を引き起こしました。未来の予測には不確実性が満ちていますが、私たちはAIの80年の発展の歴史から貴重な経験を引き出し、過去の予測がなぜ実現しなかったのか、どのような側面で、どのような方法で、どのような理由で実現しなかったのかを理解することができます。

AIの歴史は1943年12月に遡ります。当時、神経生理学者のウォーレン・S・マカロックと論理学者のウォルター・ピッツは神経細胞ネットワークに関する論文を発表しました。この論文は実験的根拠に欠けていましたが、「結合主義」、つまり現代の深層学習の前身にインスピレーションを与えました。この方法は脳の実際の機能との直接的な関連はありませんが、人工神経ネットワークはしばしば「脳を模倣する」と表現されます。

AIの発展の過程において、私たちは工学と科学を混同し、科学と推測を混同し、科学と数学記号に満ちた論文を混同しないよう警戒する必要があります。さらに重要なことは、「人間は人間のような機械を創造できる」という錯覚の誘惑に抵抗することです。この傲慢な態度は過去80年間、テクノロジーのバブルとAIの周期的な熱狂の触媒であり続けました。

汎用AI(AGI)の概念、つまり人間の知能や超知能を持つ機械がすぐに現れるという考え方は、この思考の典型的な代表です。1957年のAIの先駆者ハーバート・サイモンの予言から1970年のマーヴィン・ミンスキーの自信に満ちた断言、そして最近のOpenAIによる超知能AIが人類の絶滅を引き起こす可能性に関する警告に至るまで、AGIが実現するという期待は常に存在してきました。しかし、これらの予測はしばしば「第一歩の誤り」に起因しており、すなわちコンピュータが以前は不可能と考えられていたタスクを完了できるようになった場合、たとえそれが非常に下手に行われても、さらなる技術の進展によって完璧に実現できると考えられています。

AIの発展は複数の段階を経てきました。最初はハードウェアの性能向上に依存し、その後ソフトウェアとデータ収集が導入されました。1960年代中頃から普及し始めたエキスパートシステムは、80年代に広く使用されましたが、90年代初頭には知識の取得と維持の困難さから衰退しました。この事例は、技術が初期の成功と広範な採用を得たとしても、必ずしも持続的な新産業を形成できるわけではないことを教えてくれます。

AIの研究開発方法において、ルールベースのシンボリックAIと統計に基づくコネクショニズムが長年にわたり主導権を争ってきました。2012年以降、コネクショニズムが復活し、AIの研究開発の重心は学術界から民間部門へと移りました。しかし、現在業界は依然として大規模言語モデルというパラダイムに過度に焦点を当てており、他の可能な発展方向を無視しています。

英偉達の成功は確かに称賛に値しますが、AIの80年の発展の歴史を見れば、我々はすべての希望を単一の技術路線に託すべきではありません。警戒を怠らず、多様な発展を維持することこそが、AI業界の長期的な健康な発展の鍵かもしれません。