分野別生成AIパスポート 用語集
AIの歴史と重要人物の用語28語｜生成AIパスポート試験対策
AIの歴史と重要人物の分野では、「どの時代に何が起きたか」「誰が何を提唱したか」という年号と人物の組み合わせが繰り返し問われます。まず1956年のダートマス会議から始まる三度のAIブームとAIの冬の流れをつかみ、各ブームのキーワード（探索と推論、エキスパートシステム、ビッグデータとディープラーニング）を結びつけましょう。そのうえで、シンギュラリティの提唱者や、ボルツマンマシン・VAE・GAN・LSTM・Transformerを生み出した研究者と年号をセットで覚えると、ひっかけ選択肢にも強くなります。
AIブームえーあいぶーむ★★★
AIブームとは、AIの研究や実用化への期待が社会的に大きく高まった時期のことです。AIの歴史にはこれまで3回のブームがあったとされ、それぞれ第一次・第二次・第三次AIブームと呼ばれます。
第一次AIブームだいいちじえーあいぶーむ★★★
第一次AIブームとは、1956年のダートマス会議をきっかけに始まり、約20年間続いたAI研究の最初の盛り上がりの時期です。研究の中心テーマは「探索」と「推論」で、人間があらかじめ用意したルールに従って問題を解くルールベースの時代とされます。
第二次AIブームだいにじえーあいぶーむ★★★
第二次AIブームとは、1980年代後半から1990年代初頭にかけて起きた、2度目のAI研究の盛り上がりの時期です。コンピュータの性能が向上して多くのデータを扱えるようになったことを背景に、専門家の知識をコンピュータに取り込んで問題を解く「エキスパートシステム」が注目を集めました。
第三次AIブームだいさんじえーあいぶーむ★★★
第三次AIブームとは、2010年代から現在まで続いている、AIが急速に発展・普及している時期のことです。主な特徴は、ビッグデータの活用とディープラーニング技術の発展です。第一次・第二次ブームと比べて実用的な応用が大幅に増え、AIが社会に広く浸透しました。生成AIの登場もこの流れの中に位置づけられます。
AIの冬えーあいのふゆ★★☆
AIの冬とは、AIへの期待に応えられない非実用的なシステムが増えたことで、研究への関心や投資が冷え込み、技術の進歩が鈍った停滞期のことです。公式テキストでは、第二次AIブームの後に訪れた停滞期として説明されています。第一次ブームの終わりにも期待と関心が失われており、AIの歴史はブームと冬を繰り返してきました。
ダートマス会議だーとますかいぎ★★★
ダートマス会議とは、1956年にアメリカのダートマス大学で開かれた研究会議で、「AI（人工知能）」という言葉が初めて使われた場として知られています。ジョン・マッカーシー、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ナサニエル・ロチェスターらが中心となり、人間のように知的なプログラムを作ることを目標に掲げました。
ジョン・マッカーシーじょん・まっかーしー★★★
ジョン・マッカーシーとは、アメリカのコンピュータ科学者で、1956年のダートマス会議を中心となって企画した人物です。この会議で「AI（人工知能）」という言葉が初めて使われ、AIが一つの研究分野として確立されました。
マービン・ミンスキーまーびん・みんすきー★★☆
マービン・ミンスキーとは、アメリカの研究者で、1956年のダートマス会議の参加者の一人です。ジョン・マッカーシーらとともに、人間のように知的なプログラムを作ることを目標に掲げ、AIを一つの研究分野として立ち上げました。
クロード・シャノンくろーど・しゃのん★★☆
クロード・シャノンとは、アメリカの数学者・電気工学者で、1956年のダートマス会議の参加者の一人です。AIという言葉が生まれたこの会議のメンバーとして、生成AIパスポート試験で問われます。一般には、情報を数学的に扱う「情報理論」を確立した人物として知られ、「情報理論の父」とも呼ばれています。
ナサニエル・ロチェスターなさにえる・ろちぇすたー★★☆
ナサニエル・ロチェスターとは、アメリカのコンピュータ技術者で、1956年のダートマス会議の参加者の一人です。マッカーシー、ミンスキー、シャノンとともに会議を提案した主要メンバーとして挙げられます。一般には、IBMで初期の商用コンピュータの設計に携わった人物として知られています。
アーサー・サミュエルあーさー・さみゅえる★★★
アーサー・サミュエルとは、IBMに所属していたアメリカの研究者で、1959年に機械学習を初めて定義した人物です。機械学習を「明示的にプログラムしなくても、経験から学ぶ能力をコンピュータに与える研究分野」という趣旨で表現しました。
探索と推論たんさくとすいろん★★☆
探索と推論とは、第一次AIブームで研究の中心となった2つのテーマです。「探索」は、問題を解くために考えられる解の候補を順に調べていくプロセスのことです。「推論」は、与えられた事実とルールを組み合わせて、新しい事実や結論を導き出すプロセスのことです。
エキスパートシステムえきすぱーとしすてむ★★★
エキスパートシステムとは、特定分野の専門家（エキスパート）がもつ知識をコンピュータに取り込み、その知識を使って専門家のように問題解決や診断を行うシステムです。専門家の意思決定の進め方をまねて判断します。
知識ベースちしきべーす★★☆
知識ベースとは、専門家がもつ知識を、ルールや推論エンジン、データベースなどを使ってコンピュータが利用できる形で蓄えたものです。エキスパートシステムの中核となる部分で、問題解決に必要な情報を提供します。第二次AIブームは「知識ベースの時代」とも呼ばれ、専門家とコンピュータ科学者が協力して多くの知識ベースが構築されました。
推論エンジンすいろんえんじん★★☆
推論エンジンとは、知識ベースに蓄えられたルールや事実を組み合わせて、与えられた問題に対する結論を導き出す仕組みのことです。エキスパートシステムの「考える部分」にあたります。公式テキストでは、ルールやデータベースと並んで、専門家の知識をコンピュータに取り込む際に使われる要素の一つとして紹介されています。
シンギュラリティしんぎゅらりてぃ★★★
シンギュラリティとは、AIが人間の知能を超え、自らの性能を改良しながら自己進化を続けることで、人間には理解できないほど高度な知識や技術を獲得するようになる転換点のことです。日本語では「技術的特異点」と訳されます。
2045年問題にせんよんじゅうごねんもんだい★★☆
2045年問題とは、2045年頃にAIやバイオテクノロジーなどの進化によって人間の知性が超えられ、社会にさまざまな問題や脅威が生じるとする考え方のことです。未来学者レイ・カーツワイルが提唱したもので、シンギュラリティ（技術的特異点）の別名としても使われます。
レイ・カーツワイルれい・かーつわいる★★★
レイ・カーツワイルとは、アメリカの未来学者・発明家で、AIの世界的権威として知られる人物です。2005年の著書でシンギュラリティ（技術的特異点）を取り上げて大きな話題を呼び、2045年頃にAIなどが人間の知性を超えるという「2045年問題」を提唱しました。
ヴァーナー・ヴィンジゔぁーなー・ゔぃんじ★★☆
ヴァーナー・ヴィンジとは、アメリカの数学者・SF作家で、シンギュラリティ（技術的特異点）を提唱した人物です。1993年に発表したエッセイの中で、人間を超える知能が生まれることで人類の時代が終わりを迎えるという趣旨の見解を示しました。
ジェフリー・ヒントンじぇふりー・ひんとん★★★
ジェフリー・ヒントンとは、イギリス出身の研究者で、ディープラーニング研究の中心人物として知られる人物です。公式テキストでは、1980年代後半にテリー・セジュノスキーとともに研究グループを率い、生成モデルの起源とされるボルツマンマシンを提唱した研究者として紹介されています。
テリー・セジュノスキーてりー・せじゅのすきー★★☆
テリー・セジュノスキーとは、アメリカの研究者で、1980年代後半にジェフリー・ヒントンとともにボルツマンマシンを提唱した人物です。ボルツマンマシンは、学習したデータの特徴をもとに新しいデータを生み出す「生成モデル」の起源として公式テキストで紹介されており、生成AIの歴史をたどるうえで欠かせない研究者の一人です。
イアン・グッドフェローいあん・ぐっどふぇろー★★★
イアン・グッドフェローとは、2014年にGAN（敵対的生成ネットワーク）を提唱したアメリカの研究者です。GANは、データを作る「生成器」と本物か偽物かを見分ける「識別器」という2つのネットワークを競わせて学習させる仕組みで、本物そっくりの画像などを生成できることから、生成AIの発展に大きな影響を与えました。
ディーデリック・キングマでぃーでりっく・きんぐま★★☆
ディーデリック・キングマとは、オランダ出身の研究者で、2013年にマックス・ウェリングとともにVAE（変分自己符号化器）を提唱した人物です。公式テキストでは「ディーデリック・P・キングマ」と表記されています。
マックス・ウェリングまっくす・うぇりんぐ★★☆
マックス・ウェリングとは、オランダの研究者で、2013年にディーデリック・キングマとともにVAE（変分自己符号化器）を提唱した人物です。VAEは、データをエンコーダで潜在ベクトルに変換し、デコーダで再構成する仕組みをもつ生成モデルの一種です。
ユルゲン・シュミットフーバーゆるげん・しゅみっとふーばー★★☆
ユルゲン・シュミットフーバーとは、ドイツ出身の研究者で、1997年にLSTM（長・短期記憶）を初めて提唱した研究者の一人です。公式テキストでは「ザイガー博士とシュミットフーバー博士」による共同提唱として紹介されています。
ゼップ・ホッフライターぜっぷ・ほっふらいたー★★☆
ゼップ・ホッフライターとは、ドイツの研究者で、1997年にユルゲン・シュミットフーバーとともにLSTM（長・短期記憶）を提唱した人物です。公式テキストでは「ザイガー博士」と表記され、「ザイガー博士とシュミットフーバー博士が1997年にLSTMを初めて提唱した」と紹介されています。
アシシュ・バスワニあししゅ・ばすわに★★☆
アシシュ・バスワニとは、Googleの研究者として、2017年の論文「Attention Is All You Need」を発表した著者の一人です。この論文で紹介されたTransformerは、CNNやRNNを使わずAttentionの仕組みだけで構成されたモデルで、BERTやGPTなど現在の大規模言語モデルの基盤とな…
ILSVRCあいえるえすぶいあーるしー★★☆
ILSVRCとは、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeの略で、大規模な画像データセット「ImageNet」を使って画像認識の精度を競う世界的なコンテストです。