AI進化の簡史：コードを書くことからデータを供給することまで、人類は完全に「飼育員」へと変わった

人類のAIに対する支配は、三度の徹底的な変革を経験した：
最初はコードを書き、次はルールを教え、三度目はデータと電力だけを供給し、能力の「出現」を待つ。

数千億のパラメータは次の単語を予測するためだけのもの。正解すれば思想のように見え、外れれば真面目にでたらめを言う。
AIの知能は決して魂ではなく、誰も一つ一つ教えなくても、データから規則性を見つけ出すことにある。

初期のAIは「エキスパートシステム」だった：人間が知識を無数のif-thenルールに書き込み、機械にインプットした。
現実はあまりにも複雑で、ルールを書ききれず、暗黙知を符号化できないため、この道は行き詰まった。

そこで脳を模倣する方向に転換：ニューラルネットワーク＋深層学習。
層が深くなるほど、抽出できる特徴は細かくなり、エッジ→形状→パーツ→全体へと、逆伝播によって重みを絶えず修正していく。
2012年にデータと計算能力が爆発的に向上し、深層学習は従来の手法を圧倒的に凌駕した。

2017年にTransformerが登場し、大規模モデルの時代が到来。
ただ一つのことを行う：次の単語を予測する。
規模が臨界点を超えると、能力が突然「出現」し始める――詩を書き、翻訳し、コードを生成する。誰も教えなくても、自ら学習する。

AIの本質：
超巨大モデル＋膨大なデータ＋圧倒的な計算能力＝次の単語予測器
専門的なモデルから、あらゆる問題を解決する汎用モデルへと変貌を遂げた。

人類の役割も根本的に変わった：
ルール作成者 → データ訓練者 → 計算資源とデータ提供者
絶えず権限を委譲し、知能は自然に成長していく。

出現は規模に依存し、規模は計算能力に依存し、計算能力はチップに依存する。
次の戦争はすでにチップの戦場で始まっている。

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