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深層学習（ディープラーニング）革命と第 次 ブーム3 AIディープラーニングの大躍進（ 年）： 2012 トロント大学のヒントンらが開発した畳み込みニューラルネットワークAlexNetが、 ImageNet画像認識コンテストで従来比画期的な精度向上を達第 次 ブーム成。誤認識率を26%から16%へと大幅に改善し、 3 AIの幕開けとなりました。 画像・音声認識の飛躍： 深層学習は特に認識分野で性能向上が著しく、FacebookやGoogleは人物顔認識に導入して人間以上の精度を達成。音声認識もディープラーニングベースの手法が主流となり、AIアシスタントの高精度化が進みました。 の歴史的勝利（ 年）： AlphaGo 2016 Google DeepMind社のAlphaGoが囲碁の世界トップ棋士・李世ドル九段に4勝1敗で勝利。「コンピュータには10年は無理」と言われていた囲碁で、深層強化学習を用いたAIが人間の直観・創造性の領域に踏み込みました。 生成モデルとトランスフォーマー： 2014年にはIan Goodfellowが敵対的生成ネットワーク (GAN)を考案し、AIが高精細な偽画像を生成できることを示しました。2017年にはグーグルの研究者らが画期的なニューラルネット構造Transformerを発表し、後の大規模言語モデルの基盤を築きました。 2012年 AlexNetがImageNetコンテストで優勝2014年 敵対的生成ネットワーク(GAN)の登場2016年 AlphaGoが李世ドル九段に勝利2017年 Transformerアーキテクチャの発明

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