要約：
- 2006年、Fei-Fei LiはImageNetを作成し、AI研究に革新をもたらした。
- ImageNetはインターネット上の数十億の画像を使用し、研究用の大規模なトレーニングデータを提供した。
- 画像のラベリングはMechanical Turkを通じて行われ、数百万の検証済み画像のデータベースが作成された。
- 2012年にAlexNetがImageNetの一部を使用してトレーニングを行い、ディープラーニングの可能性を示した。
- 大規模言語モデル（LLMs）の発展もインターネットデータに依存しているが、画像の予測ではなく、テキスト内の単語の予測に重点を置いている。
考察：
インターネットの豊富なデータは、AI研究や開発に革新をもたらしています。ImageNetや大規模言語モデル（LLMs）の登場により、ディープラーニングやニューラルネットワークの重要性がより明確になりました。人間の労力を最適化するために、クラウドソーシングサービスの活用が重要であり、今後もデータの品質向上と効率化がAI技術の発展に不可欠であると考えられます。