生成AIパスポート第1章の中から重要な問題を10問出します。
第1章の4択問題
第1問
以下の選択肢のうち、AIの定義に関する正しい説明を選んでください。
- AIとは「Artificial Interaction」の略で、物理的なロボットそのものを指す。AIは物理的形態を持つことが必須条件である。
- AIは、コンピュータが独自に知能を生み出す技術のことを指し、人間の介入なしに完全に自立している。
- AIの定義は歴史的に変化してきたが、一般的には人間の知能に近い能力を持つ人工的なコンピュータシステムと見なされる。
- AIは、常に明確に定義されており、技術進歩により定義が変わることはないとされている。
正解は3番です!🎉
3. AIの定義は歴史的に変化してきたが、一般的には人間の知能に近い能力を持つ人工的なコンピュータシステムと見なされる。 が正しい説明です。
AIの定義は確立されたものではなく、歴史的な技術進歩や研究の進展に伴い変化しています。しかし、現在は「人間の知能を模倣した人工的な知能を持つシステム」として理解されることが一般的です。
第2問
以下の選択肢のうち、AIとロボットの違いに関する正しい説明を選んでください。
- AIは物理的な存在であり、ロボットと同義語として扱われます。このため、AIは物理的形態を持たなければならないとされています。
- AIは人間の知能を再現するためのソフトウェア技術であり、ロボットはその技術を活用する物理的な機械です。AIは知覚や判断を担い、ロボットは動作を行う機能を持っています。
- ロボットはAI技術を使用せず、単純な制御プログラムのみで動作する機械を指します。このため、ロボットとAIは別々に開発されています。
- AIとロボットはそれぞれ独立した概念であり、相互に関係することはありません。このため、AIはロボットに搭載されることはありません。
正解は2番です!🎉
2. AIは人間の知能を再現するためのソフトウェア技術であり、ロボットはその技術を活用する物理的な機械です。AIは知覚や判断を担い、ロボットは動作を行う機能を持っています。 が正しい説明です。
AIは知覚、学習、判断などの知能部分を担当し、ロボットはそれを活用して物理的な動作を行うため、両者は役割が異なるものの密接に関連しています。
第3問
以下の選択肢のうち、AIの歴史における第一次AIブームに関する間違った説明を選んでください。
- 第一次AIブームでは、探索や推論に焦点が当てられ、ルールベースのシステムが開発されました。ルールベースシステムは当時のAIの基盤となる技術として重要でした。
- 1970年代後半には、第一次AIブームは期待に応える成果が得られなかったため終息しました。ルールベースのシステムは複雑な問題に対応できないことが課題でした。
- 第一次AIブームでは、自然言語処理や機械学習が大きく進展し、実用化されたシステムが多数登場しました。これにより、AIは商業的成功を収めることになりました。
- このブームの終息は、複雑な問題に対応できないルールベースの限界が明らかになったことによるものでした。その結果、多くの研究が停滞しました。
正解は3番です!🎉
解説
選択肢3は間違った説明です。第一次AIブームでは、自然言語処理や機械学習は研究の初期段階にあり、実用化されたシステムはほとんど登場しませんでした。この時期はルールベースの技術が中心であり、複雑な問題への対応が難しく、その限界が明らかになったことでブームは終息しました。
第4問
以下の選択肢のうち、AIに知能をもたらす仕組みとして間違っているものを選んでください。
- 機械学習は、AIが大量のデータからパターンを学び、予測や分類を行うための技術です。また、教師あり学習や教師なし学習などの手法があります。
- ディープラーニングは機械学習の手法の一つで、ニューラルネットワークを活用して高度なデータ処理を行います。これにより画像認識や音声認識が可能になりました。
- ルールベースのAIは、人間の知識やルールを事前にプログラムすることで動作します。このため、明確なルールがない場合には対応できません。
- AIは必ずしも機械学習を利用する必要はなく、全てのAIはルールベースであるとされます。このため、機械学習を使うAIは例外的な存在です。
正解は4番です!🎉
解説
AIにはルールベースのものもありますが、現在の主流は機械学習やディープラーニングといった技術です。特に近年では、ルールベースよりも機械学習を利用するAIが一般的となっており、「全てのAIがルールベース」という表現は誤りです。
第5問
以下の選択肢のうち、機械学習の特徴について正しい説明を選んでください。
- 機械学習では、AIがデータから学ぶのではなく、人間がデータのパターンをすべて手動で指定します。これによりAIの効率的な学習が可能となります。
- 機械学習は、アルゴリズムを用いて大量のデータからパターンや関係性を見つけ出す技術です。この技術はスパムメールの分類や顔認識などに応用されています。
- 機械学習の初期には「教師なし学習」しか存在せず、「教師あり学習」はディープラーニングの登場以降に発展しました。
- 機械学習は、AIのみに限定された技術であり、統計学や他分野の知識は全く関与しません。
正解は2番です!🎉
解説
機械学習は、統計的手法やアルゴリズムを用いてデータから学び、未知のデータに対しても予測や分類を行う技術です。スパムメールの自動分類や画像認識、音声認識など、日常生活でも多くの応用例があります。
他の選択肢は以下の理由で誤りです:
1. データのパターンはAIが自動的に学びます。人間がすべて指定することはありません。
3. 「教師あり学習」も初期から存在しており、ディープラーニングとは無関係です。
4. 機械学習は統計学や数学など、他分野の知識に基づいて構築されています。
次のページでは続きの6問目から10問目までを用意しています。
ぜひ、試験前の確認にご活用ください。