① AI入門と歴史
G検定 第72問
問題
1990年代以降に主流となり性能は飛躍的に向上したもののまだ実用レベルには達していなかった機械翻訳の仕組みはどれか。
A統計的機械翻訳✓ 正解
Bルールベース機械翻訳
Cニューラル機械翻訳
Dエキスパートシステム
正解
A：統計的機械翻訳
解説
1990年代以降は統計的機械翻訳が主流となりましたが意味の理解という点で限界がありました。
分野解説：① AI入門と歴史
AIとは何か、その歩みを学ぶ導入分野です。人工知能の定義や強いAI・弱いAI、過去3度のAIブームの流れ、トイプロブレムやフレーム問題などAI研究が直面してきた課題が問われます。各ブームで何が実現し、なぜ冬の時代を迎えたのかという歴史の流れを押さえることが、後続分野の理解の土台になります。代表的な研究者や用語が頻出のため、時系列とキーワードを結びつけて覚えるのが学習のコツです。
この分野の問題をすべて見る →本番形式で問題を解いてみよう
クイズモードで挑戦 →同じ分野の関連問題
G検定について
AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明
| 主催 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
G検定の関連記事
AI史から法律・倫理まで：G検定を3週間で回す順番
Gはジェネラリスト、つまり実装しない人のための検定です。生成AIを取り込んで動き続けるシラバスにどう追いつくか、9分野の分量と1038問の使い分けを段階ごとに整理しました。
20時間で届く人と60時間かかる人、G検定の差はどこか
合格ラインは非公表、そのうえ約200問を120分で処理する。G検定の負荷は内容の深さより範囲と速さにあります。文系は技術、理系は法律・倫理でつまずく偏りにも踏み込みました。
基礎から生成AIまで、G検定の深層学習用語を段階で並べる
CNNは画像、RNNとTransformerは系列、GANと拡散モデルは生成。名前の似たディープラーニングの略語を、どの領域で何に使うかとセットで並べた、試験直前の確認用チートシートです。