生成AIパスポート　① AI基礎

AI（人工知能）の歴史・定義・分類を学ぶ分野です。第一次AIブーム（推論・探索）、第二次（エキスパートシステム）、第三次（機械学習・ディープラーニング）の流れと、強いAI／弱いAI、特化型AI／汎用AIといった分類を押さえます。AGI（汎用人工知能）やシンギュラリティといった概念、機械学習・深層学習・ニューラルネットワークの基本用語も頻出。生成AIの位置づけを理解する土台となる重要分野です。

この分野の問題55問を、選択肢・正解・解説つきで掲載しています。まず自分で解答を考えてから「正解と解説を見る」を開いて答え合わせをしてください。

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第1問人工知能を意味する「AI」は何という言葉の略記か。

AAutomatic Intelligence
BArtificial Intelligence
CAdvanced Information
DAnalytical Intelligence

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正解：B．Artificial Intelligence

AIはArtificial Intelligenceの頭文字をとった言葉です。

生成AIパスポート ① AI基礎

第1問人工知能を意味する「AI」は何という言葉の略記か。

第2問一般的なAIの定義として最も適切なものはどれか。

第3問現在のAIの能力に関する説明として正しいものはどれか。

第4問AIとロボットの違いについて正しい説明はどれか。

第5問AIの研究の礎を築いた「ダートマス会議」が開催された年はいつか。

第6問第2次世界大戦中に初期のコンピュータが開発された主な目的は何か。

第7問ディープラーニングなどの技術進歩により自動的に画像を生成する技術として知られるものはどれか。

第8問AIに知能をもたらす仕組みとして現在主流となっている2つの手法はどれか。

第9問ルールベースのシステムに関する記述として誤っているものはどれか。

第10問機械学習を「明示的にプログラムされることなく経験から学習する能力をコンピュータに与える学問領域」と定義したのは誰か。

第11問入力データとそれに対する正解データのペアを与えてモデルをトレーニングする手法はどれか。

第12問教師なし学習における「クラスタリング」の目的は何か。

第13問データの次元数を減らすことで情報を保持しながら特徴を抽出する教師なし学習の手法はどれか。

第14問コンピュータに目標を設定し目標達成に近づく行動をとった際に報酬を与えることで学習させる手法はどれか。

第15問強化学習において各状態でどのような行動を取るべきかを示すルールを何というか。

第16問少量の正解データと大量のラベルのないデータを用いて効率的に学習する手法はどれか。

第17問半教師あり学習のメリットとして正しいものはどれか。

第18問「どの問題にも万能で汎用的なモデルは存在しない」という機械学習における大前提の定理を何というか。

第19問ニューラルネットワークは人間の体のどの部分の仕組みを真似たものか。

第20問人間の脳において高度な働きを支えている細胞は何か。

第21問神経細胞同士などの間で情報を伝達する役割を持つ接合部を何と呼ぶか。

第22問ニューラルネットワークを何層にも重ねて作られた技術を何と呼ぶか。

第23問AIが画像を認識する際画像を細かい要素に分けて見るがこの細かい要素を何というか。

第24問ニューラルネットワークモデルにおいて出力データと正解データのズレを何と呼ぶか。

第25問訓練データに過剰に適合してしまい未知のデータに対してうまく予測できなくなる現象は何か。

第26問過学習を避けるためにデータの一部を検証用として取り分け最適なタイミングで学習を止める手法はどれか。

第27問モデルの複雑さを制限しパラメータの量を調整することで過学習に対処する手法はどれか。

第28問中間層においてランダムに一部の人工ニューロンを無効化することで過学習を避ける手法はどれか。

第29問1つの問題で学習したモデルの知識を別の問題へ適用する手法を何というか。

第30問レベル1のAIの特徴として正しいものはどれか。

第31問レベル1のAIの代表例はどれか。

第32問複数の行動パターンから次のアクションを選択できるレベル2のAIの代表例はどれか。

第33問IBMが開発しアメリカのクイズ番組で優勝したレベル2のAIに近いシステムの名前は何か。

第34問機械学習を利用したレベル3のAIの特徴はどれか。

第35問ディープラーニングを利用したレベル4のAIの特徴として正しいものはどれか。

第36問弱いAIの定義として正しいものはどれか。

第37問強いAIの定義として正しいものはどれか。

第38問現在スマートスピーカーや自動運転技術に搭載されているAIは分類上どちらに該当するか。

第39問強いAIの進捗状況として現在の状態を表しているのはどれか。

第40問ニューラルネットワークにおいてシナプスの大きさを数式的に表現したものを何と呼ぶか。

第41問ダートマス会議で人工的に知的なプログラムの開発を目指すことを掲げた人物に含まれないのは誰か。

第42問教師あり学習においてモデルが学習のために使用するものはどれか。

第43問検索エンジンはAIの4つのレベルのうちどのレベルの代表例か。

第44問レベル3のAIが学習の際に参照する画像の色や形状などのデータの特定の要素を何と呼ぶか。

第45問ニューラルネットワークの各層が積み重なることでどうなるか。

第46問半教師あり学習において仮のラベルを付ける対象はどのデータか。

第47問人工ニューロンはニューラルネットワークにおいてどのような役割を担っているか。

第48問クラスタリングを利用して果物の写真を分類する場合どのような基準でグループ分けするか。

第49問AIという用語の定義が明確に定まっていない理由の一つとして適切なものはどれか。

第50問AIが学習を進めることで未知のデータに対する予測性能が低下した状態は何と呼ばれるか。

第51問1956年のダートマス会議から始まり、主に探索と推論に焦点を当てて技術が開発された時期を何と呼ぶか。

第52問第二次AIブームで注目を集めた、人間の専門家が持つ知識をコンピュータに取り込んで問題解決を行うシステムは何か。

第53問2010年代に入ってからの第三次AIブームの主な特徴として正しいものはどれか。

第54問AIが人間を超越し、自ら性能を改良しながら知能的に自己進化する状態を指す言葉はどれか。

第55問「AI搭載」などの言葉から過剰に期待を抱き、実際の性能を知った際に失望してしまうような心理現象を何というか。

生成AIパスポート　① AI基礎