【G検定｜理解型予想問題】生成AIの仕組み｜事前学習・ファインチューニング・RLHF・RAG・アライメントはなぜ混同する？
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【G検定対策】人工知能とは・動向の弱点チェック｜5問で苦手テーマを確認
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G検定の「人工知能とは・人工知能をめぐる動向」では、AIの定義だけでなく、探索、エキスパートシステム、AIの限界、AIブームの歴史まで幅広く問われます。
このページでは、重要なテーマを5問で確認します。
目的は点数をつけることではありません。間違えた問題から、どのテーマを次に復習すればよいかを見つけることです。
まずは解説を見ずに5問に取り組み、間違えた問題を確認してみてください。
ジャンプするもくじ
この弱点チェックで確認すること
このページの使い方は下記のイメージです。
5問を解く
↓
正解数を確認する
↓
間違えたテーマを確認する
↓
対応する記事で復習する
人工知能とは・動向の弱点チェック
AIの定義、探索、エキスパートシステム、AIの限界、AIブームの流れを確認します。
問題①
人工知能に関する説明として、最も適切なものはどれか？
- A. 人工知能には、研究者の間で完全に統一された一つの定義がある
- B. 人工知能とは、人間と同じ外見を持つロボットだけを指す
- C. 人工知能の定義には複数の考え方があり、知的な処理をコンピュータで実現する技術などを指す
- D. 人工知能とは、あらかじめ登録された計算だけを高速に行う電卓を指す
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説：人工知能の捉え方
人工知能には、すべての研究者が合意する一つの定義があるわけではありません。
一般的には、認識、推論、学習、判断など、人間の知的活動に関係する処理をコンピュータで実現する技術や研究分野として捉えられます。
Aは、定義が完全に統一されている点が誤りです。
Bは、人工知能をロボットの外見と混同しています。
Dの電卓は、決められた計算を行いますが、それだけで人工知能を表すわけではありません。この問題で確認できること
人工知能の基本的な捉え方／AIとロボットの違い／AIの定義が一つではないこと
間違えた場合の復習先
「人工知能とは？｜AIの定義・強いAI・弱いAIをわかりやすく整理」
【G検定対策】人工知能とは？｜AIの定義・強いAI・弱いAIをわかりやすく整理
Q
問題②
迷路の入口から、最も少ない移動回数で到達できる出口を探したい。各移動のコストが同じ場合に適している探索手法はどれか？
- A. 深さ優先探索
- B. 幅優先探索
- C. Mini-Max法
- D. αβ法
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説：探索手法の使い分け
幅優先探索は、現在の位置から近い状態を順番に調べます。
各移動のコストが同じ場合、最初に見つかった解が最短経路になります。
Aの深さ優先探索は、一つの経路を奥まで調べるため、最初に見つかった解が最短とは限りません。
Cの Mini-Max法 とDの αβ法 は、主に対戦ゲームの探索に関係します。この問題で確認できること
幅優先探索と深さ優先探索の違い／最短経路との関係／ゲーム探索との違い
間違えた場合の復習先
「探索手法の違い｜幅優先探索・深さ優先探索・Mini-Max法・αβ法を整理」
【G検定対策】探索手法の違い｜幅優先探索・深さ優先探索・Mini-Max法・αβ法を整理
Q
問題③
専門家の判断を多数のルールとしてシステムへ登録したが、専門家から知識を聞き出して整理する作業に多くの時間がかかった。
この問題として最も適切なものはどれか？
- A. 知識獲得のボトルネック
- B. 勾配消失問題
- C. データリーケージ
- D. 次元の呪い
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：エキスパートシステムの課題
知識獲得のボトルネックとは、専門家の知識を聞き出し、コンピュータで扱えるルールへ変換する作業が難しい問題です。
エキスパートシステムが注目された第二次AIブームで、代表的な課題となりました。
Bは深いニューラルネットワークなどで勾配が小さくなる問題です。
Cは、本番では利用できない情報が学習データに混ざる問題です。
Dは、特徴量の次元が増えることで学習や分析が難しくなる問題です。この問題で確認できること
エキスパートシステムの仕組み／知識獲得のボトルネック／第二次AIブームの限界
間違えた場合の復習先
【G検定対策】エキスパートシステムとは？｜専門家の知識を使って判断するAIをわかりやすく整理
【G検定対策】AIブームの歴史とは？｜第一次・第二次・第三次AIブームを流れで整理
Q
問題④
部屋を掃除するAIに対して、部屋にあるすべての物体と、行動によって変化する可能性を考慮させようとしたところ、確認すべき情報が膨大になった。
この問題に最も近いものはどれか？
- A. フレーム問題
- B. シンボルグラウンディング問題
- C. 過学習
- D. コールドスタート問題
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：人工知能で議論される問題
フレーム問題は、現実世界で行動するときに、何が変化し、何が変化しないかをすべて考慮しようとすると、処理すべき情報が膨大になる問題です。
Bのシンボルグラウンディング問題は、記号と現実世界の意味をどのように結び付けるかという問題です。
Cは学習データに合わせすぎる問題です。
Dは、利用履歴などが少ないため推薦しにくい問題です。この問題で確認できること
フレーム問題の意味／シンボルグラウンディング問題との違い／AIの限界
間違えた場合の復習先
【G検定対策】AIの限界と議論とは？｜フレーム問題・シンボルグラウンディング問題・チューリングテスト・中国語の部屋を整理
Q
問題⑤
AIブームと中心となった技術の組み合わせとして、最も適切なものはどれか？
- A. 第一次AIブーム ＝ 探索・推論
第二次AIブーム ＝ 知識表現・エキスパートシステム
第三次AIブーム ＝ 機械学習・ディープラーニング - B. 第一次AIブーム ＝ ディープラーニング
第二次AIブーム ＝ 探索
第三次AIブーム ＝ エキスパートシステム - C. 第一次AIブーム ＝ 生成AI
第二次AIブーム ＝ ロボット
第三次AIブーム ＝ 電卓 - D. 第一次AIブーム ＝ MLOps
第二次AIブーム ＝ エッジAI
第三次AIブーム ＝ PoC
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：AIブームの流れ
第一次AIブームでは探索と推論、第二次AIブームでは知識表現とエキスパートシステム、第三次AIブームでは機械学習とディープラーニングが中心となりました。
重要なのは、名称だけでなく、各時代に何ができるようになり、何が限界となったかをつなげて理解することです。この問題で確認できること
三つのAIブーム／中心技術の変化／探索・知識・学習の流れ
間違えた場合の復習先
「AIブームの歴史とは？」と「AIは何の問題を解決して進化したのか？」
【G検定対策】AIブームの歴史とは？｜第一次・第二次・第三次AIブームを流れで整理
【G検定対策】AIは「何の問題を解決して進化した」のか？流れでわかるAI技術の進化
Q
診断｜間違えたテーマを確認する
5問を解き終えたら、まず間違えた問題を確認します。
合計点だけを見るのではなく、「どのテーマで迷ったのか」を確認することが重要です。
| 間違えた問題 | 考えられる弱点 | 確認したいポイント |
|---|---|---|
| 問題① | 人工知能の定義 | AIの捉え方／AIとロボット |
| 問題② | 探索手法 | 幅優先探索／深さ優先探索／ゲーム探索 |
| 問題③ | エキスパートシステム | 知識獲得のボトルネック／第二次AIブーム |
| 問題④ | AIの限界と議論 | フレーム問題／シンボルグラウンディング問題 |
| 問題⑤ | AIブームの歴史 | 探索／知識／機械学習・ディープラーニング |
正解数から一次判定する
正解数は、分野全体を復習するか、間違えたテーマだけを復習するかを決める目安として使います。
正解数だけで「理解できている」「理解できていない」と判断するものではありません。
正解した問題でも、選択肢を絞れなかった場合や、正解した理由を説明できなかった場合は、復習対象に含めてみてください。
| 正解数 | 一次判定 | 次の対応 |
|---|---|---|
| 5問 | 現時点では大きな弱点は見つからない | 理解型予想問題などで確認する |
| 3〜4問 | 一部のテーマが曖昧 | 間違えたテーマを個別に復習する |
| 0〜2問 | 分野全体の復習を推奨 | 分野まとめから確認する |
間違えた問題から復習する
復習するときは、5問すべてを最初から勉強し直す必要はありません。
間違えた問題に対応する記事から確認すると、復習する範囲を絞れます。
| 間違えた問題 | おすすめの復習記事 | 確認できる内容 |
|---|---|---|
| 問題① | 人工知能とは？ | AIの定義／AIとロボット／強いAI・弱いAI |
| 問題② | 探索手法の違い | 幅優先探索／深さ優先探索／Mini-Max法／αβ法 |
| 問題③ | エキスパートシステムとは？ | 知識ベース／推論／知識獲得のボトルネック |
| 問題④ | AIの限界と議論とは？ | フレーム問題／シンボルグラウンディング問題／AIの限界 |
| 問題⑤ | AIブームの歴史とは？ | 第一次AIブーム／第二次AIブーム／第三次AIブーム |
0〜2問だった場合や、複数のテーマが曖昧だった場合は、個別記事だけでなく「人工知能とは・人工知能をめぐる動向」の分野まとめから確認すると、用語同士のつながりを整理しやすくなります。
次の弱点チェックへ
「人工知能とは・人工知能をめぐる動向」の確認が終わったら、次は「機械学習の概要」へ進みます。
機械学習では、教師あり学習・教師なし学習・強化学習、分類と回帰、代表的なアルゴリズム、交差検証、評価指標などを5問で確認します。
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【G検定対策】機械学習の概要の弱点チェック｜5問で苦手テーマを確認
全8分野から選び直したい場合は、入口ページへ戻ってください。
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【G検定対策】全8分野の弱点チェック
まとめ
「人工知能とは・人工知能をめぐる動向」では、AIの定義だけでなく、探索、エキスパートシステム、AIの限界、AIブームの流れまでつなげて整理することが大切です。
今回の5問で間違えたテーマがあれば、対応する個別解説から確認してみてください。
5問で弱点を確認する
↓
間違えたテーマを特定する
↓
対応する記事で復習する
↓
次の分野へ進む
一度ですべて覚えるのではなく、問題で迷ったテーマだけを戻って確認することで、復習する範囲を絞れます。
次は「機械学習の概要」の弱点チェックへ進み、別の分野にも曖昧なテーマがないか確認してみてください。
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人工知能の基本だけでなく、AI研究の歴史や技術の進化までつなげて確認すると、この分野の全体像を整理しやすくなります。
| おすすめ記事 | 確認できる内容 |
|---|---|
| 全8分野の弱点チェック | 8分野の弱点確認／復習する分野の選択 |
| 人工知能とは？ | AIの定義／AIとロボット／強いAI・弱いAI |
| 探索手法の違い | 幅優先探索／深さ優先探索／Mini-Max法／αβ法 |
| エキスパートシステムとは？ | 知識ベース／推論／知識獲得のボトルネック |
| AIの限界と議論とは？ | フレーム問題／シンボルグラウンディング問題／チューリングテスト |
| AIブームの歴史とは？ | 第一次AIブーム／第二次AIブーム／第三次AIブーム |
| AIは何の問題を解決して進化したのか？ | 探索／知識／学習／AI技術の進化 |
書いている人
このブログの運営者です。文系出身です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
