G検定（ジェネラリスト検定）「人工知能の基礎と研究の歴史」の一問一答

G検定（ジェネラリスト検定）の人工知能の基礎と研究の歴史に関する一問一答（全75問）の正解と解説の一覧です。上の一問一答で実際に解いてから、ここで復習・確認できます。

1. 問1．人工知能（AI）という言葉は、1956年のダートマス会議で初めて公式に用いられた。

   正解：○（正しい）

   解説：ジョン・マッカーシーが主催したダートマス会議で『Artificial Intelligence』が学術用語として誕生。AI研究の起点とされる。

2. 問2．第1次AIブーム（1950年代後半-1960年代）は推論と探索により問題を解くアプローチが中心だった。

   正解：○（正しい）

   解説：ハノイの塔や迷路など『トイプロブレム』を解くことに成功した時代。現実問題には限界があった。

3. 問3．第2次AIブーム（1980年代）は専門家の知識を計算機に与える『エキスパートシステム』が主流であった。

   正解：○（正しい）

   解説：MYCIN（医療診断）やDENDRAL（化学）等が代表例。知識ベースに依存し汎用性に欠けた。

4. 問4．第3次AIブーム（2010年代以降）はディープラーニング（深層学習）の発展により始まった。

   正解：○（正しい）

   解説：2012年のAlexNetがILSVRC画像認識コンペで圧勝した出来事が起点とされる。

5. 問5．チューリングテストは、機械が人間と区別できない応答を行えるかで知能を判定するテストである。

   正解：○（正しい）

   解説：アラン・チューリングが1950年に提唱。判定者が会話相手が人間か機械か判別できなければ合格。

6. 問6．強いAI（汎用人工知能・AGI）は人間と同等以上の知能を持ち多様な課題を解決できるとされるAIである。

   正解：○（正しい）

   解説：ジョン・サールが提唱した概念。現在のAIは特定タスクのみの『弱いAI』に分類される。

7. 問7．シンギュラリティ（技術的特異点）は、AIが人間の知能を超え自己進化を始める仮想的な時点である。

   正解：○（正しい）

   解説：レイ・カーツワイルが2045年頃と予測。AI研究者間では実現可否について見解が分かれる。

8. 問8．フレーム問題は、現実世界では考慮すべき事柄が無限にあり、AIが何を考慮すべきか決定できない問題である。

   正解：○（正しい）

   解説：ダニエル・デネット等が指摘。1969年マッカーシー・ヘイズが提示。AIの根本的難問の一つ。

9. 問9．シンボルグラウンディング問題は、記号と実世界の意味を結び付けられないAIの問題である。

   正解：○（正しい）

   解説：スティーブン・ハルナドが1990年に提唱。記号操作のみのAIは現実理解に至らないという指摘。

10. 問10．モラベックのパラドックスは、人間にとって簡単な感覚運動が機械には難しく、難しい論理推論が機械には簡単な現象である。

    正解：○（正しい）

    解説：ハンス・モラベックが指摘。歩行・物体認識等は機械に困難、チェスや数学は得意。

11. 問11．ELIZA（イライザ）は1966年にワイゼンバウムが開発した初期の対話システムである。

    正解：○（正しい）

    解説：簡単なパターンマッチングで心理カウンセラーを模した。AIではないがユーザーが擬人化する『イライザ効果』を生んだ。

12. 問12．エキスパートシステムは、専門家の知識をルール化し推論エンジンと組み合わせるAIシステムである。

    正解：○（正しい）

    解説：if-thenルールで知識表現し、前向き推論・後ろ向き推論で結論導出。1980年代の主役技術。

13. 問13．MYCINは1970年代に開発された血液感染症の診断を行うエキスパートシステムである。

    正解：○（正しい）

    解説：スタンフォード大で開発。約500のルールで抗生物質処方を提案。専門医並みの正答率を示した。

14. 問14．オントロジーは、概念や知識を体系的に記述し計算機が処理可能にする技術である。

    正解：○（正しい）

    解説：知識表現の手法。Cycプロジェクト（1984年-）等が大規模常識知識ベース構築を目指した。

15. 問15．セマンティックWebは、Web上の情報に意味を付与し計算機が解釈可能にする構想である。

    正解：○（正しい）

    解説：ティム・バーナーズ・リーが提唱。RDFやOWLで知識を構造化。AIによる情報統合を目指す。

16. 問16．IBMのDeep Blueは1997年に世界チェスチャンピオン（カスパロフ）に勝利した。

    正解：○（正しい）

    解説：膨大な計算力と評価関数によるα-β法探索で人間に勝利。AIの存在感を示した出来事。

17. 問17．IBMのWatsonは2011年にクイズ番組『Jeopardy!』で人間チャンピオンに勝利した。

    正解：○（正しい）

    解説：自然言語処理と知識ベース統合により質問応答に成功。医療や金融分野での実用展開につながった。

18. 問18．AlphaGo（DeepMind）は2016年に囲碁世界トップ棋士（イ・セドル）に勝利した。

    正解：○（正しい）

    解説：ディープラーニングとモンテカルロ木探索の組合せ。第3次AIブーム加速の象徴的事件。

19. 問19．AlphaGo Zeroは、人間の棋譜を一切使わず自己対戦のみで強くなった囲碁AIである。

    正解：○（正しい）

    解説：2017年発表。AlphaGoを100戦100勝。自己対戦による強化学習の威力を示した。

20. 問20．東ロボくんプロジェクトは東大入試合格を目指したが、最終的に断念された。

    正解：○（正しい）

    解説：国立情報学研究所主導。MARCHレベル合格は達成したが、東大の読解力・記述問題に限界。2016年凍結。

21. 問21．探索木における幅優先探索は、深さ方向より幅方向を優先的に展開する手法である。

    正解：○（正しい）

    解説：全候補をレベル順に調査。最短経路保証あるがメモリ消費大。深さ優先はメモリ少ないが最短保証なし。

22. 問22．ミニマックス法は、ゲームAIで自分は最大利得・相手は最小利得を選ぶと仮定して最善手を探索する手法である。

    正解：○（正しい）

    解説：二人零和ゲームで使用。α-β法で枝刈りすることで計算量削減。チェス・囲碁等に応用。

23. 問23．α-β法はミニマックス法に枝刈りを加え探索効率を改善した手法である。

    正解：○（正しい）

    解説：明らかに選ばれない枝を打ち切る。最良順序で探索すれば計算量を√で削減可能。

24. 問24．モンテカルロ木探索（MCTS）は、ランダムプレイアウトを多数行い勝率から手を選ぶ探索手法である。

    正解：○（正しい）

    解説：AlphaGoでも採用。評価関数が不要な点が特徴。選択・展開・シミュレーション・バックアップの4段階。

25. 問25．人工無能（チャットボット）は、知識を持たないが対話風応答を返すプログラムである。

    正解：○（正しい）

    解説：ELIZAやSiri初期等。パターンマッチング中心で、近年は大規模言語モデルベースに発展。

26. 問26．AI効果とは、AIが特定問題を解決可能になると『これはAIではない』と認識されなくなる現象である。

    正解：○（正しい）

    解説：計算機が解いた問題はAIに見えなくなる傾向。チェスAIや自動翻訳等が該当。

27. 問27．特化型AI（弱いAI）は、特定タスクに特化したAIで現代の実用AIの多くがこれに該当する。

    正解：○（正しい）

    解説：画像認識・翻訳・将棋AI等は特化型。汎用AI（AGI）は未実現。

28. 問28．AIという言葉は1980年代のエキスパートシステム時代に初めて用いられた。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。1956年のダートマス会議でジョン・マッカーシーが初めて公式に使用。第2次ブームではなく起点期の用語。

29. 問29．第1次AIブームでは現実の複雑な問題も多くがAIで解決された。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。第1次ブームはトイプロブレムには成功したが、現実問題には限界があり冬の時代を迎えた。

30. 問30．第3次AIブームの主役技術はエキスパートシステムである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。第3次（2010年代-）はディープラーニングが主役。エキスパートシステムは第2次（1980年代）。

31. 問31．チューリングテストはアラン・チューリングが2000年代に提唱したテストである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。チューリングテストは1950年に提唱。現代の生成AIでは合格に近い性能を示すモデルも登場。

32. 問32．強いAIとは現在の画像認識AIや翻訳AIのように特定タスクに優れたAIを指す。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。強いAIは人間並みの汎用知能（AGI）。画像認識等の特化型は『弱いAI』。

33. 問33．シンギュラリティはレイ・カーツワイルが2020年代と予測した。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。カーツワイルは2045年頃と予測。学者間で予測時期は大きく異なる。

34. 問34．フレーム問題はディープラーニングの登場により完全に解決された。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。フレーム問題はAIの根本的難問で、ディープラーニングでも完全には解決されていない。

35. 問35．シンボルグラウンディング問題はAIブームに伴って自然消滅した問題である。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。シンボルグラウンディング問題は記号と実世界の結びつきに関する根本問題で、現在も研究テーマ。

36. 問36．モラベックのパラドックスは、論理的問題が機械に難しく感覚運動が簡単という法則である。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。逆。人間に簡単な感覚運動が機械には難しく、論理推論や計算は機械が得意。

37. 問37．ELIZAは深層学習に基づく対話型AIである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。ELIZAは1966年のパターンマッチング型対話プログラムで、深層学習は使われていない。

38. 問38．エキスパートシステムは大規模データから自動的に知識を学習する。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。エキスパートシステムは人手で知識ルールを記述するため、知識獲得のボトルネックがあった。

39. 問39．MYCINは画像認識に特化したエキスパートシステムである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。MYCINは血液感染症診断のエキスパートシステム。画像認識ではない。

40. 問40．Cycプロジェクトは1990年代に完成し常識推論を完全に実装した。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。Cycプロジェクトは1984年開始で現在も継続中。常識知識の完全実装には至っていない。

41. 問41．Deep Blueはディープラーニングを使ったチェスAIである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。Deep Blueは深層学習以前の探索アルゴリズム（α-β法）と評価関数を使用。ディープラーニングは未使用。

42. 問42．Watsonは囲碁で世界王者に勝利したAIである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。Watsonはクイズ番組『Jeopardy!』で勝利。囲碁世界王者に勝利したのはAlphaGo（DeepMind）。

43. 問43．AlphaGoは人間の棋譜を使わず自己対戦のみで学習した。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。AlphaGoは人間の棋譜を使用。完全自己対戦のみで学習したのは後継のAlphaGo Zero。

44. 問44．東ロボくんは2020年に東大入試に合格した。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。東ロボくんは東大合格を断念。MARCHレベルは到達したが東大読解問題の壁を越えられず2016年凍結。

45. 問45．幅優先探索は深さ優先探索よりメモリ消費が少ない。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。逆。幅優先はメモリ消費大（全レベル保持必要）、深さ優先はメモリ少ない。

46. 問46．ミニマックス法は片方が最大利得を取る貪欲法である。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。ミニマックスは自分が最大・相手が最小利得を選ぶ前提。両者最適行動仮定の二人零和ゲーム手法。

47. 問47．モンテカルロ木探索は評価関数なしでは動作しない。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。MCTSの強みは評価関数不要でランダムシミュレーションのみで動作可能な点。AlphaGoは評価関数併用。

48. 問48．人工無能は機械学習ベースで知識を獲得する。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。古典的人工無能はパターンマッチング中心。近年は機械学習ベースのチャットボットが主流に。

49. 問49．AI効果とは、AIが解決した問題こそが真のAIと評価される現象である。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。逆。AI効果は『解決された問題はAIに見えなくなる』現象。

50. 問50．第2次AIブームの終焉は計算機性能不足が唯一の原因だった。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。計算機性能不足に加え、知識獲得のボトルネック（人手でルール記述の限界）も大きな要因。

51. 問51．特化型AIは複数タスクを汎用的に処理できる。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。特化型AIは特定タスク専用。複数タスクを汎用的に処理するのは汎用AI（AGI）で未実現。

52. 問52．セマンティックWebはGoogle検索の現行アルゴリズムである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。セマンティックWebは構想・規格。Google検索は別の機械学習アルゴリズム中心。

53. 問53．AlphaFoldは将棋AIである。

    正解：×（誤り）

    解説：誤り。AlphaFold（DeepMind）はタンパク質立体構造予測AI。将棋AIではない。Ponanza等が将棋AI。

54. 問54．AI（人工知能）という言葉が初めて公式に用いられた年として正しいものはどれか。

    • ア．1943年
    • イ．1980年
    • ウ．1956年
    • エ．2012年

    正解：ウ．1956年

    解説：1956年ダートマス会議でジョン・マッカーシーが命名。1943年は神経モデル（ピッツとマカロック）、2012年はAlexNet年。

55. 問55．第1次AIブーム（1950年代後半-1960年代）の主要技術として最も適切なものはどれか。

    • ア．エキスパートシステム
    • イ．ニューラルネットワークによる画像認識
    • ウ．ディープラーニング
    • エ．推論と探索（トイプロブレム）

    正解：エ．推論と探索（トイプロブレム）

    解説：第1次は推論と探索が主役。エキスパートシステムは第2次（1980年代）、ディープラーニングは第3次（2010年代）。

56. 問56．第2次AIブームの中心技術として正しいものはどれか。

    • ア．エキスパートシステム（知識ベース）
    • イ．強化学習
    • ウ．Transformer
    • エ．モンテカルロ木探索

    正解：ア．エキスパートシステム（知識ベース）

    解説：第2次（1980年代）はエキスパートシステム時代。専門家知識をルール化したシステムが医療・化学等で実用化された。

57. 問57．第3次AIブームの起点となった2012年の出来事として正しいものはどれか。

    • ア．Deep Blueのチェス勝利
    • イ．AlexNetのILSVRC優勝
    • ウ．WatsonのJeopardy勝利
    • エ．ChatGPT公開

    正解：イ．AlexNetのILSVRC優勝

    解説：2012年AlexNetがILSVRC（画像認識コンペ）で圧勝→第3次ブーム起点。Deep Blueは1997年、Watsonは2011年、ChatGPTは2022年。

58. 問58．チューリングテストの判定基準として正しいものはどれか。

    • ア．コンピュータが人間より高速に計算できる
    • イ．コンピュータが感情を持つ
    • ウ．判定者がコンピュータか人間か判別できない応答ができる
    • エ．コンピュータが意識を持つ

    正解：ウ．判定者がコンピュータか人間か判別できない応答ができる

    解説：アラン・チューリングが1950年提唱。会話による判定で機械か人間か区別できなければ知能ありと評価する基準。

59. 問59．強いAIと弱いAIを最初に区別した哲学者として正しいのはどれか。

    • ア．アラン・チューリング
    • イ．レイ・カーツワイル
    • ウ．マービン・ミンスキー
    • エ．ジョン・サール

    正解：エ．ジョン・サール

    解説：ジョン・サールが『中国語の部屋』思考実験等で強いAI（汎用知能）と弱いAI（特化型）を区別。サールは強いAIの実現に否定的。

60. 問60．シンギュラリティ（技術的特異点）を2045年と予測した人物として正しいのはどれか。

    • ア．レイ・カーツワイル
    • イ．アラン・チューリング
    • ウ．ニック・ボストロム
    • エ．スティーブン・ホーキング

    正解：ア．レイ・カーツワイル

    解説：レイ・カーツワイルが著書『シンギュラリティは近い』で2045年と予測。AIが人間知能を超え自己進化を始める仮想時点。

61. 問61．フレーム問題を提示した人物として正しいのはどれか。

    • ア．アラン・チューリング
    • イ．ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ
    • ウ．マービン・ミンスキー
    • エ．スティーブン・ハルナド

    正解：イ．ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ

    解説：1969年マッカーシー・ヘイズが提示。現実世界では考慮すべき事柄が無限にあり何を考慮すべきか決定できないAIの根本問題。

62. 問62．シンボルグラウンディング問題を提唱した人物として正しいのはどれか。

    • ア．ジョン・サール
    • イ．ハンス・モラベック
    • ウ．スティーブン・ハルナド
    • エ．アラン・チューリング

    正解：ウ．スティーブン・ハルナド

    解説：1990年スティーブン・ハルナドが提唱。AIの記号と実世界の意味を結び付けられない問題。シンボル操作だけでは現実理解に至らない。

63. 問63．モラベックのパラドックスとして正しい説明はどれか。

    • ア．AIが人間を超えると自己進化する
    • イ．AIは記号と実世界を結び付けられない
    • ウ．計算速度は意識を生まない
    • エ．人間に難しい推論は機械に簡単、感覚運動は機械に難しい

    正解：エ．人間に難しい推論は機械に簡単、感覚運動は機械に難しい

    解説：ハンス・モラベックが指摘。論理推論や計算は機械が得意だが、歩行・物体把握等の感覚運動は機械に困難という逆説。

64. 問64．IBMのDeep Blueが1997年に勝利した相手として正しいのはどれか。

    • ア．チェス・カスパロフ
    • イ．将棋・羽生善治
    • ウ．囲碁・イ・セドル
    • エ．クイズ・ジェニングス

    正解：ア．チェス・カスパロフ

    解説：Deep Blueは1997年チェス世界王者カスパロフに勝利。囲碁はAlphaGoがイ・セドル（2016年）、クイズはWatsonがジェニングスら（2011年）。

65. 問65．AlphaGoが採用した主要技術の組合せとして正しいのはどれか。

    • ア．α-β法のみ
    • イ．ディープラーニング+モンテカルロ木探索
    • ウ．エキスパートシステム+ルールベース推論
    • エ．遺伝的アルゴリズムのみ

    正解：イ．ディープラーニング+モンテカルロ木探索

    解説：AlphaGoはディープラーニング（ポリシー網・バリュー網）とモンテカルロ木探索の組合せ。人間棋譜+自己対戦で学習。

66. 問66．AlphaGo Zeroの特徴として最も正しいのはどれか。

    • ア．人間の棋譜のみで学習
    • イ．ルールベース推論のみ
    • ウ．人間棋譜を一切使わず自己対戦のみで学習
    • エ．α-β法のみ

    正解：ウ．人間棋譜を一切使わず自己対戦のみで学習

    解説：AlphaGo Zero（2017年）は完全自己対戦のみで学習し、AlphaGoを100戦100勝。人間データ不要の強化学習の威力を示した。

67. 問67．探索木でメモリ消費が大きいが最短経路保証がある手法として正しいのはどれか。

    • ア．深さ優先探索
    • イ．α-β法
    • ウ．モンテカルロ木探索
    • エ．幅優先探索

    正解：エ．幅優先探索

    解説：幅優先探索は全ノードをレベル順に展開しメモリ大だが最短経路保証あり。深さ優先はメモリ少ないが最短保証なし。

68. 問68．ミニマックス法に枝刈りを加えた手法として正しいのはどれか。

    • ア．α-β法
    • イ．モンテカルロ木探索
    • ウ．遺伝的アルゴリズム
    • エ．幅優先探索

    正解：ア．α-β法

    解説：α-β法はミニマックス法の枝刈り版。明らかに選ばれない枝を打ち切ることで探索効率を大幅に改善。

69. 問69．モンテカルロ木探索の4段階として正しいものはどれか。

    • ア．入力→処理→出力→評価
    • イ．選択→展開→シミュレーション→バックアップ
    • ウ．設計→実装→テスト→運用
    • エ．観測→計画→行動→学習

    正解：イ．選択→展開→シミュレーション→バックアップ

    解説：MCTSは選択（Selection）→展開（Expansion）→シミュレーション（Simulation/Playout）→バックアップ（Backpropagation）の4段階を反復。

70. 問70．知識を体系的に記述し計算機が処理可能にする技術として正しいのはどれか。

    • ア．ヒューリスティクス
    • イ．ニューラルネットワーク
    • ウ．オントロジー
    • エ．モンテカルロ法

    正解：ウ．オントロジー

    解説：オントロジーは概念や関係を形式的に記述する技術。Cycプロジェクト等が大規模オントロジー構築を目指した。

71. 問71．セマンティックWebを提唱した人物として正しいのはどれか。

    • ア．スティーブ・ジョブズ
    • イ．ジョン・マッカーシー
    • ウ．ビル・ゲイツ
    • エ．ティム・バーナーズ・リー

    正解：エ．ティム・バーナーズ・リー

    解説：WWW創始者のティム・バーナーズ・リーがセマンティックWeb構想を提唱。Web情報に意味付与し計算機解釈を可能にする規格。

72. 問72．東ロボくんプロジェクトの最終結果として正しいのはどれか。

    • ア．MARCHレベル到達後に断念
    • イ．東大合格達成
    • ウ．京大合格達成
    • エ．早慶レベル到達後に継続中

    正解：ア．MARCHレベル到達後に断念

    解説：国立情報学研究所主導の東ロボくんはMARCHレベル合格は到達したが、東大の読解・記述問題に限界。2016年に凍結。

73. 問73．ELIZA効果として正しい説明はどれか。

    • ア．AIが人間より速く進化する現象
    • イ．ユーザーがAIに人間性を投影し擬人化する現象
    • ウ．AIが意識を持つ現象
    • エ．AIが過学習する現象

    正解：イ．ユーザーがAIに人間性を投影し擬人化する現象

    解説：ELIZA（1966年・ワイゼンバウム）にユーザーが心理カウンセラーとして話しかけた現象から命名。AIの擬人化バイアス。

74. 問74．AI効果として正しい説明はどれか。

    • ア．AIが学習効果で性能向上
    • イ．AIが自己進化する現象
    • ウ．AIが解決した問題は『AIではない』と見なされる現象
    • エ．AIが意識を持つ現象

    正解：ウ．AIが解決した問題は『AIではない』と見なされる現象

    解説：AI効果は『機械が解決可能になるとそれはAIに見えなくなる』現象。チェス・翻訳・将棋等が該当。

75. 問75．DeepMindが開発したタンパク質立体構造予測AIとして正しいのはどれか。

    • ア．AlphaGo
    • イ．AlphaStar
    • ウ．AlphaZero
    • エ．AlphaFold

    正解：エ．AlphaFold

    解説：AlphaFold（2018年-）はタンパク質立体構造予測AI。2020年CASP14で人類最高性能達成。生物学に革命を起こした。