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G検定「人工知能の基礎と研究の歴史」出題ポイント解説
G検定の分野1『人工知能の基礎と研究の歴史』の頻出論点を整理。3つのAIブーム・主要研究者・哲学的問題・歴史的事件・探索/推論手法を体系化して解説します。
※受験料・試験日程・シラバス・出題内容は改定される場合があります。最新情報は必ずJDLA公式情報でご確認ください。
3つのAIブーム
| 時期 | 主要技術 | 代表事例 | 冬の時代の原因 |
|---|---|---|---|
| 第1次（1950s-60s） | 推論・探索（トイプロブレム） | ハノイの塔・迷路 | 現実問題に対応できず |
| 第2次（1980s） | エキスパートシステム | MYCIN・DENDRAL | 知識獲得ボトルネック |
| 第3次（2010s-） | ディープラーニング | AlexNet・AlphaGo・ChatGPT | 継続中（生成AI普及） |
主要研究者と業績
- アラン・チューリング: チューリングテスト（1950年）・計算可能性理論
- ジョン・マッカーシー: 1956年ダートマス会議でAIを命名・LISP開発
- マービン・ミンスキー: パーセプトロンの限界指摘（1969年）でAI冬の時代を招く
- ジョン・サール: 強いAI/弱いAI区分・中国語の部屋思考実験
- フランク・ローゼンブラット: パーセプトロン提案（1958年）
- ジェフリー・ヒントン: ディープラーニング普及の立役者・2024年ノーベル物理学賞
- ヤン・ルカン: CNN（畳み込みNN）の生みの親・LeNet開発
- ヨシュア・ベンジオ: ディープラーニング理論貢献・モントリオール大
- イアン・グッドフェロー: GAN（敵対的生成NN）提案（2014年）
- レイ・カーツワイル: シンギュラリティ2045年予測
哲学的問題・思考実験
- チューリングテスト: 機械が人間と区別できない応答を行えるかで知能判定（1950年）
- 強いAI/弱いAI: 汎用知能（AGI）と特化型AIの区分（ジョン・サール）
- 中国語の部屋: 記号操作だけでは理解とは言えないという思考実験（サール）
- シンギュラリティ: AIが人間知能を超え自己進化を始める仮想時点（カーツワイル2045年予測）
- フレーム問題: 現実世界で考慮すべき事柄が無限にあるAIの根本問題（1969年マッカーシー・ヘイズ）
- シンボルグラウンディング問題: AIが記号と実世界の意味を結び付けられない問題（1990年ハルナド）
- モラベックのパラドックス: 人間に簡単な感覚運動が機械に難しい現象（ハンス・モラベック）
歴史的事件
| 年 | 事件 | 意義 |
|---|---|---|
| 1956 | ダートマス会議 | AI研究の起点・『AI』命名 |
| 1966 | ELIZA公開 | 初期対話システム・人工無能の元祖 |
| 1969 | パーセプトロンの限界指摘 | 第1次AI冬の時代の引き金 |
| 1986 | 誤差逆伝播法普及 | 多層NN学習を可能に |
| 1997 | Deep Blueがチェス王者勝利 | 探索AIの実力示す |
| 2011 | WatsonがJeopardy勝利 | 自然言語処理+知識ベース統合 |
| 2012 | AlexNet ILSVRC優勝 | 第3次AIブーム起点 |
| 2016 | AlphaGoが囲碁王者勝利 | ディープラーニング+MCTS |
| 2017 | Transformer論文発表 | BERT/GPT等の基盤技術誕生 |
| 2020 | GPT-3公開 | 大規模言語モデル時代到来 |
| 2022 | ChatGPT公開 | 生成AIの社会的普及 |
探索・推論アルゴリズム
- 幅優先探索（BFS）: レベル順展開・最短経路保証・メモリ消費大
- 深さ優先探索（DFS）: 深さ方向優先・メモリ少・最短保証なし
- ミニマックス法: 二人零和ゲームで自分最大・相手最小利得を仮定
- α-β法: ミニマックス法の枝刈り版。探索効率改善（Deep Blue等で使用）
- モンテカルロ木探索（MCTS）: ランダムプレイアウトで勝率評価。AlphaGoで採用
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