【G検定2023まとめ】要点整理＆当日用カンペ

G検定の要点をシラバスから抜粋してまとめました。
これから学習する方も、復習したい方にもお使いいただけます。
試験当日用のG検定カンニングペーパーとしてもお役立てください。
（試験の際は自己責任でご使用ください。）
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（最終更新日：2023年11月3日）

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0. 学習のおすすめ書籍（参考）

筆者が実際に学習した書籍を紹介します。

教科書として使用する書籍

体系的に知識を整理することができます。

まずは、この１冊を読んでG検定の学習を進めましょう。

検索機能が使用できるので、Kindle版が特におすすめです。

問題集として使用する書籍

ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。

本番の試験環境を意識して、このページ「要点整理＆当日用カンペ」を使用しながら解答してみましょう。

1. 人工知能とは

1.1 人工知能の定義

キーワード
人工知能とは何か、人工知能のおおまかな分類、AI 効果、人工知能とロボットの違い、推論、認識、判断、エージェント、古典的な人工知能、機械学習、ディープラーニング

人工知能とは何か ⇨
計算機による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野であり、コンピュータを使って学習・推論・認識・判断など人間と同じ知的な処理能力を持つシステム。「知性」や「知能」自体の定義がないため、人工知能の具体的な定義は専門家の間でも未だに無い。同じシステムであっても、それを人工知能だと主張する人と人工知能ではないと考える人がいる。「人間と同じ知的な処理能力を持つ機械（情報処理システム）」という表現をすれば、「人間と同じ知的な処理能力」という部分の解釈が人によって異なる可能性がある。
AIの始まりはエニアック登場の10年後に1956年ダートマス会議で初めて提唱されたことによる。アーサー・サミュエルは機械学習を「明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野」と定義している。

人工知能のおおまかな分類 ⇨


レベル1	シンプルな制御プログラム	全ての振る舞いがあらかじめ決められている。ルールベースで動く
レベル2	古典的な人工知能	探索・推論、知識データを利用して状況に応じて複雑な振る舞いをする
レベル3	機械学習を入れた人工知能	非常に多くのサンプルデータから入出力関係を学習
レベル4	ディープラーニングを入れた人工知能	特徴量による学習

AI効果 ⇨
人工知能で何か新しいことが実現され、その原理が分かってしまうと、「それは単純な自動化であって知能とは関係ない」と結論付ける人間の心理的な効果。

人工知能とロボットの違い ⇨
ロボットの脳に当たる部分が人工知能。脳以外の部分を研究対象としているロボットの研究者は人工知能の研究者ではない。人工知能の研究は脳だけを対象としているわけではなく、考える（知的な処理有力）という目に見えないものを扱う。

エージェント
事前に定義された目標を達成するためのコードまたはメカニズム。

古典的な人工知能
掃除ロボットや診断プログラムなど入力と出力を関係づける方法が洗練されており、入力と出力の組み合わせの数が極端に多いもの。

機械学習
学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域。データが持つ特徴（構造やパターン）を学習しており、パターン認識という古くからの研究をベースにしている。

ディープラーニング
ディープニューラルネットワークを用いて学習を行うアルゴリズムで機械学習に含まれる。ディープラーニングを取り入れた人工知能は、学習対象となるデータの特徴量を自動的に学習する。画像認識、音声認識、自動翻訳など、従来のコンピュータでは実現するのが難しいとされてきた分野での応用が進んでいる。ディープラーニングは従来の機械学習と異なり、特徴量そのものを学習するため、入力の良い内部表現を得ることができるようになった。

1.2 人工知能研究の歴史

キーワード
世界初の汎用コンピュータ、ダートマス会議、人工知能研究のブームと冬の時代、エニアック (ENIAC)、ロジック・セオリスト、トイ・プロブレム、エキスパートシステム、第五世代コンピュータ、ビッグデータ、機械学習、特徴量、ディープラーニング、推論・探索の時代、知識の時代、機械学習と特徴表現学習の時代、ディープブルー

世界初の汎用コンピュータ ⇨
1946年、アメリカのペンシルバニア大学で発明された世界初の汎用電子式コンピュータをエニアック（ENIAC）という。

エニアック（ ENIAC ）⇨
アメリカで製作された世界初の汎用コンピュータ。エレクトロニクスの高速性と複雑な問題を解くために、プログラミング可能な能力を初めて併せ持った計算機。

ダートマス会議 ⇨
エニアック誕生の10年後の1956年の7月から8月にかけて開催された、人工知能という学術研究分野を確立した会議の通称である。この会議において初めてAI（Artificial Intelligence）という用語を用いたとされる。
ジョン・マッカーシーが主催しており、他の参加者はマーヴィン・ミンスキー、ジョン・マッカーシー、アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモン、クロード・シャノン（情報理論の父と呼ばれる）。
ニューウェルとサイモンは世界初の人工知能プログラムといわれるロジック・セオリストをデモンストレーションしており、コンピュータを用いて数学の定理を自動的に証明することが実現可能であることを示す。さらに知的に行動したり思考したりするコンピュータ・プログラムの実現可能性について議論された。

ロジック・セオリスト ⇨
数学の定理を自動的に証明することが実現可能であることを示すプログラム。「世界初の人工知能プログラム」とされている。ニューウェルとサイモンがデモンストレーションを行った。

人工知能研究のブームと冬の時代 ⇨

第1次AIブーム ⇨	推論・探索の時代：1950年代後半～1960年代	トイ・プロブレム：コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになった。迷路や数学の定理の証明のような簡単な問題（トイ・プロブレム）は解けても現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には人工知能研究は冬の時代を迎える。
第2次AIブーム ⇨	知識の時代：1980年代	エキスパートシステム：データベースに大量の専門知識を溜め込んだ実用的なシステム。日本では政府によって「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進された。しかし、知識を蓄積・管理することの大変さが明らかになってくると、1995年ごろからAIは冬の時代を迎える。第2次AIブームの主役である知識表現は、現在も重要な研究対象になっている。
第3次AIブーム ⇨	機械学習・特徴表現学習の時代：2010年～	ディープラーニング（深層学習）：ビッグデータを用いることで人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化。特徴量を人工知能が自ら習得するディープラーニング（深層学習）が登場。第3次AIブームの主役である機械学習（ニューラルネット）も、本質的な提案は第1次AIブームの時に既に出ていた。

トイ・プロブレム ⇨
トイ・プロブレム（おもちゃの問題）とは、おもちゃのように簡単な問題という意味ではなくコンピュータで扱えるように本質を損なわない程度に問題を簡略化した問題のことで、トイ・プロブレムを用いることで問題の本質を理解したり現実世界の問題に取り組んだりする練習ができるようになる。
コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになった。迷路や数学の定理の証明のような簡単な問題は解けても、現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には人工知能研究は冬の時代を迎える。

エキスパートシステム ⇨
データベースに大量の専門知識を溜め込んだ実用的なシステム。日本では、政府によって「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進された。しかし、知識を蓄積・管理することの大変さが明らかになってくると、1995年ごろからAIは冬の時代を迎える。

第五世代コンピュータ ⇨
人工知能コンピュータの開発を目標にした、通商産業省所管の新世代コンピュータ技術開発機構が1982年から1992年にかけて進めた国家プロジェクトの計画名称。

ビッグデータ
一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合。

特徴量
分析すべきデータや対象物の特徴・特性を、定量的に表した数値。

ディープブルー ⇨
IBMが1989年より開発したチェス専用のスーパーコンピュータ。ディープ・ソートを破った当時チェスの世界チャンピオンだった、ガルリ・カスパロフを打ち負かすことを目標とした。1997年にIBMが開発した人工知能でチェスの世界チャンピオンを破った。ディープブルーは主に全幅探索アプローチが用いられており、圧倒的な計算能力に物を言わせて勝利したといえる。

カテゴリー: G検定、資格

タグ: G検定試験資格

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