【G検定】知識獲得のボトルネックとは？エキスパートシステムを阻んだ壁をわかりやすく解説
2026年5月12日
「専門家の頭の中の知識を、どうやってコンピュータに移すか」。この一見地味な作業こそが、かつてAI開発の最大の壁になりました。本記事では、第2次AIブームの主役だったエキスパートシステムを例に、知識獲得のボトルネックをやさしく解説します。
【G検定】トイ・プロブレムとは？「おもちゃの問題」の本当の意味とAI冬の時代を解説
2026年5月12日
「トイ・プロブレム(おもちゃの問題)」——名前だけ見ると「簡単すぎる問題」の悪口のようですが、実は違います。本質を保ったまま問題を簡略化する、研究に不可欠な道具のことです。同時に、初期のAIが「トイ・プロブレムしか解けない」と判明したことは、冬の時代の引き金にもなりました。名前の意味と歴史的役割の両面から解説します。
【G検定】ダートマス会議とは？「人工知能」が誕生した1956年の会議をわかりやすく解説
2026年5月12日
「人工知能(Artificial Intelligence)」という言葉は、いつ、どこで生まれたのでしょうか。答えは1956年夏、アメリカのダートマス大学で開かれた一つの研究会議です。AIの歴史はすべてここから語り始められる——G検定でも年号とセットで確実に問われる、記念碑的キーワードです。
【G検定】身体性とは？「知能には身体が不可欠」というAIのアプローチをわかりやすく解説
2026年5月12日
「熱い」という言葉の意味を、一度もやけどをしたことのない存在が本当に理解できるでしょうか。知能は頭の中の記号処理だけでは成立せず、外界と関わる身体があってはじめて概念をつかめる——これが「身体性」というアプローチです。シンボルグラウンディング問題とセットで問われる、第1章の重要キーワードです。
【G検定】シンボルグラウンディング問題とは？シマウマの例でわかるAIの未解決難問
2026年5月12日
「シマ」と「ウマ」を知っている人は、初めてシマウマを見ても「あれがシマウマか」とすぐ気づけます。ではコンピュータはどうでしょうか。言葉(記号)を、現実世界の対象と結びつける——人間には当たり前のこの能力こそ、AIがいまだ乗り越えられない壁「シンボルグラウンディング問題」です。