re:sweater

知識のrecycle精神で、warmyにAI世界を渉りたい。そう願いながらAI界隈やらを綴ります。

G検定2019#3自己採点001−010

2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。226問もあるのでいつ終わるか若干心配ですが…。まずは10問ずつを目標に。

001問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢をを1つ選べ。
AI研究には過去に2度のブームが起こり、現実的な進展が周囲の過剰に期待に追いつかず、それらのブームは終焉を迎えた。第1次AIブームの時代は、(ア)で問題を解く時代であった。しかし、それでは迷路やパズルといった(イ)しか解くことができず、適用範囲が狭いことが課題だった。第2次ブームでは、(ウ)が登場した。適用範囲は広がったが、知識を明示的な形で記述することの難しさがネックとなり、ブームは終焉した。

A) 設計や構築
B) 探索や推論
C) 認識や検出
D) 分類や回帰

> 001問の予想解答

002問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
AI研究には過去に2度のブームが起こり、現実的な進展が周囲の過剰に期待に追いつかず、それらのブームは終焉を迎えた。第1次AIブームの時代は、(ア)で問題を解く時代であった。しかし、それでは迷路やパズルといった(イ)しか解くことができず、適用範囲が狭いことが課題だった。第2次ブームでは、(ウ)が登場した。適用範囲は広がったが、知識を明示的な形で記述することの難しさがネックとなり、ブームは終焉した。

A) フレーム問題
B) チューリングテスト
C) トイプロブレム
D) A/Bテスト

> 002問の予想解答

 

003問

以下の文章を読み、空欄(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
AI研究には過去に2度のブームが起こり、現実的な進展が周囲の過剰に期待に追いつかず、それらのブームは終焉を迎えた。第1次AIブームの時代は、(ア)で問題を解く時代であった。しかし、それでは迷路やパズルといった(イ)しか解くことができず、適用範囲が狭いことが課題だった。第2次ブームでは、(ウ)が登場した。適用範囲は広がったが、知識を明示的な形で記述することの難しさがネックとなり、ブームは終焉した。

A) ディープラーニング
B) コグニティブコンピューティング
C) 機械学習
D) エキスパートシステム

> 003問の予想解答 

004問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2012年、コンビュータによる物体認識の精度を競う国際コンテストImagenNet（ILSVRC）にてトロント大学のチームが開発したディープラーニングを利用したモデル(ア)が優勝した。(ア)が従来の認識精度を大幅に改善したことをきっかけにディープラーニングは注目を集め、さらに2015年にはMicrosoft社が開発し、スキップコネクション（Skip connection）を特徴とするモデル(イ)が人間に勝るとも劣らない認識率を示したと報告され大きな話題となった。

A) ResNet
B) AlexNet
C) ZFNet
D) VGGNet

> 004問の予想解答  

005問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2012年、コンビュータによる物体認識の精度を競う国際コンテストImagenNet（ILSVRC）にてトロント大学のチームが開発したディープラーニングを利用したモデル(ア)が優勝した。(ア)が従来の認識精度を大幅に改善したことをきっかけにディープラーニングは注目を集め、さらに2015年にはMicrosoft社が開発し、スキップコネクション（Skip connection）を特徴とするモデル(イ)が人間に勝るとも劣らない認識率を示したと報告され大きな話題となった。

A) ResNet
B) AlexNet
C) ZFNet
D) VGGNet

> 005問の予想解答

 

006問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選岐を1つ選べ。
第3次のAIブームは、(ア)の時代であると言える。現在研究されている技術は第1次、第2次ブームの頃から継続して行われているものもあれば、(イ)のようにインターネットの発展とともに分析の対象となるデータ量が増え、ここ20年で大きく活用が進んだものもある。

A) 知識工学
B) 知識表現
C) 機械学習と深層学習
D) 汎用人工知能

> 006問の予想解答

 

007問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選岐を1つ選べ。
第3次のAIブームは、(ア)の時代であると言える。現在研究されている技術は第1次、第2次ブームの頃から継続して行われているものもあれば、(イ)のようにインターネットの発展とともに分析の対象となるデータ量が増え、ここ20年で大きく活用が進んだものもある。

A) 意味ネットワーク
B) 統計的自然言語処理
C) エキスパートンステム
D) 強いAI

> 007問の予想解答

 

008問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
人間が持つ知識をコンピュータに持たせようとするさまざまな研究が行われている。例えば、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに処理させる技術を(ア)といい、知識処理に関わる研究が行われている。また、情報リソースに意味を付与することでコンピュータにより高度な意味処理を実現しようとする技術に(イ)がある。

A) 機械翻訳
B) 自然言語処理
C) 記述論理
D) セマンティック・ウェブ

> 008問の予想解答

 

009問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
人間が持つ知識をコンピュータに持たせようとするさまざまな研究が行われている。例えば、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに処理させる技術を(ア)といい、知識処理に関わる研究が行われている。また、情報リソースに意味を付与することでコンピュータにより高度な意味処理を実現しようとする技術に(イ)がある。

A) 機械翻訳
B) 自然言語処理
C) 記述論理
D) セマンティック・ウェブ

> 009問の予想解答

 

010問

「人工知能研究50年来のブレイクスルー」と称されるディープラーニングだが、その手法自体は第3次AIブームが盛り上がる以前から提案されていた。ここ数年になって急速な盛り上がりを見せているのにはいくつかの理由がある。以下から、その内容として最も不適切な選択肢を１つ選べ。

A) 大規模な並列計算処理が可能になったことで、現実的な時間内でモデルを学習させられるようになったから
B) より大規模なデータがウェブ上に公開されるようになり、データの収集が比較的容易になってきたから
C) プログラミングを支援するフレ一ムワークが広く普及したから
D) 経済産業省が第5世代コンピュータプロジェクトに巨額の資金を投じたから

> 010問の予想解答

 

001問の予想解答

B) 探索や推論
根拠：T.9

> 001問

002問の予想解答

C) トイプロブレム
根拠：T.9

> 002問

003問の予想解答

D) エキスパートシステム
根拠：T.9

> 003問 

004問の予想解答

B) AlexNet
根拠：T.163、T.188

> 004問

005問の予想解答

A) ResNet
根拠：T.164

> 005問

006問の予想解答

C) 機械学習と深層学習
根拠：T.10、T.80
補足：T.10では「第3次AIブームは『機械学習と特徴表現学習の時代』」となっていますが、T.80の「ディープラーニング（深層学習）は、『特徴表現学習』を行う機械学習アルゴリズム」とあるので、併せて考えれば上記の妥当性が言えるのではと思ってます。

> 006問

007問の予想解答

B) 統計的自然言語処理
根拠：T.50

> 007問

008問の予想解答

B) 自然言語処理
根拠：公式テキストや公式問題集にはストレートな記載は無いが、常識的知識から。例えばWikipediaにはこう書かれてます。

人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術

> 008問

009問の予想解答

D) セマンティック・ウェブ
根拠：X.202、XI.8-5

> 009問

010問の予想解答

D) 経済産業省が第5世代コンピュータプロジェクトに巨額の資金を投じたから
根拠：A)→T.127-130、B)→T.49-50。Cについては、公式テキストや公式問題集にはストレートな記載は無いが、常識的知識から。例えば、AI白書の解説に

深層生成モデル、Generative Query Network（GQN）は第三次AIブームを引き起こしたディープラーニング応用の最前線…オープンなフレームワークが公開され、集合知のプラットフォームが形成されている。

とあるが、こうした文脈からも読み取れるのではないか。白書の中身まで追えてないので、時間が出来たら見てみたいな。。（ちなみに、実際の試験で解答する際に「経産省をディスるつもりはないけど、日本の一省庁の予算でこのブームが作れたなら、それはスゴすぎるｗ」と漏らしていた記憶が…(^_^;）＞

2019/11/21追記
AI白書2019 (Kindle の位置No.3327-3334) には以下の記載がありました。

大手AI企業においては、機械学習やディープラーニングで用いられるフレームワークやライブラリをオープンソースソフトウェア（OSS）として公開し、ユーザーの集合知を集めたり、データやモデルやノウハウを参加者が自由に交換し互いに協力し合うエコシステムやプラットフォームを構築する動きがある（表291）。プラットフォームを利用することで、AIの最新研究成果を誰でも簡単に利用できる環境が整備されつつあり、いわゆる「AIの民主化」の一翼を企業活動の一環として担っているともいえる。

> 010問

注意事項

  • 上記記載は、あくまでも個人の自己採点と復習、それらによる理解の深化、記憶の定着を目的としています。
  • よって、上記記載に関して、誤謬や内容の間違いに限らず、ここから派生することも含めて一切の責任を負いかねます。
  • なお、参考にしていただくのは一向に構いませんし、色々と議論したり教え合ったりはむしろ歓迎いたします。率直に言えば、皆様に教えていただきたいですし、逆に少しでもお役に立てればという思いもございます。
  • あくまで、皆様の善意を前提としています。やはり、これらにより発生する事柄についても一切責任は負いかねますので、予めご了承ください。

凡例

記号 説明 具体例
T. 公式テキスト(Official Text)のページ T.9は公式テキストのページ9
X. 問題集(EXercise book)のページ X.10は問題集のページ10
XI. 問題集(EXercise book)の設問(Item)

XI.3-11は問題集の第3章の第11問

XI.8-12は問題集の第8章（総仕上げ問題）の第12問