G検定2019#3自己採点011−020

前回に引き続き、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。今回も10問。

011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。
古くからAIによってチェスや将棋などのゲームで人間に勝てるAIをつくろうという研究はなされていた。チェスAIであるディープブルーはカ任せ（ブルートフォース）の探索をするプログラムであったが、性能としては(ア)、ここで利用されているような探索手法には、(イ)という課題に十分対応できなかった。

A) 世界チャンピオンに勝利するまでに違した
B) 初心者にやっと勝てる程度のものだった
C) 人間相手にはまるで歯が立たないものだった
D) そもそも、ゲームのルールを教えることができていなかった

> 011問の予想解答

012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。
古くからAIによってチェスや将棋などのゲームで人間に勝てるAIをつくろうという研究はなされていた。チェスAIであるディープブルーはカ任せ（ブルートフォース）の探索をするプログラムであったが、性能としては(ア)、ここで利用されているような探索手法には、(イ)という課題に十分対応できなかった。

A) 組合わせが膨大になる
B) ルールを教えることが難しい
C) 強化学習の計算量が膨大すぎる
D) 学習させる上で必要となる量の棋譜のデータが集まらない

> 012問の予想解答

013問

AI・機械学習・ディープラーニング・データサイエンスといった用語の意味として、最も不適切な選択肢を１つ選べ。

A) 機械学習はAI研究の一分野として発展してきた

B) ディープラーニングは機械学習の一手法である
C) ディープラーニングは教師あり学習、教師なし学習、強化学習のすべてで利用できる
D) AIとデータサイエンスの違いは、機械学習を利用するかしないかである

> 013問の予想解答 

014問

AIがどれだけ知的かを評価する方法として、審査員に相手がAIであることを伏せて対話させ、どの程度の割合で相手がAIであると判定できるかを調べるという方法がある。この方法を指す最も適切な選択肢を１つ選べ。

A) マルチェージェントシミュレーション
B) AUC評価
C) チューリングテスト
D) 中国語の部屋

> 014問の予想解答

015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。
高度な技術を使わなくとも、機械が知的な振る舞いをするように見える例として、1996年に開発された(ア)が挙げられる。(ア)は簡単なルールべースの対話型プログラムで人工無能の元祖とも言えるプログラムである。

A) Watson
B) Sixamo
C) ELLA
D) ELIZA

> 015問の予想解答

016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。
コンピュータにとっては、知能テストやチェッカーをこなすよりも、1歳児レベルの知見と運動のスキルを与えるほうが遥かに難しいという(ア)が広く知られている。

A) モラベックのパラドクス
B) みにくいアヒルの子定理
C) ノーフリーランチ定理
D) グルーのパラドクス

> 016問の予想解答

017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。
従来の機械学習手法では特徴量の設計は一般に難しかったが、ディープラーニングは特徴量そのものを学習によって得ることができ、入力の良い(ア)を獲得できるようになった。また(イ)のような手法は、従来の主成分分析（PCA）ではできなかった非線形性を持つ特徴抽出・次元削減などの表現学習が可能である。

A) 意味解釈性
B) 交互作用
C) 共変量シフト
D) 内部表現

> 017問の予想解答

018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。
従来の機械学習手法では特徴量の設計は一般に難しかったが、ディープラーニングは特徴量そのものを学習によって得ることができ、入力の良い(ア)を獲得できるようになった。また(イ)のような手法は、従来の主成分分析（PCA）ではできなかった非線形性を持つ特徴抽出・次元削減などの表現学習が可能である。

A) 重回帰分析
B) データ拡張
C) 自己符号化器
D) 回帰結合ニューラルネットワーク

> 018問の予想解答

019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。
1991年以降、チューリングテストに合格する会話ソフトウェアの開発を目指すためのコンテストとして(ア)が毎年開催されている。

A) ローブナーコンテスト
B) ダートマスコンテスト
C) イメージネット
D) チューリングコンテスト

> 019問の予想解答

020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。
第2次ブームでは、いかにして機械に知識を与えるかが大きなテーマになった。例えば、自然言語の研究では、言葉どうしの意味関係を定義する(ア)などが提案された。しかし、これを完璧にすることには大変な労力を要するため、断念される場合があった。ただし、ダグラス・レナートによって提唱された現代版バベルの塔と呼ばれる(イ)は現在も継続している。また、仮に言葉どうしの意味関係がわかったとしても、現実の概念と結び付けられるかという(ウ)が待ち受けている。

A) 意味構造認識
B) 含意認識
C) 意味ネットワーク
D) べクトル空間モデル

> 020問の予想解答

011問の予想解答

A) 世界チャンピオンに勝利するまでに違した
根拠：X.203、XI.8-6

> 011問

012問の予想解答

A) 組合わせが膨大になる
根拠：T.32-33

> 012問

013問の予想解答

D) AIとデータサイエンスの違いは、機械学習を利用するかしないかである
根拠：AIが機械学習を利用するのは明らかだろう（T.10など）。Wikipediaにもある通りデータサイエンスも機械学習を利用する。

> 013問

014問の予想解答

C) チューリングテスト
根拠：T.71

> 014問

015問の予想解答

D) ELIZA
根拠：T.34

> 015問

016問の予想解答

A) モラベックのパラドクス
根拠：X.99（ほぼそのままの表現）

> 016問

017問の予想解答

D) 内部表現
根拠：コトバンクにこうある。

ディープラーニングは…局所的特徴から大域的で抽象度の高い特徴に至る階層構造をもった特徴表現（内部表現や潜在表現ともよばれる）をデータから学習することを可能にする、表現学習の一種

> 017問

018問の予想解答

C) 自己符号化器
根拠：X.122（ほぼそのまんまの表現）

> 018問

019問の予想解答

A) ローブナーコンテスト
根拠：Wikipedia

> 019問

020問の予想解答

C) 意味ネットワーク
根拠：X.99「意味ネットワークとは、言葉同士の意味関係をネットワークとして表したモデル」

> 020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