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生成AIパスポート「AI（人工知能）」練習問題

AIの定義や研究の歴史、機械学習・ディープラーニングの基本的な仕組みなど、AI全般の基礎知識を扱います。

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「人間の判定者が、相手が人間か機械かを知らされないまま文字による対話を行い、判定者が機械と人間を区別できなければ、その機械は知的であるとみなす」という考え方に基づくテストを何というか。

この分野の問題一覧

  1. 1「人間の判定者が、相手が人間か機械かを知らされないまま文字による対話を行い、判定者が機械と人間を区別できなければ、その機械は知的であるとみなす」という考え方に基づくテストを何というか。
  2. 21956年に米国で開催され、「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉が初めて公の場で使われたとされる会議と、その言葉を用いた提案書の中心人物の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。
  3. 3AI研究には過去に何度かのブームがあったとされる。1980年代を中心とする第2次AIブームの特徴を説明したものとして、最も適切なものはどれか。
  4. 4機械学習の手法のうち、「強化学習」の説明として最も適切なものはどれか。
  5. 5あるモデルが、訓練データに対しては非常に高い精度を示す一方で、未知のテストデータに対しては精度が大きく低下した。この現象への対策として、最も不適切なものはどれか。
  6. 6層の多いニューラルネットワークを誤差逆伝播法で学習させると、入力層に近い層ほど勾配が小さくなり、パラメータがほとんど更新されなくなる「勾配消失問題」が生じることがある。この問題が起こる理由と対策の説明として、最も適切なものはどれか。
  7. 7「AIが何らかのタスクを実行しようとするとき、現実世界で起こりうる無数の事柄の中から、そのタスクに関係のあることだけを選び出して考えることが難しい」という問題を何というか。
  8. 82012年の画像認識コンテストILSVRCにおいて、従来の手法を大きく上回る精度で優勝し、ディープラーニングが注目を集めて第3次AIブームが本格化するきっかけの一つとなったものはどれか。
  9. 92017年にGoogleの研究者らが論文「Attention Is All You Need」で提案し、現在の大規模言語モデルの基盤となっているTransformerの特徴として、最も適切なものはどれか。
  10. 10ある病気の有無を判定するAIを、実際に病気である100人と病気でない900人の合計1,000人に適用した。その結果、病気である100人のうち90人を「陽性」と判定し、病気でない900人のうち60人を誤って「陽性」と判定した。このAIの適合率（Precision）として正しいものはどれか。
  11. 11機械学習の手法は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習などに大別される。次のうち、「教師なし学習」の活用例として最も適切なものはどれか。
  12. 12かつてはAI研究の成果とされた技術でも、実用化されて仕組みが広く知られると「単なる自動処理であって知能ではない」とみなされ、AIと呼ばれなくなる傾向がある。この傾向を表す用語として、最も適切なものはどれか。
  13. 13レイ・カーツワイルが2045年頃に到来すると予測したことで知られる「技術的特異点（シンギュラリティ）」の説明として、最も適切なものはどれか。
  14. 14哲学者ジョン・サールは、「適切なプログラムを実行するコンピュータは、人間と同じように心を持ち、ものごとを理解している」とする強いAIの考え方を批判するため、「中国語の部屋」という思考実験を提示した。この思考実験が示そうとした主張として、最も適切なものはどれか。
  15. 15「シマ」と「ウマ」という言葉の意味を辞書的に知っていても、それらの記号が実世界の何を指しているのかを結び付けられていなければ、初めてシマウマを見たときに「シマのあるウマ」だと認識することはできない。このように、AIが扱う記号と、その記号が表す実世界の対象とを結び付けることの難しさを指す問題として、最も適切なものはどれか。
  16. 16ニューラルネットワークで用いられる活性化関数のうち、入力が0以下のときは0を出力し、入力が0より大きいときは入力値をそのまま出力する関数として、最も適切なものはどれか。
  17. 17画像認識の分野で広く用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の説明として、最も適切なものはどれか。
  18. 18大量の一般画像であらかじめ学習させたモデルを土台とし、少量の自社製品画像を用いて追加学習を行うことで、製品の不良品検知という別のタスクに利用した。このように、あるタスクで獲得した知識を別のタスクに活用する手法として、最も適切なものはどれか。
  19. 19訓練データが10,000件あり、バッチサイズを100としてミニバッチ学習を行う。ミニバッチごとにパラメータを1回更新するとき、5エポックの学習でパラメータが更新される回数として、最も適切なものはどれか。なお、データ件数はバッチサイズで割り切れ、端数は生じないものとする。
  20. 20大規模言語モデルの事前学習では、大量のテキストについて「文中で次に続く単語（トークン）を予測する」課題を解かせることが多い。この方法は、人手で付けた正解ラベルを使わず、データそのものから正解を自動的に作り出して学習する。このような学習の枠組みを表す用語として、最も適切なものはどれか。