問題一覧
1
AIとは何の略ですか？
Artificial Intelligence
2
AIの日本語訳は何ですか？
人工知能
3
AIの定義は明確に定まっていますか？
いいえ、明確に定まった定義はありません。
4
AIが再現する能力として挙げられるものは何ですか？
知覚、認識、理解、学習、問題解決能力
5
現在のAIは人間の知能のすべてを再現できますか？
いいえ、部分的な能力しか有していません。
6
AIが未知のデータに対して求められる能力は何ですか？
高い精度で予測できる能力
7
今後の研究と技術の進歩により、何が実現する可能性がありますか？
より高度で汎用的なAI
8
AIの能力にはどのようなものが含まれますか？
学習、問題解決能力
9
AIはどのようなデータに対しても高い精度で予測することが求められますか？
未知のデータ
10
AIの研究は今後どうなると考えられていますか？
進歩する可能性がある
11
AIの定義は何ですか？
人間の知能を再現する能力を持ったコンピュータ
12
ロボットの目的は何ですか？
物理的な作業を自動化または支援すること
13
AIはどのような形態で存在しますか？
ソフトウェアやアプリケーションの形で存在する。
14
ロボットはどのような動作を行いますか？
人間に類似したさまざまな動作等を行う。
15
AIの目的は何ですか？
データ解析、パターン認識、学習、意思決定などの複雑なタスクを自動化すること
16
ロボットの形態は何を備えていますか？
センサー、モーター、電子部品などを備えて動作する物理的な形態を持つ。
17
AIは物理的な存在が必要ですか？
必要ない
18
ロボットはどのような存在ですか？
機械として組み立てられた存在
19
AIが行うことができるタスクは何ですか？
データ解析、パターン認識、学習、意思決定など
20
ロボットはどのような目的で使用されますか？
物理的な作業を自動化または支援するため
21
AIは人間に例えるとどの部分に該当するか？
脳
22
ロボットは人間に例えるとどの部分に該当するか？
身体
23
AIは何を行うことができるか？
動作や情報処理
24
ロボットはAIから何を受け取って動作するか？
指令
25
AIとロボットはどのように関係しているか？
連携して作業を行う
26
今日の高度なロボットは何を取り入れているか？
AI
27
AIとロボットの連携によって何が可能になるか？
非常に高度なタスクをこなすこと
28
AIは自分で何を行うことができるか？
情報処理
29
ロボットはAIの指令に基づいて何を行うか？
動作
30
AIという用語はいつ、どこで初めて使用されたか？
1956年、ダートマス会議で初めて使用された。
31
AIの研究が始まった背景には何があるか？
第二次世界大戦や計算機の発展が挙げられる。
32
AI研究の目的は何か？
人間のような判断ができる機械を作り出すこと。
33
現在のAIの活用分野には何が含まれるか？
機械学習、深層学習、自然言語処理など。
34
将来のAIの活用期待分野には何があるか？
自動運転、音声認識、医療診断など。
35
ディープラーニングとは何か？
コンピュータが物事を学ぶための方法の一つ。
36
AIの進化によって生じる問題点は何か？
人の手による仕事の喪失の問題。
37
AIがプライバシーに関して引き起こすリスクは何か？
個人的なデータを処理する際のプライバシー侵害。
38
AIの決定に対する責任が問われる分野はどこか？
医療や法執行などの分野。
39
AIのアルゴリズムに求められることは何か？
偏りや差別的な要素がないこと。
40
AIに知能をもたらす2つの仕組みは何ですか？
ルールベースと機械学習
41
ルールベースの技術はどのように機能しますか？
人間が事前に作成したルールや知識をコンピュータプログラムに組み込む
42
ルールベースの特徴は何ですか？
複雑な問題に対処するために大量のルールが必要で、そうしたルールの管理が困難
43
機械学習はどのように機能しますか？
機械がデータからパターンを見出し、予測や判断を行う
44
機械学習の特徴は何ですか？
統計的手法やアルゴリズムを用いて、入力した大量のデータから機械が自ら学習する
45
ルールベースと機械学習の違いは何ですか？
ルールベースは人間が作成したルールに基づくが、機械学習はデータから自ら学習する
46
機械学習が現在の主流である理由は何ですか？
大量のデータから自ら学習できるため
47
ルールベースの技術はどのような問題に適していますか？
複雑な問題に対処するため
48
機械学習において、どのような手法が用いられますか？
統計的手法やアルゴリズム
49
AIに知能をもたらすための手法の中で、ルールベースの利点は何ですか？
明確なルールに基づいて判断できること
50
教師あり学習とは何ですか？
入力したデータに対して、正解データのペアを与えてモデルをトレーニングする手法
51
教師なし学習の特徴は何ですか？
正解データのペアを与えず、データ自体のパターンや構造をモデルが自己で発見する手法
52
強化学習では何を設定して学習させますか？
報酬という特定の目標
53
半教師あり学習はどのような手法ですか？
教師あり学習と教師なし学習のハイブリッドで、少量の正解データを用いて大量のラベルのないデータを学習する手法
54
クラスタリングはどのような手法ですか？
与えられたデータを似た特徴やパターンを持つグループに分類する手法
55
次元削減の目的は何ですか？
データの次元を減らすことで、情報を保持しながらデータの特徴を抽出すること
56
教師あり学習の具体例として、何が挙げられますか？
子どもが親から動物の名前を教わること
57
次元削減を行うとどのような利点がありますか？
データの可視化や解析が容易になること
58
教師なし学習の一つの手法として、何があるか？
クラスタリング
59
強化学習の手法では、何を学ぶことが目的か？
高いポイントを獲得する方法
60
強化学習では、最初はどのように行動することが多いか？
ランダムに行動する
61
強化学習はどのような分野に応用されているか？
ゲームAIや自動運転車
62
半教師あり学習のメリットは何か？
少量の正解データで学習できる
63
半教師あり学習のデメリットは何か？
正解ラベルに偏りが生じることがある
64
強化学習では、時間が経つにつれて何を学習するか？
報酬を最大化するための最適な行動
65
半教師あり学習では、どのようにデータを扱うか？
一部を教師あり学習、残りを教師なし学習
66
強化学習の試行錯誤の結果、何がわかってくるか？
高いポイントを獲得する方法
67
半教師あり学習の学習精度は、教師あり学習に比べてどうなるか？
低い
68
ノーフリーランチ定理の意味は何ですか？
どの問題にも万能で汎用的なモデルは存在しない。
69
ノーフリーランチ定理において重要な要素は何ですか？
目的、データの種類、データ処理方法、分析方法など。
70
人工ニューロンとは何ですか？
脳の神経細胞の仕組みを再現したもの。
71
ニューラルネットワークの役割は何ですか？
人工ニューロンによる複層的な情報伝達。
72
ディープラーニングとは何ですか？
ニューラルネットワークをさらに何層も重ねたシステム。
73
ノーフリーランチ定理はどのような分野での活用に関連していますか？
画像認識やデータ分析など。
74
人工ニューロンはどのように情報を処理しますか？
情報を受け取り、それを処理し、次の人工ニューロンに伝える。
75
ニューラルネットワークは何を目的としていますか？
人間の脳と同様の機能を果たすこと。
76
ノーフリーランチ定理に従うと、どのような手法を選択することが重要ですか？
各々のケースに応じて最適な手法を選択すること。
77
ディープラーニングはどのような技術の一部ですか？
ニューラルネットワークの一部。
78
AIによる画像認識の最初のステップは何ですか？
対象画像を「細かい画素(ピクセル)」に分ける
79
AIが画像を認識する際に抽出する情報は何ですか？
位置情報と色情報
80
AIが画像を認識する過程で、画素のつながりを利用して何を認識しますか？
単純な形から徐々に複雑な形
81
AIがモノを認識する仕組みは何に似ていますか？
人間がモノを認識する仕組み
82
人間の神経細胞で重要性が高い情報はどのように扱われますか？
シナプスが大きくなる
83
AIのモデルは何を読み込むことで学習しますか？
大量のデータ
84
ニューラルネットワークで情報を処理する際、どのように情報を扱いますか？
重要性に差が設けられる
85
「重み」とは何を指しますか？
シナプスの大きさ
86
「重み付け」とは何を意味しますか？
情報量を調整すること
87
AIの学習において、繰り返し行うことで何が向上しますか？
性能
88
過学習とは何ですか？
機械学習モデルが訓練データに対して敏感になりすぎ、新たなデータに対する適応能力が失われる状態。
89
過学習はどのようにして起こりますか？
訓練データのパターンと特有のランダムなノイズを「覚え込む」ことによって起こる。
90
過学習が発生すると、何が問題になりますか？
未知のデータセットに遭遇したとき、予測精度が著しく低下する。
91
過学習を回避することが重要な理由は何ですか？
未知のデータに対しても良好なパフォーマンスを発揮できるようにするため。
92
過学習はどのような現象とも呼ばれますか？
オーバーフィッティング。
93
過学習が起こると、訓練データに対する正確性はどうなりますか？
非常に高い正確性を達成できる。
94
過学習を防ぐために重要なことは何ですか？
訓練データに対して高い精度を達成するだけでなく、未知のデータに対しても良好なパフォーマンスを発揮すること。
95
過学習の結果、どのような誤差が発生する可能性がありますか？
大きな誤差。
96
過学習の原因となる要素は何ですか？
訓練データに特有のランダムなノイズ。