問題一覧
1
人工無脳とは
チャットボット、おしゃべりボットなどと呼ばれている、人間的な会話の成立を目指した人工知能に類するコンピュータプログラム。
2
〇〇とは、1964年から1966年にかけて〇〇によって開発されたコンピュータプログラム。(人工無能の元祖)相手の発言をあらかじめ用意されたパターンと比較し、パターンに合致した発言があった場合にはそのパターンに応じた発言を返答する。
ELIZA、ワイゼンバウム
3
〇〇とは、1970年代にスタンフォード大学で開発された、血液中のバクテリアの診断支援をするルールベースのプログラム。あたかも感染症の専門医のように振舞うことができ、初期の〇〇システムとして影響力を持っていた。
マイシン
4
〇〇は、〇〇大学の〇〇が1960年代に開発した未知の有機化合物を特定するエキスパートシステム。 1977年には実世界の問題に対する技術を重視した「〇〇」を提唱し、1970年代後半から1980年代にわたり多くのエキスパートシステムが開発された。
DENDRAL、スタンフォード大学、ファイゲンバウム、知識工学
5
意味ネットワークとは もともと〇〇における長期記憶の構造モデルとして発案されたもので、人工知能分野においても重要な〇〇手法の1つとされている。
認知心理学、知識表現
6
意味ネットワークでは、「〇〇」をラベル付きのノードで示し、〇〇間の関係をラベル付きの〇〇で結んでいくことにより、ネットワーク形式で知識を表現する。
概念、概念、リンク
7
意味ネットワークを利用することで、知識の〇〇が容易になり、概念間の〇〇を明確に示すことができる。
意味ネットワークを利用することで、知識の構造化が容易になり、概念間の関係性を明確に示すことができる。
8
意味ネットワークでは、概念をノードとして表現するため、情報の〇〇や〇〇が容易であり、柔軟な知識管理が可能となる。意味ネットワークを用いることで、知識の〇〇や〇〇、〇〇の課題に対処し、エキスパートシステムの限界を克服することが期待される。
追加や変更、獲得、共有、再利用
9
〇〇は、概念間の継承関係を表すもので、上位概念と下位概念の関係性を示している。例えば、「哺乳類」と「犬」の間には〇〇の関係が存在し、犬は哺乳類であるということを表現している。
イズエー
10
is-aの関係には、〇〇が必ず成立するという特徴がある。
推移律
11
〇〇は、概念間の構成要素関係を表すもので、ある概念が別の概念の一部分であることを示している。
part-of
12
オントロジーとは、本来は哲学用語で〇〇という意味。 人工知能の用語としては、トム・グルーパーによる「〇〇」という定義が広く受入れられており、エキスパートシステムのための知識ベースの開発と保守にはコストがかかるという問題意識に端を発している。
存在論、概念化の明示的な仕様
13
オントロジー 知識を記述する時に用いる「〇〇」や「〇〇」、それらの関係性を共有できるように明確な〇〇として定義。
言葉(語彙)、「その意味」、約束事(仕様)
14
ヘビーウェイトオントロジー ・対象世界の知識を記述する方法を〇〇的に深く考察するアプローチ。 ・対象世界の知識をどのように記述するかを〇〇的にしっかり考えて行う。 ・構成要素や意味的関係の正当性について〇〇的な考察が必要になるため、どうしても人間が関わることになる傾向。
哲学
15
ライトウェイトオントロジー ・完全に正しいものでなくても使えるものであればいいという考えで、構成要素の〇〇の正当性については深い考察は行わない傾向がある。 ・〇〇(Webサイトが持つ意味をコンピュータに理解させ、コンピュータ同士で処理を行わせるための技術)や、〇〇:コンピュータ処理に適したデータを公開・共有するための技術)などの研究として展開。 ・ウェブデータを解析して知識を取り出す〇〇やビッグデータを解析して知識を取り出す〇〇と相性が良い。
分類関係、セマンティックWeb、LOD、ウェブマイニング、データマイニング
16
Cycプロジェクト 〇〇をデータベース化し(知識ベース)、人間と同等の〇〇を構築することを目的とするプロジェクト(ダグラス・レナート)。 1984年から今も続いている。 このプロジェクトの主な狙いは、機械に人間のような〇〇を持たせることで、知識処理や問題解決を効率化し、人間の判断や活動を支援することである。そのため、〇〇や〇〇を網羅的に収集し、データベース化することが重要な取り組みとなる。
一般常識、推論システム、推論能力、一般的な知識、常識
17
ワトソン君⇨ 〇〇が開発した質問応答システム・意思決定支援システム 2011年、「ジョパディー」の歴代の人間チャンピオンに勝利した。 〇〇という研究分野の成果であり、ウィキペディアの情報をもとに〇〇を生成して解答する。
IBM、Question-Answering、ライトウェイト・オントロジー
18
ワトソン 開発当初、〇〇に応用するとしていたが、コールセンター、人材マッチング、広告、「シェフ・ワトソン」という新しい料理を考えることへの応用など幅広い分野で活用されている。
医療診断
19
ウェブマイニング ウェブサイトの〇〇やウェブ上の〇〇を解析して〇〇を取り出す。
構造、データ、知識
20
ウェブマイニング ウェブマイニングは主に3つのカテゴリに分類される。 ウェブ〇〇マイニング ウェブ〇〇マイニング ウェブ〇〇マイニング
コンテンツ、構造、利用
21
ウェブマイニングは、〇〇の改善や〇〇されたコンテンツの提供、ウェブサイトの最適化、〇〇や〇〇の策定など、多岐にわたる分野で活用されている。
検索エンジン、パーソナライズ、マーケティング、広告戦略
22
Question-Answering 〇〇システムのこと ユーザからの〇〇での質問を受け付け、解答を返すコンピュータソフトウェアを指す。 代表例として、〇〇が開発した〇〇がある。
質問応答、自然言語、IBM、ワトソン君
23
セマンティックWeb Webページに記述された内容について、「〇〇」(いわゆる〇〇)を一定の規則に従って付加し、コンピュータシステムによる自律的な情報の収集や加工を可能にする。 情報リソースに〇〇を付与することでコンピュータにより高度な〇〇処理を実現することを目指す。
情報についての情報、メタデータ、意味、意味
24
セマンティックWebの目的 情報を〇〇し、コンピュータが理解しやすい形で提供することにより、人間とコンピュータが共同で情報を〇〇、〇〇できるようにすることである。これにより、情報検索やデータ分析、知識獲得などのタスクが効率化される。
構造化、利用、共有