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g検定-1.2章

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54問 • 2年前
  • 喜多村悠
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    問題一覧

  • 1

    (ア)という言葉は1956年にアメリカで開催されたダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが初めて使った言葉

    人工知能

  • 2

    人工知能とは何年のどこで誰が初めて使った言葉でしょう？

    1956, アメリカのダートマス会議, ジョン・マッカーシー

  • 3

    人工知能とは、推論、認識、判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(ア)であるという点については、大多数の研究者の意見は一致している。しかし、人工知能とは何かについては、専門家の間でも共有されている定義は(イ)。

    情報処理システム, ない

  • 4

    人工知能で何か新しいことが実現され、その原理がわかってしまうと「それは単純な自動化であって知能とは関係ない」と結論づける人間の心理を(ア)と呼ぶ

    AI効果

  • 5

    1946年アメリカのペンシルバニア大学で(a)という、世界初の汎用電子式コンピュータが開発された

    エニアック

  • 6

    1956年に開催された(a)では、(b)と(c)が世界初となる人工知能プログラム(d)をデモンストレーションした。

    ダートマス会議, ニューウェル, サイモン, ロジック・セオリスト

  • 7

    人工知能の定義は専門家の間ですら異なる。その説明として適切なものを一つ選べ。

    知性や知能の解釈が研究者によって異なるから

  • 8

    人工知能の定義に関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(情報処理システム)であれば、誰もがそれを人工知能であると認めることができる

  • 9

    機械学習を取り入れた人工知能に関する説明として、最も適しているものを1つ選べ

    パターン認識という古くからの研究をベースとしている

  • 10

    ディープラーニングは（ア）に含まれる。ディープラーニングを取り入れた人工知能は学習対象となるデータの（イ）を自動的に学習する。画像認識、音声認識、自動翻訳など従来のコンピュータでは実現するのが難しいとされてきた分野での応用が進んでいる

    機械学習, 特徴量

  • 11

    1946年にアメリカのペンシルバニア大学で世界初の汎用コンピュータ（ア）が誕生し、その圧倒的な計算力はコンピュータが人間の力を超えるのだという可能性を見出すきっかけとなった。人工知能という言葉は（ア）の誕生からちょうど１０年後の1956年にアメリカで開催された（イ）において、著名な人工知能の研究者である（ウ）氏が初めて使った言葉である。

    エニアック, ダートマス会議, ジョン・マッカーシー

  • 12

    1956年にアメリカで開催されたダートマス会議に関する説明として不適切なものを1つ選べ

    ペンシルバニア大学で開発されたエニアックを用いて世界初の人工知能がデモンストレーションされた

  • 13

    第一次AIブーム(推論・探索の時代)が冷めた理由は、迷路やパズルなどの(1)が解けても複雑な現実の問題が解けないことが明らかになったためである。第二次AIブーム(知識の時代)には専門家の知識をデータベースに蓄積して利用する(2)と呼ばれる実用的なシステムがたくさん作られたが、知識を蓄積・管理することの難しさが明らかになるにつれて勢いが衰えた。第三次AIブーム(機械学習・ディープラーニングの時代)は、(3)を用いることで自らの知識を獲得する機械学習が実用され、特に知識を定義する要素である特徴量を自ら学習するディープラーニングが登場したことがブームのきっかけとなった。

    トイ・プロブレム, エキスパートシステム, ビッグデータ

  • 14

    AIブーム に関する説明として不適切なものを一つ選べ

    第二次AIブームの時に、日本政府によって「第三世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進されていた。

  • 15

    人工知能で何か新しいことが実現され、その原理がわかってしまうと、「それは知能ではない」と思ってしまう人間心理を()と呼ぶ。この効果により、人工知能の貢献は少なく見積もられていると主張するAI研究者もいる。

    AI効果

  • 16

    行動心理学の用語で、ある選択を支持する人が多ければ多いほど、その選択が正しいと思い込む人が多くなるという傾向を指す用語は？

    バンドワゴン効果

  • 17

    人工知能とロボットの研究に関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    物理的な身体を必要としない将棋や囲碁のようなゲームもロボット研究の重要な研究対象である

  • 18

    ロボットの行動計画を探索を利用して作成することを( )という。

    プランニング

  • 19

    プランニングの研究では、前提条件、行動、結果、という３つの組み合わせで記述する( )が有名です。

    STRIPS

  • 20

    プランニングの研究では「積み木の世界」で完全に再現する研究も行われ、(1)によって1968年から1970年にかけて開発された、英語による指示を受け付け、コンピュータ画面に描かれる「積み木の世界」に存在する物体を動かすシステム、(2)があった。　

    テリー・ヴィノグラード, SHRDLU

  • 21

    ゲーム戦略における(a)とは、ゲーム盤の状態が自分にとって有利なほどスコアが大きくなるよう評価されていたら、自分の指す時にスコアが最大になるように手を打つことを前提に戦略を立てる手法のことである

    mini-max法

  • 22

    2016年3月に、囲碁界のトップレベルの実力者である韓国のプロ棋士に4勝1敗と大きく勝ち越ししたdeepmind社が開発した人工知能の囲碁プログラムはなにか。

    アルファ碁

  • 23

    「探索を効率化するのに有効な」という意味で、探索に利用する経験値な知識のことをなんというか

    ヒューリスティックな知識

  • 24

    mini-max法による探索をできるだけ減らす手法をなんと呼ぶか

    αβ法

  • 25

    ゲームがある局面まで進むと局面のスコア評価を破棄し、総当たり(1)で終局させ(2)一番勝率が高い勝率方法を計算する手法を(3)という

    ブルートフォース, プレイアウト, モンテカルロ法

  • 26

    人工無能の元祖は(1)と呼ばれるコンピュータプログラムで1964年から1966年にかけてジョセフ・ワイゼンハウムによって開発された。このプログラムは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ると、それに合わせて返答を行うプログラムです。

    イライザ

  • 27

    コンピュータが相手の発言を利用して発言を行うだけで本物の知識を使って対話しているわけではないのに、あたかも本物の人間と対話しているかのような感覚に陥る事をなんというか

    イライザ効果

  • 28

    ある専門家の知識を取り込みその分野の専門家のように振る舞うプログラムをなんと呼ぶか

    エキスパートシステム

  • 29

    初期のエキスパートシステムとして、最も影響力の大きかったのは、1970年代にスタンフォード大学で開発された(1)です。(1)は、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です。

    マイシン

  • 30

    1960年代にエドワード・ファイゲンバウムは、スタンフォード大学で未知の有機化合物を特定する(1)というエキスパートシステムを開発した。

    DENDRAL

  • 31

    現在では。人工知能において重要な知識表現の方法の一つになっており、もともと認知心理学における長期記憶の構造モデルとして考案されたネットワークモデルの名称は？

    意味ネットワーク

  • 32

    1984年からスタートした現在も続いている、全ての一般常識をコンピュータに取り込もうとするプロジェクトをなんというか

    cycプロジェクト

  • 33

    ウェブデータを解析して知識を取り出す（1）や、ビッグデータを解析して有用な知識を取り出す（2）で利用されているのオントロジーは（3）である。

    ウェブマイニング, データマイニング, ライトウェイトオントロジー

  • 34

    選択応答という分野においてIBMが開発した（1）はウィキペディアの情報をもとにライトウェイト・オントロジーを生成して、それを回答に使用しています。（1）は質問の意味を理解しているわけではなく、質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを高速に検索しているだけです。

    ワトソン

  • 35

    日本でも2011年から東大入学を目指す人工知能（1）というプロジェクトがスタートしました。読解力に問題があり2013年に開発が凍結されました。

    東ロボくん

  • 36

    機械学習はインターネットの成長とともに蓄積された大容量のデータ（1）とともに研究が加速し、今ではユーザの好みを推測する（2）や迷惑メールを検出する（3）などのアプリケーションで実用化されている。

    ビッグデータ, レコメンデーションエンジン, スパムフィルター

  • 37

    機械学習の一つで、人間の神経回路を真似することで学習を実現しようとするものを（1）という

    ニューラルネットワーク

  • 38

    ニューラルネットワークの元祖は米国の心理学者フランク・ローゼンブッラトが1958年に提案した（1）で、ニューラルネットワークを多層にしたものを深層学習（2）と呼ぶ

    単純パーセプトロン, ディープラーニング

  • 39

    2012年に開催された画像認識の制度を競い合う協議会（1）でトロント大学のジェフリー・ヒントン率いる（2）がディープラーニングを開発し圧勝した（ニューラルネットワークのモデルは（3）と呼ばれている）

    ILSVRC, Super Vision, AlexNet

  • 40

    迷路をコンピュータに理解できる構造で表現する方法の一つに（1）がある。これは枝分かれする木のような構造をしており、それぞれの枝が条件の異なる場合分けに対応している。これは場合分け（枝）を追っていけばいつか目的に合致するものが見つかるという単純な考えをもとにしている。枝を探索する方法には（2）と（3）があり、（2）であれば最短距離でゴールにたどり着く解を必ず見つけることができるが探索中にメモリ不足となる可能性がある。一方、（3）は探索に大量のメモリを必要としないが、解が見つかったとしても最短距離でゴールにたどり着くとは限らない。

    探索木, 幅優先探索, 深さ優先探索

  • 41

    人工知能が自律的に行動計画を作成する技術（プランニング）に関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    SHRDLUは1968年から1970年にかけててりー・ウィノグラードによって開発されたシステムで、音声認識を使った対話で指示を受け取り「積み木の世界」に存在する物体を動かすことをプランニングできた

  • 42

    ゲームボードをコンピュータで解く基本は探索である。代表的なボードゲームの探索の組み合わせ数が少ない順に記入しろ。（チェス・オセロ・将棋・囲碁）

    オセロ, チェス, 将棋, 囲碁

  • 43

    探索空間が大きすぎて事実上すべてを探索できないという問題に対処する方法に関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    ブルートフォース法は、コンピュータが２人の仮想的なプレーヤーを演じて、完全ランダムにに手を指し続る方法でゲームをシミュレーションする方法である。

  • 44

    エキスパートシステムに関する説明として、不適切なものを1つえらべ

    専門家が持つ知識の多くは経験的なものであり暗黙的なものでああるため、知識獲得のためのインタビューシステムなどの研究もおこなわれた。しかし、専門化の知識ではなく常識的な知識は意味ネットワークやオントロジーを使って簡単に体系化することができた。

  • 45

    知識ベースの人工知能研究にかかわるプロジェクトやシステム開発が行われた順番として古いものから並べ替えろ。 （MYCIN・CYC・DENDRAL）

    DENDRAL, MYCIN

  • 46

    オントロジーに関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    Cycプロジェクトは一般常識を拗ねてデータベース化しようとしたプロジェクトで、ダグラス。レナートにより1984年からスタートし2014年まで30年間続いた。

  • 47

    意味ネットワークは「概念」と「概念間の関係」ネットワークとしてあらわす。特に重要な関係として（1）の関係と（2）の関係がある。「哺乳類」と「動物」の関係は「（1）の関係」、「足」と「犬」の関係は「（2）の関係」である。

    is-a, part-of

  • 48

    「is-a」の関係と「part-of」の関係に関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    「part-of」の関係でも推移率が必ず成立する。なぜなら「日本part-ofアジア」と「東京part-of日本」と「東京part-ofアジア」が成立するからである

  • 49

    オントロジーの構築に関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    ウェブデータを解析して知識を取り出すウェブマイニングやビッグデータを解析して知識を取り出すデータマイニングは、ヘビーウェイトオントロジーと相性が良い

  • 50

    機械学習とデータに関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    ディープラーニングが登場する前から利用されていたレコメンデーションエンジンやスパムフィルターは、高度な機械学習アルゴリズムを利用することで、ビッグデータを利用せずに実用化に成功したアプリケーションである。

  • 51

    ニューラルネットワークに関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    ニューラルネットワークを3層より多層にすると学習が進まないという壁にぶつかるが、統計的自然言語処理の研究を足場に4層、5層と深くしても、ニューラルネットワークの学習を進める方法を見出された。

  • 52

    画像認識に関する説明として、不適切なものを選べ

    2012年、画像認識の精度を競う競技会「ILSVRC」でシェフェリー・ヒントンが率いるトロント大学のチームが開発したニューラルネットワークであるsupervisionが圧勝した

  • 53

    オントロジーの応用に関する説明で、不適切なものを一つ選べ

    「ワトソン」は基本的にquestion-answer(質疑応答)という研究分野の成果であるが、ディープラーニングを取り入れたことでアメリカのクイズ番組「ジョパディー」の歴代の人間チャンピョンに勝利した

  • 54

    機械学習では、学習に利用できる(1)が多ければ多いほど望ましい学習結果が得られる。(2)の成長とともに利用できる(1)の種類と量が爆発的に増加したことが機械学習の研究を加速させ、レコメンデーションエンジンや、スパムフィルターなどのアプリケーションが実用化された。

    データ, インターネット

    • g検定-3.4章

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    喜多村悠

    問題一覧

  • 1

    (ア)という言葉は1956年にアメリカで開催されたダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが初めて使った言葉

    人工知能

  • 2

    人工知能とは何年のどこで誰が初めて使った言葉でしょう？

    1956, アメリカのダートマス会議, ジョン・マッカーシー

  • 3

    人工知能とは、推論、認識、判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(ア)であるという点については、大多数の研究者の意見は一致している。しかし、人工知能とは何かについては、専門家の間でも共有されている定義は(イ)。

    情報処理システム, ない

  • 4

    人工知能で何か新しいことが実現され、その原理がわかってしまうと「それは単純な自動化であって知能とは関係ない」と結論づける人間の心理を(ア)と呼ぶ

    AI効果

  • 5

    1946年アメリカのペンシルバニア大学で(a)という、世界初の汎用電子式コンピュータが開発された

    エニアック

  • 6

    1956年に開催された(a)では、(b)と(c)が世界初となる人工知能プログラム(d)をデモンストレーションした。

    ダートマス会議, ニューウェル, サイモン, ロジック・セオリスト

  • 7

    人工知能の定義は専門家の間ですら異なる。その説明として適切なものを一つ選べ。

    知性や知能の解釈が研究者によって異なるから

  • 8

    人工知能の定義に関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(情報処理システム)であれば、誰もがそれを人工知能であると認めることができる

  • 9

    機械学習を取り入れた人工知能に関する説明として、最も適しているものを1つ選べ

    パターン認識という古くからの研究をベースとしている

  • 10

    ディープラーニングは（ア）に含まれる。ディープラーニングを取り入れた人工知能は学習対象となるデータの（イ）を自動的に学習する。画像認識、音声認識、自動翻訳など従来のコンピュータでは実現するのが難しいとされてきた分野での応用が進んでいる

    機械学習, 特徴量

  • 11

    1946年にアメリカのペンシルバニア大学で世界初の汎用コンピュータ（ア）が誕生し、その圧倒的な計算力はコンピュータが人間の力を超えるのだという可能性を見出すきっかけとなった。人工知能という言葉は（ア）の誕生からちょうど１０年後の1956年にアメリカで開催された（イ）において、著名な人工知能の研究者である（ウ）氏が初めて使った言葉である。

    エニアック, ダートマス会議, ジョン・マッカーシー

  • 12

    1956年にアメリカで開催されたダートマス会議に関する説明として不適切なものを1つ選べ

    ペンシルバニア大学で開発されたエニアックを用いて世界初の人工知能がデモンストレーションされた

  • 13

    第一次AIブーム(推論・探索の時代)が冷めた理由は、迷路やパズルなどの(1)が解けても複雑な現実の問題が解けないことが明らかになったためである。第二次AIブーム(知識の時代)には専門家の知識をデータベースに蓄積して利用する(2)と呼ばれる実用的なシステムがたくさん作られたが、知識を蓄積・管理することの難しさが明らかになるにつれて勢いが衰えた。第三次AIブーム(機械学習・ディープラーニングの時代)は、(3)を用いることで自らの知識を獲得する機械学習が実用され、特に知識を定義する要素である特徴量を自ら学習するディープラーニングが登場したことがブームのきっかけとなった。

    トイ・プロブレム, エキスパートシステム, ビッグデータ

  • 14

    AIブーム に関する説明として不適切なものを一つ選べ

    第二次AIブームの時に、日本政府によって「第三世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進されていた。

  • 15

    人工知能で何か新しいことが実現され、その原理がわかってしまうと、「それは知能ではない」と思ってしまう人間心理を()と呼ぶ。この効果により、人工知能の貢献は少なく見積もられていると主張するAI研究者もいる。

    AI効果

  • 16

    行動心理学の用語で、ある選択を支持する人が多ければ多いほど、その選択が正しいと思い込む人が多くなるという傾向を指す用語は？

    バンドワゴン効果

  • 17

    人工知能とロボットの研究に関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    物理的な身体を必要としない将棋や囲碁のようなゲームもロボット研究の重要な研究対象である

  • 18

    ロボットの行動計画を探索を利用して作成することを( )という。

    プランニング

  • 19

    プランニングの研究では、前提条件、行動、結果、という３つの組み合わせで記述する( )が有名です。

    STRIPS

  • 20

    プランニングの研究では「積み木の世界」で完全に再現する研究も行われ、(1)によって1968年から1970年にかけて開発された、英語による指示を受け付け、コンピュータ画面に描かれる「積み木の世界」に存在する物体を動かすシステム、(2)があった。　

    テリー・ヴィノグラード, SHRDLU

  • 21

    ゲーム戦略における(a)とは、ゲーム盤の状態が自分にとって有利なほどスコアが大きくなるよう評価されていたら、自分の指す時にスコアが最大になるように手を打つことを前提に戦略を立てる手法のことである

    mini-max法

  • 22

    2016年3月に、囲碁界のトップレベルの実力者である韓国のプロ棋士に4勝1敗と大きく勝ち越ししたdeepmind社が開発した人工知能の囲碁プログラムはなにか。

    アルファ碁

  • 23

    「探索を効率化するのに有効な」という意味で、探索に利用する経験値な知識のことをなんというか

    ヒューリスティックな知識

  • 24

    mini-max法による探索をできるだけ減らす手法をなんと呼ぶか

    αβ法

  • 25

    ゲームがある局面まで進むと局面のスコア評価を破棄し、総当たり(1)で終局させ(2)一番勝率が高い勝率方法を計算する手法を(3)という

    ブルートフォース, プレイアウト, モンテカルロ法

  • 26

    人工無能の元祖は(1)と呼ばれるコンピュータプログラムで1964年から1966年にかけてジョセフ・ワイゼンハウムによって開発された。このプログラムは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ると、それに合わせて返答を行うプログラムです。

    イライザ

  • 27

    コンピュータが相手の発言を利用して発言を行うだけで本物の知識を使って対話しているわけではないのに、あたかも本物の人間と対話しているかのような感覚に陥る事をなんというか

    イライザ効果

  • 28

    ある専門家の知識を取り込みその分野の専門家のように振る舞うプログラムをなんと呼ぶか

    エキスパートシステム

  • 29

    初期のエキスパートシステムとして、最も影響力の大きかったのは、1970年代にスタンフォード大学で開発された(1)です。(1)は、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です。

    マイシン

  • 30

    1960年代にエドワード・ファイゲンバウムは、スタンフォード大学で未知の有機化合物を特定する(1)というエキスパートシステムを開発した。

    DENDRAL

  • 31

    現在では。人工知能において重要な知識表現の方法の一つになっており、もともと認知心理学における長期記憶の構造モデルとして考案されたネットワークモデルの名称は？

    意味ネットワーク

  • 32

    1984年からスタートした現在も続いている、全ての一般常識をコンピュータに取り込もうとするプロジェクトをなんというか

    cycプロジェクト

  • 33

    ウェブデータを解析して知識を取り出す（1）や、ビッグデータを解析して有用な知識を取り出す（2）で利用されているのオントロジーは（3）である。

    ウェブマイニング, データマイニング, ライトウェイトオントロジー

  • 34

    選択応答という分野においてIBMが開発した（1）はウィキペディアの情報をもとにライトウェイト・オントロジーを生成して、それを回答に使用しています。（1）は質問の意味を理解しているわけではなく、質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを高速に検索しているだけです。

    ワトソン

  • 35

    日本でも2011年から東大入学を目指す人工知能（1）というプロジェクトがスタートしました。読解力に問題があり2013年に開発が凍結されました。

    東ロボくん

  • 36

    機械学習はインターネットの成長とともに蓄積された大容量のデータ（1）とともに研究が加速し、今ではユーザの好みを推測する（2）や迷惑メールを検出する（3）などのアプリケーションで実用化されている。

    ビッグデータ, レコメンデーションエンジン, スパムフィルター

  • 37

    機械学習の一つで、人間の神経回路を真似することで学習を実現しようとするものを（1）という

    ニューラルネットワーク

  • 38

    ニューラルネットワークの元祖は米国の心理学者フランク・ローゼンブッラトが1958年に提案した（1）で、ニューラルネットワークを多層にしたものを深層学習（2）と呼ぶ

    単純パーセプトロン, ディープラーニング

  • 39

    2012年に開催された画像認識の制度を競い合う協議会（1）でトロント大学のジェフリー・ヒントン率いる（2）がディープラーニングを開発し圧勝した（ニューラルネットワークのモデルは（3）と呼ばれている）

    ILSVRC, Super Vision, AlexNet

  • 40

    迷路をコンピュータに理解できる構造で表現する方法の一つに（1）がある。これは枝分かれする木のような構造をしており、それぞれの枝が条件の異なる場合分けに対応している。これは場合分け（枝）を追っていけばいつか目的に合致するものが見つかるという単純な考えをもとにしている。枝を探索する方法には（2）と（3）があり、（2）であれば最短距離でゴールにたどり着く解を必ず見つけることができるが探索中にメモリ不足となる可能性がある。一方、（3）は探索に大量のメモリを必要としないが、解が見つかったとしても最短距離でゴールにたどり着くとは限らない。

    探索木, 幅優先探索, 深さ優先探索

  • 41

    人工知能が自律的に行動計画を作成する技術（プランニング）に関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    SHRDLUは1968年から1970年にかけててりー・ウィノグラードによって開発されたシステムで、音声認識を使った対話で指示を受け取り「積み木の世界」に存在する物体を動かすことをプランニングできた

  • 42

    ゲームボードをコンピュータで解く基本は探索である。代表的なボードゲームの探索の組み合わせ数が少ない順に記入しろ。（チェス・オセロ・将棋・囲碁）

    オセロ, チェス, 将棋, 囲碁

  • 43

    探索空間が大きすぎて事実上すべてを探索できないという問題に対処する方法に関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    ブルートフォース法は、コンピュータが２人の仮想的なプレーヤーを演じて、完全ランダムにに手を指し続る方法でゲームをシミュレーションする方法である。

  • 44

    エキスパートシステムに関する説明として、不適切なものを1つえらべ

    専門家が持つ知識の多くは経験的なものであり暗黙的なものでああるため、知識獲得のためのインタビューシステムなどの研究もおこなわれた。しかし、専門化の知識ではなく常識的な知識は意味ネットワークやオントロジーを使って簡単に体系化することができた。

  • 45

    知識ベースの人工知能研究にかかわるプロジェクトやシステム開発が行われた順番として古いものから並べ替えろ。 （MYCIN・CYC・DENDRAL）

    DENDRAL, MYCIN

  • 46

    オントロジーに関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    Cycプロジェクトは一般常識を拗ねてデータベース化しようとしたプロジェクトで、ダグラス。レナートにより1984年からスタートし2014年まで30年間続いた。

  • 47

    意味ネットワークは「概念」と「概念間の関係」ネットワークとしてあらわす。特に重要な関係として（1）の関係と（2）の関係がある。「哺乳類」と「動物」の関係は「（1）の関係」、「足」と「犬」の関係は「（2）の関係」である。

    is-a, part-of

  • 48

    「is-a」の関係と「part-of」の関係に関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    「part-of」の関係でも推移率が必ず成立する。なぜなら「日本part-ofアジア」と「東京part-of日本」と「東京part-ofアジア」が成立するからである

  • 49

    オントロジーの構築に関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    ウェブデータを解析して知識を取り出すウェブマイニングやビッグデータを解析して知識を取り出すデータマイニングは、ヘビーウェイトオントロジーと相性が良い

  • 50

    機械学習とデータに関する説明として、不適切なものを１つ選べ

    ディープラーニングが登場する前から利用されていたレコメンデーションエンジンやスパムフィルターは、高度な機械学習アルゴリズムを利用することで、ビッグデータを利用せずに実用化に成功したアプリケーションである。

  • 51

    ニューラルネットワークに関する説明として、不適切なものを1つ選べ

    ニューラルネットワークを3層より多層にすると学習が進まないという壁にぶつかるが、統計的自然言語処理の研究を足場に4層、5層と深くしても、ニューラルネットワークの学習を進める方法を見出された。

  • 52

    画像認識に関する説明として、不適切なものを選べ

    2012年、画像認識の精度を競う競技会「ILSVRC」でシェフェリー・ヒントンが率いるトロント大学のチームが開発したニューラルネットワークであるsupervisionが圧勝した

  • 53

    オントロジーの応用に関する説明で、不適切なものを一つ選べ

    「ワトソン」は基本的にquestion-answer(質疑応答)という研究分野の成果であるが、ディープラーニングを取り入れたことでアメリカのクイズ番組「ジョパディー」の歴代の人間チャンピョンに勝利した

  • 54

    機械学習では、学習に利用できる(1)が多ければ多いほど望ましい学習結果が得られる。(2)の成長とともに利用できる(1)の種類と量が爆発的に増加したことが機械学習の研究を加速させ、レコメンデーションエンジンや、スパムフィルターなどのアプリケーションが実用化された。

    データ, インターネット