コンピュータで扱えるように現実世界の問題を単純化した問題を何と言うか？

トイ・プロブレムはコンピュータで扱えるように本質を損なわない程度に問題を簡略化した問題のことを指す。

トイ・プロブレムを用いることで、問題の本質を理解したり、現実世界の問題に取り組んだりする練習ができる。

トイ・プロブレムが解ければ、我々が普段直面するような現実世界の問題も解くことができる。

第一次AIブームの時代に、コンピュータが難解な数学の定理を証明したり、迷路やパズルの問題を解いたりした。 これらはトイ・プロブレムである。

1969年にジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズが提唱した問題は何か？

「今しようとしていることに関係があることがらだけを選び出すことが実は非常に難しい」という問題は何か？

フレーム問題がジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズによって提唱されたのは何年か？

フレーム問題は、1969年に○○と○○によって提唱された。 ○○をすべて埋めよ。

フレーム問題はディープラーニングが登場した現在もまだ解決していない。

洞窟から爆弾を運び出すことを命じられたロボットが考えすぎてフリーズしてしまうたとえ話でフレーム問題を説明した哲学者は誰か？

哲学者のダニエル・デネットはロボットのたとえ話を通してフレーム問題の難しさを説明しましたか？

フレーム問題は人工知能に特有な問題であり人間には起きない。

人工知能ができたかどうかを判定するためのテストとして、イギリスの数学者アラン・チューリングが提唱したものは何か？

チューリングテストは、人工知能の会話能力レベルを判定する方法のひとつとして提唱されましたか？

1966年にジョセフ・ワイゼンバウムによって開発されたイライザ(ELIZA)は、どのような役割を演じるプログラムなのか？

1966年にイライザ(ELIZA)を開発したのは誰か？

イライザはチューリングテストをパスしていない。

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を目指すコンテストが毎年開催されている。このコンテストとは何か？

1950年の論文の中で、アラン・チューリングは○年以内に、質問者が5分間質問した後の判定で、コンピュータを人間と誤認する確率は○%であると見積もった。 ○をすべて埋めよ。

現在もまだチューリングテストにパスする会話ソフトウェアは現れていない。

「強いAI」「弱いAI」という言葉は、アメリカの哲学者が提示したAIの区分である。その哲学者は誰か？

アメリカの哲学者ジョン・サールが提示した区分で、「本物の心を持つ人工知能はコンピュータで実現できる」と考える立場を何と言うか？

アメリカの哲学者ジョン・サールが提示した区分で、「コンピュータは人間の心を模倣するだけで、本物の心を持つことはできない」と考える立場を何と言うか？

ジョン・サールは「強いAI」は実現可能だと主張した。

ジョン・サールが自らの立場を説明するために提案した思考実験を何と言うか？

チューリングテストを拡張した、心がどこに存在するのか、あるいは意味はどこにあるのか、という問題に対する思考実験を何と言うか？

ブラックホールの研究で有名なスティーブン・ホーキングと共同研究したことで有名な数学者は誰か？

ロジャー・ペンローズは、意識は脳の中にある微細な管に生じる量子効果が絡んでいるので、既存のコンピュータでは「強いAI」は実現できないと主張している。

意識は脳の中にある微細な管に生じる量子効果が絡んでいるので、既存のコンピュータでは「強いAI」は実現できないと主張した数学者は誰か？

認知科学者のスティーブン・ハルナッドによって議論された、記号(シンボル)とその対象がいかにして結び付くのかという問題は何か？

シンボルグラウンディング問題を議論した認知科学者は誰か？

人間の場合もシンボルグラウンディング問題は起きる。

身体がないとシンボルグラウンディング問題を解決できないと考えるアプローチは何というアプローチか？

シンボルグラウンディング問題は、フレーム問題と同様にまだ解決されていない。

シンボルグラウンディング問題を日本語で言うと何か？

1970年代後半はルールベースの機械翻訳が主流であった。

1990年代後半から統計的機械翻訳が主流になった。

1970年代後半に主流の機械翻訳は何か？

1990年代後半から主流になった機械翻訳は何か？

統計的機械翻訳が主流になって機械翻訳の性能は飛躍的に向上したが、1990年代はまだまだ実用レベルではなかった。

統計的機械翻訳で利用した膨大な対訳データを何と言うか？

統計的機械翻訳は、一般常識がなくても精度の高い翻訳ができた。

人間の持っている一般常識は膨大で、それらすべての知識をコンピュータが扱うことは極めて困難である。

コンピュータが知識を獲得することの難しさを、人工知能の分野では何と呼んでいるか？

統計的機械翻訳の品質を上回るディープラーニングを使った技術機械翻訳を何と言うか？

ニューラル機械翻訳は、知識獲得のボトルネックを超えてさらなる性能の向上が期待されている。

機械学習では、注目すべきデータの特徴の選び方が性能を決定づけてしまう。

注目すべきデータの特徴を量的に表したものを何と言うか？

機械学習自身に特徴量を発見させるアプローチを何と呼ぶか？

ディープラーニングは特徴表現学習を行う機械学習アルゴリズムの1つである。

ディープラーニングは、階層ごとに単純な概念から複雑な概念を構築できる何を抽出していると考えられるのか？

ディープラーニングは、与えられた問題を解くために必要な処理(プログラム)に役立つ情報を、何として抽出していると考えられるのか？

判断理由を説明できないブラックボックス型の人工知能は何か？

ディープラーニングは特徴表現学習をする○○の1つである。 ○○を埋めよ。

機械学習は「判断理由を説明できないブラックボックス型の人工知能」だといわれている。

ある店舗のある日の午後のビールの売り上げ予想のために用いる特徴量として適切ではないと考えられるものを1つ選べ。

「シンギュラリティー（技術的特異点）」を主張した未来学者は誰か？

未来学者レイ・カーツワイルはシンギュラリティーが何年に起きると予想しているか？

未来学者レイ・カーツワイルは、何年頃に人工知能が人間よりも賢くなると予想しているか？

未来学者レイ・カーツワイルが主張するシンギュラリティーが起きると、人工知能は自分自身よりも賢い人工知能を作れるようになる。

未来学者レイ・カーツワイルが主張するシンギュラリティーが起きると、人工知能自身が無限に知能の高い存在を作り出せるようになる。

未来学者レイ・カーツワイルが主張するシンギュラリティーが起きた後は、知的なシステムが○○になるので何が起きるか予想できない。 ○○を埋めよ。

シンギュラリティーが起きると、超越的な知性を持った人工知能が誕生し、人類に脅威をもたらすかもしれないと警鐘を鳴らす人々もいる。