2021年版G検定チートシート

2021年版G検定チートシート
えびかずき
えびかずき

こんにちは、えびかずきです。
今回は2021年版のG検定チートシートを作成しました。

G検定2021#11の受験に向けて作成したチートシートを紹介します。

現在作成中です。

学習進捗に応じて追加していきます。

1.人工知能とは

人工知能
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(情報処理システム)。
しかしながら、そもそも「知性」や「知能」自体の定義がないので専門家にとってその具体的な解釈は分かれる。
AIという言葉はダートマス会議(アメリカ,1956年)でジョン・マッカーシー氏が初めて使った。

ダートマス会議
1956年7〜8月の1ヶ月間にわたってアメリカダートマス大学で開催された人工知能に関する会議。
ジョン・マッカーシーがマービン・ミンスキー、ネイサン・ロチェスター、クロード・シャノンらと共に構想し、
ブレインストーミングの場として議論が行われた。

ジョン・マッカーシー
マービンミンスキーと並ぶ初期の人工知能研者であり、LISPの開発者。
1927年生-2011年没、アメリカ。

AI効果
AIによって何か新しい事が実現されて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がない」と結論づけたくなる人間の心理のこと。

ENIAC(エニアック)
1946年ペンシルバニア大で開発されて世界初のコンピュータ。
設計者はジョン・モークリーとジョン・プレスパー・エッカート
第二次世界大戦中に軍事目的で開発された。
1万本以上の真空管を使って構成されており巨大。

ロジックセオリスト:
アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモンらによって開発された、自動で数学の証明問題を解くAI。
IPLというプログラム言語を開発して設計された。
ダートマス会議で実演された。

・第一次AIブーム:
1956-1960年代あたり。
「推論」や「探索」の研究が進み冷戦中のアメリカで主に翻訳が注目された。
しかしトイプロブレムしか解けないという失望が徐々に拡大して冬の時代を迎える。

・第二次AIブーム:
1980年代あたり。
AIに大量の「知識」を与えることで専門知識を溜め込んだ実用的な「エキスパートシステム」が
たくさん作られた。日本でも「第五世代コンピュータ」と呼ばれるプロジェクトが推進されたが失敗に終わる。
大量のデータを蓄積・管理することの大変さが明らかとなり1995あたりから再び冬の時代へ。

・第三次AIブーム:
2010年あたりから現在。
ビッグデータを活用したパターン認識をベースとする機械学習が実用化される。
特徴量を自ら学習するディープラーニングが登場し、IRSVRC2012でのAlexNetの圧勝や、
2015年にAlphaGoが囲碁チャンピオンに勝利した事が象徴的な出来事。

2.人工知能の動向

探索木
場合分けによる樹状の探索モデル。幅優先探索と深さ優先探索がある。

ハノイの塔:
探索木を使って解けるパズル。再帰的なプログラムによって実装できることで有名。

ロボットの行動計画:
「前提条件」「行動」「結果」の三つを記述することで目標とする状態へ至る行動計画を立てる。プランニングとも呼ばれSTRIPSが有名。
テリーウィノグラードによる「積み木の世界」SHRDLU(1968ごろ)がよく例として挙げられる。

テリーウィノグラード
ラリーペイジの師匠。

Cycプロジェクト
1984年~現在。一般常識をデータベース化することで推論システムを構築するプロジェクト。行動計画やオントロジーと関係。

AlphaGo
DeepMind社の囲碁AI。2015年に初めて互先でプロ棋士に勝利し、翌2016年にイ・セドルに勝ち越した。
ディープラーニングを使っている。

Mini-Max法:
対戦型ゲームでの推論戦略。相手の番では自分のスコアが最低になる手、自分の番では自分のスコアが最高になる手を指すように戦略をたてる。
枝切り手法としてαカットとβカットがある。下現値としてのα値と上限値としてのβ値を使う。

モンテカルロ法:
ゲーム戦略において、ランダムに局面を進めてプレイアウトさせ最良手を決める手法。
難しいスコア設定をしなくて済む。

ELIZA:
1966ごろジョセフワイゼンバウムによって開発された会話AI。
イライザ効果

MYCIN:
感染症の抗生物質処方に関するエキスパートシステム。

DENDRAL:
未知の有機化合物特定のエキスパートシステム。

オントロジー:
概念化の明示的な仕様。特に意味ネットワークの構築における前提の約束事として定義する。
Cycプロジェクトはヘビーウェイトオントロジーで構築される。

IRSVRC
2010〜2017年。画像分類コンペ。2012年トロント大ジェフリーヒントンのAlexNet(CNN)の優勝が画期的であった。

3.人工知能分野の問題

トイ・プロブレム:
単純化した本質的でパズル的な問題。

フレーム問題:
問題解決において、AIがどこまで考慮するかを定めるのが困難であるという問題。

チューリングテスト:
アラン・チューリング(数学者/イギリス)によって考案された知能の有無を判定するテスト。1991年以降チューリングテスト合格を目指すローブナーコンテストが毎年開催されている。

シンボルグラウンディング問題:
身体性を持たないAIはを記号と対象物とが結びつかないという問題。シマウマの例がよく引き合いに出される。

知識獲得のボトルネック:
人間の一般常識を理解して知識を扱うことの難しさを表す表現。翻訳AIの例として出題される。

シンギュラリティ:
未来学者のレイカーツワイルによって提言された言葉。2029年にAIが人間を超え、2045年に技術進化の速度が無限大(シンギュラリティ)になると予想した。

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