レッスン1 AIの基礎

AIの歴史

生成AIが発展した年は、次のうちどれですか。

正解!

生成AIは、2021年に一躍注目を集めました。このタイプのAIは、歴史的なデータ、学習したデータ、新しいデータなどから、文章、画像、音声コンテンツを作成することができます。これがAIと人間の、よりパーソナライズされた、人間味のあるやりとりの始まりです。GPT、DALL.E、Whisperという3つのAIモデルの開発が、Microsoft Copilotなどの新たな可能性を切り開いています。

不正解

AIはデジタル時代が始まる以前からこの世に存在していました。具体的には、1950年にコンピューティング分野のパイオニアであるアラン・チューリングが「機械は思考するのか?」という問いを投げかけたことに発祥します。

不正解

1990年代後半になると、インターネットの普及により流通するデータが爆発的に増加し、より高度なAIのアルゴリズムが出現します、この時期に始まった大量のデータ流通によって、機械学習が知識主導からデータ主導のアプローチへと移行しました。

不正解

2000年代になり、ディープラーニングのような、より高度で複雑なAIモデルが登場し、AIは大きな発展を遂げました。

人工知能とは

人工知能(AI)について正しく記述しているものは、 次のうちどれですか。

正解!

AIは、人間の知能における特定の側面を模倣することはできますが、その仕組みは人間の知能とは大きく異なります。したがって、AIには意識も感情もなければ、文脈を理解する能力もないという記述は正しいです。

不正解

AIは、事前にプログラムされたアルゴリズムや戦略に従うこと、また機械学習を通じて、パターン認識、問題解決、意思決定といったタスクを処理することができます。

不正解

AIとは、過去のデータや失敗から学習し、将来の動向をより正確に予測するコンピューターシステム機能のことです。したがって、この記述は正しくありません。

不正解

AIの知能は、主にデータから作られています。したがって、AIは地域の最新の天気予報や地元のニュースを簡単に提供することができます。

知性 vs 知識

AIがパターンを認識したり、類推したり、過去の経験から学習したりすることを可能にしているものは、次のうちどれですか。

正解!

AIは、主に利用可能なデータを使用することで、パターンを認識したり、類推したり、過去の経験から学習したりすることができています。データには、数字、テキスト、単語など、様々な形態があります。

不正解

数字は、AIの動力源や材料として使用できるデータの一形態ではありますが、AIが使用するものはこれだけではありません。

不正解

テキストは、AIの動力源や材料として使用できるデータの一形態ではありますが、AIが使用するものはこれだけではありません。

不正解

AIは感情を認識できないので、感情をAIの動力源や材料として使用することはできません。

データはどこにでもあるのか

機械学習を使用する目的に当てはまるものは、次のうちどれですか。

正解!

機械学習は、AIモデルのトレーニング、製品やサービスの改善、類推、これまで認識していなかった新しい知見の発見といった様々な目的のために使用することができます。

不正解

機械学習を使用することで、これまで認識していなかった新しい知見を発見することができます。新しい知見を遮断するのではありません。

不正解

機械学習を使用することで、類推することが可能になります。類推を防止するのではありません。

 

不正解

機械学習を使用することで、AIモデルを適応させるというよりも、AIモデルを鍛えることが可能になります。

データのパターンを探る

ターゲットユーザーを理解するメリットは、次のうちどれですか。

正解!

企業が各ユーザーに合わせたサービスを提供し、ユーザー体験を向上させ、満足度を高めるためには、ターゲットユーザーを理解する必要があります。

不正解

ターゲットユーザーを理解することで、ユーザー体験を向上させることができます。ユーザー体験を厳選することはメリットではなく、体験の幅を狭めることになります。

不正解

企業はターゲットユーザーを理解することで、自社サービスをユーザーのニーズに合わせてカスタマイズすることができます。ユーザーが企業のサービスに合わせるのではありません。

不正解

ターゲットユーザーを理解することは、最も効果的な戦略であり、最速で効果を出すための戦略ではありません。

機械学習

機械学習について正しく記述しているものは、次のうちどれですか。

正解!

機械学習は、その特徴の1つとして、データから「学習」し、経験に基づいて時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。

不正解

機械学習はAIの一種です。機械学習はすべてAIですが、AIがすべて機械学習というわけではありません。

不正解

機械学習アルゴリズムのパターン学習、類推、判断には学習データが必要です。データの前処理は、この学習データを用意するために不可欠なステップです。

不正解

過度に複雑なモデルは過学習を起こす可能性があります。機械学習モデルのパフォーマンスは、データや具体的な環境の変化によって、時間の経過とともに変化する可能性があるため、モデルはトレーニング後も継続的に監視し、管理していく必要があります。

機械学習の種類

自律的に試行錯誤しながら判断を下すことでアルゴリズムのパフォーマンスを最大化させる機械学習は、次のうちどれですか。

正解!

強化学習では、機械が環境と相互に作用し、その動作に対する報酬や罰を受け取りますが、この時にできるだけ多くの報酬を受け取ることを目指します。

不正解

教師あり学習では、すでに答えがラベル付けされた「学習」データを機械に与え、機械にその答えに到達する方法を学習させます。

不正解

教師なし学習では、答えがラベル付けされていないデータを使ってモデルを訓練し、コンピューターに新しいパターンを個別に発見させます。

不正解

ディープラーニングは機械学習の一種ではなく、教師あり学習、教師なし学習、強化学習で使われるモデル構造の1つです。

ディープラーニング

コンピューターのデータ量は、AIのパフォーマンスに影響します。その原理を正しく記述しているものは、次のうちどれですか。

正解!

データ量が多いということは、アルゴリズムがより多くの情報から学習できることを意味するため、一般的には、より精度と信頼性の高い結果を導けるようになります。

不正解

データが少ないということは、システムが学習して適切に類推するのに十分なデータのバリエーションやパターンがないことを意味するため、モデルの精度が低くなる傾向があります。

不正解

一般的に、AIがデータを素早く処理できるかは、データ量ではなくコンピューティング能力にかかっています。実際、データが多すぎると、処理すべき情報量が増えるため、学習プロセスが低速化することがあります。

不正解

データ量はAIのパフォーマンスに大きく影響します。

自然言語処理(NLP)

コンピューター解析において、テキストで書かれた人間の言語を処理し理解するプロセスは、次のうちどれですか。

正解!

コンピューターがテキストで書かれた人間の言語を自動的に処理し理解するプロセスは、テキストに焦点を当てた自然言語処理の1つです。

不正解

自然言語処理とは、音声、テキスト、感情といった人間の自然言語とコンピューターとのやりとりに焦点を当てたAIのことであり、画像分析は自然言語処理に当てはまりません。

 

不正解

テキストに含まれる肯定的、否定的、または中立的な意見や感情をコンピューターが識別し評価するプロセスは、自然言語処理の1つです。

 

不正解

コンピューターが人間の話し言葉や音を処理や理解するプロセスは、自然言語処理の1つです。

 

AIアルゴリズム

電子メールが迷惑メールかどうかを判断するアルゴリズムは、次のうちどれですか。

正解!

分類アルゴリズムは、電子メールが迷惑メールかどうかを判断するという、探偵のような役割を果たします。

 

不正解

回帰アルゴリズムは、サイズや場所などの情報に基づいて未来を予測するという、占い師のような役割を果たします。

 

不正解

クラスタリングアルゴリズムは、好みの楽曲をグループ分けして、似たような曲をおすすめするパーティーオーガナイザーのような役割を果たします。

不正解

最適化アルゴリズムは、常に最適なルートを探すというナビゲーターのような役割を果たします。

AIの適応

日常生活におけるIoTの使用例に当てはまるものは、次のうちどれですか。

正解!

日常生活に便利なIoTの使用例として、牛乳の残量が少なくなったことを正確に把握し、帰宅時に購入すべきことを通知してくれるセンサーを冷蔵庫に設置することができます。

 

不正解

自動運転車は、交通分野におけるIoTの使用例です。

不正解

現在でも、スイッチで操作する従来の室内照明は使われています。しかし、IoTを取り入れ、どこにいてもモバイル機器から直接、照明を点灯または消灯したり、輝度を調整したりすることができるようになりました。

 

不正解

従来の監視カメラでは、カメラのメモリからコンピューターに映像ファイルを転送する必要があるため、大容量のストレージが必要になります。しかし、IoTを取り入れ、モバイル機器上で直接、リアルタイムにカメラの映像を確認できるようになりました。