AI分野の問題
人工知能の研究・開発において直面する本質的な問題や哲学的な論点を扱うカテゴリです。フレーム問題やシンボルグラウンディング問題など、AI が現実世界を理解する上での根本的な課題から、チューリングテストや強いAI・弱いAIといった知能の本質に関わる議論、さらにはシンギュラリティのような未来予測まで、G検定で頻出のテーマを網羅しています。
トイ・プロブレム
AIが解ける「おもちゃのような」簡単な問題。現実世界の複雑な問題との乖離が課題。
フレーム問題
ある行動の影響を受けない事柄を明示的に記述することの困難さに関する問題。
チューリングテスト
機械が知的かどうかを判定するテスト。1950年にアラン・チューリングが提案。
強いAIと弱いAI
AIの哲学的分類。意識を持つAI（強いAI）と特定タスクに特化したAI（弱いAI）の区別。
シンボルグラウンディング問題
記号（シンボル）と実世界の意味を結びつけることの困難さに関する問題。
身体性
知能には身体が必要であるという考え方。環境との相互作用が知能の発達に不可欠。
シンギュラリティ
AIが人間の知能を超える技術的特異点。レイ・カーツワイルが2045年と予測。
特徴量設計
機械学習で使用する特徴量を人間が設計すること。深層学習の登場で自動化が進んだ。