知識表現
AI が知識をどのように表現・蓄積し、推論に活用するかを扱うカテゴリです。第2次AIブームでは、専門家の知識をルール化したエキスパートシステムが注目を集めました。意味ネットワークやオントロジーといった概念体系の表現手法、知識獲得のボトルネックなど、G検定で問われる重要なキーワードを体系的に学ぶことができます。
人工無脳
知識を持たなくても人間と会話しているように見せるプログラム。ELIZAが代表例。
エキスパートシステム
専門家の知識をルール化してコンピュータに組み込み、推論を行うシステム。第2次AIブームの中心技術。
知識ベースと知識獲得のボトルネック
知識をデータベースとして蓄積する仕組みと、その構築における課題。
意味ネットワーク
概念をノード、関係をリンクで表現するグラフ構造の知識表現方法。
オントロジー
概念体系を形式的に記述するための方法論。知識共有や相互運用性の基盤。
概念間の関係（is-a と part-of）
知識表現における基本的な概念間の関係性を表す枠組み。