耳で学ぶG検定【2025年最新版】

【耳で学ぶG検定】 第13話「人工知能をめぐる動向⑩」 〜パーセプトロンが越えられなかった壁と“深層”誕生のヒミツ〜 「ニューラルネットワーク」はどう始まり、なぜ一度終わったのか？ XOR問題という壁に直面したAI研究は、「階層化」「滑らかさ」「誤差逆伝播」という3つの工夫で大きく進化します。今回は、ディープラーニング誕生前夜の試行錯誤と、そこから生まれた“深層”のアイデアをわかりやすく紐解きます。 【今回のキーワ...

【耳で学ぶG検定】 第12話 「人工知能をめぐる動向⑨」 〜特徴を『自分で』見つける！？ディープラーニングの登場〜 人間が選んでいた「特徴量」をAIが自動で見つける！？ 今回は、昨今のAIブームを牽引する「ディープラーニング」に迫ります。AIがまるで人間の脳のように自ら学習する「ニューラルネットワーク」の仕組み や、なぜ今ディープラーニングが注目されるのか、その3つの理由を詳しく解説します。 【今回のキーワード】...

【耳で学ぶG検定】 第11話　「人工知能をめぐる動向⑧」〜言葉を理解するAIと『特徴量』の選び方〜 AIが“言葉の意味”をどう理解し、学習のためにどんな情報を選ぶのか？ 今回は「自然言語処理」と「特徴量」に焦点を当て、迷惑メール判定から検索エンジン、そして因果と相関の見分け方や「次元の呪い」まで、AIが判断する際に欠かせない要素を解説します。 【今回のキーワード】 ・自然言語処理（NLP） ・統計的アプローチ ・特徴量...

【耳で学ぶG検定】 第10話 「人工知能をめぐる動向⑦」 〜AIはどう“経験”から学ぶ？機械学習の基本〜 AIは、人間のように「経験」から学ぶことができるのでしょうか？ 今回のテーマは、AIの進化を支える中心技術「機械学習」。 ルールベースの限界を乗り越え、データからパターンを発見し、予測や分類を可能にする「学習型AI」の基本的な仕組みと、それを支えるビッグデータの役割について解説します。 【今回のキーワード】 ​機械...

【耳で学ぶG検定】 第9話　「人工知能をめぐる動向⑥」 〜AIはどう“知識”を体系化する？ 東ロボくんとワトソン〜 AIが知識を活用するためには、情報を意味のある形で構造化し、文脈に応じて柔軟に使いこなす力が求められます。今回は、実際のプロジェクト「東ロボくん」や「ワトソン」を通して、知識表現の実践例やその限界、そしてAIが直面する本質的な課題について考察します。 【今回のキーワード】 ​重量オントロジー・軽量オン...

【耳で学ぶG検定】 第8話　「人工知能をめぐる動向⑤」 〜AIはどう“知識”を体系化する？ オントロジーとセマンティックウェブ〜 AIが情報を「理解」し「活用」するには、知識の整理と意味付けが不可欠。今回は「オントロジー」と「セマンティックウェブ」に焦点を当て、知識の構造化やウェブ全体への意味付けの仕組みとその重要性を解説します。 【今回のキーワード】 ​オントロジー ​Is-a関係・Part-of関係 ​セマンティックウェブ...

【耳で学ぶG検定】 第7話　「人工知能をめぐる動向④」 〜AIはどう“考える”？ 知識表現とエキスパートシステム〜 AIが賢く振る舞うには、まず「知識」を理解できる形で持たせる必要があります。今回は、その基本である「知識表現」と、専門家の知識をルール化した「エキスパートシステム」について、代表例のMYCINやその限界まで丁寧に解説します。 【今回のキーワード】 ​知識表現 ​エキスパートシステム ​If-Then（イフゼン）ルー...

【耳で学ぶG検定】 第6話　「人工知能をめぐる動向③」 〜AIはどう“考える”？ 推論とその限界〜 AIが既知の情報から新たな結論を導く「推論」。前向き推論と後ろ向き推論の違い、説明可能性、そして組合せ爆発やヒューリスティックの活用といった限界や工夫について、わかりやすく解説します。 【今回のキーワード】 ​推論（inference） ​前向き推論・後ろ向き推論 ​説明可能性（XAI） ​組合せ爆発 ​知識の不完全性 ​確率的推論 ​ヒ...

【耳で学ぶG検定】 第5話　「人工知能をめぐる動向②」 〜AIはどう“考える”？ 探索の応用例〜 AIが「探索」の仕組みを使ってどのように現実の課題を解決しているのかを解説。パズル、ロボット、ゲームAIなど多彩な応用例を通じて、Minimax法・モンテカルロ法といった高度な手法まで紹介します。 【今回のキーワード】 ​ 探索の応用 ​ ハノイの塔 ​ 行動計画（プランニング） ​ ロボットの自律移動 ​ 探索木 ​ Minimax法 ​ αβ法（ア...

【耳で学ぶG検定】 第4話　「人工知能をめぐる動向①」 〜AIはどう“考える”？ 探索と推論のしくみを知ろう〜 AIがどのように“考える”のかを理解するには、「探索」と「推論」の仕組みを知ることが重要です。幅優先探索・深さ優先探索から、評価関数やA*アルゴリズムまで、AIの意思決定の基本戦略を丁寧に解説します。 【今回のキーワード】 ​探索（search） ​推論（inference） ​状態・行動・ゴール ​探索木 ​幅優先探索 ​深さ優先...

【耳で学ぶG検定】 第3話　「人工知能とは③」 〜人工知能分野の問題 AIが人間のような知性を獲得するには、乗り越えるべき大きな課題が存在します。 今回は「トイ・プロブレム」「身体性」「知識獲得のボトルネック」「中国語の部屋」という4つの壁を、身近な例えを交えてわかりやすく解説します。 【今回のキーワード】 ​トイ・プロブレム ​組み合わせ爆発 ​身体性 ​シンボルグラウンディング問題 ​知識獲得のボトルネック ​文脈...

【耳で学ぶG検定】 第2話　「人工知能とは②」 〜AIの歴史とブームの変遷を知ろう〜 AIはブームと冬の時代を3回繰り返しながら発展してきました。チューリングの理論から始まり、ダートマス会議、エキスパートシステム、そしてディープラーニングによる現代のAI革命まで、AIの進化の流れを丁寧にたどります。 【今回のキーワード】 ​チューリングマシン ​ダートマス会議 ​第一次／第二次／第三次AIブーム ​エキスパートシステム ​MY...

【耳で学ぶG検定】スキマ時間に5分で学ぼう！ 第1話　「人工知能とは①」 〜AIってなに？」人工知能の基本を知ろう〜 人間のように知的なふるまいをする「人工知能（AI）」とは？ 強いAIと弱いAIの違い、フレーム問題やAIバイアス、チューリングテストなど、AIの基礎をわかりやすく解説します。G検定対策にも必須の内容！ 【今回のキーワード】 ​人工知能の定義 ​強いAI（AGI）／弱いAI（ANI） ​フレーム問題 ​シンボルグラウンディ...