G検定 用語解説
特化型AI／汎用AIとは
特化型AIは特定の課題に限って能力を発揮するAI、汎用AIは領域を限定せず幅広い課題に対応できるAI。
まず押さえる結論
特化型AI／汎用AIは、G検定の「大項目1 人工知能とは」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×チューリングテストと中国語の部屋の取り違え。前者は対話で知能を判定する考え方、後者は「振る舞えても理解しているとは限らない」という反論の思考実験。
×強いAI（汎用）と弱いAI（特化）の混同。
×AI効果（達成した技術を『知能ではない』とみなす心理傾向）を、技術そのものの名称と取り違える。
関連する確認問題
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
1956年に開催され、「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉が初めて提案されて、研究分野が誕生する契機になったとされるものはどれか。
正解はダートマス会議。1956年にジョン・マッカーシーらが開いた会合で「人工知能」という言葉が初めて提案され、研究分野の出発点となった。Cycプロジェクトは一般常識をコンピュータに蓄積する取り組み、ILSVRCは画像認識の精度を競うコンペティション、シンギュラリティはAIが人間の知能を超える技術的特異点を指す概念で、いずれも1956年の分野誕生の出来事ではない。 選択肢を切るときは、設問の条件を「ダートマス会議」「ジョン・マッカーシー」「人工知能（AI）」のどれに結び付けるかを先に固定する。「ILSVRC」、「Cycプロジェクト」、「シンギュラリティ」は名称が近い、または同じ分野に見える場合があるが、対象・役割・前提が設問文とずれる。正解の「ダートマス会議」は、問われている定義や状況に最も直接対応する点で選べる。
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
人工知能の研究で達成された技術の仕組みが解明されると、人々が「それは単なる自動的な処理であって知能とは呼べない」と捉え直す心理的な現象を指す用語はどれか。
正解はAI効果。実現された技術の原理が理解されると「これは知能ではない」と見なされ、AIの成果と認められなくなる現象を指す。フレーム問題は今関係のある事柄だけを選び出す難しさ、知識獲得のボトルネックは知識を人手で入力する負担、シンボルグラウンディング問題は記号と実世界の意味の結びつきの難しさで、いずれも心理的な捉え直しの現象ではない。 選択肢を切るときは、設問の条件を「AI効果」「人工知能（AI）」のどれに結び付けるかを先に固定する。「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」、「フレーム問題」は名称が近い、または同じ分野に見える場合があるが、対象・役割・前提が設問文とずれる。正解の「AI効果」は、問われている定義や状況に最も直接対応する点で選べる。
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
ロボット研究と人工知能研究の関係を説明したものとして最も適切なものはどれか。
正解は「人工知能はロボットの頭脳にあたる知的な情報処理を担う分野であり、身体を必ずしも必要としない。」。人工知能はロボットの頭脳にあたる知的な情報処理を担う分野で、身体（ハードウェア）を必ずしも必要とせず、ソフトウェアだけのAIも存在する。ロボットとAIは同義ではなく、AIは駆動機構の設計や外装デザインそのものを指す言葉でもないため、他の3つはいずれも誤り。 選択肢を切るときは、設問の条件を「ロボットとAIの違い」「人工知能（AI）」のどれに結び付けるかを先に固定する。他の選択肢は名称が近い、または同じ分野に見える場合があるが、対象・役割・前提が設問文とずれる。正解選択肢は、問われている定義や状況に最も直接対応する点で選べる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 特化型AI／汎用AIを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、特化型AI／汎用AIに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる