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G検定 用語解説

ILSVRCとは

画像認識の精度を競う国際的なコンペティション。ディープラーニングを用いたAlexNetが従来の機械学習を大差で上回る成績を初めて示し、第三次AIブームを決定づけた大会として知られる。

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ILSVRCの意味と見分け方

ILSVRCは、G検定の「大項目2 人工知能をめぐる動向」に出てくる用語です。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。

情報源と編集区分

公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。

試験概要（公式）

比較記事でさらに確認する

ImageNetとILSVRCの違い（データセットとコンペティション）ImageNet（画像データセット）とILSVRC（画像認識のコンペティション）の違いを、AlexNetが15.3%の誤り率で優勝した2012年の結果とあわせて解説。G検定の大項目2で問われる区別と確認問題つきです。

試験での問われ方

01

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。

02

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。

03

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

「大項目2 人工知能をめぐる動向」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。

  • 各AIブームと、その中心になった技術の組み合わせの取り違え。第一次＝探索・推論、第二次＝エキスパートシステム、第三次＝ディープラーニング。
  • フレーム問題とシンボルグラウンディング問題の混同。フレーム問題は『起こりうる事柄をすべて考慮しきれない』問題、シンボルグラウンディング問題は『記号と実世界の意味を結びつけられない』問題。
  • 知識獲得のボトルネック（専門知識をルール化する作業の困難さ）をエキスパートシステムの利点と取り違える。

関連する確認問題

大項目2 人工知能をめぐる動向 / AIブームと機械学習の発展

大規模な画像認識の精度を競う国際コンペティション（ILSVRC）で、ディープラーニングを用いた手法が従来の機械学習を大差で上回る成績を初めて示し、第三次AIブームを決定づけた畳み込みニューラルネットワークのモデルはどれか。

正解はAlexNet。大規模な画像認識の精度を競う国際コンペティション（ILSVRC）で、ディープラーニング（畳み込みニューラルネットワーク）を用いた手法が従来の機械学習を大差で上回る成績を初めて示し、第三次AIブームを決定づけたモデルである。ResNetはスキップ結合（残差接続）を導入し、AlexNetより後のILSVRCで層をさらに深くして精度を高めたモデルであり、従来手法を初めて大差で上回ったモデルではない。GoogLeNetはInceptionと呼ばれる構造を用い、AlexNetより後のILSVRCで登場して精度を更新したモデルであり、こちらも最初に大差をつけたモデルではない。VGGはAlexNetより後のILSVRCで発表され、精度をさらに更新したモデルの一つであり、従来の機械学習を初めて大差で上回ったモデルではない。問題文の「従来の機械学習を大差で上回る成績を初めて示し、第三次AIブームを決定づけた」という条件に一致するのはAlexNetだけである。

大項目2 人工知能をめぐる動向 / AIブームと機械学習の発展

画像認識コンペティションでディープラーニングが注目される契機の一つになり、AlexNetの成果と結び付けて語られることが多いものはどれか。

AlexNetは、大規模な画像認識の精度を競う国際コンペティションで、ディープラーニングを用いた手法が従来の機械学習を大差で上回る成績を初めて示し、第三次AIブームを決定づけたモデルとして語られる。ILSVRCが正解となるのは、AlexNetがこの成果を上げた舞台そのものが画像認識コンペティションのILSVRCだった点にある。判断の軸は、AlexNetの成果と結び付く出来事が会議・エキスパートシステム・探索の題材のいずれでもなく、画像認識の精度を競う大会であるかどうかである。ダートマス会議は人工知能という研究分野そのものの出発点、マイシン（MYCIN）は第二次AIブームのエキスパートシステム、ハノイの塔は探索アルゴリズムの説明に使われるトイ・プロブレムであり、いずれも画像認識コンペティションとは異なる文脈に属する。

大項目2 人工知能をめぐる動向 / AIブームと機械学習の発展

Google DeepMindが開発し、2016年3月に韓国ソウルでLee Sedolとの五番勝負に4勝1敗で勝利した囲碁AIはどれか。

正解は「アルファ碁（AlphaGo）」である。AlphaGoはGoogle DeepMindが開発した囲碁AIで、2016年3月に韓国ソウルでLee Sedolとの五番勝負に4勝1敗で勝利した。ディープブルー（Deep Blue）は囲碁ではなくチェスで知られるシステムである。AlexNetは囲碁AIではなく、ILSVRCで注目された画像認識モデルである。AlphaGo ZeroはAlphaGoの後継として区別されるため、Lee Sedolとの五番勝負という出来事の主体ではない。開発元、競技、対局相手、時期を組み合わせるとAlphaGoに限定できる。

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同じ章で確認したい用語

次元の呪い探索木幅優先探索深さ優先探索ハノイの塔ブルートフォース（力任せ探索）

到達チェック

  • ILSVRC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、ILSVRC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
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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）