AIの4つのレベルとは

AIの4つのレベルの意味と見分け方

AIの4つのレベルは、生成AIパスポートの「第1章 AI（人工知能）」に出てくる用語です。見分けの要点は、AIの4つのレベルは搭載技術の高度さによる分類で、弱いAI(ANI)と強いAI(AGI)は、特定の用途に絞るか人間のように幅広くこなすかという能力の範囲による区別です。分類の軸が異なります。

AIの4つのレベルの具体例と、問題文で見る箇所・隣接概念との境界

AIの4つのレベルを、役割と隣接概念の境界から捉える

身近で使われているAIを、搭載されている技術の高度さに応じて4つの段階に分類する考え方。 試験では、処理の対象・目的・使う段階を別の概念と入れ替えた選択肢が出ます。何に対して何をする手法かを分けて確認します。

問題文で見る箇所

身近で使われているAIを、搭載されている技術の高度さに応じて4つの段階に分類する考え方を問うているかを確認します。

隣接概念との境界

AIの4つのレベルは搭載技術の高度さによる分類で、弱いAI(ANI)と強いAI(AGI)は、特定の用途に絞るか人間のように幅広くこなすかという能力の範囲による区別です。分類の軸が異なります。

誤答しやすい選択肢

• 技術の高度さによる4段階の分類を、能力の範囲で分ける弱いAIと強いAIの区別と同じものとして扱う。定義の主語と処理対象を確認します。
• AIの4つのレベルの目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
• AIの4つのレベルを使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。

4段階の判断手順

1. 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
2. 02定義の中心となる対象と動作がAIの4つのレベルに一致するか確認する。
3. 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
4. 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。

到達条件: AIの4つのレベルを一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。

試験での問われ方

誤答しやすいポイント

「第1章 AI（人工知能）」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。

• 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の取り違え。クラスタリングや次元削減は「教師なし」、分類や回帰は「教師あり」、報酬を手がかりに学ぶのが「強化学習」。
• 弱いAI（ANI）と強いAI（AGI）の混同。特定の課題に特化するのが弱いAI、人間のように幅広い課題へ汎用的に対応できるとされるのが強いAI。
• AIブームと中心技術の対応ずれ。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とビッグデータ。

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