平成29年度 秋期 午前 問74

✓ これが正解イシステムが大量の画像を取得し処理することによって，歩行者と車をより確実に見分けることができるようになった。

解説

大量の画像を学び、歩行者と車を見分けられるようになりました。

ディープラーニングは、たくさんの例から自ら特徴をつかむ手法です。人がどこを見なさいと教えなくても、手がかりを見つけ出します。そのために、大量のデータを繰り返し処理しました。画像を大量に取り込んで、歩行者と車を見分ける例が当たります。学べば学ぶほど、見分ける確かさが上がっていきました。データの量が効いてくるところが、この手法の印です。加速度センサが衝突を検知して袋を膨らませる話は違います。決められた値を超えたら動く、という仕組みでした。学ぶ働きはどこにもありません。自動で停止する装置で燃費を上げる話も、また別です。決めた条件で機械が動いているだけでした。回線を通して地図を更新する話も、学びではありません。新しい中身を受け取って入れ替えているにすぎません。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• ア車の壁への衝突を加速度センサが検知し，エ…：加速度センサが衝突を検知すると述べています。袋を膨らませて搭乗者を守りました。あらかじめ決めた値で動く仕組みです。例から学ぶ働きはありません。賢くなっていくこともないのです。仕掛けが違いました。賢くなりません。
• ウ自動でアイドリングストップする装置を搭載…：自動で停止する装置を積んだと述べています。燃費が良くなったのは確かでした。けれども決めた条件で動くだけです。走るほど上手になるわけではありません。学習という言葉に当たらないのです。仕組みが別でした。経験が積み上がりません。
• エナビゲーションシステムが，携帯電話回線を…：回線を通してソフトウェアを新しくします。地図が入れ替わりました。中身を受け取っているだけです。自ら特徴を見つけてはいません。データは増えても、賢くはならないのです。更新と学習は違いました。学ぶ働きがありません。