平成30年度 春期 午前 問3
情報に関する理論
ディープラーニングの特徴
AI におけるディープラーニングの特徴はどれか。
- ア“A ならば B である”というルールを人間があらかじめ設定して,新しい知識を論理式で表現したルールに基づく推論の結果として,解を求めるものである。
- イ厳密な解でなくてもなるべく正解に近い解を得るようにする方法であり,特定分野に特化せずに,広範囲で汎用的な問題解決ができるようにするものである。
- ウ人間の脳神経回路を模倣して,認識などの知能を実現する方法であり,ニューラルネットワークを用いて,人間と同じような認識ができるようにするものである。
- エ判断ルールを作成できる医療診断などの分野に限定されるが,症状から特定の病気に絞り込むといった,確率的に高い判断ができる。
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✓ これが正解ウ人間の脳神経回路を模倣して,認識などの知能を実現する方法であり,ニューラルネットワークを用いて,人間と同じような認識ができるようにするものである。
解説
脳の神経回路を模した仕組みで認識を実現します。
ディープラーニングは、人の脳の神経のつながりをまねた仕組みを使う手法です。層を重ねたニューラルネットワークに大量の例を通し、つながりの重みを少しずつ調整していきます。どこに注目すべきかを人が指示しなくても、手掛かりを自ら見つけ出しました。だから、脳神経回路を模倣し、ニューラルネットワークを用いて人と同じような認識ができるようにすると述べた肢が当たります。ルールを人があらかじめ設定して論理式で表すという肢は、知識を人が書き下ろす形でした。与えられた規則から答えを導くので、例を増やしても規則は変わりません。厳密でなくても正解に近い解を広い範囲で得るという肢は、解の探し方についての説明です。神経のつながりをまねる構造は出てきませんでした。医療診断など判断ルールを作れる分野に限るという肢も、規則を人が用意する形です。例から自ら学ぶ働きがあるかどうかで分かれました。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- ア“A ならば B である”というルールを…:ルールを人があらかじめ設定すると述べています。新しい知識を論理式で表し、そこから推論して解を求める形でした。規則を用意するのは人の側です。例をどれだけ与えても、書かれた規則そのものは変わりません。自ら特徴をつかむ働きが含まれていないのです。
- イ厳密な解でなくてもなるべく正解に近い解を…:厳密でない解でよいとし、特定分野に偏らない汎用的な問題解決を挙げています。よりよい答えへ近づく探し方についての説明でした。層を重ねて重みを調整する構造は述べられていません。脳の神経のつながりをまねるという要点も出てきませんでした。
- エ判断ルールを作成できる医療診断などの分野…:医療診断など、判断ルールを作成できる分野に限ると述べています。症状から特定の病気へ絞り込む使い方を挙げていました。確からしさで順位を付けても、その判断の基は人が組み立てた規則です。例を見て自ら手掛かりを見つける形ではありませんでした。
出典:平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問3
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