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中国語の部屋 解説：記号処理と意味理解の壁 「中国語の部屋（Chinese Room）」は、1980年にアメリカの哲学者ジョン・サールが提唱した思考実験です。 この実験は、当時アラン・チューリングらが主張していた「チューリングテストに合格で...

チューリングテスト 概要：AIの歴史の原点 チューリングテスト（Turing Test）は、「人工知能の父」と呼ばれるイギリスの数学者アラン・チューリングが1950年に提唱した、機械に知能があるかどうかを判定するためのテストです。 彼の著書...

トイ・プロブレム（おもちゃの問題） 解説 トイ・プロブレム（おもちゃの問題）とは、迷路、オセロ、ハノイの塔、数学の定理証明のように、「ルールとゴールが完全に定義された、単純で小規模な問題」のことです。 第1次AIブームの成功と限界 1950...

ダートマス会議 解説：AI研究の爆発的スタート ダートマス会議は、1956年にアメリカのダートマス大学で開催された、人工知能研究の歴史的な出発点とされる会議（ワークショップ）です。 この会議の提案書において、主催者のジョン・マッカーシーによ...

身体性（Embodiment）【G検定 必須用語】 解説：知能は「体」と「環境」から生まれる 身体性（Embodiment）とは、「知能が成立するためには、脳（プログラム）だけでなく、物理的な身体を持ち、現実世界と相互作用（環境に働きかけ、...

シンボルグラウンディング問題（記号接地問題） 解説 シンボルグラウンディング問題（記号接地問題）とは、1990年に認知科学者スティーブン・ハルナッドによって提唱された、「AIは記号（文字やデータ）を処理できても、その意味を実世界と結びつける...

シンギュラリティ（技術的特異点） 解説 シンギュラリティ（技術的特異点）とは、「AIが全人類の知能を完全に超え、さらに自律的に自分より賢いAIを生み出すことで、技術的進歩が無限大（予測不能）な速度で加速し始める時点」を指す概念です。 いつ到...

ディープラーニング（Deep Learning） 1. 解説 ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねることで、データに含まれる複雑なパターンや特徴を学習する機械学習の一手法です。...

機械学習（Machine Learning） 1. 解説 機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンや規則性を見つけ出す技術です。人間が「この場合はこうする」というルールを全て記述するのではなく、コンピュータ自身がデータから...

人工知能（AI） 1. 解説 人工知能（AI）とは、人間の知的行動（判断、推論、学習、認識、問題解決など）をコンピュータで模倣・再現しようとする技術および学問分野の総称です。 AIは単一の技術を指すものではなく、時代ごとのアプローチによって...