知識獲得のボトルネック
問題
知識獲得のボトルネックに関する次の記述のうち、正しいものを1つ選べ。
解説
知識獲得のボトルネック（Knowledge Acquisition Bottleneck）とは、1980年代の第2次AIブームにおける最大の課題です。
大前提として、当時のAI（エキスパートシステム）を賢くするためには、専門家（医者や弁護士など）の暗黙知を人間が手作業で「IF-THEN」のルールとして言語化し、コンピュータに入力し続ける必要がありました。
この作業があまりに膨大で限界を迎えたことが、第2次AIブーム終焉の原因となりました。実務においても、現在主流の機械学習（AIがデータから自律的にルールを見つける）がいかに画期的であるかを理解する上で重要な歴史的背景です。
1. 知識獲得のボトルネックとは、専門家の知識を人間がルールとして記述し入力する作業が膨大であったことを指す。
正しい：第2次AIブームの主役だったエキスパートシステムにおいて、人間の専門家から知識を引き出し、コンピュータが処理できるルールに変換する作業（知識工学）が膨大な負担となった歴史的事実を指します。
2. 知識獲得のボトルネックは、深層学習の登場以前には問題視されていなかった。
誤り：深層学習の登場以前（特に1980年代の第2次AIブーム期）に、エキスパートシステムの限界を示す致命的な問題として強く認識されていました。
3. 知識獲得のボトルネックは、データを大量に集めれば自然に解決する問題である。
誤り：当時のAIはデータから自動学習できなかったため、データをいくら集めても「人間がルールを記述して入力する」という作業負荷は解決しませんでした。
4. 知識獲得のボトルネックは、AIが自律的にルールを生成する能力を持つことで悪化した。
誤り：知識獲得のボトルネックは、AIが「自律的にルールを生成できなかった」ために生じた問題です。後に機械学習が登場したことで、このボトルネックは大幅に緩和されました。
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