2027年試験新シラバス対応・1-5

AIの歴史とシンギュラリティの一問一答

生成AIパスポート試験「AIの基礎と歴史」から、AIの歴史とシンギュラリティに関する4択問題を10問。「答えと解説を見る」を開くと、正解とその理由がその場で読めます。会員登録は不要です。

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問題

上から順に解いてみてください。答えは各問の下で確認できます。本試験は四肢択一式（一部複数選択を含む）で出題されます。ここでは全て4択（正解は1つ）で出題しています。

問11-5

1956年に開かれ、「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉が用いられたことで知られる会議として、最も適切なものを1つ選びなさい。

①ダートマス会議
②ブレッチリー会議
③アシロマ会議
④G7広島サミット

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正解 ①ダートマス会議

解説
1956年にアメリカのダートマス大学で開かれたダートマス会議は、人工知能が一つの研究分野として始まった出来事とされています。会議の開催を提案したジョン・マッカーシーらの提案書の中で、「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉が用いられました。
この会議以降、AIの研究が本格的に進み、第一次AIブームへとつながっていきます。

他の選択肢が不適切な理由
・ブレッチリー会議：2023年にイギリスのブレッチリー・パークで開かれた「AI安全性サミット」を連想させる名前ですが、1956年の会議ではありません。
・アシロマ会議：1975年に遺伝子組換え技術の安全性を議論した会議が有名で、2017年にはAIの開発原則（アシロマAI原則）も議論されました。AIという言葉が生まれた会議ではありません。
・G7広島サミット：2023年に開かれ、生成AIのルールづくりのための「広島AIプロセス」が立ち上げられました。

覚え方のポイント
「1956年・ダートマス会議・マッカーシー・AIという言葉の誕生」をセットで覚えましょう。

問21-5

第一次AIブームに関する記述として、適切でないものを1つ選びなさい。

①コンピュータによる探索と推論によって、パズルなどの問題を解く研究が進んだ。
②ビッグデータとディープラーニングを使い、画像認識の精度が大きく向上した。
③現実の複雑な問題は解けないことが分かり、ブームはやがて下火になった。
④1956年のダートマス会議のあと、AIの研究が本格的に始まった時期である。

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正解 ②ビッグデータとディープラーニングを使い、画像認識の精度が大きく向上した。

解説
第一次AIブーム（1950年代後半〜1960年代）は、1956年のダートマス会議のあと、AIの研究が本格的に始まった時期です。コンピュータによる「探索」と「推論」によって、迷路やパズルのようにルールが明確な問題を解く研究が進みましたが、現実の複雑な問題は解けないことが明らかになり、ブームは下火になりました（AIの冬）。
ビッグデータとディープラーニングによる画像認識の精度の向上は、第三次AIブーム（2000年代〜）の出来事であり、この記述は適切ではありません。

他の選択肢（適切な記述）について
・探索と推論によってパズルなどを解く：第一次AIブームの中心となった研究です。
・現実の問題は解けず下火になった：トイ・プロブレムしか解けないという限界が、AIの冬につながりました。
・ダートマス会議のあとに研究が本格化：第一次AIブームの始まりです。

覚え方のポイント
第一次＝「探索・推論」でパズル。ビッグデータとディープラーニングは第三次です。

問31-5

第二次AIブームで注目された「エキスパートシステム」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

①専門家どうしの会話を録音し、その内容をもとに新しい文章を生成していくための仕組み
②大量のデータを使って、専門家の判断の傾向をニューラルネットワークに学ばせる仕組み
③専門家の知識を規則として大量に取り込み、特定の分野で専門家のように判断する仕組み
④専門家の質問に答えるため、インターネット上の文書を検索して回答を作り出す仕組み

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正解 ③専門家の知識を規則として大量に取り込み、特定の分野で専門家のように判断する仕組み

解説
エキスパートシステムは、第二次AIブーム（1980年代）に注目された仕組みで、医師や技術者などの専門家（エキスパート）の知識を「もし〜ならば〜」という規則（知識ベース）として大量に取り込み、特定の分野で専門家のように判断や推論を行わせるものです。
1970年代に開発された、血液の感染症の診断を支援するMYCIN（マイシン）などが知られています。しかし、専門家の知識を規則として書き起こす手間が大きく、例外に弱く、知識を維持・更新するのも難しかったことから、やがてブームは下火になりました。

他の選択肢が不適切な理由
・データを使ってニューラルネットワークに学ばせる：機械学習・ディープラーニングの考え方で、エキスパートシステムはルールベースです。
・会話の録音から文章を生成する：エキスパートシステムの説明ではありません。
・文書を検索して回答を作る：RAG（検索拡張生成）に近い考え方で、エキスパートシステムは規則として書き込んだ知識で判断します。

覚え方のポイント
エキスパートシステム＝「専門家の知恵を、if-thenの規則として詰め込んだAI」。第二次ブームの主役です。

問41-5

「AIの冬」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

①AIで実現された技術が、やがて知能とはみなされなくなっていく現象のこと
②AIが人間の知能を超えて、社会が予測できないほど変化していく転換点のこと
③迷路やパズルのような単純な問題しか、当時のAIが解けなかったという限界のこと
④AIへの期待が高まったあと、成果が期待に届かず、研究や投資が停滞した時期

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正解 ④AIへの期待が高まったあと、成果が期待に届かず、研究や投資が停滞した時期

解説
「AIの冬」とは、AIへの期待が大きく高まったあと、実際の成果がその期待に届かないことが明らかになり、研究への関心や投資が冷え込んで停滞した時期のことです。
第一次AIブームのあと（探索・推論では現実の問題が解けないと分かった時期）と、第二次AIブームのあと（エキスパートシステムの限界が見えた時期）に訪れました。その後、ビッグデータと計算能力の向上を背景に、機械学習・ディープラーニングによる第三次AIブームが起こりました。

他の選択肢が不適切な理由
・AIで実現された技術が知能とみなされなくなる：AI効果の説明です。
・AIが人間の知能を超える転換点：シンギュラリティ（技術的特異点）の説明です。
・単純な問題しか解けなかった限界：トイ・プロブレムの説明です。AIの冬は、こうした限界が明らかになった結果、研究や投資が冷え込んだ時期を指します。

覚え方のポイント
AIの冬＝「ブームの反動による冷え込み」。ブーム→冬→ブーム→冬→第三次ブーム、の順です。

問51-5

第三次AIブームに関する記述として、適切でないものを1つ選びなさい。

①インターネットの普及などで、大量のデータ（ビッグデータ）が集まるようになった。
②専門家の知識を規則として書き込んだ、エキスパートシステムが研究の主役となった。
③GPUなどによる計算能力の向上が、ディープラーニングの発展を後押しした。
④2012年の画像認識の競技会で、ディープラーニングを使ったモデルが圧勝した。

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正解 ②専門家の知識を規則として書き込んだ、エキスパートシステムが研究の主役となった。

解説
第三次AIブーム（2000年代〜）は、インターネットの普及などによるビッグデータの蓄積と、GPUなどによる計算能力の向上を背景に、機械学習、特にディープラーニングが大きく進展したことで起こりました。2012年の画像認識の競技会（ILSVRC）で、ディープラーニングを使ったモデルが従来の手法を大きく上回ったことが象徴的な出来事とされます。
専門家の知識を規則として書き込んだエキスパートシステムが主役だったのは、第二次AIブーム（1980年代）です。したがって、この記述は適切ではありません。

他の選択肢（適切な記述）について
・ビッグデータが集まるようになった：第三次AIブームの背景の一つです。
・計算能力の向上：GPUなどによって、大量のデータで大規模なモデルを学習できるようになりました。
・2012年の画像認識の競技会での圧勝：ディープラーニングが注目される象徴的な出来事でした。

覚え方のポイント
第二次＝エキスパートシステム、第三次＝ビッグデータ×計算能力×ディープラーニング。

問61-5

AIの歴史に登場する人物・出来事に関する次の記述a〜dのうち、適切なものの組合せを1つ選びなさい。
a．レイ・カーツワイルは、シンギュラリティが2045年ごろに訪れると予測した。
b．AI効果とは、AIで実現された技術が、知能ではないとみなされてしまう現象である。
c．ジョン・マッカーシーは、2014年にGANを提案したことで知られる。
d．トイ・プロブレムとは、第三次AIブームで解決された現実の複雑な問題を指す。

①b・d
②c・d
③a・c
④a・b

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正解 ④a・b

解説
aとbが適切です。
a：未来学者のレイ・カーツワイルは、2005年の著書で、シンギュラリティ（技術的特異点）が2045年ごろに訪れると予測しました。
b：AI効果とは、ある技術がAIで実現されると、それは単なる計算や自動化であって「本当の知能」ではないとみなされてしまう現象です。

誤っている記述
・c：ジョン・マッカーシーは、1956年のダートマス会議の開催を提案し、「人工知能」という言葉を用いたことで知られる人物です。GANを提案したのはイアン・グッドフェローらです（2014年）。
・d：トイ・プロブレムとは、第一次AIブームのAIが解けた、迷路やパズルのようにルールが明確な単純な問題（おもちゃの問題）を指します。

覚え方のポイント
人物と業績は「マッカーシー＝AIの命名」「グッドフェロー＝GAN」「カーツワイル＝2045年」でセットに。

問71-5

シンギュラリティ（技術的特異点）の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

①技術の進歩によって、AIが人間の知能を超え、社会が予測できないほど変化していく転換点
②AIの研究が始まった時点を指す言葉で、1956年のダートマス会議の開催のことを表している
③AIの開発にかかる費用が下がり続け、誰もが無料でAIを使えるようになる時点のことを表す
④AIの学習データが世界中で不足し、それ以上はAIの性能が向上しなくなる時点を指す言葉

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正解 ①技術の進歩によって、AIが人間の知能を超え、社会が予測できないほど変化していく転換点

解説
シンギュラリティ（技術的特異点）は、AIなどの技術の進歩によって、AIが人間の知能を超え、そこから先の社会の変化を人間が予測できなくなるような転換点を指す言葉です。
アメリカの数学者・SF作家ヴァーナー・ヴィンジが1993年の論文でこの概念を広め、未来学者レイ・カーツワイルは、2005年の著書で、シンギュラリティが2045年ごろに訪れると予測しました（2045年問題）。実現するかどうかや時期については、さまざまな見解があります。

他の選択肢が不適切な理由
・AIの研究が始まった時点：1956年のダートマス会議は、AI研究の始まりとされる出来事で、シンギュラリティとは別です。
・誰もが無料でAIを使えるようになる時点：シンギュラリティの定義ではありません。
・学習データが不足して性能が伸びなくなる時点：シンギュラリティの定義ではありません。

覚え方のポイント
シンギュラリティ＝「AIが人間の知能を超え、未来が読めなくなる転換点」。カーツワイルは2045年と予測しました。

問81-5

シンギュラリティが2045年ごろに訪れると予測した人物として、最も適切なものを1つ選びなさい。

①アラン・チューリング
②ジョン・マッカーシー
③レイ・カーツワイル
④イアン・グッドフェロー

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正解 ③レイ・カーツワイル

解説
アメリカの未来学者・発明家のレイ・カーツワイルは、2005年の著書『The Singularity Is Near』（邦題『ポスト・ヒューマン誕生』）の中で、技術の進歩が加速度的に進むことから、シンギュラリティが2045年ごろに訪れると予測しました。この予測は「2045年問題」とも呼ばれます。
なお、シンギュラリティの概念を広めた人物としては、1993年の論文で論じたヴァーナー・ヴィンジも知られています。

他の選択肢が不適切な理由
・ジョン・マッカーシー：1956年のダートマス会議の開催を提案した一人で、「人工知能」という言葉を用いたことで知られます。
・アラン・チューリング：1950年の論文で、機械が知能を持つかを判定する方法（チューリングテスト）を提案した数学者です。
・イアン・グッドフェロー：2014年にGAN（敵対的生成ネットワーク）を提案した研究者です。

覚え方のポイント
カーツワイル＝2045年。ヴィンジ＝シンギュラリティの概念を広めた人物。人物と業績をセットで覚えましょう。

問91-5

ディープラーニングから現在の生成AIに至る流れに関する記述として、適切でないものを1つ選びなさい。

①2022年のChatGPTの公開をきっかけに、生成AIが社会に一気に広まった。
②2017年に発表されたTransformerが、GPTなどのLLMの土台になった。
③ノイズを少しずつ取り除いて画像を作る拡散モデルが、高品質な画像生成を可能にした。
④生成AIは、ディープラーニングの研究が止まり、ルールベースに戻ったことで生まれた。

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正解 ④生成AIは、ディープラーニングの研究が止まり、ルールベースに戻ったことで生まれた。

解説
第三次AIブームでディープラーニングが発展したあと、2017年に発表されたTransformerによって大規模な学習が容易になり、GPTシリーズなどのLLMが生まれました。画像の分野では、ノイズから画像を作り出す拡散モデルが高品質な画像生成を可能にしました。そして2022年11月のChatGPTの公開をきっかけに、生成AIは社会に一気に広まりました。
生成AIは、ディープラーニングの延長線上で発展したものであり、ルールベースに戻ったことで生まれたわけではありません。したがって、この記述は適切ではありません。

他の選択肢（適切な記述）について
・Transformerが LLMの土台になった：自己注意機構と並列計算のしやすさが、大規模化を可能にしました。
・拡散モデルが高品質な画像生成を可能にした：現在の画像生成AIの多くが、拡散モデルを使っています。
・ChatGPTの公開をきっかけに広まった：2022年11月の公開後、短期間で利用者が急増しました。

覚え方のポイント
ディープラーニング → Transformer（2017）→ LLM・拡散モデル → ChatGPT（2022）→ AIエージェント。

問101-5

AIの歴史に関する次の記述a〜dのうち、適切なものの組合せを1つ選びなさい。
a．第二次AIブームでは、エキスパートシステムが注目された。
b．第一次AIブームでは、ディープラーニングによる画像認識が中心だった。
c．第三次AIブームは、ビッグデータと計算能力の向上が背景にある。
d．AIの冬とは、AIの研究への期待と投資が過去最高に高まった時期をいう。

①a・c
②a・b
③b・d
④c・d

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正解 ①a・c

解説
aとcが適切です。
a：第二次AIブーム（1980年代）では、専門家の知識を規則として取り込んだエキスパートシステムが注目されました。
c：第三次AIブーム（2000年代〜）は、ビッグデータの蓄積と計算能力の向上を背景に、機械学習・ディープラーニングが進展したことで起こりました。

誤っている記述
・b：第一次AIブーム（1950年代後半〜1960年代）の中心は探索と推論です。ディープラーニングによる画像認識は第三次AIブームの特徴です。
・d：AIの冬は、期待に成果が届かず、研究への関心や投資が冷え込んで停滞した時期です。

覚え方のポイント
「第一次＝探索・推論」「第二次＝知識・エキスパートシステム」「第三次＝機械学習・ディープラーニング」の順番は必ず押さえましょう。

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※本ページの問題・解説は、生成AI（人工知能）を活用して作成しています。