人工知能をめぐる動向（G検定 技術分野）

この分野で扱うこと

AI研究の歴史を、3回のブームと冬の時代に沿って学ぶ分野です。4つの中項目は、ほぼ時代の順に並んでいます。

ブーム	時期	中心の技術	行き詰まった理由
第1次	1950年代後半〜1960年代	探索・推論	現実の複雑な問題は解けない
第2次	1980年代	知識表現・エキスパートシステム	知識を人手で入力しきれない
第3次	2000年代〜	機械学習・ディープラーニング	（現在も続く）

• 探索・推論：迷路やゲームを、場合分けの木をたどって解きます。
• 知識表現とエキスパートシステム：専門家の知識をルールとして書き、推論させます。
• 機械学習：大量のデータから判断のルールを学習します。
• ディープラーニング：注目すべき特徴まで自動で学習し、画像認識や囲碁で成果を上げ、生成AIにつながりました。

学ぶ順番

時代順に読むと覚えやすい分野です。前の分野で学んだトイ・プロブレムや知識獲得のボトルネックが、どのブームの限界だったかを結びつけながら進めます。技術の中身は、αβ法や次元の呪いのように、仕組みの理解が必要な用語を優先して押さえます。

つまずきやすいところ

ELIZA、DENDRAL、MYCIN、SHRDLU、STRIPSなど、システムの名前がたくさん出てきます。名前だけを覚えると混ざるので、「どの中項目の、何をするシステムか」を表にまとめると整理できます。ILSVRCとAlphaGoの年はセットで押さえます。