30秒でわかる要点
第一次（1950〜60年代）は探索と推論、第二次（1980年代）はエキスパートシステムなどの知識表現、第三次（2010年代〜）は機械学習とディープラーニングが中心。各ブームの間には「AIの冬」と呼ばれる停滞期があった。
「AIブーム（第一次〜第三次）」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1『知識表現』の重要性が第1次AIブーム中に認識された理由として最も適切なものはどれか。
- コンピュータのメモリ容量が急速に増加したから
- 人間の知識をコンピュータが理解・処理するには、体系的な表現が不可欠だと気づかれたから
- 記号処理専門の新しい言語が開発されたから
- 大学のコンピュータ科学科で新しい教科目が増設されたから
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正解：B
第1次AIブーム時代、複雑な問題を解くには人間の知識を何らかの形式でコンピュータに表現・保存する必要があることが判明した。これが知識表現の研究を促進し、第2次ブームのエキスパートシステムにつながった。A・C・Dは知識表現の重要性の主要な理由ではない。
Q2AIの冬（第2次AIブーム後の1990年代）が訪れた主な理由として最も適切なものはどれか。
- エキスパートシステムの期待値が高すぎて、実際の性能がそれに到達できなかったため
- インターネットの急速な普及により、AI研究者が他分野へ転向したため
- コンピュータの処理速度が思ったより向上せず、AI開発が中断されたため
- 人工知能が人間を上回る知能を持つようになり、人類が利用を禁止したため
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正解：A
第2次ブームのエキスパートシステムは、初期の期待値が非常に高かった一方、実装と保守の困難さ、知識獲得のコストが予想以上に大きく、実際の性能が期待を下回ったため、企業や投資家の信頼が失われた。これがAIの冬につながった。B、C、Dは歴史的事実ではない。
Q3第3次AIブーム（2011年～現在）が続く背景として最も重要な要因はどれか。
- ビッグデータとコンピュータ計算能力の向上により、ディープラーニングが実用化された
- エキスパートシステムが完全に改良され、全産業で標準的なツールとなった
- 量子コンピュータが商用化され、全ての問題が多項式時間で解けるようになった
- 人工知能が強いAIの段階に達し、人間と同等の汎用的な知能を獲得した
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正解：A
第3次ブームはGPU計算やクラウドコンピューティングの発展により、大規模データ（ビッグデータ）からニューラルネットワークが効率的に学習できるようになったことが決定的だった。特にディープラーニングが画像認識、自然言語処理など多くの分野で実用的な成果を上げた。B、C、Dは誤った前提を含んでいる。
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