応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 令和3年度秋期 午前 問3: AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

問題本文

AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

選択肢

• ア.ある特定の分野に特化した知識を基にルールベースの推論を行うことによって，専門家と同じレベルの問題解決を行う。
• イ.試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり，場合分けを行い深さ優先で探索し，解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
• ウ.神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成されたモデルにおいて，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
• エ.生物の進化を模倣した方法であり，与えられた問題の解の候補を記号列で表現して，それらを遺伝子に見立てて突然変異，交配，とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。

正解

ウ. 神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成されたモデルにおいて，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。

解説

ディープラーニング（深層学習）の本質を問う問題である。ディープラーニングは脳の神経回路網（ニューロン）を模倣したニューラルネットワークを多層化（入力層と出力層の間に隠れ層を設けた多層パーセプトロン）した手法で、各信号線に付随する重み（パラメタ）を学習によって調整することで、入力に対して適切な出力を得る。この説明に一致するのはウである。

選択肢ごとの解説

• ア.特定分野の知識をルールとして蓄え推論を行うのはエキスパートシステム（ルールベース推論）の説明であり、データから自動で重みを学習するディープラーニングとは異なる。
• イ.深さ優先で探索し行き詰まったら一つ前に戻るのはバックトラッキング（後戻り）法の説明であり、探索アルゴリズムの一種でディープラーニングではない。
• ウ.正しい。多層に配置された素子（人工ニューロン）とそれを結ぶ信号線、信号線の重み（パラメタ）の調整による学習という記述は、まさにニューラルネットワークを多層化したディープラーニングの説明である。
• エ.解の候補を遺伝子（記号列）に見立て、突然変異・交配・淘汰を繰り返して最適化するのは遺伝的アルゴリズム（GA）の説明であり、ディープラーニングではない。