エキスパートシステムの課題
エキスパートシステムは、専門家の知識をルールとして蓄積し、推論によって診断や判断を行うAIです。一方で、専門家の暗黙知を取り出すこと、ルールを網羅すること、変化に合わせて保守することが難しいという課題があります。
正解の理由
選択肢3が正解です。知識獲得ボトルネックと呼ばれるように、専門知識を正確かつ網羅的にルール化する作業は大きな負担でした。また、例外が増えるとルールが複雑になり、保守も難しくなります。
G検定で押さえるポイント
- 第二次AIブーム、知識表現、推論、知識獲得ボトルネックをセットで覚えます。
- 歴史問題では、第一次・第二次・第三次AIブームと関連技術を時系列で整理します。
- 概念問題では、似た用語との違いを一文で説明できるようにします。
混同しやすい論点
- GPUや正解ラベルの有無は、エキスパートシステムの中心課題ではありません。
- 名称の印象だけで選ぶと誤答しやすいため、定義と具体例を結び付けて覚えます。
- 現在の生成AIブームの知識を、古典的AIの歴史問題へ無理に当てはめないよう注意します。
他の選択肢の評価
- 選択肢3が正解です。知識の抽出・ルール化・保守が大きな課題です。
- 選択肢2は誤りです。ルール実行にGPUは必須ではありません。
- 選択肢4は教師あり学習の話で、エキスパートシステムの説明ではありません。
- 選択肢1は誤りです。文章処理や診断などにも関係します。
実務上の意味
実務では、ルールベースは説明しやすい一方で保守負荷が高くなりがちです。機械学習と組み合わせる場合も、ルールの責任範囲を明確にする必要があります。