本作の AI 史パート（Arc 1「黎明」）に対応する、G 検定の第 1〜2 章まとめです。漫画で「物語」として体験した出来事を、試験で問われる形に整理しました。下線つきの用語はクリックすると意味と「漫画のどこで出たか」が開きます。
| ブーム | 時期 | 中心技術 | 衰退理由 |
|---|---|---|---|
| 第1次 | 1950s〜60s | 探索・推論（） | 現実の複雑な問題（）に対応できず |
| 第2次 | 1980s | 知識表現（） | |
| 第3次 | 2010s〜現在 | 機械学習・特徴表現学習 | （継続中）統計的機械学習→ディープラーニング（2012〜） |
| 年 | 出来事 |
|---|---|
| 1946 | ENIAC … 世界初の汎用電子コンピュータ |
| 1956 | … 「人工知能」という言葉が誕生 |
| 1958 | （ローゼンブラット） |
| 1969 | ミンスキー&パパートが単純パーセプトロンの限界（）を指摘 → 第1次 AI の冬 |
| 1982 | （日本） |
| 1997 | ディープブルーがチェス世界王者カスパロフに勝利 |
| 2011 | IBM Watson が Jeopardy! で優勝 |
| 2012 | が ILSVRC で圧勝、ディープラーニングの幕開け |
| 2016 | AlphaGo が囲碁トップ棋士イ・セドルに勝利 |
漫画では Scene 1（ダートマスの夏） に対応。
| 探索手法 | 特徴 |
|---|---|
| BFS=メモリ大・最短解保証／DFS=メモリ小・保証なし | |
| 推定コストで効率化（ヒューリスティック） |
| ボードゲーム | 概要 |
|---|---|
| 利得最大／相手最小を仮定、αβ で枝刈り | |
| ランダムプレイアウトで局面評価（囲碁で効果大） |
ロボットの行動計画：（前提・動作・結果でプラン記述）／（積み木の世界で自然言語を理解）。
漫画では Scene 3（専門家の時代） に対応。
| 用語 | 内容 |
|---|---|
| 専門家の知識を IF-THEN 化、推論エンジンで結論導出 | |
| 世界初の ES、有機化合物の構造推定 | |
| 感染症診断、確信度 (CF) を導入 | |
| 一般常識を全て記述する壮大な試み（継続中） | |
| 概念体系を形式的に定義。意味ネットワーク＝概念をノード・関係を矢印で表現 | |
| パターンマッチの擬似カウンセラー。機械を人間的と感じる「イライザ効果」 |
漫画では Arc 2「覚醒」以降で本格化（Arc 1 のラスト＝Bitter Lesson が前夜）。
| 年 | モデル | 特徴 |
|---|---|---|
| 2012 | DL で圧勝、エラー率 15%（前年 26%） | |
| 2014 | VGG / GoogLeNet | GoogLeNet は Inception モジュール |
| 2015 | ResNet | Skip Connection で 152 層、人間超え（3.6%） |
| 2017 | SENet | Squeeze-and-Excitation、Attention 機構。ILSVRC 最終回 |
補足：協調フィルタリング／コンテンツベース／コールドスタート問題（レコメンド）。ライフゲーム・遺伝的アルゴリズム・特徴量エンジニアリング（第3次で DL により自動化）。
第1〜2章（Arc 1 範囲）の本番形式（文脈・「最も適切／最も不適切」・空欄補充・応用）のオリジナル想定問題からランダムに 10 問出題します。JDLA シラバスに沿った自作問題で、実際の過去問ではありません。