AIの進化

AIの進化とは、計算能力の向上やアルゴリズムの改良に伴い、AIが解決できる課題が単純な計算から高度な推論や生成へと広がってきた過程を指します。初期のAIはルールベース（人間が条件をプログラムする方式）が主流でしたが、やがてデータを自ら学習する機械学習へと移行し、現在は深層学習や生成AIへと大きく進化しています。

第1次AIブームでは探索と推論が研究され、第2次ブームではエキスパートシステムによる知識ベースが注目されました。そして、第3次ブームでは、インターネット上の大量データを用いてAIが特徴を自律的に学習するディープラーニングが登場しました。これにより、画像、音声、自然言語の認識精度が劇的に向上し、現在では文章や画像を自ら作り出す生成AIが主流となりつつあります。

試験では、AIの歴史的な変遷と、各世代でどのような手法が使われていたかの対比が出題されます。ルールベースと機械学習（学習ベース）の違い、またディープラーニングがなぜパラダイムシフトを起こしたのかを理解することが重要です。技術の歴史を知ることは、現在どのようなAIが活用されており、何ができて何ができないかを判断するスキルに直結します。