デジタルマーケ・AI研修における「【G検定対応講座(1)】人工知能とは」のコース概要

コースの概要

「AIってなんだろう？」を、じっくり考える講座

このコースでは、AI（人工知能）について、技術だけでなく社会への影響や哲学的な問いも交えながら、広い視野で学んでいきます。ただのツールとしてではなく、「AIとは何か？」を改めて考えてみたい人にぴったりの内容です。

まず最初に取り上げるのは「AI効果」。AIがすごいと言われた技術も、その仕組みがわかると“魔法じゃなかった”と感じてしまう現象です。そんな“期待と現実のズレ”をどう捉えるべきかを考えます。

次に、機械学習とディープラーニングの違いにも注目。どちらもAIを支える大切な技術ですが、背景や進化の流れを知ることで、今どんな技術がどう発展してきたのかが見えてきます。

また、AIが現実世界でうまく働けない理由のひとつ「フレーム問題」と、逆に研究のために単純化された「トイ・プロブレム」という考え方にも触れていきます。AIにとって“現実は複雑すぎる”という難しさを実感できるはずです。

歴史の話では、AI研究の原点ともいえる1956年のダートマス会議から、翻訳技術の進化までをたどります。ルールベースから今のディープラーニング型翻訳へと続く流れを知ることで、今のAIがどこから来たのかがわかります。

さらに、「AIは“意味”を理解できるのか？」という問いにも挑戦します。身体性や環境とのつながり、シンボルグラウンディング問題など、AIの知能が本物かどうかを考えるテーマです。

最後に登場するのは「チューリングテスト」。AIが人間らしく振る舞えるかを試すこのテストを通じて、「知能って何？」という本質的な問いに迫ります。中国語の部屋という哲学的な反論もあわせて紹介し、AIをめぐる議論の奥深さを体験します。

技術、社会、そして哲学。AIを多面的に見つめるこの講座で、より深く、柔軟に人工知能と向き合う視点を育てていきましょう。

コース詳細

<01>AI効果とその影響

この授業では演習問題を通してAI効果とその影響を学びます。
AIが実現した技術や成果が、仕組みを理解された途端に過小評価される現象について考察します。AI技術の進化に伴い、人々の認識がどのように変化するのかを理解し、AIの社会的影響を適切に評価する視点を身につけましょう。

<02>機械学習とディープラーニングの違いと進化

この授業では演習問題を通して機械学習とディープラーニングの違いと進化を学びます。
機械学習はAIの基礎となる技術であり、ディープラーニングはその発展形として自動特徴学習を可能にしました。本授業では、それぞれの技術の特徴や関係性を整理し、AIの進化を理解するための基礎知識を深めます。

<03>フレーム問題とトイ・プロブレムの違い

この授業では演習問題を通してフレーム問題とトイ・プロブレムの違いを学びます。
フレーム問題は、AIが現実世界で適切な情報を選び取る際に直面する課題を指し、トイ・プロブレムは、現実の問題を簡略化した研究用の課題を指します。本授業では、それぞれの概念を理解し、AIの意思決定や課題解決の特性を学びます。

<04>「AI研究の歴史と初期の機械翻訳技術

この授業では演習問題を通してAI研究の歴史と初期の機械翻訳技術を学びます。
1956年のダートマス会議は、人工知能（AI）研究の出発点とされ、AIの基礎概念が議論されました。また、機械翻訳の進化にはルールベース翻訳、統計的機械翻訳、ニューラル機械翻訳の3つの段階があり、それぞれ異なる手法と課題を持ちます。本授業では、これらの歴史的背景と技術の進化を学びます。

<05>身体性とシンボルグラウンディング問題

この授業では演習問題を通して身体性とシンボルグラウンディング問題を学びます。
身体性は、知能の構築には物理的な身体が不可欠であり、実世界との相互作用を通じて知識が形成されるという考え方です。一方、シンボルグラウンディング問題は、AIが記号とその意味を結びつけられないという課題を指します。本授業では、これらの概念を理解し、AIが現実世界をどのように認識するかについて学びます。