G検定で出題されるAI（人工知能）用語の意味をひらがな順で紹介しています。
あ行 ー あ
アジャイル型
開発の手法
開発着手時点で、ゴールを厳密に定義できない開発に適する。仕様変更に柔軟に対応可能な反面、プロジェクト管理が難しい欠点もある。
アシロマAI原則
研究目標や研究文化における研究課題の他、AIの短期的、長期的な課題について公開したもの。
安全性の検証や透明性の確保など２３項目で構成される。
アルゴリズムバイアス
画像認識で誤認定が起きること。
２０１５年にGoogleのフォトアプリGoogle Photos がアフリカ系の女性に「ゴリラ」とラベル付けをした事件があった。
アルファ碁(AlphaGo)
２０１５年から２０１７年にDeepMind社が開発した人工知能の囲碁プログラム。
２０１６年３月９日に当時の世界チャンピオン級の韓国のプロ棋士が４勝1敗を打ち破られたことは世界に衝撃を与えた。
ディープラーニングと機械学習を組み合わせた教師なし学習の代表的な深層強化学習の研究。
アルファ碁ゼロ
碁のAI(人工知能)、過去の名人戦の棋譜を学習するのではなく、0からセルフプレイ（self play）で学習を進めたこと
強化学習が（ロボティクス）が改善されアルファ碁がさらに強くなった。
アレックス
2012年にILSVRC（イメージネット画像認識コンテスト）で圧倒的な精度を誇ったモデル。
【構造】
畳み込み層 ➡︎ プーリング層 ➡︎ 畳み込み層 ➡︎ プーリング層 ➡︎ 畳み込み層 ➡︎ 畳み込み層➡︎ 畳み込み層 ➡︎ プーリング層 ➡︎ 全結合層（３層）
詳しくは＞＞＞こちらから
アレックスネット（AlexNet）
2012年にILSVRC（イメージネット画像認識コンテスト）で従来のサポートベクターマシーンに替わりディープラーニングに基づくモデルとして初めて優勝した。
アンサンプリング（unsampling）
下位のプーリング層の情報を用いて詳細な解像度を得ることができる方法
アンサンブル学習
複数のモデルで学習させること。形の異なるネットワークを複数学習することでリスクを回避すること。
アンダーフィッティング（underfitting）
正則化しすぎて全体の汎化性能（予測性能）が低下してしまうこと
鞍点
ある次元から見れば極小であるものの、別の次元から見ると極大になってしまっているもののこと
ー い
囲碁
代表的なボードゲーム（オセロ・チェス・将棋・囲碁）のうちの１つ。
人工知能の囲碁プログラムアルファ碁が２０１６年にプロ棋士を破った
当初、囲碁はチェスや将棋よりも手法が圧倒的に多く複雑なので、トップレベルに達するには後１０年はかかると思われていた。
| チェス | ８×８の盤で駒が白黒６種類ずつ、約１０の１２０の乗通り |
| 将棋 | ９×９の盤で駒が８種類ずつ、かつ獲得した駒が使える、約１０の２２０乗通り |
| 囲碁 | １９×１９の盤で駒が白黒、約１０の３６０乗通り |
位置課題（location task）
入力画面中の「どこ」に「何」があるかを問う課題。
イメージネット画像認識コンテストには、「位置課題」と「検出課題」の２つの課題がある。
移動サービス
自動運転を前提とした「移動サービス（ロボットタクシー）」のこと
【計画・実行された実証実験の事例】
| 「DeNA」 | 完全自動運転によるラストマイルサービスの実証実験を各地で実施 |
| 「ZAP/ アイサンテクノロジー」 | 遠隔型自動運転システムを用いた、公道での無人自動実験 |
| 「SBドライブ」 | 自動運転シャトルバスを使用したラストマイルサービスの実証実験を各地で実施 |
移動不変性
位置のズレに強いモデルのこと
例えば１ピクセルずれた物体を見ても、人間は同じ物体と認識できるが、通常のニューラルネットワークは、位置の入力自体がズレてしまうので、全く別の入力として扱われるが、
意味ネットワーク(semantic network)
始まりは認知心理学の長期記憶の構造モデルとして考案されたもので、AI(人工知能)の重要な知識表現の１つ。
「概念」をラベルの付いたノードで表し、概念間の関係をラベルの付いたリンク（矢印）で結んだネットワーク
イライザ（ELIZA）
人間とコンピューターが会話を行う最初のコンピュータープログラムで、１９６６年にジョゼフ・ワイゼンバウムに開発された。
チャットボット、おしゃべりボットなどと呼ばれる人工無脳の元祖。
相手の発言をあらかじめ良いされたパターンと比較し、パターに合致した発言があると、そのパターンに応じた発言を返答する仕組み。
イライザ効果
あたかも本物の人間と対話しているような錯覚を覚えること。
精神科セラピストの役割を演じるプログラムで、本物のセラピストと信じてしまった人もいた。
インスタンスセグメンテーション
物体認識で、個々の物体ごとに認識させる場合に使用する手法。
物体１つ１つの位置を検出し、かつ物体を画素（pixel）単位で『分類』したいときに使う物体検出。
インセンティブ設計
新しい技術やシステムが導入された時に、それを効果的に使えるようにソフト面の制度を整えること。
技術を上手く活用できる既存業務と調和したデザインも必要とされている。
インタビューシステム
専門家が持つ豊富な知識や経験を上手にヒアリングで取り出す、知識を獲得するためのシステム。
ー う
ウィノグラード（テリー・ウィノグラード）
1970年代にスタンフォード大学のテリー・ウィグラードにより開発されたシステム。
英語による指示を受けコンピューター画面に描かれる「積み木の世界」に存在する様々な物体を動かすこと。
ウェーブネット
音声合成と音声認識の両方が行えるシステムで、RNNの音声、聴覚の分野の成果。
ウェブマイニング
Webデータを解析して有用な知識を取り出すこと。ビックデータの解析に利用される。
ウォーターフォール型
ソフトウェアの開発の手法。
責任の範囲が明確でプロジェクト管理が比較的容易。
しかし、試験段階で不備があれば、後戻りで大幅な時間的ロスがあり、試行錯誤が必要な開発には適さない。
ー え
エキスパートシステム
データベースに大量の知識を詰め込んだ実用的なシステム。
第2次AIブーム（1980年代）にコンピューターに知識を詰め込んだら賢くなるというアプローチが全盛の頃に多く作られた。
エスカレーション
防災訓練のようなシステム
想定されるクライシス（危険）に備えて、潜在レベルに応じて緊急レベルを設定すること。
報告先と初期対応目標時間を決め、報告を受けたステーくフォルダーがどのように対応するかを定めておく。
エニアック（ENIAC）
1946年、アメリカのペンシルバニア大学で開発された、17468本もの真空管を使った巨大な電算機のこと。
世界初の汎用電子式コンピュータで、圧倒的な計算力を持つ。
エポック
関数を最小化した微分の勾配降下法の手法の公式で使われる言葉
勾配降下法を式で表すと、
目的のxが得られるまで勾配に沿って降りていき解き方を探索するので、この式を繰り返し計算する。
式中のkは、これまでに何回繰り返し計算を行ったかを示すものでエポックと呼ばれる。
エンコーダ（encoder）
入力データを処理するモデルのこと
エンコード
大事な情報だけを隠れ層に反映させる場合に、「入力層→隠れ層」の処理のこと。
ー お
オートエンコーダ
可視層（）
オーバーフィティング
オープン・イノベーション
おしゃべりロボット
