知識表現とエキスパートシステムの詳細の一問一答

探索木を用いて解を探す方法のうち、「深さ優先探索」の特徴として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①出発点に近い節点から順に調べるため、最短の解が必ず見つかるが、記憶を多く必要とする。
• ②ゴールに近そうだと見積もった節点から優先して調べるため、少ない手数で解に近づきやすい。
• ③行けるところまで深く進み行き止まりで戻るため、記憶は少なくて済むが最短とは限らない。
• ④行けるところまで深く進み行き止まりで戻るため、記憶は多く必要だが最短の解が必ず見つかる。

迷路やハノイの塔のような問題を解くために、問題の「状態」を節点、状態を変える「操作」を枝として、出発の状態から枝分かれしていく木の形で表したものとして、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①決定木
• ②意味ネットワーク
• ③デンドログラム
• ④探索木

1960年代にスタンフォード大学で開発が始まり、質量分析のデータなどから有機化合物の分子構造を推定した、最初期のエキスパートシステムとして知られるものとして、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①DENDRAL
• ②MYCIN
• ③ELIZA
• ④SHRDLU

1970年ごろにテリー・ウィノグラードが開発し、コンピュータの中の「積み木の世界」で、英語による指示を理解して積み木を動かしたり、質問に答えたりしたプログラムとして、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①ELIZA
• ②SHRDLU
• ③DENDRAL
• ④STRIPS

エキスパートシステムの推論のうち、「後ろ向き推論」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①手元にある事実にルールを次々と当てはめて、新しい事実を導き出しながら結論にたどり着く。
• ②過去の事例の中から今の問題に最も似た事例を探し出し、その事例の解決策をそのまま使う。
• ③証明したい結論を仮説として立て、それが成り立つ条件を事実とルールでさかのぼって確かめる。
• ④大量のデータから統計的な規則を自動で学習し、人が書いたルールを使わずに結論を導き出していく。

エキスパートシステムの基本的な構成の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①専門家の知識と推論の手順を1つのプログラムに混ぜて書き、知識だけを直すことはできない。
• ②専門家の知識を持たず、大量のデータからニューラルネットワークで判断の方法を学習する。
• ③利用者の質問をインターネットで検索し、見つかった文章をそのまま回答として画面に表示する。
• ④専門家の知識をまとめた知識ベースと、その知識を使って推論を行う推論エンジンを分けている。

意味ネットワークで用いられる関係についての説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①「犬is-a哺乳類」「哺乳類is-a動物」から「犬is-a動物」を導けるように、is-a関係には推移律が成り立つ。
• ②is-a関係は全体と部分の関係を表し、「車輪is-a自動車」のように、部品と製品の関係を示すために用いる。
• ③part-of関係は上位と下位の概念の関係を表し、「犬part-of哺乳類」のように、分類の階層を示すために用いる。
• ④part-of関係には推移律が必ず成り立ち、is-a関係には推移律が成り立たないため、分類の階層には使わない。

マービン・ミンスキーが提唱した、ある対象についての知識を、「属性」を表すスロットと、その値の組でひとまとまりにして表す知識表現の方法として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①プロダクションルール
• ②フレーム
• ③意味ネットワーク
• ④オントロジー

エキスパートシステムなどで用いられる「プロダクションルール」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①対象についての知識を、属性を表すスロットとその値の組で、ひとまとまりにして表す。
• ②概念を節点、概念どうしの関係を矢印で結んだネットワークで、知識を表す。
• ③「もし〜ならば、〜する（である）」という条件と結論の組で、知識や手続きを表す。
• ④大量のデータから自動で学習した重みの値によって、知識を数値として表す。

オントロジーの構築の考え方のうち、「ライトウェイトオントロジー」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

• ①概念の意味や関係を、専門家が哲学的な検討も重ねながら厳密に定義して、人手で一つずつ作り上げる。
• ②既存の辞書の見出し語を、専門家が意味の近さにもとづいて手作業で一つずつ分類し直して作る。
• ③概念どうしの関係を、専門家どうしの合意が得られるまで議論し、正確さを最優先にして作る。
• ④厳密さにこだわらず、データなどからコンピュータで概念どうしの関係を自動的に見つけて作る。