知識獲得のボトルネック(エキスパートシステムの限界)

知識獲得のボトルネックとはコンピュータが知識を獲得することの難しさを指します。

第二次AIブームにおいて、コンピュータに大量の専門知識をインプットし、推論を行わせるエキスパートシステムが主流でした。しかし、しばらくすると様々な課題が浮かび上がってきました。まず、膨大な知識を専門家から聞き出し、それを整理、管理することに多大な労力がかかりました。また、曖昧な暗黙知は機械が分かるように表現するのが難しいという問題もありました。シンボルグラウンディング問題といった、記号（シンボル）を機械は実世界の意味と結びつけることができないといった問題も浮上しました。

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クイズ

コンピュータに知識を与える際の課題として、知識獲得のボトルネックがある。これに関して最も適切な選択肢を一つ選べ。

専門家から知識を得るには金銭的なコストが伴うこと
知識を全てコンピュータがわかるように記述するのは気の遠くなるような時間が必要ということ
知識の膨大さに対してコンピュータの記憶容量が限界となってしまうこと
コンピュータが体系的な知識を得るのは難しいこと

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人間であれば学習していなくとも経験や一般常識で判断できるようなタスクもコンピュータは分からないということがコンピュータの知識獲得において問題となり、第二次AIブームは終息しました。
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