G検定（JDLA） 練習問題 43：AIの歴史：シンボルグラウンディング問題
人工知能における「シンボルグラウンディング問題（記号接地問題）」に関する説明として、正しいものはどれか。
- コンピュータが記号（＝言葉）の文字列を操作できても、それが実世界で意味する内容と結びついていないという問題である。
- コンピュータが大量のデータを処理する際に、計算リソースの不足により現実的な時間内に処理が完了しなくなるという問題である。
- コンピュータが人間の専門家のような推論を行う際に、あらかじめ設定したルール以外の例外的な事象に対応できない問題である。
- コンピュータがニューラルネットワーク内でどのような計算を行ってその結論に至ったのか、人間には全く理解できない問題である。
- コンピュータが学習データに偏りがある場合に、特定のグループに対して不当に不利な予測結果を自動的に出力してしまう問題である。
Qraftユーザーの成績：正答率 80%（8/10回正解）
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正解：コンピュータが記号（＝言葉）の文字列を操作できても、それが実世界で意味する内容と結びついていないという問題である。
シンボルグラウンディング問題（記号接地問題）は、人工知能が記号（言葉）を操作できても、その記号が現実世界の意味（身体的な感覚や経験）と結びついていない（グラウンドされていない）という問題です。
【正解の理由】
認知科学者のスティーブン・ハルナッドによって提唱された「記号（言葉）が実世界の意味内容と結びついていない」というシンボルグラウンディング問題の本質を正しく説明しているためです。
【不正解の理由】
• 「コンピュータが大量のデータを処理する際に、計算リソースの不足により現実的な時間内に処理が完了しなくなるという問題である」という説明は、組み合わせ爆発などの計算量に関する問題であり誤り
• 「コンピュータが人間の専門家のような推論を行う際に、あらかじめ設定したルール以外の例外的な事象に対応できない問題である」という説明は、第2次AIブームにおけるエキスパートシステムの限界（知識獲得ボトルネックなど）であり誤り
• 「コンピュータがニューラルネットワーク内でどのような計算を行ってその結論に至ったのか、人間には全く理解できない問題である」という説明は、ブラックボックス問題（説明可能性の問題）であり誤り
• 「コンピュータが学習データに偏りがある場合に、特定のグループに対して不当に不利な予測結果を自動的に出力してしまう問題である」という説明は、AIのバイアス問題や公平性に関する問題であり誤り