はじめに
G検定ではAIに関する基本概念が繰り返し問われるが、その中でも「強いAI」という言葉には誤解が多い。
特に、弱いAIとの違いをあいまいにしたまま記憶してしまうと、選択肢を見て迷う原因になりやすい。
今回は、実際に出題された問題をもとに、「強いAIとは何か？」を正確に整理する。
過去問にありがちな誤りにも触れながら、G検定で得点源にできる知識を身につけよう。
問題：強いAIに関する記述として、最も適切な選択肢を選べ。
選択肢
- 2019年時点で、世の中で活用が進んでいるAIの大多数は強いAIである。
- 強いAIとは、ジェフリー・ヒントンが提唱した用語である。
- 強いAIとは、コンピュータが、幅広い知識と自意識を持つことである。
- AlphaGoは強いAIの代表的なアルゴリズムである。
正解は「3. 強いAIとは、コンピュータが、幅広い知識と自意識を持つことである。」
強いAI（Strong AI）とは、コンピュータが人間と同等、あるいはそれ以上の認知能力と意識を持つとされるAIの概念を指す。
単なるデータ処理を超えて、意味の理解や自我の形成が含まれることが特徴だ。
この考え方は哲学者ジョン・サールの議論（特に「中国語の部屋」）とも関わりがあり、「知能の再現」ではなく「意識を持った存在」を想定している。
選択肢3は、この定義に沿った説明となっている。
他の選択肢が間違っている理由
1. 世の中のAIの大多数は強いAIである。
この選択肢は事実と真逆だ。
現在実用化されているAIのほとんどは、特定の課題に特化した弱いAI（Narrow AI）に該当する。
例えば、画像認識や自動運転、音声認識といった用途は、すべて弱いAIの応用にすぎない。
強いAIは、理論的には存在が議論されているものの、まだ実現していない。
2. ジェフリー・ヒントンが提唱した用語である。
ジェフリー・ヒントンはディープラーニングの先駆者として有名だが、「強いAI」という用語の提唱者ではない。
この言葉の起源は、AIの哲学的議論における分類であり、ヒントンの貢献分野とは別の文脈になる。
4. AlphaGoは強いAIの代表的なアルゴリズムである。
AlphaGoは、囲碁という特定のタスクに対して高い性能を発揮するAIだ。
確かに人間を上回る実力を持ったが、それは特化型AI（弱いAI）としての力に過ぎない。
AlphaGoには自己意識や文脈的判断力はなく、あくまで「強いAI」ではない。
強いAIと弱いAIの違いを図で確認
| 特徴 | 弱いAI（Narrow AI） | 強いAI（Strong AI） |
|---|---|---|
| タスクの範囲 | 特定のタスクのみ | 汎用的、複数タスクを横断的に実行可能 |
| 意識 | なし | あり（仮定上） |
| 実用例 | 音声認識、画像分類、チャットボット | 存在しない（研究・哲学的概念に近い） |
| 代表例 | Siri、ChatGPT、AlphaGo | SF作品に登場するようなAI（例: HAL 9000） |
まとめ
G検定では、言葉のイメージではなく定義に基づいた理解が問われる。
「強いAI」は、現在の技術では実現されていない理想像であり、弱いAIとはまったく異なる立場にある。
✅ 強いAIは、自意識や汎用的な知能を持つAIの概念
✅ 実用化されているAIの多くは弱いAIに該当
✅ G検定では、概念の混同を防ぐことが重要
「知っているようで曖昧な知識」を見直すことが、G検定合格への確実な一歩となる。
他の過去問についても同様に、なぜそれが正解か？なぜ他が違うのか？をセットで理解していこう。
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