ルールベースAIと機械学習の仕組みの違い

ルールベースAIと機械学習は、判断規則を「人間が明示的に書くか」「データからアルゴリズムが自動抽出するか」という知識獲得のアプローチにおいて根本的に異なります。 ア:誤りです。画像認識のような直感的・曖昧なタスクは機械学習・深層学習が得意とし、確定的な業務ルール処理はルールベースが得意とします(記述が逆です)。 イ:誤りです。大量のデータからパターンを自動抽出するのは機械学習であり、ルールベースは人間がルールを記述する必要があります(主語が逆です)。 ウ:正解です。人間が判断ロジックを設計するか、データから入力と出力の関係性を自動学習するかが両者の本質的な相違です。 エ:誤りです。確率分布に基づいて近似解を出力するのは機械学習の特徴であり、確定論的な推論木を走査するのは主にルールベースの特徴です。

人工知能の基本アプローチである「ルールベース型システム」と「機械学習型システム」の違いに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

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ア
ルールベースは非構造化データ(画像や音声)の分類や曖昧な文脈判断に優れており、機械学習はあらかじめ例外のない税務計算や給与計算などの確定的な計算規則の自動実行に特化している。
イ
ルールベースは学習用データを与えることで新しい推論規則や相関関係を統計的に自動獲得するが、機械学習は人間がすべての推論ステップをIF-THENルールとして1行ずつ手作業で定義しなければ動作しない。
ウ
ルールベースは人間があらかじめ論理的な判断基準(IF-THENルール等)を明示的に記述するのに対し、機械学習は大量のデータから統計的なパターンや相関関係をアルゴリズムが自動的に学習する。
エ
ルールベースは入力データの統計的確率分布に基づいて最も確からしい近似解を出力するが、機械学習は事前に記述された確定論的な推論木(決定木)の固定パスのみを忠実に走査して答えを導く。