人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」

5 年にわたり大学入試に挑んできた人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」.同プロジェクトは MARCH レベルの大学に合格できるまでの学力を実現しながら,同時に現在の AI の限界を明らかにした. AI は人間を超えるのか? 学科ごとの詳細な分析を通じて,AI 研究の現在を一望する. 序 章 東ロボプロジェクトは何を目指したか 1 東大の入試問題を解けることの意味 2 東ロボプロジェクトの歩み 第 1 章 各教科の取り組み 英語ーー言語処理技術の適用と深層学習の利用 1.1 学術的な位置づけ 1.2 アクセント・発音問題 1.3 文法・語法・語彙問題 1.4 会話文完成問題 1.5 不要文除去問題 1.6 意見要旨把握問題 1.7 未知語句語義推定問題 1.8 内容一致問題 1.9 段落タイトル付与問題 1.10 リスニング 1.11 イラスト問題 1.12 図表の読み取り 1.13 まとめと今後の問題 コラム ヒューリスティクス 第 2 章 各教科の取り組み 国語ーーテキストの表層的情報に基づくアプローチ 2.1 センター試験「国語」の構成 2.2 学術的な位置づけ 2.3 現代文・漢字問題とその解法 2.4 現代文・評論読解問題とその解法 2.5 現代文・語句問題とその解法 2.6 現代文・小説読解問題とその解法 2.7 古文・文法問題とその解法 2.8 古文・内容理解問題とその解法 第 3 章 各教科の取り組み 世界史ーーテキスト情報源への情報アクセス手法に基づくアプローチ 3.1 学術的な位置づけ 3.2 大学入試センター試験 3.3 2 次試験 3.4 今後の課題 第 4 章 各教科の取り組み 数学ーー深い言語処理と高速な計算代数の接合 4.1 学術的な位置づけ,模試の結果 4.2 2 次試験・記述式問題の解法とエラーの分析 4.3 今後の課題 コラム 真理条件意味論 第 5 章 各教科の取り組み 物理ーーシミュレータと図形描画を利用した力学問題の自動解答 5.1 学術的な位置づけ,模試の結果 5.2 力学問題をシミュレータで解く自動解答器 5.3 図形を含む静的つり合い問題の求解 5.4 まとめと今後の課題 終 章 人と AI の協働で生産性は向上するか? 1 リーディングスキルテスト 2 機械翻訳と人との協働において生じるエラー分析 3 東ロボと機械読解 “ Can a Robot Get into the University of Tokyo?”: The Achievements and Limitations of Third Wave of AI Noriko ARAI and Ryuichiro HIGASHINAKA, Editors