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