VGG16は、Oxford大学のVisual Geometry Group（VGG）によって開発された深層学習モデルで、2014年のILSVRCコンペティションで高い評価を受けました。このモデルは、16の層から成り立っており、3×3の小さなフィルタを使用した畳み込み層が特徴です。VGGネットワークにはVGG16の他にもVGG19などのバリエーションがあり、それぞれが異なる層数で構成されています。VGG16はそのシンプルな構造と高い性能で知られ、転移学習にも適しています。

シンボルグラウンディング問題は、AIが言葉やシンボルの「意味」をどう理解するかの課題です。人は直感的に言葉の背後の意味を捉えますが、コンピュータはその能力がありません。この問題の核心は、意味の獲得、異なる感覚からの情報統合、文脈の理解、抽象的概念の理解、そして身体性の問題に関連しています。この問題の克服は、AIが人間のような認識を持つための重要なステップとなります。