正答3
解説
正解は3です。
この問題は、AI（人工知能）の代表的な手法のうち、ディープラーニング（深層学習）に当たる説明を選ぶものです。
ディープラーニングは、人間の神経回路を模したニューラルネットワークを多層にしたモデルを使う機械学習の手法です。
【選択肢別解説】
1：× 専門分野の知識をルールとして蓄え、推論で問題を解くのはエキスパートシステムの説明です。
ルールベースの推論であり、データからパラメタを学習するディープラーニングとは異なります。
2：× 深さ優先で探索し、行き詰まると一つ前の分岐に戻るのはバックトラック法の説明です。
これは探索アルゴリズムであり、学習によってモデルを調整する手法ではありません。
3：○ 多層に並べた素子（ニューロン）と信号線で構成するのは、多層ニューラルネットワークの構造です。
信号線に付いた重みなどのパラメタを学習で調整し、入力に対して適切な出力を得るのがディープラーニングです。
4：× 解の候補を遺伝子に見立て、突然変異・交配・とう汰を繰り返すのは遺伝的アルゴリズムの説明です。
生物の進化を模倣した最適化手法であり、ニューラルネットワークとは別の手法です。
【ポイント】
「神経回路網の模倣」と「多層」がディープラーニングの決め手となる言葉です。
エキスパートシステム、遺伝的アルゴリズム、バックトラック法との対比は頻出なので、まとめて覚えておきましょう。