ニュートラルネットワーク

1960年代から起きた第1次AIブームが起き、第2次AIブームは1980年代～1990年代のはじめにありました。この第2次AIブームでは、AIに知識やルールを教え込ませる「エキスパートシステム」と呼ばれるしくみの研究が進みました。

たとえば、医療診断のシステムでは、病名や症状、治療法などの知識を医者から集め、コンピューターに覚えさせます。そうすることで患者の症状から病名を特定し、治療法や薬を提示することができるようになりました。しかし、知識やルールを漏れがないように完全に覚えさせたり、管理したりすることの困難さや、データがない“守備範囲外”の問題に対応でいないことなどが、次第に判明してきました。こういったエキスパートシステムの限界が見えたことで、世間の注目は薄れていき、AIは2度目の冬の時代に突入していきます。

第3次AIブームは2000年代なかばごろから始まります。ここで初めて「ディープラーニング」というシステムがはじまり、現在でもこのAI研究の中心となっています。ディープラーニングはAIにものごとを学習させるための手法のことです。脳の神経細胞（ニューロン）のネットワークをまねて、情報を処理する手法の一つと言われています。この脳のしくみをまねてAIを学習させる方法をニュートルネットワークと言い、この手法を発展させているそうです。

では、そもそも脳のしくみはどうなっているのでしょうか。

これはこれまでのブログにも書かれていますが、脳の神経細胞(ニューロン)からできており、その神経細胞同士がつながってネットワークを形成していきます。1つの神経細胞は「シナプス」と呼ばれる接続部分を通じて、他の多数の神経細胞から信号を受け取ります。そして、受け取った信号が一定の総量を越えると他の神経細胞へ信号を送ります。こういった信号を神経細胞につなげていくことで脳は情報を処理していくのがわかっています。

これに対して、人工知能でのニュートラルネットワークでは脳の神経細胞の働きをコンピューター上のプログラムで、人工的なニューロン(人工ニューロン)として再現します。人工ニューロンは複数の数値（入力値）を受け取って、その入力値に応じた別の数値（出力値）を出力する「関数」です。ニュートラルネットワークでは多数の人工ニューロンを複数の層に分けてつなげてきて、初めの入力値を（データ）をつぎつぎと変換していくことで情報を処理するのです。

脳はその神経細胞が信号の強さに応じて次の神経細胞へ信号を伝えていくことに対して、ニュートラルネットワークの場合はそれぞれの人工ニューロンがそれぞれに数値を割り出し、多数のニューロンと複数の層に分けてつなぐことで情報を処理するのです。

人工知能はまさに人間の脳の働きそのものを真似て作られているのですね。そして、このディープラーニングができたことによってさまざまなことがこの人工知能でできるようになってきてといいます。

2019年10月3日 5:00 PM | カテゴリー：社会の変化 | 投稿者名：Tomoki Murahashi