要約:
- 最近の人工知能は大きな進歩を遂げている。
- これらのシステムはすべて、ある形式で人工ニューロンを使用している。
- これらのアルゴリズムは、生物学的な対応物からインスピレーションを受けている。
- 例えば、ニューロンは以前のニューロンから情報を集約し、信号が一定の閾値を超えると他のニューロンに情報を渡す。
- この考え方は重みの行列と活性化関数によって表現される。
- 他の例として、畳み込みネットワーク（視覚野にインスピレーションを受けたもの）や遺伝的アルゴリズムなどがある。
- 訓練プロセス中、様々なニューロン間の接続（重みによって表される）は強化または弱められる。これは神経シナプスの強さに類似している。
感想:
人工知能の発展は、生物学的な仕組みに基づいており、それがシステムの柔軟性と学習能力の向上に繋がっていると感じます。特にニューロンや重みの概念を取り入れることで、より自然な学習プロセスが実現されていると思います。