考える脳 考えるコンピューター［ジェフ・ホーキンス］

考える脳 考えるコンピューター

• ニューラルネットワークの理想と現実
  • 言語学者：構文（シンタックス）、意味（セマンティック）
  • 視覚の研究者：描写が２次元、２．５次元
  • コンピューター科学者：スキーマ、フレーム
    • 脳がどういう構造で自分たちの理論をどのように実現しているかは説明しない
    • 一方、解剖学者と神経生理学者は、脳の構造とニューロンの振る舞いを詳細に報告するものの、たいていは大規模な理論への展開を避けようとする

• 人工の『知能』に代わるものとしての人工の『神経回路網（ニューラルネットワーク）』
  • 研究者はコネクショニストとよばれ、コンピューターのプログラムには興味を持たず、ニューロンの一群を相互につなげることで、どのような種類の振る舞いが現れるかを突き止めようとした
  • ニューラルネットワークには、コンピューターと違い、ＣＰＵも、情報を集中的にさなれう記憶装置もない。ネットワークの知識と記憶は、つながり全体に分散されていて、まさに実際の脳と同じだ

• 脳の働きの解明に必要な三要素
  • 時間の概念
  • 感覚入力とは逆に流れる情報の重要性
  • 構造の重要性
    • ニューラルネットワークが爆発的に流行するにつれて、ほとんどのモデルはこれらの要素を一つも含まない、いちぢるしく単純なものに落ち着いていった。たいていは、少数のニューロンが三列に並べれる。
    • 誤差逆伝播（バックプロパゲーション）ネットワークは逆方向の流れがあるようにみえるが、これも学習の期間だけ行われるだけだ。