最近、AI（人工知能）という言葉や、DX（デジタル・トランスフォーメーション：デジタル技術を使った変革）という言葉を聞かない日はありません。
今からの時代は、技術者でなくても、文系や主婦でも、どういったものか知っておくことが必要な時代です。
また、今年から小学校一年生からAI・統計の授業が必須になっており、ますます世代間で格差が開く一方です。 そこで、Renaissancejapanが、世界一分かり易く、AIの原理を説明させていただきます。
例えば、リンゴの写真を見せただけで、何故、コンピューターがリンゴと分かるのか？ それは人間がコンピューターにリンゴの特徴（赤い・丸い・ヘタがある・など）特徴を教えているからです。
これを「マシン・ラーニング（機械学習）」といいます。
最近では、何枚のリンゴの写真をコンピューターにみせるだけで、コンピュータ自身が特徴をつかみ、自分で特徴を学習する事が出来ます。 これを「ディープ・ラーニング（深層学習）」と言います。
イチゴの写真は言うまでもなくアナログです。 写真に数値情報はありません。 あくまでもデジカメやコンピューターのカメラによって、画像を縦横のメッシュに区切り、例えば100分割し、細かな小さなピクセル（画像の最小単位の四角）をいっぱいつくっているのです。
その一つ一つのピクセル（通差な四角）にイチゴが移っている部分と写っていない部分があります。 これで情報を１（写っている）もしくは０（写っていない）ででデジタル情報化（数値化）しているだけです。
白黒の場合，それでよいのですが、カラーの場合はどうでしょうか？ PCのカメラ、スキャナーでは色を周波数で見分けることができます。 色の三原色はR（赤）、G（緑）、B（青）なので、PCのカメラやスキャナーは、この3つの色ごとに、ピクセルを認識できます。
色（光）は周波数で表すことができるので、コンピューターはそれぞれのピクセルごとに、写っているのか・写っていないのか？ また色の具合を自動的に数値で表して記憶（メモリー保存）しています。
これで、何故、ただの画像が数値化できるのか理解していただけたと思います。 色合いは周波数で数値化します。 音声ｍ周波数で高い音か低い音か、また振幅で大きさを数値化しています。 音声の周波数データーを見たがあると思います。
X軸方向に周波数、Ｙ軸方向にはギザギザしたピークがありますがこれが振幅（音の大きさ）です。
上の図はX軸は時間、Y軸は周波数です。
すなわち画像データも音声データもすべて周波数で、数値化しているのです。だから計算できる訳ですね。
いきなり、脳の映像が出てきて、びっくりしたと思いますが、映像は目で見ると、その情報は脳の後頭部の「一時視野角野」送られます。
神経細胞を通りながら、脳の側頭部の「側頭葉IT野」を通りながら、様々な情報と統合され「イチゴ」と判断される様子を、上の図は表しています。
実は、脳も電気信号で信号伝達しているので、これをコンピューターで真似ることができます。 これがＡＩで、ニューラルネットワークと呼ばれます。
「ニューラルネットワーク（neural network）」とは、人間の脳の神経回路の構造を数学的に表現する手法です。 脳内の神経細胞である「ニューロン（neuron）」を語源とし、主に音声や画像などのパターンを認識する際に活用されます。
脳科学については、私のBlogで阿片・麻薬というカテゴリーがあり、そこで詳細にお話ししたいと思っているので、ここらにしておきます。
ここまでのまとめ
・画像はメッシュを切り、画像のありなしでデジタル化できる。
・色は周波数で表現出来る。 数値化が可能
・音声も周波数で表現できる。数値化が可能
・AI（人工知能）は脳を模している。 ニューラルネットワーク
・ディープラーニングは、それぞれの特徴、またピクセルをどんどん小さくして、正解の確率をあげるべく、複数回（＝複数層）計算し、限りなく正解に導く。
・もっとAIに詳しい情報は ↓
関連情報
経産省様にコンサルした資料の一部。
AI・ビッグデータ、ベイズ統計学、故障予知、そしてアジャイル開発
https://blog.goo.ne.jp/renaissancejapan/e/8f91cdd777cf816a5f42063cf4355487
日本経済新聞の記事を引用
今さら聞けない！ChatGPTのメカニズム 自然な文章を生成する「GPT」鍵は大量のテキストから得た予測能力
https://blog.goo.ne.jp/renaissancejapan/e/2c8929f5e469234c07a570e1c891fb53
今さら聞けない！ChatGPTのメカニズム GPTからChatGPTへ人間との対話に特化するためにたどった学習過程
https://blog.goo.ne.jp/renaissancejapan/e/f91049526bd23f67fa18dcc2921a8bfa
今後とも、よろしくお願いします。
1/h^ｎ=1/f^n＋1/g^n、
第一式おもしろい着想ですね。経済学のホットな話題として財政均衡主義と現代貨幣理論（MMT）の競合モデルの方程式や関数なんてものはできないのでしょうかね。
まあ簡単に言うと
１＋１＝２ だけではなく
１＋１＝３ という世界を
数理的に表現しようとしたもののように受け止められる。
＞女神の奇跡... への返信
いや、やらせ説は、最初からトランプは撃たれていなかったというものですね。 その証拠に銃撃の直後耳からも頬からも血が見られない。演説台の下に隠れて出てきて、SPと手を挙げて写真撮影した時に初めて血が耳と顔についていた。 手を挙げてガッツポーズの写真撮影しているときは絶好の銃撃チャンス。 スナイパーは2～3名いたとされますが、このチャンスに銃声一つ聞こえてこない。
これを暗殺未遂と見せかけるために、一般人を射撃し実際に殺害するのは最初から元プロレスラーで流血やら背の得意なトランプが仕組んだものと言う説ですね。
ワシントンポスト他が報じている内容。 よって、射殺された犯人（共和党員であることが判明している）は犠牲者と言うものです。 ライフルでの傷にしては余りに浅く、それでFBIの見解はプロンプターの破片による傷である見解を報道。
その後、トランプの猛攻撃で、FBIはライフルの傷と変更して報道しました。
真相は、Ｑアノン（トランプ支持者）とブルーアノン（民主党支持者）の間で、どちらも多くのコメントがＳＮＳにでていますが、トランプが耳を公開して見せれば決着がつきますが、絶対しない。だから闇のままでしょう。