この話題深いな。
「ニューラルネット」というのは私は興味がある。
でも、私は素人。私の理解は、コンピュータはいろいろ多くの情報を何兆回もの計算を順番に何回もすばやく処理することで解を出すというのに対し、そのような多くの計算を順番にするのでなく即座に答えを出すものと思っている。
この記事はそれをもっと詳しく説明しているような気がする。それも少なくとも私にはよりわかりやすく。
すごいな。
要は学習によって、瞬時に解に結びつくようなネットワークを形成していくのですね。
これがコンピュータで実現したら、本当にもっと人間に近づくね。
今のコンピュータの延長線上には人間並みというところには永遠に到達しないと思う。
それほど人間というのはすごいことをしている。そういう比較では、今のコンピュータは人間以下、哺乳類にも到達できないし、どうなんだろう、昆虫あたりも無理かな。匹敵する下等動物が多い付かないけど、なんなんだろう。なんかの細胞くらい?
そろそろ、そういう新しいコンピュータが生まれそうなのかな。
コンピューターは人間に近づいた? 「猫」を認識する技術の本質 :日本経済新聞
「ニューラルネット」というのは私は興味がある。
でも、私は素人。私の理解は、コンピュータはいろいろ多くの情報を何兆回もの計算を順番に何回もすばやく処理することで解を出すというのに対し、そのような多くの計算を順番にするのでなく即座に答えを出すものと思っている。
この記事はそれをもっと詳しく説明しているような気がする。それも少なくとも私にはよりわかりやすく。
すごいな。
要は学習によって、瞬時に解に結びつくようなネットワークを形成していくのですね。
これがコンピュータで実現したら、本当にもっと人間に近づくね。
今のコンピュータの延長線上には人間並みというところには永遠に到達しないと思う。
それほど人間というのはすごいことをしている。そういう比較では、今のコンピュータは人間以下、哺乳類にも到達できないし、どうなんだろう、昆虫あたりも無理かな。匹敵する下等動物が多い付かないけど、なんなんだろう。なんかの細胞くらい?
そろそろ、そういう新しいコンピュータが生まれそうなのかな。
コンピューターは人間に近づいた? 「猫」を認識する技術の本質 :日本経済新聞
そして、人間の脳には、そのような神経細胞が、およそ300億個ある。ということは、シナプス、すなわち、神経細胞同士の結合の総数は、100兆にも及ぼうとするような膨大な数になるということである。そして、我々の「学習能力」を含む「知能」とは、神経同士の複雑な100兆の結合、つまり、神経回路網によって担われていると考えられているわけである。
「ニューラルネット」とは、この神経回路網を模したもので、複数の入力と複数の出力を持った「◯」の出力を、他の複数の入力と複数の出力を持った同じような「◯」の入力へ結合したモデルということになる。
ここで重要なのは、「1つの結合の強さ」である。これを「重み」といい、この「重み」を変更・調整していく過程こそが、「学習」と呼ばれる過程であると考えるのである。
今回発表されたグーグルの「『unsupervised』ニューラルネット」が、この絵空事に科学的根拠を与えたというのは、まったくの誤解であるが、「ありそうな気もする」という点は、確実に補強されたといえる。