これは 人工知能アドベントカレンダー の10日目の記事です。 今回は少し心理学よりの話を中心にします。 はじめに 謎の仕組みで動いている非常に複雑な機械があったとき、まったく解析の手がかりがなくても、ある部品を取り去ると特定の機能だけ働かなくなることを発見したとします。すると、システム全体の仕組みや、その部品がどのような仕組みで動いているのかは依然としてわからないままですが、その部品が特定の機能を持っていることや、機械全体がある種のモジュール構造をもっている、ということはわかります。 脳も同じで、各部位がどのようなメカニズムによって動作しているのか、またその各部位が協調してどのように脳全体を成り立たせているのかについては、不明な点が多くあります。一方で、脳のある特定の部位が損なわれると、その場所に応じて特定の障害が現れることがわかり、脳機能局在論(theory of localizatio

これは 人工知能アドベントカレンダー の3日目の記事です。 ニューロン(Neuron) または神経細胞は、脳を構成する最小単位であり、端的には信号を受け取り、別のニューロンへまた送っていくという役割をしています。 機械学習のニューラルネットワークとよばれる分野では、ニューロンの振る舞いを思い切り簡略化したものが使われますが、実際のニューロンは非常に複雑な振る舞いをします。 ここでは、ニューロンの概要について見ていきましょう。 生理学的な概略 ニューロンは、他のニューロンからの信号を受ける樹状突起(dendrite)と、他のニューロンに信号を送る軸索(axon) があります*1。 神経細胞の概要図 見てお分かりのとおり、入力である樹状突起は細胞体から何本も枝分かれしていますが、出力である軸索は1つしかありません。もっとも、その軸索も枝分かれしていくつかの細胞へ同時に信号を送ることもあります。

最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ