両名は、1952年にイカの巨大軸索(じくさく)における活動電位の発生と伝播の基礎となるイオン・メカニズムを説明するために、このモデルを記述した。この功績により、1963年にノーベル医学生理学賞を連名で受賞した。ホジキンさんとハクスレーさんが作ったこの数式モデル式は,65年経った今でも脳神経系の分野で非常に有効である。Hebb、1904年7月から1985年8月)により、1949年に提唱された概念である。assembly(細胞集成体)」という概念を打ち立てた。ある受容器が刺激された場合には、それに応じて活動する細胞群によって細胞集成体が形成され、それはひとつの閉じた系として短時間活動できるようになると推測した。Behavior』の中で唱えた仮説である。この仮説に基づくシナプス可塑性のルールは「ヘッブの法則」と呼ばれている。ヘッブの法則は、脳のシナプス可塑性についての法則である。下の図に示すように、ニューロン間の接合部であるシナプスにおいて、シナプス前ニューロンの繰り返し発火によってシナプス後ニューロンに発火が起こると、そのシナプスの伝達効率が増強される。逆に、発火が長期間起こらないと、そのシナプスの伝達効率は減退する。著書の中では次のように記載している。細胞Aの軸索が細胞Bを発火させるのに十分近くにあり、繰り返しあるいは絶え間なくその発火に参加するとき、いくつかの成長過程あるいは代謝変化が一方あるいは両方の細胞に起こり、細胞Bを発火させる細胞の1つとして細胞Aの効率が増加する。increased.”)つまり、「ニューロンAの発火がニューロンBを発火させると2つのニューロンの結合が強まる」となる。記憶とは適切なニューロン同士の結合力の変化である。assembly)という概念を提唱した。ある受容器が刺激された場合には、それに応じて活動する細胞群によって細胞集合体が形成され、それはひとつの閉じた系として短時間活動できるようになると推測した。記憶とはそうした反響性活動の中で生じる永続的な細胞の構造変化であり、「ニューロンとニューロンの接合部であるシナプスというところに、長期的な変化が起こって信号の伝達効率が変化することが学習の仕組みである」という学習のシナプス仮説を唱えた。Plasticity)を組み込んだニューロン回路である。ニューロン同士を結合するシナプス部では,入力されるスパイクと発火スパイクとの時間的関係でシナプス荷重が変化するSTDPと呼ばれる学習ルールが知られている。STDPにはスパイクの時間関係に対して対称的なものと非対称なものがよく知られています。(出典:脳型集積システム研究室)ニューラルネットワークによる変分ベイズ法ベイズ理論をベースにしたベイジアンネットワークは、1980年頃に研究が始められた。これは統計・確率論的なアプローチによるAI技術である。ベイズ理論とは、観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づけるという考え方であり、それをもとにしたベイジアンネットワークは因果関係を確率で表現するグラフィカルモデルである。ある事象に対する原因の確率と結果の確率をノードとし、それらをエッジで繋いだ形で表現される。観測によって得た新たな情報をベイジアンネットワークに投入するとそれぞれの確率が変化し、その確率に基づいて推論を行う。ベイジアンネットワークには原因から結果を推論することも、結果から原因を推論することも可能であるという特徴がある。疑わしい病気の推定、スパムフィルタ、ウェブ侵入検知など、様々な分野での実用例がある。現在でも、ビッグデータ活用の手法の一つとして利用されている。統計・確率論的なAIに対しては、「統計と確率が基本にあるため、それは知性や知能ではない」という批判がある。膨大なデータの解析結果から単語の辞書的な意味を確率的に知ることはできるが、その単語の本当の意味を理解することはできない。AIはいつか限界に達すると予想される。その一方でニューラルネットワークの概念・手法も進化した。単純パーセプトロンの持つXOR問題は入力層と出力層の間に隠れ層を入れることで解決できることが判明している。多層パーセプトロン隠れ層を入れたものを多層パーセプトロン(Perceptron)と呼ぶ。パーセプトロンは、人工ニューロンやニューラルネットワークの一種である。Rosenblatt、1928年7月から1971年7月)が1957年に考案し、1958年に論文を発表した。regression)と等価である。ロジスティック回帰は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。1958年にデイヴィッド・コックスが発表した確率の回帰であり、統計学の分類に使われる。(出典:スマイルエンジニアリングブログ)まとめ磯村博士の講義で聞いていてよく分からなかった用語などを一つずつ紐解いているが、調べれば調べるほど未知の用語が出てくる。この未知の用語と未知の用語の関連性が明確になり、点が線になり、線がメッシュになる程に理解度が深まり、分かった気になってくる。これが学習ということなのだろう。最後まで読んで頂きありがとうございます。selection)の観点を中心に次のコンセプトについての解説にトライしたい。クリックしてみてください。東京大学の総合図書館は歴史と未来にあふれた素晴らしい環境だと思う。たちは多くの社会的課題に直面しています。それはどのような問題なのか、どのような解決方法があるのかを独自の視点で研究していきます。社会的課題や技術士関連、日本の起源などを中心に様々なトピックについて投稿しています。