ニューラルネットワークについて哲学の観点も交えて解説してみました。

1. 人工知能が理解で
きると人間のこと
がよく分かる 発表者 しまだ

2. 今回の発表をしようと思ったきっかけ
最近話題になっていて活用も期待されている人工知能。
でも理解している人間はごくわずか。
人工知能を理解しようとすると、実は人間のことをよく理解する
必要がある。
文系で哲学を専攻していた僕だからできる
人工知能の仕組みの話

3. どういう知識・考え方が必要か
哲学
脳科学
IT 知識ITだけじゃ理解できない。

4. 西洋人独特の思考方法
デカルトが唱えた思考の４つの規則
・明証
・分析
・総合
・枚挙
ルネ・デカルト（近代西洋哲学の祖）
西洋人独特の「分けて」考える思考法

5. 「理解する」＝「分ける」こと
言語学者のソシュールは「言葉は世界を分ける道
具」といった。
これを「分節化」という。
言葉によって、
自分と他人を区別する。
AというものとBというものを分けて考えられる。
→これを「理解する」という。
ソシュール（近代言語学の父）

6. 脳の神経細胞はどんな感じ？
メッシュ状の構造になっている。

7. ニューラルネットワークの仕組み
基本的に脳の中のニューロンの構造を真似している。
脳とは簡単にいうと「構造化された電子回路」
→電気的な信号が通っている人間の中の一つの臓器
だから、同じく「電気回路の集合」であるPCにも同じことがで
きるはず。
こういう事情で人工知能に「ニューラルネットワーク」という仕
組みが採用された。

8. ニューラルネットワークの仕組み
ｘ１
ｘ２
ｘ３
w1
w2
w3
u f(u)
y
u=(x1w1+x2w2+x3w3)
y=uを活性化関数で変換した値
単層ニューラルネットワーク多層ニューラルネットワーク
１．情報を神経細胞を模したメッシュ状の構造に挿入する
２．神経細胞同士を結び付ける変数を調整する
３．活性化関数によりアナログ情報がデジタルへ変換される

9. 例としての画像認識
１．コンピュータが理解できるのは０と１（デジタル情報）
→画像を細分化して０と１に近い情報に分割しておく。
３．０とも１とも判別しにくいものは「活性化関数」で０か１に切り分ける。
結果的に以上の過程でアナログ情報だった画像がデジタル情報に変換される。
２．「ニューラルネットワーク」という脳の構造を模したプログラムを通す。
→情報を重みづけして多層化する仕組み

10. ディープラーニングについて
・重みづけを自動的に行えるような仕組みができている。
つまり、自動的に「分ける」という行為を行えるようになった。
＝「分ける」ことができる機械は「理解できる」ようになったといえる。
つまり、AIは画像を理解できるようになった。

11. Googleの猫（２０１２年）
Googleが所有するYoutubeの動画をAIに学習させた。
→結果的に、「猫の特徴」をAIは検出することができた。
この過程で人間は「猫とは何か？」ということを一切教えていな
い。
→AIが勝手に「猫」というものの特徴を理解した。
→人間はこのAIが導いた「猫」に「猫」という日本語の名前を教
えてあげるだけ。

12. ここまでのまとめ
人間の脳神経細胞を模した構造をした電気信号回路
を再現した。
＝ニューラルネットワーク
自動的に電気神経回路を変更する仕組みができた。
＝ディープラーニング
コンピュータは自動的に「分ける」＝理解すること
ができるようになった。

13. 人工知能を理解するポイント
IT知識だけあっても理解できない。
IT知識がなくても理解できない。
「人間」について理解しておくと、AIを理解するときに楽になる。
IT系だって人間だ。
人間のことをよく知ろう！