29このサイトについて本サイトは舞台に立てるロボットを目指して、私が取り組んでいるプロセスを、主として記憶のために書き連ねているものです。表題の著作の第4章、4.1「概念形成」にかかれているサンプルを、プログラムして計算してみた。ベイズ定理を用いた計算は、次のようなプログラムだ。g++の一番新しいもので、linuxマシンでコンパイルすればいいと思う。g++でコンパイルしている。他のものの場合は、変更が必要になるかもしれない。prob;}以下のように、上記の本に書かれているとおりの結果が出力された。Aしかし、アソシアトロンのほうがうまく行かない。テスト、計算過程の検証をしたが、3個のデータについて、ベイズ推定の場合と一致しない。プログラムは、以下のようなものである。)";}出力結果は以下のようになる。)ベイズ推定の場合と比べると3つのデータだけ違った結果を出している。人工知能の分野では、ディープラーニングなどの階層的ニューラルネットワークが脚光を浴びている。確かに、驚くべき成果を挙げているのだから、それは当然のことである。それが人間の脳のニューラルネットワークをシミュレートしているかといえばそうではないだろう。ディープラーニングが、その基礎的パーツとして神経回路網的構造を持っていることは確かだが、人間の脳もそのようにシステマティックに階層化されたネットワーク層を積み重ねているとは到底思えない。人間の脳は、もっと非構造的システムのはずだ。脳には、領域ごとに違った機能を果たしていることはわかっている。その領域そのものが莫大な冗長性を持ったものであり、漠然とした機能の瞬間的作用から、人間の意識を想像している感じなのである。いうものは世に出されていた。名前は知っていたのだ。当時の、バックプロぱゲーションなどを実装した並列処理システム、ニューラルネットワークの勢いの中で、真剣に考えてみたいテーマではなかったから、具体的にどのように実装するなどというところまでは全く行かなかった。今この時に、改めてその内容を捕まえてみると、とても興味深い。人間の脳は、きっとこんな感じなのだと思わせる、単純で、それでいてニューラルネットワークらしい漠然として機能を有している気がしてきた。その理論の中身を捉えてみた。それは以下にまとめておいた。そのものではない情報から記憶を再現できるのは、パターンが、そのパターンの次元倍のネットワークの中に、パターン情報を分散させるからなのである。原理的なアイデアはこれに尽きると思う。今日のコンピュータ機能の進化した状況の中で、この単純さと優れた機能は改めて見直されるべきだと思う。