ありきたりの物の名前を言えなくなる。いう状況はたしかにある。僕の狭い診療の経験からも。個別具体的な事象の保管庫がある、と考えづらい。系統的な変化はありえる。近年、ニューラルネットワークという古いアイデア(ウィキを見ると1940年代らしいですね)が2000年以降いくつかのブレークスルーがあって、現在の汎用性の高いディープラーニングという技術を形成しています。僕もオタクでして何冊かディープラーニングの教科書を見てみました。(超オススメはネット上での講座があります。https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learningです。5000円くらいかかりますが最後まで演習に合格しつづけてちゃんとやり通するのはむちゃくちゃ大変ですが、諦めずにやれば基礎的なプログラムはかけるようになります。ちなみにぼくは3週間ほどで修了証書を取りました。その期間は空いている時間は全部パソコン。)すると大抵最初にニューロンの絵が出てきます。(ちなみに上の講座では出てきません。最近の人工知能の専門家は実際の脳のニューロンは、これまで人工知能で想定してきたほど単純なものではない、と考えるようです。人工知能のアルゴリズムをニューロンのアナロジーとしてとらえることについては否定的。最近の教科書にはこのニューロンのアナロジー、載らない傾向にあるらしい。これが脳でめったやたらに繋がりまくっているらしい。そこに電気が流れて脳の活動を維持しているらしい。人工知能の分野では、まずひとつのニューロンをモデル化(超単純化)する。それはそれは簡単な数式化なんですね。ひとつのニューロンで見る。たくさんのニューロンから電気が流れ込んでくる。それをニューロンの中で簡単な足し算、掛け算する。ひとつの結果なったらニューロンから、一つ電気をぽっと出す。そんなニューロンが幾層にも並んでる。すごい単純なニューロンのモデル化なのです。それを少しだけ複雑に組み合わせる。組み合わせ方は匠の技なのです。いまも競って研究されています。有名なのは百度(バイドゥ)の顔認証ですね。顔を写メでとって誰かを当てる。人の顔を見るとすごい精度で当てにいく。お金の決済まで使われるレベルです。ストックしたのは、写真そのものではないですね。この場合記憶に相当するのは、それぞれのニューロンのぽっと出す電気までの足し算掛け算の係数です。ちなみにこの係数を決めることを人工知能の業界では学習と呼ぶようです。learning)といって何百万、何千万というレベルの大量画像データによって学習済の係数が、それほど制限のないライセンスでネットから簡単に手に入れることができます。つかえばだれでも相当な人工知能プログラムを作れる。いま、画像のAI的認識はすごいっす。画像は一旦登録すれば、クリニックでも玄関に入ってきたらそのまま電子カルテ上で受付できるなんてプログラムもできる。