人工知能の本などを読んでいるとよく耳にする、脳を再現する「ニューラルネットワーク」という言葉をご存知でしょうか？
ニューラルネットワークとは、人間の脳の中になる「ニューロン」を模倣して作った「人工ニューロン」を組み合わせたものを言います。
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まずは、人間の脳を理解しよう！「ニューロン」と「シナプス」の違いを知っていますか？
人間の脳や神経を形作る神経細胞は「ニューロン」と呼ばれていることは、ご存知の方も多いのではないかと思います。
ニューロンとは、生物の脳を構成する「神経細胞」のことです。
ニューロンは非常に優れた機能を有しており、情報処理と伝達能力に優れた性質を持っています。また、ニューロン同士がくっ付いている接合部は「シナプス」と呼ばれており、「ニューロンとシナプスという言葉」は、よく意味を混同されがちなのですが、厳密にいうと、違う箇所を指していることがわかります。
このシナプスの役割は、電子信号を化学物質の信号へと変換して、次のニューロンに、情報が伝わりやすいように、働きかけているという、役割を持っています。
つまり、「ニューロン＝神経細胞」の本体の事、「シナプス＝ニューロン同士の繋ぎ目」という事を、まずはさらっと理解しておいてください
人間の脳はニューロンの巨大なネットワークから出来ている。これを真似して作られたのが「人工ニューロン」と「ニューラルネットワーク」である！
私たち人間の脳は、このニューロンの巨大なネットワークだということができます。
つまり、ニューロンが網の目状に、巨大に繋がりネットワークを形成しているものが、人間の脳なのです。
この、人間の脳の構造を簡略化して、人の手を使い、機械で再現しようとしたものが、「人工ニューロン」と言われています。
さらに、この人工ニューロンを組み合わせたものが、人工知能（AI）の分野では、よく耳にする「ニューラルネットワーク」と呼ばれるものになります。
人間の脳は「重要な情報」と「重要ではない情報」を分けるために、情報に対する強・弱の「重みづけ」をしている！
人間の脳の仕組みを説明する上での重要なポイントは、人間の脳のニューロンの結合部分である「シナプス」には、伝達する情報を強めたり、弱めたりする働きがあることです。
そのため、人工ニューロンにも、入力する際に、同様の機能を持たせて、ここで、情報を強化したり・弱化させたりして、出力データに変化をつけれるような仕組みをとっています。
このように、特定の入力層に強弱をつけることを「重みづけ」と呼び、思考する内容や、解く問題に応じて、適切な「重み付け」を行うことで、さまざまな現実的問題が、解決できるようになっているのです。
人工ニューロンの「重みづけ」を自己学習する「パーセプトロン」とは？
人工ニューロンを正しく動作させるためには、人間の脳と同様に、この「重みづけ」の設定が、非常に重要になってきます。しかし、人工ニューロンのすべての入力層に、適切な「重みづけ」を行うのは、技術的にも非常に難しく、厄介な作業でした。
このような困難な課題を克服するために、人工知能の分野では、「重みづけ」を「自己学習」する「パーセプトロン」というモノが作られます。
この「パーセプトロン」の登場により、人工ニューロン自身が、自動で入力層の重みづけの値を学習し、変更することができるようになったのです。
これが、人工知能の劇的な進化を遂げた要因の一つとなっていったのです。
そう、時代は、1960年代にさかのぼり、ニューラルネットワークが「次世代の人工知能アルゴリズム」だと注目されるようになったのは、この「パーセプトン」の登場が大きな要因であったといわれています。
この「パーセプトロン」の登場により、その後、「ディープラーニング」が生まれ、「多層ニューラルネットワーク」への構築へと繋がっていくことになります。
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