生物学的な学習から人工ニューラルネットワークへ：次は何だろうか？
「生物学的な学習から人工ニューラルネットワークへ：次なる進化は何だろうか？」
人工知能は脳の働きを理解するのに役立つのでしょうか？
21世紀初頭、私がNYU SternでMBAを取得していた頃、受けた一つの科目があった。それはデータマイニングと呼ばれ、データの意味を自動的に見つけ出し、予測や意思決定をするための多くのアルゴリズムを紹介していました。その中の一つがニューラルネットワークでしたが、当時は選択肢の上位ではなかったのです。遅く、多くのデータを学習する必要があり、そのため使われるケースが極めて限られていました。しかし、20年後になって、ニューラルネットワークのアルゴリズムは機械学習と人工知能（AI）の基盤として栄えるようになりました。これは、基本的な障壁が取り除かれたために生まれた非常に高い計算能力によるもので、さらに高度なアルゴリズムやモデルの開発へとつながりました。
人工ニューラルネットワークとディープラーニングの急速な進歩により、AIは特定の領域で人間を超えるようになりました。AIと人間の脳の類似性、AIの将来の目標、AIが人間の知能をどの程度代替できるのかという興味深い問いが生じました。本記事では、生物学的学習のニューラルメカニズムとそれがAIにどのような影響を与えたかについて述べます。歴史をよりよく理解することで、人工ニューラルネットワークと他の機械学習モデル（例：サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレスト）の基本的な違いを把握するのに役立ちます。脳に触発された学習機能が最近の人工ニューラルネットワークの飛躍的な進歩をもたらしました。例えば、画像認識のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や、生成型AIのための大規模言語モデル（LLM）などです。そして、人間の知能とAIの違い、そしてAIの将来の方向性についても議論します。次に出てくるのは、AIが脳の発見から恩恵を受け続けることであり、同様にAIが私たちに脳の働きをよりよく理解する手助けをすることです。アイデアの継続的な交換は、神経科学とAIの両方が健全でより速いペースで進歩することに繋がるでしょう。
生物学的学習
学習は動物や人間の脳の重要な特徴です。赤ちゃんが生まれたときには、顔の認識、話すこと、歩くことなど、ほぼ全てをゼロから学ばなければなりません。それに続いて多年にわたる学校教育と訓練があります。脳で学習がどのように行われるのでしょうか？
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