ニューラルネットの誕生

この記事でも言及しましたが、ニューラルネットワークの続きです。

この本では、ニューラルネットの誕生の経緯について深く書かれており、その可能性について、今流行りのパターン認識以外でも、語られている。

印象に残った言葉をまとめました。

ニューロコンピュータ並列処理型で単能で、原理が狭い部分だけ取り上げて、能力がストレートに出力できるように学習させている。

狭く考えると、文字認識、音声認識、パターン認識だが、特定のターゲットを見てなんであるかを認識するのではなく、大まかに外界全体の空間構造、配置、対象と自分の動き、位置関係の把握など、大まかに認識させるのも可能だ。

特に、セマンティクス（意味論）においては、これまでのノイマン型コンピューターや人工知能風なツリー構造の単語の関連付けではうまく行かなかった。

だが、曖昧さの補助をニューロで補助できるかもしれない。

もう一つ、言語や論理を最高レベルとすれば、判断も同じくらいに難しいと言える。

正答率100％の特定の回答ではなく、正答率９５点くらいの曖昧さを含んだ準最適機械であれば、ニューラルネットワークは適している。理論体系も選択肢として、現実世界で動作する機械を考える場合は重要。

いままでは、計算とかアルゴリズムとか概念がシビアだった反面、確率的な歪みを入れた計算決定方式、誤差と誤り誤差を認めることも手段としてはあり得る。