「ニューラルネットワーク」とは？

ニューラルネットワークとは、誰かが書いたルールに従う代わりに、例から学ぶプログラムです。数百万の例を見せると少しずつ自分を調整し、正しい答えが出るようになり、誰にも書き下せない技能を組み上げます。現代AIのすべてが、この構造の上に建っています。

ルールを書く代わりに例から学ぶ、それが発想のすべてで、誰もルールを書く必要がない、ネットワークが過去の数百万の例からルールを自力で導くからです。銀行はかつて海外の高額購入に印を付けるといった不正検知ルールを手書きし、泥棒は隙間をすり抜けました。ネットワークはラベル付き履歴から自分のパターンを学び、誰も思いつかなかった組み合わせまで拾います。仕組みは調整つまみ付きの単純な計算機の層で、訓練がつまみを合わせます。新品のつまみはでたらめで、最初の答えはゴミです。訓練は、不正か正常かのラベル付き取引を数百万件見せ、推測と正解を比べ、推測を良くしたはずの向きへ全つまみを少し押します、この手続きがバックプロパゲーションです。つまみが定まれば、新しい購入が金額、時刻、場所という生の数値で入り、各層がそれを妙な時刻、初めての店、違う街という大きな手がかりへ変え、最後の層が判定を下します、不正か、正常か。手書きルールは不器用なだけのときもありますが、運転の無限のエッジケースには不可能で、だからこそ例から学ぶ方式が数十億のつまみの規模で現代AIになったのです、トランスフォーマーもその一員です。

遠くから歩き方だけで友人だと分かる、あれです、誰もルールをくれず、授業もなかった。千回歩く姿を見るうちに、内側の何かが静かに合っていき、顔が見えるより先に100メートル先で分かるようになった。何が決め手なのかと自問しても、答えは出てきません。ルールは存在して機能しているのに、例から学ばれただけで一度も書き下されていない、それがまさにニューラルネットワークの知識の形です。