ディープラーニングが注目されるようになり、それと同時に脳を参考にしたニューラルネットワークにも関心が集まるようになりました。しかし、ここで言う「ニューラルネットワーク」はあくまでプログラムや学習システムの構造を意味する言葉で、コンピューターのCPUに使われる回路を示すものではありません。
しかし、人間の脳を電子的なネットワークと捉えるのであれば、プログラム上でそれを再現するのではく計算回路そのもので再現するアプローチもあるはずです。ここでは、ハードウェアの面から脳の構造を利用しようとする「脳型コンピューター」について、簡単に概要のみご説明します。
１０回クイズと言えば、「ピザと１０回言って」と相手に「ピザ」を１０回言わせた後で、「ヒジ」を指差して「ここは？」と聞いて「ヒザ」と言わせるひっかけクイズのこと。大人や学生の多くが一度引っかかるクイズですが、某バラエティ番組の検証で「５歳の子供１５人に試して誰も引っかからなかった」という結果が出て驚かされました。
ヤラセであった可能性や検証方法に問題があった可能性もありますが、極めて簡単なクイズですし、検証を行った幼稚園で流行っていたわけでもなさそうです。これは「子供の脳」に何らかの関係がありそうなので、簡単に調べてみました。
Googleの人工知能がプロの棋士に勝ったというニュースが日本中を駆け巡りました。あまり詳しくない人にとっては何が凄いのか分からないニュースですが、将棋・チェス・囲碁の中で最も手数が多いのが囲碁であり、人工知能がプロに勝てない最後のボードゲームとも言われていたのです。
手数の多さが戦いの難しさに必ずしも直結するわけではありませんが、今までの人工知能は総当り式や得点方式でモノを考えて次の手を考えていたため、普通の対戦の時間内で囲碁の棋士に勝つのはまだまだ先だと考えられていました。しかし、ディープラーニングの登場で「手数の多さ」は人工知能の障害になったのです。一体、ディープラーニングを活用した人工知能はどのようにして囲碁や将棋を打つのでしょうか？
最近、Googleが開発したDQN（Deep Q-Network）と言う日本人からするとユニーク名前の人工知能が話題になりました。これには、ディープラーニング（Deep Learning）と言う人工知能の学習手法が用いられており、同様の手法を用いた人工知能が従来の人工知能の学習能力をあっさり上回ってしまったと世間を騒がせています。
しかし、このディープラーニングというのがいまいちよく理解されていません。非常に有用な手法であり、今後のビジネスに深く関わってくるということもあって専門家向けの解説は多数見受けられるのですが、素人向けの解説があまりありません。
本記事では、プログラミングや人工知能について全く詳しくない素人の方にも分かりやすくい形でご説明していきたいと思います。
DARPA（米国国防省国防高等研究計画局）が日本円にして５０億円以上の支援をし、自身も巨額の予算を投入して遂にIBMが商用レベルのニューロコンピューティングチップ「TrueNorth」の開発に成功した。
数年前よりIBMは、「SyNAPSE」と呼ばれる人間の脳の構造を模倣したチップの開発を進めており、世界で最も進んだニューロコンピューターの開発に成功していたが、商用レベルにはとてもではない到達していなかった。それが、百万個の「デジタル・ニューロン」と２億個千万個の「デジタル・シナプス」を用いることによって、遂に商用レベルで大量生産が可能なチップが完成した。「TrueNorth」は、その商品名となります。
しかし、人間の脳に比べて圧倒的に正確で高速な計算力を持つ今のコンピューターに対して、脳を模したニューロコンピューターチップの何が今までと違うのか？さらに、このチップの登場により、私達の生活はどう変わっていくのだろう？
不意に始まるしゃっくり。呼吸が妨げられ、会話がままならなくなる上に、奇妙な音が出るせいでみっともない。
一人でいる時ならまだしも、人前でしゃっくりが始まると非常に恥ずかしく、かなり不愉快な生理現象です。しかも、誰にでも起こり得る上に簡単には止まりません。しかし、しゃっくりの原理や原因を知ることで、しゃっくりを予防することや簡単に止めることが出来るようになります。
まず、しゃっくりは横隔膜の痙攣と言われていますが、その大本は脳の延髄が送る信号にありました。つまり、しゃっくりを止めるためには、脳に対して何らかの刺激を送る必要があったのです。しゃっくりの原理と共に、詳しく説明していきます。
