SEにおける複雑さ, ontology

Abstract#

脳みそって、不思議ですよね。何で覚えることとか考えることができるんでしょうか。ここでは、ちょっとそこに関連することを記録します。

Topic#

脳の構造（たしかこのあたり雑誌のニュートンで読んだような気がする）#

• ニューロン（神経細胞）と呼ばれる細胞がたくさんあり、相互通信しているらしい
• ニューロンには、信号を送信するところと受けるところがあるみたい。
• シナプスは、細胞と細胞のつなぎ目の部分。
• シナプスのつなぎ目の”強さ”は変化する。これが記憶に関係するのでは、ということで生まれたのがニューラルネットワーク

覚えるってどういうこと？#

ニューラルネットワークがヒントになるとニューラルネットワークをする人たちは考えているらしい。

• ニューラルネットワークとは

人工知能の一つの形であり、InputとOutputがあって、トレーニングを積むことによりパターンファイルを変化させていき、求めるアウトプットが出力されるようになることを目指すネットワークです。トレーニングすることにより”記憶”することを模擬します（[Bungay]）。Fig. 1にイメージを示します。真中にあるHidden Layerで変化がノードとノードの関係に変化が起こり、”記憶”するんだと理解しています。このシステムは、一種の複雑システムと言えるとSheard先生は言っていました。

http://www.rpi.edu/dept/chem-eng/Biotech-Environ/Systems/neural/neurmap.gif

Fig.1 a schematic diagram of a neural network[1]

授業では、この実験により、様々なフォントのAが、'065 ASCII'と認識されるようになったという結果が説明されていました。人の脳がコンピュータで模擬される日も近い！？

Reference#

1. [#1]Bungay, Henry. Definition of neural networks. Rensselaer Polytechnic Institute. http://www.rpi.edu/dept/chem*eng/Biotech*Environ/Systems/neural/defn.htm