ニューラルネットワークの歴史は、いつまでさかのぼるの？
ニューラルネットワーク 1943年のこと、ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが神経回路網理論を提出したが（形式ニューロンを参照）、この理論は現実の脳と比べてあまりに単純化するものだったので当時はほとんど注目されなかった。また1949年にドナルド・ヘッブが神経回路の学習理論として発表した 「シナプスの可塑性の理論」 も " 単なる机上の空論 "　の扱いを受けてしまった[5]。
状況が変わりはじめたのは1967年のことで、同年に小脳の神経回路網の構造が明らかになり[6]、そのおかげで上述のマカロック、ピッツ、ヘッブらの理論が現実の小脳をうまくモデル化していることが分かり、すでに発表されて10年ほど経っていたパーセプトロンが俄然ブームとなった[5]。
甘利俊一 甘利俊一は連続体力学、情報理論、ニューラルネットワークなどを研究してきた。1967年、多層パーセプトロンの確率的勾配降下法を考えて定式化に成功したが、この早すぎた発見は当時の計算機の能力の低さもあり検証が難しく、あまり注目されずに終わった。しかし、1986年にデビッド・ラメルハート、ジェフリー・ヒントン、ロナルド・J・ウィリアムスが、この方法を再発見し、誤差逆伝播法として発表した事で、ニューラルネットワーク研究の第2次ブームへと繋がっている。勾配消失問題などの技術的困難があり、この第2次ブームは終焉を迎えたが、その後のディープラーニングブームへと続く礎にもなった。
また、甘利は微分幾何学を用いて確率分布を分析し、統計学と純粋数学を融合させた分野である情報幾何学を創始した。統計学者達からは数学色が強いために敬遠され、数学者達からは議論が厳密ではない点を批判され、中々認められなかった。一方で、ディープラーニングは一定の成功を収めたものの理論的裏付けに乏しく、ブラックボックスとも言われ、成功例と失敗例の違いを説明する事は難しかった。しかし、情報幾何学はその違いを説明できる理論体系の一つでもあった事から、次第に注目を集めて行った。
岩田彰 岩田 彰(いわた あきら、AKIRA IWATA、1950年 - )は、日本の工学者、名古屋工業大学大学院名誉教授。 専門は、ニューラルネットワーク、医用情報処理、情報セキュリティ。
R-CNN 領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク (Region Based Convolutional Neural Networks, R-CNN)は、コンピュータビジョン、特に物体(オブジェクト)検出のための機械学習モデルの 1 つ。
人工神経 以上のような人工神経によって構成されるネットワークについては、ニューラルネットワークの記事を参照のこと。
ネオコグニトロン ネオコグニトロン(英: Neocognitron)は、1979年に福島邦彦によって提唱された畳み込みニューラルネットワークである 。
畳み込みの手法を導入する以前のコグニトロン(「教師なし学習」を行う多層神経回路)では位置ずれや変形の影響を受けやすかった。 このため、形の類似性だけに基づいてパターン認識することを目的としてネオコグニトロンが開発された。 ネオコグニトロンは複数の種類の細胞から構成され、その中で最も重要な細胞は「S細胞」および「C細胞」と呼ばれる 。 局所特徴量はS細胞によって抽出され、微小変位(local shift)といったこれらの特徴の変形はC細胞に委ねられている。 入力中の局所特徴量は、隠れ層によって徐々に統合され、分類される。
デイヴィッド・ヒューベルとトルステン・ウィーセルが1959年に提唱したモデルから発想を得ている。 彼らは「単純細胞(英語版)」および「複雑細胞(英語版)」と呼ばれる一次視覚野の2種類の細胞を発見し、パターン認識タスクにおいて使用されるこれら2種類の細胞のカスケードモデルを提唱した。
AlphaGo対李世ドル 数学者のI・J・グッドは1965年に以下のように記している。1965年の時点では、まだ初心者程度に囲碁を打てるプログラムすら存在しなかった。
2015年まで、9路盤では一部のプログラムがプロ棋士に対して勝利できるだけの力を備えていたが、19路盤ではプロ棋士に太刀打ちできていなかった。人工知能の分野における多くの人々も、囲碁はチェスよりも人間の思考を模倣するためにより多くの要素を必要とすると考えていた。
AlphaGoはそれ以前のAIの取り組みとはニューラルネットワークを応用している点において最も大きく異なっている。ニューラルネットワークでは、評価経験則が人間によってハードコードされておらず、代わりにプログラム自身によって自分自身との対局を数千万回繰り返すことによってかなりの程度まで学ぶ。AlphaGoの開発チームでさえ、AlphaGoがどのように石の配置を評価し次の手を選択しているかを指摘することはできない。モンテカルロ木探索もAlphaGoの推論効率を改善するための主要な方法として用いられている。
チェスの歴史 遊戯史研究の成果によれば、チェスの起源が古代インドのチャトランガ(chaturanga)にさかのぼることはほぼ確実である。チャトランガはサンスクリット語で「4つの部分」を意味し、四人制ルールもあったが、二人制のルールでは象、馬、戦車、歩兵が軍隊を構成していた。この4種は、キリスト紀元頃にはすでになくなっているため、誕生は紀元前にさかのぼると考えられている。
イギリスの研究家マレーによれば、チャトランガはもともと4人競技制のゲームで、これが2人制のゲームに進化したとしたが、近年の研究では、4人制のゲームは10世紀以降に誕生したといわれている。当初はサイコロを使ってプレーされていた証拠もあり、いつごろから運の関係しないマインドスポーツになったのかは明確ではない。
言及した最古の書物は、サーサーン朝ペルシアのホスロー2世(在位:590年-628年)によるパフラヴィー語の書物「カルナマック・イ・アルダシール・イ・パバガン(英語版)」(ペルシア語: کارنامه اردشیر بابکان)で、シャトランジの発明はアルダシール1世の業績とされている。7世紀から9世紀に書かれたパフラヴィー語の書物「シャトランジ解き明かしの書(ペルシア語版)」(チャトラング・ナーマグ、Chatrang-namak)では、インド王からホスロー1世(在位:531年-579年)へチャトランガが送られて、その使用方法を大臣ブズルグミフル・イ・ボーフタガーン(英語版)(ペルシア語: بُزُرْگْمِهْر بُخْتَگان、転写: Bozorgmehr-e Bokhtagan)が謎解きする。ペルシアのチェス(シャトランジ)の名人として、アス=スリ(英語版)(880年-946年)の名が伝えられている。
NEUTRINO NEUTRINO(ニュートリノ)とは、ニューラルネットワークを活用した無料の音声合成(ボーカルシンセサイザー)ソフトである。