AIの「ニューラルネットワーク」は、何をゆるやかに模して作られているでしょう?

人工ニューラルネットワークは、その基本構造を生物の脳から借りている。実際のニューロンは他のニューロンから信号を受け取り、十分な信号がたまると発火して次へと伝える。一緒に使われた結びつきは強くなっていく傾向がある。人工的なネットワークはこれを大まかに模倣し、単純な数式的な単位を層状に重ね、互いに数値をやり取りしながら、学習の過程で結びつきの強さを調整していく。そうして画像の認識や単語の予測といった課題に少しずつうまくなっていく。

クモの巣や電力網は単なる糸や電線でできた物理的な網にすぎない。学習したり結びつきを調整したり、ニューロンのように情報を処理したりすることはないため、どちらもニューラルネットワークの仕組みを説明するモデルとしては成り立たない。

この比較はあくまで大まかなものだ。実際の脳は約860億個のニューロンが、驚くほど複雑かつ省エネルギーな形で配線されているのに対し、巨大なAIモデルであってもそれよりはるかに単純で粗い近似にすぎず、しかも電力を大量に消費するチップの上で動いている。