前項・前々項の話の出典・典拠となる情報を紹介する。これまでの話を読んでも理解できなかった初心者にも、基礎情報を与える。
※ 長文なので、全部読まなくてもいい。本項は資料集である。
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ノーベル賞
ノーベル賞の受賞理由については、次の (1)(2) のページが有益だ。ホップフィールドとヒントンの業績を解説する。
(1) 解説１
→ ディープラーニングの生みの親ヒントン教授らがノーベル物理学賞を受賞｜IT navi
「公式サイトに掲載されていた今回の受賞の「科学的背景」に関する文書が面白かったので、日本語に翻訳して紹介したいと思います」
とのことだ。
以下、一部抜粋。
ホップフィールドは、保存された状態をネットワーク内で検索することを、摩擦で動きが遅くなるボールを山や谷のある風景の中で転がすことに例えました。ボールを特定の場所に落とすと、それは最も近い谷に向かって転がり、そこで止まります。同様に、ネットワークに保存されたパターンに近いパターンが与えられると、それはエネルギーの風景の谷底に向かって進み続け、最も近い記憶されたパターンを見つけることになります。
ホップフィールドネットワークは、ノイズが含まれたデータや部分的に消去されたデータを再現するために使用することができます。
出典：IT navi
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ヒントンは同僚のテレンス・セイノウスキーと共に、ホップフィールドネットワークを基に新しいものを構築し、統計物理学のアイデアを取り入れました。
ボルツマンマシンは、指示ではなく、与えられた例から学習します。
訓練されたボルツマンマシンは、それまで見たことのない情報にも馴染みのある特徴を認識することができます。
(2) 解説２
→ 2024年ノーベル物理学賞について分かりやすく解説！『人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明』 - Lab BRAINS
上の (1) を翻案したものらしい。
一部抜粋。
今回ノーベル物理学賞を受賞したジョン・ジョセフ・ホップフィールド氏は、1970年代のAIの冬に雪解けをもたらす大きな成果を上げたよ。
ホップフィールド氏は1982年に、後に「ホップフィールド・ネットワーク」と呼ばれるようになる重要なANNを提唱したよ。
ホップフィールド氏は元々、このネットワークを物質の磁性を解析するために作ったんだよね。
ところがこのホップフィールド・ネットワークは、ノイズの除去や欠けたデータの復元にも使えるんだよね。
あちこちに山や谷があるデコボコな地面にボールを転がすことに喩えられるよ。落とされたボールは、周辺で最も低い谷へと転がって、やがて一番低い場所に落ちるよね？この場合、ボールは極小値となる穴に落ちた、と言うことができるよ。
トレーニング時に読み込んだ画像パターン (特定の文字や物体) は、それぞれが異なる極小値になるんだよね。そして新たな画像という“ボール”を読み込ませた時、最も行きつきやすいのはトレーニング時に読み込んだ画像パターンに最も近い極小値、というのがホップフィールド・ネットワークのキモになる部分だよ。
読み込ませた画像にノイズや欠けている情報がある場合、ホップフィールド・ネットワークはノイズを除去し、かけている情報を再構築できるんだよね。これにより、不完全な情報から元々の情報を再現できる、というのがホップフィールド・ネットワークの強みとなるよ。
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ボルツマンマシンはホップフィールド・ネットワークとは異なり、トレーニング時に与えられる情報は「指示」から「例示」に代わっている、という点に特徴があるよ。これにより、似ているものの区別を行うパターン認識が改良されたんだよね。
新たな画像を示された時、値の変化が生じた確率の高いものをその画像中にあるものとして認識するよ。例えばイヌとネコ、リンゴとトマトなど、お互いに似ているものを人間が区別できるように、ボルツマンマシンはそれらを統計物理学的に区別ができるようになるんだよね。
さらに言えば、トレーニング時によく見るパターンを使えば、それを使って全く新しいものを作り出すことができるんだよね。つまりボルツマンマシンは、今日見かける「生成AI」の最も初期の例でもあるという点でも歴史的に重要なんだよ！
このあとは、ＡＩ（ Perplexity や Felo など）に質問して得た解答を紹介する。
ホップフィールド
ホップフィールドについて、Perplexity の回答。
質問：
ホップフィールドのモデルの成果は？
回答：
ホップフィールドのモデルは、人工ニューラルネットワークの分野に革新的な成果をもたらしました。主な成果は以下の通りです：
連想記憶の実現
ホップフィールドネットワークは、特定のパターンを記憶し、ノイズを含んだ入力からオリジナルのパターンを想起する能力を持っています。これは人間の記憶のメカニズムに類似しており、パターン認識や情報の復元に応用できます。
エネルギー最小化による学習
ホップフィールドは、物理学のスピンシステムのエネルギー概念を応用し、ネットワークの状態をエネルギー関数で記述しました。
このアプローチにより、ネットワークは自動的に低エネルギー状態（記憶されたパターン）に収束します。
エラー修正とパターン補完
このモデルは、誤ったパターン（例：スペルミスのある単語）を修正したり、不完全なパターンを補完したりする能力を持っています。
これは、情報処理や信号処理の分野で重要な応用があります。
柔軟性と拡張性
初期のモデルは二値（0または1）のみを扱っていましたが、後に連続値を扱えるように拡張されました。これにより、より複雑なデータや画像処理にも適用可能になりました。
理論的基礎の確立
ホップフィールドのモデルは、スピングラス理論の手法を用いて解析的に理解できることが示され、ニューラルネットワークの理論的基礎を強化しました。
機械学習への貢献
ホップフィールドのモデルは、現代の深層学習技術の発展に重要な貢献をしました。この功績により、2024年のノーベル物理学賞受賞につながりました。
これらの成果は、人工知能と機械学習の分野に大きな影響を与え、現代のAI技術の基礎を築く重要な役割を果たしました。
ヒントン
Perplexity の回答。
質問：ボルツマンマシンの成果は？
回答：
ボルツマンマシンは、機械学習と人工知能の分野に重要な貢献をもたらしました。主な成果は以下の通りです：
確率的学習モデルの確立
ボルツマンマシンは、確率分布を近似する能力を持つ学習モデルとして確立されました。これにより、複雑なパターンや確率的な関係性を学習することが可能になりました。
ディープラーニングの基礎構築
ジェフリー・ヒントンらによって開発された制限付きボルツマンマシン(RBM)とDeep Belief Networks(DBN)は、ディープラーニングの基礎を築く重要なモデルとなりました。
効率的な学習アルゴリズムの開発
当初は効率が良くなかったボルツマンマシンですが、ヒントンらの継続的な研究により、ネットワークの接続を最適化し、より効率的な学習が可能になりました。
教師なし学習の実現
ボルツマンマシンは、指示ではなく与えられた例から学習する能力を持ち、教師なし学習の重要なモデルとなりました。
パターン認識と生成
訓練されたボルツマンマシンは、新しい情報にも馴染みのある特徴を認識し、異なるデータと区別する能力を持ちます。これは、パターン認識や生成タスクに応用されています。
推薦システムへの応用
ボルツマンマシンは、より大きなネットワークの一部として使用され、例えば視聴者の好みに基づいて映画やテレビシリーズを推薦するシステムに応用されています。
量子多体系への応用
最近の研究では、ボルツマンマシンが量子多体系の波動関数を表現するのに有用であることが示されました。これにより、物理学の難問に対する新たなアプローチが可能になりました。 これらの成果により、ボルツマンマシンは機械学習と人工知能の発展に大きく貢献し、さらに他の科学分野にも応用される可能性を示しています。
甘利俊一
Felo の回答
質問：
甘利俊一のネットワークモデルの主な特徴は何ですか？
回答：
甘利俊一教授のネットワークモデルには、いくつかの重要な特徴があります。以下にその主な特徴をまとめます。
1. 確率的神経ダイナミクス
甘利教授は、神経ネットワークの確率的なダイナミクスに関する理論を発展させました。これにより、神経細胞の活動が確率的に変化する様子をモデル化し、実際の脳の動作に近い形で情報処理を行うことが可能になります。
2. 情報幾何学の応用
甘利教授は、情報幾何学の手法を用いて、確率分布の分析を行っています。このアプローチにより、神経ネットワークの学習過程やパターン認識のメカニズムを数学的に理解することができ、より効率的な学習アルゴリズムの設計に寄与しています。
3. 自己組織化マップ
甘利教授のモデルには、自己組織化マップ（SOM）などの自己組織化機構が含まれています。これにより、データのクラスタリングやパターン認識が自動的に行われ、入力データの構造を反映した出力が得られます。
4. 高度な連想記憶機能
甘利教授のネットワークモデルは、連想記憶機能を持ち、部分的な情報から完全なパターンを再構成する能力があります。これは、ヒューリスティックな学習アルゴリズムを用いて実現され、ノイズの多いデータに対しても強い耐性を示します。
5. 複雑な情報処理の実現
甘利教授の研究は、脳が行う高度で複雑な情報処理機能を模倣することを目指しています。これにより、感覚情報の処理や運動制御、さらには認知機能のモデル化が可能となります。
結論
甘利俊一教授のネットワークモデルは、確率的神経ダイナミクス、情報幾何学の応用、自己組織化マップ、高度な連想記憶機能、そして複雑な情報処理の実現といった特徴を持ち、神経科学や人工知能の分野において重要な貢献をしています。これらの特徴により、彼のモデルは実世界の問題解決に向けた強力なツールとなっています。
甘利俊一とホップフィールド
Felo の回答
質問：
甘利俊一のネットワークモデルと、ホップフィールド・ネットワークモデルは、どう違うか？
回答：
甘利俊一のネットワークモデルとホップフィールド・ネットワークモデルは、いくつかの重要な点で異なります。以下にその違いを詳述します。
甘利俊一のネットワークモデル
基本的な理論: 甘利俊一は、ニューラルネットワークの基礎的な理論を構築し、特に多層パーセプトロンや確率勾配降下法に関する研究を行いました。彼のモデルは、神経細胞の動的特性を考慮し、情報処理の数学的な側面を強調しています。
学習アルゴリズム
甘利のモデルは、バックプロパゲーションなどの学習アルゴリズムを用いて、ネットワークがデータから学習する方法を提供します。これにより、複雑なパターン認識や分類問題に対応できるようになっています。
応用範囲
甘利の研究は、特に脳の情報処理様式を模倣することに焦点を当てており、神経回路網の数理モデルを通じて、より広範な応用が可能です。
ホップフィールド・ネットワークモデル
構造と機能: ホップフィールド・ネットワークは、主に連想記憶を実現するためのリカレント型ニューラルネットワークです。このモデルは、二値状態を持つニューロンの集合から構成され、エネルギー最小化の原理に基づいて動作します。具体的には、ネットワークは入力パターンを記憶し、部分的な情報から全体を再現する能力を持っています。
エネルギー関数
ホップフィールド・ネットワークは、エネルギー関数を用いて状態を更新し、安定した記憶パターンに収束します。このエネルギー関数は、ネットワークの状態がどれだけ「安定」かを示し、最小化されることを目指します。
用途: 主に記憶や最適化問題に使用され、特に組合せ最適化問題（例：巡回セールスマン問題）において有効です。
まとめ
甘利俊一のネットワークモデルは、より一般的な学習アルゴリズムと情報処理の理論に基づいており、広範な応用が可能です。一方、ホップフィールド・ネットワークは、特に連想記憶とエネルギー最小化に特化したモデルであり、特定の記憶や最適化問題に強みを持っています。このように、両者は目的やアプローチが異なるため、異なる状況での利用が考えられます。
ディープラーニングとパターン認識
Perplexityの回答：
質問：
ディープラーニングの機構においてパターン認識の原理はどのような役割を果たしているか？
回答：
ディープラーニングの機構において、パターン認識の原理は中核的な役割を果たしています。以下にその主要な側面を説明します：
特徴抽出の自動化
ディープラーニングは、従来のパターン認識手法を発展させ、特徴抽出プロセスを自動化しました。多層のニューラルネットワークを用いることで、入力データから徐々に抽象度の高い特徴を学習していきます。
階層的な表現学習
ディープラーニングのネットワークの各層は、データの異なる抽象レベルのパターンを学習します。浅い層では基本的な特徴を、深い層ではより複雑で抽象的なパターンを認識します。これはパターン認識の階層的な性質を反映しています。
エンドツーエンドの学習
従来のパターン認識では、特徴抽出と分類が別々のステップで行われていましたが、ディープラーニングではこれらを統合し、入力から出力まで一貫した最適化が可能になりました。
非線形パターンの捕捉
多層構造と非線形活性化関数を組み合わせることで、ディープラーニングは複雑な非線形パターンを効果的に捉えることができます。これは従来のパターン認識手法の限界を克服しています。
大規模データからの学習
ディープラーニングは大量のデータからパターンを学習する能力に優れています。これにより、より精緻で汎用性の高いパターン認識モデルの構築が可能になりました。
転移学習の活用
ディープラーニングモデルは、一つのタスクで学習したパターン認識能力を別のタスクに転用することができます。これは、パターン認識の一般化能力を示しています。 このように、ディープラーニングはパターン認識の原理を基礎としながら、それを大幅に拡張し、より高度で柔軟なパターン認識を実現しています。従来の手法では困難だった複雑なパターンの認識や、大規模データからの自動的な特徴学習を可能にし、様々な分野でブレークスルーをもたらしています。
ＡＩの歴史では CNN が画期的な意義をもつが、これの説明は Perplexity や Felo などの説明ではとても足りない。長い説明を必要とする。
CNN
CNN の原理は大脳の視覚連合野の機能を模倣することで始まった。その意味では大脳についての生物学の知見が大きく貢献した。
CNN では、まずは大脳の視覚連合野における特徴抽出と同等の機能を実行する。
出典：CNNによる画像認識の基礎
こうして得た特徴のデータを、ベクトルとして、演算処理する。どういう演算かというと、それはパーセプトロンの演算だ。
つまり、やっていることはパーセプトロンなのだが、その入力データとして、上の特徴抽出で得たデータを使うのだ。そうして多層構造でパーセプトロンの演算を実施すると、画像認識ができる、というわけだ。
（ ※ 上記のスライド文書に説明がしてある。）
この過程では、「対象の位置情報が上下左右にずれていても影響を受けない」というような処理の過程も含まれる。その件については、下記の説明がある。
→ 画像認識でよく聞く「CNN」とは？仕組みや特徴を1から解説
たとえば、画像の中に犬がいるかどうかを学習するとしましょう。この場合、画像の中のさまざまな位置に犬が映っていることが想定されます。本来であれば、各位置にいる犬を別々のフィルタで学習しなくてはいけません。そのため、学習も困難になってしまうわけです。
しかし、犬がどこにいても同じように認識できるようになれば、その難易度は一気に下がります。「１つの畳み込み層の中では、１つのフィルタ（重み）を共有する」ということを実現するのが、重み共有の考え方なのです。
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CNN については、次の解説もある。
→ 畳み込みニューラル ネットワークとリカレント ニューラル ネットワークの違いとは | NVIDIA
1998 年、CNN にとって重要な節目が訪れました。この年に、ヤン ルカン (Yann LeCun) 氏と、その共著者であるレオン ボトウ (Leon Bottou) 氏、ヨシュア ベンジオ (Yoshua Bengio) 氏、パトリック ハフナー (Patrick Haffner) 氏が、『Gradient-based Learning Applied to Document Recognition』と題された影響力の大きな論文を発表したためです。
この論文では、それらの学習アルゴリズムがいかに最低限の前処理で手書き文字に含まれるパターンを分類するのに役立つかが説明されています。この CNN に関する研究によって、銀行小切手の読み取りにおける記録的な精度が実証され、今では商業的な小切手の処理に広く採用されています。
これにより、AI の将来性に対する期待が一気に高まりました。論文の筆頭研究者であるルカン氏は、2003 年にニューヨーク大学の教授に就任し、その後 2018 年に Facebook に入社して、ソーシャル ネットワークの AI 主任研究員となりました。
そして、次の転機は 2012 年に訪れます。この年には、トロント大学の研究者であるアレックス クリジェフスキー (Alex Krizhevsky) 氏、イリヤ スツケヴェル (Ilya Sutskever) 氏、ジェフリー ヒントン (Geoffrey Hinton) 氏が、『ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks』と題された画期的な論文を発表しました。
この研究によって、物体認識の状況が進展しました。3 人は ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge コンテストで、畳み込みディープ ニューラル ネットワークに 120 万枚の画像を分類するトレーニングを行い、エラー率を記録的に低減して優勝を果たしました。
これが現在の AI ブームの火付け役となったわけです。
次の解説もある。
→ 【世界初独占】「AIの時代」を作った男、初めて口を開く
その「始まり」をたどっていけば、必ずこの一点に行き着く。
その爆発的な進化をたどるAIの「ターニングポイント」はここにあった。
2012年9月に行われた画像認識の世界大会「ImageNet（イメージネット）」チャレンジ。
膨大な画像データから、写った対象物を認識するこのコンテストで、ノーマークだったカナダ・トロント大学の研究チームが、2位以下に圧倒的な差をつけて優勝した。
世界の度肝を抜いたのが、そこに使われたモデルだった。
「ニューラルネットワーク」。当時、時代遅れだと思われていたこのAIテクノロジーが、人間の想像を遥かに超える能力を叩き出したのだ。今、このテクノロジーは、ディープラーニングとして知られている。
ここから「AIの爆発」が始まる。
研究チームの3人は即座に米グーグルに引き抜かれ、……AIの時代が幕を開けた。
Felo に質問して、回答を得た。
質問：
アレックス クリジェフスキー (Alex Krizhevsky) 氏、イリヤ スツケヴェル (Ilya Sutskever) 氏、ジェフリー ヒントン (Geoffrey Hinton) 氏の画期的な業績は？
回答：
アレックス・クリジェフスキー（Alex Krizhevsky）、イリヤ・スツケヴェル（Ilya Sutskever）、そしてジェフリー・ヒントン（Geoffrey Hinton）の三人は、深層学習とコンピュータビジョンの分野において画期的な業績を残しました。彼らの共同研究は、特に2012年のImageNetコンペティションでの成功によって広く知られています。
主要な業績
AlexNetの開発:
クリジェフスキー、スツケヴェル、ヒントンは、2012年に「ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks」という論文を発表し、AlexNetという深層畳み込みニューラルネットワークを紹介しました。このモデルは、Top-5エラー率15.3%を達成し、従来の最先端モデルに対して大幅な性能向上を示しました。
GPUの活用:
AlexNetは、従来のCPUではなく、NVIDIAのGPUを使用して訓練されました。このアプローチは、計算能力の飛躍的な向上をもたらし、深層学習モデルの開発を加速させました。
深層学習の普及:
彼らの成功は、深層学習技術の普及を促進し、AI研究の新たな時代を切り開きました。特に、画像認識タスクにおける性能向上は、業界全体に影響を与え、様々な応用が進展しました。
影響力のある研究者としての地位:
クリジェフスキーとスツケヴェルは、ImageNetコンペティションの成功後、DNN Research Inc.を設立し、後にGoogleに買収されました。ヒントンは、深層学習の理論的基盤を築いたことで知られ、2018年にはチューリング賞を受賞しています。
結論
アレックス・クリジェフスキー、イリヤ・スツケヴェル、ジェフリー・ヒントンの業績は、深層学習とコンピュータビジョンの分野において革命的な影響を与えました。彼らの研究は、AI技術の進化を加速させ、現代の多くのAIシステムの基盤を築くことに寄与しています。
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他所の情報の提供については、これで終える。 ノーベル賞のシリーズは、これでおしまい。
