[AIストーリー] 人工知能のキーフィギュア (4) ディープラーニングのパイオニア、ローゼンブラット

2024-07-17

第 4 シリーズでは、現代のディープラーニングの基礎を築いた Frank Rosenblatt について説明します。シリーズの過去の内容をまだ確認していない場合は、最初に読むことをお勧めします。

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【AIストーリー】人工知能の決定的人物（2）ディープラーニングの創始者ウォルター・フィッツ

[AIストーリー] 人工知能の決定的人物 (3) 人工知能の創始者ジョン・マッカーシー

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フランク・ローゼンブラット（1928.7.11〜1971.7.11）は、現代のディープラーニングの始まりとなったパーセプトロン（パーセプトロン）を開発した人工知能のパイオニアの一人です。ディープラーニングと人工知能の全盛期を今日可能にした人工ニューラルネットワークの基礎を築いた彼の生涯と業績を見てみましょう。

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脳のしくみを探る

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フランク・ローゼンブラットソース

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1928年にニューヨークで生まれたローゼンブラットは、コーネル大学で社会心理学を専攻し、心理学の博士号を取得しました。言い換えれば、彼らはほとんどの研究者のように数学や工学を専攻していませんでした。しかし、彼は私たちの脳の働きの原理を明らかにし、実行したいという願望を持っていました。

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脳の働きに基づくパーセプトロン

ローゼンブラットとパーセプトロン、ソース

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1958年に発表されたローゼンブラットの論文 「パーセプトロン（パーセプトロン：脳内の記憶と組織化の確率モデル）* 次の質問から始まります。

「知覚認識、一般化、想起、思考に対するより高い態度の能力を理解するには、まず3つの質問に対する答えが必要です。」*（高等生物の知覚、一般化、記憶、思考の能力を最終的に理解するには、まず次の3つの基本的な質問に答える必要があります。**）

1。物理世界に関する情報は、生物システムによってどのように感知または検出されるのでしょうか。*（生物学的システムはどのようにして現実の物理世界に関する情報を検出しますか？**)

2。情報はどのような形式で保存または保存されますか?*（どのような形で保存または記憶されますか？**)

3。記憶域や記憶に含まれる情報は、認識や行動にどのように影響するか？*（ストレージまたはメモリに保存されている情報は、知覚と操作にどのように影響しますか？**)

これらの質問を見るだけでも理解できますが、当時は脳内のニューラルネットワークがどのように機能するのかよくわかりませんでした。ローゼンブラットは、この巨大な謎に対する答えを見つけたかったのです。結局、人類がそれまで解決できなかったこの大きな問題に対する彼の答えは、パーセプトロンでした。

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脳の生理学的構造をモデルにしたパーセプトロン、ソース

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しかし、ニューラルネットワーク構造をモデル化したのはパーセプトロンが初めてではありません。これに先立ち、1943年に初めて脳内のニューロンの効果を数学的に提案した「マッカロック・フィッツモデル」が発表されました。ローゼンブラットはこれにウェイトの概念を加え、ハードウェアで実装された最初のニューラルネットワークであるパーセプトロンを作成しました。***

実際、パーセプトロンは、研究に資金を提供した米国海軍研究所で画像認識の実証に成功しました。この実験は、「独自のアイデアを持つことができる最初の機械、つまり考えることができる最初の機械」になるというローゼンブラットの目標の可能性を示しました。5トンの巨大なコンピューターであるIBM 704で複数のパンチカードを読み、50回の試行錯誤の末、左右に記されたパンチカードの見分け方を自分で学びました。**

このデモンストレーションは当時、大きな社会的関心を集めました。ニューヨークタイムズなどの主要メディアで大きく取り上げられました。当時の記事を言い換えると、「歩いたり、話したり、見たり、書いたりできるだけでなく、自己複製や自分の存在の認識もできる」という楽観的な見方が広まっていました。**** 人工知能の時代が来るだろうという楽観的な見方が広まりました。

ところで、マッカロック・フィッツモデルとパーセプトロンの構造については、過去の記事ですでに見てきました。さらに詳しく知りたい場合は、一緒に調べてみてください。

[AIストーリー] 人工知能の重要な瞬間 1

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ミンスキーとシンボリズム対ローゼンブラットとコネクショニズム

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パーセプトロン以前は、マーヴィン・ミンスキーに代表される記号論が学界の主流でした。彼らは、「人間の知識をエンコードしてコンピューターに入力すれば、人間と同じ出力になる」と考えていました。一方、ローゼンブラットは「コンピューターは人間の脳のニューラルネットワークのようにトレーニングすることで、おおよその値を出力できる」と言って、「パーセプトロン」を提案しました。いわゆるコネクショニズムの結果として、AlphaGoのような今日のディープラーニングに基づく人工知能もこのカテゴリーに入ります。*****

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パーセプトロンの限界を批判したマーヴィン・ミンスキーとシーモア・ペッパーはソース

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しかし、当時ローゼンブラットのパーセプトロンが注目されるにつれ、主流であった記号論は拒否されました。当然のことながら、ニューラルネットワークの研究には研究員や資金も集まりました。その結果、ミンスキーは1969年に「パーセプトロン（パーセプトロン）」という本を出版し、パーセプトロン概念の限界を批判し、その結果、ニューラルネットワーク研究への関心と支持が途絶えました。

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ところで、前回の投稿でミンスキーが指摘したパーセプトロンの問題と限界についてはすでに見てきました。さらに詳しく知りたい場合は、一緒に調べてみてください。

[AIストーリー] 人工知能の重要な瞬間 2

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悲劇的な死と遅ればせながら功績が認められた

ローゼンブラットは、1971年の43歳の誕生日にボート事故で亡くなりました。それは苦難の中での自殺と推定される悲劇的な死でした。その後、関心と支持はミンスキーの理想主義に移りましたが、皮肉なことにこれでも限界が明らかになり、人工知能の冬と呼ばれる厳しい時期が到来しました。

しかし、1986年に多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズムがジェフリー・ヒントンによって再発見され、ニューラルネットワークの研究が復活しました。10年以上が経過し、ニューラルネットワークはディープラーニングという新しい名前で復活することができました。その後、コンピューターのハードウェアと学習アルゴリズムが開発され、何十もの隠れ層を持つディープニューラルネットワークが広く使われるようになりました。******

結局のところ、ローゼンブラットは間違った道を選んだわけではありません。しかし、彼のアイデアが日の目を見るまでには、さらに試行錯誤と改良が必要でした。なぜなら、彼が予想したように、人工知能は人を認識し、話し、書いているからです。