今年のノーベル物理学賞

こんにちは。イノベーション開発部の坂井です。
数日前、Xを見ていると「ノーベル物理学賞」がトレンドになっていました。
今年のノーベル物理学賞は人工知能の研究者が受賞して話題になっていたようで、中でもニューラルネットワークなどの業績でヒントン教授とホップフィールド教授の二人が受賞されました。
最近のノーベル物理学賞の受賞者はどなたも知らなかったのですが、大学で人工知能の授業を履修していたのでヒントン教授の名前は見たことがありました。
ニューラルネットワークの重要なアルゴリズムである「誤差逆伝播法」はヒントン教授らが普及させたものです。
ニューラルネットワークは、生物の学習の仕組みを模した方法でデータを処理する人工知能の手法です。
生物の神経細胞はシナプスという結合部を介して接続されているのですが、このシナプスの結合強度は経験によって変化すると考えられているそうです。
ニューラルネットワークでは学習データを使って「重み」という数値を変化させて学習します。「誤差逆伝播法」はこの「重み」を変化させます。

私が大学生の時に受けた授業では、0から9の数字の手書き文字の画像を使いました。画像を使って学習した後に、判定対象の画像を与えると、その画像が各数値である確率を返してくれるというものでした。もっともニューラルネットワークが本当に生物の学習のシミュレーションになっているかは議論があるそ

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