これも不登校とは関係ありませんから、読まないで構いません。
たまたま機会があって、深層学習というAIのための情報理論を知ることができました。
今は画像認識に主として用いられています。なぜこのAIの深層学習に興味を持ったかというと、ニューラルネットワークと言う概念を用いているからです。てっきり大脳認知機能をAI化した物かと思ったのです。そして大筋では当たっていました。特に視覚の理解には考え方として当たっていたと思います。あくまでも考え方です。実態に即してはいません。具体的には私も完全に理解していないので書けません。現実には数字や文字の判定、顔判断など、使われ始めています。
私が興味を持つのは 「意識」 です。世界中の多くの脳科学者がこの情報理論を利用して意識を導き出そうとしています。心を研究している人たちは、この意識こそ他の動物と人間と区別する物と考えているようですが、情報理論によると商法処理が可能なコンピューターにも意識が存在できそうだというのです。つまりロボットに意識を持たすことができるというのです。
ロボットが意思を持つと人間のコントロールから離れて、ロボットの意思から人間を支配しようとすることが考えられます。それはまさにＳＦの領域ですね。現在でもロボットが人間的なことをできるようになっています。兵器では人間の許可なしに攻撃を行うこともできるようになっています。それでもロボットは人間が与えた条件の範囲で、ロボットの判断で行動をしています。人間の支配下にいます。
AIのための深層学習とは受けた刺激に認知するための結論を出す過程を数学的に行った物です。その過程は膨大で、私もよくわかりません。ただその過程は視覚ていうなら、脳で言うなら、第一視覚野、第二視覚野、第三視覚野と言うような情報処理の過程のことだと思います。そして人間などの動物ではその過程を数字でなく、図形認識で行っているようです。つまり人間や動物が本能的に持っている最小の図形に分解して、再度それを組み立てて、図形として脳内処理を行っているようです。その脳内処理をした結果の図形を、その図解の概念と呼ぶことにします。つまりボトムアップ（目で図形を見ることを脳に伝えて、脳です系を認識する過程）に図形の概念が少数の神経細胞に集約されますが、コンピューターと異なって概念細胞が機能をするとその概念に相当する図形を脳内に描く（かつて見た図形の虚構）ことができます。
それは言葉でも同じです。ただ言葉ではどうも一方通行のようです。感覚言語野で受けた言葉の音を各要素に分解して、その分際した要素から言葉の概念ができます。その言葉の概念を表示するのは言語運動野です。
