人工ニューラルネットワークはバックプロパゲーションにより教師あり学習を行うそ...

よく知らないものがなんですが 興味を惹かれたので読ませていただきました AIでは、書かれているように、与えられた大量のデータを学習することによって推論機構を最適化するが、人間ではそうではない、ということのようですね 人間が頭で最適解を考える、という場合、その人の知識、経験を動員してああしたらこうなる、ということをいろいろ考えて、まあ、このへんか、と決断する、のだと思います そういう時に、シナプスの最適化、とかいったことは起きるのでしょうか 起きるとしたら、何度も鉄火場を乗り越え、その結果、いろいろ、ごちゃごちゃ考えんでも、今回はこれで行ける、と即断できる、ように頭が整理されているときが、脳内が最適化されている、ということかなーと思います スポーツ、囲碁将棋、ポーカー、などの勝負事でも、初めはいろいろ考えて次の手を決めると思いますが、場数を踏むと、瞬時に次の一手、行動が考えるまもなく出てくる、と思いますが。それが、脳内が最適化されている、ということではないかと思いました すいません、わかりきったことを書いてしまいました

あまり理解していないガチ素人ですが。 サンプル数が少ないからじゃないかね？ もしくは、現象が複雑すぎる、変化が早いとか。 「お金を儲けたい！」みたいな学習をしたいとすれば、機械的に学習させようとすると、選択肢がありすぎて、方向性を失ってしまう。 「彼女に好かれたい！」みたいな話だと、サンプル数が少なく、信頼性を保てない。 前やったことが、次も正しいとは限らないのが、自然という話かと。 生き残ってきたのは、個の優劣ではなく、運という説もあるので。(苦笑 なので、最適化しているのではなく、与えられた、もしくは行動した結果によって判断や強化(弱化)が起こるというシンプルな現象なのかと。 筋肉と同じで、トレーニングする筋肉は強く太くなり、刺激を与えない筋肉は弱くなるって、単純な仕組みなのかと。 最適化を行えてないから、間違った習慣とかもしてるんかとは思う。 まぁ、ガチ素人のお目汚しですが。