ぴちぴちJK(情報系高専生)と学ぶDeepLearningとは？【ニンゲンとAI編】
ご挨拶
どうもこんにちは。🥧です。元々はnoteでテクノロジーに興味のある人に向けて記事を書いていたのですが、Zennという素晴らしいプラットフォームを見つけたので、noteで執筆した記事をブラッシュアップして投稿していきます。
改善点や良いと思ったところなどコメントしていただけると嬉しいです。
AI（人工知能）ってなんなの？
最近よく耳にする エーアイ（AI）。
でも皆さん、本当にこの言葉の意味、ちゃんと理解していますか？
AIとは、
Artificial（人工的な）Intelligence（知能）の略。
つまり、人工知能。
日本語にするとあまりにも直訳で、逆に意味が伝わりづらくなってるかも…？
✴️ ちなみに
AIには大きく分けて2つの系統があります：
- 統計学的人工知能（ルールベース）
- ニューラルネットワーク型AI（脳の模倣）
今回はメインストリームである後者――**ニューラルネットワーク（NN）**について取り上げます。
🧠 人間から生まれたAI
「なに当たり前のこと言ってんの？」と思うかもしれませんが、
ここで言いたいのは、AIは人間の脳回路を模倣して作られたシステムだということです。
たとえば人間の脳は、「ニューロン（神経細胞）」というスイッチと、「シナプス（信号を伝えるケーブル）」から成るネットワークで構成されています。
これを「ニューラルネットワーク」と呼びます。
「え、そんな単純な構造で“考える”なんてできるの？」
と思った方。できちゃうんです。
もちろん単純なニューロン1つでは無理ですが、それが数億〜数兆個も繋がっているとなると、情動や創作のような高度な処理も可能になります。
ニューロン(左)とシナプス(右)
🧩 ニューラルネットワーク（NN）とは？
人間の脳でも、AIでも、NNの基本構造はこうです：
- ニューロンがシナプスで繋がれている
- シナプスから入力信号が届く
- 信号の合計があるしきい値を超えると発火（＝次の信号を出す）
つまり、**「受け取る → 判定する → 出力する」**という極めてシンプルな仕組みで、すべてが動いています。
シンプルすぎない？
と思うかもしれませんが、実はここがすごいところなんです。
🧠 ミクロとマクロをつなぐ考え方
ここで一度、僕の国語力では説明が難しい部分を、論理的に説明してくれる偉人の力を借ります。
昔々、フォン・ノイマンという天才がこう言いました：
あらゆる計算は、NANDゲートとNORゲートの組み合わせで実現できる
つまり――
人間の脳がNNで動いていて、そのNNでNANDやNORが再現できるなら、
脳の思考は“計算”として成立するということです。
🧠 AIは“思考”していないのか？
よく出てくる意見：
「AIは“生成”しているだけで、“思考”はしていない」
うーん、僕はこの意見にはちょっと疑問です。
確かにAIはまだ“感情”や“主体性”は持っていません。
でも、構造としては**人間と同じNN（ニューラルネットワーク）です。
ChatGPTやGeminiのようなLLM（大規模言語モデル）**も、複雑性をどんどん上げていけば、人間にかなり近づいていると思うんですよね。
🤖 僕のスタンス
AIによる創作物にも、人間と同等の価値を認めてあげても良いんじゃないか？
もちろん、**AIが“本当に思考している”**という前提付きですけどね。
訳:100%人間が作成した作品です。
🤔 AIとDeep Learningって何が違うの？
よくニュースなどで…
- 「AIが…」
- 「ディープラーニングが…」
…という言葉を耳にしますが、本質的には同じものです。
違いは「層の深さ」
- 昔のAI：一層のNN（シンプル構造）
- 今のAI：多層のNN（Deep Learning = 深層学習）
層を増やすことで処理は重くなりますが、精度や表現力は飛躍的に向上します。
📝 まとめとご案内
今回は、「AIってなに？」という素朴な疑問からスタートし、
- 人間とAIの構造的な共通点
- 思考とは何か？
- Deep Learningとの違い
…といったトピックを横断して考えてみました。
僕自身、AIとDeepLearningの違いなんてつい最近まで知りませんでした。
知ったときは「そういうことだったのか！」と、ちょっと感動しました。
このシリーズでは、できるだけ専門知識がなくても読める記事を目指しています。
より細かい内容や技術的な話は、別途コラムにまとめていきますので、
「もっと知りたい！」
という方は、ぜひそちらも読んでみてください！
ノイマンとコンピューター
次回もご愛読よろしくお願いします！
それではまた、いつか 👋
Discussion