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・人間の脳にも似たディープ・ニューラル・ネットワーク

　こうした自然におこなわれる高次の抽象化は、機械学習の大きな成果の大きな1つである。これは「ディープ・ニューラル・ネットワーク」と呼ばれ、ある意味で人間の脳のやり方にも似ている。
　
　過去に見たものと同じようなデータ入力があったときに、強く発現している要素によってネットワークが形成され、情報がネットワークの深層部に入り込むほどに、発見された特徴はより抽象的なものになる。

　そして、もっとも深い階層にあるのはもっとも抽象化された特徴で、それらはもはや単純な線やカーブではない――猫や顔やリンゴなのである。


・動物だけに備わった数量感覚

　AIがリンゴを認識できるようになれば、その数を数えることも可能になる。すごいことである。だが、それでも人がリンゴを数えるのとは少々違う。

　私たちには、”数”というものについて極めて深い概念――すなわち、それがどのくらいあるのかを感じている。

　人の脳は、ある物体を見つけたときにただ活性化するのではなく、その量に依存して活性化している。つまり複数のリンゴがあったときに、1つ1つ数えるまでもなく、パッと4つあると知るのだ。

　こうした数量感覚は、敵や獲物の集団を把握するなど、さまざまな場面で生存をも左右するもであり、事実いろいろな動物にこれが備わっている。