2045 動画 YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=pfGpV-cJOmA
グリア細胞 （blog.goo.ne.jp HPより）
ニューロンとグリア細胞とカンナビノイド 2015年05月22日 「漢方がん治療」を考える
ニューロンは感覚や運動などの情報を処理する主体で、そのニューロンを支え栄養を与えるのがグリア細胞です。グリア細胞は主に3種類あり、アストロサイト、オリゴデンドロサイト、ミクログリアと呼ばれています。
http://blog.goo.ne.jp/kfukuda_ginzaclinic/e/3600423774bdfbabff599c197bebf8af
『AI 人工知能 知るほどに驚き！の話』 ライフ・サイエンス研究班／編 KAWADE夢文庫 2017年発行
人間の脳を摸倣した「ニューラルネットワーク」の再評価 より
ベイジアンネットのような統計・確率的手法を用いた人工知能は、本当に人工知能といえるのかという意見が寄せられている。
（ベイジアンネットワーク・・・因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの１つで、複雑な因果関係の推論を有向非巡回グラフ構造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである）
そこで新たに注目されることになったのが、「ニューラルネットワーク」という人工知能技術である。
ニューラルネットは人間の脳の神経回路を摸倣したモデルで、じつは人工知能の萌芽期から存在していた。パーセプトロン（人工ニューロン）は、そうした初期のニューラルネットの典型である。
ただし、現在のニューラルネットは初期のものから著しく進化しており、パーセプトロンと比べると大きな違いが生じている。パーセプトロンが2層の単純構造であるのに対して現在のニューラルネットは10層〜20層もの多層構造をもつ。
ここから、現在のニューラルネットは「ディープラーニング」とも呼ばれている。
そもそもコンピュータは電気回路のシステムだから、電気が流れている状態の「オン」と、、流れていない状態の「オフ」との二進法になっている。オンが「1」で、オフが「0」だ。
その点に関しては、人間の脳のシステムも変わらない。しかし、人間の脳は神経細胞の間をつなぐシナプスから電気の刺激を受け取り、その電気が一定以上溜（た）まると、次の神経細胞に電気信号を伝えるようになっている。
そして電気が流れて強くなったシナプスは、電気が流れやすくなるため、人間の脳は学習することによってシナプスの伝達効率が増強される。この仕組みを人工知能に導入したのが、現在のニューラルネットなのだ。
現在のニューラルネットは、脳の神経細胞に相当する多数の処理ユニット（プロセッサ）をネット上に接続し、相互に信号をやり取りさせながら、多数の処理ユニットを並列的に動かす。
その際、サンプルデータを繰り返し処理させると、ニューラルネットは自発的にシナプス係数を柔軟に変化させられるようになる。つまり、人間がプログラムという形で教えなくても、学習によって自分で望ましい処理方法を身につけていく。
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どうでもいい、じじぃの日記。
人間と人工知能に、「2045年問題」というのがある。
コンピュータのCPUの性能は「ムーアの法則」に従って伸び続け、2045年にはコンピュータの性能が人間の脳を超えると言われている。
人間の脳細胞には神経細胞（ニューロン）の外に、グリア細胞の2種類がある。グリア細胞がニューロンの活動に大きな役割を果たしている。
最近の研究では、グリア細胞の活動こそが意識（心）の状態を作り出す根源になっていることが分かってきた。
人間の脳にはまだまだ謎を秘めた細胞があるのである。
ムーアの法則と言っても、発熱など限界があるし、それは今までの経験則にすぎないのである。
ほんとかな。
