Language
Country/Area
No result found
1957 年のミステリー マシン: ローゼンブラットが最初のパーセプトロンを作った方法
1957 年、画期的な発明である「パーセプトロン」と呼ばれる機械によって、人工知能の歴史は書き換えられました。コーネル航空研究所のフランク・ローゼンブラット氏が設計したこの機械は、脳内のニューロンの働きをシミュレートし、将来のニューラルネットワーク技術の基礎を築きます。その基本的な概念は、単純な線形分類アルゴリズムを使用してバイナリ分類問題を解決することであり、その独自の構造は広範な研究と論争を引き起こしました。
パーセプトロンは、実際のハードウェア実装の助けを借りて、画像認識を実行し、人間の視覚処理を模倣できる人工ニューロン モデルです。
パーセプトロンの起源と歴史
ニューロンの概念は、1943 年にウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツによって、神経系の論理的動作を研究した論文の中で初めて提案されました。ローゼンブラットは 1957 年にこの概念をさらに発展させ、ハードウェア マシンとして実現しました。これが後に「Mark I パーセプトロン」となりました。
Mark I パーセプトロンの設計と機能
Mark I パーセプトロンは、マシンのセンサーとして機能し、画像データをキャプチャする 400 個の光電セルで構成される「S ユニット」から始まる 3 レベルの構造で構成されています。次に、情報の処理を担当する 512 個の「関連ユニット」があり、最後に結果を生成するために 8 個の「反応ユニット」が使用されます。このデザインはローゼンブラット氏のビジョンを完全に反映しています。彼は、このマシンがランダムな接続を通じて人間の視覚の情報処理プロセスをシミュレートできることを期待しています。
ローゼンブラット氏は、ランダム化された設計によりパーセプトロンの意図バイアスが排除され、機械が人間の視覚システムの働きに近づくことを強調しています。
直面した課題と論争
パーセプトロンは設計と実際の応用の両方でかなりの関心を集めましたが、その実用性と訓練可能性はすぐに疑問視されました。 1969 年までに、マービン・ミンスキーとシーモア・パパートは著書『パーセプトロン』の中で、単層のパーセプトロンでは XOR 関数などの特定の種類のパターンを学習できないことを示しました。この発見により、ニューラル ネットワーク研究への熱意は急速に冷め、資金と研究への関心は大幅に低下しました。パーセプトロンの復活
1980 年代に多層パーセプトロンが導入され、バックプロパゲーション アルゴリズムが開発されたことで、ニューラル ネットワークは再び研究者の注目を集めるようになりました。多層パーセプトロンは、単層パーセプトロンの限界を克服するだけでなく、より複雑なモデルの探索も開始します。しかし、それはすべて、ローゼンブラット氏による人工ニューロンと機械学習の初期の探求に端を発しています。
ローゼンブラットのセンサーは科学技術の発展の一環であるだけでなく、人工知能や機械学習について深く考えるための扉を開きます。
最後に
フランク・ローゼンブラットは 1971 年に突然亡くなりましたが、彼の革新的な情熱はその後の数十年間も輝き続けました。今日に至るまで、パーセプトロンの概念は現代の人工知能に大きな影響を与えています。テクノロジーが進歩するにつれ、知能の定義に挑戦するような同様の革新的な進歩が再び起こるのでしょうか?
