AI解剖教室 · Part 2 機械はどうやって学ぶのか
第16章 ニューロン1つ
Q. 新しくできたラーメン屋。当たりかどうか、AIはどうやって判断するのでしょう？
- 脳の神経細胞（ニューロン）は、あちこちから信号を受け取ってまとめます。まとめた信号が十分に強いと、次の細胞へ信号を送ります。
- これをまねした人工ニューロンで、ラーメン屋が当たりかどうかを判定してみます。A店は辛さ3段階、待ち2組、値段400円です。
- 入力ごとに重み（weight）をかけます。重みは、その情報がどれだけ大事かを決めるつまみです（第12章）。マイナスなら減点です。
- かけた値を全部足して、バイアス（bias）2を足します。バイアスは、情報が何もないときの基本点です。合計は3.5点。
- 4点以上なら当たり、と決めました。3.5点なので、このニューロンは「はずれ」と判定します。
- つまみを回すと判定が変わります。待ちの重みを1から1.5に上げると4.5点。これで当たりです。
- 1958年のパーセプトロンも、こんなニューロンでした（第3章）。GPT-3のつまみ1,750億個も、ほとんどがこういう重みです。
- かけて、足して、バイアスを足して判定する。これがニューロン1つです。でも、このニューロンには弱点があります。
この章のまとめ
- ニューロン：入力ごとに重みをかけて全部足し、バイアスを足す。
- 重み = 情報の重要度のつまみ（マイナスなら減点）、バイアス = 基本点。
- つまみを変えると判定が変わる。学習 = よいつまみを探すこと。