人間の脳の仕組みを模して情報処理を行うコンピュータシステム。学習機能を備え、実行結果を蓄積していきながら提起された問題の解を求めていく。人工知能の基盤技術として用いられ、翻訳、画像認識、音声認識といった従来のコンピュータシステムが苦手としていた情報処理の精度向上を目指して研究・開発が進められている。

基本原理

Neural netwrok（ニューラルネットワーク）とは、日本語で神経回路網と訳される。人間の脳は、100億規模の神経細胞で構成されている。この神経細胞をニューロンという。ニューロン同士は互いに作用し合い、大きなネットワーク、すなわちニューラルネットワークを形成している。そして、人間の思考活動は個々のニューロンで処理された情報を他のニューロンに伝達することを繰り返して答えや結論を導き出しているとされている。こうした人間の脳のしくみをモデル化して、コンピュータシステムとして実現したものがNeural Neworkである。
Neural Networkをコンピュータシステム化するには、ニューロン同士をつないで形成するネットワークをモデル化して、情報伝達のしくみを数式化する必要がある。モデル化の研究は精力的に進められていて、人間に近い思考的な情報処理や学習行動をコンピュータで実現するためのさまざまなモデルが考案されている。

応用例

Neural Networkは、従来のコンピュータシステムでは難しい情報処理をこなすのに有用とされている。たとえば、空間分解能の処理や、これまでの学習に基づいての推論を導き出すなどである。具体的には、画像認識、文字認識、音声認識といったパターン認識や、翻訳や文章解析といった言語処理などがある。実用化も進みつつあり、Googleが提供している機械翻訳システムにはニューラルネットワークが取り入れられ、翻訳精度の向上に寄与している。ニューラルネットワークの研究の進歩にともない、より高度なニューラルネットワークモデルも考案されている。実用化されれば人間の志向処理に近い情報処理ができるようになり、自動車事故の予測や、作曲、文章校正もコンピュータ上で実現できると期待されている。

　AI（人工知能）