人間の脳内では何百億ものニューロンが繋がりあってシナプスを作り、またそれぞれのニューロン内には人類の

人間の脳内では何百億ものニューロンが繋がりあってシナプスを作り、またそれぞれのニューロン内には人類の培ってきた様々な遺伝情報が入った核があり、それらが外部刺激の起因となり電気的な分極が様々な方向に伝達された結果、様々な思考や意識が生まれるとするのであれば、
人間の脳自体が自然知能的なAI(人工知能)というか、最近のAIの元祖でして、

言うなれば今のAIはただ人間の脳を模したプラモデル模型ではないですか？

スケールは等身大ではないでしょうが…

No.2 回答者： ssawatake 回答日時： 2023/06/10 16:28

>>AIは学習量が増えるほど、入力から出力までに要する時間が長くなるのですか？

ですよ、コンピュータと言う機械を使ってるんですから、アクセス回数が100倍になればアクセス時間も100倍になる。

洗練された同じアルゴリズムの元で、蓄積されたインテリジェンスが多くなればなる程アクセス回数が増える。

どんなにアルゴリズムを洗練しても、同じアルゴリズムの元では同じ運命。

この回答へのお礼

人間の脳だと、ニューロンにつながった数多くのシナプスから伝わる電気信号の総量が閾値を超えると、次のシナプスへと情報が伝達されるといわれていますが、確か最近のAIもこの仕組みを真似ていませんでしたか？

数ある電気信号に重み付けをして次の情報伝達に繋げていくように設計されているので、元になるデータ量が増えても重み付けで選別された情報が次々に洗練されて繋がっていくので、情報伝達の速度としては人の脳とあまり変わらないような…

たぶん人の脳も同じで、いくらたくさん記憶しても(容量に上限はあっても)、すぐに必要な情報が出せるように各シナプスの伝達電位差の総量(重み付け)の方向性が決まっていくように思います。

お礼日時：2023/06/10 16:39

No.1 回答者： ssawatake 回答日時： 2023/06/10 16:15

違うよ。

AIはラーニングで得た情報量が多くなればなる程、答を引き出すまでの時間が多くなる。
アクセス回数が多くなるから当然。

人間の脳はこの逆。
つまり、方式や仕組みが全く違う事を物語ってる。

この回答へのお礼

AIは学習量が増えるほど、入力から出力までに要する時間が長くなるのですか？

技術者はそんなアルゴリズムしか作れていないのですか？

お礼日時：2023/06/10 16:19