このシミュレーションについて
様々なニューロンをつなぎ合わせてテストしてみることができるシミュレーションです。
論理回路に着目して、「AND」、「OR」、「NOT」の3種類のニューロンを作ってみました。
実際、人間の連合ニューロンはこれよりはるかに複雑に接続されていますが、このシミュレーションでは大幅に簡素化し、理解しやすいレベルで実装しました。
神経細胞体をクリックすると、ニューロンを移動したり軸索の方向を変えることができるドラッグポイントが表示されます。この点をドラッグしてニューロンを相互にリンクできます。
- AND ニューロン (AND回路)
- すべての入力がtrueの場合、trueを出力します。
- OR ニューロン (OR回路)
- 少なくとも1つの入力のみがtrueの場合、trueを出力します。
- NOT ニューロン (NOT回路)
- trueとfalseを反転して出力します。
神経系
神経系（Nervous system）は、動物が自分を取り巻く環境から刺激を受け入れ、反応を起こすことに関連する系統です。神経系は神経細胞であるニューロンで構成されています。
一般に、ニューロンは神経細胞体（soma）、枝突起（dendrite）、軸索（axon）で構成されています。神経細胞体には核と細胞質があり、さまざまな生命活動が起こります。枝突起は他のニューロンや感覚器官から伝達された刺激を受け入れ、軸索は他のニューロンや臓器などに刺激を伝達します。
ニューロンは、機能に応じて感覚ニューロン、連合ニューロン、運動ニューロンに分けられます。感覚ニューロンは感覚神経を形成し、連合ニューロンは中枢神経系を構成し、運動ニューロンは運動神経を構成します。
感覚ニューロンは、感覚器官によって受け入れられた刺激を連合ニューロンに伝え、連合ニューロンは刺激を感じ、判断し、運動ニューロンに信号を送る。運動ニューロンは、連合ニューロンから送られた信号を反応器官に伝達します。このようにニューロンを介して刺激が伝達され、適切な反応が起こたります。
神経系と人工ニューラルネットワークの類似性
人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューロンの構造と機能に触発されて作られています。 2つの間に興味深い類似点がありますが、同時に重要な違いもあります。
| 生物学的ニューロン | 人工ニューラルネットワーク | |
|---|---|---|
| 信号の入力 | 枝突起を介して他のニューロンから信号を受信 | 入力ノードからデータを受け入れる |
| 信号の処理 | 細胞体から受信した信号を統合して処理 | 重みを掛けて合計することで処理 |
| 信号の出力可否 | 一定しきい値を超えると、軸索を介したシグナル伝達 | アクティベーション関数による出力の決定 |
| 信号の伝達 | 軸索を介して次のニューロンに信号を送る | 出力値を次の層のノードに渡す |
| 学習 | 経験がニューロンの接続と信号の処理方法に変化を与える | 重みが学習によって調整される |
人工ニューラルネットワークは数学モデルで、単純化された構造に基づいて機能します。実際の脳の仕組みとは違いますが、その原理を模倣して有用な機能を果たします。
それでも、人間の神経系は人工ニューラルネットワークと比較してはるかに複雑で動的なシステムです。何千もの入力を同時に処理し、時間とともに反応が変化し、化学的要素も作用します。