コネクショニズムとは

コネクショニズムとは、脳の神経細胞のように、たくさんの単純な素子をつないだ網で知能や認知を再現しようとする考え方のことです。今のニューラルネットワークや深層学習の土台にある発想で、記号とルールで知能を組み立てる記号AIと対をなす立場として知られます。

知識を「重み」に蓄える

記号AIが「ペンギンは鳥」といったルールを言葉で書き出すのに対し、コネクショニズムは違うやり方をとります。素子どうしのつながりの強さ(重み)を少しずつ調整することで、知識やパターンを網全体に分散して覚えさせるのです。どこか一か所に「答え」が書いてあるわけではなく、無数のつながり具合の中に知識がにじむイメージです。この発想が、画像や言葉のように言葉でルール化しにくいものを学ばせるのに向いていました。

記号AIとの長い競争

コネクショニズムと記号AIは、AIの歴史を通じて主役の座を争ってきました。判断の道すじが目に見える記号AIに対し、コネクショニズムは結果は出るが理由を言葉にしにくいという違いがあります。データと計算力が豊富になった2010年代以降、コネクショニズムの流れが大きく前に出ました。生成AIもこの系譜にあります。どちらが正しいというより、時代の条件によって優勢が移ってきた、と捉えると歴史の流れがつかめます。

コネクショニズムに関するよくある質問

記号AIとは何が違うのですか？

記号AIが「ペンギンは鳥」といったルールを言葉で書き出すのに対し、コネクショニズムは素子どうしのつながりの強さ（重み）を調整して、知識を網全体に分散して覚えさせます。判断の道すじが見える記号AIに対し、コネクショニズムは結果は出るが理由を言葉にしにくい、という違いがあります。

コネクショニズムと記号AI、どちらが正しいのですか？

どちらが正しいというより、時代の条件によって優勢が移ってきた、と捉えるのが正確です。データと計算力が豊富になった2010年代以降はコネクショニズムが大きく前に出て、生成AIもこの系譜にあります。

コネクショニズムはずっと主流だったのですか？

いいえ、二度の冬を越えてきました。1969年にニューラルネットワークの限界が指摘され一度下火になり、1986年に「誤差逆伝播法」と並列分散処理が広まって息を吹き返し、大量のデータと計算力がそろった近年に深層学習として花開きました。一度は時代遅れと見られた発想が、条件が整って返り咲いた形です。