AI（人工知能）について調べていたり、勉強していたりすると「ニューラルネットワーク」という用語に出くわすことがありますよね。初めて「ニューラルネットワーク」と聞いたあなたは、もしかしたら少々わかりにくい用語だと感じたり、できることなら入門用の説明が欲しいかもしれません。このように、AI（人工知能）は最先端の技術なだけあって、聞きなれない用語がいろいろ登場し、中には難しい用語も存在します。
実はニューラルネットワークは見かける頻度が高い用語の中でも説明が難しいものの一つです。というのも詳しく説明するとニューロン、入力層、出力層などの難しそうな言葉が出てくるためです。いきなり理解しろ、すぐに理解しろといわれても無理・・・とひるんでしまい、中にはアレルギーがでてしまう人も。
でも、ニューラルネットワークってAI（人工知能）において大事な存在で、その理解はAI（人工知能）を知っていく中で避けては通れません。これなら、ニューラルネットワークという単語を知っておく必要がありますよね！
そこで今回は、AI（人工知能）初心者の人のためにニューラルネットワークについて解説します。まずは、ニューラルネットワークについて簡単に説明しましょう。
ニューラルネットワークって簡単にいうと？
f
ニューラルネットワークとは現代のAI（人工知能）を支える技術の一つであり、AI（人工知能)に入門したての人は、まずはこのことを忘れずに覚えておきましょう。この章では簡単にニューラルネットワークの入門の部分についてお伝えして、AI（人工知能）とニューラルネットワークのより詳しい関係については記事の後半で改めて解説します。
さて、ニューラルネットワークはあるものを真似して作られています。入門する人のためにわかりやすく一言でいえば、それは人間の脳です。人間の脳内にはニューロンと呼ばれる神経細胞の繋がりがあるのですが、その脳内の神経細胞の繋がりを模したものがニューラルネットワークと呼ばれます。
※さらに詳しく知りたい方はこちらの記事がおすすめです
とはいえ、えっ、突然出てきたニューロンって何？ってなりますよね。ニューラルネットワークの入門にいる人にとってはなじみがないでしょう。では、ニューロンとはなんであるのか、次の章で説明していきましょう。
ではニューロンってなに？
先ほども述べましたが、ニューロンとは神経細胞のことで、生物の神経系を構成している細胞のことです。ニューロンが存在することで、手や足を動かしたり、痛みを感じたり、人間の高度な知的活動を実現しています。特に人間の脳でおこなわれる知的活動がニューロンによって可能となっているということは、ニューラルネットワークの入門として大事ですよね。
この動きをわかりやすくたとえると、ニューロン間で伝達ゲームが行われているということです。ニューロンはあらゆる細胞の中でも、情報伝達に特化しており、入力された情報がニューロン内を電気で伝わり、さらにニューロンとニューロンの間（シナプス）で神経伝達物質と呼ばれるものによって、隣のニューロンに情報が伝わり、複雑な構造を可能としています。また隣のニューロンに伝えるとき、情報に修飾がなされることもあり、情報に変化が生じる場合もあります。
ニューラルネットワークの入門段階では、ニューロンについてはこれだけの知識を頭に入れておきましょう。続いて、ニューラルネットワークの構造について説明します。
ニューラルネットワークの構造
ニューラルネットワークの入門の人は、ニューラルネットワークは人間の脳のニューロンの構造（ネットワーク）を模していることを押さえておきましょう。でも、人間の脳の構造を模しているといってもどのようなことなのか、不明ですよね。この章ではニューラルネットワークの構造についてわかりやすく説明していきます。
AI（人工知能）におけるニューラルネットワークでは、数式的なモデルで生物のニューロンを表現した人工ニューロンと呼ばれるものが使われています。生物のニューロンと同じくひとつひとつの人工ニューロンは単純な構造をしているのですが、人工ニューロンを多数組み合わせていくことで、複雑な構造を作ることができるのです。つまり、個々のニューロンは単純でも人工ニューロンのように複雑な構造を作ることで、より複雑な処理が可能となり、さまざまなことができるようになります。
ニューラルネットワークの構造について、ニューラルネットワークの入門ならば、これを頭に入れておけば十分でしょう。さて、ニューラルネットワークでは実際にどのように学習をおこなっているのか、続けて解説していきます。
ニューラルネットワークでの学習
残念ながら、ニューラルネットワークを作成しただけでは入力に対して適切な出力はできません。そこで登場するのが、入出力間で重み付け（≒情報の修飾）をおこない、希望する出力ができるようにする作業が必要となり、その作業を学習といいます。少々難しい言い回しをしましたが、簡単にいえばコンピュータに与えた情報から目的の結果を得られるようにする作業が学習ですよね。
学習は大きく2つ分けて、教師あり学習と教師なし学習があります。教師あり学習とは、学習例とその学習例に対する目標となる出力を提示してやり、目標となる出力と実際の出力が一致するように繰り返し処理を行ない、人間が重み付けを調整する方法です。対して、教師なし学習では学習例だけ提示してやり、繰り返し学習をしてコンピュータが作成した目標に近づける方法です。
※教師あり学習を詳しく知りたい方はこちら
※教師なし学習を詳しく知りたい方はこちら
回帰やクラス分類など、ニューラルネットワークの学習について更に掘り下げることもできますが、ニューラルネットワーク入門者は、これらの説明を理解しておけばOKです。最後にAI（人工知能）とニューラルネットワークの関係性について説明します。
AI（人工知能）とニューラルネットワークの関係
これまでニューラルネットワークの説明をしてきましたが、じゃあニューラルネットワークとAI（人工知能）はどう関係があるのか、関係が気になりますよね。最初にニューラルネットワークはAI（人工知能）を支える技術であるといいましたが、より詳しく説明していきます。
ニューラルネットワークはディープラーニングと呼ばれる技術の基盤となっています。ディープラーニングとは機械学習（コンピュータの学習方法）の一種で、現代のAI（人工知能）を支える手法のひとつになります。AI（人工知能）で使われてきた従来の機械学習よりも精度が高く、もっとも注目を集めている技術の一つです。
つまり、ニューラルネットワークがなければディープラーニングは実現が困難であり、ディープラーニングがなければ現代のAI（人工知能）技術は存在せず、Pepperや自動運転車なども開発することが難しかったのです。そのため、現代のAI（人工知能）技術において、ニューラルネットワークは重要といえるでしょう。
さて、今回はAI（人工知能）初心者の人のために、ニューラルネットワークについて解説しました。
ニューラルネットワークは現代のAI（人工知能）において最重要な技術といっても過言ではありません。それは現代のAI（人工知能）を支えるディープラーニングの実現に必要だからで、より高度な処理を可能とします。
ニューラルネットワークは、人間の脳を模しており、生物におけるニューロンと同様に、AI（人工知能）には数式であらわした人工ニューロンが複数集まって構造を作っていました。入力や出力を担うニューロンの層もあれば、情報を修飾する層もあり、複雑な構造であることが見受けられます。
学習方法には教師なし学習と教師あり学習があり、それぞれ手法や応用例が異なりましたよね。得手不得手もありますが一般的に教師なし学習の方が高度な処理を行なえます。
今回はニューラルネットワークについて入門用に説明していきましたが、複雑な仕組みのため、場合によってはもっともっと深く勉強することがあるでしょう。ぜひ、もっともっとAI（人工知能）のことについて知って行きましょう！
