>>238
ディーブラーニング等のNN(ニューラルネットワーク)を使った理論は行き当たりばったりに試行錯誤しているわけではないよ。
訓練入力の回答を正解と判断するNNの回路を数学的理論によって最適化していて構築している。
正確には目的関数(訓練入力の回答と現状の回路を経由した回答郡の差分を求める関数で全部正解すれば0となる)を作り
その最小値を求めるような回路構成を偏微分によって正解に近づける方向に誘導する。

論理回路のようなANDとかXORみたいな回路もNNで作れる。
もちろん論理回路のことは人間様はしっかりわかっているから
機械学習を使わず、NNを直接弄って論理回路を作ってもいい。

結局NNはどんな回路にもできる。その回路を学習というブロセスを通すことで
現状の人間には思いつかないような構造で作れる汎用的なものがNNを使った機械学習なわけ。

もちろん人間の脳の仕組みが完全にわかるなら
０から自分の手でNNの回路を構成したって構わない。
そのほうが早いかもね。

でも機械学習の学習プロセスは人間の学習と凄く似ていて
人間の自我が出来る過程はNNの学習プロセスそのものなんじゃないかって思うんだよね。
だって遺伝子の情報量って言うほど多くないでしょ。サイズで言えば750MBくらい

自我を構成する情報量はどれくらいかはわからないけど、
このサイズなら多分外的な要因で自我は構築されているんじゃないかと思う。
つまり学習によって構築される。

中国あたりで実験してないかな。
赤ん坊を暗闇に閉じ込め、輸液だけで活かし続けるとどうなるか。
それでも自我って出来るだろうか。