人間の「才能」は、ニューラルネットワークのモデルの「初期設定」？【雑談①】
最近、生成AIや脳について考えていると、人間の才能もAIのニューラルネットワークの様なものなのかもしれないと感じることがあります。（もともと人間の脳を模倣しているので当然かもしれませんし、見当外れかもしれません。あくまで雑談としてお読みください。）
AIのニューラルネットワークでは、モデルのウェイトやパラメーター数、活性化関数などの初期設定を決め、データを学習させてウェイトを更新し、その予測精度を上げていきます。
初期設定がフィットしたものだと、学習のスピードや精度が高くなります。
予測精度が上がることは、人間でいう能力が上がることに対応しており、正しい英語が出力できたり、コードが書けたりするようになるわけです。
コンピューターの学習スピードや精度は、「モデルのウェイトやパラメーター数、関数などの初期値」と「学習データの質と量」によって決まります。
人間の才能も同様に、「生まれながらの才能」と「学習・努力」に左右されます。
そして、能力をAIのニューラルネットワークモデルになぞらえると、シナプスの繋がり方や信号伝播のパターンが高い精度の予測を行えるような状態になっていることを示すように思われます。
もちろん、学習・努力によってこの予測精度は上がっていきます。
他方で、シナプスの繋がり方や信号伝播のパターンが、生まれた時点でたまたまある分野の予測に適した初期配置になっている場合、「生まれながらの才能」となるのではないでしょうか（もちろん、才能には脳以外の要素も多分に含まれますが）。
学習の重要性もさることながら、自分のモデルの初期設定（=生来の脳の構造）に合った、優れた予測能力（=才能）を発揮できる分野を見つけることも重要でしょう。
また、学習を行う際も、 "I have a"の次には"pen"が入るだろう、このメロディではドの後にシが来る、という「脳内での予測精度をあげる」と捉えると、イメージがつながりやすいかもしれません。
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