神経回路とネオコグニトロンを歌で覚える！G検定対策AIソング

神経回路とネオコグニトロンを表す図と日本語タイトルが描かれた教育用イラスト AI
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はじめに

G検定では、人工知能の基礎を支える概念として、人間の神経回路やそれを模倣したモデルであるニューラルネットワークに関する問題が頻出します。
特に、「ニューロン」「シナプス」「可塑性」「ネオコグニトロン」といった専門用語は定義が難解で、選択肢で混乱しやすい分野です。
そこで今回は、これらの用語を音楽のリズムにのせて覚えるための教育ソングを、AIを活用して制作しました。

AIを活用した楽曲制作

歌詞は生成AI（ChatGPT）によって作成し、楽曲はAI作曲ツール「Suno AI」を用いて制作しました。
音楽スタイルはeducational uptempo technopop。
リズミカルな電子音とパーカッションにより、語彙と定義の定着を狙っています。

タイトル・歌詞の紹介

曲名

神経回路とネオコグニトロンのうた

歌詞

ヒトの神経回路はニューロンとシナプス　階層的に情報伝達
神経回路は細胞のしくみ　信号は連続 ネオコグニトロンはアルゴリズム
ニューロンは活動電位を発火する　シナプスはシグナルを増幅・減衰
可塑性は学習で強さが変わる　ニューロンはシナプス通じ他のニューロンへ
ネオコグニトロンは多層自己組織化モデル　視覚の階層構造ヒントに設計
S層は畳み込みで特徴抽出　C層はプーリングで不変性取得
ネオコグニトロン 競合学習　福島が提案 1980年
神経回路とネオコグニトロン　仕組み違うが階層構造は同じ
神経回路は連続信号　ネオコグニトロンは畳み込みフィルタ
ニューロン・シナプス 階層伝達　神経・ネオコグ 階層情報処理

楽曲の視聴

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歌詞の解説

ヒトの神経回路はニューロンとシナプス　階層的に情報伝達

神経回路は、ニューロン（神経細胞）同士がシナプスでつながり、情報を階層的に伝えるしくみです。
脳内のネットワーク構造は多層的で、各層で情報が変換されて処理されます。

神経回路は細胞のしくみ 信号は連続

神経回路はニューロンという細胞で構成されています。
電気信号（活動電位）は連続的に変化し、生体ではアナログ信号として扱われます。

ネオコグニトロンはアルゴリズム

ネオコグニトロンは、ヒトの視覚皮質構造を模倣した画像認識モデルです。
階層的に特徴を学習・抽出するアルゴリズムとして、ディープラーニングの前身となった存在です。

ニューロンは活動電位を発火する

膜電位が一定の閾値を超えると、ニューロンは活動電位（スパイク）を発火します。
これが情報の伝達単位となります。

シナプスはシグナルを増幅・減衰

シナプスでは、前のニューロンからの信号が化学物質を介して次のニューロンへ伝わり、信号が増幅または減衰します。
これはシナプスの強度（結合重み）によって変化します。

可塑性は学習で強さが変わる

シナプスは、学習によってその強度が変化する性質を持っています。これをシナプス可塑性と呼びます。
以下の「ヘブ則」で表されます。

\(

\Delta w = \eta \cdot x \cdot y

\)

ここで、Δw は重みの変化、η は学習率、x は入力、y は出力を意味します。

ネオコグニトロンは多層自己組織化モデル

ネオコグニトロンは、S層とC層を交互に積み重ねた構造を持ち、特徴を自動的に学習する教師なし学習モデルです。

S層は畳み込みで特徴抽出

S層では、画像に対してフィルタ（小さな重み行列）をスライドさせる「畳み込み演算」により特徴を抽出します。

\(

y(i,j) = \sum_{m,n} x(i+m, j+n) \cdot w(m,n)

\)

ここで、x(i,j) は入力画像、w(m,n) はフィルタの重みを表します。

C層はプーリングで不変性取得

C層では、プーリング（最大値や平均値の選択）により、画像の位置ズレなどに対する不変性を獲得します。
たとえば Max Pooling では、フィルタ領域内の最大値を出力とします。

ネオコグニトロン 競合学習

学習時には、最も反応の強いユニットのみを更新する競合学習（add-if-silent）が用いられます。
誤差逆伝播は使われていません。

福島が提案 1980年

ネオコグニトロンは1980年、福島博士により提案されました。
これは、現代のCNNの基礎概念に直結しています。

神経回路とネオコグニトロン　仕組み違うが階層構造は同じ

神経回路は生体のしくみで、ネオコグニトロンは人工的なアルゴリズムです。
仕組みは異なりますが、どちらも階層構造により情報を処理するという点では共通しています。

神経回路は連続信号　ネオコグニトロンは畳み込みフィルタ

神経回路は連続的なアナログ信号、ネオコグニトロンはデジタルな畳み込み演算で処理します。
この違いも試験で問われやすいポイントです。

楽曲に込めたメッセージ

この楽曲は、専門用語をただ暗記するのではなく、定義の構造や意味の関係性を体で覚えることを意図しています。
リズムと繰り返しによって脳の記憶システムに働きかけ、試験の選択肢を絞る判断力も鍛えられます。

まとめ

「神経回路とネオコグニトロンのうた」は、AIが生み出す新しい学習スタイルです。
人間の脳と機械学習モデルの違いや共通点を、リズムに乗せて覚えることで、G検定に必要な理解が自然と身につきます。
勉強に疲れたときこそ、この曲を聴いてリフレッシュしながら学んでみてください。

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