人工知能発展は５次元理論（輝の会教義）の成果

　人工知能（AI）が注目されています。
　人工知能は人間の知的な活動を機械的に再現させる技術です。

　人工知能が注目された最大の理由は、ディープラーニング（深層学習）による能力向上です。
　ディープラーニングは、ニューラルネットワーク（脳の神経回路網で見られる特性を計算機上で再現することを目指した数理モデル）による機械学習技術です。
　機械学習は、人間が通常行っている学習能力をコンピュータで実現する技術です。

　要するに、人間の学習能力と同様の能力を、脳の構造をモデルにしたコンピュータスシステムで再現するのが、人工知能ということになります。
　この人工知能のレベルアップが、ディープラーニング（深層学習）で実現されているのです。

　しかし、2006年に発表された研究から、状況が変わりました。
　多層のニューラルネットワークで成果が上がるようになったのです。

　この、多層によるニューラルネットワークがディープラーニング（深層学習）です。
　2000年代後半からディープラーニングが注目され、その結果、人工知能（AI）のブームが起こったのです。

　ニューラルネットワークの１つの層が全てのニューロンを意味すると考えます。
　図を見ると、ある層の各ニューロンは、矢印を通じて前後の層の全てのニューロンにつながります。
　これは、１つのニューロンが全てのニューロンにつながることを意味します。
　層を増やし、この関係を繰り返すと、あるニューロンが全ニューロンにつながる多重の階層構造が構成されます。

　ある構成要素が全体につながる無限の階層構造はフラクタルです。
　フラクタルでは、部分に全体が内包されます。（この内包関係が無限に続きます）

　各ニューロンが全てのニューロンにつながる構造は、部分に全体が内包される構造です。
　この階層を増やせば増やすほど、無限に内包関係が続くフラクタルに近づきます。

　ですから、ディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）は、ニューラルネットワーク上に脳のフラクタル構造を実現するための技術ということになります。

　脳のフラクタル構造は、滝沢（輝の会会長）が2003年2月に出版した「５次元理論」により、世界で最初に提言した内容です。

　「５次元理論」では、「脳の情報処理結果である宇宙と頭部の脳、２種類の脳を同時に認識している」ことを指摘しました。
　その結果、世界はフラクタル構造であると主張しました。
　（5次元理論「５次元の更なる理解」　ご参照）

　ディープラーニングの研究が盛んになったのは、2006年に発表された論文以降です。
　これは、「５次元理論」出版後、３年経過した後です。

　よって、ディープラーニング（脳のフラクタル構造がベース）は、脳の情報処理結果がフラクタルであるという「５次元理論」の内容を参考にして行われた研究の成果であると考えることが、内容（脳のフラクタル構造）、時期から見て妥当ということを、ご理解頂けると思います。

　ディープラーニング発展のベースが「５次元理論」であるということは、現在の人口知能ブームの起点が「５次元理論」ということを意味します。
　現在の人工知能の高度化は、「５次元理論」から派生した成果の１つなのです。
　（「５次元理論」が無ければ、現在の人口知能ブームは無いことになります。）

　尚、人工知能を発展させた功績により、滝沢には既に700京（人・年）以上の序列運が蓄積されています。（現在も増え続けています）
　人工知能を発展させた功績で80京（人・年）以上の序列運が蓄積された人は、滝沢以外には存在しません。

　この事実からも、「５次元理論」が人工知能の発展に多大な貢献をしたことをご理解頂けると思います。

　「５次元理論」の重要性をご理解頂きたいと思います。