2021年12月20日 第13回
講義で聞いていると，普通に思いつきそうであると感じられるものにも，
たくさんの時間と創意工夫が込められていると思いました．
来年度からの研究で，どこまで「課題解決」に取り組めるかが楽しみです．
楽しんでください！
合成による解析のお話は，今後の研究などでも大事な考え方だと思うので，よく理解しておこうと思います．
アニメーションによるTSPの解の探索が，視覚的に非常にわかりやすかったです．
理解してくれて良かったと思います．
動画で都市問題を解いていく様子を見たことで，
ニューロンモデルがカオス応答を再現することの重要性を知ることができた．
重要ですね．カオス的な力学系の応用になっています．
カオスな振る舞いによって局所解を抜け出す様は，まさに人間が「試行錯誤」する様子だった．
人間と機械（人工知能）の一番の差は常に決まったアルゴリズムに従うのではなく柔軟に思考できる点だと考えていたが，
カオスによって（表面上）自由な探索ができるのであればこの差もどんどん埋まっていくのではないだろうか．
柔軟な思考というのはとても大切だと思います．それをどう実現するか．大切ですね．
ここまでの講義で様々なニューロンモデルが登場して，
それぞれ特色のある考え方や違う式が適応されていたので混ざらないように復習しなおしたいと思います．
復習して分からない時は質問してください．
面倒な式でも，一部の変数を定数とすることで比較的簡単な式に変換することができるという発想に関心した．
理論の結論部分だけを紹介されることが多いが，
実際にはその理論を作るために数々の試行錯誤を繰り返しているということが理解できた．
試行錯誤で色々なものが実現されているのだと思います．