現代のAI技術、特に自動運転や顔認証などで活躍する画像認識技術の中心には「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」という技術があります。そのCNNの原型となり、今日のディープラーニング発展の礎を築いたのが、日本で生まれた「ネオコグニトロン」です。
この記事では、AIの歴史における重要なモデルであるネオコグニトロンについて、その誕生の背景から仕組み、そして現代技術への影響まで、初心者の方にも分かりやすく解説します。
ネオコグニトロンとは？
ネオコグニトロン（Neocognitron）は、1980年に日本の研究者である福島邦彦博士によって発表された、パターン認識能力を持つニューラルネットワークモデルです。 人間の脳が物を見分ける仕組み、特に「視覚野」の神経回路網をモデルにして設計されました。
その最大の特徴は、認識したい対象の位置がずれたり、形が少し変形したりしても、正しく認識できる頑健性を持っている点です。 この革新的なアイデアが、後の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に大きな影響を与え、その原型として知られています。
ネオコグニトロンの仕組み
ネオコグニトロンがなぜ位置ずれや変形に強いのか、その秘密は「階層構造」と、その中にある2種類の細胞の働きにあります。人間の視覚が、単純な線の傾きなどから、より複雑な形や物体全体を段階的に認識していくプロセスを模倣しています。
このモデルでは、「S細胞」と「C細胞」と呼ばれる仮想的な神経細胞が層をなして交互に配置されています。
| 細胞の種類 | 役割 | 特徴 |
|---|---|---|
| S細胞 (Simple Cell / 単純型細胞) | 特徴の抽出 | 入力画像から、線の傾きや端点といった局所的で単純な特徴を検出します。特定の特徴に強く反応しますが、その特徴の位置が少しでもずれると反応が鈍くなります。 |
| C細胞 (Complex Cell / 複雑型細胞) | 位置ずれの許容 | 前の層にある複数のS細胞からの出力を受け取ります。これにより、S細胞が検出した特徴のわずかな位置ずれを吸収し、パターンが多少動いても同じように反応することができます。 |
入力された画像は、まずS細胞層で単純な特徴が抽出され、次にC細胞層でその特徴の位置ずれが許容されます。この「特徴抽出 → 位置ずれ許容」のセットが階層的に繰り返されることで、最終的には入力画像全体が何であるかを、位置や変形に惑わされずに認識できるようになるのです。
ネオコグニトロンとCNNの関係
ネオコグニトロンの基本的な考え方は、現代の画像認識AIの主流であるCNNに色濃く受け継がれています。 CNNにおける主要な層である「畳み込み層」と「プーリング層」は、それぞれネオコグニトロンのS細胞とC細胞の機能に相当します。
| ネオコグニトロン | CNN (畳み込みニューラルネットワーク) | 主な機能 |
|---|---|---|
| S細胞層 | 畳み込み層 (Convolutional Layer) | 画像からエッジなどの特徴量を抽出する。 |
| C細胞層 | プーリング層 (Pooling Layer) | 特徴量の位置ずれを許容し、データを圧縮する。 |
ただし、大きな違いもあります。ネオコグニトロンの学習は主に「教師なし学習」で行われていましたが、現代のCNNでは「バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）」というアルゴリズムを用いた「教師あり学習」が主流です。 これにより、ネットワーク全体の重みを効率的に調整できるようになり、認識精度が飛躍的に向上しました。
まとめ
ネオコグニトロンは、1980年という早い時期に、人間の視覚メカニズムに着想を得て、位置ずれに強いパターン認識モデルを提唱した画期的な研究でした。 コンピュータの性能的な制約から当時はその能力を最大限に発揮できませんでしたが、その階層的に特徴を抽出するという考え方は、今日のAI、特にディープラーニングによる画像認識技術の根幹をなすものとなっています。
私たちが普段利用している顔認証や画像検索といった技術の源流に、このネオコグニトロンがあることを知ると、AIの進化の歴史をより深く理解できるのではないでしょうか。