Q：
ビジネスAIにとって「コネクショニズム」とはどういう意味ですか？
A：人工知能の概念はさまざまな方法でビジネスに適用されており、人工知能の研究における大きな変化は、ビジネス向けのソフトウェア機能の進歩に非常に役立ちます。 コネクショニズムは、多くの人工知能研究が進行している新しい方向であり、人工知能ソリューションの機能を活用するために企業が使用するツールとリソースを劇的に変える可能性が高いものです。
コネクショニズムは、人間のニューロンおよび脳内のニューロンのグループに対応する小さな人工単位を作成することにより、人間の脳のモデリングを促進する人工知能の哲学です。 コネクショニズムの基本的な側面の1つは、結合されたネットワークで結び付けられた小さな個々のユニットを使用して、高レベルの行動システムと認知システムを構築できるという主張です。 そのことを念頭に置いて、人工ニューラルネットワーク（ANN）の台頭は、数学者ドナルドヘブと1940年代の彼の作品にちなんで名付けられた、コネクショニズムとヘブ理論を促進することに大きく貢献します。
コネクショニズムは、人工神経回路網が人工知能の進歩に重要な用途を持つことを示唆しています。 科学者はすでに詳細なANNモデルを自由に使用でき、人工ニューラルネットワークはさまざまな分野で機械学習を強化しています。 企業が人工知能を使用する場合、コネクショニズムは、支援技術が機能する根本的な方法を実際に変える可能性があります。
従来のエンタープライズビジネスインテリジェンスツールを見ると、それらの多くが確率的ツールを含むかなり伝統的な方法に基づいていることがわかります。 これらの1つはベイジアンロジックです。これは、因果関係と決定ツリーを利用し、このロジックに従ってビッグデータセットを操作して、意思決定支援結果を作成します（ビジネスでのベイジアンロジックの一般的な使用に関する記事を参照）。
おそらく、コネクショニズムがビジネスの人工知能に影響を与える最大の方法は、これらのベイジアン論理モデルと確率モデルの多くを人工ニューラルネットワークに基づいて機能するモデルに置き換えることです。 人工ニューラルネットワークは、個々にほとんど意味のない小さな断片の集まりです。 個々のユニットには多くのロジックが組み込まれていません。代わりに、ネットワークがこれらのユニットの出力を結び付けて、論理的な結果にします。 それを念頭に置いて、コネクショニズムに基づいて構築されたビジネス人工知能ツールは、過去に一般的に使用されてきたものと根本的に異なります（Quoraのこの有益なスレッドを参照）。 ロジックを介して計算結果を達成するのではなく、人工ニューラルネットワークを介して複雑な機械学習アルゴリズムを実行し、結果を調べることで、これらの結果を達成します。
一部の専門家は、コネクショニズムの台頭は、論理的人工知能に関する現代の研究の限界に大きく関係していると主張しています。 言い換えれば、研究者は従来のAIの多くの可能性を最大限に活用していたため、コネクショニズムと人工ニューラルネットワークは前進し、これらの技術の仕組みを「拡張」し、「考え」続ける手段を提供しました。人間の脳と生物学的思考プロセスの完全なシミュレーションに非常に近いため、これらのイノベーションはあらゆる種類のビジネス人工知能にとって非常に重要になります。たとえば、ビジネスが営業部隊の自動化や顧客関係管理またはサプライチェーンまたは施設管理ツールはすべて、これらの非常に異なるモデルに基づいています。
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