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10 関係: 人工知能、ノイマン型、パターン認識、ニューラルネットワーク、コンピュータ、神経細胞、DNAコンピュータ、脳、量子コンピュータ、機械学習。
人工知能
250px 人工知能（じんこうちのう、artificial intelligence、AI）とは、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」を指す。.
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ノイマン型
ノイマン型（-がた、von Neumann architecture）は、コンピュータの基本的な構成法のひとつである。今日では基本的なコンピュータ・アーキテクチャのひとつとされるが、そもそもコンピュータの要件とされることもあり、このあたりの定義は循環的である。 プログラム内蔵方式のディジタルコンピュータで、CPU（中心となるプロセッサ、今日では一つの部品としてまとめて考えることが多いが、オリジナルの報告書では制御装置と演算装置に分けている）とアドレス付けされた記憶装置とそれらをつなぐバスを要素に構成され、命令（プログラム）とデータを区別せず記憶装置に記憶する。 プログラムカウンタを構成要素に含め、またより抽象的なモデルにおける命令スケジューラの実装とみることがある。また、今日では、演算などの命令の実行は演算装置を含む実行ユニットで行われる、というように考えられることもある。 オリジナルの報告書では、入出力について特別に扱っているが、今日の視点からではメモリマップドI/Oを考えれば特に必要ない。また、バスは、報告書では明示的に数え上げてはいないが（言及はある）、今日ではフォン・ノイマン・ボトルネックのように明確に認識される存在である。 ノイマン型の名は、最初にこれを広めたEDVACに関する報告書 w:First Draft of a Report on the EDVAC（1945）の著者がジョン・フォン・ノイマン（ひとり）になっていることに由来する。誰がなんのためにそうしたかについては諸説ある。このアイディア、特にプログラム内蔵方式のアイディアは、ジョン・モークリーとジョン・エッカートによるENIACのプロジェクト中の検討にその芽があった。ノイマンは（理論的な、とされる）助言役として加わり、執筆者はノイマンであった。誰にどのような功績があったかは諸説ある。 この方式について、以後のコンピュータ研究開発に大きな影響を与えた1946年夏のムーアスクールで講義したのは、ノイマンではなくモークリーとエッカートであったし、ノイマン型という用語は不当だとして、使わない者もいる。一方で、EDSACの設計・建造者であるモーリス・ウィルクスは、ENIACが軍事機密の下にあった時に、ノイマンの草稿がその保護に入らず、多くの人がノイマンを発明者だとみなしたことは不公平な結果だったとし、ノイマンの参加以前に本質的な先進があった、としながらも、数値データと命令を同じ記憶装置の中に置くのは不自然である、とか、そのために必要な遅延記憶装置は信頼性に欠ける、といった、新規技術への疑念に対し、物理学者として、また数学者（計算理論）として、ノイマンが計算機の潜在能力を見抜き、信望と影響力を行使したことは重要だった、とも述べている。.
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パターン認識
パターン認識（パターンにんしき、Pattern recognition）は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。.
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ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（神経回路網、neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、神経科学の知見の改定などにより次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。.
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コンピュータ
ンピュータ（Computer）とは、自動計算機、とくに計算開始後は人手を介さずに計算終了まで動作する電子式汎用計算機。実際の対象は文字の置き換えなど数値計算に限らず、情報処理やコンピューティングと呼ばれる幅広い分野で応用される。現代ではプログラム内蔵方式のディジタルコンピュータを指す場合が多く、特にパーソナルコンピュータやメインフレーム、スーパーコンピュータなどを含めた汎用的なシステムを指すことが多いが、ディジタルコンピュータは特定の機能を実現するために機械や装置等に組み込まれる組み込みシステムとしても広く用いられる。電卓・機械式計算機・アナログ計算機については各項を参照。.
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神経細胞
経細胞（しんけいさいぼう、ニューロン、neuron）は、神経系を構成する細胞で、その機能は情報処理と情報伝達に特化しており、動物に特有である。なお、日本においては「神経細胞」という言葉でニューロン（neuron）ではなく神経細胞体（soma）を指す慣習があるが、本稿では「神経細胞」の語を、一つの細胞の全体を指して「ニューロン」と同義的に用いる。.
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DNAコンピュータ
DNAコンピュータ（ディーエヌエーコンピュータ）とは、デオキシリボ核酸 (DNA) の4種類の塩基を演算素子にして計算をするコンピュータ。非ノイマン型方式。.
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脳
脳（のう、brain、Gehirn、encephalon、ἐγκέφαλος, enkephalos）は、動物の頭部にある、神経系の中枢。狭義には脊椎動物のものを指すが、より広義には無脊椎動物の頭部神経節をも含む。脊髄とともに中枢神経系をなし、感情・思考・生命維持その他神経活動の中心的、指導的な役割を担う。 人間の脳は、大脳、間脳、脳幹（中脳、橋、延髄）、小脳の4種類の領域に分類される。 この内、脳幹は、中脳、後脳、延髄に3種類の領域に分類される。 つまり、人間の脳は、大脳、間脳、中脳、後脳、小脳、延髄の6種類の領域に分類される。.
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量子コンピュータ
量子コンピュータ （りょうしコンピュータ、英語：quantum computer） は、量子力学的な重ね合わせを用いて並列性を実現するとされるコンピュータ。従来のコンピュータの論理ゲートに代えて、「量子ゲート」を用いて量子計算を行う原理のものについて研究がさかんであるが、他の方式についても研究・開発は行われている。 いわゆる電子式など従来の一般的なコンピュータ（以下「古典コンピュータ」）の素子は、情報について、「0か1」などなんらかの2値をあらわすいずれかの状態しか持ち得ない「ビット」で扱う。量子コンピュータは「量子ビット」 (qubit; quantum bit、キュービット) により、重ね合わせ状態によって情報を扱う。 n量子ビットがあれば、2^nの状態を同時に計算できる。もし、数千qubitのハードウェアが実現した場合、この量子ビットを複数利用して、量子コンピュータは古典コンピュータでは実現し得ない規模の並列コンピューティングが実現する。2^以下）で数千年かかっても解けないような計算でも、例えば数十秒といった短い時間でこなすことができる、とされている。--> 量子コンピュータの能力については、計算理論上の議論と、実際に実現されつつある現実の機械についての議論がある。#計算能力の節を参照。.
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機械学習
機械学習（きかいがくしゅう、machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.
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