はじめに
現代の人工ニューラルネットワーク（ANN）は、人間の脳の神経細胞（ニューロン）のつながりを模倣して作られています。
その基本的な仕組みは、非常にシンプルな発想に基づいています。
それは、「電流」と「閾値（しきいち）」という2つの概念です。
つまり、あるニューロンが受け取る信号（＝電気的な刺激）が十分に強ければ、次のニューロンへとその信号が伝わっていく、という構造です。もう少し具体的に言うと、各ニューロンは「シナプス」という接続部を通して前のニューロンから信号を受け取ります。
そしてこの信号にはそれぞれ「重み」がかかっており、すべての入力信号を合計した結果が、あらかじめ設定されたある「閾値」を超えると、ニューロンは「発火」して次の層へと信号を送ります。
ニューラルネットワークでは、こういった各信号の重要性をコントロールする「重み」を、実際の値と出力値の誤差に基づいて修正していくことで、より最適なネットワークがつくられていきます。
このように、電気的なニューロンモデルが、ニューラルネットワークを用いたディープラーニング技術の基盤となっています。
また、身の回りの現象で、電流に関して言えば、たとえば家庭のスイッチを入れると、瞬時に部屋の電気がつきます。これは電気信号が非常に高速、光速に近い速度で伝わるからだといわれています。
しかし、ここで一つの疑問が浮かび上がってきます。
移動の遅い電子と光速で伝わる信号
一般に、電気スイッチを入れれば、瞬時に電力が届き、照明が点灯します。
これは「電気信号」が光速に近い速度で伝搬するためだと説明されることが多いです。
しかし一方で、電流そのもの――すなわち電子の移動速度は、1秒あたり数ミリメートル程度と非常に遅いことが知られています。
この差異は、しばしば「信号の伝搬」と「電荷の移動」の違いとして説明されます。
つまり、実際に高速で伝わっているのは電子そのものではなく、電場や磁場によるエネルギーの伝搬、すなわち電磁場の波動である、というわけです。
しかし、この説明だけでは、「なぜ情報（＝信号）が高速に伝わるのか」という問いに、本質的に答えきれているとは言えません。
脳の高速処理を担うのは磁気か
さらに言えば、
たとえば、1秒間に数ミリ程度しか進まない電子の動き（移動速度）だけでは、私たち人間の「瞬時の判断力」を説明するには不十分です。
そこで考えられるのが、脳の中での信号伝達が、電気だけでなく「磁気」の力によって行われているのではないか、ということです。
もし、電子という電荷の内部に何らかの磁気単極子（モノポール）のような要素が存在し、それがエネルギーや情報として先に空間を伝搬しているとすれば、電流より速い信号伝達の説明として、きわめて一貫性のある仮説となります。
◇メビウスの帯と空間のねじれ：次元、重力、そして磁気単極子の謎
磁場は物質を透過し、空間を高速で伝わる性質を持ちます。
もし脳がこの特性を利用しているとすれば、私たちの知覚や反応が高速である理由もうまく説明できるでしょう。
この説明はさらに、脳の神経伝達における、即時的な反応に注目することで、説得力を増します。
電子の移動速度の遅い電流だけでは、脳のような高速な情報処理を合理的に説明できないからです。
したがって、脳内の情報伝達には磁場的な結合や、非局所的なエネルギーの瞬時共有が存在すると考えるのが自然ではないでしょうか。
つまり、電荷の中に存在する“磁気単極子”が、信号として先に到達している可能性があります。
閾値を持たないGMDHは磁気的ニューロモデルと整合的
この視点から見ると、Group Method of Data Handling（GMDH）という手法が、非常に興味深く映ります。
なぜなら、GMDHには通常のニューラルネットワークに存在する「閾値」がありません。これは、磁場があらゆる物質を透過するという特性に対応しているようにも見えるのです。
◇ディープラーニングは本当に「学習」しているのか──GMDHに見る学びの本質。
電気のように閾値を設け、微弱な電流をノイズとして排除してしまうモデルではなく、磁気のように透過的なモデルが、人間の脳をより正確に模倣する鍵になるのではないでしょうか。
人工知能の次なるフェーズへ：電気的モデルの再検討
現在使われているディープラーニングのフレームワーク（CNN、RNN、Transformerなど）は、基本的に「電気的な信号の発火モデル」に基づいています。これらは、ニューロンがある閾値を超えると信号を出す、という仕組みを活性化関数などを使って階層的に表現している、いわば“層構造の仕組み（アーキテクチャ）”です。
一方で、もし実際の脳の神経系が、電気信号だけでなく、磁気信号による伝達も活用しているとしたら、GMDH（自己組織化モデル選択法）のようなアルゴリズムのほうが、より脳の動きに近い数学的なモデルだと言えるかもしれません。
これからの人工知能の進化を考えると、単なる電気的な発火モデルにとどまらず、磁気的なつながりや連続的・非閾値的な動きを取り入れた新しいモデルの設計が、次世代のニューロコンピューティング（脳型計算）への道を開く可能性があるのではないでしょうか。
結びに：磁気に着目したAIモデルの可能性
繰り返しになりますが、これまで人工知能の開発は、ニューラルネットワークをはじめとする「神経と電気の関係」を模倣する形で進められてきました。電気的な発火や閾値をモデル化することで、脳の情報処理を再現しようとしてきたのです。
しかし、もし脳の本質的な働きが「磁気的なつながり」にあるとすれば、私たちはこれまでとはまったく異なる次元のニューロコンピューティングの可能性を見落としているのかもしれません。
上に述べた、GMDHに代表されるような手法は、単なるアルゴリズムではなく、物理学的観点から脳の振る舞いを捉え直すための「磁気的な思考モデル」として再評価できる余地があります。
「電気」に代わって「磁気」に注目することで、これまでの人工ニューラルモデルでは捉えきれなかった、脳の深層的な情報処理原理に近づける可能性があるのです。
今こそ、電気信号を中心とした従来の枠組みから一歩踏み出し、「磁気的なニューラルネットワーク」という新たなパラダイムを探る時が来ているのです。
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