A critique of pure learning and what artificial neural networks can learn from animal brains｜Nat Commun（2019）

人工神経回路(Artificial Neural Network; ANN)は優れた教師あり学習(Supervised Learning)アルゴリズムで進化してきたが、膨大なラベル付きデータが必要という欠点がある。

対照的に、動物（人間を含む）はわずかな経験で素早く学習できるため、従来は主に教師なし学習(Unspervised Learning)に頼っていると考えられてきた。

著者らは、多くの動物行動は学習ではなく、ゲノム(Genome)にコードされた生得的な脳配線によるものだと主張する。

この配線は、ゲノム情報に圧縮され「ゲノムボトルネック」を通じて伝達される必要がある。

ゲノムボトルネックの考え方は、高速学習が可能な新しいANN設計のヒントになる可能性がある。