人工知能（AI）がどう学習するか、それをわかりやすく表現するための一つのアナロジーを提供したいと思います。それは「料理」です。特に、私たちは「バックプロパゲーション」という名前のAIの学習手法を解説します。
まず、新しいレシピを試すことになったと想像してみてください。材料を集め、それぞれのステップを正確に行い、最後に料理を完成させます。これがAIの「順伝播」の部分に相当します。レシピ（各材料と手順）はAIの「パラメータ」（設定）を象徴しています。
料理が完成したら、試食の時間です。しかし、何かがちょっと違うかもしれません。味付けがちょっと濃いかもしれませんね。これがAIの「損失」の部分です。完璧な料理からどれだけ遠ざかっているか、その「差」が「損失」を表します。
料理が完璧でないと感じた場合、何が間違っていたのかを特定します。この場合、それは味付けが濃すぎたことかもしれません。これが「バックプロパゲーション」の部分です。問題が何であったかを特定し、それをどう改善できるかを考えることは、AIがエラーを「バックプロパゲート（後方に伝播）」して各パラメータが損失にどれだけ貢献したかを理解するプロセスと同じです。
そして、改善策（この場合は味付けを減らすこと）を試し、再度料理を作ります。次回はきっとより良い結果を得られるでしょう。これが「パラメータの更新」です。
私たちが自分の料理を作る過程で「問題を見つけて改善し、次回はもっと良くする」プロセスと同様に、AIも自分で学習し、より良い予測を行うためにはこの「バックプロパゲーション」というプロセスが必要なのです。次回料理を作るとき、AIの学習方法について思い出してみてください！