ニューラルネットワークが「猫」を理解するプロセスは、人間が言葉や概念を学び理解する過程に似ていると言われています。それは、我々が幼少期にペットの猫を見つめ、その特徴や行動を学んでいく過程を模倣しているかのようなものです。

最初のニューラルネットワークのレイヤーでは、「猫」という概念の基本的な情報が捉えられます。ここで、「猫」は独立したエンティティとして認識され、その周辺の文脈によって定義されます。

その次の段階では、この情報が次のレイヤーに送られます。ここで、「猫」が「動物である」、「ペットである」といったより複雑な概念を表すことがエンコードされます。これは、我々が「猫」の特性や行動を学ぶ過程を反映しています。

最終的なレイヤーでは、これらの複雑な特性が統合され、高度に抽象化された「猫」の特徴ベクトルが生成されます。この特徴ベクトルは、文脈によって猫の役割や意味を抽出し、その意味合いを反映します。この深い階層が無ければ、このような高度な抽象化は不可能であると言えるでしょう。

このように、深層学習モデルは階層的な学習プロセスを通じて、「猫」のような特定の概念を理解する道筋を築きます。そしてそれぞれのレイヤーで抽象化された知識を捉えることで、その概念が含む様々な意味を理解しようと試みるのです。