論文の概要: Isomorphic Functionalities between Ant Colony and Ensemble Learning: Part III -- Gradient Descent, Neural Plasticity, and the Emergence of Deep Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09677v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 00:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.619307
• Title: Isomorphic Functionalities between Ant Colony and Ensemble Learning: Part III -- Gradient Descent, Neural Plasticity, and the Emergence of Deep Intelligence
• Title（参考訳）: アントコロニーとアンサンブルラーニングの同型機能:その3. グラディエント・ディフレッシュ, ニューラル・プラスティック, 深部知能の創発
• Authors: Ernest Fokoué, Gregory Babbitt, Yuval Levental,
• Abstract要約: 我々は,深層ニューラルネットワークの基礎となる学習アルゴリズムが,アリコロニーの世代的学習力学に数学的に同型であることを証明した。 神経可塑性機構はコロニーレベルの適応において直接的に類似していることを示す。 この最終同型は、機械学習の3つの主要なパラダイム ― 並列アンサンブル、シーケンシャルアンサンブル、勾配に基づくディープラーニング ― が、社会昆虫の集団的知性において直接的に類似していることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Parts I and II of this series, we established isomorphisms between ant colony decision-making and two major families of ensemble learning: random forests (parallel, variance reduction) and boosting (sequential, bias reduction). Here we complete the trilogy by demonstrating that the fundamental learning algorithm underlying deep neural networks -- stochastic gradient descent -- is mathematically isomorphic to the generational learning dynamics of ant colonies. We prove that pheromone evolution across generations follows the same update equations as weight evolution during gradient descent, with evaporation rates corresponding to learning rates, colony fitness corresponding to negative loss, and recruitment waves corresponding to backpropagation passes. We further show that neural plasticity mechanisms -- long-term potentiation, long-term depression, synaptic pruning, and neurogenesis -- have direct analogs in colony-level adaptation: trail reinforcement, evaporation, abandonment, and new trail formation. Comprehensive simulations confirm that ant colonies trained on environmental tasks exhibit learning curves indistinguishable from neural networks trained on analogous problems. This final isomorphism reveals that all three major paradigms of machine learning -- parallel ensembles, sequential ensembles, and gradient-based deep learning -- have direct analogs in the collective intelligence of social insects, suggesting a unified theory of learning that transcends substrate. The ant colony, we conclude, is not merely analogous to learning algorithms; it is a living embodiment of the fundamental principles of learning itself.
• Abstract（参考訳）: 本シリーズの第I部と第II部では,アンサンブル学習におけるアリコロニー決定と,ランダム林(並列,分散縮小)とブースティング(逐次,バイアス低減)の2つの主要なファミリーの同型性を確立した。 ここでは、深層ニューラルネットワークの基礎となる基礎学習アルゴリズムである確率勾配勾配が、数学的にアリコロニーの世代学習ダイナミクスに同型であることを示すことで、三部作を完成させる。 フェロモンの進化は, 学習速度に応じた蒸発速度, 負の損失に対応するコロニー適合度, バックプロパゲーションパスに対応する採用波を用いて, 勾配降下時の重量変化と同じ更新式に従っていることを示す。 さらに, 神経可塑性機構(長期増強, 長期抑制, シナプス切断, 神経新生)が, コロニーレベルでの適応において直接的に類似していることが示唆された。 総合シミュレーションにより、環境タスクで訓練されたアリコロニーは、類似問題で訓練されたニューラルネットワークと区別できない学習曲線を示すことを確認した。 この最終同型は、機械学習の3つの主要なパラダイム(並列アンサンブル、シーケンシャルアンサンブル、勾配に基づくディープラーニング)が、社会昆虫の集合的知性に直接的な類似性を持ち、基質を超越する学習の統一理論を示唆していることを示している。 アリコロニーは、単に学習アルゴリズムに類似しているのではなく、学習そのものの基本原理の生きた具体化である。

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