最近のAIの定義

•ひと昔前の定義は、「推論」ができること

•今は、ニューラルネットNNの深層学習DeepLearningが主なAI方法

•教師データ（Ｘ,y）から特徴パターンＭを抽出するのが学習

∴説明変数Ｘの構成要素のイデアルや基化が重要になる

•圏論的にいうと、

•説明変数圏から分類集合圏への目的変数関手は集合になる

•これを拡張すると、

•関手の自然変換を条件にした層の構造化が必要である

•例えば、

•従来のＤＰでは、猫と犬のＭは無関係になっている

•しかし、我々は猫と犬の上位概念が動物やペットであることも期待したい

i.e.　関手の層の構造化がこれからのＡＩの定義でありたい