従来の表計算ソフトウェアと最先端の人工知能が革新的に融合し、開発者たちは Microsoft Excel 上で完全に実装された包括的なAIモデルコレクションを作成しました。このユニークなアプローチは、複雑なニューラルネットワークが基本的な数学レベルでどのように理解できるかを実証しています。
スプレッドシートを通じてAIを具体化
このプロジェクトでは、 Softmax や LeakyReLU などの基本的な概念から、 Transformer や LSTM ネットワークなどの高度なアーキテクチャまで、幅広いAI実装を紹介しています。このアプローチが特に価値があるのは、AI概念をより理解しやすく、透明性のあるものにしている点です。あるコミュニティメンバーは次のように述べています：
「ニューラルネットワークの計算は、基本的に高校数学レベルです。アーキテクチャは高校数学の連鎖を支配する体系に過ぎません。そのため、基本的な構成要素をスプレッドシートで明確に表現することができるのです。」
基本的な実装：
- Softmax
- LeakyReLU
- Temperature
- Multi Layer Perceptron （MLP）
高度な実装：
- Transformer アーキテクチャ
- LSTM および Extended LSTM
- Residual Networks
- Self-Attention メカニズム
- Mamba
- AlphaFold
今後追加予定の機能：
- GAN
- VAE
- U-Net
- CLIP
教育的価値と機械的共感
Excel での実装は、単なる技術的な好奇心以上のものです。AIモデルの内部動作を理解するための貴重な教育ツールとなっています。計算がバックグラウンドで行われる従来のコード実装とは異なり、スプレッドシート実装では計算の空間的な配置を明示的に行う必要があります。この透明性により、開発者や学生は機械的共感、つまりこれらのシステムが数学的にどのように動作するかについての深い理解を得ることができます。
基本的なニューラルネットワークを超えて
このプロジェクトは、基本的なニューラルネットワークの概念だけでなく、 Mamba や AlphaFold のような最先端のモデルも含む野心的な範囲をカバーしています。今後は、 Generative Adversarial Networks（GANs）や CLIP などのさらに高度なアーキテクチャも追加される予定です。この包括的なアプローチは、最も洗練されたAIアーキテクチャでさえ、基本的なスプレッドシート操作を使用して理解可能なコンポーネントに分解できることを示しています。
このイニシアチブは、 Excel でのコンピュータビジョンの基礎や、 Minecraft で実現された完全に機能するコンピュータのシミュレーションなど、予想外のプラットフォームを使用して複雑なコンピューティング概念をアクセスしやすくする他の注目すべき取り組みに加わり、身近なツールを使用して高度な技術概念を解明する成長トレンドを示しています。