人間の脳とDeep Neural Networks（DNN）の接続数の違いにはいくつか重要な理由があります。まず、人間の脳は特定のタスクに対応するために専門化された領域を持ち、それぞれのタスクを解決する際にごく一部のニューロン接続しか使用しません。これに対して、現在のDNNは過剰パラメータ化されており、推論時に多くのニューロン接続を使用します。
この違いが重要な理由は、効率性や柔軟性に関係しています。人間の脳が特定タスク用に最小限度でリソースを使うことで高い効率性を実現し、同時に他のタスクへリソースを移動させる柔軟性も持っています。一方でDNNでは過剰なパラメータ数や接続数が計算コストやメモリ使用量を増加させるだけでなく、モデル全体の管理や学習時間も増加させる可能性があります。
したがって、人間の脳からインスピレーションを得てDNN内でより少ない接続数でも同等以上または近い精度でタスク解決能力を保持することは非常に重要です。これによりネットワーク全体の効率向上や柔軟性確保が可能となります。