本記事では、機械学習と神経科学における最適化手法について包括的に検討しています。特に、勾配降下法に基づく手法が主流である一方、計算効率の良さを求める場面ではゼロ次最適化（ZO手法）が注目されています。これは、関数評価とランダム性に依存し、計算コストが軽いため、高次元の問題にも対処可能です。最近の研究では、現代のZO手法が勾配を効果的に近似し、ニューラルネットワークモデルにおいて勾配法と同等の性能を発揮することが示されています。また、ZO手法の根底にあるランダムな探索とフィードバックによる適応の原則は、生物の学習メカニズムと密接に関連しており、脳がどのように学ぶかを数学的に説明する視点を提供します。最終的には、自然知能の理解を深め、ノイズを計算資源として活用することで、エネルギー効率の良いAIシステムの設計に役立つ可能性を示しています。