Computational Neuroscienceとその応用
1 ： ◆....oKB6 ：
について、議論しませう。
できれば（その中でも）実現可能な手法・技術についても語りたいところ。
できれば（その中でも）実現可能な手法・技術についても語りたいところ。
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2 ：1 ◆TTTDNHEE ：01/12/23 03:08
やば、使おうと思ってたトリップ間違えた。このスレではこっちで。
3 ：非決定性名無しさん：01/12/23 04:25
川人光男のフィードバック誤差学習ってどうよ？
4 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/23 13:43
5 ：非決定性名無しさん：01/12/23 13:51
SVMのSMO
6 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/23 15:37
ここの板の人って、脳の計算理論そのものについてはどう思ってるのかな。
特にD.Marr以降の流れについて。
特にD.Marr以降の流れについて。
7 ：非決定性名無しさん：01/12/23 23:52
age
8 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/24 13:03
全然反応ないね。
10 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/24 13:28
11 ：つーか：01/12/24 14:38
タイトルに問題があると思う
【計算神経科学講座]】とか、【コンピューテーショナル・ニューロサイエンス】とかにすれば
これなんだろうとかのぞきに来る人が増えて、
素朴な疑問も出てきて、どんな分野で使えるの？
とか話題が発展していく可能性が増えるのでは？
実務の人でも3文字略語とかでスレ立てする人が居るけど、
人を惹きつけるタイトルを考えなきゃいかんだろ
【計算神経科学講座]】とか、【コンピューテーショナル・ニューロサイエンス】とかにすれば
これなんだろうとかのぞきに来る人が増えて、
素朴な疑問も出てきて、どんな分野で使えるの？
とか話題が発展していく可能性が増えるのでは？
実務の人でも3文字略語とかでスレ立てする人が居るけど、
人を惹きつけるタイトルを考えなきゃいかんだろ
12 ：つーか：01/12/24 14:43
ｸﾞｸﾞｰﾙで引っ張ってきたけど、このくらいのことを1で書かなきゃだめよ
http://www.hip.atr.co.jp/departments/renkei-naist/
研究の具体例
・コミュニケーションの研究
・ヒューマノイドロボットの研究
・メタ学習と情動コミュニケーションの研究
http://www.hip.atr.co.jp/departments/renkei-naist/
研究の具体例
・コミュニケーションの研究
・ヒューマノイドロボットの研究
・メタ学習と情動コミュニケーションの研究
んー、タイトルに関しては、読む人の個人差があると思われ。
俺は>>11にあるようなタイトルより今のタイトルの方がなんかググッときたよｗ
中身は全然分からなかったけどねｗ
まあ、でも>>12には同意。
研究の具体例とか見たら結構面白そうじゃん。
本論にあまり関係ないのでsageで。
俺は>>11にあるようなタイトルより今のタイトルの方がなんかググッときたよｗ
中身は全然分からなかったけどねｗ
まあ、でも>>12には同意。
研究の具体例とか見たら結構面白そうじゃん。
本論にあまり関係ないのでsageで。
14 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 00:24
>>12
ATRの、しかも川人光男センセイね。ERATOでしょ。
ここではそれをさらに超える話をしたいんだよねー。なのに、叩き台がそんな
出来合いのものを引っ張ってきたのではダメでしょ。川人センセイのような。
ATRの、しかも川人光男センセイね。ERATOでしょ。
ここではそれをさらに超える話をしたいんだよねー。なのに、叩き台がそんな
出来合いのものを引っ張ってきたのではダメでしょ。川人センセイのような。
15 ：非決定性名無しさん：01/12/25 00:35
数理関係のスレがスレ立てすぎで立てれないんです
16 ：非決定性名無しさん：01/12/25 02:01
17 ：非決定性名無しさん：01/12/25 02:13
いわれるんですよ
なんでだろ
なんでだろ
それ以前に、君達の知識は貧弱過ぎる。
もう少し学付けてからスレッドたてな！
もう少し学付けてからスレッドたてな！
>>18
出張はすっこんでろよ
出張はすっこんでろよ
20 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 03:32
そういえば、Binding problemが存在することから、
計算論的神経科学では機能をモジュール化した時にこれらの間に
神経線維結合があると仮定して理論を構築することは嫌われるん
だけど、実際にいくつかの神経機能をモジュール化して計算機に
実装しようと思った時に、アーキテクチャの中にそいつらを統合する
ようなモジュールを別に作って勝手にBinding problemを解決したら
やっぱりガチガチの計算論屋からは文句言われるのかな？
「実用」「応用」って意味ではそれでもいい気もするんだけど。
計算論的神経科学では機能をモジュール化した時にこれらの間に
神経線維結合があると仮定して理論を構築することは嫌われるん
だけど、実際にいくつかの神経機能をモジュール化して計算機に
実装しようと思った時に、アーキテクチャの中にそいつらを統合する
ようなモジュールを別に作って勝手にBinding problemを解決したら
やっぱりガチガチの計算論屋からは文句言われるのかな？
「実用」「応用」って意味ではそれでもいい気もするんだけど。
わけのわかんない言い回しになってるな。
計算機に実装するのにアーキテクチャが関係してどーする。（藁
制御構造の中に、とでもしておくか。いまいちシステムのイメージが
まだ固まってないからうまく表現できんわー。
計算機に実装するのにアーキテクチャが関係してどーする。（藁
制御構造の中に、とでもしておくか。いまいちシステムのイメージが
まだ固まってないからうまく表現できんわー。
>>20
Binding problemの解説きぼん。
> Binding problemが存在することから、
> 計算論的神経科学では機能をモジュール化した時にこれらの間に
> 神経線維結合があると仮定して理論を構築することは嫌われる
このへんも説明きぼん。
> やっぱりガチガチの計算論屋からは文句言われるのかな？
と思った理由もきぼん。
・・・ってほとんど全部だな(涙
Binding problemの解説きぼん。
> Binding problemが存在することから、
> 計算論的神経科学では機能をモジュール化した時にこれらの間に
> 神経線維結合があると仮定して理論を構築することは嫌われる
このへんも説明きぼん。
> やっぱりガチガチの計算論屋からは文句言われるのかな？
と思った理由もきぼん。
・・・ってほとんど全部だな(涙
23 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 03:59
>>22
Binding problemってのは、
脳神経系の機能がモジュール化して分散しているために生じる問題。
知覚情報の処理が分散した各モジュールで行われた後、それぞれから
得られた解析結果がなぜ一つの「感覚」として得られるのか、
が神経科学の立場からは説明できないということ。
例えば、黒塗りのベンツが目の前を走り去っていくとしたら、
人間は形状（ベンツのボディ）、色（黒）、運動（○○km/hで走る）
というように個別に特徴を分離して対応するモジュールで処理する。
なのに、なぜ人間にはちゃんと走っていく黒塗りのベンツが
認識できるのか。という問題だね。
神経科学の立場からは、神経線維結合が神経細胞の数に比べて
非常に少ない確率でしか生じないことを踏まえて、各々のモジュール
がお互いに連絡しているということはありえない、とされている。
また、全てのモジュールの出力を1点に集中して処理する中枢が
あればいいと考えたところで、そんな部位が脳のどこにもない。だから、問題になる。そこで、特徴の統合(Binding)に関する
問題(Problem)ということで、Binding problemというのです。
そして、その解決を計算論的神経科学屋さんは一生懸命、日夜
頑張っているのです。
書き足りないことがあったらまた書くわ。
Binding problemってのは、
脳神経系の機能がモジュール化して分散しているために生じる問題。
知覚情報の処理が分散した各モジュールで行われた後、それぞれから
得られた解析結果がなぜ一つの「感覚」として得られるのか、
が神経科学の立場からは説明できないということ。
例えば、黒塗りのベンツが目の前を走り去っていくとしたら、
人間は形状（ベンツのボディ）、色（黒）、運動（○○km/hで走る）
というように個別に特徴を分離して対応するモジュールで処理する。
なのに、なぜ人間にはちゃんと走っていく黒塗りのベンツが
認識できるのか。という問題だね。
神経科学の立場からは、神経線維結合が神経細胞の数に比べて
非常に少ない確率でしか生じないことを踏まえて、各々のモジュール
がお互いに連絡しているということはありえない、とされている。
また、全てのモジュールの出力を1点に集中して処理する中枢が
あればいいと考えたところで、そんな部位が脳のどこにもない。だから、問題になる。そこで、特徴の統合(Binding)に関する
問題(Problem)ということで、Binding problemというのです。
そして、その解決を計算論的神経科学屋さんは一生懸命、日夜
頑張っているのです。
書き足りないことがあったらまた書くわ。
改行が変だな。あと、俺はガチガチの計算論屋さんではないので（藁
それから、計算論屋さんが>>20で書いたようなことを嫌うのは、
結局作った「脳型」計算機が脳そのものを反映しないことになるから。
計算論屋さんはあくまでも脳そのものを再現したいんだよね。
システム屋はそこまでこだわらないんだけど。
それから、計算論屋さんが>>20で書いたようなことを嫌うのは、
結局作った「脳型」計算機が脳そのものを反映しないことになるから。
計算論屋さんはあくまでも脳そのものを再現したいんだよね。
システム屋はそこまでこだわらないんだけど。
>>23
わかりやすい解説さんきゅーです。
あと、ｸﾞｸﾞｰﾙで引っかけたココ↓斜め読みした。最初のほうだけ。
http://www.math.arizona.edu/~rado/bp4_new/bp4.html
ちゅーか、ネットワークも張らずに中枢も置かずに処理でけんのかいな。
ちゅーか、そもそも人間の脳みそって何をもってして「認識」されてると
みなすの？
上の論文に、「segmentation, binding, associationの3ステップから
recognitionが構成されてると考えている者もいる」とあるけど、そもそも
bindingって本当にされているのかなぁ、と素人ながら思ってしまったんだ
けど。各モジュールが勝手に動いて各々勝手にどこかに作用して、得られた
作用の全体からassociateしてるだったりとか、そういう事はないのかね。
# どこまで脳の仕組みが解明されてるかｻﾊﾟｰﾘ知らないので勝手に言ってま
すが
統合モジュールは、実装上必要だったら作らなきゃいけないと思いますが
(藁 考えているモデルの遡上にないんだったら、あくまで外部インタフェ
ースとして作るとか。
・・・まぁ、素人ながら勝手に書いてみました。寝ます。
わかりやすい解説さんきゅーです。
あと、ｸﾞｸﾞｰﾙで引っかけたココ↓斜め読みした。最初のほうだけ。
http://www.math.arizona.edu/~rado/bp4_new/bp4.html
ちゅーか、ネットワークも張らずに中枢も置かずに処理でけんのかいな。
ちゅーか、そもそも人間の脳みそって何をもってして「認識」されてると
みなすの？
上の論文に、「segmentation, binding, associationの3ステップから
recognitionが構成されてると考えている者もいる」とあるけど、そもそも
bindingって本当にされているのかなぁ、と素人ながら思ってしまったんだ
けど。各モジュールが勝手に動いて各々勝手にどこかに作用して、得られた
作用の全体からassociateしてるだったりとか、そういう事はないのかね。
# どこまで脳の仕組みが解明されてるかｻﾊﾟｰﾘ知らないので勝手に言ってま
すが
統合モジュールは、実装上必要だったら作らなきゃいけないと思いますが
(藁 考えているモデルの遡上にないんだったら、あくまで外部インタフェ
ースとして作るとか。
・・・まぁ、素人ながら勝手に書いてみました。寝ます。
まだ殆ど解明出来ていないものをモデルにして一体何を議論しようと言うのか不明なり。
まあ、単なる雑談なんだろうけどね。
まあ、単なる雑談なんだろうけどね。
27 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 04:47
>>25
すごいねー、調べてきたんだ。
脳が何をもってして「認識」してるかなんてのは、わかんないよ（藁
わかれば苦労しないって。でも、モジュール化してるのはある程度は
確からしいんだわ。
黒塗りのベンツの例でいえば、形状は後頭葉のV2・V3野、
色は後頭葉のV4野、運動は後頭〜側頭葉寄りのMT野が、それぞれ
検出すると活動することがわかってる。全てが同時に存在する
ような映像を見せると、やっぱり全部の脳部位が活動する。
これはサルの脳に電極突っ込んだって、人間の脳をfMRIとかで
観察しても同じ。
まぁ、これが本当にbindされてるのかどうかは、
俺らにもよくわかんないんだけどね（藁
すごいねー、調べてきたんだ。
脳が何をもってして「認識」してるかなんてのは、わかんないよ（藁
わかれば苦労しないって。でも、モジュール化してるのはある程度は
確からしいんだわ。
黒塗りのベンツの例でいえば、形状は後頭葉のV2・V3野、
色は後頭葉のV4野、運動は後頭〜側頭葉寄りのMT野が、それぞれ
検出すると活動することがわかってる。全てが同時に存在する
ような映像を見せると、やっぱり全部の脳部位が活動する。
これはサルの脳に電極突っ込んだって、人間の脳をfMRIとかで
観察しても同じ。
まぁ、これが本当にbindされてるのかどうかは、
俺らにもよくわかんないんだけどね（藁
28 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 04:50
寝る前にこいつを貼り付けておこう。
>>12のリンクよりこっちのが研究内容については詳しい。
http://www.jst.go.jp/erato/project/kgd_P/kgd_P-j.html
>>12のリンクよりこっちのが研究内容については詳しい。
http://www.jst.go.jp/erato/project/kgd_P/kgd_P-j.html
30 ：非決定性名無しさん：01/12/25 06:10
ちなみにこんなところもある
http://jbbs.shitaraba.com/study/18/d93.html
http://jbbs.shitaraba.com/study/18/d93.html
31 ：非決定性名無しさん：01/12/25 15:41
age
32 ：非決定性名無しさん：01/12/25 18:51
Binding problem。
なんか"時間"に突破口がありそうな気が・・・
同時に発生した処理内容は同じ事象を対象と
したものと見なすとか？
それとも、記憶が分散配置されているため、
そもそも統合なんぞする必要がないのかも
しれませんぜ、旦那。
なんか"時間"に突破口がありそうな気が・・・
同時に発生した処理内容は同じ事象を対象と
したものと見なすとか？
それとも、記憶が分散配置されているため、
そもそも統合なんぞする必要がないのかも
しれませんぜ、旦那。
33 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 19:07
>>32
前半の方はいわゆる「神経細胞の同期発火」理論で知られてるねー。
でも、それも結局大脳生理学的には色々な矛盾点を抱え込んでしまう
というわけで、否定はされてないけど羽振りはよくないみたい。
後半の方はそもそも神経内科なんかで扱う脳損傷症例で、
そんなに分散してないことがわかってるからちょっといけてないねー。
まー、Binding problemはこの際無視して、
もっと実用のためにどうしたらいいか考えることにしちまおう。
重要なのはコンピュータビジョンではできないのに、なぜか人間では
できてしまうような知覚情報処理の再現なのだ。
前半の方はいわゆる「神経細胞の同期発火」理論で知られてるねー。
でも、それも結局大脳生理学的には色々な矛盾点を抱え込んでしまう
というわけで、否定はされてないけど羽振りはよくないみたい。
後半の方はそもそも神経内科なんかで扱う脳損傷症例で、
そんなに分散してないことがわかってるからちょっといけてないねー。
まー、Binding problemはこの際無視して、
もっと実用のためにどうしたらいいか考えることにしちまおう。
重要なのはコンピュータビジョンではできないのに、なぜか人間では
できてしまうような知覚情報処理の再現なのだ。
34 ： ：01/12/25 19:55
つーか、それぞれ勝手に動いているだけだと思うんだけど。
35 ： ：01/12/25 20:09
モジュール化云々より
フラクタル圧縮技術のような（ちょっと違うなぁ）
コラム構造に関連した
形質抽象の仕組みが知りたい。
鱈子唇の人の顔を見たとき鱈子唇のような形に反応するコラムへどうやって
何が伝達されるのか？
>>27のままでは大まかすぎる。
また、有限のコラムの数からするとほぼ無限という組合わせになる
映像をどうやって分解処理しているのか？
そういえば、実画像をキャプチャーするとプリミティブ図形に
抽象してくれるソフトがあったけど、あれはどうやってるの？
フラクタル圧縮技術のような（ちょっと違うなぁ）
コラム構造に関連した
形質抽象の仕組みが知りたい。
鱈子唇の人の顔を見たとき鱈子唇のような形に反応するコラムへどうやって
何が伝達されるのか？
>>27のままでは大まかすぎる。
また、有限のコラムの数からするとほぼ無限という組合わせになる
映像をどうやって分解処理しているのか？
そういえば、実画像をキャプチャーするとプリミティブ図形に
抽象してくれるソフトがあったけど、あれはどうやってるの？
36 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 20:26
>>35
コラムごとに全部分散処理しているかっていうと、
それもまだよくわかんないんだよねー。心理学では鱈子唇を見た時に
「楕円形×2」として処理していると主張する人もいるし（タイプ）、
単に鱈子唇として処理している（トークン）という人もいるし。
その辺は最新のFunctional Neuroimagingに任せるしかないかも。
また、ほぼ無限という組み合わせ＝計算量の爆発を生み出すわけで、
当然ながらこれも大きな問題になる。そーんなすごい容量をさばける
領野が脳のどこにもないというのが、壁になってる。
でも、認知科学の分野では脳の構造を反映しているかどうかは
別として、心理実験の結果をそのまま再現するような計算機シミュレーション
を作り出すことには成功してるねぇ。この辺が鍵になるかも。
最後にあるソフトの件はよくわかんないやー。
パターン認識はまだ勉強し始めなので。
コラムごとに全部分散処理しているかっていうと、
それもまだよくわかんないんだよねー。心理学では鱈子唇を見た時に
「楕円形×2」として処理していると主張する人もいるし（タイプ）、
単に鱈子唇として処理している（トークン）という人もいるし。
その辺は最新のFunctional Neuroimagingに任せるしかないかも。
また、ほぼ無限という組み合わせ＝計算量の爆発を生み出すわけで、
当然ながらこれも大きな問題になる。そーんなすごい容量をさばける
領野が脳のどこにもないというのが、壁になってる。
でも、認知科学の分野では脳の構造を反映しているかどうかは
別として、心理実験の結果をそのまま再現するような計算機シミュレーション
を作り出すことには成功してるねぇ。この辺が鍵になるかも。
最後にあるソフトの件はよくわかんないやー。
パターン認識はまだ勉強し始めなので。
37 ：ななし：01/12/25 20:52
>>36
計算量の爆発は、誰かが時間がキーとなるなんていってたけど、
時間というかディレイやパルスの間隔を利用しているんじゃないの？
とりあえず時間は無限に細切れにできるから（そのはずだよね？）
でもそんなに正確なパルスだしてたか？
量子／量子力学より最低解像度がきめられたりして：）
それが脳の限界の一つなのかな。
計算量の爆発は、誰かが時間がキーとなるなんていってたけど、
時間というかディレイやパルスの間隔を利用しているんじゃないの？
とりあえず時間は無限に細切れにできるから（そのはずだよね？）
でもそんなに正確なパルスだしてたか？
量子／量子力学より最低解像度がきめられたりして：）
それが脳の限界の一つなのかな。
38 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 21:07
>>37
まさしくそれが同期発火の理論。
スパイク発火間隔の時間的構造に情報が含有されていると考える
人も結構いるねー。その辺はまだまだ生理学的な研究が進んでない
から、どこまで信じていいかはわからないねー。
何だかBinding problem持ち出したら話が止まらなくなったから、
できればここいらはおいといて脳に特有のパターン認識とかを語れる
といいかなー。どなもんでしょ＞来訪者各位
まさしくそれが同期発火の理論。
スパイク発火間隔の時間的構造に情報が含有されていると考える
人も結構いるねー。その辺はまだまだ生理学的な研究が進んでない
から、どこまで信じていいかはわからないねー。
何だかBinding problem持ち出したら話が止まらなくなったから、
できればここいらはおいといて脳に特有のパターン認識とかを語れる
といいかなー。どなもんでしょ＞来訪者各位
39 ：ななし：01/12/25 21:37
特有というと？
40 ：非決定性名無しさん：01/12/25 22:47
ってか、全てを処理すると考えてる時点で終わってると思われ。
41 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/25 23:34
>>39
例えば、人ごみの中から自分の恋人の顔だけを識別するとか。
簡単なようで、そんな簡単でもない。
>>40
全てを処理するとは一言もいってないねー。
ガチガチの唯脳論に凝ってる人はそう言うかもしれないけど。
とりあえずここでの議論は知覚情報処理に限定。
心とか意識の問題は放置の方向で。
例えば、人ごみの中から自分の恋人の顔だけを識別するとか。
簡単なようで、そんな簡単でもない。
>>40
全てを処理するとは一言もいってないねー。
ガチガチの唯脳論に凝ってる人はそう言うかもしれないけど。
とりあえずここでの議論は知覚情報処理に限定。
心とか意識の問題は放置の方向で。
42 ：非決定性名無しさん：01/12/26 00:44
…「皇帝の新しい心」、読もうとして力尽きた私は逝ってよしでしょうか。
43 ：非決定性名無しさん：01/12/26 00:48
>>41
イギリスのとある町で「犯罪者識別システム」
を導入した町があるそうですよ。
町中に無数のカメラがあり、前科者の顔を撮影し、
誰がどこにいたか記録するシステムです。
どうやって認識しているかは存じ上げませんが。
イギリスのとある町で「犯罪者識別システム」
を導入した町があるそうですよ。
町中に無数のカメラがあり、前科者の顔を撮影し、
誰がどこにいたか記録するシステムです。
どうやって認識しているかは存じ上げませんが。
44 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/26 00:53
>>43
「記録」はしているんだろうけど、即時に「認識」しているとは思えないなー。
最後は人がやってるような気がする。
ここで言ってる「認識」「識別」は、まさしくコンピュータビジョンに
直結させたカメラを人ごみの中に向けた場合に、自分の知り合いだけ
にパッと視線が向くような代物ね。
「記録」はしているんだろうけど、即時に「認識」しているとは思えないなー。
最後は人がやってるような気がする。
ここで言ってる「認識」「識別」は、まさしくコンピュータビジョンに
直結させたカメラを人ごみの中に向けた場合に、自分の知り合いだけ
にパッと視線が向くような代物ね。
45 ：非決定性名無しさん：01/12/26 01:06
>>41
> 全てを処理するとは一言もいってないねー。
> ガチガチの唯脳論に凝ってる人はそう言うかもしれないけど。
> とりあえずここでの議論は知覚情報処理に限定。
> 心とか意識の問題は放置の方向で。
であるならば、取得情報の四捨選択方法に尽きるのではなかろうか？
四捨選択を有意義でかつ柔軟性の富むものにするかが最大のポイントになる。
> 全てを処理するとは一言もいってないねー。
> ガチガチの唯脳論に凝ってる人はそう言うかもしれないけど。
> とりあえずここでの議論は知覚情報処理に限定。
> 心とか意識の問題は放置の方向で。
であるならば、取得情報の四捨選択方法に尽きるのではなかろうか？
四捨選択を有意義でかつ柔軟性の富むものにするかが最大のポイントになる。
46 ：非決定性名無しさん：01/12/26 01:13
>>44
認識を意識可能と同義とするのならば、人の認識は曖昧検索＆学習効果で代用可能と思われる。
つまり、意識し曖昧検索を繰り返すことにより学習効果が生まれ認識不能であった知覚情報を知りえることになる。
更に、学習効果は忘却効果も併せ持ち理論付けられた情報は半不偏記憶にマルチ索引付きで保存される。
認識を意識可能と同義とするのならば、人の認識は曖昧検索＆学習効果で代用可能と思われる。
つまり、意識し曖昧検索を繰り返すことにより学習効果が生まれ認識不能であった知覚情報を知りえることになる。
更に、学習効果は忘却効果も併せ持ち理論付けられた情報は半不偏記憶にマルチ索引付きで保存される。
47 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/26 01:23
いい意見がいぱーい出てきたねー。
>>45
そうだね。人間は同じ情報でもある時には「取る」し、ある時には
あっさり「捨てる」。なのに、捨てた情報でも実はちゃんととってある
場合が多い（心理実験からある程度わかってること）。
これをパターン認識や、ビジョンメモリーと関連付けるのはOKかも。
>>46
「意識する」を何か別の語に代えるといいかなー。
いずれにしても曖昧検索を使うことと、学習効果を併用することは
かなり有用だと思う。基本的に低い基本性能しかなくても、
脳を参考にしたアルゴリズムで性能以上のパフォーマンスを発揮
させてみよう、というのが狙いね。
>>45
そうだね。人間は同じ情報でもある時には「取る」し、ある時には
あっさり「捨てる」。なのに、捨てた情報でも実はちゃんととってある
場合が多い（心理実験からある程度わかってること）。
これをパターン認識や、ビジョンメモリーと関連付けるのはOKかも。
>>46
「意識する」を何か別の語に代えるといいかなー。
いずれにしても曖昧検索を使うことと、学習効果を併用することは
かなり有用だと思う。基本的に低い基本性能しかなくても、
脳を参考にしたアルゴリズムで性能以上のパフォーマンスを発揮
させてみよう、というのが狙いね。
こういう分野では選択的注意とかいう言葉はつかわないの？
50 ：非決定性名無しさん：01/12/26 05:36
>>48
なにそれ？
なにそれ？
51 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/26 12:32
>>50
実験心理学（認知心理学）で研究されてる、知覚情報処理の中でも
一番重要なもののひとつね。簡単に言えば、「注意を引く」っていう
現象が人間の知覚情報処理を促進しているってこと。
街中ですれ違っていく綺麗なねーちゃんに気を取られてると、
目の前に迫っている電柱に気付かずにぶつかるっていうのも立派な
「注意」が引き起こす現象なんだよー。
実験心理学（認知心理学）で研究されてる、知覚情報処理の中でも
一番重要なもののひとつね。簡単に言えば、「注意を引く」っていう
現象が人間の知覚情報処理を促進しているってこと。
街中ですれ違っていく綺麗なねーちゃんに気を取られてると、
目の前に迫っている電柱に気付かずにぶつかるっていうのも立派な
「注意」が引き起こす現象なんだよー。
52 ： ：01/12/26 15:11
>>51
映像の真ん中しか集中的に処理しているのとはちがうのん？＜選択的注意
映像の真ん中しか集中的に処理しているのとはちがうのん？＜選択的注意
53 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/26 16:32
54 ：非決定性名無しさん：01/12/26 16:50
選択的注意には盲点があって、意識集中がある一定の大きさを超えると
働か無くなる。(考え事をしてての事故など)
この辺は、そのまま応用すると欠陥品に結びつくことになるのだけど
そうかと言って応用しなくても性能に影響が出ないのかも不明なんだわさ。
どちらにせよ、まだまだ発展途上で研究不足なのよ。
働か無くなる。(考え事をしてての事故など)
この辺は、そのまま応用すると欠陥品に結びつくことになるのだけど
そうかと言って応用しなくても性能に影響が出ないのかも不明なんだわさ。
どちらにせよ、まだまだ発展途上で研究不足なのよ。
55 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/26 16:55
>>54
「スポットライトモデル」よりも「多解像度モデル」だね。
そして、こいつを応用すれば人間の利点もついてくるけど、欠点も
同時についてくる。この辺が面白くもあり、問題でもある。
まー、発展途上で研究不足だからこそ面白いと思うんだよねー。
こいつの研究の過程でもっと有効な制御則とかパターン認識技術が
産み出せるかもしれないんだし。
「スポットライトモデル」よりも「多解像度モデル」だね。
そして、こいつを応用すれば人間の利点もついてくるけど、欠点も
同時についてくる。この辺が面白くもあり、問題でもある。
まー、発展途上で研究不足だからこそ面白いと思うんだよねー。
こいつの研究の過程でもっと有効な制御則とかパターン認識技術が
産み出せるかもしれないんだし。
56 ：非決定性名無しさん：01/12/26 17:16
57 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/27 00:53
>>56
俺なんかはもう基礎研究の殻にこもってるのに嫌気が差してきたから、
そろそろ応用分野に飛び出したいってのがあるんだよー。
上の方にも書いたけど、はっきり言って基礎研究だと脳は果てがないからねー。
ちなみに「多解像度モデル」は計算機シミュレーションもあって、
そのアルゴリズムもシミュレーション結果も公開されてるよ。
俺なんかはもう基礎研究の殻にこもってるのに嫌気が差してきたから、
そろそろ応用分野に飛び出したいってのがあるんだよー。
上の方にも書いたけど、はっきり言って基礎研究だと脳は果てがないからねー。
ちなみに「多解像度モデル」は計算機シミュレーションもあって、
そのアルゴリズムもシミュレーション結果も公開されてるよ。
いやぁ、一応私は認知心理をかじってるもんで、こう言う分野と
用いる用語は違うものなのかなぁ・・・と思いまして。
別に心理屋でもないし認知科学をやってるわけではないです。
あえていうなら認知工学・・・かな？
どうにせよ素人なんでROMらせて頂きます。
用いる用語は違うものなのかなぁ・・・と思いまして。
別に心理屋でもないし認知科学をやってるわけではないです。
あえていうなら認知工学・・・かな？
どうにせよ素人なんでROMらせて頂きます。
59 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/27 01:22
>>58
むしろそーゆー人の意見が聞きたいんよ、俺はー。
ゴリゴリ基礎研究やってる人って応用とかてんで頭にないもん。
応用なんて言い出したら「(ﾟДﾟ)ﾊｧ? 生理学的基礎も満たしてない
アーキテクチャ作って何か意味あるの？頭大丈夫？」だって（藁
むしろそーゆー人の意見が聞きたいんよ、俺はー。
ゴリゴリ基礎研究やってる人って応用とかてんで頭にないもん。
応用なんて言い出したら「(ﾟДﾟ)ﾊｧ? 生理学的基礎も満たしてない
アーキテクチャ作って何か意味あるの？頭大丈夫？」だって（藁
>>59
うーん、認知工学といっても、
コンピュータに実装してロボットみたいなのを作るようなイメージではなくて
ヒューマンインタフェースなんすよね。ユーザの人間特性にあわせて、モノをどう作ったらｲｲかという感じ。
モノ〔道具〕の有用性を人間特性から評価するのに認知心理とかの知見を用いる、という感じです。
つーわけで、あまり厳密に人間の認知とかはやっとりません。被験者を用いて実験したりはしますけどね。
だから、このｽﾚで議論されてるような内容も全然知らんのです（〜モデルとか）。
うーん、認知工学といっても、
コンピュータに実装してロボットみたいなのを作るようなイメージではなくて
ヒューマンインタフェースなんすよね。ユーザの人間特性にあわせて、モノをどう作ったらｲｲかという感じ。
モノ〔道具〕の有用性を人間特性から評価するのに認知心理とかの知見を用いる、という感じです。
つーわけで、あまり厳密に人間の認知とかはやっとりません。被験者を用いて実験したりはしますけどね。
だから、このｽﾚで議論されてるような内容も全然知らんのです（〜モデルとか）。
61 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/27 01:49
62 ：非決定性名無しさん：01/12/27 01:54
応用分野では基礎研究で得たデータや論理を組み合わせて如何に有用なものを具現化出来るかが大事なんです。
ですから、基礎研究が重複せず関連性の考えられる他分野間の交流や会話は願ったりなんですよ。
因みに私はＳＥなので、顧客からの要望が適切であるかの調査と具現化する為の手法の選択及び開発の為の材料探しが
お仕事なんです。
ですから、このスレッドの会話に興味を持っています。
そこで、応用分野からの視点で大事なのは特徴の把握と適用条件の選定にあると言えます。
先の例で行くと欠陥部分を如何に実用レベルまで補正し且つ特徴を失わずに付加価値を残すか？
に尽きると思いますよ。
勿論、基礎研究が進めばそれだけ実用性は高まるし上記のような小手先の対策は考えなくてもいいのでしょうけどね。
まあ、現段階で実用化が可能か如何かを判断するのはそれなりなんです。
ですから、基礎研究が重複せず関連性の考えられる他分野間の交流や会話は願ったりなんですよ。
因みに私はＳＥなので、顧客からの要望が適切であるかの調査と具現化する為の手法の選択及び開発の為の材料探しが
お仕事なんです。
ですから、このスレッドの会話に興味を持っています。
そこで、応用分野からの視点で大事なのは特徴の把握と適用条件の選定にあると言えます。
先の例で行くと欠陥部分を如何に実用レベルまで補正し且つ特徴を失わずに付加価値を残すか？
に尽きると思いますよ。
勿論、基礎研究が進めばそれだけ実用性は高まるし上記のような小手先の対策は考えなくてもいいのでしょうけどね。
まあ、現段階で実用化が可能か如何かを判断するのはそれなりなんです。
63 ： ：01/12/27 02:04
で、例の抽象化ソフトはなんていうの？
>>61
感性工学・・・そうですね。それに近いですね。
ただ、扱う対象と目的が多少違うかな。
原子力発電所とか航空管制とかヒューマンエラー（事故）が起きたら致命的なところで
どうやったら、必要な情報を適切に提示できるかなんてことを考えたりもします。
こう言う場面では、人間の「注意」というのはわりと重要なファクタなんですね。
まぁ、他にもいろいろやりますが。
感性工学・・・そうですね。それに近いですね。
ただ、扱う対象と目的が多少違うかな。
原子力発電所とか航空管制とかヒューマンエラー（事故）が起きたら致命的なところで
どうやったら、必要な情報を適切に提示できるかなんてことを考えたりもします。
こう言う場面では、人間の「注意」というのはわりと重要なファクタなんですね。
まぁ、他にもいろいろやりますが。
65 ：非決定性名無しさん：01/12/27 02:09
66 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/27 02:19
>>62
うーむ、どうなんだろ。
基礎と応用の間ぐらいにいる身としては、そこそこ実用化の芽は
ありそうに見えるんだけど、現実問題として「人間並みの短所」が
生じるのは間違いないと思うんだよねー。その辺は微妙。
>>63
知らんよ、俺（藁
>>64-65
微妙に話題がずれてるねー。
当然だけど、人間の場合疲労がたまると注意効果が弱くなるね。
イコール集中力の低下でもあるんだけど、実験やると一発でわかる。
うーむ、どうなんだろ。
基礎と応用の間ぐらいにいる身としては、そこそこ実用化の芽は
ありそうに見えるんだけど、現実問題として「人間並みの短所」が
生じるのは間違いないと思うんだよねー。その辺は微妙。
>>63
知らんよ、俺（藁
>>64-65
微妙に話題がずれてるねー。
当然だけど、人間の場合疲労がたまると注意効果が弱くなるね。
イコール集中力の低下でもあるんだけど、実験やると一発でわかる。
>>65
作業特性・作業環境・組織管理・作業標準・・・考えることは沢山あります。それらを総合して考える、というのが正しいでしょうか。
まぁ現場にいっているわけではないので断言はできませんが、交代制にはなっていると思います。
ただ、こういったシステムについて「集中が（長時間）持続される」ようにというのは難しいと思います。
原子力発電所などはシステムの時定数が非常に大きく、操作から反応がおき始めるまで時間がかかります。
その為に、余計な誤った判断や操作をしてしまい間違いを起こすということがあります。
異常が起きたいう時にそれを正しく把握し、判断を誤らないようにシステムを作るということが重要になるのだと思います。
ｽﾚの趣旨とかなりずれてるので、これにて。
作業特性・作業環境・組織管理・作業標準・・・考えることは沢山あります。それらを総合して考える、というのが正しいでしょうか。
まぁ現場にいっているわけではないので断言はできませんが、交代制にはなっていると思います。
ただ、こういったシステムについて「集中が（長時間）持続される」ようにというのは難しいと思います。
原子力発電所などはシステムの時定数が非常に大きく、操作から反応がおき始めるまで時間がかかります。
その為に、余計な誤った判断や操作をしてしまい間違いを起こすということがあります。
異常が起きたいう時にそれを正しく把握し、判断を誤らないようにシステムを作るということが重要になるのだと思います。
ｽﾚの趣旨とかなりずれてるので、これにて。
俺、明日から海外逃亡で、１月中旬まで帰ってこないんだけど、
それまで生き伸びていてくれ。頼む。
69 ：非決定性名無しさん：01/12/27 10:42
age
70 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/27 23:00
>>68
このスレについて言ってるんかな？
このスレについて言ってるんかな？
71 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/28 01:24
さて、本題に戻すかー。
言ってみれば、川人光男プロジェクトでとられたアプローチ手法を、
さらにより良い形でComputational Neuroscience（計算論的神経科学）の
技術的応用に生かせないかな、っていうのがテーマということで。
http://www.jst.go.jp/erato/project/kgd_P/kgd_P-j.html
言ってみれば、川人光男プロジェクトでとられたアプローチ手法を、
さらにより良い形でComputational Neuroscience（計算論的神経科学）の
技術的応用に生かせないかな、っていうのがテーマということで。
http://www.jst.go.jp/erato/project/kgd_P/kgd_P-j.html
72 ：非決定性名無しさん：01/12/28 07:02
田中の
〜ならここ
とはちがうの？
〜ならここ
とはちがうの？
73 ： ：01/12/28 09:36
>>71
つーか、まず研究領域の数学的側面を提示してみてくれ。
素人の俺にはどのフィールドのツール（比喩だよ）が
使えるのかわからないぞ。
どのフィールドが適用できると発見するだけでも立派な研究に
なるだろうが、
そんなフィールドあるんだろうか？
つーか、まず研究領域の数学的側面を提示してみてくれ。
素人の俺にはどのフィールドのツール（比喩だよ）が
使えるのかわからないぞ。
どのフィールドが適用できると発見するだけでも立派な研究に
なるだろうが、
そんなフィールドあるんだろうか？
74 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/28 11:35
>>73
画像処理（ウェーブレット使えたっけ？）が現在のところ一番手かな。
この辺はまだ勉強不足で何とも言えんから、、、感覚運動制御まで
含めるつもりなら、当然制御工学も入る。
大体において信号処理全般と関係しそうだねー。
過去に発表されてる計算機シミュレーションは画像処理っぽかった。
まぁ、コンピュータビジョンだし。
画像処理（ウェーブレット使えたっけ？）が現在のところ一番手かな。
この辺はまだ勉強不足で何とも言えんから、、、感覚運動制御まで
含めるつもりなら、当然制御工学も入る。
大体において信号処理全般と関係しそうだねー。
過去に発表されてる計算機シミュレーションは画像処理っぽかった。
まぁ、コンピュータビジョンだし。
75 ： ：01/12/28 13:05
76 ：非決定性名無しさん：01/12/29 00:49
制御は幅広いよね
77 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/29 01:52
>>75
今回提案してるのは、単なる画像フィードバックじゃないのがミソ。
それだったら、ただのコンピュータビジョンでいいわけだし。
でも、その制御則が良さげなんだったら、どんなのか知りたいなぁ。
小脳レベルの感覚運動制御まで真似るつもりは今のところないし、
単純なロボットアームでもいいやーってことで。
今回提案してるのは、単なる画像フィードバックじゃないのがミソ。
それだったら、ただのコンピュータビジョンでいいわけだし。
でも、その制御則が良さげなんだったら、どんなのか知りたいなぁ。
小脳レベルの感覚運動制御まで真似るつもりは今のところないし、
単純なロボットアームでもいいやーってことで。
78 ：非決定性名無しさん：01/12/29 18:16
age
79 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/29 19:55
次の学会発表終わったら、そろそろ本腰入れて研究環境整備しようかな。
予算の都合もあるし、、、
予算の都合もあるし、、、
80 ：非決定性名無しさん：01/12/30 03:13
あげ
81 ：なぞなぞ：01/12/30 17:39
で、サイスの論文でも読めばよいのだろうが、
画像（の差分）からどうやってロボットアーム入力値を得ているのだろうか
対象としているのはまだ単純なものだけ？
ＡＩＢＯの赤い玉じゃないけどさ。
画像（の差分）からどうやってロボットアーム入力値を得ているのだろうか
対象としているのはまだ単純なものだけ？
ＡＩＢＯの赤い玉じゃないけどさ。
82 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/30 23:15
>>81
純粋なロボット工学やってないのでわからんやー。
計算論的神経科学の立場からなら、フィードバック誤差学習則とか
やるわけだけど。内部逆モデルを作ってやろうっていう発想ね。
あ、これは画像からロボットアーム入力値出してないやｗ
もうこの板の皆さんは休暇なんでしょーな。
俺はなぜか明日も出勤、、、
純粋なロボット工学やってないのでわからんやー。
計算論的神経科学の立場からなら、フィードバック誤差学習則とか
やるわけだけど。内部逆モデルを作ってやろうっていう発想ね。
あ、これは画像からロボットアーム入力値出してないやｗ
もうこの板の皆さんは休暇なんでしょーな。
俺はなぜか明日も出勤、、、
83 ：非決定性名無しさん：01/12/31 00:25
＞あ、これは画像からロボットアーム入力値出してないやｗ
それそれ。
入力値は小脳にあたるコントローラーがうまくやるとして（問題がむつかしくなるからね）。
小脳（コントローラ）では、いつくつかのメニューとパラメータの組があって、
そこにいれる入力値のはじき出し方でもいいんだよ。
つまり、ちょっと(10段階のうち2)左(水平方向)にゆっくりっと(10段階のうち3)
みたいな漢字でさ。
内部逆モデルみたいのって、
ちょっと考えると1対nみたいな内部状態が解析的に考えられることが
あると思うんだけど、ちがったっけ？
（だから強化学習なのか）
それそれ。
入力値は小脳にあたるコントローラーがうまくやるとして（問題がむつかしくなるからね）。
小脳（コントローラ）では、いつくつかのメニューとパラメータの組があって、
そこにいれる入力値のはじき出し方でもいいんだよ。
つまり、ちょっと(10段階のうち2)左(水平方向)にゆっくりっと(10段階のうち3)
みたいな漢字でさ。
内部逆モデルみたいのって、
ちょっと考えると1対nみたいな内部状態が解析的に考えられることが
あると思うんだけど、ちがったっけ？
（だから強化学習なのか）
84 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 01:19
85 ：非決定性名無しさん：01/12/31 07:50
脳の処理で重要な点は、独立した自立処理を同時並行で行ってる点だわさ。
時分割では無くて独立して同時に処理ってとこが凄いのよ。
だから、画像要素を時間・移動物・色・形・距離等の特徴をそれぞれ独立したコンピュータで
自立的に解析及び蓄積して行きそれぞれのダイジェストをメインコンピュータに送るって感じだね。
で、メインコンピュータでは独自のアーキティクチャによって注目したい情報を餞別し必要に応じて
各補助処理装置に指令及び情報の検索をしてるんだろうね。
って、如何するんよ。
お話まだ続けるかい？
時分割では無くて独立して同時に処理ってとこが凄いのよ。
だから、画像要素を時間・移動物・色・形・距離等の特徴をそれぞれ独立したコンピュータで
自立的に解析及び蓄積して行きそれぞれのダイジェストをメインコンピュータに送るって感じだね。
で、メインコンピュータでは独自のアーキティクチャによって注目したい情報を餞別し必要に応じて
各補助処理装置に指令及び情報の検索をしてるんだろうね。
って、如何するんよ。
お話まだ続けるかい？
86 ：大雪山：01/12/31 10:43
もっと詳細をキボンヌ。
研究の進め方として...
＞画像要素を時間・移動物・色・形・距離等の特徴をそれぞれ独立したコンピュータで
＞自立的に解析及び蓄積して行きそれぞれのダイジェストをメインコンピュータに送るって感じだね。
それぞれ一つだけがいいのか、
全部やったほうがいいのか？
研究の進め方として...
＞画像要素を時間・移動物・色・形・距離等の特徴をそれぞれ独立したコンピュータで
＞自立的に解析及び蓄積して行きそれぞれのダイジェストをメインコンピュータに送るって感じだね。
それぞれ一つだけがいいのか、
全部やったほうがいいのか？
87 ：非決定性名無しさん：01/12/31 10:43
うん
88 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 15:04
89 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 16:13
>>85で示されているモデルは心理・生理（計算論的神経科学）
のどちらでも提案されてるものだけど、本質的には大差ない気がする。
というのは、「メインコンピュータ」の部分がブラックボックスの
ままで、しかも心理・生理ともここをBinding problemと結び付けて
ハマり込んでるケースが結構見受けられるから。
上の方でも書いたけど、現段階ではこの問題は棚上げね。
のどちらでも提案されてるものだけど、本質的には大差ない気がする。
というのは、「メインコンピュータ」の部分がブラックボックスの
ままで、しかも心理・生理ともここをBinding problemと結び付けて
ハマり込んでるケースが結構見受けられるから。
上の方でも書いたけど、現段階ではこの問題は棚上げね。
90 ：非決定性名無しさん：01/12/31 17:04
>>89
＞ままで、しかも心理・生理ともここをBinding problemと結び付けて
＞ハマり込んでるケースが結構見受けられるから。
詳細きぼんぬ。まさにこれから研究しよーかと思っていたところなので。
＞ままで、しかも心理・生理ともここをBinding problemと結び付けて
＞ハマり込んでるケースが結構見受けられるから。
詳細きぼんぬ。まさにこれから研究しよーかと思っていたところなので。
91 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 17:07
>>90
色々な本でBinding problemについては述べてると思うし、
本ごとに立場が違うだろうからそれぐらい自分で調べてよー（藁
（ヒント：同期発火理論＆その適用上の問題点）
いずれにしても、この辺が脳の計算論を工学応用でなくホンモノの
脳に適用しようとした時の現在の限界なのかもね。
色々な本でBinding problemについては述べてると思うし、
本ごとに立場が違うだろうからそれぐらい自分で調べてよー（藁
（ヒント：同期発火理論＆その適用上の問題点）
いずれにしても、この辺が脳の計算論を工学応用でなくホンモノの
脳に適用しようとした時の現在の限界なのかもね。
過去ログ読みました。納得。
というか、こっちの詳細が聞きたい。
>>33
＞ 前半の方はいわゆる「神経細胞の同期発火」理論で知られてるねー。
＞ でも、それも結局大脳生理学的には色々な矛盾点を抱え込んでしまう
＞ というわけで、否定はされてないけど羽振りはよくないみたい。
矛盾点とはどんなものが指摘されているの？ 切実に知りたい。
論文りふぁでも可。
というか、こっちの詳細が聞きたい。
>>33
＞ 前半の方はいわゆる「神経細胞の同期発火」理論で知られてるねー。
＞ でも、それも結局大脳生理学的には色々な矛盾点を抱え込んでしまう
＞ というわけで、否定はされてないけど羽振りはよくないみたい。
矛盾点とはどんなものが指摘されているの？ 切実に知りたい。
論文りふぁでも可。
93 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 17:27
>>92
えーと、これは基本的に光男センセイの言なので、
どれくらい信憑性があるかはわかんない。
要するに、同期発火理論ってのはそもそも脳機能が分散して局在している
こと（脳のモジュール性）を前提としてBinding problemを解くための理論
なわけだけど、そもそも同期発火って現象を起こすにはいくつかの要求を
満たさなきゃいけないのねん。
そのうちの一つとして、「同期発火の精度の問題」がある。大体において
微少電極法でサルの皮質細胞のスパイク頻度を測ると100Hzぐらいになる
んだけど、この周波数で正確に同期発火させようとすると1スケール細かい
精度、つまり0.1msec程度の精度が要求されるのね。ところが、これを
多シナプス性結合で実現しようとするのは神経生理学的な知見からいうと
かなり無理がある。つまり、皮質ニューロン同士が直接結合していることが
望ましいってわけ。
ところが。そもそもモジュール理論ってのは、ニューロン同士が直接結合
する確率が非常に低い（10のマイナス7乗ぐらいだったかなぁ）ことから、
これを避けるために考え出されたものなわけね。ということは、この
モジュール性が生み出す問題をニューロンが直接結合するという仮説で
解決しようとすれば、その時点でいきなりモジュール理論そのものと
主張が矛盾してしまうことになるわけだわさ。
（『脳の計算理論』川人光男・産業図書 10章によった）
実際には脳波（事象関連電位じゃないよ）で様々な同期現象が観察
されているから、同期発火理論はそんな悪い仮説じゃないんだろう
けど、少なくとも生理学的に大きな弱点を抱えているのは事実かな。
えーと、これは基本的に光男センセイの言なので、
どれくらい信憑性があるかはわかんない。
要するに、同期発火理論ってのはそもそも脳機能が分散して局在している
こと（脳のモジュール性）を前提としてBinding problemを解くための理論
なわけだけど、そもそも同期発火って現象を起こすにはいくつかの要求を
満たさなきゃいけないのねん。
そのうちの一つとして、「同期発火の精度の問題」がある。大体において
微少電極法でサルの皮質細胞のスパイク頻度を測ると100Hzぐらいになる
んだけど、この周波数で正確に同期発火させようとすると1スケール細かい
精度、つまり0.1msec程度の精度が要求されるのね。ところが、これを
多シナプス性結合で実現しようとするのは神経生理学的な知見からいうと
かなり無理がある。つまり、皮質ニューロン同士が直接結合していることが
望ましいってわけ。
ところが。そもそもモジュール理論ってのは、ニューロン同士が直接結合
する確率が非常に低い（10のマイナス7乗ぐらいだったかなぁ）ことから、
これを避けるために考え出されたものなわけね。ということは、この
モジュール性が生み出す問題をニューロンが直接結合するという仮説で
解決しようとすれば、その時点でいきなりモジュール理論そのものと
主張が矛盾してしまうことになるわけだわさ。
（『脳の計算理論』川人光男・産業図書 10章によった）
実際には脳波（事象関連電位じゃないよ）で様々な同期現象が観察
されているから、同期発火理論はそんな悪い仮説じゃないんだろう
けど、少なくとも生理学的に大きな弱点を抱えているのは事実かな。
95 ：90：01/12/31 19:58
ありがとうございます>>93
というか、脳機能が分散局在していない場合でも binding problem は
おきますよね？ (黒のベンツと赤のフェラーリを同時に見ても、
赤のベンツ＆黒のフェラーリだと勘違いしないわけで・・・）
その場合に、同期発火じゃないとすればどうやってbinding関係を
扱うのでししょう。質問ばっかですいません。
川人光男本をgetしてみるか・・・でも年末だしなあ。時間かかりそ
というか、脳機能が分散局在していない場合でも binding problem は
おきますよね？ (黒のベンツと赤のフェラーリを同時に見ても、
赤のベンツ＆黒のフェラーリだと勘違いしないわけで・・・）
その場合に、同期発火じゃないとすればどうやってbinding関係を
扱うのでししょう。質問ばっかですいません。
川人光男本をgetしてみるか・・・でも年末だしなあ。時間かかりそ
>>95
川崎市内の某スーパーになぜか置いてあったYO!
川崎市内の某スーパーになぜか置いてあったYO!
>>96
いまから川崎に行けといわれても（埼玉都民）
いまから川崎に行けといわれても（埼玉都民）
98 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 20:32
紅白歌合戦のレベルの低さに萎え萎え、じゃなくて
>>95
さぁどうだろーねー。ニューロンレベルじゃ俺知らんわ。
ただ、頭頂葉を損傷した患者の症例っていうのがあって、
こいつが結合錯誤（Bindingの障害）を起こすっていうんでこれに
絡めて研究した例があるんだよ。言ってみれば、黒のベンツと
赤のフェラーリを同時に見せると、本当に赤のベンツと黒のフェラーリ
であるかのように錯誤してしまうっていう脳機能障害ね。(Anne Treisman, 1998)
もっともこれをそのまま鵜呑みにすると、頭頂葉の辺りにBinding problem
を解くような中枢があることになるけど、残念ながらその周辺に
そんな神経細胞＆神経線維が密になっている領野はないんだねー。
しかもこの障害、頭頂葉「だけ」損傷しても起こらなかったりする。
ってなわけで、やり始めるとキリがないのよ。
だから、「棚上げしよう」って言ってるのー。
ということで皆々様よいお年を。
>>95
さぁどうだろーねー。ニューロンレベルじゃ俺知らんわ。
ただ、頭頂葉を損傷した患者の症例っていうのがあって、
こいつが結合錯誤（Bindingの障害）を起こすっていうんでこれに
絡めて研究した例があるんだよ。言ってみれば、黒のベンツと
赤のフェラーリを同時に見せると、本当に赤のベンツと黒のフェラーリ
であるかのように錯誤してしまうっていう脳機能障害ね。(Anne Treisman, 1998)
もっともこれをそのまま鵜呑みにすると、頭頂葉の辺りにBinding problem
を解くような中枢があることになるけど、残念ながらその周辺に
そんな神経細胞＆神経線維が密になっている領野はないんだねー。
しかもこの障害、頭頂葉「だけ」損傷しても起こらなかったりする。
ってなわけで、やり始めるとキリがないのよ。
だから、「棚上げしよう」って言ってるのー。
ということで皆々様よいお年を。
99 ：90：01/12/31 20:54
>>98
なるほどです。ありがとうございます。読んでみます＜treisman
しかし難しいもんですね。誰が言ったか忘れたけど、
「ラジオから抵抗を取り外したらピーと鳴ったからといって、
その抵抗がピーの抑制中枢であるとは言えない」
ってやつですか・・・。
なにしろ、binding問題が研究テーマなもので、
通りすがりにいろいろお聞きしました。
まあ棚上げしたい気持ちもわかります。
またいろいろ勉強してきます。
皆様よいお年を。
なるほどです。ありがとうございます。読んでみます＜treisman
しかし難しいもんですね。誰が言ったか忘れたけど、
「ラジオから抵抗を取り外したらピーと鳴ったからといって、
その抵抗がピーの抑制中枢であるとは言えない」
ってやつですか・・・。
なにしろ、binding問題が研究テーマなもので、
通りすがりにいろいろお聞きしました。
まあ棚上げしたい気持ちもわかります。
またいろいろ勉強してきます。
皆様よいお年を。
そして100げっと
101 ：非決定性名無しさん：01/12/31 22:11
研究がもっと進んでいれば良いのだけど、重要な個所の解明が殆どされていないので
会話を進めて行くのは難しい。
「同期発火の精度の問題」一つ取ってみても現在の研究方向で正しいのかさえ疑われる。
常識的に考えれば各処理系は独立しており皮質細胞のスパイク頻度での同期を考えるのなら
別の信号系が存在するだろうし...
かと言って各処理系が独立であることを重視すれば同期すると考えるほうが不自然なのかもしれない。
そして人は単純なミスも犯す。
上記の例で錯誤等は正常人でさえ犯すミスである。
そのように考えた時、同期を物理的に取るのではなくて、何らかの特殊なアルゴリズムが働いているように
思うのは普通だと考えます。
で、上記を曖昧にしたまま論理回路を考えるのならば処理履歴の反復によって出来る限り同期信号を送らないで
処理する回路が有効だと思われますね。
会話を進めて行くのは難しい。
「同期発火の精度の問題」一つ取ってみても現在の研究方向で正しいのかさえ疑われる。
常識的に考えれば各処理系は独立しており皮質細胞のスパイク頻度での同期を考えるのなら
別の信号系が存在するだろうし...
かと言って各処理系が独立であることを重視すれば同期すると考えるほうが不自然なのかもしれない。
そして人は単純なミスも犯す。
上記の例で錯誤等は正常人でさえ犯すミスである。
そのように考えた時、同期を物理的に取るのではなくて、何らかの特殊なアルゴリズムが働いているように
思うのは普通だと考えます。
で、上記を曖昧にしたまま論理回路を考えるのならば処理履歴の反復によって出来る限り同期信号を送らないで
処理する回路が有効だと思われますね。
102 ： ◆TTTDNHEE ：01/12/31 22:34
まだ年が明けないんだけど（藁
>>101
そうそう。結合錯誤は健常者でも犯すミスであり、実はその点に
人間の知覚情報処理の特性が垣間見えるっていうのがポイントなんだよねー。
後半の提言についてはぜひ検討してみようかと。
>>101
そうそう。結合錯誤は健常者でも犯すミスであり、実はその点に
人間の知覚情報処理の特性が垣間見えるっていうのがポイントなんだよねー。
後半の提言についてはぜひ検討してみようかと。
103 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/01 01:59
新年になって2時間経ちましたage
104 ： ：02/01/01 14:06
＞で、上記を曖昧にしたまま論理回路を考えるのならば処理履歴の反復によって出来る限り同期信号を送らないで
＞処理する回路が有効だと思われますね。
自分の成就しなかった研究ですが、
カオテティックな軌跡を描く関数を評価関数の値がε以内になる場合だけですが、
軌跡をある程度自由に変更できる制御点の探し方というのがあるようです。
処理（履歴）の反復と精度の問題には、
この制御点を利用するモデルが適用できるのではないかと思いました。
つまり、制御点に値するものはニューロン自体も伝えているとわからない仮想の情報で、
このモデルの実際の軌跡が、制御工学でボード線図（ちがっていたらごめんなさい）上の、
周波数応答を表すのだと思います。
一見パルス間隔がけっこうでたらめな割にきちんと情報を送れる手段が隠されていると
考えています。
＞処理する回路が有効だと思われますね。
自分の成就しなかった研究ですが、
カオテティックな軌跡を描く関数を評価関数の値がε以内になる場合だけですが、
軌跡をある程度自由に変更できる制御点の探し方というのがあるようです。
処理（履歴）の反復と精度の問題には、
この制御点を利用するモデルが適用できるのではないかと思いました。
つまり、制御点に値するものはニューロン自体も伝えているとわからない仮想の情報で、
このモデルの実際の軌跡が、制御工学でボード線図（ちがっていたらごめんなさい）上の、
周波数応答を表すのだと思います。
一見パルス間隔がけっこうでたらめな割にきちんと情報を送れる手段が隠されていると
考えています。
105 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/01 14:21
またBinding problemに戻ってるじゃん、、、
棚上げしちまおうって言ってるのに（藁
棚上げしちまおうって言ってるのに（藁
107 ： ：02/01/01 15:05
>>106
そうだな。やっぱこれなんだろな。
そうだな。やっぱこれなんだろな。
109 ： ：02/01/01 16:36
Selective Attention使ってみようって最初の方で言ったはずなのになぁ。
111 ：ななし：02/01/01 17:03
112 ：非決定性名無しさん：02/01/01 19:17
感知されダイジェストになり送られて来た情報も注視点が無ければ結局切り捨てられてしまう。
で、興味を引く注視点を如何に具現化するのか？
ここもまた、単純な現象確認止まりであって研究は進んでいない。
大雑把ではあるが「動きが歪なもの、早い、遅い・目立つもの」等で表されるように「情報に埋もれないだけの特徴を有するもの」が候補に上げられる。
勿論、上記の条件が揃わない場合はランダム視点での弱い注視点となるように思われる。
このように、強い注視点であれ弱い注視点であれ、注視された情報は特別に再処理へと廻される。
再処理では、ダイジェスト層を再度「注視点」をキーワードに再処理されると共に、不足する情報を補う為、補助処理装置へ詳細情報の問い合わせが為される。
補助処理装置側でも、ダイジェストに加工した情報は短時間の内に切り捨てられており「メイン装置」側からの問い合わせが間に合うのかは微妙と言える。
勿論、間に合えばそのまま詳細情報を送り出し、間に合わなければ「当該ダイジェストの情報観測位置」での情報再観測が為される。
この場合再観測された情報は「詳細情報」+「再取得」とされメイン装置へ送られる。
# うーん、推測ばっかで良いのだろうか？
で、興味を引く注視点を如何に具現化するのか？
ここもまた、単純な現象確認止まりであって研究は進んでいない。
大雑把ではあるが「動きが歪なもの、早い、遅い・目立つもの」等で表されるように「情報に埋もれないだけの特徴を有するもの」が候補に上げられる。
勿論、上記の条件が揃わない場合はランダム視点での弱い注視点となるように思われる。
このように、強い注視点であれ弱い注視点であれ、注視された情報は特別に再処理へと廻される。
再処理では、ダイジェスト層を再度「注視点」をキーワードに再処理されると共に、不足する情報を補う為、補助処理装置へ詳細情報の問い合わせが為される。
補助処理装置側でも、ダイジェストに加工した情報は短時間の内に切り捨てられており「メイン装置」側からの問い合わせが間に合うのかは微妙と言える。
勿論、間に合えばそのまま詳細情報を送り出し、間に合わなければ「当該ダイジェストの情報観測位置」での情報再観測が為される。
この場合再観測された情報は「詳細情報」+「再取得」とされメイン装置へ送られる。
# うーん、推測ばっかで良いのだろうか？
113 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/01 21:20
>>112で言ってる内容の大半が、実は認知心理学のSelective Attentionの研究で、
脳計測と絡めて活発に進められてるんだよ。Computationの領域でも最近になって
論文がいくつか出始めてるし。手元にも何報かあるねー。
まぁ、その「推測」で大体当たってるかな。
脳計測と絡めて活発に進められてるんだよ。Computationの領域でも最近になって
論文がいくつか出始めてるし。手元にも何報かあるねー。
まぁ、その「推測」で大体当たってるかな。
114 ：非決定性名無しさん：02/01/01 21:38
幾ら研究しても突破出来ない事実。
今までの会話で「偶然」と言うキーワードが隠されている事実を知りえたと思う。
この「偶然」こそが進化のキーワードであるとするとそのことが突破出来ない壁となりえる。
で、そこから如何する？
人は大量に生まれ多様に進化し集団としての選択が生まれ死んで行く。
この流れの中で文明等の発達があったと言えるんじゃないかなぁ。
で在るのならば、上記を模倣した機械装置を作り出してみたところで人の人生以上の長期に
渡り学習することは出来ても、大量で多用なる経験は人の数と比べるまでも無く期待など出来ないとの
結論に達するのではなかろうか？
不完全(偶然)さがあるからこその頭脳ってことになってしまう。
今までの会話で「偶然」と言うキーワードが隠されている事実を知りえたと思う。
この「偶然」こそが進化のキーワードであるとするとそのことが突破出来ない壁となりえる。
で、そこから如何する？
人は大量に生まれ多様に進化し集団としての選択が生まれ死んで行く。
この流れの中で文明等の発達があったと言えるんじゃないかなぁ。
で在るのならば、上記を模倣した機械装置を作り出してみたところで人の人生以上の長期に
渡り学習することは出来ても、大量で多用なる経験は人の数と比べるまでも無く期待など出来ないとの
結論に達するのではなかろうか？
不完全(偶然)さがあるからこその頭脳ってことになってしまう。
>>114
学習機械だなんて誰も一言も言ってないかと思われ
学習機械だなんて誰も一言も言ってないかと思われ
116 ：非決定性名無しさん：02/01/01 23:11
>>115
魅力ある会話の方向を探す為の問い掛けだと思うぞ。
魅力ある会話の方向を探す為の問い掛けだと思うぞ。
117 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 00:24
>>114-116
まぁ、ここではニューラルネット採用するかどうかは別問題って
ことにしたいから、「学習」をどう扱うかもまた別問題かなー。
Attentionなんて人間でなくたって発現する心理現象だしね。
まぁ、ここではニューラルネット採用するかどうかは別問題って
ことにしたいから、「学習」をどう扱うかもまた別問題かなー。
Attentionなんて人間でなくたって発現する心理現象だしね。
階層型ニューラルネット応用の研究をしているものですが、
あれは人工知能とは程遠い代物だと思います。
なぜかというと確かに入出力の関係を与えてしまえば
その関係を学習し、未学習の入力に対して相応の出力
を返すことが出来ます。
しかし、入力と出力の関係は人間が考えて与えてやらないと
いけないですから、結局は人間の脳のように「とりあえず全て
突っ込んでしまえば、あとは勝手に学習してくれる」ものの
代替にはなりえる状況ではないです。
ニューラルネットの前後に他の仕組みをつけてやるなら話は
違いますが、ニューラルネットそのものは基本的に重回帰分析
のようなものの範疇に収まってしまうということです。
あれは人工知能とは程遠い代物だと思います。
なぜかというと確かに入出力の関係を与えてしまえば
その関係を学習し、未学習の入力に対して相応の出力
を返すことが出来ます。
しかし、入力と出力の関係は人間が考えて与えてやらないと
いけないですから、結局は人間の脳のように「とりあえず全て
突っ込んでしまえば、あとは勝手に学習してくれる」ものの
代替にはなりえる状況ではないです。
ニューラルネットの前後に他の仕組みをつけてやるなら話は
違いますが、ニューラルネットそのものは基本的に重回帰分析
のようなものの範疇に収まってしまうということです。
120 ：非決定性名無しさん：02/01/02 00:39
>>118
だってただの写像だもの。
だってただの写像だもの。
121 ：非決定性名無しさん：02/01/02 00:41
122 ：非決定性名無しさん：02/01/02 00:49
123 ：非決定性名無しさん：02/01/02 00:55
>>121
ってか、自前で生産工場能力を持つことが前提になるでしょう。
勿論、必要なエネルギー調達も含めてだけと．．．
上記の前提があるのなら変化による適用の可能性を模索することも可能なのでは？
つまり真の自立型でないと不可能じゃないの？
ってか、自前で生産工場能力を持つことが前提になるでしょう。
勿論、必要なエネルギー調達も含めてだけと．．．
上記の前提があるのなら変化による適用の可能性を模索することも可能なのでは？
つまり真の自立型でないと不可能じゃないの？
124 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 01:37
川人プロジェクトは「ニューラルネットの前後に何かつけたもの」
なんだけどねー。まぁ、今のところNNはやらないからどうでもいいっす。
なんだけどねー。まぁ、今のところNNはやらないからどうでもいいっす。
125 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 01:41
あれで採用されたのがフィードバック誤差「学習」則であることを
お忘れなく。＞ALL
お忘れなく。＞ALL
126 ：非決定性名無しさん：02/01/02 01:46
127 ： ：02/01/02 01:50
フィーッドバックなんて、ワットが発明したガバナから...
なんか違うか。
このころラウスかだれかが特性方程式の係数から...
なんか違うか。
これじゃ制御史の授業だな。
なんか違うか。
このころラウスかだれかが特性方程式の係数から...
なんか違うか。
これじゃ制御史の授業だな。
128 ：非決定性名無しさん：02/01/02 01:54
空中をものが落下する際もフィードバックが働きますよね。
って、議題を絞ったほうがいいのではないかと。>>◆TTTDNHEEさん
って、議題を絞ったほうがいいのではないかと。>>◆TTTDNHEEさん
129 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 02:16
>>126-128は、「フィードバック」の字面しか目に入ってなくて、
「誤差学習」の部分が全然目に入ってないんだろー。どういうものかここで
説明し始めるとめんどいから、『脳の計算理論』（川人光男・産業図書）でも読んで。
>>128
要するにここに計算論的神経科学と情報工学の両方やってる人が少ないってことね。
視野が狭いと話題がふらついてるように見えるんだろうけど。
「誤差学習」の部分が全然目に入ってないんだろー。どういうものかここで
説明し始めるとめんどいから、『脳の計算理論』（川人光男・産業図書）でも読んで。
>>128
要するにここに計算論的神経科学と情報工学の両方やってる人が少ないってことね。
視野が狭いと話題がふらついてるように見えるんだろうけど。
130 ：非決定性名無しさん：02/01/02 02:22
131 ：非決定性名無しさん：02/01/02 02:23
>>129
読んでと言われても全く興味が無いので読みません。
> 視野が狭いと話題がふらついてるように見えるんだろうけど。
ふらついてるんじゃなくて、貴方によって会話の芽を潰され続けてるように見えるんですよ。
つまり貴方がどんな会話をしたいのかが見えてこないんです。
読んでと言われても全く興味が無いので読みません。
> 視野が狭いと話題がふらついてるように見えるんだろうけど。
ふらついてるんじゃなくて、貴方によって会話の芽を潰され続けてるように見えるんですよ。
つまり貴方がどんな会話をしたいのかが見えてこないんです。
132 ：非決定性名無しさん：02/01/02 02:24
>>129
＞>>126-128は、「フィードバック」の字面しか目に入ってなくて、
＞「誤差学習」の部分が全然目に入ってないんだろー。
そうですかねぇ。
安定な値から遠ざかっている場合、対象を安定な値に近づけるような
制御が働くというのはフィードバック･誤差学習も同じではないですか？
＞>>126-128は、「フィードバック」の字面しか目に入ってなくて、
＞「誤差学習」の部分が全然目に入ってないんだろー。
そうですかねぇ。
安定な値から遠ざかっている場合、対象を安定な値に近づけるような
制御が働くというのはフィードバック･誤差学習も同じではないですか？
133 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 02:48
>>130
ラウンジじゃーこんな話題できないしね（藁
>>131
このスレで俺が提起している話題にも興味ないって意味だよそれ。
全く興味がないならお引取りを。
>>132
違うのよ。「フィードバック誤差」を「学習」するような制御則、
って意味ね。こう考えたらどんな制御則か想像つく？
埒が明かないから再掲。
http://www.jst.go.jp/erato/project/kgd_P/kgd_P-j.html
これを叩き台にして、もっとおもろいものはつくれないかなー、
っていうのが一応このスレで俺が想定したお題。
まぁ、ほとんどネタで立てたスレなのでどうでもいいんだけどね（藁
ラウンジじゃーこんな話題できないしね（藁
>>131
このスレで俺が提起している話題にも興味ないって意味だよそれ。
全く興味がないならお引取りを。
>>132
違うのよ。「フィードバック誤差」を「学習」するような制御則、
って意味ね。こう考えたらどんな制御則か想像つく？
埒が明かないから再掲。
http://www.jst.go.jp/erato/project/kgd_P/kgd_P-j.html
これを叩き台にして、もっとおもろいものはつくれないかなー、
っていうのが一応このスレで俺が想定したお題。
まぁ、ほとんどネタで立てたスレなのでどうでもいいんだけどね（藁
134 ： ：02/01/02 02:49
脱線しまくり
そろそろ戻そう。
そろそろ戻そう。
>>81-83あたりでいい流れになるかと思ったんだけど、、、
やっぱり前提知識が違いすぎるからきついかなー。
やっぱり前提知識が違いすぎるからきついかなー。
>>136
そーゆーことかよ（藁
理系全般で3人ぐらいのｼﾞｻｸｼﾞｴﾝだと言われたからなー。
その11個のレスそれぞれは十分意味のあるものなんだけど、このスレ立てた
時点で予め切り捨てようと思ってた分類の中に入ってたからねー。
どれも俺は専門がかなりかぶるんだけどさ（藁
そーゆーことかよ（藁
理系全般で3人ぐらいのｼﾞｻｸｼﾞｴﾝだと言われたからなー。
その11個のレスそれぞれは十分意味のあるものなんだけど、このスレ立てた
時点で予め切り捨てようと思ってた分類の中に入ってたからねー。
どれも俺は専門がかなりかぶるんだけどさ（藁
>>137
君が私の立場ならば君の言動をどのように感じるのかを考えて欲しい。
今更、予め切り捨てると言われてもな。
会話方向をコントロールしたいのなら、もっと道筋をつけるべきじゃないのか？
前提知識が違うと感じてるのなら、話題のポイントを分り易く説明すれば良いだろう。
情報を得たいと言いうのならそれなりの努力や配慮をして欲しいわ。
愚痴でスマンね。
君が私の立場ならば君の言動をどのように感じるのかを考えて欲しい。
今更、予め切り捨てると言われてもな。
会話方向をコントロールしたいのなら、もっと道筋をつけるべきじゃないのか？
前提知識が違うと感じてるのなら、話題のポイントを分り易く説明すれば良いだろう。
情報を得たいと言いうのならそれなりの努力や配慮をして欲しいわ。
愚痴でスマンね。
>>138
まー、ここでの議論は雑談レベルでよかったんだけどね、、、
正直なところ、あんまやりすぎると自分の研究にも障害が出るから
（注：まだこのスレでのテーマにはとりかかってない。基礎研究の
方で前から続けてきたのがあって、そっちを今年中に片付けないと）
あえて情報を出さずにしぼってきた面もあるかな。
そこんところは申し訳ないわ。
本当なら>>1でちゃんと書くべきだったんだけど、
方向性としては「脳そのものに深入りしすぎない（＝Binding problem
とか現状では解決の困難な問題についての議論は避ける）」ってのと
その裏返しとしての「できるだけ旧来の学問領野（生理・心理etc.）
とは違う視点から脳機能の実現可能性を考える」ってのを想定してた
んだわ。で、そこから逸脱するたびに潰してたわけ。
あと、俺は川人センセイの回し者ではありません（藁
ごく普通に脳やってる人なら納得しないでしょ、あの主張は。
アプローチはいいんだけどねー。
まー、ここでの議論は雑談レベルでよかったんだけどね、、、
正直なところ、あんまやりすぎると自分の研究にも障害が出るから
（注：まだこのスレでのテーマにはとりかかってない。基礎研究の
方で前から続けてきたのがあって、そっちを今年中に片付けないと）
あえて情報を出さずにしぼってきた面もあるかな。
そこんところは申し訳ないわ。
本当なら>>1でちゃんと書くべきだったんだけど、
方向性としては「脳そのものに深入りしすぎない（＝Binding problem
とか現状では解決の困難な問題についての議論は避ける）」ってのと
その裏返しとしての「できるだけ旧来の学問領野（生理・心理etc.）
とは違う視点から脳機能の実現可能性を考える」ってのを想定してた
んだわ。で、そこから逸脱するたびに潰してたわけ。
あと、俺は川人センセイの回し者ではありません（藁
ごく普通に脳やってる人なら納得しないでしょ、あの主張は。
アプローチはいいんだけどねー。
140 ：非決定性名無しさん：02/01/02 04:10
とりあえず、 ◆TTTDNHEE は基地外ということは分かりました。
そうだね。神経内科にでも行ってくるよ（藁
142 ：非決定性名無しさん：02/01/02 10:14
あん
荒れとる。
荒れとる。
<<139
まだ川人本が入手できないので
どのへんが納得しがたいのか簡単に解説乞う。
まだ川人本が入手できないので
どのへんが納得しがたいのか簡単に解説乞う。
144 ： ：02/01/02 13:37
とりあえず、つづけてみよう：）
145 ：旅人：02/01/02 13:38
俺は１８切符で真冬の北海道でも流離ってくるよ。
それまで続いていてね。
それまで続いていてね。
>>143
小脳をあまりにも重視しすぎてる点かなー。
科技団の>>133で挙げたサイトでも色々説明はされてるけど、
高次機能その他までも小脳で片付けようとしてる。そりゃーおかしいよ。
結局小脳の解剖学的な研究が進んでるからなんだけどね。
モデル化が楽だから、応用にもバンバン使っちまえ、と。
でも、それじゃ皮質要らなくなっちゃうじゃん（藁
小脳をあまりにも重視しすぎてる点かなー。
科技団の>>133で挙げたサイトでも色々説明はされてるけど、
高次機能その他までも小脳で片付けようとしてる。そりゃーおかしいよ。
結局小脳の解剖学的な研究が進んでるからなんだけどね。
モデル化が楽だから、応用にもバンバン使っちまえ、と。
でも、それじゃ皮質要らなくなっちゃうじゃん（藁
「前提知識が違いすぎる」と言いながら
「説明し始めるとめんどいから、『脳の計算理論』（川人光男・産業図書）でも読んで」
なんて言われれば引くのが普通じゃん！
「説明し始めるとめんどいから、『脳の計算理論』（川人光男・産業図書）でも読んで」
なんて言われれば引くのが普通じゃん！
148 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 20:51
>>147
ほらほら、興味ないんなら帰りな（藁
フィードバック誤差学習則のポイントは、
以下の図でまぁ大体表せる、、、のかなー。
――→Ｉ――
↑ ↓
――＋―→Ｃ―→＋→Ｐ――→
↑ ↓
―――――――――
こんな感じだわね。Cがフィードバック制御器、Pが制御対象、
Iが逆モデル。で、上の図には書かなかったけどCからは運動指令誤差がIに
入力される。こうすることで、ある制御対象に対して逆モデルを作り出して、
そのモデル誤差を実際の運動からフィードバックして修正する（学習する）
ような制御系ができるわけだ。だから、Iの部分はニューラルネットとか
学習によって運動の逆モデルを獲得するようなモジュールを当てはめればいい。
こいつが有効なモデルになるかどうかは、とりあえず前庭動眼反射に関する
実験で確かめられてはいるけれど、それ以上の随意運動とかの段階では
まだ議論されてる段階だねー。
ということで、これを叩き台にして、制御わかる人に語って欲しいんだわ。
といっても制御だけじゃ不十分で、信号処理とかにも詳しい方がいいねー。
ほらほら、興味ないんなら帰りな（藁
フィードバック誤差学習則のポイントは、
以下の図でまぁ大体表せる、、、のかなー。
――→Ｉ――
↑ ↓
――＋―→Ｃ―→＋→Ｐ――→
↑ ↓
―――――――――
こんな感じだわね。Cがフィードバック制御器、Pが制御対象、
Iが逆モデル。で、上の図には書かなかったけどCからは運動指令誤差がIに
入力される。こうすることで、ある制御対象に対して逆モデルを作り出して、
そのモデル誤差を実際の運動からフィードバックして修正する（学習する）
ような制御系ができるわけだ。だから、Iの部分はニューラルネットとか
学習によって運動の逆モデルを獲得するようなモジュールを当てはめればいい。
こいつが有効なモデルになるかどうかは、とりあえず前庭動眼反射に関する
実験で確かめられてはいるけれど、それ以上の随意運動とかの段階では
まだ議論されてる段階だねー。
ということで、これを叩き台にして、制御わかる人に語って欲しいんだわ。
といっても制御だけじゃ不十分で、信号処理とかにも詳しい方がいいねー。
――→ Ｉ ――
↑ ↓
――＋―→Ｃ―→＋→Ｐ――→
↑ ↓
―――――――――
ずれずれだったから訂正。
↑ ↓
――＋―→Ｃ―→＋→Ｐ――→
↑ ↓
―――――――――
ずれずれだったから訂正。
150 ：非決定性名無しさん：02/01/02 20:57
OPアンプのフィードバックと構造同じじゃん！
今度は「運動逆モデル」の説明もせにゃあかんのか？
153 ：非決定性名無しさん：02/01/02 21:08
154 ： ◆TTTDNHEE ：02/01/02 21:18
>>153
誤差逆伝播による多層パーセプトロンの学習、だってよ。
後は俺も勉強不足だからよくわからん（藁
ただ、川人センセイは小脳をIにあててるから、おそらく小脳の
運動学習則を念頭に置いてるんだろうとは思う。
誤差逆伝播による多層パーセプトロンの学習、だってよ。
後は俺も勉強不足だからよくわからん（藁
ただ、川人センセイは小脳をIにあててるから、おそらく小脳の
運動学習則を念頭に置いてるんだろうとは思う。
155 ：非決定性名無しさん：02/01/02 21:25
どうやら何を学習と見るのかで大きな見解の相違があるんだわ。
フィードバックを学習効果と見ることが一般的なんですわ。
勿論、知的学習で無いのは事実なんだけどね。
会話方向が読めないのもそこらへんが原因かもね。
まあ、いいや。
兎に角、知識を出し惜しみせずに会話を続ける姿勢があれば復活するよ > 等スレ
フィードバックを学習効果と見ることが一般的なんですわ。
勿論、知的学習で無いのは事実なんだけどね。
会話方向が読めないのもそこらへんが原因かもね。
まあ、いいや。
兎に角、知識を出し惜しみせずに会話を続ける姿勢があれば復活するよ > 等スレ
>>155
うーむ。「知的学習」って語の定義が曖昧で俺には何とも言えない
んだけど、ここで取り上げたフィードバック誤差学習則における
「学習」ってのはまさしくニューラルネット的な「学習」なんだと
思うよー。逆伝播(Back propagation)による重み付け学習を
伴うようなものね。NNは俺専門じゃないからよーわからんけど（藁
で、「運動逆モデル」っていうのは要は得られた知覚入力から
実現すべき手足の運動軌道を直接計算しちまうよーな内部モデルね。
フィードバックで計算してると、どうしてもループ時間がかかり
すぎて実際の人間や動物の運動の立ち上がりより大幅に遅くなる。
だから、フィードフォワードで制御できるような仕組みが必要に
なった、っていうお話なのよ。それが運動逆モデル。
うーむ。「知的学習」って語の定義が曖昧で俺には何とも言えない
んだけど、ここで取り上げたフィードバック誤差学習則における
「学習」ってのはまさしくニューラルネット的な「学習」なんだと
思うよー。逆伝播(Back propagation)による重み付け学習を
伴うようなものね。NNは俺専門じゃないからよーわからんけど（藁
で、「運動逆モデル」っていうのは要は得られた知覚入力から
実現すべき手足の運動軌道を直接計算しちまうよーな内部モデルね。
フィードバックで計算してると、どうしてもループ時間がかかり
すぎて実際の人間や動物の運動の立ち上がりより大幅に遅くなる。
だから、フィードフォワードで制御できるような仕組みが必要に
なった、っていうお話なのよ。それが運動逆モデル。
157 ：非決定性名無しさん：02/01/03 01:14
>>156
各器官(制御組織の意味)が自立型であるのなら別に不思議だとは思わない。
勿論、最初の指令は条件反射を除いて意識層から発せられるのだけどね。
ここで興味深い事例は、正常な人でも意識が他方へ集中している時などは
単なる起き上がり動作でも失敗する時があるって言う事実だね。
つまり、意識層から発せられる指令が適切でなくしかもその後の注意を怠った(状態監視信号に注意を向けなかった)為に
重心を取り違えて尻餅をつくってことだね。
ここらへんが自立した器官であっても意識層(メイン装置)の支配下であることを良く表してるね。
各器官(制御組織の意味)が自立型であるのなら別に不思議だとは思わない。
勿論、最初の指令は条件反射を除いて意識層から発せられるのだけどね。
ここで興味深い事例は、正常な人でも意識が他方へ集中している時などは
単なる起き上がり動作でも失敗する時があるって言う事実だね。
つまり、意識層から発せられる指令が適切でなくしかもその後の注意を怠った(状態監視信号に注意を向けなかった)為に
重心を取り違えて尻餅をつくってことだね。
ここらへんが自立した器官であっても意識層(メイン装置)の支配下であることを良く表してるね。
160 ： ：02/01/08 12:49
あげとくよ
このスレ順調にさがってるねー
そして順調に朽ち果てていく、と。
163 ：非決定性名無しさん：02/01/20 17:57
脳の研究はいろいろあるらしいね
165 ：非決定性名無しさん：02/01/20 20:40
そもそも、脳研究の分類で困る研究者もいるようだな
sage
で、俺が何も書かなきゃ大したレスもつかねぇ、と。
やっぱりここは学問板じゃないよ（藁
やっぱりここは学問板じゃないよ（藁
168 ：非決定性名無しさん：02/01/22 19:32
頑張れ！１
>>169
そうだね。だからこのスレ倉庫に落としていいって言ったじゃん（藁
そうだね。だからこのスレ倉庫に落としていいって言ったじゃん（藁
171 ：非決定性名無しさん：02/03/21 23:51
ｱｹﾞていい？
だめです。
173 ：非決定性名無しさん：02/03/23 02:25
どうして？
>>167 がDQNだから。
>>1がＤａｔ落ちを望んでいるからだよ。
本人もこれ以上さらされたくだろう。
本人もこれ以上さらされたくだろう。
×本人もこれ以上さらされたくだろう。
○本人もこれ以上さらされたくないだろう。
○本人もこれ以上さらされたくないだろう。
>>175-176
お前の無能ぶりが晒されるから沈めろって言ったんだよ。（藁
お前の無能ぶりが晒されるから沈めろって言ったんだよ。（藁
なんだ、いたのか。
因縁を感じる
180 ：非決定性名無しさん：02/03/27 16:55
>>177すごい。
181 ：非決定性名無しさん：02/04/15 00:31
せっかくおもしろくて最初から読んでたのに、なんか後半で話が終わってしまっている。
これ関係の話ってどのスレでやってるor続いてるの？
これ関係の話ってどのスレでやってるor続いてるの？