Computational Neuroscienceって

日本でやってるところって理研くらいでしょうか？
実際に研究してる方、今後の見とおし等どんなかんじですか？

Computational Neuroscienceってどういう分野か教えて

The 9th annual Computational Neuroscience meeting (CNS'00)
July 2000, Brugge, Belgium. にも日本から何人か参加したよ。

コンピュータで（手計算の人もいるけど）
脳の神経回路を模したモデルを組んで
その回路の機能や情報処理の能力をシミュレートしたり
ある機能の実現にはどのような回路が最適かを研究してる分野
構成論的アプローチ（モデル考えて作って走らせる）ともいわれる
＞２

ルメルハート（だっけか？）のコネクショニズムの話しか知らないが、
Computational Neuroscienceの最近の知見やトピックスを紹介してくれない？

↑back propagation のことですね。
80年代のニューラルネットワークブーム（ホップフィールドとかね）は
物理・工学的色彩が強く、実際の脳を記述しているというよりは
コンピュータに脳のマネをさせようという印象がありました。
生理学実験の進歩もあって、最近は脳の現実的なモデルが提唱されるように
なってきた感があります。小脳、大脳基底核、大脳皮質など、さまざまな
部位のモデルがありますよ。ただ実際に computational neuroscience の
結果が実験にフィードバックされている事例は少ないと思いますけど。

小脳や、大脳基底核のとくに線条体は生理学的には錐体外路といわれる
運動系を構成している部位で、小脳は生理学的にも神経連絡の解析が
進んでいますけれども、その小脳はどういう基本構想でモデルが
組み立てられているんですか？

＞ 小脳は生理学的にも神経連絡の解析が
進んでいますけれども

ハア？？

小脳のモデルは、一言でいえば「教師あり学習」です。
顆粒細胞からの信号が平行繊維を通じてプルキンエ細胞を興奮
させます。そのときに登上繊維から誤差信号が登ってくると
顆粒細胞からの入力を伝えるシナプスが LTP をおこします。
つまり「まちがえる」ことによって､余計な入力を削っていくことで
正しい出力を与えるように修正していきます。

>LTP
??????

ごめん、LTD だ。

>>9
なるほどなるほど。了解しました。そのようにComputationalな
モデルも構築されているんですね。「教師あり学習」ね
では線条体はどうなんですか？
また、視覚情報処理では細かいことは今は分からないけど、一次視覚
領野から色を弁別するためのV4（だったっけ？笑）とか細かい皮質
領野に細分化されていますけど、これらの皮質領野内のコネクションの
モデルというのはあるんですか？

>12
David Mar

線状体というより､線状体も含めた基底核のモデルはありますよ。
ここでは「強化学習」という学習の仕方が提案されています。
小脳ほどきちんと実験とモデルに対応関係はついてないと思い
ますけど。たしか Sutton が actor-critic model を提案していた
と思います。
大脳皮質のモデルは、乱暴に言えば「自己組織化」です。
ここには生理学実験やってる人は来てないんですかね？
実験の人はこういうモデルをどう思っているんでしょうか？
実験やってる人は忙しいからここには来てないのかな。

またまちがえた。線条体ですね。いかんいかん。

>>13
David Marのは>>12の言い方でいくと、皮質領野間のコネクションの
モデルだと思うんですけど。違うのかな・・・

>>14
強化学習、まさにイドに近いですね（笑　イド自体は視床下部になるのかな。
それを辺縁系が抑制している。つまりエゴ。
それをさらに皮質が抑制していると（つまりスーパーエゴ）。

>>17
そういうことを書かれると真面目に返事する気が失せます。

>>14
「脳波も測ったコト無いヤツが何を言うか！」
っと、とある先生がおっしゃっておりました。。。
最近は実際にデータ取りながら理論やってらっしゃる方もいらっしゃいますねよ。
そーやって自前でデータも取りながらの理論は見ていて面白いですが、
理論の上に理論を塗り重ねていくようなのは所詮「机上の空論」だと思ってます。
>>6で言われている
「コンピュータに脳の真似事させている」ぐらいにしか思いません。
エビ使ってやってらっしゃる米のヒト（？）のは横目で見ていても結構面白く感じます。

>>19
実験をやられている方ですか？
モデルをやっている人と実験をやってる人は、うまく噛み合わない
ものなのでしょうか。某研究所でもそんな気がする。
ところでエビの実験とはどういうのかを教えてもらえませんか？
（急にエビが出てきて戸惑っているのですが、それはこの板の
computational neuroscience と関連があるのでしょうか？）

エビというとやっぱり神経行動学neuroethlogyかな。

大脳皮質＞教師無し学習
小脳＞教師あり学習
大脳基底核＞強化学習
というモデルはよく提唱されてますよね
銅谷氏や川人氏らのATR組が言っていたような
しかし、どこまでそれで説明できるか…

＞19
モデルも作るしデータも取ってるっていう人・グループって
例えばどんな人でしょうか？
認知屋や心理屋で心理実験＋モデル作成って人知ってるんですけど
生理学とモデルを両方手がけてる人っているのかな？

＞20
某研究所＝Rik○n？

脳のモデルをやっている、といっている割には脳とは関係がつき
そうもない工学的モデルが多すぎる。これはかなり問題。

>>22
教師なし学習というのはどういうの？

＞25
自己組織化、主因子分析、クラスタ生成、など
入力刺激どうしを結び付けていく

＞24
工学と割りきってやるか、リアルなデータ・事実をきちんと
説明するか、どっちかでないとまずいね
中途半端なのが多い

>>26
＞25の方で、モデルの動作はどのようにして検証するんですか？

最初はむちゃくちゃな反応をどんどん勝手に出力していて、入力刺激を
与えるたびに少しずつ矯正されていくというか、そんなモデルはあり得ます？

１９です。
computational neuroscienceと言うモノの定義がきちっと分かっていないので
関連があるのか？と聞かれるとちょっと自信が無いのですが・・・。

Traub RD、この人のところでやっていることは見ていて面白いと思います。
シミュレーションでの結果と実験の結果が相互にフィードバックしあってて。
あれ？この人、エビ使ってなかったかな？
もし関係なかったらごめんなさい。

>>28
それは「自己組織化」のモデルです。自己組織化とは教師なし学習のひとつで、
入力を受け取ると、何らかの基準で出力を揃えていくものです。教師なし学習
とは、教師あり学習・強化学習とは異なり､出力が正しいかどうかの判断を外部
から与えられることはありません。たとえば入力の間に何らかの距離を定義して、
相互に近いものをまとめるように要請すると、コラム構造に似たものができます。

>>23
個人的な意見ですが､ATR のその話､大筋で間違っていないと思います。
たとえば大脳新皮質が教師なし学習を使っているという話についてですが、
生まれて間もないフェレットで、視覚の入力を手術で本来聴覚野であるところに
つなげるとそこが視覚野の反応性（ocular dominance など）を示す実験が
あります。これは入力に合わせて出力を揃えていく、教師あり学習にしたがって
大脳皮質が機能していることを示唆していると思います。

>>30
最後の「教師あり学習」は「教師なし学習」のタイポですね。
感覚皮質はそれでいいと。では運動皮質の方はどうなっているんでしょう？

>>31
間違いの指摘、どうもでした（眠いといけませんね）。
運動皮質はどうか､とのことですが､不勉強にてよく分かりません。
運動皮質は基底核からの運動開始の入力を受けて出力を出すんでしたよね。
これらの入力がどのようなものか､実験的によく分かっているのでしょうか？
第一次視覚野のように入力が比較的よくわかっているものであれば､どのような
出力特性をもつかは議論しやすいと思いますけど､運動野のように入力がよく
わからないと結局出力もよく分からないと思います。歯切れが悪くてすみません。

19じゃないですが、実験やってる人間（私もですが）がモデル屋さんの話を聞くと、
「？？？」という気分にさせられることが多いのは事実です。
私も「データ取りながらモデルを提案してみたい」族なのですが、実験をやりながらだと
どうしても生の脳の挙動ばかりが気にかかって、モデル化にまで頭が回らないという
こともあるような気がします。

どうもどうも。そうですね、、、
>運動皮質は基底核からの運動開始の入力を受けて出力を出すんでしたよね。
仮に入力は基底核のみから受けるとして、では基底核はどこから入力を受けて
出力するんでしょうか？　脳全体が回路だから始まりはないと考えるのかなぁ。

それと話は変わって、
http://www.jst.go.jp/pr/announce/19990513/chi/sakurai.html
このような研究はcomputational neuroscienceではどのように扱います？
視覚刺激、聴覚刺激、視聴覚複合刺激という、脳内の異なる部位で
処理していると思われる刺激に対し、重複して反応するニューロンが
存在するという話です。

>>33
モデル屋さんと実験屋さんが話が通じることって、なかなかないですよね。
そこを何とかしないと本当に面白いものができず、単なるお遊びで終わって
しまう・・・・。モデルはある現象の一面を記述するもので､かなり単純化
しないといけません。僕の知っている実験屋さんは、察するに「脳は複雑で
あり、数式を使ったおもちゃで記述されるなんてとんでもない」のような
考えが根底にあるように思えます（もちろんそうでない人もいるのでしょうが）。

>>34
基底核は前頭前野からの入力をうけています。
感覚野・運動野はいままでのアプローチで理解できるとしても､前頭前野を
どのように扱ってよいのか､僕にはまったく見当もつきません。

>>35
PFC（前頭前野）のexetive functionに着目した実験が最近続々と出てますね。
ただ、まだworking memoryなどに限定したものばかりです。

最近の私個人の実験でも、何かしら前頭が関与しているというイメージが
データを見ていると湧いてきますね。

>>34
セルアセンブリ仮説ですか。synchronization のモデルで
考えることができるでしょう。
逆に質問なんですが､セルアセンブリ仮説は昔はやった Singer らの
話と本質的に異なる話なんでしょうか？

>>36
ごめんなさい､"exetive function" って一体なんですか？

>最近の私個人の実験でも、何かしら前頭が関与しているというイメージが
>データを見ていると湧いてきますね。

？何に前頭が関与しているのですか？

>>34
synchronizationもあり得ますよね。また、この研究は海馬も測定して
いるのが・・・　海馬に入力情報の少なくとも一部が集まってきて統合されて
されていることを示しているのかも知れませんよね。

>>38
正確にはexecutive functionですね。なんか面白くなってきた。

>>38
スペリングが抜けてました。ごめんなさい。。。
色々なケースで前頭が関与するのですが、主に何かしらの自発的な
行動を要求するタスクを行わせた時ですね。有名どころではGo/NoGoタスクとか。

何となくなのですが、何か被験者自身の意志が必要な状況が発生すると、
そこで前頭の活動が強くなっているような気がするのです。
データ的にも、両者の潜時は大体一致していると個人的には見ています。

実験の方も書き込んで下さっているようで､嬉しく思います。

>>40
意志というのは、この実験においては「自発的な行動」と理解して
よいでしょうか？ 意志とは、電気生理学的にはどのように定義したら
いいのでしょうか？

>>41
「事前に実験者から指定された」自発的な行動という意味での制約は
つきますが、一応その通りです。

「意志」の定義は、現在考察中ということにしておきます。
私自身もこれに対して明確な答えはまだ用意できていません。

>>19
では、実験をされている方が､モデルに望むこととはなんでしょうか？
モデル屋の話を聞いて、「？？？」と思うのはどういう点なんで
しょう？

>>42
>「事前に実験者から指定された」自発的な行動
voluntary movementかな。spontaneousとは違う感じ。
事前に実験者から指定された行動には、何かを指すとかの目標は
あるんですか？

>>35
ちょっと意地悪ですが、基底核は前頭前野からの入力をうけている、
とすると前頭前野はどこから入力を受けて出力するのでしょう？

>>44
意地悪です。そんなことは教科書を読むか､理○に行って聞いてください。

>>45
意地悪は分かっているんです。現在の考え方では要するに、感覚皮質
からの情報がいろんな皮質領野でさまざまな処理を受けながら徐々に
脳の前方に伝えられ、最終的に前頭前野に入力することになっている
はず。つまり、前頭前野は感覚皮質からの入力を受けて出力している。
今までに教えてもらったことと総合すると、
刺激→感覚一次領野→高次の感覚処理領野→前頭前野→基底核→運動皮質→行動（運動）
というモデルになりますよね。これをもっと簡単に書くと、
刺激（S）→前頭前野→運動（行動または反応）（R）となります。
疑問は、これでほんとにいいんかいな？ということなんです。

脳領域は「入力を受けてから」なんらかの処理を行って出力するという
前提はほんとに正しいんかいな？

>>44
そうですね、voluntaryの語が適切でしょう。
課されるタスクは主にボタン押しです。心理タスク・神経内科タスクを用いることが
多いので、被験者は何らかの刺激の提示に対してある条件が揃った場合にボタン押しを
実行することになります。
（それ以外の行動はアーチファクトが大きくなってしまうのであまり好まれません）

>>46
（どこかで見かけたような口吻ですがｗ）
実験屋から見れば、「そう考えざるを得ない」というのが本音です。
というのは、脳というのは外部からの入力に対して非常にsensitiveで、
何かしらの外部入力を受けるとすぐ測定データが乱れてしまうのですね。
これに対して何らかの自発的行動を要求した場合の脳活動は捉えにくいです。
以前、同僚がある実験を行った際に統制条件として「適当に暗算を実行させる」
というタスクを課して測定したところ、同期した脳活動は全く見られませんでした。

もちろん、これだけで結論付けることは軽率に過ぎるとは思いますが、
外部入力に対する脳の応答の方がはるかに強いのは事実です。
その意味で、一切の環境情報の入力を排した「完全な」自発行動というものが、
本当にありうるのかどうかは疑問ですね。しかしながら、人間が入力にのみ
従って行動するロボットではないことも確かです。

age

>>47
前半に関しては、ボタン押しというタスク（課題）をさせたときに前頭部で活動が
増加するということですね。

後半に関して、36氏は刺激に応答した反応は捉えられるけれども、自発的に行動させた
場合の反応は捉えにくい。だから脳は刺激に対して反応する存在だと考えざるを得ない、
とおっしゃっているわけです。しかし、そうとは言えないでしょう？
この論理は、暗がりでお金をどこかに落としてしまった場合に、街灯の当たって
いない地面は見えないからそこにはお金はないだろうと考えて、街灯の当たって
いる地面ばかり探そうとするのと同じです。この論理はおかしいでしょう？
お分かりになります？
また、脳の活動の同期はむしろその部分の脳が休止していることを示しているのかも
知れない（睡眠中の方が脳波は同期しますよね）。そうであれば、同期した脳活動が
認められなかったということはむしろ活動していることを見ているのかも知れない
ではありませんか。

>>49
後半に関しては、その部分を一応匂わせつつ書いたんですけどね。
もちろん、あなたの仰ることは全部わかっています。

ですが、これが現在のヒト脳計測実験の限界でもあるのです。
「かもしれない」だけでは議論を構成できないのが、実験ですので。
私が実際に行った実験と、過去になされた研究のデータとを見る限りでは、
>>47に書いたようなことしか言及はできないものと考えています。
もちろん、もっと踏み込んだ説明をする方も他にはおられますが。

なお、「同期」だけ強調してしまったのでさらに付け加えておくと、
「信号強度が強くて」「同期」している活動が見られるのが、刺激を与えた
場合だということですね。全体の脳活動の強度は、同期していようがいまいが
測定可能です。そして、例えば「暗算」のタスクを行わせた時は、
そもそも信号強度自体が弱かったのです。

睡眠中のEEG信号が同期することは有名ですが、
信号強度そのものは弱いのではありませんか？

>>50に書いたことだけでは誤解を生じる恐れがあるので
付け加えて書いておきますと、

私は>>49のような考えを否定するものではありません。
ただ、それを積極的に支持する証拠が見つからない。そのことが、
少なくとも私に推論をオープンに語らせることを禁じている。
と、ご理解ください。

age

>>50
>ですが、これが現在のヒト脳計測実験の限界でもあるのです。
ええ、そういうことになるのですね。もっと時間的空間的解像度を高める方向も
あるが、そうして街灯の照度を高める方法以外に、懐中電灯を持ち出して今まで
照らされていない地面を照らす方向もある。W.ペンフィールドは患者の脳を直接
電気刺激しましたよね。この方法は強力で、さらに当時は開発されていなかった
タスクを用いることで新しい発見ができるかも知れないのだが、今は許されていない
以上、動物を利用しなければならない、となる。で、今の段階では>>34後半に示されて
いるリンクで行われている、自由に動ける動物における脳内の複数ニューロンの同時
記録が有効かな？という感触。

いずれにしても、
>例えば「暗算」のタスクを行わせた時は、そもそも信号強度自体が弱かった
以上、その方法論は力不足か不適当なのでしょう。暗算しているときは神経細胞が
何もしていないはずはないので。

ちょっと戻って、>>46の
>刺激→感覚一次領野→高次の感覚処理領野→前頭前野→基底核→運動皮質→行動（運動）
このモデルはもちろん、固定動物における神経細胞の反応潜時や皮質の層を染め出す
解剖学的研究から明らかにされている。つまり、このような方向の流れをもたらす
構造が存在するのは疑いない。これはたとえば10階建てのビルに備えられた上向き
一方通行の階段にたとえられる。しかし、我々はこの階段を常に1階から上るとは
限りませんよね。3階までは別の階段やエレベータを用いて上がり、そこで仕事を
したあとで例の階段で10階まで上がることもあるかも知れないし、5階の住民は
例の階段は5階以上しか利用しないでしょう（ここでいう住民とは脳に住むこびと（笑
ではなく、情報とか神経細胞の活動みたいなものと考えてくださいね）。こういうことが
上のモデルでも生じているということはないかなぁ・・・

>>53
ペンフィールドの方法には憧れますねぇ。
もっとも、そのためには誰かが人身御供にならなければいけないわけですがｗ

一応、私個人は「自発性」の研究には大きな可能性があると考えています。
ただそれは、現在のヒト脳計測実験の制約によって実践が難しいでしょう。
暗算というタスクは、信号強度が弱すぎます。さりとて、そこで運動を
伴うタスクを行わせるとアーチファクトが非常に大きくなります。
思案のしどころとはいえ、困ったことです。。。
>>34のリンク先の研究には、それなりに期待を寄せているところです。

後半の脳内情報処理経路のお話ですが、これは情報のskipがありうると
いうことと理解してよろしいのでしょうか？この件についてですが、
私は今のところ皮質外の経路も疑っているところです。
（つまり、感覚領野を通していないケース）
おそらく、同じことを疑っている人もあることでしょう。

>>54
>私は今のところ皮質外の経路も疑っているところです。
>（つまり、感覚領野を通していないケース）
視床下部とかでしょうか。期待していますよ。
私自身は5階の住民の方が興味があるんだけど。
5階は前頭前野を暗示しています。ここでは>>26氏のおっしゃる
>自己組織化、主因子分析、クラスタ生成、など
>入力刺激どうしを結び付けていく
だけでは無理かも知れない。入力刺激がなくても既存のすでに自己組織化
されたネットワークを活性化するとか、結びつけるといったモデルは
ないのでしょうか？　言い換えれば学習成立後の活動を説明するモデルは
ないのでしょうか？
やっと本スレのテーマに戻ったかな。

>29
今調べたけど
Traub RD って脳波がらみのことをやってるけど
エビはやってないんじゃない？
エビって誰がやってんのかな？
遅レスすまん

age

あげ

age

いまいち反応が薄いようなので。
>>55
あまりにも漠然としすぎていて、反応のしようがないんですけど。

>私自身は5階の住民の方が興味があるんだけど。
>5階は前頭前野を暗示しています。

暗示するのは勝手ですが、根拠を示してください。
53で言われたようなネットワークを考えることはもちろんできますが、
複雑なネットワークを考えればその分複雑な処理ができるのは当然で、
あまり面白くない。そのようなネットワークを考えれば単純な feed-
forward ができなかった何かができるようになるのなら面白いけど。

>ここでは>>26氏のおっしゃる
>>自己組織化、主因子分析、クラスタ生成、など
>>入力刺激どうしを結び付けていく
>だけでは無理かも知れない。

なぜ無理と思うのか、がよくわかりません。
自己組織化では説明不可能である例を挙げてください。

>入力刺激がなくても既存のすでに自己組織化
>されたネットワークを活性化するとか、結びつけるといったモデルは
>ないのでしょうか？　言い換えれば学習成立後の活動を説明するモデルは
>ないのでしょうか？

いっぱいあります。はじめに入力にしたがってネットワークを自己組織化
し、ある程度秩序づいてきたら学習をやめる。そののち、組織化された
ネットワークで出力を出せばよい。例えば、ocular dominance map が
生後形成されたのち、しばらくすると一定の出力をだすようになるのの
モデル化と思ってください。

視覚野の recurrent network についてこんな研究もあります。
http://online.itp.ucsb.edu/online/neuro01/roelfsema/
ただアプローチが工学寄りすぎて、あまり個人的に好きではありませんが。

前頭前野は computational neuroscience ではお手上げの部位です。
それよりもちょっと具体的に何かできる他の部位について議論しませんか？

>>60
怒らないでください（笑
>いっぱいあります。はじめに入力にしたがってネットワークを自己組織化
>し、ある程度秩序づいてきたら学習をやめる。そののち、組織化された
>ネットワークで出力を出せばよい。
なるほど。あるのならいいんです。今までこの種の質問に対して満足できる回答が
まったく得られなかったので、どうにも手がかりがつかめなかったのです。ocular
dominance mapをちょっと検索してみます。そのリンクも見てみます。

>それよりもちょっと具体的に何かできる他の部位について議論しませんか？
それはもちろん、そうしていただいて構わないのですが、
>前頭前野は computational neuroscience ではお手上げの部位です。
なぜお手上げなのか？について平行して教えていただけるとありがたいです。

>怒らないでください（笑
別に怒ってはいません。単に書かれていることが不明瞭だったの
で、説明が欲しかっただけです。気分を害されたのなら、
ごめんなさい。

>なぜお手上げなのか？について平行して教えていただけるとありがたいです。

感覚野のように、入力と出力がはっきりしているものなら定量化
して議論することが可能です。視覚野なら、単眼を刺激したとき
のあるニューロンの活動を測ることでこのニューロンがその目に
対してどれくらい反応するかがわかるし、縞模様を見せることで
方向選択性もわかる。聴覚野ならある周波数の音を聞かせて反応
を見ることで、tonotopy map を調べることができる。要するに
入力と出力がはっきりしてるわけです。

それに対して前頭前野は何が入力で何が出力か、まったく
わからないわけでしょう？ 前頭前野と意思の関係を議論して
ましたが、そんな文学的な表現だけでは、数式で表して
コンピュータでシミュレートすることはできないのですよ。
こういうわけで「お手上げ」と書いたのです。

さて、61さん、60での疑問にも答えていただけませんか？
（誤解されるといやなので言っておきますが、別に煽っている
わけではなく、単に実験をされてる方から見て、いまの
computational neuroscience に足りないところを教えて欲しい
んです。）

私は実験しているわけでもないし、専門家でもないです。だから、私の
言うことなんて寝言と考えてもらってもべつに構いません。ただ、その
寝言の中に、ある集団がたまたま気づいていなかった情報が含まれて
いないとも限らないので、言ってみるだけなら言ってみてもいいかな？
ということです。そんなこと分かってるわい、ということなら黙ります。
でも、それも言ってみないと分からないことですし。

刺激→感覚一次領野→高次の感覚処理領野→前頭前野→基底核→運動皮質→行動（運動）→刺激...
前にこんなモデルを書きましたよね。そして、これは行動の結果を刺激として
受容してまた処理が始まる、という具合にループになっているんですね。
で、感覚野は入力と出力の連絡構造ははっきりしてるわけですが、伝えられる
情報はどうかというと、入力される刺激は分かるけど、出力する情報はよく
分からない。運動皮質は逆に入力される情報はよく分からないけど、出力する
情報は分かると。しかし前頭前野はというと、よく分からない情報が入力されて、
よく分からない情報が出力されているからわけが分からない。連絡構造自体も
よく分かっていないけれども、こちらは組織化学的方法などを駆使すれば将来
分かる可能性はある。というのが現状ですよね。

ここで、前頭前野を一応運動系の最高中枢と見なし、上のループは前頭前野から
開始するようなモデルは考えられないか？　と言っているのです。前頭前野は
入力がなくても活動して、下位の基底核以下の学習によって新たに構成された
構造をドライブするようなモデルです。脳の活動はすべて前頭前野から始まる
ように解釈し直すんです。このとき前頭前野は入力がなくても活動すると考える
なら、自己組織化を適用するのはあまり有効ではないんじゃないかな、と思ったん
ですけど（上のループで高次の感覚処理領野から前頭前野に入力される信号は、
学習習得中は自己組織化のために利用されるが、学習が成立した後は前頭前野が
命令した運動がうまくいったかどうかを検証するために利用されると考えるん
です）。
そして、前頭前野が入力がなくても活動するためには、前頭前野は自発的に活動
する素子から構成されたネットワークと考えたらいいんじゃないかな、と思うん
ですけど。これを数式で表してコンピュータでシミュレートするためにはどうしたら
いいのかは私には全然分かりません（それは私の仕事じゃない（笑）。

>>63
ここは２ちゃんねるですから、プロだろうがアマだろうが
構わないと思います。ただ・・・

>ここで、前頭前野を一応運動系の最高中枢と見なし、上のループは前頭前野から
>開始するようなモデルは考えられないか？　と言っているのです。前頭前野は

62でも聞きましたが、そう考える根拠は？
そのモデルを支持する実験結果は？ そしてこのモデルで
新たに予言できることは？ そう考えることによって
いままで説明できなかったような何かがあきらかになるか？
を聞いてるんです。
そのようなモデルを考えるのは勝手ですが、これらに答え
られないと単なるお話に過ぎないでしょ？

60=62=64です。
ちなみに私のやってること(のひとつ)は、視覚野のモデリング
です。実験的に知られている単純細胞の受容野をもちいて、それら
から奥行き知覚や速度選択性を持つニューロンがどのようにして
できるか、などを考えています。で、モデルができると、心理物理
でモデルが予言する錯視を実際に試すことができます。
そううまくいくケースはなかなかないですが。

奥行き知覚を説明するモデルで、Marr あたりから脈々と伝わっている
正則化理論がありますよね。あれはあまりにも工学的過ぎて、脳が
している計算とは離れすぎてる気がするんですけど。

>>64
んーと、用いているモデルの意味が違うのかも知れませんね・・・
>>63の「ここで」以降は解剖学的モデルというべきなのかな。そして、
>>63の「そして」以降が64さんが扱っていらっしゃるのと同じ情報処理
モデルを指しているのではないかと。

ここで、
>62でも聞きましたが、そう考える根拠は？
>そのモデルを支持する実験結果は？ そしてこのモデルで
>新たに予言できることは？ そう考えることによって
>いままで説明できなかったような何かがあきらかになるか？
>を聞いてるんです。
前者の解剖学的モデルの根拠と実験結果については難しい、あはは。
このモデルから予言できることがあるとすれば、一つはある学習行動の
習得中は、数ある入力刺激のうちその行動を実行する上で有意味な刺激の
前頭前野への入力の方が前頭前野からの出力より時間的に先行するが、
習得後はこの順序が逆転するようになるだろう、ということは言える
かも知れない。説明できなかったような何があきらかになるか？も難しいな・・・

こんな説明でいいんですか？

>>66
>前者の解剖学的モデルの根拠と実験結果については難しい、あはは。

根拠もそれを支持する実験結果もないのは、モデルではなくただの妄想。
「モデルの定義」以前の話（少なくとも僕の知っている「モデル」は
それを考える何らかの根拠があります）。それじゃデカルトの松果体説と
変わんないでしょ。

人が真面目に答えてるのに､笑ってごまかす。これ、素人とかプロとか
以前に失礼だよ､人として（怒）。

あららら・・・
実験結果はない、というか私はこの線で実験したことはありません。
だから、ないんですよ。でも、予言（予測だよね）に関しては私は精一杯
書きましたよ。
根拠と、何が明らかになるか、これに答えるのはまだ難しいので、
こらえてほしいと言いたかったんですけど。

>実験結果はない、というか私はこの線で実験したことはありません。

あのね、別に実験しろって言ってるわけじゃなくてね・・・・
自分で実験しなくても、誰々のこういう結果（論文ね）があって
それを説明するためにモデルなりなんなり考えるわけでしょう？
あなたの言う予測も正直よく分からんよ。観測可能なの？今ん所
不可能でしょ？それじゃ意味ないんですよ。

そもそも全部自分で実験しないと何もいえないのなら、何にも
できないよ。脳科学以前に科学を学んでください、おねがい。

>>67
私だって、自分の考えていることを表現するのに苦労しているんです。
あはは、は悪かったかも知れない。しかし、苦しいんですよ。それを紛らわし
かっただけです。
こんな些細なことで終わってしまってはもったいないでしょう？

>私は実験しているわけでもないし、専門家でもないです。だから、私の
>言うことなんて寝言と考えてもらってもべつに構いません。ただ、その

寝言だと考えることにしました。議論かみ合ってないし。
寝言なら夢のあること、言って欲しかったなぁ。

夢ですか。。。前頭前野の活動によって我々は自発的に活動でき、
それが文明の進歩や創造性の源である、なーんてね。腹の中で思って
いてもそこまでは言いませんよ。と言いつつ、言ってしまいましたが･･･

あんた懲りないねぇ。
「前頭前野の未発達により、女子高生は電車内で化粧する」
っていう北大の人と一緒だよ。あれ、マジで言ってんだろうか？
ネタならネタでおもろいけど。

そもそも「創造性」とか「文明の進歩」とか何（神経生理学的にね）？
それはニューロンの活動から測れるの？測れないでしょ。
あなたの言ってることは何にも中身がないよ。それはここで議論
することじゃないでしょ？哲学にでもいったら？

夢だろう？　許してやれよ。

72＝70=68=66=63さん
動物の認知能力スレで散々叩かれた人でしょ？

刺激無しで自発的に動くモデル、というのを
作ってる人はいます。（実際にカオス的な振るまいを内蔵した
モデルを作ってる人がいる）
だけれども残念ながらモデルと実際の生理学的知見・
認知科学的現象をうまく結びつけているものはあまりありません。

あなたの考える程度のことはモデル屋は考えてますよ。
でも大きな流れにならないのはscientificに意味のあることが
なかなか言えないからです。だからあなたがここで
「自分の提案で新しいパラダイムが切り開ければ」と思ってるなら
それは勘違いです。すでにやられていることだから。
もし新しさを主張するなら
69さんのいうように自分のモデルによって他のモデル・仮説では
説明できないことが説明できることを説得できる材料を持ってきてください。
（他人の論文の引用でも自分の実験でもかまいません）

そうでないなら沈黙を。

いや、べつに叩かれたとは思っていないけれどね。少なくともこたえてはいない（笑
別に守るほどのものじゃない、しかし、あっさりと捨ててしまうにはなぜか抵抗が
ある。だから、どこまでそれを守れるか試してみようということだね。今は守るのは
かなり難しいということがようやく分かってきた段階。

>刺激無しで自発的に動くモデル、というのを
>作ってる人はいます。（実際にカオス的な振るまいを内蔵した
>モデルを作ってる人がいる）
これは知っています。それを正統派といわれる研究者はそのモデルを見込みのない
ものとして顧みないのかも知れないが、カオス的な振るまいを内蔵させる手法しか
とれないというのは、まだなにか依って立つべき理論が欠けているせいではないかと
感じ、それを追究しようとする人がいてもおかしくない。私だってその依って立つ
べき理論がなにかは分からない。しかし、刺激無しで自発的に動くモデルを後押し
できればそれでいいと思っている。

ずいぶん前にはやった synchronization っていまはどうなんですか？
もともと Gray と Singer の視覚野の実験が発端だったと思うけど。
あれからモデルの論文がずいぶん出ましたが、本質的に synchronization が
ないと説明できない現象があるんでしょうか？

「自己組織化」のモデル

沈みすぎage

行動とは反射で、学習、動機づけとは、神経系が修飾されて刺激に対する応答性
が変わること、かどうかは知らないがそういうのしか研究できません。
自発と思えるような現象もあるけれど、そんなの後回し。

あげ

age

age

思い出したのでage

同期した場合、シナプス間の伝達効率が上がるのでしょうか？それともラジオの検波みたいにニューロンは周波数に依存して情報をソーティングすることもあるのでしょうか？

下がりまくりですな。
ここに来てるみなさんは、どんな論文雑誌見てますか。
私はネイチャーとサイエンスをたまに見るだけ。
あんまり勉強してません。

すんまそん。実験屋なんですが、川人せんせとかの論文や「科学」での総説など
理解したいけどさっぱ、わかりません。なに勉強したらいいんですかね。
数学やったらどの分野？何かいい本ある？
嗅覚系などの振動現象も理解したいがさっぱりわからん。

>>86
Nature, Nature Neuroscience, J.Neurosci., Neural Computation,
Neurocomputing あたりでしょうか。

>>87
川人さんの話なら「脳の計算理論」（本人の著書です）を読んでみては？

ageage

なんだコンピューショナルニューロサイエンスて。
きいたことねーな

>>90
日本語に訳せば、「計算論的神経科学」。
これではますます分かりませんな（藁

脳をある種の計算装置だと思ってそれを解析することを目指したり、
逆に、脳の性質を定式化し、コンピュータ上に再現することで
脳の機能を理解しようとする研究の方法。
という具合でどうでしょうかね ＞みなさん

>>91
Marrの"Vision"で示されたアプローチがそんな感じでしたね。同意です。

ニューラルネットワーク計画とどう違うねん

soraieteru

にたようなものということで
ニューラルネットワークに取りこまれるのでは

>>95
現在の(人工)ニューラルネットワーク研究は、どちらかと言うと
現実世界ですぐにでも役立つシステムを構築することに
主眼が置かれていて(画像認識とか、それにつながる機械学習系）、
脳の計算モデル構築といった分野はちょっとメインストリーム
からは離れてるといった印象を持ってます。

デヴィッド・マーがまだ生きてたらどんな研究をしてたんだろう…？

Computational Neuroscienceはまったく工学的な応用を考えてないのが
違います。解析のみに使うということです。あと、定量的なものや実験と
対応しているものが多い。というか、そうあるべき。

>>97
そうですね。だからこそ、工学的応用に主眼が置かれている
ANN研究とはちょっと違うな、と言う印象を持ってます。

いずれ交わる事があればいいなー。

>>98
個人的には、最近は工学的応用にも強い関心があります。
元が工学屋ですので、、、

１００ゲト。 らっきー。

工学屋さんにとってはやっぱり「役に立つ」かどうかが
関心の分かれ目なのかもしれませんね。
私自身（理論屋です）は研究が役に立たなくても良いと
思ってるのですが、工学系の先生と話してると、
「それがどう使われるの？」とよく聞かれます。

>>101
役に立ってくれないと、予算が取ってこれないとか仕事がないとか、
そういう現実的な（世知辛い）側面もありますね。
ただ、それ以上に元々モノを作るのが好きなだけに、理論に留まらず
何か具体的なものを作り出したいという欲求に駆られるのも事実です。
その意味では「役に立たなくてもよい」のかもしれませんが。

>>102
なるほど。 たしかに予算が取れるかどうかは大きい。
でも、理論屋としては、
「原理はよく分からないけど、これでうまくいくからとりあえずはこれでいいんだ」
という実用優先の態度は気に入らなかったりするのですが。
（36氏がそういうタイプの人かどうかは知りませんが）

私の知り合いの先生（数学者）なんかは、
「工学屋があんなにいい加減だから飛行機が落ちるんだ」
なんていう過激なことを言ってたりします。
（多少は共感できるところもあると思ってます）

>>103
さすがに生理屋としての側面もあるので、原理なしにうまくいくものを
採用する気は全くありません。それならただのパターン認識機械にでもすれば
いい話ですからね。実用優先の知識ならいくらでも持ち合わせていますが、
それでも生体モデルにこだわるのがComputationの醍醐味かと。
さらに大胆に言ってしまえば、究極的には生体の方が優れているはずだ、
という信念もあります（これはどこまで正しくてどれほど誤っているかはわかりませんが）。

飛行機云々については具体的には言及しませんが、
工学屋は「いい加減」なのではなく、「最適化」といういわば妥協の思想に
基づいて動いているということをご理解いただければと思います。
実際に物を作る以上は、一切の妥協なしというわけにはいかないからです。
予算・安全性・利便性といった要素を同時に満足のいくレベルに持っていこう
と考えたら、全てを完璧にするのは非現実的ですので、、、

ひさびさage

ここに生体情報処理・制御系の板があるので
こっちでも議論どうぞ
http://jbbs.shitaraba.com/study/18/

この間、先端脳という特定領域のシンポで数学のＴ先生が言っておられたな。
「きれいな理論はきたない実験によって無惨にもうち砕かれる」と。
確かに実験事実には単純化できない点が多くて、ある意味きたないfactorが
多く含まれているとは思う。難しいよね。でも理論の人ももう少し神経生理
の人間が分かるようにpresentationして欲しいよね。こっちも難しいのかなぁ。
すみません。通りすがりの神経生理屋の感想でした。

age

自然勾配わかる人いる？