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コネクトーム [1 本題(脳科学モデル)]


コネクトーム:脳の配線はどのように「わたし」をつくり出すのか

コネクトーム:脳の配線はどのように「わたし」をつくり出すのか



という本を読みました.
ところが というか
ニューロンのつながりによって、記憶、思考などが出来る ということなのですが、
実態は、大変厳しい.なぜ厳しいのか?
ニューロンの繋がり自体が観測できないからです.
1立方ミリメートルの中に10億とも言われるニューロンの枝がある.
これがどのようにつなっがっているかを解明するのに、100万人年かかるとか
100万人が1年かけてやっとその繋がりがわかる.たった1立方ミリ.
また、繋がりがわかるだけでは、その繋がりによる機能がわかるということではなく
コネクトという形での脳の解明には、ほど遠いと感じられました.

遺伝子 脳 言語 [1 本題(脳科学モデル)]

サイエンスカフェの内容を本にしたものです


堀田博士が 独特の視点で 話している様子がわかり大変面白く読めました

遺伝子・脳・言語―サイエンス・カフェの愉しみ (中公新書)


言語の取得は、遺伝子で脳を構成する時に言語を取得する仕組みが出来ていて
それがあらゆる言語を取得できる
 なぜなら、アメリカでうまれた日本人が英語を取得する
 日本で生まれたら日本語
環境によって、言語を取得できるのである

ちょっといただけなかった議論が、人工知能の所で
コンピュータの上位にまた、それを統合するコンピュータがあって...
というのがあるが、その統合するコンピュータのソフトが良いかどうかを
統合するものが必要で...
となってしまう

これを突き詰めると どうしても 脳の中の幽霊ということにならないか

まあ、堀田博士は生物学であるから、そこらへんの議論は無理があったのか

酒井さんは 言語の研究をしているだけあって、的確な議論をしているので
非常に良かったと思う

少々古い本なので、最近の活動を見てみたい
[決定]

人工知能の軌跡と未来 [1 本題(脳科学モデル)]

最近、シンギュラリティなどと言う 科学者が言いそうな 予測
これに感化されて 記事(というか 思ったつぶやき)を書いているが

表題にある本を買ってみた

AI 人工知能の軌跡と未来 (別冊日経サイエンス)

AI 人工知能の軌跡と未来 (別冊日経サイエンス)




一つは、「人間のように意識 主体? 知能? 」をもつ人工知能は可能か という疑問

これは、少なくとも「身体性」が人間と異なる場合、無理ではないか?
それなりの身体をロボットとして持つ時には、ロボットなりに概念を学習して
行動できるようにはなる=構成論からのアプローチにて

ところが、ひとつだけ恐ろしいことがある
 サイボーグである
仮に人間の身体を使うようなサイボーグ つまり 頭はコンピュータ
の場合、人間の身体性を持つ事になる

考えただけで恐ろしいが、可能性があるかもしれない[がく~(落胆した顔)]

一方で
人間は いまだ 大腸菌すら 化学的に作れない
何を酸につけただけで何がSTAP細胞だ
といっている人がいる


シングラリティ [1 本題(脳科学モデル)]

前回の続き

盛んにマスコミが騒いでいるが
前回述べたように
ロボットとのコミュニケーション
かなりの時間がかかると予測する

何せ、認知システムのモデルが無い現状では

違う分野では、特異点はあり得るかも
一般事務など、コンピュータに置き換わるだろう

計測と制御VOL55No10月号2016 [1 本題(脳科学モデル)]

谷口先生の総論で ロボットと実環境の相互作用に基づく記号コミュニケーション基盤創成
の記事である

これらの研究の課題、目標は
『ロボットが人間とコミュニケーションを取るにはどうしたら良いか』
である
ところが、今話題になっている人工知能のようなシステムでは、それが出来ない
なぜ出来ないか?
1980年代の人工知能の研究は論理による展開での限界は「記号接地問題」
で示された。つまり、実環境とシステム上の意味の関連性の定義が出来ないからである
例えば、コップを取ってとロボットに依頼すると
ロボットシステムはコップという概念がわからないと対応できない<その前に発話からコップという単語を取り出すところがあるのであるが、それはクリアされたとする>
人間であれば、コップの材質、形、取手があるかないか、重さなどが頭のなかにある
視覚、聴覚、触覚を総動員して理解している(マルチモーダル)
ところが、ロボットには何らかの形で、それを覚えさせることが必要であろう
だったら、深層学習というニューラルネットワークによる手法でやれば良いのか?
これは、それである程度、ロボットの身体性に応じた理解ができるところまでは来ているようだ
ロボットの身体性とは、視覚聴覚触覚などのセンサー情報とアクチュエータによる動きを言う
視覚であれば、視点を変える動作と共に3次元的なコップの形状を見るであろうし、聴覚なら叩いた時に出る音の状態、また、触覚であればその質感、持った時の重量など
それらを深層学習をベースとした学習である程度は可能であろう。
ただし、それは今の機械学習とは完全に異なる
なぜならそれには
身体性が必要であり、IT、データを利用するのみでの、コンピュータ内部の処理では済まないからである
実環境による学習 それもマルチモーダルで行う
人間は発達過程において、それをやってきたから、コップという概念を獲得して、
コミュニケーションがとれる
と言うことであろう

とすると
1 まず、自然言語処理で単語の抜き出しが出来るのか
2 視覚聴覚触覚をマルチモーダルに備えたロボットを作り
3 実環境で学習する

という過程が必要になってくる
#それって、3年やって、3歳程度の能力なのか???

汎用性をそのロボットに持たせるには
さらに 様々な環境でそれを学習させなければならない

$ これも、学習するモデル(システムには何らかのモデルが必要)が正しいか検証が必要(まさにこれを谷口先生らが取り組んでいる状態と理解しています
$ 人間が概念を獲得するモデルもわかっていない(なぜなら、観測不可能だから)

ちょっと気が遠くなる

でも出来るかもしれません

記号創発ロボティクス [1 本題(脳科学モデル)]

谷口先生の本
構成論からのアプローチ
ロボティクスはこれですね

記号創発ロボティクス 知能のメカニズム入門 (講談社選書メチエ)

記号創発ロボティクス 知能のメカニズム入門 (講談社選書メチエ)




2014-12-02 [1 本題(脳科学モデル)]

http://www.nikkei-science.com/?p=44210
ノーベル賞
脳の中にあるベクトル
おもしろい

日本にもこのような形で連載されないのかな [1 本題(脳科学モデル)]




新聞に連載されたものです
日本にはその文化がないのかなと思います

冬眠と脳内環境 [1 本題(脳科学モデル)]


冬眠の謎を解く (岩波新書)

冬眠の謎を解く (岩波新書)



を読みました
面白かった
人間も冬眠の能力があるのか
HP受容体があるのか? あるらしい
これから 秋 よく食べて 太りましょう
そして 冬 ゆったりと過ごすようにしましょう
そうすると寿命も延びて 健康にもよいようです(仮説ですが もしかしたら近い将来解明されるかも)
しかし シマリスはすごいな

体験という学習 [1 本題(脳科学モデル)]

Nature 15 Jan 2009の記事から
一度でも体験した
例えば痛い目にあっていれば
それに対応する方法は2度目にはスムーズに対応できるはずである

それでは その神経回路がどのように形成されるのだろうか?
という研究がなされ報告されている
研究ではマウスを片目にする時期と両目が使える時期を交互にしてその神経回路を観察して行われた

それは1度目の片目の体験によって補われる神経回路が 2度目からも使われているということがわかっている
2度目から新たにそのような回路が増えるのではなく再利用されるのである

ということは 1度痛い目にあっていることで普通はうまく回路ができる
が,2度3度とへまをする という私はその回路形成ができないのであろうか
うーん 研究では片目が見えないという劇的な体験であるから回路ができるのか?
痛い目というレベルによるのであろうか

適切な回路ができるように日々精進しかないのでしょうか?
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