大学院

脳型情報処理機械論#4-3:複雑系カオス脳理論、4つの論点を考える(後半)。

脳型情報処理機械論の第４回講義は、中部大学の津田教授による複雑系のカオス脳理論だった。講義も正直カオスでテキストもカオスだった。この投稿もカオスと言われそうだが、色々調べると先行研究があり、先人の功績の上に現在の社会が成り立っているのを再認識した。

脳型情報処理機械論#4-2:複雑系カオス脳理論、4つの論点を考える(前半)。

脳の処理をカオスな複雑系と捉えて、その仕組みを分析し、数式モデルで分析することが津田教授の狙いだ。ここでは数式モデルはあえて言及しなかったが、各キーワードの意味をできるだけ掘り下げるようにした。しかし、これでもまだまだ説明不足な点が多いし、説明が不適切な部分も多いかもしれない。筆者の不学無知に免じてご容赦願いたい。

脳型情報処理機械論#4-1:複雑系カオス脳理論、事象を数式でモデル化。

脳の処理は複雑系だ。今回の講師である津田教授は脳の情報処理の仕組みを数式を用いて解き明かす複雑系カオス脳理論を専門とされている。具体的な論点は次回以降として、今回はまずは理解しておくべき基本知識について整理した。少しは頭の整理になっただろうか。

東京大学の総合図書館は歴史と未来にあふれた素晴らしい環境だと思う。

東京大学の本郷キャンパスには、社会人になってからも何度か訪問しているが、この10月からは学生の身分として活用している。吹き抜けの大階段のレッドカーペットには驚いたけど、蔵書も閲覧室も充実している。Wi-Fiも電源も完備しているので本当に助かる。軽食の施設や、会議などの設備が使えるともっと良いと思った。

脳型情報処理機械論：#3（生物の動きを模した柔らかな制御や忘れる機能を具備する研究は面白い）

今回のテーマはリザーバーコンピューティングだ。講師の中嶋准教授はタコの動きを模することで研究成果を上げた。ソフトロボットの開発などにもこの技術は課題を解決すると期待されている。面白いと思った。

脳型情報処理機械論：#2-4（運動制御系）歩行ロボット、幻肢痛、赤ちゃんロボットなど

脳型情報処理機械論の２回目の講座の投稿の4/4だ。歩行ロボットのメカニズムや、セロトニンの働き、幻肢痛とVRによる治療法、赤ちゃんロボットなどを紹介した。次回は、東京大学AIセンターの中嶋 浩平特任教授による「身体化された知性のためのフィジカル・リザーバー・コンピューティング」だ。どんな授業になるのか今から楽しみだ。

脳型情報処理機械論：#2-3（脳の運動制御系）脳、神経、筋繊維の仕組みや構造

脳型情報処理機械論の２回目の講義での内容のその３だ。運動制御系の観点から脳、神経、筋細胞までの流れを外観している。体部位局在や視床、αニューロンとγニューロン、脳内GABA濃度、運動単位と神経支配比などのキーワードを知らない人(=自分)には良い勉強になった。

脳型情報処理機械論：#2-2（自己組織化マップ、メゾ回路など情報処理法のまとめ）

今回は、脳型情報処理機械論の第２回講義に関するまとめ「その２」だ。メゾ回路や自己組織化マップ、ミラーニューロン、オープンフローなど情報処理の基礎理論についてまとめた。何事も基礎が大事だけど、基礎が意外と難解だ。

脳型情報処理機械論：#2-1（主に視覚系の仕組みについてのまとめ）

今回は脳型情報処理機械論の２回目の講義だ。國吉教授の頭の中はどれだけ理論と実践が詰まっているのか。１回の講義の内容の奥深さと幅広さが半端ない。何回かに分けて分割投稿したい。今回は特に視覚系の話を中心にまとめておきたい。静態視力と動態視力は異なるがそれは脳の仕組みに依存していることを初めて知った。面白い。

大学院の科目履修生の勉強ノートとしての投稿はOKだった。次回も頑張ろう。

10月8日の講義内容は面白かった。特に、脳に関する講義と、ニューロン・シナプス・イオンチャネルに関する講義だったので、２回に分けて投稿した。念の為担当教授に確認したらOKだった。というか、身に余る賛辞を頂戴した。これは次回も頑張らねば(笑)。