脳型情報処理機械論の後半の講義メモです。興味の範囲は広がり、尽きることがない。

  • 2022年1月11日
  • 2022年1月11日
  • 大学院
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This is my personal memo of the 8th to 13th lectures of Prof. Kuniyoshi’s “Brain Information Processing Systems”. I’ve already posted the first half, but this time I’d like to share the second half. The first half had a variety of lecturers, and the second half has an even greater variety of lecturers, so there is no end to the interest. Please note that this post is intended to deepen my understanding of the lectures. I am not a brain scientist, but only an SE. If you notice any my misunderstanding, please let me know. I will be happy to help you in any way I could.

はじめに

2021年10月8日に始まった國吉康夫教授による脳型情報処理機械論の第1回講義から第6回講義を受講した感想などは個々に投稿するとともに、「脳型情報処理機械論は難解だけど幅広く奥が深くて面白い。前半6回の受講メモです。」でまとめを投稿した。いち早くこれに気づいた吉田教授がTwitterでリファーして頂いたり、國吉教授の好意から講義の中でも紹介頂き、多くのアクセスを頂いた。ありがとうございます。第7回目の講義は休講だったけど、第8回から第13回の講義についてもそれぞれ受講時の感想や理解したことなどを個々に投稿していた。今般、1月7日の土谷教授によるゲスト講座で終了したため、後半のまとめを投稿する。少しでも皆様の参考になる部分があれば幸甚だ。なお、前半の第1回から第6回は別に投稿したのを参照願いたい。

第8回:認知機能の発達と障害の予測コード化

その1:認知機能の発達と障害の予測コード化
その2:幼児やロボットを用いた認知の仕組みの科学的研究

脳型情報処理機械論8-1:認知機能の発達と障害の予測コード化

脳型情報処理機械論8-2:幼児やロボットを用いた認知の仕組みの科学的研究

第9回:自由エネルギー原理による知覚、行動、学習の統合

その1:自由エネルギー原理による知覚、行動、学習の統合
その2:自由エネルギー原理の提唱者フリストンはまだ62歳だ。
その3:知覚や認知は科学だけど感情はホルモンに基づくバイタルだ。

脳型情報処理機械論#9-1:自由エネルギー原理による知覚、行動、学習の統合

脳型情報処理機械論9-2:自由エネルギー原理の提唱者フリストンはまだ62歳だ。

脳型情報処理機械論9-3:知覚や認知は科学だけど感情はホルモンに基づくバイタルだ。

第10回:予測符号化と能動推論によるロボットの心

その1:予測符号化と能動推論を活用してロボットの心と技を高める。
その2:予測符号化と能動推論を活用してロボットの心と技を高める。

脳型情報処理機械論10-1:予測符号化と能動推論を活用してロボットの心と技を高める。

脳型情報処理機械論10-2:予測符号化と能動推論を活用してロボットの心と技を高める。

第11回:意識の数学的理論

その1:意識を数学的に理論化できるのだろうか。
その2:意識を数学的理論化する統合情報理論IITを紐解く
その3:クオリアの深掘りにトライ。

脳型情報処理機械論#11-1:意識を数学的に理論化できるのだろうか。

脳型情報処理機械論#11-2:意識を数学的理論化する統合情報理論IITを紐解く

脳型情報処理機械論#11-3:クオリアの深掘りにトライ。

第12回:神経美学。美の認知神経科学

その1:神経美学。美の認知神経科学の予習
その2:参考図書のざっと読み。芸術と科学のシナジーは面白い。
その3:石津准教授による神経美学を受講。興味深い内容だった。

脳型情報処理機械論#12-1:神経美学。美の認知神経科学の予習

脳型情報処理機械論#12-2:参考図書のざっと読み。芸術と科学のシナジーは面白い。

脳型情報処理機械論#12-3:石津准教授による神経美学を受講。興味深い内容だった。

第13回:クオリアの構造と情報の関係の理解

その1:ゲスト講師の土谷教授はオープンマインドな先駆的研究者だった。
その2:クオリオ、圏論、IIT、GNWTなどが今回の講義のキーワードだ。
その3:クオリアを用いて意識の構造を定量的に分析できるか。

脳型情報処理機械論#13-1:ゲスト講師の土谷教授はオープンマインドな先駆的研究者だった。

脳型情報処理機械論#13-2:クオリオ、圏論、IIT、GNWTなどが今回の講義のキーワードだ。

脳型情報処理機械論#13-3:クオリアを用いて意識の構造を定量的に分析できるか。

まとめ

後半のゲスト講師陣も多士済々だ。北は北海道から南は沖縄、さらにメルボルンまで広がった。共通して感じることはそれぞれの講師は自分の研究分野に真剣に取り組んでいて、楽しそうな様子だ。特に、博士課程を終了して、ポスドクの時期にはほぼ全ての講師は海外の大学や研究機関に赴任し、そこで自分自身の研究テーマを見つけたり、確定したり、拡大している。また、海外の比較的オープンな文化や豊かな自然や充実した研究環境のもとで大切な友人や交友の輪を広げたり、人生観までも変革されている様子が特に興味深かった。現在のAIやロボットは、まだまだ成長課程だ。人間が走るより自動車が走る方が速いように、人間が計算するよりコンピュータが計算する方が速い。内視鏡で見える細胞が癌細胞かどうかを見極めるのも、ベテランの医者がやるよりもAIにやらせる方がミスもなく、漏れもないかもしれない。しかし、だからと言って人間の仕事がなくなるわけではない。逆に、そのような技術を活用して、人間自身が成長する。将棋の世界でも人間の棋士はAIに勝てないとマイナスに報道されることもあるが、藤井聡太棋士はAIを活用してさらに高みを目指している。これまでになかった新しい定石ができるかもしれない。今回の講義の脳型情報処理機械論でも、人間のさまざまな機能を科学的に研究し、その知見に基づいて、AIやロボットの高度化を実現することを目指しているが、逆にロボットの構造や行動を研究することで人間の仕組みに対する理解も深まるかもしれない。すでに、個々の人の感情表現に合わせて対応するロボットなども研究されている(参考)。自閉症などの治療だけではなく、孤独を感じている人々にAIやロボットが寄り添って共に生きていく時代がすぐそこに来ているのかもしれないと感じる。これは人と人のふれあいや絆が不要という意味ではない。人は誰かと繋がることで生きがいを感じる。しかし、リアルな人と人のふれあいが不足する場合の補助として活用するという図式で理解すべきと思う。長くなったけど、2022年度の春期にどのような科目を履修するのか思案中だけど楽しみしかない。國吉教授を始め、多くのゲスト講師の皆様、そして東京大学大学院の関係者の皆様のご努力とご尽力に感謝申し上げます。

以上

最後まで読んで頂き、ありがとうございました。

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