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脳型情報処理機械論

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。

沖縄の科学技術大学院大学は質の高い論文数で世界の研究機関の9位に評価された。これは快挙だ。素晴らしい自然環境に囲まれた沖縄で思い存分の研究ができたらパラダイスだ。また、遊び心や突拍子もないアイデアも期待できるのではないか。そんな沖縄から谷教授を招聘しての第10回講義が12月10日に予定している。もう期待しかない。

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。

北海道大学の吉田准教授の講義の中心は「自由エネルギー原理(FEP)」だ。難解だけどその提唱者は1959年生まれの62歳だった。能動的推論という概念も興味深い。受動的に知覚しているのではなく、感情や意思に基づいて認知しているという考え方だ。「見えていても見えない」「聞こえていても聞こえない」という事例は日常に溢れている。

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

12月3日に予定している脳型情報処理機械論の第9回講義が今から楽しみだ。講師は北海道大学准教授の吉田正俊博士だ。難解な用語も何度も聞いているとなんとなく理解したような気になってくるが、まだまだ理解が浅い。事前に予習すればするほど、どんな講義になるのか今から楽しみだ。

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

長井志恵特任教授の授業は完成度が高い。ネットで色々と裏をとっているとVIMEOでも動画を視聴できた。非常に丁寧に説明いただけるので外人学生も理解が深まったのではないだろうか。ただ、英語の理解力に難のある学生(=自分)のために日本語での理解を深めたものだけど、利他の心から、他の誰かにも参考になる部分があれば幸いだ。

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の第8回講義の受講に向けて講師のプロファイルや研究テーマなどを調べてみた。人間の認知は、五感で感じる情報と、予測した情報の乖離を最小化するように人が行動するという予測学習のメカニズムに基づいて発達するという仮説を提唱して、成果を挙げている。素晴らしい。

脳型情報処理機械論#6-4:生物脳における知能の数学的理論

磯村博士の授業はこれを含めて4回に分けて投稿した。崇高な創発理論やハミルトン力学、勾配降下法、KL距離など講義の内容から多少外れつつも、興味深いキーワードを紐解いたつもりだが、これで最初の投稿の結論を理解できるようになったかと言えば、まだまだ道は遠い(汗)。

脳型情報処理機械論#6-3:生物脳における知能の数学的理論

磯村博士の講義を理解するためのキーワードについての解説を前回に続いてトライした。次の投稿で区切りにするが、調べるほどに分からない用語がどんどんと増えてくるが、さらに調べるとだんだん分かった気になる。本当に理解したのか、ただ理解したつもりなのかは確かではない。

脳型情報処理機械論#6-1:生物脳における知能の数学的理論

今回の講師は磯村拓哉博士(科学)だ。生物脳における知能の数学的理論を理研で研究されている。脳や知性の仕組みを数学的なモデルで説明するものだ。自由エネルギーの原理や、ヘブリアン可塑性、可変ベイズ法など難解なキーワードも頻出するが、これらはその2やその3で詳しく取り上げたい。

脳型情報処理機械論#5-2:神経回路網と脳の確率的力学的理論

脳型情報処理機械論の5回目の講義については先に投稿すみだが、2つの論点を理解するための基礎知識などを深掘りした。個々の神経細胞が発する信号は本来バラバラのはずだけどネットワークを経由することでまとまり、揺らぎに収斂されるという見方は面白いと思った。