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。
TAG
ニューロン
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：#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#1-2(ニューロンやシナプスの機能と仕組みを考える）
人間の脳細胞には約1000億のニューロンが存在している。ニューロンとニューロンが相互に密に結合するほど脳は活性化するのだろう。一方、そのニューロンとニューロンを結ぶシナプスの仕組みは巧みだ。また、いざという時には反射的に動けるような仕組みまである。生命の仕組みはすごい。