365日連続投稿記念:リカレントシリーズ、学び直しは楽しいので興味ある人は挑戦してほしい。
アウトプットするにはインプットが必要だし、インプットしたらアウトプットしたい。大きかったのは日本技術士会の部会と、MBAの講義だ。特に経営工学の専門家にはぜひMBAにもトライしてほしいと思う。自分の得意分野を３つ持ち、それぞれで100人に一人のレベルになれば、100万人に一人の人材になる。これをこれからも目指したい。
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脳型情報処理機械論
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。
第12回の脳型情報処理機械論の講義の最初に参考文献の紹介があった。せっかくなので、参考になりそうな図書を6冊ほど読んでみた。いずれも面白く興味深い内容が多かった。黄金比の画像を見せると島皮質が活動を高めることは複数の図書で指摘があった。体性感覚ホムンクルスやエーテルソンのチェックボードなども面白いと思った。
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
第12回の脳型情報処理機械論は、関西大学の石津准教授だ。トピックが神経美学だ。美学を如何にして数学的に分析するのだろう。もう期待しかない。美学的体験の脳機能や芸術的創造性に関係する脳の仕組みを研究する認知神経科学だ。オーラの話は多分出ないだろう。
脳型情報処理機械論#11-3:クオリアの深掘りにトライ。
講義を受けるまで全く聞いたことのなかったキーワードが、IITとクオリアだ。大泉准教授の講義に先立って予習した時もこの２つがキーワードと予想して、その通りだった。講義も聞いた。復習もした。でも、まだよく分からないというか腹落ちした感じがない。これはどういうことなのだろうか。
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の第11回講義を受けた。ポイントはIITとクオリアだった。今回はそのうちのIITについての理解を深めるべく紐解くとともに、その対抗理論ともいうべきGWTやHOT、予測符号化についても概観した。次回は、クオリアについて深掘りしたいと思う。
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。
今回の脳型情報処理機械論の講義は東京大学総合文化研究科の大泉准教授だ。意識と脳をつなぐ数理を探究するのがテーマだ。IITやクオリアがキーワードになるかと予想するがどうだろう。禅問答のような東洋的なアプローチとの対極になるのか、それとも東洋的な思想も取り入れるのか。前者のような気がするがどうだろう。
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。
OISTの谷教授の講義は興味深かったけど、難解だった。なぜかといえば、本人は実に楽しそうなのだけど、どこが面白いのかが理解しにくい。数式が多く、図の意味することが理解できない。単語が難解でかつ英語での説明なので、正直ピンとこない。しかし、RNNやベイズや自由エネルギー原理などは何度も聞いているので分かった気がする。
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。
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。