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。
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脳型情報処理機械論
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#6-2：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にトライした。網羅している範囲が多く、理解できていないキーワードが多いので、全部で４つの投稿になりそうだ。
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。
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。
10月8日から始まった脳型情報処理機械論もすでに６回まで終えた。個人のメモのつもりだったが、國吉教授から学生に共有してほしいと依頼を受けた。國吉教授に加えて、東京大学中島教授、中部大学津田教授、京都大学寺前教授、京都大学磯村教授など脳科学の最前線で研究を進める教授陣からの講義は刺激的だ。参考となる部分があれば幸甚だ。
脳型情報処理機械論#5-1: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回目の講義を受けた。今回は京都大学の寺前准教授だ。脳回路のエキスパートだ。分かりやすく説明して貰えるが、自分の理解度と知識が決定的に不足している。揺らぎを確率的に捉えて数式モデルに適用して解析している。素晴らしい。
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。