sai さん プロフィール

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saiさん: 脳と心と人工知能
ハンドル名sai さん
ブログタイトル脳と心と人工知能
ブログURLhttp://nouai.blog.fc2.com/
サイト紹介文脳のアルゴリズムを参考にした人工知能の実現を夢見るサイトです
参加カテゴリー
更新頻度(1年)情報提供10回 / 365日(平均0.2回/週) - 参加 2013/08/19 20:40

sai さんのブログ記事

  • 過去の記事 …
  • “心を持つ”AIロボット?
  • “心を持つ”AIロボットが登場 動きで感情を表現アメリカのベンチャー企業が開発したおもちゃのロボットです。うたい文句は、“心を持つ”ロボットで、AIとカメラで周りの人の表情や物体の位置などを読み取り、それに応じて1000通りの感情を表現するということです。例えば、近くにいる人が笑っていると判断すれば、ディスプレーに笑顔を表示し、顔と腕を上下に動かして喜びを表現したり、近くに積み上げられたブロックに [続きを読む]
  • 盲人の視覚野
  • 「認知発達と進化」P139 視覚障害者における点字を担う神経回路 からの要約盲人と晴眼者に対し、同一の非点字性触覚弁別課題を遂行させたところ、盲人では、一次視覚野を含む後頭葉腹側が賦活化される一方、二次体性感覚野は抑制されていた。晴眼者では、後頭葉腹側が抑圧、二次体性感覚野が賦活化されていた。長期にわたる視覚入力の遮断にもかかわらず、視覚野の機能性を保っていること、触覚弁別処理が、その本来の入力を受け [続きを読む]
  • 方位選択性と生体内ノイズ
  • 「認知発達と進化」P105 一次視覚野における自己組織的学習 からの要約一次視覚野には特定の方位の線分に対して選択的に反応する細胞が存在する(方位選択性)。垂直方向の線分しか見ることができないような環境下で仔猫を育て、一次視覚野に微小電極を挿入して神経活動を測定、大半の細胞が垂直方向の線分に対して反応し、水平の線分には反応しなかった。この結果は、神経細胞の方位選択性の形成過程が、環境に全面的に依存して [続きを読む]
  • フレーム問題
  • フレーム問題とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。私は以下のように考える。生物は実時間内に問題に対応しなければならないと言う圧力が常にかかっている。そのため問題の解決に「無限の可能性の計算」と言う戦略は取らず、注意とワーキングメモリで以下のように解決してると考える。1) すべての入力情報 [続きを読む]
  • 記憶を関連づける神経細胞集団の仕組みを解明
  • 記憶を関連づける神経細胞集団の仕組みを解明CTA記憶とAFC記憶の両記憶間の高次連合は、連続した同調想起により扁桃体で生じる記憶痕跡細胞集団の重なりによって引き起こされていることが明らになりました。加えて重要な点として、記憶の連合のみに関与し、元々の記憶の想起には必要でない記憶痕跡細胞集団が存在することが明らかになりました。1)味覚嫌悪学習(CTA)条件刺激  :サッカリン水溶液(甘い水)無条件刺 [続きを読む]
  • 私のワーキングメモリは少ないのかもしれない
  • 本を読んでいるとよく以下のフレーズが出てくる。・・・前者は・・・で、後者は・・・である。このフレーズが出てくると、私は大抵そのフレーズの前の文章を何度か読み返し、何が前者で何が後者かを確認しなければならない。私のワーキングメモリは、他の人よりも少ないのかもしれない。前者と後者に該当する部分を識別できるように工夫してもらい、さらに矢印でどれが前者でどれが後者かを指し示してほしい。 [続きを読む]
  • 学びとは何か
  • P196からただし、思い込みなしで何かを学習することは、ほぼ不可能であるということを再度強調しておきたい。人は何がしかの「あたり」(直観)がなければ、何かを学習することは非常に難しい。すでに何度も述べたように、何かを学習し、習熟していく過程で大事なことは、誤ったスキーマをつくらないことではなく、誤った知識を修正し、それとともにスキーマを修正していくことなのである。「思い込み」がなければ、フレーム問題に [続きを読む]
  • 人工知能「東ロボくん」 東大を断念
  • 人工知能「東ロボくん」 東大を断念これまで順調に成績を伸ばしてきた東ロボくんですが、教科書などの情報と検索技術によって正解にたどりつく世界史などは得意な一方、文章の意味を理解して、問題文を読み解く「読解力」がなかなか向上しませんでした。このため国語や英語などの科目では、今後の成績向上に限界があり東大合格の水準にあたる偏差値70以上にまで成績を上げることは現在の技術では難しいと判断したということで、 [続きを読む]
  • 無能の極み
  • 人工知能が書いた書籍「賢人降臨」発売 あえて無校正、「AIの未来感じて」  福沢諭吉の「学問のすすめ」と新渡戸稲造「自警録」を、ディープラーニング(リカレントニューラルネットワーク)で零に学習させた上で、「若者」「学問を修め立身」など5つの“お題”を与え、文章を創作させた。  作品は、原典とほぼ同じ文が続くが、文の構成や順序が変わっていたり、同じことを繰り返すなど、お題に合わせて変化した部分があ [続きを読む]
  • 赤ちゃんはなぜサルの顔を識別できるのか
  • 9ヶ月以前のヒトの赤ちゃんは、サルの個体識別ができるという。ヒトの大人は飼育員だったり、よほど個体に違いがなければ識別できない。識別できているかどうかの実験方法は、まずサルの写真を赤ちゃんにじっくり見せ、次に違うサルの写真を見せる。赤ちゃんは新規刺激に注視する傾向があり、新規の写真のほうをより注視することから、識別していると判断している。大人の場合は、どちらも均等に見ることから識別できていないと判 [続きを読む]
  • 「コネクトーム」を読んで
  • コネクトームとは「脳の全神経細胞ネットワーク地図」。コネクトームには、部位コネクトーム、ニューロン・タイプ・コネクトーム、ニューロン・コネクトームの3つがあり、最初の2つは誰でも同じような接続性を持っているが、ニューロン・コネクトームは他の誰とも異なる唯一無二の存在。人間のコネクトームは遅くとも二十一世紀末までには得られるだろうとのこと。これだけのことを書くのに、400ページ以上を費やす時間があった [続きを読む]
  • 「意識はいつ生まれるのか」を読んで
  • 統合情報理論 基本命題:ある身体システムは、情報を統合する能力があれば、意識がある。第一の公理:意識の経験は、豊富な情報量に支えられている。つまり、ある意識の経験というのは、無数の他の可能性を、独特の方法で排除したうえで、成り立っている。いいかえれば、意識は、無数の可能性のレパートリーに支えられている、ということだ。第二の公理:意識の経験は、統合されたものである。意識のどの状態も、単一のものとして [続きを読む]
  • アルファ碁のアルゴリズム
  • 大船渡 碁石海岸(2016/03/12撮影)googleのブログ(AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を)にアルファ碁の仕組みについて以下のようにあった。囲碁において、可能性のあるすべての指し手に対して探索木を割り当てる従来の AI 方式は通用しません。今回の挑戦を始めるにあたり、私たちはモンテカルロ木探索とディープニューラルネットワークを 組み合わせた AlphaGo (アルファ碁) というシステムを新たに開発しました。このシステ [続きを読む]
  • 人工知能が成長するために何が必要か
  • 生命体はなんらかの欲求にしたがって、自己を保持し成長している。その欲求の基本的なものは自己保存の欲求(食欲など)と考えられる。人の場合、その自己保存の欲求が金銭欲や名誉欲などに発展?する。人工知能が成長するためにも、なんらかの欲求が必要と思われる。その候補として知識欲が考えられる。知識が増えると人工知能は欲求が満たされる(報酬)。しかしただ知識が増えるだけでは知能とはならないだろう。新しく獲得した [続きを読む]
  • 人工知能に脳科学は必要か?
  • 「空を飛ぶのに鳥を真似る必要はなく、人工知能も脳を真似る必要は無い」という人がいるが本当だろうか。確かに鳥を真似る必要はないが、鳥が空を飛べる仕組み(揚力、推進力など)はわかっており、その仕組みがわかれば空を飛ぶものを作ることができる。知能の仕組みはわかっているだろうか。記憶の実体はどこにあるのか。いかにして言語を操っているのか。肝心なことは何一つわかっていないと思う。知能を実現している脳を研究し [続きを読む]
  • AlphaGoの衝撃
  • AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を DeepMind(google)やFacebookがすごい囲碁ソフトを作っているという噂は聞いていたが、DQN(DeepMind)がエアホッケーやブロック崩しには強くても、パックマンは苦手と聞いて、囲碁は難しいだろうとたかをくくっていたが、こんなにも速く名人並みの実力を実現するとは衝撃的だった。今回の挑戦を始めるにあたり、私たちはモンテカルロ木探索とディープニューラルネットワークを組み合わせた Alph [続きを読む]
  • 脳の画像記憶/認識
  • 今日買い物にイオンに行った。たまに行くが曲がる道を覚えられない。妻にここだっけ、あっちだっけと聞きながらなんとか到着。私は方向音痴でなかなか道が覚えられない。また今日ケーブルテレビでマイノリティーレポートを見た。主人公の妻役に見覚えがあり、コールドケースの女刑事じゃないかと妻に言ったところ、ちがうんじゃないと言われた。後で妻が検索したところやはり、女刑事であった。こういうことが時々あり、顔認識に関 [続きを読む]
  • 人の自然言語処理
  • 人の自然言語処理・先にイメージあり人は言葉を覚える前に、通常その実体のイメージが脳内にある。そのイメージと言葉が結びつく(シンボルグラウンディング)ことにより、言葉を操ることができる。・イメージの無い言葉は覚えられない子どもの脳内にはまだ難しい概念のイメージは無く、ある難しい言葉を聞いてもそのイメージが脳内に無いのでグラウンディングできない。・知っている言葉から新しい言葉を獲得する子どもが成長する [続きを読む]
  • 人工知能を専門にするべきか?
  • いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材こちらの記事は、人工知能を「やりましょう」というもので、99.99%の人間は人工知能を専門にするのはやめたほうがいいこちらの記事は「やめましょう」という記事である。どちらもその理由は共通で、「人工知能は簡単だから」やりましょう(やめましょう)というものである。簡単だという理由は、人工知能(ニューラルネット、ディープラーニング)は既にライブラリ化され、原理 [続きを読む]
  • 神経細胞同士のつながりの強化は記憶の想起には不要?
  • 記憶痕跡回路の中に記憶が蓄えられる−神経細胞同士のつながりの強化は記憶の想起には不要−概要:マウスを小箱Bに入れて恐怖体験(電気刺激)を記憶させ(同時に海馬歯状回における記憶痕跡を標識)、その直後にタンパク質合成阻害剤を投与してシナプス増強が起こらないようにすると、翌日マウスを同じ小箱Bに入れても思い出すことはできずすくまない(恐怖反応を示さない)。しかし別の小箱Aにマウスを入れて標識した記憶痕跡を [続きを読む]
  • 一次感覚野の2つのピーク
  • “感じる脳”のメカニズムを解明−皮膚感覚を司る神経回路の発見−概要-----------------------------------------------------------------従来の仮説 − 外因性のボトムアップ入力と内因性のトップダウン入力の連合で皮膚感覚は知覚される皮膚感覚の情報は、従来の仮説では、外界の情報に由来する外因性のボトムアップ入力と、注意や予測といった内因性のトップダウン入力とが脳のある領域で連合することで、皮膚感覚は知覚さ [続きを読む]
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