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脳科学・神経科学を網羅的に学ぶ必読書

カンデル神経科学

カンデル神経科学は、脳科学・神経科学分野のバイブル的存在。2014年4月に日本語版が出版され、英語や医学用語が得意でない方にも大変読みやすくなりました。脳科学、神経科学について学ぶなら絶対に持っておきたいおすすめの一冊。

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貯めれば貯めるほど獲得できる仕組みの具現化方法について

データを入れれば入れるほど、データを入力したときに獲得できる情報量が増える仕組み」を作れないか?

なぜなら

  • 人間の脳はそうできているのに、今のコンピュータやアプリケーションではできていない。

どうやって?

具体的にどういうこと?

【対象物】りんご(実体データ)(1回目)
 ↓
【認知】データから素性抽出
(赤い、丸い、甘い、シャキシャキする…とか様々な感覚器を使って、その対象から素性を抽出する)
 ↓
【獲得】データ蓄積(1回目)
 りんご(文字列):赤い, 丸い, 甘い, シャキシャキする
 ↓
【対象物】りんご(実体データ)(2回目)
 ↓
【認知】データから素性抽出
(りんご(文字列):赤い, 丸い, 甘い, シャキシャキするは既知なので、それ以外の情報量に着目できるようになる)
 ↓
【獲得】データ蓄積(2回目)
 りんご 赤い, 丸い, 甘い, シャキシャキする, 美味しい(追加された素性), 木(追加された素性)

  • このように、繰り返しをすることで、その対象が持つ素性を徐々に獲得し認知の解像度があがり、対象に対する理解が深まるのが人間。

  

現状の問題点

  1. “感覚器の種類“が足りない。
  2. “異なる感覚器の同時入力“がない。
  3. “文章”などの文字情報が持っている素性が限られている。

文章は"記号"である

  • 実際に存在しているりんごと、”りんご”という文字列の違い。
  • 実体としてのりんごと、実体を記号化した”りんご”という文字列では、情報量に大きな差がある。
  • “実体としてのりんご”から、“りんご”という文字列として記号変換される際に、情報量が大きく欠損している。
  • 欠損しているからこそ、次元の圧縮ができ、その上位の認識や思考にリソースを避けるというメリットがあるが、欠損によって、対象の操作可能性も著しく減少してしまっている。