374 名前：GO MAXIMA[] 投稿日：02/07/09 01:15
ところで 脳のシミュレーションでの 一番の謎は 伝送の問題の
ような気がするけどどうかな? 特に3Dの視覚情報を 処理する部分が
後頭部にあるとして そこでどんなことしているかの前に そこまで
どうやって あのおそまつ神経回路網で 巨大情報を伝達するか?
大問題じゃあないか。川人さんのモデルでも 視覚情報は コンピュータの
同期BUS上を超高速で走っているんだぜ。その点では USOモデルかな。
制御信号程度なら オソマツ神経回路網でも十分伝達可能かも?
個人的には 昔パソコン通信時代にはやった 画像を vector情報に
分解して vectorの名前だけ伝送して 送った先でcode bookを引いて
合成するという ようなことをやっているのかと思っている。
いや ツインVQのような 幼稚な vector量子化ではなくて 空間の
変換を抱き込んだ(クリフォード代数を使うような)ものを考えている。
ツインVQにしても C4.5(5.0)にしても 統計モデルに基礎をおく
学習モデルは 脳の計算モデルとしては 現実離れしているよね。
性能が悪すぎる。
それを 一番はっきり示すのは 写真でもカメラでも 雑多な部屋の
一部をとってそれを認識させるのの 難しさ。とっても 統計モデル
では 届きそうに無い、80年代の昔にもどって 第５世代コンピュータ
のように 常識というえたいの知れないものを持ち出す方がまだ
よさそうだが、あれはあれでよくぞ 失敗してくれたとおもうね。
これで 統計でもなくて知識ベースでもないとなると 信じられないけど
とんでもの ペンローズの プラトン世界の反映しかないことになる。
もっともチューブラでというのは信じられないが、とにかく先見的な
(アプリオリな)構造が存在していて それを悩が借用してしているという
可能性しか残っていないようだぜ。これなら常識とか知識でないから
家のネコのたまが 3D空間認識していても不思議でない。こういった
アプリオリな構造物として いま最も有望なのは クリフォード代数だ。
今風にいえば Geometric Algebraだ。例えば３次元のユークリッド
空間に単純なクリフォード積をいれると自然に８次元の空間が出現し
３次元空間の回転などの直交変換もそのなかに自然に含まれる。
変換が空間を作るというのが 脳内の認識のようにみえる。