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海馬CA2

100年ぶりに脳の主要な記憶神経回路の定説を書き換え
-海馬に新たな記憶神経回路を発見、記憶形成の謎解明へ大きく前進-


これまで何十年間も信じられていた「歯状回はCA2に入力しない」という定説を覆し、「歯状回が直接シナプスを介してCA2に入力している」ことを発見しました。また、CA2は、CA1の深い細胞層の興奮性細胞群に優先的に入力していることが明らかになりました。以上のことから、海馬において、従来型のトライシナプス性の記憶神経回路「嗅内皮質→DG→CA3→CA1」に加えて、新しいトライシナプス性の記憶神経回路「嗅内皮質→DG→CA2→CA1deep」を発見しました。従来型のトライシナプス性の記憶神経回路は海馬内で主にラメラ断面に沿って情報伝達しているのに対して、新しいトライシナプス性の記憶神経回路は複数のラメラ断面を縦断して情報伝達していることも明らかになりました。


CA2に関する生理学的発見の次は、記憶や学習にどのようなかかわりを持つかなどの機能的な発見を期待します。

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tag : 海馬 CA2

人工知能とは? --- 松原仁編

人工知能学会誌2014/1レクチャーシリーズ「人工知能とは?(7)」に対する松原仁さんの回答である。

問い:人工知能とは何か。
答え:究極には人間とは区別がつかない人工的な知能のこと。


理想が高すぎて人工知能の定義を狭めていると思う。人工知能が人間と区別できてもかまわないと私は思う。

問い:人工知能研究とは何か。
答え:人工知能を実現しようとする試みを通じて知能を構成的に理解すること。


汎用性を有する人工物はまだしばらくは実現できないと思う。これまでの人工知能研究は失敗を繰り返した歴史であり、これからしばらくの間も失敗を繰り返すと予想される。


同意します。

問い:intelligence amplifierの研究は、人工知能の研究か。
答え:情報処理の研究ではあるが、人工知能の研究ではない。


ごもっとも。

問い:脳科学の研究が進めば人工知能研究は不要になるのではないか。
答え:いいえ。


「問い」がおかしい。

問い:知能とは何か。
答え:未知の状況に対して(死なない程度に)適切に対応する能力のこと。


その「適切に対応する能力」とは何か。もっと突っ込んだ答えが欲しい。

問い:知能にとって本質とは何か。
答え:どのような状況に対してもそれなりに対応できる汎用性。


その「汎用性」とは何か。もっと突っ込んだ答えが欲しい。

問い:フレーム問題は人工知能に解けるのか。
答え:人間が解いているとすれば解ける。人間が解いていないとすれば解かなくても人工知能は実現できる。


「フレーム問題」は人工知能に関して重要問題とは私は考えていない。むしろ無視してかまわないと思っている。

問い:記号接地問題は人工知能に解けるのか。
答え:解ける。


リンゴの「体験」を積ませればそのロボットはそのロボットなりにリンゴという記号とリンゴという実態を接地できるはずである。


「体験」とはどういうことか。「記号」はどう表現されているのか。ここを詳細に設計する必要がある。

問い:コンピュータ将棋のような個別の問題を扱っていて汎用性につながるのか。
答え:いきなり汎用性を得るのは難しいので研究の方法として個別の問題をつぶしているつもりである。


予想される失敗の一つとして。

問い:コンピュータは心をもてるか。
答え:もてる。
問い:コンピュータは意識をもてるか。
答え:もてる。


「人間同士でも他人が心をもっていること、意識をもっていることを証明することはできない」ことを理由の一つに挙げているが、それは理由にならないと思う。それを構成している素材が違えば同じような心や意識をもつことはできないと思う。しかし人間と同じではない別の心や意識をもつ可能性はあると思う。

問い:コンピュータは創造性をもてるか。
答え:もてる。


コンピュータ将棋は既に新手を創造し、プロ棋士も真似ているそうである。私が考える創造性とは「新しい組み合わせ」のことである。基本要素を組み合わせることにより、新しいものを生み出すことを創造性と呼んでいるのではなかろうか。

問い:コンピュータにショートショートを自動創作させることができればコンピュータが創造性をもったことになるのか。
答え:個別の問題をつぶすという作戦の一つであるが、一般の人に対して象徴的な良い例になると期待している。


これも予想される失敗の一つとなるだろう。

問い:人工知能は実現できるか。
答え:できる。


生きているうちに実現して欲しい。

問い:人工知能は今後どういう方向に進むべきか。
答え:個別な研究はる程度進んできたのでそろそろいったんは汎用性を追求すべきである。人工汎用知能(artificial general intelligence)は人工知能研究がもともと目指していたものだと思う。


私も汎用性が重要と考える。その汎用性の源は記憶のメカニズムにあると思う。その実現に向かって、脳科学の成果は非常に有用である。

問い:人工知能の研究が進みすぎると問題が生じるか。
答え:問題が生じる可能性はあるので人工知能研究者には技術的な指針を示す責任がある。


人工汎用知能の影も形もない今、考えても仕方がない。

テーマ : 心・脳・言葉・人工知能
ジャンル : 学問・文化・芸術

tag : 汎用性

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Author:sai
宮城県出身。寅年生まれ。おうし座。B型。左利き。赤緑色盲。たそがれのプログラマー。

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