On Intelligence(続き)


On Intelligence の理論を少し一般化したものを図にしてみました。

図で「Auto-Associative Self-Organizing Spatio-Temporal Pattern Recognizer (自己連想自己組織化時空間パターン認識器)」という部分が新皮質に相当します。

時空間パターン認識(学習)器は HMM のような数学モデルでモデル化できるかもしれませんが、多次元ベクトルとなる空間パターンを扱うので、結局自己連想神経ネットワークモデルに似たものを使うことになるかと思います。

本ではそれぞれの皮質領域は運動制御に関係するとされていました。図で「Feedback from more abstracted pattern recognizer」とある部分は(知覚的な予測の信号と共に)運動制御の信号を含むかもしれません。(人間の視覚ではサッカードがあるため運動制御信号は知覚統合のために特に重要です。)

上の図で、入力信号、上位の層からのフィードバック信号、(時系列パターンを表現するための)状態は別々になっていなければならない一方、空間パターン上で同じことを表現するのに関連する信号は相互に組織だって処理される必要があります。 本(On Intelligence)では、新皮質カラム「内部」の異なる層が脳の様々な場所からの信号を受け取り、層の間で連絡を行いながら信号処理をしていることが説明されています。

上の図は一般的な知能のモデルとしては行為の部分が抜けています。行為がよくない結果をもたらさないように(予測された)行為の選択が行われる必要が あります(これは心の中でのリハーサルまたはシミュレーションのモデルともいえます)。

また、行為の学習を行うためには、何らかの生得的な行為の仕組みも必要でしょう。
行為が先になければ条件付けが起きません。動物は生まれた時からさまざまな行為の仕組みを持っています(馬なら最初から立ち上がります)。

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