[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ144 (1002ﾚｽ)
上下前次1-新
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
23(2): yamaguti 2018/12/17(月)20:22 ID:wTQbtxsi(2/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
>12 yamaguti 181201 2215 pKy81yx+ \> >10 yamaguti 1121 0904 sfyGuXNf?
> :
>>>>> 2chｽﾚ:future HTM Ronbun
>>>>
>>> :
>>>>>> 階層的時間的記憶理論 ( HTM )
>>>>>> 外部ﾘﾝｸ[pdf]:webcache.googleusercontent.com
>>>>>> 短縮版
>>>>>> 2chｽﾚ:future
省19
24(3): yamaguti 2018/12/17(月)20:23 ID:wTQbtxsi(3/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
2chｽﾚ:future TyouNai BakkuBoon
25(3): yamaguti 2018/12/17(月)20:26 ID:wTQbtxsi(4/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
>移動先：
討論
以前のモデルとの関係
新しい実験技術の開発により、皮質の層状回路の知識は成長し続けている（Thomson and Bannister、2003; Thomson and Lamy、2007）。
皮質柱全体の回路を再構築してシミュ 可能 ry （Markram et al。、2015）。
長年にわたり、皮質柱のモデルを開発 多くの努力が払わ 。
多くの皮質柱モデルは、皮質の神経生理学的特性を説明 目的 。
? ry モデルの1つを提供した。
例えば、猫の視覚野に関する研究（Douglas and Martin、1991）に基づいて、皮質柱の最初の標準的な微細回路モデルの 1 つが齎された。
省8
26: yamaguti 2018/12/17(月)20:27 ID:wTQbtxsi(5/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
これらのモデルは、神経生理学的信号の起源 な洞察を提供したが、層およびカラムの機能的役割 ルは比較的少ない。
Bastos et al。 （2012）は、皮質柱の微小回路と、予測符号化によって暗示された接続との間の対応につ ry 。
この研究では、Douglas and Martin（2004）の研究に基づく粗い微細回路モデルを使用し、最近の実験的証拠と列間の詳細な接続パターンは欠落していました。
? ry 、視覚野にどのように注意が払われるかを説明するLAMINARTモデルを説明した。
Raizada and Grossberg（2003）は、視覚野実装想定にどのように注意するかを解説する LAMINART モデルを記述した。
この研究は、L4-L2 / 3ネットワークの解剖学的接続を強調し、知覚的グループ分けがL2 / 3における長距離横方向接続に依存することを提案した。
これは、L2 / 3における安定した物体表現の提案と一致する。
? ry が、サラウンドからの情報を最適に統合するために ry 。
最適コンテキスト統合の最近の理論は、長距離横方向接続が、体を取囲む周囲の情報を最適に統合する為に使用されることを提案している（Iyer and Mihalas、2017）。
省1
27(1): 2018/12/17(月)20:28 ID:F5p7cq3h(1/2) AAS
なんなんだよ一体
28(3): yamaguti 2018/12/17(月)20:28 ID:wTQbtxsi(6/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
皮質柱の利点
私たちの研究は、Mountcastleの皮質柱（Mountcastle、1978、1997年）の定義によって、「短距離水平連結によって束ねられた多くのミニカラムによって形成される」構造 ry 。
その概念は、この論文 理論 本質的 。
我々の理論の一部は、感覚皮質の各反復単位すなわち「列」は、時間の経過に伴って感覚および位置データを局所的に統合することによって完全な対象物を学習 。
さらに、我々は、複数の皮質柱が、分散された感覚領域 情報を並行して統合 によって、推論および認識時間を大幅に高速 。
未解決の問題は、列の解剖学的な正確な構成です。
? 我々は離散的な列間境界を持つ列のモデル ry 。
我々は分離したカラム間境界を持つカラムのモデルを記述することを選択しました。
? ry 、ラット胴皮質において最も明確である（ ry ）
省6
29(2): yamaguti 2018/12/17(月)20:31 ID:wTQbtxsi(7/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
位置信号の生成
我々のモデルの重要な予測は、皮質領域の各列に位置信号が存在することです。
我々は、皮質領域が動きによる新しい感覚入力を予測するという観察に基づいて、この信号の必要性を推測した（Duhamelら、1992; Nakamura and Colby、2002; Li and DiCarlo、2008）。
? ry 、運動が完了した後にセンサが感知された物体上にどこにあるのかを知る必要がある。
次の感覚入力を予測するために、新皮質のパッチは、感知された物体上のどこにセンサがあるのかを運動が完了した後に知る必要がある。
位置の予測は、センサアレイの各部分について別々に行わなければならない。
例えば、各指が所与の物体上でどのように感じるかを脳が予測するためには、各指に対する別個の割り当て位置を予測 。
それぞれの手には半独立した感覚の領域が数多く 、 物体上の異なる位置と特徴を感知
? したがって、体脂肪トポロジーが同様に粒状である脳の部分で、割り当て位置信号を計算 ry 。
省5
30(3): yamaguti 2018/12/17(月)20:33 ID:wTQbtxsi(8/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
位置信号がどのように生成されるかはわかりませんが、理論的 要件 挙げることができます。
列はオ ry ト上の現在の位置を知る必要がありますが、移動が完了した後に新しい位置 予測 必要もあります。
? エコーセントラルモーター信号を予測された割り当て位置に変換するためには、列は移動 ry 。
自己視点座標的運動信号を予測されたアロケート位置に変換する為には、カラムは移動を行っている身体部分に対するオ ry トの向きも知っていなければならない。
? ry 移動?予測された新しい場所 ry 。
これは、擬似方程式[現在の位置+オブジェクトの向き+移動 = 予測された新しい場所]で表すことができます。
これは、ニューロンが実行するための複雑な作業です。
幸運 、それはグリッドセルが行うことと非常に似ています。
グリッドセルは、ニューロンがこれらのタイプの変換を実行できるという証拠であり、皮質の列 メカニズムを示唆 。
省18
31(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:34 ID:wTQbtxsi(9/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
? これらの類似体に加えて、 ry 各皮質柱の小顆粒層に保存され、複製されるという仮説を導く。
これらの類似例に加えて、グリッド細胞が新皮質よりも系統発生的に古いという事実は、グリッド細胞によって使用される細胞機構が各皮質カラムの顆粒下層で保存と複製とをされるという仮説を導く。
? 列に細胞の配置に類似したニューロンが必要かどうかは ry 。
場所細胞に類似したニューロンをカラムが必要とするかどうかは明らかではない（Moser et al。、2015）。
? プレイスセルは、場所（グリッドセルから派生した）を特徴およびイベント ry 。
場所細胞は、場所 ( グリッドセルから齎された ) をフィーチャおよびイベントと関連付けると考えられている。
彼らはエピソード記憶 重要 と考えら
? ry 、皮質欄には ry 。
現時点では、皮質カラムには類似の要件はありません。
32(3): yamaguti 2018/12/17(月)20:36 ID:wTQbtxsi(10/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
今日我々は、各皮質柱におけるグリッドセル様機能性の仮説を支持する直接的な経験的証拠はない。
我々は間接的な証拠しか 。
たとえば、位置を計算するために、皮質の列は、身体の姿勢に関する動的に更新された入力を受け取らなければならない。
感覚領域を含む多くの皮質領域の細胞が身体の動きおよび位置によって調節 重要な証拠 存在
? 一次視覚および聴覚領域は、 ry 。
視覚および聴覚の一次領域は、MT、MST、およびV4領域（Bremmer、2000; DeSouza et al。、2002）と同様に、眼の位置によって調節されるニューロンを含む（TrotterおよびCelebrini、1999; Werner-Reiss et al。、2003
? 正面視野（FEF）の細胞は、眼球中心の基準フレーム（ ry 。
前頭眼野 ( FEF ) 内の細胞は、視点中心の基準座標系（Russo and Bruce、1994）で聴覚刺激に応答
? 後頭頭頂皮質（PPC）は、頭を中心とする（Andersenら、1993）、体中心の（Duhamelら、1992; Brotchieら、1995、2003; Bolognini and Maravita、2007）表現。
省7
33(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:37 ID:wTQbtxsi(11/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
2chｽﾚ:future Hannyou AI/AL / HTM # YuugouGijutu <-> NN TuijuuYosoku
34: yamaguti 2018/12/17(月)20:39 ID:wTQbtxsi(12/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
? 阻害ニューロン ry
抑制ニューロンの役割
私たちのモデルには阻害が必要ないくつかの側面があります。
? ry お互いを互いに阻害します。
入力層では、ミニカラムのニューロンがお互いを相互に抑制します。
? 具体的には、（予測状態の）部分的に脱分極したニューロンは、部分的に脱分極していない細胞の少し前に第1の活動電位を生成する。
具体的には、部分的な脱分極をしたニューロン ( 予測状態の ) は、部分的な脱分極をしていない細胞達よりも僅かに前に第 1 の活動電位 ( 第 1 相 ? a first action potential ) を生成する。
? ry 、他の近くの細胞が発射するのを防ぎます。
最初にスパイクする細胞は、他の近くの細胞から発火されるのを防
省11
35(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:40 ID:wTQbtxsi(13/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
階層
? 新皮質は、一連の階層的に配置された領域における感覚入力 ry 。
新皮質は、階層的に配置された一連のリージョンにおける感覚入力を処理する。
入力が領域ごとに上がるにつれて、細胞は感覚アレイのより広い領域およびより複雑な特徴に応答する。
? 一般的な前提は、細胞が感覚アレイ全体にわたる入力に応答する、階層内 ry ことである。
共通の前提は、細胞が感覚アレイ全体に亘る入力に応答するその階層内のレベルでのみ完全なオブジェクトを認識できる事
我々のモデルは、代替の視点を提案する。
? すべての皮質柱は、主感覚領域の柱でさえ、 ry 。
全ての皮質カラムは、一次感覚リージョンのカラムでさえ、完全な物体の表現を学習する 。
省10
36(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:41 ID:wTQbtxsi(14/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
? 複数のオブジェクトが同時に検出された ry ？
複数のオ ry トに同時に触れた場合はどうなりますか？
我々のモデルでは、感覚アレイの1つの部分が1つの物体を感知することができ、感知アレイの別の部分が異なる物体を感知することができる。
? 親指と中指が別のオブジェクトに触れている間にインデックスや薬指が1つのオブジェクトに触れた場合など、2つ以上のオブジェクトからの感覚がオーバーレイ ry 。
人差指や薬指が1つのオブジェクトに触れている間に親指と中指が別のオブジェクトに触れた場合など、2つ以上のオブジェクトからの感覚が単一リージョン上でオーバーレイされたり、散在したりすると、問題が発生します。
このような状況では、システムは1つの解釈または他の解釈で解決されると考えられます。
感覚情報はパラレル経路で処理され、時には「何」および「どこ」経路と呼ばれる。
? オブジェクト認識モデルは、オブジェクトを認識する能力に関連する「どの領域」に存在するかを提案する。
オブジェクトを認識する能力に関連する「何」リージョン内に我々のオブジェクト認識モデルが存在する事を提案する。
省8
37(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:43 ID:wTQbtxsi(15/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
? ビジョン、オーディションなど
視覚、聴覚等
我々は、体感を用いて我々のモデルを記述した。
他の感覚様式にも適用されますか？
? 我々はそれが信じています。
我々はそう信じています。
? ry
視覚を考えてください。
視覚と触覚の両方は、皮質柱のアレイに位相的にマッピングされた受容器のアレイに基づいている。
省14
38(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:46 ID:wTQbtxsi(16/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
2chｽﾚ:future Hannyou AI/AL / HTM # YuugouGijutu <-> NN TuijuuYosoku
39(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:50 ID:wTQbtxsi(17/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
オーディションにも同様の類似点があります。
おそらくより強力な観察は、我々のモデルを支持する解剖学的構造は、すべてではないにしても大部分の皮質領域に存在 。
これは、領域がどのような種類の情報を処理していても、そのフィードフォワード入力は場所のコンテキストで解釈されることを示唆 。
?
これは、高レベルの概念だけでなく、低レベルの感覚データにも当嵌ります。
? これは、なぜ物理的な場所に精神的に関連しているのか、なぜ精神的なイメージを使って抽象的な概念を伝えるのかという理由で項目のリストを暗記するのが簡単であることを示唆しています。
これは、アイテムのリストの暗記の為にそれらの物理的場所を精神的に結付けた場合はより簡単であるのは何故か、そして抽象的概念を我々が精神的イメージをしばしば使って伝えるのは何故か、を示唆
テスト可能な予測
? ry 的に試験可能ないくつかの予測が続く。
省18
40(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:51 ID:wTQbtxsi(18/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
5。
これらの出力レイヤは安定した表現を形成 。
一般に、それらの活動は、長距離接続を持たない層よりも安定
6。
? 出力レイヤー内のアクティビティは、長距離ラテラル接続を ry 無効にして、より安定した表現に収束します。
出力レイヤー内の活動状態は、長距離横方向接続を無効にするか、または隣接する列への入力を無効にすると、より安定した表現にゆっくりと収束します。
7。
? この理論は、境界所有細胞に ry 。
この理論は、Border-Ownership 細胞についてのアルゴリズム的説明を提供する（Zhou et al。、2000）。
省15
41(1): 2018/12/17(月)20:52 ID:TPhyDNZc(1) AAS
チンパンジーのアイちゃんは書き込めるほどに成長しているようだな
42(1): yamaguti 2018/12/17(月)20:52 ID:wTQbtxsi(19/68) BE AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
1978年、Vernon Mountcastleは、皮質柱の複雑な解剖学的構造がすべての新皮質において類似しているので、新皮質のすべての領域が同様の機能 と推論した（Mountcastle、1978
? 彼の仮説は、皮質柱がどのような機能を果たすのかを特定することができなかったか、また、どのような単一の複雑な機能がすべての感覚プロセスおよび認知プロセスに適用可能であるかを想像することは困難であったために部分的に議論の余地がある。
彼の仮説には、一つには皮質カラムが何の機能を果たすかを特定できない事、 更に一つには単一の複雑な機能がすべての感覚プロセスおよび認知プロセスに適用可能である事を想像する事が困難である事から 、議論の余地
この論文で提示された皮質柱のモデルは、感覚領域および感覚処理の観点から説明されるが、我々のモデルの基礎となる回路はすべての皮質領域に存在する。
したがって、Mountcastleの推測が正しければ、数学、言語、科学などの高レベルの認知機能さえもこの枠組みで実装されるだろう。
? 抽象的な知識さえも、ある種の「場所」と関連して保存されており、 ry 指と目で推論していた推論や行動生成メカニズムによって実装されている
その事は、抽象的な知識さえも、とある形態の「位置」と関連して格納されており、「思考」と考えられるものの多くは、推論や、元々は進化しての指と目を動かしての当て推量による行動生成メカニズム、によって実装されていると示唆する。
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
あと 960 ﾚｽあります
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 0.024s