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脳とベイジアンネットＦＡＱ

脳の情報処理原理の解明の鍵となる技術がベイジアンネットです。しかし、大半の研究者は大脳皮質とベイジアンネットの鮮やかな対応についてまだ知りません。脳の情報処理原理に基づいた知能の高いロボットの実現に向け、一人でも多くの神経科学者・計算機科学者に、ベイジアンネットと大脳皮質の関係を知ってもらいたいと思います。ベイジアンネットそのものについての質問ベイジアンネットとは何ですか？ベイジアンネット（ベイジアンネットワーク、 Bayesian network）とは、確率論に基づいた推論を効率的に行うための技術です。脳の機能の１つである直観と似た働きをします。ベイジアンネットは、複数の事象の間の因果関係をネットワーク構造で表現し、同時に因果関係の強さを表す数値も記録したものです。このように表現された「知識」を用いれば、得られた観測データに基づいて様々な事象の確率をベイ

mrkn 2013/05/11

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脳とコンピュータとの違い

脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。チューリングマシンは計算モデルの１つです。チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、例えば非決定性チューリングマシン、（理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン（量子コンピュータのモデル）があります。これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。脳は超並列

mrkn 2013/05/11

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ヤッコーじゃないの?

シミュレーションをしている研究全般に対する批判かも知れないが,よく言われるのは,「シミュレーションを一生懸命やっているけど,とにかくシミュレーションをヤッてみたらコーなりましたって感じじゃないの」という批判である. ヤッコーと言われないためには,人工市場研究を行う際に,理論と現実の双方への関連付けを意識することが必要である. まず,理論への関連付けであるが,これは (a)既存の経済理論に対する立場の明確化と (b)人工市場研究そのものの理論の確立の2つを意味している.既存の経済理論に強くこだわる必要はないが,自分の人工市場モデルと既存の市場モデルとの差異,今までのモデルの何が悪いと思っているのか,どこが良くなったのかが言えると良いだろう.例えば,多くの人工市場モデルは既存の理論の過度に理想的な合理性を批判し,今までの理論ではうまく説明できなかったバブル現象などを解析した

mrkn 2009/05/16

ヤッコーについて

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