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2021年11月19日金曜日

意識のハードプロブレムとは、いったい何を解決すればよいのか?

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意識のハードプロブレムとは、いったい何を解決すればよいのか? 《改訂履歴》 2021/11/19 意識のハードプロブレムとは、いったい何を解決すればよいのか?　第1版 《概要》 　本論においては、何々主義と表現されるような、互いに対立する各論を並立して記述することはしない。...
2021年11月18日木曜日

スタニスラス・ ドゥアンヌ(1965-)の命題集

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スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-)の命題集 特別注目する命題 参考: 錯視を用いて意識的知覚を研究する利点:(a)コンシャスアクセスに焦点を絞る、(b)種々の トリックを用いた意識の自由な操作、(c)主観的な報告を、純粋な科学データとして扱うこ と。 (スタニスラス・ドゥアン...
2021年11月17日水曜日

シナプスの過剰生産とミエリン形成の波が次々と進むのに同調して、学習の感受期は、関係する脳の 領域によって、始まったり終わったりする時期が変わる。(スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-))

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学習感受期 シナプスの過剰生産とミエリン形成の波が次々と進むのに同調して、学習の感受期は、関係する脳の   領域によって、始まったり終わったりする時期が変わる。 ( スタニスラス・ドゥアンヌ (1965-))   「特筆すべきことに、このシナプス過剰生産と刈り込みの波は、どこでも...

内部生成モデルには、進化を通じて継承されてきた仮説の集合(生得的な知識、ベイズ理論の事前分布)と、こうした仮説を個人的な経験によって修正した仮説の集合(事後分布)とがある。(スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-)

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 生得的な仮説と、経験による修正 内部生成モデルには、進化を通じて継承されてきた仮説の集合 ( 生得的な知識、ベイズ理論の事前分布 ) と、こうした仮説を個人的な経験によって修正した仮説の集合 ( 事後分布 ) とがある。 ( スタニスラス・ドゥアンヌ (1965-) 「脳をこの...

私たちの脳は、 内部で現実を再構築することによって、日中の、必然的に限られた経験を増やす。睡眠は、訓練用に使 えるデータが乏しいという、あらゆる学習アルゴリズムが直面する問題を解決するらしい。また、こうした思考実験の間に、私たちは時として何かを発見する。(スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-))

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思考実験としての睡眠   私たちの脳は、   内部で現実を再構築することによって、日中の、必然的に限られた経験を増やす。睡眠は、訓練用に使   えるデータが乏しいという、あらゆる学習アルゴリズムが直面する問題を解決するらしい。また、こうした思考実験の間に、私たちは時として何かを発...

学習とは、外の世界を表す内部生成モデルの構築にある。覚醒状態では、ボトムアップ処理により予測された内部モデルを、感覚データで検証することでモデルを修正し、睡眠状態では、トップダウン処理で内部モデルを生成し、トレーニングする。(スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-))

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 学習 学習とは、外の世界を表す内部生成モデルの構築にある。覚醒状態では、ボトムアップ処理により予測された内部モデルを、感覚データで検証することでモデルを修正し、睡眠状態では、トップダウン処理で内部モデルを生成し、トレーニングする。 ( スタニスラス・ドゥアンヌ (1965-))...

メタ認知とは、認知についての認知、つまり心的過程を監視する、レベルがさらに上の認知装置の集合のことを言う。好奇心のギャップ理論によれ ば、 メタ認知装置は絶えず自分の学習を監督し、自分が知っていること、知らないこと、自分が間違っているかどうか、速いか遅いか、等々を評価する。(スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-))

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メタ認知 メタ認知とは、認知についての認知、つまり心的過程を監視する、レベルがさらに上の認知装置の集合のことを言う。好奇心のギャップ理論によれ   ば、   メタ認知装置は絶えず自分の学習を監督し、自分が知っていること、知らないこと、自分が間違っているかどうか、速いか遅いか、等々...

好奇心は、私たちの脳がすでに知っていることと、これから知りたくなること(潜在的な学習領域)とのギャップを検出したときに必ず生じる。私たちはいつ何どきでも、自分がとりうる様々な動作から、この知識のギャップを埋めて有益な情報が得られそうなものを選ぶ。(スタニスラス・ドゥアンヌ(1965-))

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好奇心 好奇心は、私たちの脳がすでに知っていることと、これから知りたくなること ( 潜在的な学習領域 ) とのギャップを検出したときに必ず生じる。私たちはいつ何どきでも、自分がとりうる様々な動作から、この知識のギャップを埋めて有益な情報が得られそうなものを選ぶ。 ( スタニスラス...