skyが2月末にあるけど、あいにく出張と重なってた。フリストン自由エネルギー原理」スライドをアップロードしました2017年1月11日に北大文学部の田口茂さんのところで講演を行いました。タイトルは「アクティブビジョンとフリストン自由エネルギー原理」です。田口さんのラボでの告知記事。FEP)」について、北大文学部の聴衆を対象にして、物理学や機械学習の知識の前提を抜きにして説明を行ったものです。Noeのエナクション説の近接性について強調したものとなっております。実際のスライドからいくらか手直ししており、発表時よりもより正確に、ちょっと詳しくなっております。いうわけで、このスライドの想定読者は、神経科学や意識研究に興味があって、「自由エネルギー原理」って話には聞いたことあるけど難しくてわからんなー、という方です。これを読んでみるとイメージは掴めるのではないかと思います。Yoshidaなるたけコンパクトに説明するために、スタンダードな説明から大胆に重要なパーツを削っております。今回は脳に層はありません。網膜とひとかたまりの脳だけです。ベイズの式も出てきません。ラプラス近似しません。s:感覚入力)だけを示します。inferenceを嘘つかずに説明するためにはどうしても条件付き確率だけは省略できませんでした。本当はもっと簡単にしたかったのだけど、いちおう高校までの知識の範囲で読めるようにはなっているはずです。このスライドを読んで興味を持ったら、機械学習(変分ベイズ)や物理学(解析力学や熱力学)を勉強してさらに先に進むとよいかと思います。そのうちもう一段先の説明のスライドも作ってみようと思います。modelを使った説明をしてみようかと考えてます。いつになるかわからんので、今回はこのあたりでアップロードします。詳しい方はぜひ間違いを見つけたら教えて下さい。内容をアップデートしてゆきますので。このスライドの目的は、機械学習における生成モデルと脳でやっていることの近似性を強調する点にはありません。それはまさにフリストンがやっていることそのものなのですが。どちらかというとこのスライドは、意識研究においてFEPを応用するために、agentの内部からアクセスできるものは何か、という点からFEPを批判的に捉え直したいという動機のもとで作成しております。いくつか追記:スライド後半で使っている蝶と蛾の話は、以前から駒場講義で使っていたものなのだけど今回かなりアップデートした。知ってる人には当たり前なのかもしれないけど、私はこのくらい具体的な説明がないとわからないし、そしてどこにもこういう説明がなかったので、自分で作らざるを得なかった。codingの説明に最適化されているわけではない。蝶と蛾の話だけで統一的に説明したほうが、アクティブビジョンの流れにも沿っていて良かったのかも。説明としてはこのあたりもっとスッキリさせることができたように思う。あとでの田口さんとの議論には役に立ったけど。codingでは前者だけ使った。q(x|b)に関してだけはちゃんと統一できてない。あるときは「推定」だし、またあるときはbeliefだし、モデルって言ってるところもあるし。フリストン論文でも自由自在に使ってる様子だしなあ。divergenceを知っていればすぐに通じるけど、今回の説明だと通じない。「2つのヒストグラムがまったく同じ分布をしていること」が予測誤差がゼロであることなのだと明確に説明するべきだった。あと、かなり字が小さいスライドがあるけど、実際のスライドでは24ポイントより小さい文字はreferenceの表示(18ポイント)以外では使っていない。本番では喋りで処理している部分を、slideshareに上げる際にちゃんと読めるように編集した次第。総説「視覚サリエンスは脳のどこで、どのように計算されるか?」を出版しました昨年書いていた総説論文が英国王立協会フィロソフィカル・トランザクションズ誌でオンラインアクセス可能になりました。オープンアクセスですので購読していなくても読むことができます。analysis'の一部として査読を経て出版された。)どういう内容かというと、視覚サリエンシー(サリエンス)が脳のどこで計算されるかを、大脳皮質での経路と皮質下(上丘)での経路とでの計算過程の違いに注目してまとめた。これが私にとって初めてのコレスポでの総説論文となった。総説の骨格をざっくり書いてみる。注意の心理学やコンピュータービジョンの世界では「サリエンシーマップ」という概念が提唱されている。これを実際の画像を元にして視覚シーンのうちどこが「注意を惹く」つまりsalient(サリエント、セイリエント)であるかを定量化した二次元マップ(サリエンシーマップ)として脳内に表象している、というのがサリエンシー計算論モデル。