サリエンシーマップは特徴には依存しない単一のマップであることを想定している。これらのマップは視覚刺激そのものによって一意に決まる。mapのなかで実際にどこに目を向けたり手を伸ばしたりするかということをwinner-take-allルールで決めてやる。これまでの論文を調べてみると分かるのが、V1はサリエンシーマップというよりは特徴マップと考えたほうがよいということ。2002にあるように、V4ニューロンは輝度コントラストに強く反応するのだけど、サッカードする際に徐々にゴールの情報を反映するようになる。mapとでも呼ぶべきものになる。mapとしての情報を持っているということはすでにいろいろエビデンスがある。mapの順番で行われている。Ittiのモデルでは正しく分類することはできない。大脳皮質でのサリエンシー計算はボトムアップとトップダウンのリカレントな計算が必須で、Tsotsosのモデルとかのほうが妥当であるといえる。Ittiのは片方向の計算だけだから。どこで計算しているかというと最大の候補は上丘の表層(sSC)だ。amalysisの段階がない)、動きのサリエンシーだけをいっきょに計算しているという意味で、サリエンシーに特化したニューロンであるといえる。(大脳皮質では方位、傾きの情報をV1のニューロンが計算した上でそこからサリエンシーを抽出するという意味ではサリエンシー計算は方位計算の結果を用いた二次的なものといえる。1959)が動きサリエンシー検出器であって虫の種類を弁別することができないということともよく合致している。Whiteは上丘のニューロン活動がフリービューイング中に視覚サリエンシーを(輝度などの情報よりも)反映していることを示した。pressとなっている(Brianのサイトの情報より)。じつのところこの仕事については以前からよく知っていて、図を引用したかったのでこの論文が出版されるのを待っていたのだけれど、査読過程でかなり苦労していたので、こっちの総説のほうが先に出てしまったという経緯がある。mapと、Ittiのサリエンシー計算論モデルによく合致した計算過程があることが推測できる。上丘の局所回路でどんなことやっているかってのが後半の話で、これが私が今やっている上丘ニューロンのシミュレーションの話に繋がる。Vealeさんとやっているスパイキングニューロンネットワークを用いたモデルになる。今後の発展を乞うご期待ということで。以上で総説の説明が終了。この総説には盛り込むには時期尚早だったけど本当に興味があるのは、以上のサリエンシー計算についての図式を予想コーディングおよびフリストンの自由エネルギー原理の枠組みのなかにうまく位置づけてやるということ。2012にもあるように、自由エネルギー原理の枠組みにおいては、サリエンシー計算(=外れ値検出)は階層的な予測誤差のカスケードの中での予測誤差として捉えることができる。surpriseとして計算できる(すでにIttiのモデルの中でimplementされている)。すると、脳内のフィードフォワード方向の予測誤差はサリエンシー計算、フィードバック方向の予測信号は無意識的推論、と捉えることができる。(大脳皮質での)サリエンシー計算は無意識的推論としての視覚のモデルの一部として必然的に計算されるものであるというわけ。今後はこんなことをやってゆく所存です。今年もよろしくお願いします。