パターンAを思い出せるね。行列の中身がすっかり変わってしまったのに、まだ記憶しているなんてほんとうに見事だ。1)だから......。1)とはちがう物が出てきちゃったね。最後の2つの成分だけに着目してみて。この部分は覚えてるでしょ。これはどういうことかというと、記憶が完璧じゃなかったんだ。何でかというと、パターンBは2回しか教えてないんだな。パターンAは3回やったでしょ。学習の回数が多ければ多いほど、しっかり思い出せるんだね。2回しか覚えてないほうが、混在しているほかの記憶に邪魔されて中途半端にしか思い出せない。なんだか人間にそっくりだ。これがこの脳モデルのひとつ目のポイントね。ひとつポイントがあるんだ。それは「推理」という思考過程だ。思い出したいのに情報が完璧じゃないときもあるわけ。後ろ姿だけをみて、その人が誰かを当てるように、一部の情報から全体を推測することって普段の生活でもよくあるよね。-1)を思い出したい。?)、うーん最後の部分は何だっけ、よくわかんないって場合。いうときには、よくわからない部分をどっちつかずの数字「0」を使うんだ。したらどうなる?ほら思い出したね。不完全な情報から全体を補完できるんだ。こんな単純な、たった3つの神経細胞と、「ヘブの法則」を使っただけで、神経回路は、ちゃんと記憶できるし、思い出せる。勉強不足だと誤って思い出したりもする。推測することさえもできる。行列という数式から、おどろくほどの曖昧性と柔軟性が生まれて、いかにも脳らしいプロセスが現れてくるんだ。「数理ネットワーク」に潜在した可能性を実感できるよね。この脳モデルは単純すぎる。脳の神経は3つだけじゃないし、シナプスもたった6個じゃない。実際にはものすごくいっぱいある。1000億個の神経と1000兆個のシナプスだ。この数理モデルを拡張した研究を推進中。成果をまとめて投稿論文を準備しています。