diaryこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。cloud)がインフラとして普遍的に存在)とHololens/Tangoのデプスカメラいずれも相補的だと思うのだ。インフラ整うとwareableデバイスの負荷下がって小型化、はあるかしら。なんつーか、室内にTHETA4本置いてVIVEのlighthouse置いたらホロレンズの空間認知って無駄すぎる、、と感じたのだよな。TouchもトラッキングはVIVEのコントローラを肘にくくりつけたらしまいやん。現状、ハイブリッドにするのはコスト上がりすぎ、ってのはわかるけど、先進的ハードのコストって1桁下がることもまれではないから、倍のハードで済むなら、通常は効率良いインフラに頼って、非常時だけスタンドアローンな機能に頼ることでバッテリーライフ伸ばすとか。systemTweet広告を非表示にするもっと読むコメントを書く2016-06-08Aha!ではHTMでは何が起こっているのかもともとの問題意識シンボル演算ならNeumannマシン強いよな。数学をNeumannマシンは創造できるのか?現状、それは難しい。?創発的な活動ができない。いうかそういうアルゴリズムが知られていない。脳、というかHTMで創発って何が起きてることになるの?よく言われるのは、つながりができる、ということ。codingだと、偶然似てしまう、ということは考えにくい。似ている、、、実生活では、よこすべり、だじゃれ、言い間違い、、これをHTMで何をおこせばいいのか?HTM的に似ている、ということは、contextを形成するものがほぼ一緒である、、、つまりcontextを共有している。1つの活性化樹状突起でいえば8つのシナプスが同時に活性化すると発火するわけだから、空間的poolingの影響がないくらい遠いニューロンどうしでこの8つのシナプスを共有していれば可能性はある。Neocortexに詳しい。遠くのニューロンからのシナプス結合はコンテクストとして「発火一番乗り」を支援するだけである。コンテクストがあれば、多少ノイズがあってもそれが選ばれて、発火して、結合が強化されて、、というループは起きうる。いつも同期して発火するいくつかの概念グループが別のリージョン上で発火を起こす。それが「Aha!」だから、Aha!というのは、すでにものすごくコンテクストができていて、明示的に接続というか別ステージでの発火が起き、トップレベルまでそれがエスカレーションされた瞬間、なんだろう。ものごとは識閾下ですすんでいて、新しい発火を手繰ってみたら、2つのこれまで関係ないと思っていたものが同時に発火していた、、というやつ。高位のregionでの発火って、こうやって起こるようになる。概念形成の瞬間はいつもAha!なんだよ。あ、あきらめてカフェから引き揚げた瞬間に理解した。HTMではすべての新しい概念ってこのパターンで形成されるんだ。issueじゃなくて基本動作だわ、これ。コンテクストを共有する、ということが明示的にエスカレーションされる瞬間がaha!ってだけ。problemsのビデオをざっと見た以下はそのメモ。structureからのボトムアップと、知能の機能面の両方からアプローチしてるユニークな団体であるただ、どちらか、特にbiologicalな側面を完璧に解き明かさずともNLP(自然言語処理)やIoTの異常検知には十分であろう。進化しても、機能の変化は少ない。あった機能はもともとあった部位で、、、が多い。新皮質自体も階層的構造を持つ一つの層はregionと呼ばれる(実際にはtreeのようになっている)sensor-motor-worldモデルの階層が双方向(階層の上下)に繋がっている。視床(thalamous)ともループを形成している新皮質全体で共通の(universal)algorithmに従って動いている。engineeringしたものをソフトウェアで再現しようとしている。新皮質と脳の他の部位との相互作用についてもリバースエンジニアリングしようとしているこの部分をよく理解すれば、認知の数多くの応用を生み出すことができるはず。部分についてはみなさんに任せよう。なんていうセリフが出てくる。彼にはエンジニアとして一番おいしいところ(シンプルで解析容易だが巨大な機能をカバー)がどこか見えているからこういう話になるのだろう。この脳の仕組みを再構築する必要はない。得た知見を応用すればいいんだ、と。新皮質のregionの構造について6層になっていて、大別すると2つのレイヤーが存在する。5,6)4層にはデータが入ってくる。推論infernce(sensori-motorについて)を行う。commands(運動するための筋肉司令のコピー。本体は脊髄を通って筋肉に伝わる情報)→これが4層で処理される。4層に入ったデータは2/3層へ伝わり、その過程でまた推論が起きるが、この場合は感覚情報が使われる。2/3層の状態はより高位のregionへと伝えられる。5層ではその状態を運動Motorに反映される。5層からは運動中枢に直接伝わるか、視床を経由して伝えられていく。この信号はある程度の時間遅れを伴って新皮質へと帰ってくることでループを形成するようだ。(なんで経路が分かれているかって?知りません、と、彼は言う。)6層の状態はAttention(予測、潜在的制約)として下位のregionに伝わる。認知のframeを形成していることになる。この構造ってのは普通の深層学習やニューラルネットワークより複雑である。roadmapとしての見通しは直観に訴える。(でしょ?)ただし、それぞれの層の入力や出力は部分的にしかわかっていない。各層がどのように相互作用しているかもよくはわかっていない。layer)と呼ばれていた。engineeringの過程で洗い出した。(分散処理で高次に階層化されていて、任意のシーケンスを記憶できる)複数の予測(可能性の動的ポテンシャル)を並列に表現さらに学習や予測が継続的、並行して行えることも他のニューラルネットワークの技法に対するHTMの特徴になってくる。学習の規則はローカルで処理できるデータの欠損やノイズに対して頑健であるモデルのパラメータが多少変化しても問題なく機能する。meshなのか?そんなことはない。どのようにつながりが変化していくのか?進化の過程でどのように変化してきたか発生的にどのように変化するのか学習によってつながりが変化するのか情報の伝達経路がたくさんある複数の経路の果たす役割、、、詳細は、わかっていない視覚情報が複数の部位に伝わっていき、最終的に知覚として焦点を結ぶが、、なぜそうなのか、、そ唸るのはなぜか、わかっていない。その意味は、、、わかっていない視床とのつながりなんでForwardの経路が視床を通過するのか、そして、通過しない経路があるのはなぜか?わからない。視床が注意に関係あるという予測は立てているが、その仕組みは生理学的にはわかっていない。論文は山ほどあるけど。行動の組み立て部分的にはわかってきているし、検証もされている実際の応用でさらに検証されるべき運動一般の脳の機能と新皮質の協働はどうなっているかまだよくわかっていない。爬虫類も運動はしてた。generationメカニズムはわかってきている。強固な理論的枠組みがまだ強化学習が必要である注意についてメカニズムはよくわかっていない。意識の問題として研究は盛んだが。運動の理論がちゃんとできてて、それの司令部分としてインターフェースが決まってくるので、それ待ちでもあるタイミング感覚情報は時間的に連続して流れこんでくるが、けんちできないような時間間隔というものもある。problemsのビデオをざっと見たTweet広告を非表示にするもっと読むコメントを書く2016-05-26現存する言語やゲームは脳と社会的認知資本に適合するようなバイアスがかかっているだろうな(素人の意見ですそうなると、自然言語認知などの領域では脳をモデルにする意味はある。脳(耳や視覚的情報、シンボル、身振り、そして日常という意味のフレーム)が認識できる言語しか残っていないはずだ。(よほど有用な言語でない限り例外はないだろう。プログラミング言語は機械よりである。)ゲームもかなりの部分はそうだろう。無限にも思える広がりのある囲碁のようなゲームでも、勝負が読めるのは当分人間の認知の領域の中のバリエーションについてだけだろう。ゲームの公理に基づいて可能な組み合わせよりもずっと狭いところでしか対戦相手は振舞わないので、そこを読むのは無駄なのだ。AlphaGoは完全にランダムな枝を学習するには時間が足らない。「時々サイコロを降ってくる相手」にも対処できるためには人間の手筋よりもかなり広い領域をカバーする必要があっただろう。セドル氏に負けたのはその領域のカバレッジが不十分だったのかもしれない。VRhttps://twitter.com/ocaokgbu/status/730503828835950592UIの「効率」を動作と情報量で考えていくと、スイッチオンの1ビットで勝手に情報を浴びせられるテレビやラジオに行き着く。確かにそれが最高という場面はある。普通は、操作による可能性の広がりと、意図と結果の適合度の高度なバランスが求められてんだろうけど。今のUIってのは、期待が進化して体制感覚よりもシンボル寄りだったり、拡張された感覚やアクチュエータ操作をイメージしてる。(脳の可塑性スゴい)最初はどうしても学習コストが発生するから、既存のUIは重要だが、それだけだと「自転車に乗れた」ような体験は達成できない。期待というか意図、、、とは何か。メンタルモデルが綺麗とかあんまり関係ないのかな。あ、飽きるってのは、繰り返しを認知して、新たなメタレベルの学習が始まってるってことだよな、最終的にはそういうものを集約してUIが進化するのが望ましい。その進化が「レベルアップ」として実感できるための仕掛け、、が「いわゆるUI,UX設計」なのかもな。tweetまとめとフォロー予定地https://twitter.com/ocaokgbu/status/729554366139535360ViveとRiftと1080は捨てて、「被って仕事」に賭けるか。depthで貼り付けるってのはVRならば当面はDK2やOSVRでいいので、浮いた30万円で1ヶ月という時間を買うってのもアリだな。ロボホンは何としても実物みてみたいが、エージェントはVR、AR内部に召喚してなんぼという未来を考えているので、ホロレンズのような堅固なソフトウェアの土台がある製品がほしい。MSはそこに期待してる。1ヶ月では全然足らんのも事実だし、個人で何かするのも無理うーん、やっぱり今年後半から、どこかのチームに噛ませてもらうための名刺になる仕事に絞ろう。HTMは継続するとして。Maliベース)+カメラ(CV)+VR+強化学習で、強化学習で何らかの結果が出たところで、HTMだとどう違うのか、というサンプルにしたい。Numentaの活動が活発なうちに発表したいな。真面目に時間が足らないぞ。学生になっとけばよかったか。最悪、実家にころげこんで、とか考えたが、子供達の学校の手続きとか考えるとかなり厳しいな。教育は長期的な投資と考えると今は動くのは得策じゃない。複数でもいいmulti-thetaのストリームから、歩き回れるフィールドを再構築するアイデアでもあったように、まずゲームフィールドとして近傍のskyboxesを転送。game(懐かしのMUDか)だと考える。帯域と端末の処理能力、バッテリーのバランスで、key-skyboxの転送頻度、補完のアルゴリズムや、アバターの描画精細度を変えていく。プレイヤー同士の通信については、許容できる遅延と整合性のルールを決めていく。これはオンライントランザクションとして考えて、どこまでだったら成立するか、ということだろうと思う。エラーが起きたらそれなりのフィードバックをプレイヤーに与える。Kindleで読書メモ作ってみた。モーメントにしてみた。本ブログの内容にご注意ください。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。