| 講演名 | 2014-11-27 脳神経科学的諸事実に基づくコンテキスト依存的意味理解モデル : アナログ.ディジタル素子を処理部(ニューロン)とし、処理部間通信路内に記憶部(シナプス)を持つ連想記憶機構の構築と応用(「コンテキストを意識した知識の利用」及び一般) 清野 躬行, |
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| 抄録(和) | 大脳新皮質連合野の記憶系をモデル化するため、何を、何処で、幾つ、そして、どの様に、脳内で竿習,記憶するかを明確にします。その過程で、意味,理解,認識,クオリア,忘却などの曖昧語(脳高次機能用語)を工学的に定義します。モデルの性質上、動作原理は確率的なものとなりますが、統計的な意味で信頼性は保たれます。認識対象は連合野上の機能円柱と一対一対応しますので、モデルは認識細胞存在説の変形版となります。モデルでは状況(コンテキスト)を、ニューロンの内部電位(発火し易さの度合)として表現しますが、状況自体も記憶,認識対象となります。クラウド上に任意の状況(問題)を作り出すと、関連データ(パターン)を能動的かつ自動的に収集(認識)しますので、発見的な連想.予知機構としての応用などが考えられます。 |
| 抄録(英) | In order to model the memory system in neocortical association area, it will be clarified that the system learns and memorizes "what, where, how many, how" in the cortex. Furthermore, ambiguous words associated with higher brain function, such as meaning, understanding, recognition, quale, forgetting, will be defined in the (engineering) model. Although the operating principle of the model becomes stochastic because of a huge number of neuron-synapses, the reliability is statistically high enough to use. A recognition object corresponds to a functional column in the association area, so this model is a modified version of "Grandmother Cell" theory. The context is represented as an internal potential (degree of ease for firing) in neurons (processors). By setting any context on the model developed in the cloud, the model will be able to gather the context-relevant data (pattern) in the cloud actively and automatically. This means that the model can be applied as a stochastic prediction mechanism or as a problem-solving mechanism. |
| キーワード(和) | 意味 / 理解 / 認識細胞 / 連想記憶 / 機能円柱 / 状況依存 / クオリア / お婆さん細胞 |
| キーワード(英) | meaning / understanding / gnostic neuron / associative memory / functional column / context dependency / quale / grandmother cell |
| 資料番号 | AI2014-16 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2014/11/20(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 脳神経科学的諸事実に基づくコンテキスト依存的意味理解モデル : アナログ.ディジタル素子を処理部(ニューロン)とし、処理部間通信路内に記憶部(シナプス)を持つ連想記憶機構の構築と応用(「コンテキストを意識した知識の利用」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A context-dependent meaning-understanding model based on the neuroscientific facts : Development and application of a content-addressable memory system equipped with the analog-digital element as a processor(neuron) and with the memory element(synapse) in the communication path between processors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 意味 / meaning |
| キーワード(2)（和/英） | 理解 / understanding |
| キーワード(3)（和/英） | 認識細胞 / gnostic neuron |
| キーワード(4)（和/英） | 連想記憶 / associative memory |
| キーワード(5)（和/英） | 機能円柱 / functional column |
| キーワード(6)（和/英） | 状況依存 / context dependency |
| キーワード(7)（和/英） | クオリア / quale |
| キーワード(8)（和/英） | お婆さん細胞 / grandmother cell |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 清野 躬行 / Miyuki Seino |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 有)清野情報システム SIS Inc. |
| 発表年月日 | 2014-11-27 |
| 資料番号 | AI2014-16 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 339 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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