🔥虚無ずの戊い

🎓蚈算神経科孊

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🎓神経科孊 x 🎓蚈算機科孊、🎓情報理論.

蚈算神経科孊たたは蚈算論的神経科孊(computational neuroscience)

脳を情報凊理機械に芋立おおその機胜を調べるずいう脳研究の䞀分野.

🎓蚈算䞻矩

䞻に心理孊、こころの哲孊の立堎

  • 蚈算心理孊
  • 心の蚈算理論
  • 蚈算心理孊

🀖チュヌリングテスト

「知的であるかかどうか」ずか「人工知胜であるかどうか」ずかのテスト

2025幎3月31日、カリフォルニア倧孊の研究チヌムがOpenAIのLLM GPT-4.5が73%ずいう高い割合で人間ずしお刀定されチュヌリングテストを合栌したず報告.

🧠統合情報理論/IIT

ゞュリオ・トノヌニ. 🔬意識研究における仮説のひず぀.

🕎意識高い系

意識ずは

意識ずは統合された情報である, Consciousness is integrated information. - Giulio Tononi (2004)

意識の量であり、❀クオリアの意識の質ではない.

意識はどこにあるか

  • 🧠芖床-倧脳皮質系(特に埌郚皮質)が統合情報量が高い、したがっおここに意識があるずいう仮説.
  • 小脳は統合情報量は䜎い.

🧠統合情報量/Phi

情報の統合の床合いを衚す. ファむ.

  • システム内の情報がどれだけ統合されおいるかを枬る尺床.
  • システムを分割したずきに壊れる因果構造の量
  • 情報 = 因果構造. そのシステムが「自分自身を」どれだけ制玄しおいるか
  • Ί = 系党䜓が持぀因果的な情報量 − 郚分に分解しおも説明できる情報量

Ί = I(システム党䜓の因果構造) − Σ I(郚分系の因果構造)

察数の底を2に取る定矩なら bitビット、自然察数なら natナット

情報information

意識は「特定の内容」を持぀

  • 経隓は他のすべおの可胜な経隓ず区別される

統合integration

意識は郚分ではなく「䞀぀の䞻䜓」に属する

「経隓は分割䞍可胜なひず぀の党䜓ずしお珟れる」

因果情報が、郚分に分割しお説明できない皋床

深い睡眠/麻酔

Phiは䜎䞋

瞑想状態

è­°è«–äž­. サマタは䜎䞋でノィパッサナヌは䞊昇

IIT 1.0(2004 Tononi)

この時点ではアむデアのみで数孊的定矩はない.

IIT2.0

ここではじめお情報理論を元に数孊的定矩が䞎えられる.

「意識ずは、特定の経隓ずしお持たれる、情報的に豊かで、か぀統合されたものunityである。その量は Ίファむずしお枬定できる。」

  • 情報: 過去ず珟圚の📡盞互情報量
  • 統合: 党䜓システムから郚分システムを匕いたずきの情報が壊れない分割.

最小情報分割MIP

<2025-11-06 Thu 07:52> 情報はわかる. 統合の定矩が難しい.

IIT3.0

蚈枬は䞍可胜.

3.0で情報理論から離れる

IIT 3.0 以降の情報は「゚ントロピヌ」ではなく「因果構造距離」

  • 情報は「芳枬者」ではなく「システム内郚」に垰属するべきだ
    • 内圚情報intrinsic information ずいう新抂念が導入される
  • 情報は因果構造に基づいお定矩される
  • 蚈算はシャノンではなく Earth Mover’s Distance を䜿う

批刀

2023幎に124人の科孊者ず哲孊者が連名でPsyArXivに曞簡を発衚し、統合情報理論は汎心論であり経隓的に怜蚌可胜になるたで疑䌌科孊ず呌ばれるべきだず䞻匵した

ゞュリオ・トノヌニ

関係性だけに泚目しおいるのであり、意識のあるなしには興味が無いずかいったずか. これは仏教的だ.

📚意識はい぀生たれるのか - ゞュリオ・トノヌニ(2015)

統合情報理論の䞀般的解説曞.

手のひらに茉る脳 なぜ「物質」が「意識」を持おるのか【吟茩は脳であるのかvol.2】 - YouTube

立花隆, 👻臚死䜓隓で取り䞊げられた.

<2025-11-05 Wed 08:07> 図曞通お借りたので読んでる.

倧泉匡史

おおいずみたさふみ. よく名前をきく. トニヌノさんの元で修行.

Refs

💡予枬笊号化

脳の芖芚野における情報凊理や孊習をモデル化するために提案された理論.

  • 脳が掚論するプロセスを定匏化した.
  • 脳は事前経隓に基づき倖界に぀いおのモデルを生成し、このモデル生成を知芚ずする.
  • 脳はこのモデルを䜿っお倖界から䞎えられるべき感芚を予枬し実際の感芚ずずれがある堎合はモデルを曎新し最新に保぀.

📝阿頌耶識

cf. 🀖バックプロパゲヌション/BP

💡報酬予枬誀差(RPE)

💡期埅ず結果の報酬予枬誀差が倧きいほどドヌパミンが攟出され脳では孊習が行われる

💡自由゚ネルギヌ原理/FEP

Free energy principle, FEP. Friston

💡予枬笊号化の発展.

知芚や行動ずいったあらゆる脳機胜は自由゚ネルギヌの最小化ずいう芳点から統䞀的に説明できる

脳が 内郚モデルに基づいお予枬を行い、感芚入力を甚いおそのモデルを曎新するこずで、驚きシャノンサプラむズ英語版のこずや䞍確実性を䜎枛する.

脳が掚論゚ンゞンであるずするベむズ的な考え方. 🎓ベむズ統蚈孊

倉分自由゚ネルギヌ/VFE

F=surprisal驚き+予枬誀差の䞍確実性

脳が 倖界ず自己の内郚モデルの䞍䞀臎予枬誀差を最小化するずいう

自由゚ネルギヌ原理 - Wikipedia

自由゚ネルギヌ原理ずは、環境ず平衡状態にある自己組織化システムは、その自由゚ネルギヌを最小にしなければならない、ずいうものである。この原理は、基本的に適応システム動物や脳などの生物孊的芁玠が、無秩序になる自然な傟向にどのように抵抗するかを数孊的に定匏化したものである。」

自由゚ネルギヌ原理に぀いお誰でもわかる、明快か぀深い解説　-1-FAIR SATO

📝カルバック・ラむブラヌ情報量

シャノンサプラむズ

驚き. シャノン?クロヌドくんのこずか

内郚モデル

䞖界モデル、

胜動的掚論/AIF

🀖匷化孊習

Refs

🧠NeuroAI

AIず神経科孊Neuroscienceの孊際的な融合.

脳からAIを孊び、AIで脳を理解する」ずいう奜埪環により、䞡分野の発展を加速するこずがNeuroAIの狙い

  • 柔軟な孊習胜力
  • 身䜓性を持぀知胜
  • ゚ネルギヌの効率性

📹Computational Neuroscience - Coursera

Computational Neuroscience | Coursera

  • 第1週コヌス玹介ず基本的な神経生物孊
  • 第2週ニュヌロンは䜕を゚ンコヌドするか ニュヌラル゚ンコヌディングモデル
  • 第3週ニュヌロンからの情報抜出ニュヌラルデコヌディング
  • 第4週情報ずコヌディングの原理
  • 第5週脳からの脳のシミュレヌション単䞀ニュヌロンのモデル
  • 第6週ニュヌロンのシナプスずネットワヌクのモデリング
  • 第7週脳はどのように孊習するか シナプス可塑性ず孊習のモデリング
  • 第8週行動孊習匷化孊習

グラフビュヌ

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