🎓計算神経科学

🎓神経科学 x 🎓計算機科学、🎓情報理論.

計算神経科学または計算論的神経科学(computational neuroscience)

脳を情報処理機械に見立ててその機能を調べるという脳研究の一分野.

🎓計算主義

主に心理学、こころの哲学の立場

• 計算心理学
• 心の計算理論
• 計算心理学

🧠統合情報理論/IIT

ジュリオ・トノーニ. 🔬意識研究における仮説のひとつ.

🧠統合情報量

情報の統合の度合いを表す.

批判

2023年に124人の科学者と哲学者が連名でPsyArXivに書簡を発表し、統合情報理論は汎心論であり経験的に検証可能になるまで疑似科学と呼ばれるべきだと主張した

Refs

• 「意識 = 情報」なのか?　〈意識の統合情報理論〉を東京大学准教授・大泉匡史が解説 | 佐藤喬「クオリアをめぐる冒険」 | よみタイ
• IIT 3.0 Tutorial | Tsuchiya Lab - YouTube

💡予測符号化

• 脳が推論するプロセスを定式化した.
• 脳は事前経験に基づき外界についてのモデルを生成し、このモデル生成を知覚とする.
• 脳はこのモデルを使って外界から与えられるべき感覚を予測し，実際の感覚とずれがある場合は，モデルを更新し最新に保つ.

📝阿頼耶識

💡報酬予測誤差(RPE)

💡期待と結果の報酬予測誤差が大きいほどドーパミンが放出され脳では学習が行われる

💡自由エネルギー原理

💡予測符号化の発展.

脳が 内部モデルに基づいて予測を行い、感覚入力を用いてそのモデルを更新することで、驚き（シャノンサプライズ（英語版）のこと）や不確実性を低減する.

脳が推論エンジンであるとするベイズ的な考え方. 🎓ベイズ統計学

自由エネルギー原理 - Wikipedia

シャノンサプライズ

驚き. シャノン?クロードくんのことか？

📹Computational Neuroscience - Coursera

Computational Neuroscience | Coursera

• 第1週：コース紹介と基本的な神経生物学
• 第2週：ニューロンは何をエンコードするか？ ニューラルエンコーディングモデル
• 第3週：ニューロンからの情報抽出：ニューラルデコーディング
• 第4週：情報とコーディングの原理
• 第5週：脳からの脳のシミュレーション：単一ニューロンのモデル
• 第6週：ニューロンのシナプスとネットワークのモデリング
• 第7週：脳はどのように学習するか？ シナプス可塑性と学習のモデリング
• 第8週：行動学習：強化学習

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• Computational-NeuroScience : Week0 - 知識のサラダボウル

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