脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
１５秒で訓練なしにできる記憶力を倍増させる方法
繰り返しはあまり役に立たない ものを覚えるのに、今でも頻繁に使われる方法に《繰り返す》というのがある。 これは思ったほど（一般に思われているほど）効果がない。 記憶システムを短期記憶と長期記憶から構成されるものとするレトロな二重貯蔵モデルにおいては，繰り返し唱えたり書きなぐったりして、記憶したい情報を反復することで，短期記憶から情報が失われないようにすると同時にその情報を長期記憶へと転送させるのだと考えられていた。 ところが，情報を単に反復することに時間を費やしても，必ずしもそれが記憶として定着するわけではないことがその後分かってきた。 現在では，こうした《繰り返し》は維持リハーサル maintenance rehearsal(または1次リハーサル primary rehearsal)と呼ばれ，情報を短期記憶に一時的に保持させるに過ぎないと考えられている。 記憶技法はめんどい 情報を長期記
なぜオタクはニコニコ動画を語れないのか 「ネット動画時代の芸術作品」 - 奴隷こそが慈悲を施さなければならない
なぜマンガは子供が見るものなのか マンガは子供が見るものと言われてきた。日本のようなマンガによる多様な表現が行われるマンガ先進国でも、まだまだそのような考えは根強い。 なぜマンガは子供が見るものなのだろうか。簡単に言えば、実写に比べて画像表現のリアリティに欠けるからだろう。カメラが写すだけでは、光の情報しかない。人が「見る」ということは、「〜として見る」というように能動的に解釈することが必要である。 マンガは必要な情報だけを抜き出し、デフォルメされて書かれる。だから写真を見る場合には一から解釈する必要があるのに対して、マンガはすでに解釈されて提供される。（実際は写真もなにを写すというような解釈が含まれている。） 社会性が未熟な子供に対してマンガは、かわいいものはかわいく、怖いものは怖く、描くことで理解しやすいように噛み砕いて提供してあげる。その中で子供は社会的な解釈の共通基盤を学んでゆく。
「フレーム問題」の解消
人工知能研究への一提言 羽地 亮 ０ はじめに 「フレーム問題（frame problem）」は、1969年にマッカーシーとヘイズ（McCarthy and Hayes 1969）によって提唱されて以来、人工知能（AI）研究において長らく難問とされてきた。しかも、人間の精神をコンピュータになぞらえる昨今の論調において、この問題は、単なる形式論理上の問題や工学上の問題にとどまらず、AI研究によってはじめて明るみに出された「根の深い新たな認識論的問題」（Dennett 1984, p.148）とみなされる。すなわち、コンピュータにとってのみならず、人間にとってもまた「フレーム問題」は問題であるというのである。 これに対して、私は次のことを主張したい。(1)「フレーム問題」は現在のAI研究に特有のアポリアである。そして、それがアポリアである限り、AIは実現しないだろう。(2) 人間の精神
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