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講演抄録/キーワード
講演名 2014-11-27 13:00
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 ~
清野躬行清野情報システムAI2014-16
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、脳内で学習.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。 
(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  
(英) meaning / understanding / gnostic neuron / associative memory / functional column / context dependency / quale / grandmother cell  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 339, AI2014-16, pp. 1-6, 2014年11月.
資料番号 AI2014-16 
発行日 2014-11-20 (AI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード AI2014-16

研究会情報
研究会 AI  
開催期間 2014-11-27 - 2014-11-27 
開催地(和) 九州大学 伊都キャンパス ウエスト2号館 
開催地(英)  
テーマ(和) 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2014-11-AI 
本文の言語 日本語 
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 
サブタイトル(和) 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 
タイトル(英) A context-dependent meaning-understanding model based on the neuroscientific facts 
サブタイトル(英) 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 
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/ヨミ) 清野 躬行 / Miyuki Seino / Miyuki Seino
第1著者 所属(和/英) 有限会社清野情報システム (略称: 清野情報システム)
Seino Information System Inc. (略称: Seino Information System)
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講演者 第1著者 
発表日時 2014-11-27 13:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2014-16 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.339 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2014-11-20 (AI) 


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