回答(1)
1.
2007-03-22 08:18:25

昔、学習理論というのを研究したことがありますが、「シナプス・モデル」というのがありました。
これはロボットがどのようにして学習するのかをモデルするもので、頭の中を神経網のように多数のシナプス(神経細胞間を結ぶ接合部分)を結んだネットワークでモデル化します。ロボットに学習させるには、こうやったらこうなったという事例をひとつずつ見せていくごとに細胞間の結びつきの度合いを変えていきます、そうすると、多数の事例を見ていくに従って、ロボットの頭の細胞間のそれぞれの結びつきの度合いはそれぞれ違ったある値に収束していきます(収束定理と言われます)。
話は長くなりましたが、一旦読んだ本の文章はこのように無数の脳細胞同士の相互間の結びつきとして残っているので、本人が意識しないでも人間のアナログ脳細胞網は細胞間の結びつきとして覚えていて、今度読むと本の内容がすらすらと頭に入るものと思います。
人間の脳の面白いところは、コンピューターの0・1ディジタル記憶と違って、こういうアナログ・メモリーであるということと思います。
これはロボットがどのようにして学習するのかをモデルするもので、頭の中を神経網のように多数のシナプス(神経細胞間を結ぶ接合部分)を結んだネットワークでモデル化します。ロボットに学習させるには、こうやったらこうなったという事例をひとつずつ見せていくごとに細胞間の結びつきの度合いを変えていきます、そうすると、多数の事例を見ていくに従って、ロボットの頭の細胞間のそれぞれの結びつきの度合いはそれぞれ違ったある値に収束していきます(収束定理と言われます)。
話は長くなりましたが、一旦読んだ本の文章はこのように無数の脳細胞同士の相互間の結びつきとして残っているので、本人が意識しないでも人間のアナログ脳細胞網は細胞間の結びつきとして覚えていて、今度読むと本の内容がすらすらと頭に入るものと思います。
人間の脳の面白いところは、コンピューターの0・1ディジタル記憶と違って、こういうアナログ・メモリーであるということと思います。
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即答、ありがとうございます。「なるほど!」と思えました。
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