理系にゅーす

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学習

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1: 2015/05/29(金) 07:46:12.60 ID:???*.net
 理化学研究所脳科学総合研究センターの利根川進センター長らは、いったんは忘れてしまった過去の記憶を脳の神経細胞を刺激する方法でよみがえらせる実験にマウスで成功した。
脳の神経ネットワークを太くして記憶を保つとした従来の考え方では説明が難しく、神経細胞のいくつかが記憶の保管庫になっている可能性があるという。

 成果は米科学誌サイエンス(電子版)に29日、掲載される。

 研究チームは遺伝子を組み換えたマウスを使い、学習や記憶に関わる脳の海馬に特殊な装置で光を当てると怖い体験を思い出すようにした。

 記憶のしくみを巡っては、脳の神経細胞同士のつながりが重要と考えられてきた。
ところが特殊な薬剤で神経細胞のやり取りを弱めても、マウスは脳に光で刺激を受けると怖い体験の記憶がよみがえってすくんだ。

続きはソースで

ダウンロード
日本経済新聞 2015/5/29 3:00
http://www.nikkei.com/article/DGXLASDG28HBY_Y5A520C1CR8000/

引用元: 【科学】忘れた記憶復活 理研、マウスで成功

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1: 2015/05/12(火) 07:43:03.09 ID:???*.net
◆「第六感は存在する」 神経科学者が語った、直感を信じるべき理由

第六感と聞くとちょっぴり怪しげ!?
でも、ここで紹介する話はかなり信憑性十分。
神経学者のEric Haseltineさんが科学誌「Psychology Today」にこんなことを書いています。
「感覚や直感を信じていい理由は、科学的にある」。
一体どういうことなのでしょう?

■認識していない記憶がある

Haseltineさんが書いているのは、人間の判断能力の複雑さ。
例えば、人は写真を見た時に、そこに写っている人の笑顔が本物かどうかをある程度判断することができます。
それは、これまでの経験で”カメラ用の笑顔”や”作り笑い”という存在を知っているからなのだとか。

また、人間の聴覚には音が届いた時間や、左右の耳が感じている音量の差、ピッチなど、様々な情報を捉える機能がありますが、そのため、目をつぶっていたとしても足音が遠ざかったことで誰かが通り過ぎていったことがわかったり、どこで音がなっているのか、どんなことがおきているのかを察知することができます。

こういったデータは”暗黙の学習”とも呼ばれ、ふとした時何かをきっかけに偶然呼び起こされるものでもあるのだとか。
そのため、第六感どころか、人が経験した体験の数程、感覚は存在しているというのが彼の理論のようです。

経験値の高い人が、より物事を敏感に察知できるのは、そもそもこの暗黙の学習によるデータがあるから、とも言えるのかもしれません。

続きはソースで

no title
TABI LABO 2015年5月11日7時7分
http://news.livedoor.com/article/detail/10096918/

引用元: 【科学】「第六感は存在する」…神経科学者が語った“人間の直感を信じていい理由”

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1: 2015/03/14(土) 10:25:38.98 ID:???.net
掲載日:2015年3月13日
http://www.zaikei.co.jp/article/20150313/240112.html

 北海道大学の寺尾勘太大学院生・水波誠教授らによる研究グループは、コオロギの学習は予測誤差理論で説明できることを明らかにした。

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 ヒトを含めた哺乳類においては、予想していなかった出来事によって学習が起きるという予測誤差理論が提唱されており、学習した刺激に対して選択的に注意が向くようになるという選択的注意説とどちらが正しいか論争になっていた。

 今回の研究では、オートブロッキングのと呼ばれる1種類だけの刺激を使って匂いと報酬の連合学習をさせる実験をしたところ、コオロギの学習は予測誤差理論で説明できるが、選択的注意説などの対抗理論では説明できないことが明らかになった。

続きはソースで

<参照>
コオロギの学習には「驚き」が必要!(理学研究院 教授 水波 誠)(PDF)
http://www.hokudai.ac.jp/news/150311_pr_sci.pdf

Critical evidence for the prediction error theory in associative learning : Scientific Reports : Nature Publishing Group
http://www.nature.com/srep/2015/150310/srep08929/full/srep08929.html

引用元: 【生物/神経科学】北大、コオロギは「驚き」によって学習をしていることを明らかに

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1: 2015/03/24(火) 00:07:19.34 ID:???*.net
2015年3月17日、参考消息網は記事「人類の平均IQ、10年間で3ポイントのペースで上昇=高い途上国の伸び率」を掲載した。

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英キングス・カレッジ・ロンドンの研究チームの発表した論文によると、人類の平均IQ(知能指数)は急成長している。
1950年と比べると平均IQは20もの上昇。10年間に3ポイントというペースとなった。地域別で見ると、中国やインドなどの途上国での上昇が目立つ。

人類は急速に賢くなっているのだろうか?幼少期にバランスのとれた食事をするようになった、教育と学習の影響、単にIQテストに慣れただけなどなどさまざまな論はあるが、いまだに科学者たちのコンセンサスは得られていない。

続きはソースで

(翻訳・編集/増田聡太郎)

http://www.recordchina.co.jp/a104519.html

引用元: 【教育】人類は賢くなりました?!平均IQが60年間で20ポイント上昇

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1: 2015/03/04(水) 20:41:40.86 ID:???.net
掲載日:2015年3月4日
http://news.mynavi.jp/news/2015/03/04/181/

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 電気通信大学は3月3日、小脳の運動学習の理論を構築し、運動の記憶がトレーニング後に小脳内でどのように定着するのかを理論的に明らかにしたと発表した。

 同成果は電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・通信工学専攻の山﨑匡 助教、理化学研究所脳科学総合研究センターの永雄総一 博士、University of California, San DiegoのWilliam Lennon氏、電気通信大学脳科学ライフサポート研究センターの田中 繁特任教授らによるもの。3月3日付け(現地時間)の「米国科学アカデミー紀要」に掲載された。

 毎日コツコツ勉強して覚えた内容は、一夜漬けで覚えた内容に比べて頭に残りやすくなる。この現象は「分散効果」といい、運動学習においても起こることが発見されている。またトレーニングを終えて休んでいる間も、脳は記憶を定着させるために働き続けていることもわかっている。しかし、記憶の定着過程において脳内で何が起きているかはよくわかっていなかった。

 今回の研究では、運動の中で最も簡単な神経回路で生じる目の反射運動に着目し、視機性眼球運動(OKR)の適応と呼ばれる運動学習について、小脳の神経回路の数理モデルを構築し、シミュレーションを行った。

 その結果、トレーニングを行うと、短期記憶に関与する小脳皮質で神経細胞のつなぎ目(シナプス)での信号の伝わり方が変形して形成されたが、トレーニング後はその記憶は自然に消滅した。

続きはソースで

<画像>
シミュレーションの結果。(A)マウス実験と数理モデルでのOKR適応の比較。(B)数理モデルの小脳皮質のシナプス(青)と小脳核のシナプス(青)の伝達効率の変化。
http://news.mynavi.jp/news/2015/03/04/181/images/001l.jpg

<参照>
【メディアリリース】小脳における記憶の定着過程の理論を提唱 ~「一夜漬けより毎日コツコツと」の仕組み解明へ~
http://www.uec.ac.jp/news/announcement/2014/20150226-1.html

Modeling memory consolidation during posttraining periods in cerebellovestibular learning
http://www.pnas.org/content/early/2015/03/02/1413798112.abstract

電通大 山﨑研 - NumericalBrain
http://numericalbrain.org/

引用元: 【神経科学】一夜漬けよりコツコツ学習の方が記憶が定着する仕組みを解明 - 電気通信大

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1: 2015/02/26(木) 10:38:55.23 ID:???.net
掲載日:2015年2月26日
http://www.nikkei.com/article/DGXLZO83685140W5A220C1EA2000/

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 米グーグルは「ブロック崩し」などの電子ゲームの攻略法を遊びながら自ら編み出し、人間以上の高得点を出せる人工知能(AI)を開発した。やり方を教わらなくても自分で学習するAIに道を開く研究成果で、将来は人間にしかできないと思われていた複雑な仕事をこなせるようになる可能性もある。26日付の英科学誌ネイチャー(電子版)で発表する。

 開発したのは、人間の脳の神経回路をまねた学習機能を持つAI「DQN」。スペースインベーダーやブロック崩しなど懐かしのゲーム49種類をAIに与えた。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し遊ぶことでやり方を学び、高得点を取る秘訣を編み出す。

 ブロック崩しを約100回遊ばせた段階では、AIは飛んでくるボールをうまく打ち返せないなど苦戦していたが、400回遊ぶと取りこぼしはほぼなくなった。600回を超えると、端のブロックに攻撃を集中して穴を開け、ブロックの裏側にもボールを送り込んで崩す攻略法を発見し、高得点を出せるようになった。

 ゲームの試験開発に携わるプロの人間とAIが得点を競ったところ、ゲーム49種類のうち29種類で、人間並みかそれ以上の得点を得られたという。ブロック崩しでは人間の13倍の得点を取り、最も上手になった「ピンボール」では25倍に達した。

続きはソースで

<参照>
Deep Q-network: New artificial intelligence can learn how to play vintage video games from scratch - BelfastTelegraph.co.uk
http://www.belfasttelegraph.co.uk/technology/deep-qnetwork-new-artificial-intelligence-can-learn-how-to-play-vintage-video-games-from-scratch-31022741.html

Nature : Human-level control through deep reinforcement learning - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=iqXKQf2BOSE



Human-level control through deep reinforcement learning : Nature : Nature Publishing Group
http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html

<関連>
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf

引用元: 【AI/機械学習】グーグル、自ら学ぶ人工知能「Deep Q-network」開発 ゲーム繰り返し遊んで攻略

【動画】グーグルが人工知能「DQN」開発 ゲームを繰り返し遊んで攻略の続きを読む

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