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脳の情報処理の話を調べてみると、かなり多くの意味認識をハードウェアデコーダーでまかなっていて面白い。
たとえば、「この脳細胞は○の形状を認識する」「この脳細胞は☆の形状を認識する」「この脳細胞群は8000-9000hzの音を認識する」
たぶんひらがな一文字を認識する脳細胞とか、自分の名前の音に反応する脳細胞とか、あると思うんだよね。
脳分化の仕組みのことをハードウェアデコーダというのは腑に落ちませんね。ハル・ベリー細胞 [wikipedia.org]。脳のハードウェア情報処理の例といえばむしろ、
+ 耳の蝸牛を使った自動フーリエ変換+ 視覚細胞周りの輪郭検出処理
あたりでは。
それってハードウェアでまかなっている、という言い方でいいんでしょうか?
たしかにハードウェアには違いないのだけど、じゃあそれに対応するソフトウェアってなに?というところがよくわかりません。ぜんぶハードウェアとも言えてしまうと思うのだけど、それだと、ハードウェアとソフトウェアを対比させる考え方をする意味がどこにあるのかと。
通常の半導体デバイスに基づく機器の場合、ハードウェアは変えられない、ソフトウェアは変えられる、という違いがあるので両者を区別する意味は明確ですが、脳の場合、「☆の形状を認識する」というのはおそらく学習の結果ですよね。そういう立場での分類をするなら、ソフトウェアに分類するのがよさげ。
一方、物理的にどういう仕組みで実現しているか、を考えると、ソフトウェアだってメモリやディスクの上の電荷蓄積や時期特性といった物理的な存在で実現しているわけです。「この脳細胞は☆の形状を認識する」というのは、コンピュータにおいて「××という状態の場合、DRAMのこのセルに電荷が入る」と言っているようなものかもしれません。
動的な部分再構成能力を持つプログラマブルロジックデバイス、では。「ハードウェア」と言っていいのではないでしょうか。通常の半導体デバイスに基づく機器でもハードウェアは変えられる場合があるし、生物においても全てのハードウェアが改変可能ではないですし。たとえば腕の長さを変更することは基本的にできないというように。
> 動的な部分再構成能力を持つプログラマブルロジックデバイス
半導体デバイスに基づくコンピュータでも、そういうのはありますが、そこまでくると、ハードウェアとソフトウェアの境界領域ですよね。どうしてもどちらかに分類しないといけないのなら分類はできるかも知れませんが、分類することによって新たな知見が得られたり理解を進めることができたりといったメリットがあるか、というと微妙だと思います。
この部分を指して「ハードウェア」という事では?
FPGAかな?
>コンピュータにおいて「××という状態の場合、DRAMのこのセルに電荷が入る」神経細胞がそこまで柔軟というわけじゃないからでは?細胞の可塑性をもってしても、役割の置換はかなり時間がかかるでしょう。
この場合、ソフトウェアはシナプスのネットワークそのものだと思います。神経細胞同士の連絡がどのように最適化されるか、がソフトウェアの品質です。
> この場合、ソフトウェアはシナプスのネットワークそのものだと思います。> 神経細胞同士の連絡がどのように最適化されるか、がソフトウェアの品質です。
たとえば「☆に反応する細胞」は、シナプスのネットワークの結果としてそいう機能を持っているのかもしれません。変数の状態(物理的にはメモリの電荷の有無で実装される)は、ソフトウェアによって決定されるように。
>>コンピュータにおいて「××という状態の場合、DRAMのこのセルに電荷が入る」>神経細胞がそこまで柔軟というわけじゃないからでは?>細胞の可塑性をもってしても、役割の置換はかなり時間がかかるでしょう。
まさしくそういうことです。脳の機能について話すとき、ハードウェア・ソフトウェアというアナロジーを使うのはどこまで適切なのか?ということです。脳とコンピュータの仕組みは、同じではありませんから。
例で上げられている特定の形状に反応する細胞の場合、意識的に考えなくても決った細胞が勝手に反応するのだからハードでいいんじゃないでしょうか。
機器の中で使われているFPGAはコンフィギュレーションまで含めてハードと考えますよね。
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脳の構造 (スコア:3)
脳の情報処理の話を調べてみると、
かなり多くの意味認識をハードウェアデコーダーでまかなっていて面白い。
たとえば、「この脳細胞は○の形状を認識する」「この脳細胞は☆の形状を認識する」
「この脳細胞群は8000-9000hzの音を認識する」
たぶんひらがな一文字を認識する脳細胞とか、自分の名前の音に反応する脳細胞とか、
あると思うんだよね。
Re:脳の構造 (スコア:2)
脳分化の仕組みのことをハードウェアデコーダというのは腑に落ちませんね。ハル・ベリー細胞 [wikipedia.org]。
脳のハードウェア情報処理の例といえばむしろ、
+ 耳の蝸牛を使った自動フーリエ変換
+ 視覚細胞周りの輪郭検出処理
あたりでは。
新人。プログラマレベルをポケモンで言うと、コラッタぐらい
Re:脳の構造 (スコア:1)
それってハードウェアでまかなっている、という言い方でいいんでしょうか?
たしかにハードウェアには違いないのだけど、じゃあそれに対応するソフトウェアってなに?というところがよくわかりません。
ぜんぶハードウェアとも言えてしまうと思うのだけど、それだと、ハードウェアとソフトウェアを対比させる考え方をする意味がどこにあるのかと。
通常の半導体デバイスに基づく機器の場合、ハードウェアは変えられない、ソフトウェアは変えられる、という違いがあるので
両者を区別する意味は明確ですが、脳の場合、「☆の形状を認識する」というのはおそらく学習の結果ですよね。
そういう立場での分類をするなら、ソフトウェアに分類するのがよさげ。
一方、物理的にどういう仕組みで実現しているか、を考えると、ソフトウェアだってメモリやディスクの上の電荷蓄積や時期特性といった
物理的な存在で実現しているわけです。
「この脳細胞は☆の形状を認識する」というのは、コンピュータにおいて「××という状態の場合、DRAMのこのセルに電荷が入る」と
言っているようなものかもしれません。
Re:脳の構造 (スコア:2)
動的な部分再構成能力を持つプログラマブルロジックデバイス、では。「ハードウェア」と言っていいのではないでしょうか。
通常の半導体デバイスに基づく機器でもハードウェアは変えられる場合があるし、生物においても全てのハードウェアが改変可能ではない
ですし。たとえば腕の長さを変更することは基本的にできないというように。
Re: (スコア:0)
> 動的な部分再構成能力を持つプログラマブルロジックデバイス
半導体デバイスに基づくコンピュータでも、そういうのはありますが、そこまでくると、
ハードウェアとソフトウェアの境界領域ですよね。どうしてもどちらかに分類しないといけないのなら
分類はできるかも知れませんが、分類することによって新たな知見が得られたり理解を進めることが
できたりといったメリットがあるか、というと微妙だと思います。
メモリと違い、シナプスは物理的に最適化する (スコア:0)
この部分を指して「ハードウェア」という事では?
Re: (スコア:0)
FPGAかな?
Re: (スコア:0)
>コンピュータにおいて「××という状態の場合、DRAMのこのセルに電荷が入る」
神経細胞がそこまで柔軟というわけじゃないからでは?
細胞の可塑性をもってしても、役割の置換はかなり時間がかかるでしょう。
この場合、ソフトウェアはシナプスのネットワークそのものだと思います。
神経細胞同士の連絡がどのように最適化されるか、がソフトウェアの品質です。
Re: (スコア:0)
> この場合、ソフトウェアはシナプスのネットワークそのものだと思います。
> 神経細胞同士の連絡がどのように最適化されるか、がソフトウェアの品質です。
たとえば「☆に反応する細胞」は、シナプスのネットワークの結果としてそいう機能を持っているのかもしれません。
変数の状態(物理的にはメモリの電荷の有無で実装される)は、ソフトウェアによって決定されるように。
>>コンピュータにおいて「××という状態の場合、DRAMのこのセルに電荷が入る」
>神経細胞がそこまで柔軟というわけじゃないからでは?
>細胞の可塑性をもってしても、役割の置換はかなり時間がかかるでしょう。
まさしくそういうことです。脳の機能について話すとき、ハードウェア・ソフトウェアというアナロジーを使うのは
どこまで適切なのか?ということです。脳とコンピュータの仕組みは、同じではありませんから。
Re: (スコア:0)
例で上げられている特定の形状に反応する細胞の場合、
意識的に考えなくても決った細胞が勝手に反応するのだから
ハードでいいんじゃないでしょうか。
機器の中で使われているFPGAはコンフィギュレーションまで含めて
ハードと考えますよね。