| Up | 歩行脳 | 作成: 2026-06-26 更新: 2026-06-26 |
歩行が起こるのは，状態に対し歩行で応えることを学習してきたから。 状態は，与えられるものではなく，｢状態｣ としてつくるものである。も 学習は，｢状態→行動｣ の形で，状態と行動をつくる学習である。 この＜無から有をつくる＞は，教えられない。 即ち，学習のプログラムをつくれない。 ＜無から有をつくる＞は，論理に乗らないのである。 この＜無から有をつくる＞を，脳がする。 論理に乗らないのは，脳である。 脳は，つぎをしようとする： これをもとに外界の像をつくる ・身体が発するものを受け， これをもとに身体の像をつくる 翻って，この傾向性 disposition が，｢脳｣ である。 この傾向性は，ゴール到達までの試行錯誤を現す。 試行錯誤は，＜状態→行動＞連関を向上させる。 向上を導くものは，｢快不快｣ である。 脳は，快を増し不快を減じようとする。 これが，＜状態→行動＞の向上になる。 翻って，｢脳｣ は，｢快不快がある｣ を含意する。 外界が発するもの・身体が発するものに，意味は無い。 脳が，意味をつくることになる。 脳は，外界が発するもの・身体が発するものを，それぞれ外界・身体の情報にする。 例えば，外界の遠隔から届いてくるものは，電磁波・物質波。 前者は，電場・磁場の振動波。 後者は，｢音波｣ と呼んでいるもので，空気・水・土といったもの振動波。 それ以上でも以下でもない。 脳は，これを意味に変える。 外界の情報にし，外界の像にする。 歩行ロボットの脳は，NN を訓練してつくる。 訓練は，つぎのことをする： ・NN を歩行環境・身体のデータに晒し， データに行動で応えさせる ・NN に ｢快不快｣ を与える方法として， ｢報酬｣ を用いる。 ・試行を評価して，NN のパラメータ値を更新する すると，試行の繰り返しが，つぎの向上になる： データは，NN に何も説明しない。 しかし NN は，これを意味に変え，歩行で応えるようになる。 例えば，NN は視覚データに段差を認め，相応の高さに足を上げる。 そのデータは，CNN が生成する画像特徴量ベクトル。 それは，段差の存在やその高さの説明ではない。 さて，ここで見てきたものは，学習における脳と NN の同型である。 この同型は，脳の本質が NN であることを示しているのか？ おそらくそうである。 |