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『柔軟性をなくし、新しい状況に適応できないとか、新しい考え方に転換できない状態(記事から抜粋)』
この定義であれば、たしかに、機械学習を考えてみると、教師データのルールがあるところで変わった時に、変化の前後のデータの重み付けを変えてあげないと、それまでの蓄積データの方が、あるところまでは情報量が多いので、新しい状況に適応できない、ということは、起こりうる。
「仮に似ているものだと仮定して、そこに違いがあるとしたら、その違いを生み出している要因はなにか?」というアプローチはとても面白い。
ただ、この論考を読んでいると、計算神経科学よりも、人間向けの神経科学(認知神経科学?)の方が、まだ随分先行していて、AIとのアナロジーから洞察を得る手前の、アナロジーを見つけている段階、と読めてしまった。こんなこと言うと、専門外の人に説明できるのはその辺りの情報になるんだよ、と、お叱り受けそう。
こういう主張があるからAIというもののとらえ方がわかりにくくなったり誤解がでるんだよなあ、というのが率直な感想。
AIで24時間365日ひたすら画像認識したら疲労がたまってとまってしまうという人が出てくる気がする。
むかし(いまだに?)コンピューターウィルスが人にうつると思っている人がいるように。
半分,冗談です.
“セロトニンは、これまで慣れていたことが通用しなくなり、新しい状況を認知して、脳内の回路を新しく組み替えたりするのに必要とされるのだ。
実はうつ病は、柔軟性をなくし、新しい状況に適応できないとか、新しい考え方に転換できない状態でもあると考えられる。”