Neural backpropagation とは

神経の逆伝播は、ニューロンの活動電位が、軸索の終わり(正常な伝播)および元の入力電流の大部分が由来する樹状突起または樹状突起への電圧スパイクの両方を生じる現象である。活動電位の能動的な逆伝播に加えて、受動的な電場拡散も存在する。逆伝播活動電位の存在を証明する十分な証拠があるが、そのような活動電位の機能およびそれらが最も遠位の樹状突起に浸潤する程度は非常に議論の余地がある。

Neurocomputational speech processing とは

ニューロコンピューティング音声処理は、人間の神経系(中枢神経系および末梢神経系)において起こる音声生成および音声知覚の自然なニューロンプロセスを参照することによって、音声生成および音声知覚のコンピュータシミュレーションである。このトピックは、神経科学と計算神経科学に基づいています。

Connectome (book) とは

コネクトome:脳の配線が私たちになる方法(2012)は、セバスチャン・スンの本です。神経科学の基本概念を紹介し、次にコネクトミックスの分野、すなわち脳の接続性のパターンをスキャンし、解読し、比較し、理解する方法を詳しく解説します。本は、クライオニックスとマインドのアップロードに関するもので終わります。ウォールストリートジャーナル紙は、2012年のトップテンノンフィクションとして選定されました。

Exponential integrate-and-fire とは

指数積分発火モデル(EIF)は生物学的ニューロンモデルであり、ニューロンがどのように活動電位を生成するかを記述する古典的な統合火災モデルを単純に修正したものです。 EIFでは、スパイク開始の閾値は脱分極非直線性に置き換えられます。このモデルは、Nicolas Fourcaud-Trocmé、David Hansel、Carl van Vreeswijk、Nicolas Brunelによって最初に導入されました。

Biological neuron model とは

生物学的ニューロンモデルは、スパイクニューロンモデルとしても知られており、図1に示すように、約1ミリ秒間の細胞膜に鋭い電位を発生させる神経系の特定細胞の数学的記述である。スパイキングニューロンは、神経系の主要なシグナル伝達単位であることが知られており、このため、その動作を特徴づけることは非常に重要である。神経系の全ての細胞がスパイクニューロンモデルの範囲を定めるスパイクのタイプを生成するわけではないことは注目に値する。例えば、蝸牛有毛細胞、網膜受容細胞、および網膜双極細胞は、発疹を起こさない。さらに、神経系の多くの細胞はニューロンとして分類されず、グリアとして分類される。
最終的に、生物学的ニューロンモデルは、知覚(例えば、難聴または失明)、運動運動の意思決定、および連続的な四肢制御などの失われた制御能力を回復させる目的で、神経系の動作の根底にあるメカニズムを説明することを目的とする。その意味で、生物学的ニューロンモデルは、生物学的神経組織を含む実験の結果を予測することを想定していない人工ニューロンモデルとは異なる(人工ニューロンモデルも知覚および推定タスクの実行に関わるが)。したがって、生物学的ニューロンモデルの重要な側面は、実験的検証、およびモデル予測に関連する実験手順を記述するための物理的単位の使用である。
ニューロンモデルは、モデルのインターフェイスの物理的な単位に応じて2つのカテゴリに分けられます。各カテゴリは、抽象度/詳細レベルに従ってさらに分割することができます。
 電気入力 – 出力膜電圧モデル – これらのモデルは、入力段階(電圧または電流のいずれか)で電気刺激の関数として膜出力電圧の予測を生成する。このカテゴリのさまざまなモデルは、入力電流と出力電圧の間の正確な機能的関係と詳細レベルで異なります。このカテゴリの一部のモデルはブラックボックスモデルであり、測定された2つの電圧レベル(スパイクの存在(「動作電位」としても知られている)または静止状態の間のみを区別します。他のモデルはより詳細であり、細胞内プロセスを説明している。自然または薬理学的入力ニューロンモデル – このカテゴリーのモデルは、薬理学的または自然のいずれかであり得る入力刺激と、スパイク事象の確率との間を接続する。これらのモデルの入力段階は電気的ではなく、薬理学的(化学的)濃度単位、または光、音、または他の形態の物理的圧力などの外部刺激を特徴付ける物理的単位のいずれかを有する。さらに、出力段は、電圧ではなくスパイク事象の確率を表す。典型的には、この出力確率は時定数で正規化(除算)され、得られた正規化された確率は「発火率」と呼ばれ、ヘルツの単位を有する。このカテゴリーのモデルによって得られた確率論的記述は、得られたスパイクパターンの変動性を示す自然または薬理学的刺激を含む実験室実験からインスピレーションを得た。それにもかかわらず、これらの実験結果をいくつかの試行にわたって平均化すると、明確なパターンがしばしば明らかになる。
異なる抽象化/詳細レベルのためのいくつかの記述モデルを有することは、科学および工学において珍しいことではないが、異なる、時には矛盾する生物学的ニューロンモデルの数は例外的に高い。この状況は、部分的には、多くの異なる実験設定の結果であり、単一のニューロンの固有の特性を測定効果および多くの細胞の相互作用(ネットワーク効果)から分離することの難しさである。統一された理論への収束を加速するために、各カテゴリーにいくつかのモデルをリストアップし、該当する場合は、サポートする実験への参照も示します。

Artificial Intelligence System とは

人工知能システム(AIS)は、人間の脳をリアルタイムでシミュレートし、人工意識と人工総合知能を備えた長期的な目標を持つ、Intelligence Realm、Inc.が行った分散コンピューティングプロジェクトでした。研究では、発達段階に移行する前に、「人工知能を見つけることと同等の脳における知識表現の仕組み」を発見したと主張した。

Artificial brain とは

人工脳(または人工心)は、動物または人間の脳と同様の認知能力を有するソフトウェアおよびハードウェアである。
「人工脳」と脳エミュレーションを研究する研究は、科学において3つの重要な役割を果たす:
 人間の脳がどのように働くかを知る神経科学者による継続的な試み。認知神経科学として知られています。人工知能哲学の思想実験。少なくとも理論的には、人間のすべての能力を持つ機械を作ることが可能であることを示している。哺乳動物、特にヒトのような複雑な中枢神経系を有する動物のものに匹敵する挙動を示す機械を作るための長期的なプロジェクト。人間のような行動や知性を発揮するマシンを作るという最終的な目標は、強力なAIと呼ばれることもあります。
最初の目的の例は、アルツハイマー病、運動ニューロンおよびパーキンソン病を含む疾患のための新しい治療法を開発するために、研究者が生物細胞を用いて「ニューロスフェア」(ニューロンの小さなクラスター)を作り出す英国バーミンガムのAston Universityによって報告されたプロジェクトです。 。
第二の目的は、John Searleの中国の部屋の議論、Hubert DreyfusのAIに対する批判、またはThe Emperor's New MindでのRoger Penroseの議論などの議論への返答である。これらの批評家は、機械によってはシミュレートできない人間の意識や専門知識の側面があると主張した。彼らの議論への1つの答えは、脳内の生物学的プロセスを任意の精度でシミュレートできるということです。この返答は、古典的な論文「Computing Machinery and Intelligence」のAlan Turingによって1950年に早くも行われました。
第3の目的は、一般に研究者による人工総合知能と呼ばれている。しかし、Ray Kurzweilは "強いAI"という言葉を好む。 The Singularity is Nearという彼の著書では、人工脳を実現するアプローチとして、従来のコンピューティングマシンを使用した脳全体のエミュレーションと、これが2025年までに行われる可能性のある(指数関数的な成長傾向を続けるコンピュータパワーの理由による)主張に焦点を当てています。Henry Markram (脳エミュレーションを試みている)Blue Brainプロジェクトのディレクターは、2009年のOxford TED会議で同様の主張(2020年)を行った。

Neuroinformatics とは

ニューロインフォマティクスは、計算モデルおよび分析ツールの適用による神経科学データの編成に関わる研究分野です。これらの研究分野は、ますます大容量で高次元で細かい実験データの統合と分析にとって重要です。神経情報犯罪者は、計算ツール、数学モデルを提供し、臨床医と研究者のための相互運用可能なデータベースを作成します。神経科学は、多くの様々な下位分野(例えば、認知心理学、行動神経科学、および行動遺伝学)からなる異種分野である。脳の理解を深め続けるためには、これらの下位分野が意味のある方法でデータと知見を共有する必要があります。神経情報誌はこれを容易にする。
神経情報学は、神経科学と情報科学の交差点に立つ。ゲノム学のような他の分野では、自由に分散したデータベースの有効性と、複雑な問題を解決するための理論的モデルと計算モデルの応用が示されています。ニューロインフォマティクスでは、このような施設により、研究者は計算モデルによってより簡単に作業理論を定量的に確認することができます。さらに、ニューロインフォマティクスは、共同研究を促進します。これは、脳の多レベルの複雑さを研究する分野の関心を促進する重要な事実です。
神経情報学が適用されなければならない3つの主な方向があります:
 神経科学データの解析とモデリングのためのツールの開発、神経系と神経プロセスの計算モデルの開発など、あらゆるレベルの分析での神経科学データの管理と共有のためのツールとデータベースの開発が含まれます。
最近の10年間に、脳に関する膨大な量の多様なデータが多くの研究グループによって集められたので、さらなる研究のための効率的なツールを可能にするために何千もの出版物からデータを統合する方法の問題が提起された。生物学と神経科学のデータは高度に相互接続され、複雑であり、それだけでは統合は科学者にとって大きな課題です。
インフォマティクス研究と脳研究を組み合わせることで、両方の科学分野に利益がもたらされます。一方で、情報科学は、脳研究におけるデータベースの整理、モデリングおよびコミュニケーションのための新しい電子およびソフトウェア技術を提供することによって、脳データ処理およびデータ処理を容易にする。他方、神経科学の分野での発見が増えると、情報技術(IT)における新しい方法の開発が呼び起こされます。

Ogi Ogas とは

Ogi Jonathan Ogasはコンピューターの神経科学者として博士課程を受けたアメリカの作家です。 2016年5月現在、ハーバード大学教育学部の客員研究員で、個別マスタリープロジェクトのプロジェクトヘッドを務めています。 Ogasはまた、ゲームショー、特にGrand Slam(2007)やMillionaire(2006)になることを望んでいる参加者としても知られています。

Tempotron とは

テンポトロンは、時空間スパイキングパターンで情報がコード化されている場合に適用される教師付きシナプス学習アルゴリズムです。これは、スパイクタイミングフレームワークを組み込んでいないパーセプトロンの進歩です。
スパイクタイミング(STDP)は、多くの異なる種類のニューロンに対するシナプス効力の発達において重要な役割を果たすことが一般的なコンセンサスである。そのため、テンポトロンであるSTDPルールの多種多様が開発されている。