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■ Nature

"Bayesian integration in sensorimotor learning."
Wolpert @ University College London。
でちょっと前に書いてたら(1/6)いきなりWolpertですよ、タイミングよすぎ。運命かも。
カーソルを動かしてtargetまで持ってゆくタスクで、visual feedbackが横にずれた位置(ずれの程度は不確定)に運動開始からtarget到着までの時間のどこか不確定なところから現れる。これらの不確定さがどのくらいtargetへの到着位置のばらつきに影響を与えるかを評価する、というもの。内部モデルが、運動(出力)の確かさと感覚(入力)フィードバックの確かさの両方を確率的に扱って最適化している、というもの。ぱっと考えた感じでは、自由度が大きくなりすぎて扱えるのか、とか思うのだけれど、そのほうが生物らしいのは間違いない。 ベイジアン的 or カルマンフィルタ的 or 最尤推定的プロセスは、有機体がそれまでの知識をそのつどの入力によって変化させながら対応していく、という点でも生物らしい、大げさに言えばautopoieticであると思う*1。
感覚系について入力の推定をするのにベイジアン的な発想をしているのは今までに見たことがあるのだが、sensorimotor両方にまたがって、というのがいいと思う。それがどのくらい新しいかはまだ知らない。両方を扱うこと自体は、川人先生も感覚系、運動系それぞれに順逆モデルを使って最適化を図る双方向の回路というのを想定しているので、それの実験的検証、とでもいうステータスか。あと、どこが内部モデルなのかまだわからない。
というわけでまたほとんど読まずに書いてしまった。コンテキストだけにて。


*1：もちろんこれだけでautopoieticなシステムを作ることはできない。そのつど作り上げるものが元のパラメータ空間に新しい次元を加えることがありうる、というのがオートポイエーシスだから。

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