▼ 矛盾を許容する論理について書いた radiumsoftwareの"Paraconsistent Logic" を読んでいる時に思ったけど、この手の「真」「偽」の２値論理を拡張しようと言う試みはみな確率論のdegradeしたsubsetにしかならないよな、普通は。これはどうなんだろう。
▼ さて、で、確率論の話。
確率論を現実の問題に適用するにあたっての問題は、 p(x1, x2, ..., xN)という感じの超多次元の真の確率分布が現実的問題では分からないから、そこに無根拠でもheuristicsを持ち込まなくてはならない事である。
人間が用いているheuristicsを想像してみる。 特に証拠がないうちは事象は独立 p(x1, x2) = p(x1) p(x2) だとみなすし、 経験数が増えてこれに反する証拠が出た時は、これを補正する。みたいな感じだろうか。
しかし海馬がやっているような少経験数での推定にこれはまずいな。海馬はこんな感じだろうか：
1, 一度のみの経験の時は同時的な事象は一体とみなす
p(0, 0) = 1-α
p(1, 1) = α
p(0,1) = p(1,0) = 0
2, 二回目の経験でそれに反するp(0,1)などがあった時は独立に分離する
p(x1, x2) = p(x1) p(x2)
みたいな感じだろうか。
このあたりは調べれば多少の心理学的な研究があるはず。 たとえば、人間は同じ図形でも提示の順番によって分割の仕方が変わるという話とか。 刺激の提示と報酬の与えかたの順番次第で、どの刺激と報酬を関連づけるかが変わるとかというSchultzらの仕事もその類いだな。 そもそもclassical conditioningで、だんだん行動が増える傾向や、extinctionやreinstatementなども、どういうとき報酬が得られるかという見積もりについて、生得的にimplementされたheuristicsなのだろう。
ああ、いずれ時間を作ってこのあたりのsurveyをやりたいな。
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ジャンクフードの定義とはなにか、
について「キーワードは「過剰」である」とする
松浦さんの定義は私にはしっくり来なかった。
しばらく考えて自分として違和感のない定義、つまり自分は無意識にジャンクフードをどう捉えていたか、を言語化できた。 「毎日食べたら体に悪そうな食べ物」である。
カロリーが高かったり、油や塩分が多過ぎたりするのはその系であると考えると分かりやすい。
▼ 霊感のない人間は霊障に遇いにくいそうだ。 ならば、百歩譲って霊が存在するとしても、 霊感のない人間の方がより進化した人類と言えるのではないだろうか。 ちょうど、恒温動物は変温動物よりも温度の変化に影響されないような。
▼ Johnston K, Levin HM, Koval MJ, Everling S. Top-down control-signal dynamics in anterior cingulate and prefrontal cortex neurons following task switching. Neuron. 2007 Feb 1;53(3):453-62.
論文の主題は私にとってあまり興味を感じさせなかったが、 図２に見るように前頭前野、 帯状回前部ニューロンがブロックが進むにつれて激しく活動を弱めるのが面白かった。 おそらく帯状回前部の研究者はみな同様の事を観察しているのだろうと思う。 しかし、むしろ再現性のなさとして普通はわざと目立たなくしているのかもしれないと思った。邪推かも知らんけど。
私はある時期から小説の巻末に参考文献一覧をつけるのをやめたが、これは読者や評論家から強い批判があったためだ。「文献一覧を載せなければ裁判で負けるほど、この本は他の著書からぱくっているに違いない」と邪推されるのである。研究において誠実であることを示す行為は、他の社会にとっては悪事を覆い隠す兆候とみなされる。
これはちょっと予想できない発想であった。なんでそう考えるのか不思議。仮に剽窃をしたのであれば、referenceを示そうが示さなかろうが裁判で負けるのは同じだろうし。
▼ 謎の化石、正体は巨大なキノコだった ---シカゴ大学の地球物理学ボイス助教授とその同僚達
木の幹に似た胴部分を持つ高さ6mの生物体を化学分析した結果、それは3億5000万年前に絶滅したキノコであったことが判明した。
最初にこれを読んだ時、「そんなバカな」と思った。 「そんな大きなキノコが生えるには大きさが何メートルもある生物の死骸が必要だが、その時代にはそんな物は無い」と思ったからだ。
しかし、考えてみると、６mなんて言う巨体を維持するには、光合成以外ないわな。 地衣類みたいに光合成細菌を共生した菌類なんでしょう。 体が大きくなるような単純な形質の進化は速いだろうから、競争が始まればあっという間に巨大化しそうだ。そして陸上で光合成をするものにとって高さ競争は必然だ。
▼ 「高野連」という略称を見るたびに、鏡花の高野聖を思い出す。
▼ アインシュタインの一般相対論は1915年だったか。 1905年の特殊相対論から１０年か。
そのことを覚えていなかったということは、大学生だった私はアインシュタインが１０年でそれを成し遂げた事にさしたる印象を受けなかったようだ。 二十歳を過ぎたばかりだった私は１０年がどんなに短いか知らなかったようだ。
▼ 最近日記の更新が週一くらいになっているが、はてなアンテナのポーリングは相変わらず３時間くらいのようだ。 去年１２月から休眠していたココログは 土曜朝７時くらいに更新して12時半。おそらく6〜12時間ごとのポーリングだろうか。 あんまし頻度を変えて無いんだな、はてなのアルゴリズムは。
▼ 「一枚の２次元画像から３次元形状を再構成」
Compute 3D shape and scene from a single image (Feng Han and Song-Chun Zhu)
むう、年に２度くらいしかない「これをやっていたのが私だったら」と思わせる研究だ。 もうみんなこの方向で走りはじめているんだなあ。うかうかしてられない。
まだ論文を読んでいないから評価を確定できない所はあるけど。取りあえず、こちらの解説をどうぞ
ベイズ推定の枠組みで、prior knowledge として物の smoothness とか空間内での stability *1を置いてやって解空間を探索したらそれらしい３次元再構成が出来ましたと。*1：物が空中に浮いてたりすることはあまりなく、どこか安定した面（地面等）に接している。そう見えないときは隠蔽が起きている。
脳の情報処理について語る時に枕でかならず語られるのが、２次元の網膜象から３次元の立体構造を復元するのは不良設定問題であるが脳はそれを見事に解決して・・・みたいな話だ。
で、それがまさに解けているわけ。前から言っている通りそれは確率論を使って、それまでに学習した世界の確率的構造と今見えているものとの間で最尤推定をすればよいということ。
５月８日追記：同様の仕事があったのですが、
そのソースをやっと思い出しました。
Gizmodo経由でこれです：
Carnegie Mellon Researchers Teach Computers To Perceive Three Dimensions in 2-D Images
Derek Hoiem, Alexei A. Efros, Martial Hebert という人の仕事です。ちらっと見たところでは、上の仕事より形状に対する自由度が低くて建物向きに作ってある様です。また、学習によって獲得する要素が大きそう。
