study

日　時　：　2008年10 月16日(木)　　16:30－18:00
場　所　：　第三学群C棟　３C２０１
講演者　：　池上　高志　[ 東京大学大学院総合文化研究科 ]
司会者　：　秋山　英三
演　題　： シミュレーションにおける時間と意識の問題
＜ abstract ＞
知覚や意識の問題をコンピュータで扱う際に鍵となるのが、時間の問題である。特に主観的な時間の流れは近年いろいろな認知心理実験でも扱われるようになっている。これは１０年ほどまえにVarelaによって再燃してきた「心の自然化」問題（論理だの様相だの形而上学的な言葉を自然現象に還元する）の流れと相まって、理論的なフレームワークの構築が待たれる。
今回は、おもにそうした現状を整理しつつ、現在とりくんでいるアプローチについて簡単に紹介する。
参考文献：
1) Ikegami, T., “Simulating Active Perception and Mental Imagery with Embodied Chaotic Itinerancy”, J.Consciousness Studies Vol.14 (2007) ppp.111-125.
2) Aucoutier,J.., Ogai, Y and Ikegami, T., Making a robot dance to music using chaotic itinerancy in a network of FitzHugh-Nagumo neurons, Proc. of the 14th Int’l Conf. on Neural Informaiton Processing 2006.
3) Nakajima, K. and Ikegami, T. (2008). Considering the reconfiguration process of subjective temporal order by using recurrent neural networks (abstract). In S. Bullock, J. Noble, R. Watson, and M. A. Bedau (eds.) Artificial Life XI: Proceedings of the Eleventh International Conference on the Simulation and Synthesis of Living Systems, p. 786. MIT Press, Cambridge, MA.

Seminar Abstract

明日のファカルティセミナーに東大の池上高志先生がいらっしゃるとのこと。

昨年

動きが生命をつくる―生命と意識への構成論的アプローチ 池上 高志 青土社 2007-09 売り上げランキング : 69748 おすすめ平均 Amazonで詳しく見る by G-Tools

を出したりして、正直かなり分野が違い理解できるか難しそうだが聞きに行くことにする。

参考URL

• Ikegami Lab. - PukiWiki
• 池上高志先生インタビュー

・代数

先生！コレスキー分解とかわからないっす！！

・最適化

非線形最適化とかイミフです(>_<)

・数値計算とそれを実装できる能力

ソルバーおせえええよ！！！

・時系列解析

すいません、二年前の知識からやり直していますorz

◆トップページ - コンピュータビジョン・拡張現実感に関する普通じゃない勉強会 - livedoor Wiki（ウィキ）

に参加してきました。

普通じゃなくて楽しかったです！橋本さんをはじめとしたスタッフの皆さんありがとうございました！

取りあえず、続きは「あとで書く」

パンフレットが凝っていてかっこよかった

CV/ARに関する普通じゃない勉強会 - a set on Flickr

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GEBを読んでいて面白かったので色々と。

数論の未解決問題にゴールドバッハの予想というモノがある、

◆ゴールドバッハの予想 - Wikipedia

これは、「6以上の偶数は、二つの寄の素数の和で表せる」と言うモノで、

例えば、

6 = 3+3, 8 = 3+5, 10 = 3+7 = 5+5,
12 = 5+7, 14 = 3+11 = 7+7, 16 = 3+13 = 5+11,
18 = 5+13 = 7+11, 20 = 3+17 = 7+13

と言うようなモノを言うモノらしい。モチロン未解決なのでこの問題は証明されていない。

これに対峙して、「二つの奇の素数の差が偶数となる」様な事を考える

例えば、

2=5-3,7-5,13-11,19-17…
4=7-3,11-7,17-13…
6=11-5,13-7,17-11,19-13…
8=11-3,13-5,19-11,31-23…

といった感じである。

以上の二つの問題は大変似たものに見えるが、次の用に考えると、全く正反対の問題に見えてくる。

この時或る偶数2Nが以上の二つの特性を持つか否かを考えるとする。

前者の問題に対しては、有限な2Nに対して、必ずその解を探索し終了することが可能(二つの奇素数数は必ず有限な2N-1以下だから)だが、後者の問題に関しては、(探索区間が無限なため)探索が終わるという保証はない(終わるかもしれないし、終わらないことも考えられる)。

また、前者の問題は、調べる上での探索が、必ず終了するだけではなく、いつまでに終わるかという予測を付けることが出来た、しかし、これに対して、探索が終わる事は分かっているが、いつ終わるかが分からないと言うような問題も考えられるとも述べられている。が、その様な自然数の特性を定義する事は容易でもなく自然でもない。その代わりに、定義するのは、容易であるが、終結するテストが一つとして知られていない(一つもないのではない)問題が挙げられている。

それは、「ある自然数Nに対して、それが奇数なら3倍して+1、偶数なら2分の1にしていき、1に到達するような数か否か」と言う問題で、Nにその様な性質があるかどうかを調べると言うモノであるが、これを調べることは、一見予想できない。試しにいくつかの数について考えると、

N=3

3*3+1=10

10/2=5

5*3+1=16

16/2=8

8/2=4

4/2=2

2/2=1!!!

N=7

7*3+1=22

22/2=11

11*3+1=34

34/2=17

17*3+1=52

52/2=26

26/2=13

13*3+1=40

40/2=20

20/2=10

10/2=5

5*3+1=16

16/2=8

8/2=4

4/2=2

2/2=1!!!

と言った類であり、Nを1から10まで動かすと、その終了までの繰り返し数は2,8,3,6,9,17,4,20,7となり、まったく規則が見いだせないモノである。

この様な感じに、数論は終わりが来る問題と終わりが来ない問題、そして、終わりがあっても、それがいつ終わるか分からないようなものといった具合に分けられるらしく、その中でも一番最後の終了が決まっているが予測不可能な問題というのが非常にやっかいな性質を招くらしい。

と言うことまでは分かった。

参照：「ゲーデル、エッシャー、バッハ　あるいは不思議の環」アリアと様々な変奏　p.392

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修論で行うシミュレーションを何で計算するか悩んでいます。

やることは、最尤推定を一万回くらい(もしくは二万回かも・・)繰り返してパラメータの推定結果の分布からパラメータ推定精度を測るみたいな感じで、ウホそれなんてベイズ？とか思った方がいるかもしれないですけど、やり方はベイズっぽいですけど、考え方とかは全然ベイズじゃないです。逐次繰り返し見たいのじゃないしね。

問題なのは、かなり複雑なモデルなので、推定に結構時間が掛かること。一万回×数十回かとかやるとなるとヘタに書くと大変なことになりかねない・・・

計算に使えるパソコンは、

• 今使ってるx32:PenM1.6GHz
• 自宅SC440:PenD3GHz

研究室にあるパソコンは、Pen3*2とPen4なんでどの言語で書こうとむりかなあと。。メモリも少ないし。あとは、Z研のワークステーションが使えれば最高なのですが・・・

想定言語はRとScilab。Matlabはあるけど遅いマシンにしか入っていない。どっちがいいのかなあ・・・

◇統計・計量分析で一番使われてるソフトは？