論文の概要: Turing's cascade instability supports the coordination of the mind,
brain, and behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07904v1
- Date: Sun, 17 Apr 2022 02:22:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-19 15:51:12.672146
- Title: Turing's cascade instability supports the coordination of the mind,
brain, and behavior
- Title（参考訳）: チューリングのカスケード不安定性は、心、脳、行動の協調を支援する
- Authors: Damian G. Kelty-Stephen, Madhur Mangalam
- Abstract要約: チューリングは、心と脳のコンピューターメタファーにインスピレーションを与えた。
彼はさらに多くのことをし、行動科学と認知科学、すなわちカスケードのメタファーを提供した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Turing inspired a computer metaphor of the mind and brain that has been handy
and has spawned decades of empirical investigation, but he did much more and
offered behavioral and cognitive sciences another metaphor--that of the
cascade. The time has come to confront Turing's cascading instability, which
suggests a geometrical framework driven by power laws and can be studied using
multifractal formalism and multiscale probability density function analysis.
Here, we review a rapidly growing body of scientific investigations revealing
signatures of cascade instability and their consequences for a perceiving,
acting, and thinking organism. We review work related to executive functioning
(planning to act), postural control (bodily poise for turning plans into
action), and effortful perception (action to gather information in a single
modality and action to blend multimodal information). We also review findings
on neuronal avalanches in the brain, specifically about neural participation in
body-wide cascades. Turing's cascade instability blends the mind, brain, and
behavior across space and time scales and provides an alternative to the
dominant computer metaphor.
- Abstract（参考訳）: チューリングは心と脳のコンピューターメタファーを刺激し、何十年にもわたって経験的な調査を生んだが、もっと多くのことをし、行動科学と認知科学、すなわちカスケードのメタファーを提供した。
この時代はチューリングのカスケード不安定(英語版)に直面し、これは権力法則によって駆動される幾何学的枠組みを示唆し、マルチフラクタル形式とマルチスケール確率密度関数解析を用いて研究することができる。
ここでは, カスケード不安定の徴候と, 行動, 思考生物の知覚, 行動, 思考に対する影響を明らかにする科学的研究の迅速化について概説する。
我々は,実行機能(行動計画),姿勢制御(行動計画の転換を両立させる),努力的な知覚(単一モーダルの情報収集と多モーダル情報を融合する行動)に関連する作業についてレビューする。
また,脳内の神経性雪崩,特に全身カスケードの神経学的関与についても検討した。
チューリングのカスケード不安定性は、空間と時間スケールにまたがる心、脳、行動をブレンドし、支配的なコンピュータメタファーの代替となる。
関連論文リスト
- Coin-Flipping In The Brain: Statistical Learning with Neuronal Assemblies [9.757971977909683]
脳の計算モデルNEMOにおける統計的学習の出現について検討する。
アセンブリ間の接続が統計を記録し、環境騒音を利用して確率的選択をすることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T20:51:50Z) - A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning [58.72729525961739]
バイオプルーシブル・クレジット・アサインメントは、事実上あらゆる学習条件と互換性があり、エネルギー効率が高い。
本稿では,人工ニューラルネットワークにおける信用代入の生体評価可能なルールをモデル化する,いくつかの重要なアルゴリズムについて検討する。
我々は,このようなアルゴリズムを実用アプリケーションでより有用にするためには,今後の課題に対処する必要があることを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:05:09Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T05:20:57Z) - A Goal-Driven Approach to Systems Neuroscience [2.6451153531057985]
人間と動物は、動的環境において様々な興味深い行動を示す。
私たちの脳が、こうした行動を可能にするために、どのようにしてこの密集した感覚情報を積極的に再構築するかは不明です。
我々は、ニューラルサーキットの統一構造モデルと機能モデルを生み出すことを約束する新しい解釈可能性の定義を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-05T16:37:53Z) - Neural Amortized Inference for Nested Multi-agent Reasoning [54.39127942041582]
本研究では,人間のような推論能力と計算限界のギャップを埋める新しい手法を提案する。
提案手法を2つの挑戦的マルチエージェント相互作用領域で評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:40:36Z) - Computation with Sequences in a Model of the Brain [11.15191997898358]
神経活動から認知がどのように生じるかは神経科学の中心的な問題である。
本研究は, シナプス重量と可塑性により, 時刻を優先的に捉えることができることを示す。
我々は、任意の有限状態機械が、シーケンスの適切なパターンの提示を通して、同様の方法で学習可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T15:58:09Z) - Memory-Augmented Theory of Mind Network [59.9781556714202]
社会的推論は、心の理論(ToM)の能力を必要とする。
ToMに対する最近の機械学習アプローチは、観察者が過去を読み、他のエージェントの振る舞いを提示するように訓練できることを実証している。
我々は,新たなニューラルメモリ機構を組み込んで符号化し,階層的な注意を払って他者に関する情報を選択的に検索することで,課題に対処する。
この結果、ToMMYは心的プロセスについての仮定をほとんど行わずに理性を学ぶマインドモデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T14:48:58Z) - Sequence learning in a spiking neuronal network with memristive synapses [0.0]
脳計算の中心にある中核的な概念は、シーケンス学習と予測である。
ニューロモルフィックハードウェアは、脳が情報を処理する方法をエミュレートし、ニューロンとシナプスを直接物理的基質にマッピングする。
シークエンス学習モデルにおける生物学的シナプスの代替としてReRAMデバイスを使用することの可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T21:07:23Z) - Can the brain use waves to solve planning problems? [62.997667081978825]
このような課題を解くニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、哺乳類の新皮質と海馬に関する幅広い実験的な発見と互換性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-11T11:07:05Z) - Does the brain function as a quantum phase computer using phase ternary
computation? [0.0]
神経伝達の基本的な基礎は、計算可能な圧力パルス/ソリトンから導かれることを示す。
ケーブル理論に基づく現代の神経伝導理論は,計算時間を短くする上で不適切であることを示す。
脳神経ネットワークの分解は、チューリングマシンが最も単純な量子相コンピュータのグループのメンバーであることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T08:00:23Z) - Towards a Neural Model for Serial Order in Frontal Cortex: a Brain
Theory from Memory Development to Higher-Level Cognition [53.816853325427424]
そこで本研究では,未熟な前頭前野 (PFC) が側頭葉信号の階層的パターンを検出する主要な機能を利用していることを提案する。
我々の仮説では、PFCは順序パターンの形で時間的配列の階層構造を検出し、それらを脳の異なる部分で階層的に情報をインデックスするために利用する。
これにより、抽象的な知識を操作し、時間的に順序付けられた情報を計画するための言語対応の脳にツールを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-22T14:29:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。