論文の概要: A theory of neural emulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13394v1
- Date: Wed, 22 May 2024 07:12:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 01:04:57.072621
- Title: A theory of neural emulators
- Title（参考訳）: 神経エミュレータの理論
- Authors: Catalin C. Mitelut,
- Abstract要約: 神経科学における中心的な目標は、動物神経系が意識のような行動や認知状態をいかに生み出すかを説明することである。
生体脳活動の回路およびスケールに依存しない予測モデルとしてエミュレータ理論(ET)とニューラルエミュレータを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A central goal in neuroscience is to provide explanations for how animal nervous systems can generate actions and cognitive states such as consciousness while artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) seek to provide models that are increasingly better at prediction. Despite many decades of research we have made limited progress on providing neuroscience explanations yet there is an increased use of AI and ML methods in neuroscience for prediction of behavior and even cognitive states. Here we propose emulator theory (ET) and neural emulators as circuit- and scale-independent predictive models of biological brain activity and emulator theory (ET) as an alternative research paradigm in neuroscience. ET proposes that predictive models trained solely on neural dynamics and behaviors can generate functionally indistinguishable systems from their sources. That is, compared to the biological organisms which they model, emulators may achieve indistinguishable behavior and cognitive states - including consciousness - without any mechanistic explanations. We posit ET via several conjectures, discuss the nature of endogenous and exogenous activation of neural circuits, and discuss neural causality of phenomenal states. ET provides the conceptual and empirical framework for prediction-based models of neural dynamics and behavior without explicit representations of idiosyncratically evolved nervous systems.
- Abstract（参考訳）: 神経科学の中心的な目標は、動物の神経システムが意識などの行動や認知状態をいかに生み出すかを説明することであり、人工知能(AI)と機械学習(ML)は予測がより良くなるモデルを提供しようとしている。
何十年にもわたっての研究にもかかわらず、我々は神経科学の説明を提供するための限られた進歩を遂げてきたが、行動や認知状態の予測にAIとMLメソッドが使われている。
本稿では,脳活動の回路およびスケールに依存しない予測モデルとしてのエミュレータ理論(ET)と神経科学の代替研究パラダイムとしてエミュレータ理論(ET)を提案する。
ETは、神経力学と行動のみに訓練された予測モデルは、その情報源から機能的に区別できないシステムを生成することができる、と提案している。
つまり、それらがモデル化する生物と比較すると、エミュレータは機械的な説明なしに、無差別な行動や認知状態(意識を含む)を達成することができる。
いくつかの予想を通じてETを仮定し、神経回路の内因性および外因性活性化の性質について論じ、現象状態の神経因性について論じる。
ETは、慣用的に進化した神経系の明示的な表現なしで、神経力学と行動の予測に基づくモデルに対する概念的で経験的なフレームワークを提供する。
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