松本 元の箴言

脳のアルゴリズム獲得のためのメカニズムを物質科学を基盤として分析研究すると同時に、「脳型コンピューター開発」という脳の工学的再構成によって脳の本質を明らかにしたサイエンティスト。 （1940年11月24日 - 2003年3月9日） 勲3等瑞宝章を授与。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

情動情報が脳活性を制御し、脳が自ら価値を認めた情報を処理する神経回路が脳内に表現される。これが「愛は脳を活性化する」という意味である。

[東海林ファジィロボット研究所 所長兼CEO @Toukairinn_FUZZ]

松本元先生がそう仰ってたのを読んで，その通りだなと思ったのがきっかけだったかも．

[Rina Saltman 🍰 @rinatie_ceo]

ですよねw @Gen_M_bot @mshero_y

[Hiroki MORI (森 裕紀) 新型コロナワクチン四回済 @HirokiMori]

松本元先生？

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

１回では出力を生じさせるに至らない弱い刺激であっても、繰り返し入力される場合には、学習効果が生じる。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

仕事を進めるための前向きの姿勢も、どのように進めたらよいのかの知恵も、まず仕事に向かって１歩踏��出すことで脳がその方向に向けて焦点的に注意し、活性化することで得られるのである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳が強い刺激としてとらえるものとして、第１次の価値判断で情動が不快と判断しても、大脳皮質の認知情報処理系による第２次判断でその情報に対する価値が再評価されるパターンがある。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

情動系が入力情報の価値を認めると、脳内活性が上がり学習効果が高まるということになる。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

第１次判断によって入力情報が「快」であると判断されると、大脳皮質に活性化物質が放出される。
この時、まだその入力情報は認知情報処理系で処理されている途中であり、認知系の活性が活性化物質によって高まるので、出力をより出しやすい状態へと変化し、学習効果が高まる。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳の情報処理は価値と認知・運動情報の２重構造となって、並行に行われる仕組みになっている。
この仕組は、遺伝情報が35億年の歳月を経て獲得してきたものである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳のメモリは消去不能である。
記憶が失われたと感じるのは、記憶を呼び出すための閾値が高くなり、呼び出しにくくなるためである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳は全てが記憶庫であるとみなすことができる。
ただし、ここでいう記憶は単にデータの貯蔵庫という意味ではなく、情報処理のためのアルゴリズム（いわば答え）を固定し保存する場、という意味である。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

神経細胞は、出力を得た時点での入力端にあるシナプティック・メモリの量を調べ、この量に応じて結合の度合いを強化・減弱するのである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

学習効果とは、生理学的に見ると神経細胞間の情報伝達効率に生じた変化（強化または減弱）のことである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

情報によって脳は活性化し、それによって、脳という特異な情報システムが維持・発展できるのである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

コンピューターと違い実世界では不測の事態が必ず生じ、全てマニュアルで規定できるという事柄はむしろ少ない。
実世界では、不完全であいまいな入力情報に対し何らかの適切な対応が求められる。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳は何らかの出力をすることで学習効果が上がっていき、その内に脳の中に新しく答えが形成されて、次々の入力情報に対し辻褄があって、「わかった」となるのである。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

入力情報が自分にとって重要であると積極的に価値判断をすることによって、また必要に迫られて出力を出さざるを得ないようにすることによって、学習効果を上げ、何らかの答えを作り出すことができる。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳のアルゴ���ズム獲得の戦略と獲得できるアルゴリズムの限界は、遺伝情報によって規定されている。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

人は環境や生い立ちによって動物的になるかも知れないが、動物は人になることはない。

[松本 元の箴言 @Gen_M_bot]

脳を構成する学習の超アルゴリズムの１つは、学習によって１度長期記憶化した脳のアルゴリズムはその後生涯に亘って消去されず、脳の��憶は過去の記憶を土台として追加学習的に階層構造化される。