目的のない勉強会

主にブルーバックスをまとめています

【ブルーバックス】「こころ」はいかにして生まれるのか【櫻井武 著】

第1章 脳の情報処理システム

第2章 「こころ」と情動

うれしいこともストレスの一種

ストレスというと悪いもののようにとらえられがちだが、ストレス応答はポジティブな情動でも起こる。うれしいこともストレスの一種なのだ。なお、ヒトでは主な糖質コルチコイドは「コルチゾール」と呼ばれる物質である。p.48

恐怖も喜びも心拍数の上昇呼吸数の上昇発汗を引き起こす。だけれども、恐怖と喜びが異なる感情であることは自明のように思える。恐怖を感じればそれから遠ざかろうとするし、喜びを感じればそれに近づこうとすることからも行動的に明らかだ。では、心拍数の上昇のように、恐怖と喜びを分けるために重要な身体的な情報をデータとして取るならば、それは何だろう?*1

第3章 情動をあやつり、表現する脳

感覚情報がたどる二つの経路

 感覚系からの情報は、嗅覚を除き、大部分が視床を経由して、大脳皮質で処理されている。
 たとえば視覚は、眼球の網膜から視神経を経て、視床の一部である外側膝状体に伝えられる。ここでシナプスを介して神経細胞を乗り換え、後頭葉の一次視覚野に伝えられる。
 聴覚も、やはり視床の一部である内側膝状体というところに伝えられ、そこでシナプスを介して神経細胞を乗り換えて、側頭葉の一次聴覚野に伝えられる。
 触覚や音痛覚も同様だ。これら皮膚からの情報は、脊髄で処理されたあと、おもに脊髄視床路という視床を介して師匠に伝えられたのちに、シナプスを介して頭頂葉の一次体性感覚野に伝えられる。p.97

クリックで開く「視床を絵で見てみる」

上. 視床のおおまかな場所  下. 視床における視覚経路など

 目や耳などの身体の抹消から感覚情報は、まず視床に送られる。次に大脳皮質に送られる一方で、大脳辺縁系にも送られるという。そもそも進化的には大脳辺縁系の方が古く、我々人間で大脳皮質が新しく発達したのである。大脳辺縁系には、海馬や扁桃体が含まれる。
 目からの感覚情報の場合、視覚から大脳皮質へ送られた情報は、明るさや色(周波数特性)、コントラスト、傾き、そして動きなどの成分、言わば単なる詳細情報として処理されると考えられている。一方、大脳辺縁系へ送られた情報は、「危険かどうか」などの情動を生み出すと考えられている。前者の正確な情報が、少し遅れて後者に届き、応答を修正すると考えられている。つまり、前者を理性、後者を本能と呼べば、理性が本能を制御するしくみである。

・二つの経路に送られる情報は、同じか異なるか?
・大脳皮質で処理された情報は、どのように辺縁系に影響するのか?

第4章 情動を見る・測る

第5章 海馬と扁桃体

海馬体、海馬の構造

 海馬は大脳辺縁系にある「海馬体(Hippocampal Formation)」と呼ばれる構造の一部であり、海馬体は海馬のほかに歯状回(Dentate Gyrus)、海馬支脚(海馬台)、前海馬支脚、傍海馬支脚、嗅内皮質などを含む構造体である。(中略)
 海馬には錐体細胞、歯状回には顆粒細胞と呼ばれる、グルタミン酸神経伝達物質とする神経細胞が存在する。(中略)
 海馬は層構造になっていて、CA1、CA2、CA3の各部位からなる。基本的には、CA3の錐体細胞が歯状回からの入力を受け、CA1、CA2の錐体細胞に出力している。さらにCA1、CA2の錐体細胞は海馬台に出力を送る。p.146

海馬体への三つの入力
  • 貫通線維(Perforant pathway)

 貫通繊維は、側頭葉の大脳皮質の一部分の嗅内皮質からの入力経路であり、おもに大脳皮質からの記憶するべき情報を伝えていると考えられている。大脳皮質連合野で分析された種々の情報は、嗅内皮質からの貫通線維を通って海馬体に入る。p.148

嗅内皮質(Enthorinal cortex)

  • 脳弓(Fornix)

 脳弓は、内側中隔核、乳頭体上核、青斑核、縫線核という領域からの入力経路である。これらの入力は、生体の状況に応じて海馬の機能を調節している。状況によって記憶の強さが異なるのは、この機能による。

  • 腹側海馬交連(Commissura fornicis ventralis)

 腹側海馬交連は、反対側の海馬および歯状回からの入力であり、左右の情報を統合する働きがあると考えられる。

海馬体からの出力

海馬体の出力は、脳弓を通って大脳皮質や線条体視床視床下部、乳頭体と呼ばれる部分に送られる。p.148

第6章 おそるべき報酬系

第7章 「こころ」を動かす物質とホルモン

終章 「こころ」とは何か

*1:たぶん体温の変化は違うのではないか?恐怖時には体温が下がり、喜び時には上がるのではないかと予想→マウスは恐怖時に体温が下がる。神経経路(外側傍小脳脚核-視床下核-孤束核)が部分的に明らかであり、尾からの放熱によることがわかっている(筑波大、櫻井 勝康先生)。嬉しい時に体温が上がるかはわからなかった

【MLP】統計的因果探索【2章】

2.1 導入

実質科学 substantial science
方法論 methodology

2.2 反事実モデルによる因果の定義

反事実モデル
個体レベルの因果 unit-level causation
因果推論の根本問題 fundamental problem of causal inference

ある因果関係を調べたいときに生じる問題。「あのときああしていれば」と思うけど、実際知るのは無理ということ。
例えば、薬の効果をある個体について調べたいとき、薬を飲むか飲まないかの二つの選択肢のうちどちらかを選ばなければいけないとすれば、それによって生じる結果もまたどちらか一方しか観測できない。それは、時間を巻き戻して、同じ状態の個体を用意すること(実現しなかったことを反事実と呼ぶ)は不可能だから。

集団レベルの因果関係 population-level causation

2.3 構造方程式モデルによるデータ生成過程の記述

構造方程式モデル structural equation model

データ生成過程を記述する数学の一つ。一般に四つの要素から構成される。内生変数、外生変数、それらをつなぐ関数、外生変数の確率分布。

内生変数 endogenous variable

構造方程式の左辺に出てくる変数のこと。なぜ内生?

外生変数

構造方程式の右辺に出てくる変数のこと。

2.4 統計的因果推論の枠組み:構造的因果モデル
構造的因果モデル structural causal model

反事実モデルと構造方程式モデルの二つを基礎にしたモデル。

介入 intervention
自律性の仮定
平均因果効果

集団レベルでの比較方法。介入ありとなしの場合における各集団の期待値の差。

潜在反応モデル potential outcome model

2.5 ランダム化実験

ランダム化実験(無作為化実験)

以下、飲み込めてない

do 記号の入った期待値を計算するためには、集団の個体全ての x の値を 1 または 0 に定めるという介入をする必要があります。(略)一方、do 記号の入っていない通常の条件付き期待値を計算するためには、そのような集団の個体全てへの介入をする必要はありません。

do記号何のために入れる?

2.6 本章のまとめ

三章ではランダム化実験が行えない場合について見ていくので、また読んでから戻ろう。

catano.hatenablog.com

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【MLP】統計的因果探索【1章】

1.1 はじめに

統計的因果推論

因果関係*1を推測する方法のこと。

統計的因果探索

統計的因果推論の技術のひとつで、因果関係の大きさを予測する機械学習といえる。他にどんなのがあるのか?

1.2 因果探索における最大の困難:擬似相関

観測変数
未観測変数
因果グラフ

ノードとエッジからなるグラフで、エッジは矢印で方向性がある。矢印の始点にあるノードが原因で、終点にあるノードは結果である。因果グラフは、定性的な因果関係を表すもので、「因果効果の大きさがどのくらいか」という定量的な情報は含まない。

共通原因
未観測共通原因
擬似相関 spurious correlation

1.3 擬似相関の数値列

データ生成過程

データ、つまり変数の「値」が実際にどう決まってくるのかを表す手順のこと。数式で表せる。

誤差変数

ある結果を説明する原因は因果グラフにノードとして明示的に描かれる。一方で、明示されていない原因を誤差変数としてまとめる。

ガウス分布

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catano.hatenablog.com

*1:例えば、チョコレートの消費量とノーベル賞の受賞者数に正の相関(相関係数は 0.79)がある。だからといってノーベル賞のために子どもにチョコレートをたくさん食べさせる政策を打つ政治家はいない。なぜなら、因果関係があるかはわからないから。相関は因果を意味しない。

【自分用】PRML 参考まとめ

PRMLの勉強で参考にしているサイトのメモです。

随時追加・編集していきます

参考頻度 

PRML解答例まとめ

丁寧に式を追っている。問題の網羅性も高い(全問?)。

zenn.dev

PRML下巻勉強会

PRML下巻なら、だいたいここを参考にしてます。上のサイトと同じ?

hackmd.io

からっぽのしょこ:『パターン認識機械学習』の攻略ノート:記事一覧

神サイトです。数学の基礎(ベクトルとか)を含め解説してくれているので、僕のような数弱は助かります。 RやPythonでの実装・描写も丁寧かつ綺麗です。現在本当に重要な章だけの掲載なので、他章の追加を待望します。

www.anarchive-beta.com

参考頻度 

Beginaid:【目次ページ】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説!

 行間は広いかも、場合によってはこちらがわかりやすい。博識な方なんだと思います。

tips-memo.com

UvA - Machine Learning 1(動画シリーズ)

PRMLを元にした講義動画です。PCAの時はおせわになりました。

uvaml1.github.io

『ノルウェイの森』村上春樹

ノルウェイの森(上)

p.15 あなたは闇夜に盲滅法にこの辺を歩きまわったって絶対に井戸には落ちないの

あなたは闇夜に盲滅法にこの辺を歩きまわったって絶対に井戸には落ちないの。そしてこうしてあなたにくっついている限り、私も井戸には落ちないの。

 村上春樹において、井戸はある種の象徴である。それは、デタッチメントからコミットメントへの通路を意味する。
 すると、井戸に落ちる・降りることは、デタッチメント(孤立した状態)を示す。直子はデタッチしているのだろうか。僕は、彼女がデタッチしていると思う。人がデタッチする原因は様々であるが、彼女の場合は幼馴染の死が原因(の一つ)であっただろう。結果として、彼女はコミットメントに至ることはなかった。井戸に降りることは危険が伴い、死ぬこともある。本書は、彼女をその例として書き上げた作品であるといえる。

雑記

 デタッチメント、コミットメントという状態を、あたかも当然にあるものとしているが、これを可視化することは可能なのだろうか。この二つの概念を、ある一つの潜在変数で表すするとどうだろう(ベータ分布)。そこから現れてくる観測可能な変数にはどういうものがあるだろう。例えば、行動量や血圧などの生理的な変数が考えられる。でも、小説の中でデータを取るとすれば、文章がデータとなる。そこから、登場人物の、ある状態を統計的に推測することはできるのだろうか。

p.118 自分がやりたいことをやるのではなく、やるべきことをやるのが紳士だ

「ねえ、永沢さん。ところであなたの人生の行動規範って一体どんなものなんですか?」と僕は訊いてみた。
「お前、きっと笑うよ」と彼は言った。
「笑いませんよ」と僕は言った。
「紳士であることだ」(略)
「紳士であることって、どういうことなんですか?もし定義があるなら教えてもらえませんか」
「自分がやりたいことをやるのではなく、やるべきことをやるのが紳士だ」
「あなたは僕があった人の中でいちばん変わった人ですね」と僕は言った。 「お前は俺がこれまであった人間の中でいちばんまともな人間だよ」と彼は言った。そして勘定を全部払ってくれた。

 紳士とは何か。まともとは何か。前に考えていたみたい。

catano.hatenablog.com

ノルウェイの森(下)

p.188 自分に同情するのは下劣な人間のやることだ

「ま、幸せになれよ。いろいろとありそうだけど、お前も相当に頑固だからなんとかうまくやれると思うよ。ひとつ忠告していいかな、俺から」
「いいですよ」
「自分に同情するな」と彼は言った。「自分に同情するのは下劣な人間のやることだ」 
「覚えておきましょう」と僕は言った。そして我々は握手をして別れた。彼は新しい世界へ、僕は自分のぬかるみへと戻っていった。

 同情とはなにか。同情とは、あることについて自分を許すことだ。

 意識がひどく弛緩して、暗黒植物の根のようにふやけていた。こんなふうにしてちゃいけないな、と僕はぼんやりとした頭で思った。いつまでもこんなことしてちゃいけない、なんとかしなきゃ。そして僕は「自分に同情するな」という永沢さんの言葉を突然思いだした。「自分に同情するのは下劣な人間のやることだ」
 やれやれ永沢さん、あなたは立派ですよ、と僕は思った。そしてため息をついて立ち上がった。p.202

 今度は、自分のぬかるみへと戻らずに、ため息をつきながらも立ち上がる。

 僕にどんな変化があったのだろう?

p.242 僕が直子に対して感じるのはおそろしく静かで優しくて澄んだ愛情ですが、緑に対しては僕は全く違った種類の感情を感じるのです

 僕は直子を愛してきたし、今でもやはり同じように愛しています。しかし僕と緑の間に存在するものは何かしら決定的なものなのです。そして僕はその力に抗しがたいものを感じるし、このままどんどん先の方まで押し流されていってしまいそうな気がするのです。僕が直子に対して感じるのはおそろしく静かで優しくて澄んだ愛情ですが、緑に対しては僕は全く違った種類の感情を感じるのです。それは立って歩き、呼吸し、鼓動しているのです。そしてそれは僕を揺り動かすのです。僕はどうしていいかわからなくてとても混乱しています。

 対立する二つの極がここでもあるようだ。片方は静かな性質を持ち、もう片方は動的な性質を持ち、それぞれ直子と緑という具体的な形をとっている。
 まるで、『ハードボイルド・ワンダーランド』の、静的な壁の中と動的な壁の外に対応するみたいに思える。村上は、同じ問題を別の角度から書き出していく作業を繰り返しているのだなと思った。

 

ポリ・ガンマ関数

 ディリクレ分布の性質を学んでいた時です。ガンマ関数の微分が難しいので、対数をとったガンマ関数の微分で置き換えることがよくあります。 

 ここで、対数ガンマ関数の一次の微分は、ディガンマ関数と呼ばれます。二次の微分はトリガンマ関数、三次の微分はテトラガンマ関数…と続きます(~ガンマ関数の接頭辞はn次+1の呼び方になっています)。一般化すると、ポリガンマ関数と呼ばれます。

 どうやら、複素平面上に現すと綺麗です。でも、どこでどう使われるかわかりません。この人生で出会うのでしょうか、出会わないのでしょうか。少し楽しみです。

 

ja.wikipedia.org