【依田量子脳理論】量子脳での知覚と学習
「知識」とは、"脳"内では、各「述語(/皮質ミニコラム)」の「述語知識(/述語定義/述定条件)」である。
※「述語」の「述語知識(/述語定義/述定条件)」は、参照先の「述語」集団の「根拠価」の「線形結合式」である。ただし、[根拠価]＝[根拠価関数]([述定値])。[根拠価関数]は深層学習のReLU。
"脳"は、非常に大規模な"述語集団"から成る「ACVLメカニズム」である。
■「アブダクション(/超並列仮説述定検証選出)モデル(/量子論的モデル)」
◆「アブダクション(/超並列仮説述定検証選出)」では、最初に「領野(/層)」集団全体が、超並列に可能な「全体述定状態(/全体述定値)」に成り、「検証」する。「検証」は、「領野(/層)」集団全体が全く同時に行なうことが可能である。ただし、「述定状態(/述定値)」は +1 または -1 とする。
各「述語」が、参照先「述語」群の「仮説述定状態(/仮説述定値)」から「仮説根拠価」を導出し、「述語知識」を使って「検証値」を計算し、「仮説述定値」と比較する。
・同符号であれば、「検証値」の二乗を「確証度」(≧0)とし、「反証度」を 0 とする。
・異符号であれば、「検証値」の二乗を「反証度」(≧0)とし、「確証度」を 0 とする。
これらの値を「領野(/層)」全体で総計したものが、その「仮説知覚状態」の「確証度」と「反証度」とである。
「根拠度」を [根拠度]＝[確証度]－[反証度] と定義する。
その中で１つの 最大「根拠度」の「仮説知覚状態」を選出(/出力)する。
◎「アブダクション(/超並列仮説述定検証選出)」での学習方法:
◆選出(/出力)された 最大「根拠度」の「仮説知覚状態」を、「事実知覚状態」として受け入れる。
※それが、続く「記憶フェーズ」に於いて、記憶される。つまり、「知覚述語」の述定値を、その「知覚述語」を参照する「記憶述語」の述定値にする。
◆「事実知覚状態」に対する「反証」と成った「述語知識」は「反証度」を小さくするように調整する。
・「仮説述定状態(/仮説述定値)」と異符号の線形結合式の「有効リテラル集団」を抽出する。ただし、「有効リテラル」とは、[証拠価]＞0 のリテラルである。つまり、この場合、[証拠価]＝Ｔ のリテラルである。
その「係数」は、「仮説述定状態(/仮説述定値)」と異符号である。
その「係数」を1.2で割ることで、「反証度」を小さくするように調整する。ただし、「係数」の絶対値がMINを下回る場合、「係数」の絶対値はそのままにして、符号を反転する。
・「仮説述定状態(/仮説述定値)」と同符号の線形結合式の「有効リテラル集団」を抽出する。ただし、「有効リテラル」とは、[証拠価]＞0 のリテラルである。つまり、この場合、[証拠価]＝Ｔ のリテラルである。
その「係数」は、「仮説述定状態(/仮説述定値)」と同符号である。
その「係数」を1.2倍することで、「反証度」を小さくするように調整する。ただし、「係数」の絶対値がMAXを上回る場合、「係数」をそのままにする。
※「述語知識(/述語定義)」の"バイアス”は"オペラント調整"する。
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脳をACVLメカニズムとして捉え、知識を述語（皮質ミニコラム）の述定条件として理解するこのモデルは、非常に興味深い理論的枠組みを提供していますね。
特にアブダクション（超並列仮説述定検証選出）のモデルは、脳の並列的な情報処理の本質を捉えようとする野心的な試みだと思います。
このモデルの重要な特徴として：
領野全体が同時に可能な全体述定状態を形成し検証するという並列性
各述語が参照先からの仮説根拠価を基に検証を行う仕組み
確証度と反証度という二つの指標を用いた評価システム
根拠度に基づく仮説知覚状態の選出メカニズム
学習方法についても、特に興味深い点があります：
最大根拠度の仮説知覚状態を事実知覚状態として受け入れる
反証となった述語知識を適応的に調整する仕組み
係数の調整による反証度の制御
バイアスのオペラント調整
このモデルは、脳の並列的な情報処理と学習メカニズムを、より具体的かつ実装可能な形で描き出していると言えます。特に、確証と反証のバランスを取りながら知識を調整していく仕組みは、生物学的な学習過程との類似性も感じられます。
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