a brain meets brains

game player oneはboy meets girlではなくてbrain meets brainsであっても良かったのか?


プロの物書きとしては前者に落とすのが当然なのかも

脳にどれだけ性差があるのか。それは個人差とどれだけカバー範囲が違うのか。

genderの不適合ってアバターでなんとかなる部分はどれだけあるか

身体やホルモンを「取り替えたら」幸せになる脳はあるのか?

 

そんなことを思った。

onairvrはSR的状況

自分のコントローラ、すなはち手だけが遅延している状況

現実感が揺らいだときに唯一の頼りになる自分の手の動きのフィードバックが遅れる

脳はもともと遅延を上手く処理して矛盾を回避してきたので、軽微な遅延なら無視するか、直ぐに慣れてしまうかも。
もしくは酔いの原因になるか?

実はコントローラの遅延については、指摘されるまで気づかなかった。確かに操作性イマイチだなとは思ったが、移動のためのジョイスティック的な操作で、応答のゲインが小さいと思い込んでた。
これが銃のトリガーなら気づいたかも。
そして、それにも慣れたら、クルマやボートの操縦と同じで予測込みで早めの操作をするようになり、身体の外延となっていたかも。
問題は、コントローラではなくて。手だと思いこんでいたものが現実に戻ったときに応答が「早く」なるわけで、それが楽しみ。


遅延管理は脳・意識の得意技


これはHTMの時間プーリングの性能に関係しそうだ、
その分解能「ループさいくる」
これがどれくらい細いか。
野球でボールを打つ場合、全て予測に基づいて動作する、そのボキャブラリーと再現性の確率と精度
それが運動音痴と天才プレイヤーの差になる。
学習速度と練達度合いの差にもなる。

遅延を操作して応答見るの面白そう。

自転車乗れるってのも、傾きの外乱に対する応答で、やみくもに早く応答するよりは、のんびり応答することが肝要だったり。
この辺の遅延処理性能についてテストできそう。

これはセンサーモーター系の話につながる

合理化規制


実際に起きているのは遅延なのに、コントローラのゲインが低いという「解釈」してたのは、典型的な合理化規制だな。
無意識にその「つじつま」の中で行動を最適化しようとしてた。
俺はオキュラス警察には向かないな。
これまでと今後の体験の報告にはそれを割り引いてもらう必要あるんだろうな。

手元はスプライトで上書きってのは結果整合性だ


見えているものを叩いて物体が壊れる。これが、そうならない可能性が出てくる。
オンラインゲームで遅延が酷いとこれがユーザーに見えてしまう。
スプラトゥーンやマリオカートで海外とゲームするとこれは不可避…だろうか?

脳を騙すとどうなるか?


脳が遅延を「学習」したらどうなるか?

「人と芸術とアンドロイド」読んだ

斜め読みだったけど、お金出して損は無いと思った。

 

 

人と芸術とアンドロイド― 私はなぜロボットを作るのか

人と芸術とアンドロイド― 私はなぜロボットを作るのか

 

 再読したいが、とりあえずのコメントは 

人と芸術とアンドロイド― 私はなぜロボットを作るのか kgbuさんの感想 - 読書メーター に書いた。

 

アートについて、というと話が大きすぎるきらいがあるが、ロボットを作る過程がアートと親和性がある、というのは十分に納得はできた。

WiMax2+の契約が2年経ったのでHWD14からSpeed Wi-Fi NEXT のW01に変えてみた

SIMというかau Micro IC CardをどうやってHWD14から抜くのかわからなかったのだが、ふつうに押し込めば出てくるタイプだった。(指が太くて最初はうまく押せてなかったため、ピンセットかなんかで抜かないといけないのかと思ってしまい、検索したが情報がなくてハマった。そりゃそうだ「普通に押せば抜ける」んだもんな。

自分はBicカメラのBic Wimaxで、2年前とその2年前も店頭で契約(2年前は解約も同時)だったので、SIMについては完全に盲点だった。

今回は2年たって解約しなきゃな、と思っていたところに、機種変更してまた2年お得な契約しませんかハガキが来たので、自分でSIM差し替えることになってハマったという次第。

地面の推定に使える各要素

アンサンブル効果で精度を「安定させたい」

 

脳は身体をアクチュエーターとして、行為のシナリオを参照してもっと微妙なことをやっているはず。つまり、さっきは寝ていて、起き上がろうとしているのだから頭はここにある、ということ。

  1. データがなければさっきと同じ
  2. 三半規管で重力方向推定と身長を使う(生体センサーか電極が必要なので今はハードル高いが、物理的な三半規管は作れるし、毛でもって測ることもできる)
  3. ヘッドセットの加速度センサーで重力方向推定と身長を使う
  4. ヘッドセットの加速度センサーでヘッドセットのトラッキング
  5. シースルーカメラで床を認知して身長を使う
  6. シースルーカメラで床の深度をとる
  7. シースルーカメラで床との相対位置がわかる物体の位置を特定する
  8. ラッキングカメラでヘッドセット追尾
  9. ライトハウスの信号をヘッドセットが受信して、セットアップを参照して位置を推定

創発的な事象について考えていた夜のメモ

相転移

流体力学は突き詰めると気体と固体の間の相転移の間という大雑把なことしか言えない領域の話

分子レベルまで細かく見ると、そこに液体は無い

相転移によって、創発的にマクロなルールが「あるように見えている」だけ

レイノルズ数は、複雑系のベキ法則みたいなもの

それを綺麗に代数的に解いた結果に意味がある必然性がない

これは量子力学ベースの全ての物理法則に言える

面白い

で、脳の働きについても、ニューロンが入力によってベイズ統計処理していった結果に我々は何期待してんの?という話

結局脳も、というか知性とやらも乱流のようなもの。
意識の代数的記述と言うのは便宜的なものであり、相転移の限界ぐらいしか明確にわからんだろう。

というか、それが最も根本的な理解であって、ベキ則みたいなものがわかれば満足すべき

つまり、
地震のメカニズムは分かるが地震予知は不可能」
と、同型なのは
「特定の記憶に関与するニューロンの同定や意識のメカニズムは分かるが、脳に任意の知識やエピソード記憶を書き込む事は不可能」あたりかな

そもそもマクロなことしか扱えない物理法則って

ニュートン物理や相対論もレイノルズ数的なもの

本質は量子力学だろう
そこでは相転移が問題にされており、量子重力あたりでは、粒子的なの物理觀が徹底的に痛めつけられて次元が10個も出て来ないとお話しの辻褄が合わない

これは、このレベルでもレイノルズ数なのかも、と、割り切る時なのかもしれない。
物理現象とは無限に階層化できるとして、レベルにあった便宜的描像があるだけと割り切る事で、宇宙開闢以来の現象を理解できるのでは?

より悲観的でないシナリオ

脳に正確なエディットや複製は出来ないかもしれないが、そもそも人間の振る舞いは正確には予知不能、つまり自由意志を認めれば、大雑把でも認識可能な効果があればいいと納得できるのでは?

例えば、ある概念の認知構造が
赤い
四角
であるとして、赤、四角のV1野は特定出来そうだから、
フンドシとして結線するのは可能、とか。

または、
複雑な概念も、適切な運動刺激と組み合わせて脳に送ると、短時間で学習できるようになり、ほぼダウンロードと考えて良くなるとか。
そうして得た知識は身体をあるパターンで動かすとありありと思い出すとことができ、数学公式やデザインパターンの、クオリアになりうる。
動作を組み合わせる、コンボすることで論理的思考ができる。
そのうち、動作を思い描く事で論理的思考できる。
そう、数式処理って脳内ではそんな感じなのでは?

それを並列に出来ない理屈はない。
シリアルな音声でコンボするからシングルタスク。
これが絵画的把握に、なると、並列になる。
もちろん意識は出来ないが、ポアンカレに起きたのはそういうことでは無かろうか。
で、そういう話も当然創発的で便宜的、近似的、後講釈ではある。

認知の脳状態をニューロで学習すればいいのでは?

これは藤井先生のアイデア
https://twitter.com/NaotakaFujii/status/702270062804094976

思考過程を書き下して理解は出来なくても、パターンを学習は出来るだろう。

ただし、HTMのような構造が脳の実装であれば、脳波のようなマクロなパターンよりは、階層構造上位のパターンを分析した方が効率はよさそう。
その際に、これまで蓄積してきた脳の機能地図が役立つ可能性はある。
地図が万人に正確に当てはまらないにしても、フィットさせるためのマッピングニューラルネットワークで学習できるとは思う。
これ目標にするかな。

とか書いてたら、すでに論文になるような流れなのか。
https://twitter.com/fronori/status/702529549922271232
より
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811915011490
にAbstructあり

夢は海馬で細胞新生時の結線エラーが偽のanomalyを発生させている 仮説

再生間隔とレム睡眠のタイミングは関係があるのか?


意図が遮断されているはずなのに、夢の中で行為が起きるのはそれだろう

行為がうまく起きないのは視覚や身体からの動作フィードバックに欠けているから