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--- official-blog:260210-neuromodulation [2026/02/10 22:15] – [4. Neuraxonを支える数学的基盤] d.azuma
+++ official-blog:260210-neuromodulation [2026/02/11 08:35] (現在) – [4. Neuraxonを支える数学的基盤] d.azuma
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-====== ニューロモジュレーション：脳が何を行い、トランスフォーマーが何を行わず、Neuraxonが何を試みるのか ======
+====== 260210 ニューロモジュレーション：脳が何を行い、トランスフォーマーが何を行わず、Neuraxonが何を試みるのか ======
+{{ .:pasted:20260210-222736.png?300}}
 > 原文 [[https://qubic-org.b-cdn.net/images/dots-circle.png|Neuromodulation: What the Brain Does, What Transformers Do Not, and What Neuraxon Attempts | Qubic Blog]]
-執筆：Qubicサイエンスチーム
+執筆：Qubicサイエンスチーム / 公開日：2026年2月10日
-公開日：2026年2月10日
 **Neuraxon Intelligence Academy — Volume 3**
-{{.:pasted:20260210-215542.png?800}}
 ===== 1. 脳におけるニューロモジュレーション：適応型知能の基盤 =====
 　ニューロモジュレーション（神経修飾）とは、神経系の基本構造を変えることなく、その機能が刻一刻とどのように変化するかを調節する一連のメカニズムを指します。ニューロモジュレーションのおかげで、脳は学習を速めたり遅くしたり、探索的になったり保守的になったり、あるいは新しいものに心を開いたり既知のものに集中したりすることができます。配線（配線図）は変わりません。変わるのは、その配線の「使われ方」です。
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-　この違いを直感的に理解する方法は、「海港」のメタファーを用いることです。イオノトロピック受容体は、素早く出入りするスイマーやサーファー、あるいは小さなボートのようなものです。対照的に、メタボトロピック受容体は大型の貨物船のようなものです。それらが接岸するには許可が必要で、調整が求められ、港の物流全体を調整しなければなりません。これらのメタボトロピック受容体は、シナプス可塑性やニューロンの反応しやすさを変化させます。この「遅い修飾」は情報を伝達するのではなく、システムの「内部ルール」を修正するのです。
+　この違いを直感的に理解する方法は、「海港」のメタファーを用いることです。
+　イオノトロピック受容体は、素早く出入りするスイマーやサーファー、あるいは小さなボートのようなものです。対照的に、メタボトロピック受容体は大型の貨物船のようなものです。それらが接岸するには許可が必要で、調整が求められ、港の物流全体を調整しなければなりません。
+　これらのメタボトロピック受容体は、シナプス可塑性やニューロンの反応しやすさを変化させます。この「遅い修飾」は情報を伝達するのではなく、システムの「内部ルール」を修正するのです。
 ==== 4つのニューロモジュレーター：ドーパミン、ノルアドレナリン、セロトニン、アセチルコリン ====
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 ===== 2. なぜ大規模言語モデルやトランスフォーマー・アーキテクチャにはニューロモジュレーションが欠けているのか =====
-大規模言語モデル（LLM）やトランスフォーマー（Transformer）ベースのアーキテクチャは、ニューロモジュレーションを備えていません。これらは長いシーケンスを処理し、自然言語処理において驚異的なパフォーマンスを達成していますが、推論中にモデルの動作レジームを動的に調節するシステムを欠いています。
+　大規模言語モデル（LLM）やトランスフォーマー（Transformer）ベースのアーキテクチャは、ニューロモジュレーションを備えていません。これらは長いシーケンスを処理し、自然言語処理において驚異的なパフォーマンスを達成していますが、推論中にモデルの動作レジームを動的に調節するシステムを欠いています。
 ==== トランスフォーマー型AIシステムの静的な性質 ====
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 ===== 3. Neuraxonがニューロモジュレーションをどのように計算するか：脳にインスパイアされたAIアーキテクチャ =====
-Neuraxonにおいて、計算とは連続的な時間の中で展開されるプロセスです。コードは、明確な外部刺激がない場合でも進化し続ける「内部状態」 $s(t)$ を維持するシステムを表現しています。これらの状態が将来の行動に影響を与え、常に活動し続ける「生きた神経システム」を作り出します。これについては、Neuraxonの研究論文で詳しく探求されています。
+　[[tag/Neuraxon]] において、計算とは連続的な時間の中で展開されるプロセスです。コードは、明確な外部刺激がない場合でも進化し続ける「内部状態」 $s(t)$ を維持するシステムを表現しています。これらの状態が将来の行動に影響を与え、常に活動し続ける「生きた神経システム」を作り出します。これについては、[[tag/Neuraxon]] の研究論文で詳しく探求されています。
 ==== 神経計算における高速、低速、およびメタ・ダイナミクス ====
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 ==== 生物学的原理から分散型AIへ ====
-このアプローチは、脳の分子的・解剖学的な複雑さを再現するものではありません（それは現在再現不可能です）。数千の受容体や本物の生物学的ネットワークは存在しません。しかし、Neuraxonは本質的な原理を維持し、計算しています。それは、**「知能とは適応的であり、したがって内部ダイナミクス、状態、および修飾が必要である」**という原理です。
+　このアプローチは、脳の分子的・解剖学的な複雑さを再現するものではありません（それは現在再現不可能です）。数千の受容体や本物の生物学的ネットワークは存在しません。しかし、Neuraxonは本質的な原理を維持し、計算しています。それは、**「知能とは適応的であり、したがって内部ダイナミクス、状態、および修飾が必要である」**という原理です。
-Neuraxonのニューロモジュレーション・アーキテクチャは、分散型AIというQubicのより広いビジョンの中核部分です。NeuraxonをAigarthの「Intelligent Tissue（知能組織）」進化フレームワークと統合することで、Qubicは、Qubicネットワークの有用な仕事の証明（UPoW）コンセンサスメカニズムを活用した分散コンピューティングを通じて、数百万のNeuraxonベースのアーキテクチャが進化し、競合し、改善されるシステムを構築しています。
+　[[tag/Neuraxon]] のニューロモジュレーション・アーキテクチャは、分散型AIという Qubic のより広いビジョンの中核部分です。
+　[[tag/Neuraxon]] を [[tag/Aigarth]] の「Intelligent Tissue（知能組織）」進化フレームワークと統合することで、Qubicは、Qubicネットワークの有用な仕事の証明（[[tag/UPoW]]）コンセンサスメカニズムを活用した分散コンピューティングを通じて、数百万の [[tag/Neuraxon]] ベースのアーキテクチャが進化し、競合し、改善されるシステムを構築しています。
 ===== 4. インタラクティブ・デモでニューロモジュレーターを探索する =====
+{{ .:pasted:20260210-215542.png?400}}
 　脳にインスパイアされたAIシステムでニューロモジュレーションがどのように機能するかを体験してみませんか？
-　**Neuraxon Mood Mixer**デモでは、ドーパミン、セロトニン、アセチルコリン、ノルアドレナリンのレベルをリアルタイムで調整し、これらのニューロモジュレーターがニューラルネットワークの挙動にどのように影響するかを観察できます。静的なAI計算と、動的で状態依存の処理の違いを理解するための実践的な方法です。
+　**Neuraxon Mood Mixer** デモでは、ドーパミン、セロトニン、アセチルコリン、ノルアドレナリンのレベルをリアルタイムで調整し、これらのニューロモジュレーターがニューラルネットワークの挙動にどのように影響するかを観察できます。静的なAI計算と、動的で状態依存の処理の違いを理解するための実践的な方法です。
+  * [[https://vivancos.com/qubic/NeuraxonMoodMix.html|Qubic Neuraxon Mood Mixer - Neuromodulation Control]]
 ===== 5. Neuraxonの多重スケール・ニューロモジュレーションを支える数学 =====
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-　ここで、''tau_{fast} < tau_{slow} < tau_{meta}'' はそれぞれの異なる時間スケールを反映しており、''tau_{meta}'' はメタボトロピック効果の「超低速」な性質を捉えるために著しく大きくなっています。この数学的枠組みは、Northoff & Huang (2017) が脳の時間ダイナミクスがいかに意識を媒介するかについて述べたように、ニューロモジュレーションが高速なシナプス伝達よりもはるかに遅い時間スケールで動作するという生物学的原理を直接実装しています。
+　ここで、$\tau_{fast} < \tau_{slow} < \tau_{meta}$ はそれぞれの異なる時間スケールを反映しており、$\tau_{meta}$ はメタボトロピック効果の「超低速」な性質を捉えるために著しく大きくなっています。この数学的枠組みは、Northoff & Huang (2017) が脳の時間ダイナミクスがいかに意識を媒介するかについて述べたように、ニューロモジュレーションが高速なシナプス伝達よりもはるかに遅い時間スケールで動作するという生物学的原理を直接実装しています。
 ===== 学術参考文献 =====
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 　[[tag/Neuraxon]] は、時間スケールの異なる微分方程式によって「生きている神経系」を計算します。
-$$ \tau_{fast} < \tau_{slow} < \tau_{meta} $$
+|$$ \tau_{fast} < \tau_{slow} < \tau_{meta} $$|
 　この時間的格差こそが、情報処理（速い）と学習・適応（遅い）を両立させる鍵となります。
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-{{tag>Neuraxon 260210 news }}
+{{tag>Neuraxon 260210 news blog }}