official-blog:260210-neuromodulation
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| official-blog:260210-neuromodulation [2026/02/10 22:32] – [生物学的原理から分散型AIへ] 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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| ===== 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 ===== | ===== 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 ===== | ||
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| 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。 | 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。 |
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| + | 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。 | ||
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| + | 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 ==== | ==== 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 ===== | ===== 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 ==== | ==== 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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| 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。 | ||
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| + | [[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 | ||
| ===== 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 ===== | ===== 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 ===== | ||
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| 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？ | 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。 |
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| ===== 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 ===== | ===== 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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official-blog/260210-neuromodulation.1770762779.txt.gz · 最終更新: by d.azuma