Private LISTEN

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能動的推論には、脳科学、神経科学、機械学習の分野において、注目されている大統一理論が存在します。これについて、これまでの社会科学方法論や自然科学方法論との整理を始めています。（AI summary）

目次

脳科学、神経科学による大統一理論　00:01
脳動的推論と予測モデル　06:25
現在のプライベートリスンについて　12:40

keep in mind

#12 LISTEN to Practice!

#13 LISTEN to nonverbal practical reasoning!

#14 LISTEN to predictive models!

#15 LISTEN to Active Inference!

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実践的推論、非言語的なプラクティカルリーズニング、ホーキンスの予測モデル、アクティブインフェレンスというキーワードについて話されています。（AI summary）

目次

実践的推論と非言語的なプラクティカルリーズニング　00:01
ホーキンスの予測モデル　01:38
アクティブインフェレンスの提唱　03:58

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#12 LISTEN to Practice!

#13 LISTEN to nonverbal practical reasoning!

#14 LISTEN to predictive models!

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脳科学や神経科学の進歩を前提とした方法論を社会科学や自然科学に適用することについて、予測モデルによる記憶やモデルの存在を考察します。さらに、脳科学の視点からリフレクティブな思考や言語の多義性についても検討します。（AI summary）

目次

社会科学・自然科学の方法論　00:01
記憶とモデルの予測　06:29
リフレクティブな思考と言語の多義性　09:24

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『脳は世界をどう見ているのか』早川書房(2022) /A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence(2021)

#10 LISTEN to memory!

#12 LISTEN to Practice!

#13 LISTEN to nonverbal practical reasoning!

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『脳は世界をどう見ているのか』

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社会科学における事実認識と価値判断の問題について考えます。そして、その中で非言語的な実践的な推論についても考えます。（AI summary）

目次

社会科学の方法論について　00:01
脳の役割と推論　03:25
ノンバーバルなプラクティカルな推論と社会科学　08:01

Private LISTEN！〜社会科学の方法論について考えはじめる①

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言語にとらわれずに実践的な推論をするためには、考え、推論し、予測する必要があります。AIの進化により、機械学習が人間と似たような推論を可能にしていることが示唆されています。（AI summary）

目次

言語の罠と実践的な推論　00:00
記憶と予測の関係　04:02
機械学習と推論の進化　05:50

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プライベートリッスンの11回目のエピソードでは、AIに文字起こししてもらいながら、人間の脳の謎や睡眠について話しています。神経回路の変化と記憶の定着を説明する睡眠の重要性について、情報量最大化の観点からお話しいたします。（AI summary）

目次

AIと人間の脳の仕組み　00:00
脳のメカニズムと睡眠　05:43
最新の研究成果　07:53
睡眠と記憶の定着　10:35

（文字起こしの後半部分、AIがだいぶ勝手に書き換えてますが、直しきれないのでこのまま最小限の手直しでアップします。音声と文字の対比も楽しんでみてください。笑。）

・日本医療研究開発機構（AMED）トップ>ニュース>成果情報>

睡眠中の脳のリフレッシュ機構を解明

・理化学研究所　Home>研究成果（プレスリリース）>研究成果（プレスリリース）2023>

睡眠中の脳の学習理論

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AIの自然な言語生成において、自己学習システム、大規模化、深層化が重要です。また、予測と推論の能力も予測の精度を上げるために重要です。人やAIが自然な言語を生み出すための基盤として、短期記憶、長期記憶、注意機構が関連しています。また、推論モデルとして演繹法や帰納法ではないものがAIの中に出てきており、これが人間の実践であると言えます。（AI summary）

目次

AIの自然な言語生成の基礎　00:00
注意機構と予測　02:21
推論と言語生成　06:14
言葉を生み出す推論と記号　08:07

continuation of previous episode

#4 LISTEN to Think!　in LISTEN to me!

related episode

＃14 LISTEN with Attention!

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機械学習の発展により、普遍文法や言語獲得の謎に対する新たな理解が生まれてきています。AIが自然な言語を生成できるようになる一因は、人間の脳の仕組みや深層化、大規模化、自己教師あり学習という要素が関与しています。教師あり学習と自己教師あり学習の違いについて説明し、AIの進化において自然言語生成が難しい理由に触れます。（AI summary）

目次

言語の構造と語用論　00:02
チョムスキーと普遍文法　03:22
AIの限界と新たな進化　08:54
教師あり学習と自己教師あり学習　11:01
自然言語の生成の難しさ　11:48

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#4 LISTEN to Think!　in LISTEN to me!

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フランスのソシュールによって言語学が構築されています。彼は言語の構造と発話の関係についての理論、「ラング」と「パロール」という言い方を提唱しました。さらに、彼の研究は構造主義的な言語構築の基盤となっています。また、AI技術と言語学の進化についても考察されています。（AI summary）

目次

ソシュールの言語学　00:36
構造主義と言語学の転倒　04:44

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#4 LISTEN to Think!　in LISTEN to me!

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彼の頭の中にあることをとりあえずぶち込むという話です。彼は帰納法、演繹法に対する違和感や言語と現実の関係について整理し考えています。（AI summary）

目次

違和感の原因となる帰納法、演繹法　00:01
言語と現実の関係　02:25
演繹法と帰納法の限界　04:55

continuation of previous episode

#4 LISTEN to Think!　in LISTEN to me!

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