学習の仕組み

朝から人工生命の学習の仕組みを考えているうちに、脳の神経細胞の学習の仕組みを考えることに変わりました。

一応、完成した仕組み（仮説）によると、

• 神経細胞は次の神経細胞に情報を発信（活性化）するたびに強化される
• 強化された神経細胞は感度が上がり、少ない刺激でも活性化するようになる
• 強化された神経細胞は発信する刺激も強くなり、新たな神経回路の形成を誘引する
• 神経細胞は活性化しなければ少しずつ弱化する

が正の学習（ある行動を促進する学習）の原理となり、

• 神経細胞は強化されるまでに少し時間が掛かる
• 失敗を意味する痛みなどの刺激は行動を決定する部分にある強化される途中の神経細胞に働く
• 失敗を意味する痛みなどの刺激を受けた強化される途中の神経細胞は強化が無効化され、さらに弱化する

が負の学習（ある行動を抑制する学習）の原理となります。

今のところ、この仕組みで問題は生じないようですし、無秩序な神経回路から適正な神経回路が学習によって形成されていくことを説明できる気がします。

まだC++の知識が足りなすぎて、プログラムによる検証はかなり先のことになりそうですが、少しずつ、実現していきたいです。