こんな流れ図です

脳の神経細胞が情報処理する過程を示した流れ図が完成しました。

左がその流れ図で、

• （成功による）行動の強化
• 失敗による行動の抑制
• 新たな神経回路の形成
• （神経細胞の抑制による）神経回路の淘汰

に対応している（つまり、“学習”する）ほか、神経細胞同士の距離や優劣関係を初期設定することで多数の神経細胞で構成される神経回路の情報処理を行うこともできます。

プログラムを組んで電命を作るには、神経細胞や感覚細胞などの関係を先に決めなければなりませんが、そんなに時間は掛からないと思うので、また進んだら書きたいと思います。


追伸

流れ図にゆがみや字の潰れがあるのは、私の字が下手だからではなく、パソコンにうまく取り込めなかったからです！

大体できた？

脳の神経細胞が情報処理する過程の検討が進んで、大体流れ図にまとめることができたと思います。

あとはこの流れ図を清書して、神経細胞“網”としてプログラム化し、検証してみるわけですが、思っていたより複雑な流れ図になったので、かなりC++を学んでからでないとプログラム化は難しそうです。BASICでのプログラム化ならもっと簡単でしょうけど、こっちもずいぶんやってませんし、かなり試行錯誤することになると思います。また、画面で途中経過を把握できるように、疑似環境なども考えなければなりません。

でも、うまくいけば、極めて初歩的な（ミドリムシレベルの）電命を作れるわけですし、ぜひ完成させてみたいと思っています。

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。

人工生命始めました

昨日まで考えていたことが中断していたC++の練習と結び付いて、人工生命を作ってみようと思い立ちました。
昨日まで考えいた“仮説”の検証が目的となりますが、長く続けられれば、未来史シリーズに登場する電命の初歩くらいのものは作れるかもしれません（取らぬ狸の皮算用）。

『幽霊戦争』の12、提案の制作はまたも遅れてしまっていますし、先週21日に撮ったマガモなどの写真も整理し終えてないという始末ですが、あきらめないで続けていきたいです。

追伸

手を広げすぎてしまっていることはよく分かっていますが、どうすれば、新しいことに手を出さないようにうまく我慢できるのでしょう？　他の方はどう我慢されているのか、聞かせてもらえるとうれしいです。