ひとくぎり

　
昨日はひとくぎりでした．

たぶん，結果的に．
今日は起きたら，どっと疲れが出ました．
ひさしぶりにサッカーした翌日のような感じ．

2月から3月は公私ともにいろいろなことがあって，
立て続けだったので，緊張感もとぎれなかったのですが，
今日はその緊張がゆるんだのか，久々にすごい疲れようです．

また明日からがんばろうっと．

この投稿もちょうど100投稿目で一区切り．
　

神経科学における検証に再構成を使う．

　
（※kazuhi-sさんからのコメント，その返答コメントもあわせて読んでもらえたら嬉しいです．）

学部，修士と工学部にいたときは，実験が多少精密でなくとも実験から得た知識を土台に適当に飛躍してうまい技術応用ができちゃえばOKという感覚がありました．技術は目的とする精度が実現できればOKでした．

神経科学に足を踏み入れて以来，科学ってのは精密な行為なんだなとことあるごとに痛感しています．自然を理解しようということに「目的とする精度」なんてものはなくて，真のモデル※に限りなく近づこうととする試みだからです．

僕なんかが実験をすると，訓練が足りないので生理学者や心理物理学者のような精密な実験にならないことがあったり．．．そもそも僕が興味をもつ高次の脳情報処理を考えると精密な実験になりにくかったり．．．

とはいえ，精密な実験ができなければ，生理学者や心理物理学者に負けた感じなので，良い実験はしたい．でも普通に実験して解析したのでは，あちらの（生理学者や心理物理学者）の土俵で勝負する
ことになって，敗北の第一歩．こちらの土俵にひきづりこむのが勝負の定石というもの．

高次の脳情報処理も対象していながら精密な実験系ができないかなと思っていました．います．

　＃＃

突然ですが，
脳活動から脳内で表現されている情報が再構成できれば，少なくとも再構成できた程度には脳内にその情報が存在していることを示せます．再構成といっているのは，Miyawaki, Uchida, et al.,2008.でやっている事です．一般のデコーディング研究，BMI研究でやられているようにクラス識別するだけ
ではなく，再構成する．再構成って強力な方法論だと思います．

相関する脳活動の領域を特定しただけより，ずっと強い主張ができます．電気生理実験で神経活動を詳細に分析するよりも強い主張ができる場合もあると思います．

ところで，素朴に「良い符号化モデルを利用して，良い再構成ができる」と考えます．なので脳の符号化（encode）もしくは情報表現（represenation）を考えます．再構成するためには，それは必然的に数理的な表現になります．つねづね，モデルはできるだけ数理的表現であるべきだと思っているので，再構成を試みれば自然とその要請に答えることになります※2．

さらに脳内の情報表現を再構成したら，どれだけ良く再構成しているか評価することも必要です．ここで，再構成した画像を見せた画像と比較して誤差を考えても意味はない．なぜなら再構成したのは，脳内の情報表現だからです．仮にぼやっとしか再構成できなかったとしても，脳内でもぼやっとしか表現していなければ良い再構成です．逆に2次元の画像を見せているのに，高次の領野によっては事前知識とかを使って，3次元情報が符号化されているかもしれない．その場合は3次元情報が再構成できなければ，ダメな再構成です（再構成はむずかしいので，当分の間は「見せた画像により近い再構成画像が良い再構成」ということですむと思いますが）．

では，脳内の符号化の再構成をどのように評価するか，というか，どの様な基準で最適化するかといえば，ヒトの行動が最もよく説明できるように最適化する必要があります．この様に書くと，当たり前の，これまでも生理学実験，心理物理実験で行われてきたことです．ところが，再構成して終わりと考えてしまいがちな気がします（少なくともBMIを目的にしている人達はそうなるでしょう）．なので，仮に再構成には必要なくとも識別課題など運動・行動が必要な課題を被験者に課して，脳内の情報表現を再構成した情報から始めて，その識別行動をこれまた再構成して，実際の行動と比較する必要がある．これは，つまり，脳内の復号化の数理モデルを考えて，運動もしくは行動を再構成するということです．

　＃＃

脳の符号化モデルを考えて再構成，さらに脳の復号化モデルを考えて行動と一致するかで再構成（符号化モデル）を評価をする．ここまでやれば，生理学や心理物理学で行われている実験の精密さを保ちながら，高次視覚情報処理で扱うような数理的に高度な問題を扱えそうな気がします．

神経科学において再構成することがの検証の水準になったら，再構成するのには多変量解析なども必要だし，こちらの土俵にひきずりこんでの勝負になるなぁ※3，


と酔ったアタマで考えてみました．

今日は以前にいた研究室の追いコンがあり，
今日の午後，進捗報告も兼ねてしゃべりに研究室に伺ったので，
そのまま追いコンにも参加．
あいかわらず活気のある研究室でした．

※1
僕は真のモデルが存在すると信じているわけですけどね．

※2
自然言語で正確に表現できないとは思はないですけど，やはり計算処理を表現するのに最適化された表現は数理的表現です．あと，（たぶん，前にも同じ事を書いたけど）僕みたいに自然言語で説明したり説明されたりして，理解したつもりになってしまう人間にはちゃんと定式化するという作業は自分をだまさないのにいい方法だと思います．そんなことを考えると，数学が得意じゃない人ほど数理的に表現してみるということをしないと正確に理解できないじゃないのかしらんと思ったり，思わなかったり．

※3
統計学習とか多変量解析を自分の土俵とするべく，もっと勉強しないと．
　

まだ一区切りとはいかず．

　
1週間前には入っていなかった予定が入ったり，一区切りとはいかず．

とはいえ，自分の研究に関する予定なので良しです．

急な予定でも，「能動的に」予定したと感じられるように成れれば，

楽しく仕事ができると思ったところです．

受け身に感じているようだと，忙しさばかり感じてしまって良くない．

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通りは正装した人達でにぎわっています．

卒業式かしらん．

明日は

午前からナノメディシン融合教育ユニットの修了式で今年度最後の任務です．

午後はセミナー．
　
今，昼メシ．
　

マフラーのタグ

　
マフラーのタグは取るらしい．
よく見ると，取ってしまえるように仮縫いになってる．
マフラーを身につけていて，タグが前に出てくると
何となく後ろにひっくり返したり．
でも，タグを取ってしまうと，
マフラーがのっぺらぼーなのでとりあえずつけたまま．

京都はだいぶ暖かくなって，
朝夕でもマフラーもいらない季節になってきました．
　

もうちょっとで一区切り．

　
実習の発表会が終わった．

ふぅ．

あとは，明後日，明明後日（しあさって）の研究会に向けて，スライド作成．

今回はくろーずど（Closed）な研究会．

自分の研究はまだ話せないので，研究周辺のことをまとめようかと．

一区切りまでもう少し．

終わりが見えてきた．

それが終わったら，しばらくは研究に集中できそうだ．
　

研究会

　
先週から忙しくてちょっとナーバスになっていましたが，この3日間は研究会に参加していろいろと刺激を受けて，元気になりました．最近発表をしていないのですが，早く発表したくなりました．発表できる段階まで早く研究を進めなくては．

以前にいた研究室のメンバーが何人も発表していたので，1日が終わってみんなで食事に行ったので，同窓会的な気分も味わえました．

ところで，数理的に表現しているところを相手に説明するのはなかなか難しいところ．目新しい計算になったら，数式を順におって書いてみないとなかなか理解できないのが本当だと思います．だけど，発表ではそれをうまくわからせる．ありがちなのが，数式の定性的な説明で終始して，わかった気にさせるけどあまり正確ではない説明．もしくは，数式を逐一正確に説明して，説明が終わった頃には発表の全体が見えない説明．僕の場合は，比較的前者になりがち．わかった気にさせるだけ．今回の研究会で友人の2人が，わかりやすくて正確な説明をしていて，発表の仕方が参考になりました．「わかりやすくて正確」，言われるだけだと現実感はないですが，実際に見ると，できそうな気になります．

明日は午前にサルの世話．午後は1年の総まとめ実習の発表会です．
　

仕事にかかる時間のみつもり

ポスター作成に10時間．

他の資料作成で図とかは9割方できていたから，4，5時間と考えていたのだが．．．

配置とか微妙な図の調整に時間がかかった．

もちっと正確に自分の仕事にかかる時間を見積もれるようになりたい．

ならんと，計画がくるう，くるう．

それなりに綺麗なポスターができた割に，

鑑賞に浸っているヒマがないので，この満足感のなさ．．．

さて，次に備えないと．