社会創造数学研究センター主催社会創造数学セミナーのお知らせを以下に掲載致します．
□講演者： 郡司 幸夫 早稲田大学・基幹理工学部・表現工学科
http://www.ypg.ias.sci.waseda.ac.jp
□講演題目：逆ベイズ推論からもたらされる群れ・わたしと他者のエンタングルメント
場所：北海道大学電子科学研究所 北キャンパス1階会議室
http://www.es.hokudai.ac.jp/about/
日時：12月14日 (木) 14:00～15:00 講演会
15:00～18:00 勉強会
□講演概要
ここでは、ベイズ推定と共に逆ベイズ推定を定義し、両者の対によってもたらされる推定が、動物や人間において使われている可能性を示す。第一に、これらが西表島に棲息するミナミコメツキガニ（兵隊ガニ）の群れで用いられていることを示し、第二に、人における推定では、意識と無意識が分化し、両者が相関を持つことで、いわゆるエンタングルした状態が現れることを示すベイズ推定は、条件付き確率を条件無しの確率とみなすことで、経験に依存した限定的確率を一般化し、確率空間を縮小する。したがってそれは、与えられた条件に対し、全ての条件を網羅して探索するのではなく、経験的にありえない条件を排除し、効率的に最適解に至る戦略と考えられる。しかし、ベイズ推定では、確率空間が縮小するばかりで、逆に拡大することがない。それは、推定に用いられる仮説が変化しない点に理由がある。ここで定義される逆ベイズ推定は、
条件なしの確率を条件付き確率とみなすことで仮説の尤度を絶えず変え続ける。この逆ベイズとベイズ推定の対によって、意思決定は適度に効率よく、かつ適度にそこから逸脱するものとなる。ミナミコメツキガニの群れで個体識別しながら運動追跡をしたデータでは、各個体はある時には仲間を求めて群れを形成し、ある時には多個体を避けて群れを壊す。そのような傾向が、逆ベイズとベイズ推定の対によって説明できること、またこれを実装した群れモデルは、群れ形成が極めてダイナミックになることを示す。人の認知に関するモデルでは、外部対象と脳内表象の間の二項関係に、逆ベイズとベイズ推定の対を適用すると、二項関係から導かれる束（論理的代数構造）がブール代数の準直和構造となるオーソモジュラー束となることが示される。これは、意識と無意識がもつれ合い、先行する無意識（準備電位など）の能動性を借りて、受動的であるはずの意図的意識が能動性、自由意志を獲得することを示している。自由意志定理との関連についても議論する予定である。
参考文献(1) Gunji, Y.-P., Murakami, H., Niizato, T., Sonoda, K.and Adamatzky, A. (2012) Passively active- actively passive: Mutual anticipation in a communicative swarm.In: “Integral Biomathics: Tracing the Road to Reality(eds. Plamen L. Simeonov, Leslie S. Smith,, Andree C. Ehresmann),Springer, Verlag pp.169-180.(2)Niizato, T. and Gunji, Y.-P.（2012）Fluctuation-Driven FlockingMovement in Three Dimensions and Scale-Free Correlation．PlosOne, 7, e35615.(3)Sakiyama, T, Gunji YP (2013) The Müller-Lyer Illusion in Ant Foraging. PLoS ONE 8(12): e81714. doi:10.1371/journal.pone.0081714, December 11.(4)Niizato, T, Murakami H, Gunji YP (2014) Emergence of the scale invariant proportion in a flock from the metric-topological interaction. BioSystems 119, 62-68.(5)Murakami, H., Tomaru, T., Nishiyama Y., Moriyama T.,Niizato, T.& Gunji YP (2014) Emergent runaway into an avoidance area in a swarm of soldier crabs. PLoS ONE 9(5): e97870, doi:10.1371/journal.pone.0097870.(6)Murakami H, Niizato T, Tomaru T, Nishiyama Y, Gunji YP (2015) Inherent noise appears as a Lavy walk in fish schools. Scientific Report 5,10605, doi:10.1038/srep10605(7)Sakiyama, T., Gunji, YP., 2016, Lévy-like movements in Japanese carpenter ants: Experimental and theoretical approaches, Ecological Complexity 26, 21-28.(8)Gunji, YP., Sonoda,K., Basios, V., 2016, Quantum cognition based on an ambiguous representation derived from a rough set approximation. Biosystems, 141, 55-66.(9)Sakiyama, T., Gunji, YP., 2016, Emergent weak home-range behavior without spatial memory.Royal societyopenscience,3,150426,DOI:10.1098/rsos.160214.(10)Sasai, K., Gunji, YP. & Kinoshita, T., 2016, Extremelylocalized interaction in a market model. Artif Life Robotics, 21,1-5. doi:10.1007/s10015-016-0334-1.(11)Gunji YP, Shinohara S, HarunaT, Basios V. 2017. InverseBayesian inference as a key of consciousness featuring a macroscopic quatum logic structure. BioSystems 152, 44-63.(12)Murakami, H., Niizato, T., Gunji, YP. 2017. Emergence ofa coherent and cohesive swarm based on mutual anticipation.Scientific Reports7:46447.(13)Gunji, Y.P., Minoura, M., Kojima, K., Horry, Y. (2017).Free will in Bayesian and inverse Bayesian inference-driven endo-consciousness. Prog.Biop.Mol.Bio. doi.org/10.1016/ j.pbiomolbio.2017.06.018(14) Basios, V., Gunji, Y.P., 2017. Chaotic dynamics in biological information processing: revisiting and revealingits logic. Opera Medica et Physiologica 3(1):1-13.
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