Our definition of computational neuroscience is to “understand the brain to the extent that we can build a machine or computer program that can solve the same problems solved by the brain using essentially the same principle” . One of the most difficult computational problems in solving a variety of sensorimotor coordination tasks is to find a concise and important representation that can be used for supervised learning, statistical learning or reinforcement learning. For example, many motor control tasks were characterized as optimal control problems, and reinforcement learning is expected to solve them. However, if a plain reinforcement-learning algorithm is used for realistic problems with large degrees of freedom such as a humanoid robot, it does not work because of astronomically long learning time . Only hierarchical and modular architecture with efficient and concise representation at the higher level could overcome this difficulty.
What does research on the brain remind you of? It seems difficult, but even children have enjoyed it by watching science fiction cartoons. My research on brain machine interfaces illustrates how robots move by being controlled by brain activity.
Happy Birthday to Prof. Rita Levi Montalcini! I’d be honored to join the celebration of your 101st birthday. I wish you another healthy and happy 100 years.
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Prof. Mitsuo Kawato is Director of the ATR Computational Neuroscience Laboratories (CNS), Kyoto, Japan. For the past twenty years, he has been working in the field of computational neuroscience.
His research on brain machine interfaces illustrates how robots move by being controlled by brain activity.He has investigated the information processing of the brain with the long-term goal of enabling machines, either computer programs or robots, to solve the same computational problems as those that the human brain can solve, while using essentially the same principles.
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La nostra definizione della neuroscienza computazionale è “capire” il cervello a un livello tale che possiamo costruire una macchina o un software che possa trovare delle soluzioni agli stessi problemi che tratta il cervello usando anche gli stessi principi operativi. Uno dei problemi più complicati della neuroscienza computazionale nella risoluzione di compiti senso-motori di coordinamento è trovare una rappresentazione concisa che possa essere utilizzata per l’apprendimento guidato, l’apprendimenti statistico o l’apprendimento di consolidamento. Per esempio, molti compiti di controllo motorio sono caratterizzati da problemi di ottimizzazione e l’apprendimento di consolidamento è una possibile risposta per la loro soluzione. Ma se viene applicato un algoritmo semplice di apprendimento di consolidamento con un ampio grado di libertà come un robot umanoide, questo non funziona in quanto i tempi di apprendimento sono solo astronomici. Solo un’architettura gerarchica e modulare e una rappresentazione molto precisa e concisa potrebbero rendere possibile la risoluzione di questo problema.
Cosa fa pensare la ricerca sul cervello? Sembra difficile, ma anche i bambini hanno goduto di questo pensiero guardando dei cartoni animati di science fiction. La mia ricerca sulla macchina-cervello fa capire come i robot si muovono sotto il controllo dell’attività del cervello.
Buon compleanno al Prof. Rita Levi Montalcini! Sarò onorato di partecipare alla celebrazione del suo 101simo compleanno. Le auguro altri felici 100 anni pieni di salute.
Prof. Mitsuo Kawato è direttore della ATR Computational Neuroscience Laboratories (CNS), Kyoto, Giappone. Negli ultimi 20 anni ha lavorato nel campo della neuroscienza computazionale.
La sua ricerca sull’interfaccia cervello/macchina illustra come i robot si muovono sotto il controllo dell’attività cervello. Ha indagato molto sul processo di elaborazione del cervello con l’obiettivo nel lungo termine di permettere a macchine, software o robot di risolvere gli stessi problemi che il cervello risolve con l’applicazione degli stessi principi.
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