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2016年3月発行。あとがきに書いてある通り、日刊工業新聞社の「機械設計」という雑誌の連載を本にまとめたもの。本書出版後も連載は続いているらしい。
まえがき⇨目次⇨第1講⇨第16講の順で読むと概要がよくわかる。そして16講の後に続く第5編、芸術編は16講まで読んだ後のお楽しみ/ご褒美的な雑学詰め合わせである。
生物学/化学を学んでこなかった私にとってはところどころ難しく、さらっと読んでちゃんと理解するのを諦めた部分はあるものの、「入門」というタイトル通りだと感じた。脳の仕組みを表面的にでも理解することで、「感覚的にできること」「短絡的な思考」「職人技」ということがどう生じるのか推察できるようになったと思う。
専門外の人にお勧めできる本。面白かった。
追記:レビューを書いたら続編が出ていることを知れた。書いて良かった。続編も読んでみよう。
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リバースエンジニアリングは、機械を分解したり、製品の動作を観察したり、ソフトウェアの動作を解析するなどして、製品の構造、技術要素、動作原理などを分析し、製品の全体像を理解するために行われる。機械やソフトウェアだけでなく、生物や脳の実物を観察し、そこから動作の機能や原理を考察するということをエンジニアはするべきである。
例えば、運動という観点で脳を理解する場合、脳が制御する筋肉や骨格、脊髄と、大脳皮質、小脳といったものをひとつの機械として、リバースエンジニアリングし、その動作原理を追及する必要がある。
また、知覚という点では、視覚や聴覚などの五感と視覚野や聴覚野と言った脳の機能局在や機能マップ、芸術という点では、さらにドーパミンやゆらぎといった要素までも考慮する必要がある。
エンジニアとしては、脳のモデリングやシミュレーションではなく、とにかく実物を見て、泥臭く自分で実験をして、それらの事実を積み重ね、考察することで、脳の全体像を理解する必要がある。
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理系の工学的な視点から脳科学の面白さを語った、講義録に基づく教科書。
序盤では耳や目が以下に工学的に機能していて、驚くべき効率性で昨日しているか。
後半では特に脳の働きに焦点を置いていて、電気信号としての知覚の構造や、脳自体の機能について。
ニューラルネットワークに関連し人間がいかに画像を知覚し処理しているか、
またそれをコンピューターで再現するために重要になる要素は何かなど、
機械学習、深層学習に関連した視点からも非常に面白い内容だった。
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メカ屋さんにはそう見えるもんなんだなぁ、という新たな視点を与えてもらえる一冊。いわゆる生物学なんだけれども、生物学と工学を結びつけてくれるし、なんならものを作る人の考え方や作り方というものについても学ぶことができる。面白い一冊だった。
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エンジニアは,どういうときに脳に感動を覚えるだろうか?筆者の個人的な経験からすると,「へぇー,脳は良くできているなぁ」と納得した瞬間である。
既存の器官をなんとか再利用するか,少しずつ改変していく。したがって,生物の構造では継ぎはぎ設計が基本である。
グリア細胞の役割は,神経細胞への栄養補給,構造の機械的な支持,修復,信号伝達の補助などである。
軽頭蓋収束超音波刺激(tFUS;transcrantial Focused Ultrasound Stimulation)
頭皮上から超音波を当てても脳活動は変化する。おそらく、超音波の振動により,イオンチャネルの開閉特性が変化していると考えられる。
伝統的な科学雑誌への挑戦として,2006年,PLOS ONEという論文誌が発刊された。
Nature誌の出版社(Nature Publishing Group)も,2011年からScientific Reportsを発刊している。
小脳の最も印象的な特徴は,理路整然とした神経回路の構造にある。その美しい構造から,小脳はしばしばコンピュータに喩えられ,昔から多くの科学者を魅了してきた
小脳はパーセプトロンであるという仮設を相次いで提唱した。パーセプトロンとは,入力層・中間層・出力層からなる人工ニューラルネットワークである。
人の内側側頭葉の神経細胞の一つが,米国の有名な女優ハル・ベリーの様々な写真に選択的に反応したのである
「歴史が証明する」という科学の原理原則が高尚すぎて,今の世の中にはそぐわなくなってしまったように思う。
脳内のさまざまな同期
アインシュタインは「我々人間は潜在能力の10%しか引き出せていない」という言葉を遺した。
脳の動作原理に進化論の視点を取り入れた仮設は「神経ダーウィニズム」と呼ばれている。
脳科学業界には,もう一つのムーアの法則がある。
2025年には同時計測できる細胞数は10^3個になる。さらに,2230年には10^11個,すなわち,脳内の全神経細胞から同時計測できるようになる。
最近になって,深層学習の有用性がようやく報告されるようになってきた。その成功の要因は,学習アルゴリズムの改善,大規模データの利用,計算機能力の向上である。
「美術の目的は脳機能の延長にある」
双方向反射率分布関数(Bidirectional Reflectance Distribution Function:BRDF)
可もなく不可もないニュートラルな刺激は,少なくとも危険ではない。そのような刺激を頻繁に受け取ると,安心感に変わっていく。これが,単純接触効果の基本的なメカニズムであると考えられる。
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脳科学について、機械系エンジニアの視点(物理と化学)からまとめた1冊。
ミクロというよりかはマクロな視点にたった脳科学の入門書。
電車内で読むには情報量が多く、読み終えるのに比較的苦労したが、興味のある内容なのもあってか楽しみながら読むことはできた。
若干文章だけでは伝わりにくい部分(音楽とか絵画などの部分)もあり、そこは残念であったがそれ以外はイメージを持ちながら読むことができた。
脳を知りたいエンジニアの人にはオススメ。
エンジニアじゃなくてもオススメです。
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[関連リンク]
脳科学について知りたい人へ最初に渡したい一冊──『メカ屋のための脳科学入門-脳をリバースエンジニアリングする-』 - 基本読書: http://huyukiitoichi.hatenadiary.jp/entry/2016/04/11/080000
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タイトル通り、工学系の研究者が脳に興味を持ったときに、エンジニアリングの対象として脳を勉強し、知る本。
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面白く、短く、広範囲に、内容もしっかりしていて良い本だと思います。いい先生の大学の教養の授業。
とても勉強になると思う
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授業目的
・面白い発想がたくさん詰まってた
・思考方法が綺麗で面白い
・数学がわからない
・数学がわからない
・数学がわからない
・1/20までにもう一周読む
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【機械工学科・機械情報工学科】ベストリーダー2024
第9位
東京大学にある本はこちら
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?bibid=2003316364