2025年09月17日 第1回
今回の講義では，
人間の脳の構造と機能について体系的に理解し，
よくわかった．
人口知能は電力や資源を大量に必要とするのに対し，
人間はご飯1杯で，
一日中思考できる消費電力の少なさが改めて驚異的だと感じ，
どういう仕組みがその効率性を実現しているのかなど，
今後の講義が楽しみになった．
人工知能ですかね．
効率的なのはその通りです．
今日は，
講義のガイダンスに加えて，
脳や神経系についての導入を学びました．
脳の消費電力が約20Wと意外に小さいことを知り，
とても面白かったです．
また，
大脳皮質の構造的な特徴や，
機能の局在性についても触れられ，
これからの学びの基盤になりそうだと感じました
そうなのです．とても小さいのです．
脳の細かい部位の名称が出てきて，
生物を学んだことがないので，
イメージするのが難しかった．
しかし，
脳とコンピュータはそれぞれ対応する似たような機能を持っていると分かり，
脳を情報処理機械とみなす考え方に驚いた．
また，
脳の消費電力という概念を知り，
運動だけでなく思考することにも基礎代謝+αのカロリーを消費しているのか気になった．
脳も臓器なので動かすのにエネルギーは必要です．
機能の局在性に関する話題が興味深かった．
具体的にはどの部分が興味がありますか．
脳の局所性について知見が得られよかった．
過去の実験的な手術によって様々なことがわかっているのは倫理的に難しいことだと感じた．
そうなのです．難しいのです．
案外脳を下側から見たことはなかったので驚いた．
脳は以前から興味があって，
神経活動によって意識や思考が生じていると知ってもなお，
理解はできない．
ハードプロブレムと言うのですね．
上からは見たことありますか？もちろん本物をですが．．．
大脳皮質と体の感覚について半球の位置とその司る部位を学んだ．
また，
脳の消費電力が20[W]であると知り，
脳と生成AIの消費電力を比較した際，
生成AIの燃費がかなり悪いことから次は消費電力の削減が課題になるのではないかと感じた．
その通りで，すでに課題になっていますね．
これから後期の間よろしくお願いします．
わかりました．
脳の大まかな構造や，
各部位の名称について理解することができた．
また，
脳の消費電力が想像より少なく驚いた．
そうです．小さいのです．
脳の部位における各機能について理解しました．
よろしいと思います．
脳の構造や，
ニューラルネットワークについて興味があり，
実際に脳の部位が持つ役割を見ると機械的に正確な役割が設けられていることに改めて驚かされた．
脳とコンピュータの類似性や相違点などかなり細かく研究がされており，
興味がそそられる内容であるので理解を深めるため，
復習にしっかり取り組みたい．
色々と考えてみると良いでしょう．
今回の授業では久しぶりに脳の話を聞き，
改めてその複雑さに驚かされた．
前脳・中脳・菱脳など多くの構造や専門用語が出てきて理解がむずかしかったが，
その分脳の奥深さを感じることができた．
特に最後に触れた脳が1日のエネルギーの約20%を消費しているという話がとても面白く，
脳が普段から膨大な処理をしていることを実感した．
そうなのです．色々とやっているのですが，消費電力は少ないのです．
脳の細かな構造や名称，
簡単な機能について学習した．
今では倫理的にまずいようなことから得られた発見が特に医療系には多い気がして複雑な心持である．
また，
演習問題を確認したところ，
脳梁とは何なのかわからなかったので自分で調べてみようと思う．
脳梁は講義資料に入れてありますよ．
フルダイブ技術に興味があるので，
生体情報工学で関連することがらを学べると考えている．
楽しみだ．
どういう点に興味がありますか．
脳の大まかな構成要素，
それぞれの機能を理解することができた．
脳の消費電力が想像していたよりはるかに少なく，
コンピュータより全然効率が良いというのが驚きだった．
そうなのです．効率的なのです．
視覚，聴覚，会話に使う脳の部位が局所的だったのに対し，
思考に使う部位がいろいろな箇所に散らばっていたことから，
脳の活動部位は活動によって活性化する箇所が異なるということがわかった．
RIがなかった時代は患者の脳を切除して失われる脳機能を特定するという原始的な方法がメインだった．
しかし，
MRIが登場して脳の詳細を捉えられるようになった．
さらに従来のMRIが静的な情報しか分析できなかったのに対して，
functional MRIは本来の体のダイナミクスを映し出せるのでより実際に近い形での分析が可能となった．
情報学における学習とは神経細胞のコネクションが変わることである．
コンピューターが消費する電力に比べて脳が消費する電力が非常に少ないことは，
脳の仕組みを解明することがより環境にやさしいコンピューターを設計することに寄与することができると考えた．
よろしいと思います．色々と考えていますね．
脳の構造と，
各部位の機能について理解できた．
また，
フランス語に詳しい先生であることがわかった．
理解できたのであれば良かったと思います．
脳の左半球が体の右側を，
脳の右半球が体の左側を司るのは知っていたが，
Broca野とWernicke野で言語や会話を担当していることは知らなかった．
なんちゃって性格診断で右脳派左脳派といった言葉があるが，
あながち間違っていないのかもしれないと思った．
確かに，右脳，左脳といいますよね．
本日の授業で，
脳の中枢神経系の構造について詳しく理解することが出来ました．
また，
脳の消費電力が20wで，
電球と同じぐらいと知り，
案外小さいなと感じました．
そうなのです．小さいのです．
今日の授業では生体情報工学のガイダンスと導入を習った．
今までの授業で聞いたことがある内容についても復習することができ，
良かった．
また，
導入の内容が思ったよりも多く，
すでに提示されている問題をすべて解くことができるようなので早く取り組みたいと思います．
半期よろしくお願いします．
期待しています．
脳の果たす機能は身体の制御から判断，
記憶など多岐にわたり，
様々な部位に分かれて複雑な構造をしていました．
このような構造や機能が，
設計されたのではなく進化の過程で生じてきたのが大変不思議に思いました．
省エネルギーで多様，
高度な情報処理を行うことのできる脳の仕組みが解明され，
コンピュータ等に活用されるのか楽しみです．
そうですね．ただ，コンピュータとは計算原理が全く違うので， そこが大切ですね．
人間の脳が大まかにどのように分けられ，
それぞれがどのような役割を担っているのかを学んだ．
脳は倫理的に取り扱いが難しい器官であると同時に，
人間の身体の中でも最も謎に包まれ，
多くの発見が期待される部位であると思う．
そのため，
コンピュータとの関連を探る研究は非常に興味深いと感じた．
個人的には，
以前テレビで視聴したサッカー選手イニエスタのプレー中の脳活動を解析した研究が強く印象に残っている．
こうした様々な研究から脳機能の解明が進めば，
人類のさらなる発展につながるのではないかと考えられるため，
強い興味を持って講義に臨んで基礎となる知識を身に着けたいと感じた．
この解析結果はどのようなものだったのですか？
人間の消費カロリーがコンピューターのワット数と比較して，
物凄く省エネで人間の脳は優秀であることが分かりました．
そのなのです．優秀なのです．
脳の構成要素およびそのその機能についてある程度理解を深めることができた．
脳研究はまだ解明されていないことも多く，
研究するとなるとより専門的な知識が必要となる分野であると感じた．
また，
パターン認識の講義でも，
脳の神経伝達の仕組みから着想を得たニューラルネットワークの話があり，
その学習則も脳の構造や働きを大きく簡略化して取り入れていることを学んだ．
そのため，
今後脳の仕組みがさらに解明されれば，
ニューラルネットワークの設計や性能も一層高度になるのではないかと感じた．
確かにそのようになると思います．
ただ脳の計算原理はコンピュータとは全く違うのでそこが大切ですね．
今回脳と中枢神経系の大まかな構成や名称，
役割の確認を理解すると共に，
脳の大部分を占める大脳半球の主要機関である大脳皮質の構造的特徴，
海馬との関係性，
機能の局在性などを学んだ．
脳というのは人間の身体の一部でありながら非常に複雑で，
これからもっと機能が鮮明になることでより情報工学や医療などあらゆる業界で，
その働きや仕組みがつかわれて革新的なシステムや医療方法などがうまれるのではないかと思った．
その通りですね．色々と使われるでしょう．
今回の講義では，
脳の構造と機能について学んだ．
大脳皮質の右/左半球の見た目は似ているが，
それぞれ優位な機能が異なることに驚きを受けた．
理解できましたか．
今回の講義では，
脳の構造や機能について理解を深めることができた．
特に，
大脳皮質は左右で外見的にはよく似ているにもかかわらず，
構造や機能の面では完全に対称ではないという点が印象に残った．
また機能の局在性を学び，
不思議さと同時に脳の複雑さを強く感じた．
確かに不思議なことが多数ありますね．
脳の構造，機能について理解をした．
また，
脳の消費電力はとても少ないことを学んだ
そうなのです．少ないのです．
脳の構造について，
海馬や前頭葉など，
医療ドラマでよく聞く内容について，
学びました．
学習=「辺を繋ぎ変える」というのは，
ニューラルネットワークをイメージしたら納得しました．
辺を繋ぎかえるとは言っていないです．