ニューラルネットワークへのセンサーからの入力についての考察

さて、ニューラルネットワークを（データベースを使うかどうかに関わらず）使用するとして、
その人工知能もどきの身体である物理的な、あるいは仮想的なロボットボディーからの入力を
どのようにニューラルネットワークの初めの細胞に渡すか。


近藤化学のKHRシリーズに使用されてるサーボモーターをロボットの体として想定する。

このサーボモーターにICS2.0通信で問合せれば、現在の角度が手に入るようなので
（どうせなら他の各社みたいに各速度とか電流とか温度とかも手に入ればいいのに…と思うけど、高くなるのかなぁ
愛知大学のシリアルサーボというページによるとFUTABAのものが一番優れているようだが…
いかんいかん、脱線してしまった）
この角度を擬似的なセンサーからの値としてニューラルネットワークの初めの細胞に渡すことを考えてみる。

と、角度の値そのものを渡してしまえばそれで完了、みたいですねぇ。


パルスを受け取る場合は、たくさん曲がるほど密度の濃いパルスを発する（受け取る）とか、
「23度」にだけ反応してパルスを発する(受け取る）とか（この場合は、180度動く関節の場合には例えば分解能を1度にしたら１８０個の細胞が必要）。
どちらにしても、「25度の位置まで曲げよう」と決めた時に、この25度を知るためには細胞が絡み合ってネットワークを作って、最終的に欲する分解能に応じた細胞数が必要で、例は「この細胞が発火するまで曲げよう」と書き換えられるのではなかろうか。

しかし、各細胞が値そのものを処理できるとしたら、「この細胞からの報告数が２５になるまで曲げよう」となり、1ステップで済みそうな気がする。


ヒトの場合は、数にモノを言わせて時間的に密度の変わる入力のみを用いて処理しているみたい。
でも現在のPCの処理能力からみても、全部真似しなくていいと思う。