Ideation-oriented-Techie pours a flow of ideas and know-how for Art & Technology domains.
Let people be able to crawl out from their own surrounding rock caves. Audience study and digital-shifted artistic performance with whole another level against present scenes & experiences can improve openness, solidarity, and hedonics of its participants.(Changed: 2024-03-07)
Invent & construct some Machine-Generated Motivation system, and evaluate their implementations.
Developing ideas for “Augmenting Omnis Intellect (AOI) [Cogitation, Decision-Making, Motivation, Intuition, Emotion, Soul, Sensation, MotorAbility] Expressions” that can make every digital object alive. Change log:210221, Spirit -> Soul211028, insert Intuition old Testimonial:“Since 2017, my specific principal interest has been focused on Japanese cultural capabilities regarding every inanimated object a life. …
「オーディエンス学の構築と ライブ臨場感（主に音響・観客再現）のデジタルシフト法考案により 解放感・連帯感・快楽度を別水準で実現する事を提案 （P00004）」
「動機プログラミングの提案（P00002）」 ● ●
更新履歴：2021-10-19 //訳語など改訂 「 心/heart・mindの高度表現を機械で実現する為の拡張知性技術を構築（P00001）」●哲学・心理学用語を取捨・再構成する（生理学・進化生物学も参考にする）●弁別されているサイコロジ概念｛信念、欲求、意識、指向｝がいずれ別のものに置き換わるとのチャーチランドらによる説（ 消去的唯物論 ）は心のモデル化に確かに有効であるかどうかを探求する●思考と情動の不可分性をモデル上どう処理するか検討する●heart ・mind ・intelligence（・emotion）概念の関係性●知性・経験の拡張とそれらの関連●結局プレザント力/pleasantForce ・アンプレザント力/un～を分けるのは生理学的・生成的に何なのか? （それによる二次応答ではなく）●快楽度/hedonics は物理計測できるのか? 導入は有効か?●報酬/reward（引きつけ取りこむ様にはたらかせるもの）と罰/punisher（避け逃げる様にはたらかせるもの）の生物学的定義は? 報酬・罰の概念を使わずに動機モデルを構築してみる（報酬・罰弁別の不要性またはプレザント・アン－との結合を追求）●拡張知性表現法にマイクロビジネスモデルを導入してみる（例えば利益値を動機量と見なす原アイデア）
Rolls教科書『The Brain, Emotion, and Depression』の読書メモ181220~ tk 「習得目的は、動機・情動について最新の脳科学的知見を得ること。また、意思決定と動機の違いを調べる。これらより慣用の知性・意思決定・動機・情動の語を整理して機械動機研究の基礎付けとする」 習得対象———–「Rolls. The Brain, Emotion, and Depression. Oxford Press, 2018.」（BEDと略記）by Edmund T. Rolls（オックスフォード大計算機神経科学センター） Rolls論文置き場：www.oxcns.org 読書メモ———–0, Preface– 感情/feeling（思考・認知過程を経るもの）と情動/emotionの違い– 1, Introduction: the issue●疑問点：– 適応価/adaptiveValue とは? 計測可能か?– ultimateCause <-> proximateCause の意味合いとは?– ●留意点：– emotionalState = affectiveState– 機械学習と条件付け学習の違いはcontingency（相互依存関係）にある 2, The nature of emotion●疑問点：– ●留意点：– ###