Place Cell — 臨界期とプルーニングの相互作用
実験結果
Exp 1: Place Cellモデルの臨界期
| prefix steps | consistent/10 |
|---|---|
| 5 | 4 (40%) |
| 10 | 4 (40%) |
| 25 | 5 (50%) |
| 50 | 6 (60%) |
Phase Aとの大きな違い: Phase Aでは10歩で95-100%一致だった。Place cellモデルでは50歩でも60%。臨界期が曖昧、あるいは存在しない可能性。
なぜか: place cellの生成自体がノイズに依存する。同じ位置でも視覚ノイズで異なるcellが生まれうる。Phase AではV値が直接座標に紐付いていたが、place cellモデルではV値→知覚→cell生成→V値の二重変換があり、初期のゆらぎが増幅される。
含意: place cellモデルの個性は「臨界期で決まる」のではなく「継続的に形成される」。これは人間の発達心理学における「敏感期 vs 臨界期」の区別に近い。
Exp 2: 臨界期中のPruning
| prune_start | polar |
|---|---|
| 0 | 17/20 (85%) |
| 10 | 19/20 (95%) |
| 50 | 20/20 (100%) |
| 100 | 15/20 (75%) |
| 500 | 19/20 (95%) |
予想と異なる結果: prune_start=0でも85%二極化。臨界期中のpruningは個性を壊さない。むしろprune_start=50が最適(100%)。
prune_start=100の落ち込み(75%)が謎。50と500より悪い。非単調。place cellの蓄積量とpruningタイミングの干渉パターンがある可能性。
Exp 3: noise=0.20 + online pruning
| interval | cells | polar |
|---|---|---|
| none | 747.9 | 9/20 (45%) |
| 200 | 131.8 | 11/20 (55%) |
| 500 | 365.9 | 14/20 (70%) |
cell爆発は抑えられる: 748→132 (iv=200)。ただし二極化も低い。
noise=0.20では知覚が不安定すぎて、pruningしてもしなくても個性が弱い。054の結果(thresh=0.85, noise=0.20で二極化あり)との差はグリッドサイズ(12×8 vs 20×15)によるもの。小さいグリッドだと部屋の報酬領域が狭すぎて差が出にくい。
構造的な発見
1. Place cellモデルには「臨界期」がない
Phase Aの臨界期(法則3)はplace cellモデルでは再現しない。代わりに「敏感期」 — 初期の経験が影響するが、決定的ではない。これは知覚の不確実性(cell生成のノイズ)が原因。
実機含意: ローバーの個性は「最初の10秒で決まる」のではなく「徐々に形成される」。より人間的。
2. Pruningは臨界期を気にしなくていい
prune_start=0でも85%。055の「最初のN歩はpruningしない」ルールは不要かもしれない。ただしprune_start=100の落ち込みは要注意。
3. noise=0.20問題は未解決
高ノイズでのcell爆発はpruningで物理的に抑えられるが、個性の形成自体が阻害される。thresholdを上げる(0.90+)か、ノイズ自体を下げるか。実機ではカメラの安定性が鍵。
Phase A法則の修正
- 法則3(臨界期): place cellモデルでは「臨界期」→「敏感期」に格下げ。知覚ノイズが不可逆性を弱める
- 法則7(忘却): pruningは臨界期中でも安全。Phase Aのdecayとは異なる挙動
次回
- prune_start=100の落ち込みの原因調査(再現性確認 + N増やし)
- threshold=0.90でnoise=0.20再実験
- Phase B法則の暫定リスト作成