Threshold × Noise — 知覚解像度とノイズの相互作用
結果
| threshold | noise | cells | polar/15 |
|---|---|---|---|
| 0.80 | 0.05 | 5.7 | 14 (93%) |
| 0.80 | 0.10 | 17.7 | 14 (93%) |
| 0.80 | 0.15 | 65.8 | 13 (87%) |
| 0.80 | 0.20 | 131.1 | 11 (73%) |
| 0.85 | 0.05 | 11.7 | 15 (100%) |
| 0.85 | 0.10 | 31.1 | 14 (93%) |
| 0.85 | 0.15 | 127.5 | 13 (87%) |
| 0.85 | 0.20 | 189.2 | 11 (73%) |
| 0.90 | 0.05 | 20.2 | 15 (100%) |
| 0.90 | 0.10 | 97.5 | 12 (80%) |
| 0.90 | 0.15 | 204.5 | 9 (60%) |
| 0.90 | 0.20 | 207.1 | 9 (60%) |
| 0.95 | 0.05 | 31.3 | 15 (100%) |
| 0.95 | 0.10 | 209.9 | 10 (67%) |
| 0.95 | 0.15 | 200.3 | 11 (73%) |
| 0.95 | 0.20 | 199.0 | 10 (67%) |
解釈
1. 低threshold（寛容な知覚）がノイズ耐性を与える
threshold=0.80-0.85がノイズに強い。noise=0.20でも73%二極化。一方threshold=0.90-0.95はnoise≥0.10で急速に劣化。
なぜか: 低thresholdは多くの視覚入力を「同じ場所」と認識する。ノイズで視覚が揺れても、cell数が少ないまま保たれ、V値が安定する。高thresholdは些細な違いで新cellを作り、cell爆発→V値分散。
人間のアナロジー: 「大雑把に世界を見る」ほうがノイズに強い。細かく見すぎると「同じ場所に戻った」と気づけない。
2. Cell数と二極化は反比例
cells<30 → polar>90%。cells>100 → polar<80%。cell爆発が個性の敵。
3. 実機設計への含意
iPhoneカメラのノイズレベルを考えると:
- threshold=0.80-0.85が最適。カメラのぶれ、照明変化を吸収
- 0.95は実用的でない（ノイズなし環境でしか機能しない）
- pruningはセーフティネットだが、thresholdの方が本質的
4. Phase A法則との対応
- Phase Aでは環境パラメータ(バリア高さ、幅)が個性を制御した
- Phase Bではさらに**知覚パラメータ(threshold)**が加わる
- 個性 = f(環境構造, 知覚解像度, 学習率, 忘却率)
Phase B暫定法則（056+057から）
- 敏感期（非臨界期）: 初期経験は影響するが決定的ではない。臨界期はplace cellモデルに存在しない
- 知覚の粗さがノイズ耐性を与える: threshold↓ → ノイズ耐性↑、個性保持↑
- cell爆発は個性の敵: cells>100で二極化が急落
- pruningは安全: 臨界期を気にせず適用可能。ただし根本対策はthreshold調整
次回
- Phase B法則リスト完成（Phase A 8法則 + Phase B 4法則を統合）
- 実機パラメータプロファイル案の作成