考察：「パターン発見装置」

　

　前回の考察「人間のパターン認識能力」に関して、ちょっと考えを巡らしてみました。パターン発見を専門にする装置が在って良いかなと思うにいたりましたから。DSP見たいに有用な装置になるのではないでしょうか。高速、汎用的なパターン発見装置は独立してビジネスになるものだと感じるのです。

　

　パターン発見装置は、記号ベースにつくります。音声とか、画像イメージとかも記号化して、その生成パターンを発見していくのです。

　生成パターンの解析は、記号の出現の周期性とか、出現の時間や空間の間隔ですね、こういったものをマップで管理して、そのパターンの出現頻度を統計していくのです。これは、強化学習が基本です。こういった特徴パラメータはたかだか有限なわけで、とにかく沢山のパラメータを並行処理で同定していくわけです。メモリとCPUの力業ですね。DSPを引き合いに出したのはそのためです。

　

　人間の認知の基盤が「パターン発見」なら、こうした装置は大きな市場を約束するはずです。

　基本的な統計パラメータとして思いつくのは、次のような項目です。

・同じ記号の出現の周期性

・同じ記号の間隔（時間的、空間的）

・記号の組み合わせ

・内包、外苑、接触、近傍的、遠隔的

ま、クオリア的計量ですね。

　

　強化学習の研究者ならば、応用として、こうゆう装置を実現するべきだと思うのですが、どうでしょうか。頑張りましょう。