デビッド・マー（科学者）

マールは視覚に関する研究で最もよく知られているが、その研究を始める前に、小脳（1969年）、新皮質（1970年）、海馬（1971年）の計算理論を提唱する3つの画期的な論文を発表している。これらの論文はいずれも、現代の理論的思考に影響を与え続けている重要な新しいアイデアを提示した。

小脳理論^{[ 4 ]}は、小脳の解剖学的特徴の2つの特徴に動機づけられた。(1)小脳には膨大な数の小さな顆粒細胞があり、それぞれが「苔状線維」からわずかな入力しか受けない。(2)小脳皮質のプルキンエ細胞はそれぞれ「平行線維」から数万の入力を受けるが、「登上線維」からの入力は1つだけであり、しかもその入力は非常に強い。マールは、顆粒細胞が苔状線維からの入力の組み合わせを符号化し、登上線維がプルキンエ細胞の標的に平行線維からのシナプス結合の強度を変化させるよう指示する「教育」信号を運ぶと提唱した。

新皮質理論^{[ 5 ]}は、主にデイビッド・ヒューベルとトルステン・ヴィーゼルの発見に触発されたもので、彼らは皮質の一次視覚野にいくつかのタイプの「特徴検出器」を発見した。マールは、その観察を一般化して、新皮質の細胞は柔軟な分類器である、つまり、入力パターンの統計的構造を学習し、頻繁に繰り返される組み合わせに敏感になる、と提唱した。

海馬の理論^{[ 6 ]}（マールはこれを「古皮質」と呼んだ）は、ウィリアム・スコヴィルとブレンダ・ミルナーが、海馬を破壊すると新しい出来事や最近の出来事の記憶は健忘になるが、何年も前に起こった出来事の記憶はそのまま残ることを発見したことに触発された。マールは自身の理論を「単純記憶」と呼んだ。基本的な考え方は、海馬がニューロン間の結合を強化することで、単純なタイプの記憶痕跡を迅速に形成できるというものだった。驚くべきことに、マールの論文は、ティム・ブリスとテルジェ・ロモによる、海馬における長期増強（マールが仮説を立てたものと非常によく似たシナプス可塑性の一種）の最初の明確な報告を提供する論文のわずか2年前だった。^{[ 7 ]}（マールの論文には、その発見の予備報告に言及した脚注が含まれている。^{[ 8 ]}）マールの理論の詳細は、海馬の解剖学的構造に関する彼の理解に誤りがあったため、もはや大きな価値はないが、海馬を一時的な記憶システムとする基本的な概念は、多くの現代の理論に残っている。^{[ 9 ]}マールは論文の最後に、海馬と新皮質の関係についての続編論文を約束したが、そのような論文は結局発表されなかった。

マールは視覚を情報処理システムとして扱った。彼とトマソ・ポッジョは、情報処理システムをハードウェア、メカニズム、アルゴリズム、計算という4つの異なる補完的な分析レベルで理解することを提唱した。^{[ 10 ]}その後、ハードウェアレベルは無視されるか、メカニズムレベルと混同された。認知科学では、これは現在マールの3レベル仮説として知られている。^{[ 11 ]}

• 計算レベル：システムは何をするのか（例えば、どのような問題を解決または克服するのか）、そして同様に、なぜそのようなことをするのか。
• アルゴリズムレベル（表現レベルとも呼ばれる）：システムはどのように動作するのか、具体的には、どのような表現を用い、どのようなプロセスを用いて表現を構築・操作するのか。
• 実装レベル／物理レベル：システムはどのように物理的に実現されているか（生物学的視覚の場合、どのような神経構造と神経活動が視覚システムを実装しているか）

マールは、その機能が十分に理解されている装置であるレジスターを例に挙げて、自身の三区分分析を説明している。^{[ 12 ]}

 計算レベルでは 、レジスタの機能は算術、特に加算理論の観点から説明できます。このレベルでは、計算される関数（加算）と、交換法則や結合法則といったその抽象的な性質が重要になります。 表現とアルゴリズムのレベルは、表現の形式とそれを処理するプロセスを指定します。「表現にはアラビア数字を選択し、アルゴリズムには、最下位桁から加算し、合計が9を超える場合は繰り上がりを行うという通常の規則に従うことができます。」^{[ 12 ]}最後に、実装レベルは、そのような表現とプロセスが物理的にどのように実現されるかに関係します。たとえば、数字は金属ホイール上の位置として表現することも、あるいはデジタル回路の電気的状態によって符号化されたバイナリ数として表現することもできます。特に、Marrは、効果的なシステムの設計において最も重要なレベルは計算レベルであると指摘しました。^{[ 12 ]}

マールは、視覚は（網膜上の）2次元の視覚配列から、出力としての世界の3次元記述へと進むと説明した。彼の視覚の段階には以下が含まれる：^{[ 10 ]}

• シーンの基本的な構成要素（エッジ、領域など）の特徴抽出に基づいた、シーンの概略図。アーティストが印象を捉えるために素早く描く鉛筆スケッチと概念的に類似している点に注目してください。
• 質感などが表現された、シーンの2.5Dスケッチ。アーティストがシーンの特定の部分を強調したり陰影をつけたりして奥行きを出す、描画の段階と概念的に類似している点に注目してください。
• 3Dモデルとは、シーンを連続した3次元マップとして視覚化したものです。

2.5D スケッチは立体視、オプティカルフロー、および運動視差に関連しています。2.5D スケッチは、現実には周囲のすべてを見るのではなく、環境のビューア中心の 3 次元ビューを構築することを表現しています。2.5D スケッチは、データ視覚化のいわゆるパラライン描画技法であり、一般的に「アクソノメトリック」または「アイソメトリック」描画と呼ばれ、現代の建築家やデザイナーによってよく使用されます。^{[ 13 ]}

マールの 3 段階フレームワークは、視覚処理の中心的な段階である視覚的注意をうまく捉えていません。より最近の代替フレームワークでは、視覚は代わりに次の 3 つの段階、つまり符号化、選択、復号化から構成されると提案されています。^{[ 14 ]}符号化は、視覚入力をサンプリングして表現することです (たとえば、視覚入力を網膜の神経活動として表現します)。^{[ 15 ]}選択、または注意選択は、入力情報のごく一部を選択してさらに処理することです。たとえば、視線を対象物または視覚的位置に移動して、その位置の視覚信号をより良く処理します。復号化は、選択された入力信号を推論または認識することです。たとえば、視線の中心にある対象物を誰かの顔として認識します。