条件を揃えて観察し、結果を残す。
報告時点のスナップショットです。現在の様子は「個体」「世界」から観察できます。この記録はボードの再生成時に更新されます。
実験を始める前に立てた予想です。初期状態を変えて5回試し、それぞれを四角で表示します（塗り＝予想どおり、枠のみ＝予想どおりにならず）。seedは同じ条件を再現するための番号です。
遷移表の脳とニューロン型の脳に、まったく同じランダムな散歩（5000 step）を見せ、「次に見える景色」を当てさせました。基準線は「何も変わらない」と答えるだけの予測です。
下にあるほど当たっている。表とニューロン型はどちらも下がっている（H1）。
遷移表は初めての状況では答えを持たない（0%）。ニューロン型は答えを出せるが、「何も変わらない」に届かない（H2 不支持）。
各個体が自分の判断で 1000 step 動いたときの足あとです。濃いほどよく訪れたマス、灰色は物体。数字は訪れたマスの数。
行動の選び方も脳と一緒に変わっているため、差が「脳の構造」によるのか「選び方」によるのかは、この実験では分けられません。
物体がときどき（1 step あたり5%）1マス動く世界と、動かない世界で、ニューロン型の個体を 20,000 step 育てました。線は訪れたマスの数の推移です（全144マス）。
どちらの世界でも、探索は止まっては急に広がることを繰り返しています。「固定の世界では数千 step で頭打ち」という以前の見立ては誤りでした。物体が動く効果は seed によってまちまちです。
いまの個体は「一歩先」しか比べない好奇心で動いています。自分の予測で「数歩先を想像する」好奇心と、同じことを繰り返すと「飽きる」好奇心に替えて、20,000 step の足あとを比べました。濃いほどよく居たマス、灰色は物体。数字は後半1万 step のうち最もよく居た4マスで過ごした割合（住み着き度）と、訪れたマスの数です。VPSの個体とは別の実験です。
使い方を教えずに、声（無音と、番号だけの音1〜4）と耳を与えて 10,000 step 育てました。聞こえるのは自分の声だけです。灰色の点線は「5つの音から毎回でたらめに選んだとき」の発声率 0.8 です。VPSの個体とは別の実験です。
育った個体（3,000 step）のすぐ右に物体を置き、直後の1 step の予測の外れ（＝驚き）を測って取り除く。これを 50 step おきに12回、13回目だけ左に置きました。灰色の線は刺激のないときの外れ（各刺激の直前20 step の平均）です。VPSの個体とは別の実験です。
前stepで壁・物体に阻まれた結果を入力する個体と、追加チャンネルが常に0の個体。同じ世界・同じ行動列で、共通の視覚9マスの予測を比較しました。VPSの個体とは別の実験です。
左の組は訓練の最後1000 step中の接触後、右の組は新配置の最初500 step。新配置でも記憶を保持してオンライン学習を続けています。全seedを表示し、同値は改善と数えません。