KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 30379599

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1. 敵対生成脳：マルチエージェント学習の計算理論、アルゴリズムとロボティクス応用

研究課題

研究種目	基盤研究(S)
審査区分	大区分J
研究機関	京都大学
研究代表者	石井信京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2022-04-27 – 2027-03-31交付
キーワード	敵対生成脳 / 意思決定 / 計算神経科学 / 強化学習 / ロボティクス / 計算論的神経科学 / 敵対的生成ネットワーク / Artificial Intelligence / Meta learning / Agile robotics / Artificial intelligence
研究開始時の研究の概要	人工知能技術の進展により、画像、音声、言語などの認識系では人間の能力を凌駕することに成功したが、未だ一般化知能の実現には遠い。運動系や意思決定系などではビッグデータを準備することは一般に困難であり、高サンプル効率の学習法の導出に期待されている。本研究では、高等生物脳の高サンプル効率の学習を理論化しよ ...
研究実績の概要	ヒト視覚弁別課題（自然画像と人工画像とを識別する課題）における識別機能を探るため、敵対深層学習に基づき特定の特徴量を段階的に制御可能な画像生成法を開発した。この成果は、(Fujimoto, et al., Neural Networks, 2022)として国際学術専門雑誌として掲載されると共に、京都 ...
現在までの達成度 (区分)	2: おおむね順調に進展している
中間評価所見 (区分)	A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる

この課題の研究成果物	国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (3件うち国際共著 2件、査読あり 3件、オープンアクセス 2件) 備考 (1件)

2. 敵対生成脳の計算理論と人工知能応用

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
審査区分	中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関	京都大学
研究代表者	石井信京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2022-04-01 – 2023-03-31中途終了
キーワード	敵対生成脳 / 計算論的神経科学 / 知能ロボティクス / 深層強化学習 / 脳型人工知能 / 計算神経科学 / 非侵襲脳活動計測 / サル神経生理 / ベイズ学習
研究開始時の研究の概要	近年の人工知能(AI)技術の進展は目覚ましいが、多自由度運動系や意思決定系などではAI学習のためのビッグデータを準備することは困難であることが多く、サンプル効率の高い学習法の開発に期待されている。本研究では、高等生物脳におけるサンプル効率の高い学習を統一的に理論化しようとする試みの一つである「敵対生 ...
研究実績の概要	高等生物脳におけるサンプル効率の高い学習を統一的に理論化しようとする試みである「敵対生成脳」を作業仮説とし、その脳内機構をヒトおよび霊長類の計算神経科学研究により明らかにし、脳の計算論にならった機械学習アルゴリズムとして導出、さらに、そのアルゴリズムをロボティクスに応用するという研究を進めた。

3. ヒト意思決定における大脳皮質・皮質下領域の脳情報動態の解明と利用

計画研究

研究種目	新学術領域研究(研究領域提案型)
審査区分	複合領域
研究機関	国立研究開発法人情報通信研究機構
研究代表者	春野雅彦国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 室長
研究期間 (年度)	2017-06-30 – 2022-03-31完了
キーワード	脳情報 / 計算理論 / 7テスラfMRI / ダイナミックス / ７テスラfMRI / 7テスラMRI / ダイナミクス
研究成果の概要	日常の社会行動の多くの場合において、向社会行動より向自己行動の方が反応時間が長くなるのは、自己と他者の利得差に対する(主に)扁桃体の情動反応を背測前帯状回皮質が抑制することに時間を要するためであることを示した。この発見は、行動選択と反応時間の両方を説明するDrift Diffusion Modelの ...
研究領域	脳情報動態を規定する多領野連関と並列処理

この課題の研究成果物	雑誌論文 (13件うち査読あり 13件、オープンアクセス 11件) 学会発表 (4件うち国際学会 1件、招待講演 4件) 備考 (3件) 産業財産権 (1件)

4. 集団意思決定の計算モデルの構築と脳機能の解明

研究課題

研究種目	若手研究(A)
研究分野	認知科学
研究機関	株式会社国際電気通信基礎技術研究所
研究代表者	吉田和子株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主任研究員
研究期間 (年度)	2013-04-01 – 2017-03-31完了
キーワード	意思決定 / 計算モデル / ニューロイメージング / 脳イメージング / 社会認知 / 強化学習モデル / 観察学習 / 社会的意思決定 / 社会行動 / 脳画像イメージング / 前頭前野
研究成果の概要	他者の行動を観察することは、周りの環境を学習し他者とコミュニケーションを取る上で重要な役割を持つ。本研究では、複数人が互いを観察することによって意思決定を行う観察学習課題を用い、他者の行動選択とその反応時間の両方を用いて自己の価値を学習する計算モデルを提案する。被験者2名が互いを観察しながら2本腕バ ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件) 学会発表 (7件うち国際学会 1件、招待講演 4件)

5. 推論ゲームにおけるヒト情報処理過程に関する計算論的研究

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	認知科学
研究機関	奈良先端科学技術大学院大学
研究代表者	吉田和子奈良先端科技大, 情報科学研究科, 研究員
研究期間 (年度)	2006 – 2007完了
キーワード	前頭前野 / fMRI / 推論 / 脳情報処理 / 計算モデル
研究概要	推論ゲームを解くためには、複雑な規則の理解、不確実要素を含む情報の統合、統合情報に基づく推論など、複数の情報処理を実行することが重要であり、ヒト固有の高度な知能が必要となる。本研究では、推論に関わる脳部位を特定するために、機械学習分野で提案されている推論課題を拡張し、不確実環境における報酬依存意思決 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件)

6. 複雑な環境における脳の意思決定モデルとロボット制御への応用

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	生体生命情報学
研究機関	京都大学 (2007-2008) 奈良先端科学技術大学院大学 (2006)
研究代表者	石井信京都大学, 大学院・情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2006 – 2008完了
キーワード	部分観測 / 前頭前野 / 意思決定 / サンプリング / 多自由ロボット / 強化学習 / 計算論的認知心理学 / 多自由度ロボット / モジュール構造 / 教科学習
研究概要	線形確率システムとして表現できないような複雑あるいは動的な環境における最適意思決定過程を模擬する機械学習モデルを、強化学習に注目して構築し、工学応用、特に多自由度ロボットに対する自律制御に適用した。高度で階層的な推論を必要とするタスクを題材とし、複雑な問題解決に関わる脳内モデルを構築し、非侵襲脳活動 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (41件うち査読あり 25件) 学会発表 (29件) 図書 (4件) 備考 (2件) 産業財産権 (2件)

7. 脳におけるモデル同定型強化学習機構とその工学的応用

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	生体生命情報学
研究機関	奈良先端科学技術大学院大学
研究代表者	石井信奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2003 – 2005完了
キーワード	強化学習 / 前頭前野 / 計算論的神経科学 / ロボット制御 / ベイズ推定 / 非侵襲脳計測 / システム同定 / モデル同定 / ロボット / ペイズ学習 / 意思決定 / 視覚追従制御 / ワーキングメモリ / 逐次モンテカルロ法 / 機能的磁気共鳴図
研究概要	◇ガウス過程のオンラインベイズ学習法の開発

この課題の研究成果物	雑誌論文 (83件) 図書 (2件) 産業財産権 (3件) 文献書誌 (11件)