Creating neuromorphic artificial intelligence using reverse engineering of generative models
| Project Area | Extension and validation of unified theories of prediction and action |
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| Project/Area Number |
23H04973
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
磯村 拓哉 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, ユニットリーダー (50802972)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥108,810,000 (Direct Cost: ¥83,700,000、Indirect Cost: ¥25,110,000)
Fiscal Year 2024: ¥24,440,000 (Direct Cost: ¥18,800,000、Indirect Cost: ¥5,640,000)
Fiscal Year 2023: ¥21,710,000 (Direct Cost: ¥16,700,000、Indirect Cost: ¥5,010,000)
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| Keywords | 自由エネルギー原理 / 能動的推論 / 生成モデル / リバースエンジニアリング / 脳型人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、我々が近年開発したリバースエンジニアリング手法に基づき、様々な生物種の神経活動データを統一的に説明・予測可能な普遍的な生成モデル「基盤脳モデル」を創出する。この基盤脳モデルは自由エネルギー原理に従う脳型人工知能であり、原理的には、様々なタスク下の神経活動や行動を予測できると期待される。予測が可能であるかをテストすることで自由エネルギー原理や能動的推論の妥当性の検証を行い、予測と行動の統一理論の構築を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、神経回路の自己組織化原理の解明のため、我々が近年提唱した「リバースエンジニアリング」手法に基づき、様々な生物種の神経活動データを統一的に説明・予測可能な普遍的な生成モデル「基盤脳モデル」を創出する。この基盤脳モデルは自由エネルギー原理に従う脳型人工知能であり、原理的には、様々なタスク下の神経活動や行動を予測できると期待される。予測が可能であるかをテストすることで自由エネルギー原理や能動的推論、ベイズ力学の妥当性の検証を行い、予測と行動の統一理論の構築を目指す。
初年度である本年度は、主たる業務として研究実施体制の構築および基盤技術の整備を行なった。「統一理論」領域の目標達成には、実験班が取得する神経細胞の活動データから神経回路がどのように外界を知覚しているかを表す生成モデルを推定する必要がある。我々が示した標準的な神経回路の活動・可塑性と部分観測マルコフ決定過程（POMDP）の下での変分ベイズ推論の等価性に基づき、神経活動データから神経生理学的に妥当なコスト関数を計算し、それと等価な自由エネルギーを与える生成モデルをリバースエンジニアリングするプログラムを実装した。
また得られた生成モデルと自由エネルギーから理論的に予想されるシナプス可塑性の式を導出し、神経回路の自己組織化（学習）の予測を行うプログラムを実装した。本手法をラット大脳皮質由来培養神経回路の活動データに適用し、培養神経回路の自己組織化を定量的に予測できることを示すことで、自由エネルギー原理の実験的検証を行い、論文で報告した（Isomura et al., Nature Communications, 2023）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度の目標である、基盤技術となる解析プログラムの整備が順調に進んだ。神経回路の活動を生成モデルに基づく外界のベイズ推論として解釈できることを実証する研究について足掛かりとなる重要な成果を得た。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記の検証方法を用いて自由エネルギー原理が多様な動物の知覚・行動・学習を説明可能かを検証するため、ゼブラフィッシュやマウスの学習過程における神経活動の解析を進める。また、自由エネルギー原理を発展させた理論である「ベイズ力学」を、一般的な力学系やチューリングマシンに適用し、それらの自己組織化を説明・予測するための理論的枠組みの構築を進める。
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Report
(1 results)
Research Products
(13 results)
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[Journal Article] Federated inference and belief sharing2024
Author(s)
Friston Karl J.、Parr Thomas、Heins Conor、Constant Axel、Friedman Daniel、Isomura Takuya、Fields Chris、Verbelen Tim、Ramstead Maxwell、Clippinger John、Frith Christopher D.
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Journal Title
Neuroscience & Biobehavioral Reviews
Volume: 156
Pages: 105500-105500
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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