Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
近年、学習が進むにつれて記号と対象の脳内距離が離れていくという記号分離仮説が提唱された。応募者は最近、数字と数量は学習初期の5歳児では類似した脳内表象を持つが、学習が進展した8歳児ではより独立した表象を持つことを報告した。本研究計画は人工ニューラルネットにより記号分離仮説を計算モデル上で再現できるかどうかを検討する。ニューラルネットから抽出した特徴量を利用して脳活動データを予測する符号化モデルを構築し、ニューラルネットとヒト脳内における記号システムとクオリア構造の学習過程における類似性を明らかにする。さらに、数量や数字に限らない記号一般に対して記号分離仮説が適用可能かどうかを検討する。