2018 Fiscal Year Annual Research Report
潜在的運動における学習適応メカニズムの解明と計算モデル構築
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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| Project/Area Number |
16H06566
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| Research Institution | NTT Communication Science Laboratories |
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Principal Investigator |
五味 裕章 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 人間情報研究部, 主幹研究員 (40396164)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹村 文 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (90357418)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | 潜在的感覚運動情報処理 / 視覚運動解析 / モジュレーション / 学習・適応メカニズム / 文脈依存性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，感覚情報によって無意識に駆動される「潜在的な感覚運動生成」の情報処理のプロセスを明らかにし，随意的・潜在的運動の統合学習モデルに結び付ける基礎知見を明らかにすることを目標としている．
視覚運動誘発性の腕応答(MFR)に関しては、本年度は「姿勢外乱に対する腕運動修正」という作業仮説を構成的手法により検証するため，日常動作中の一人称映像を撮影し，その映像から直接自己運動（6自由度運動速度）を推定する深層機械学習系の構築検討を開始した．現段階で，学習されたCNN（深層学習ネット）は，MFRやOFR(追従眼球応答)で調べられた特性と類似し，低空間周波数・高時間周波数でピークを持つような特性を，映像からの学習のみで獲得させることに成功した．
感覚情報の予測過程と誤差の帰属過程に関しては，昨年度までのオプティックフローに基づく無意識的な歩行速度の調節の検討から，奥行手がかり情報が重要であることが示されたが，その実験パラダイムを拡張し，視差情報が重要手掛かりであることを突き止めた．また，従来一般的に信じられている「知覚と眼球応答に対する視覚運動情報処理の差異」が応答開始までの時間の差に起因することを明らかにし，その結果を論文出版した．また，前庭信号の関与する身体中心の潜在的表現についての研究も論文出版した．
視覚フィードバックが体性感覚情報処理に与える影響を調べた研究では，新奇の視覚フィードバックにより長潜時の伸張反射に変化が見られたが，この変化は視覚到達運動におけるアンチ課題などのタスク負荷が増えるだけでは起こらないことが示された．従来，体性感覚反射応答のモジュレーションに関与するものとしては，タスクやゴール・動作環境の変化が示されてきたが，それらと異なる新しい要因として，反射にかかわるフィードバックの状態表現に視覚情報が関与し，モジュレーションが起こることが新たに示唆された．
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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
潜在的な短潜時運動応答を引き起こす脳の視覚運動解析の特性獲得を理解するために，我々が唱えている仮説に基づいて，実映像と身体運動の関係性をCNNを用いて構成的手法により解析する研究をこの1年でうまく立ち上げることができた．新たにポスドクも採用することができ，構成的検討は今後の計算モデル構築の強力な手段の１つになると考える．またこれまでに立ち上げた複数の実験系でも成果が出てきており，ハイインパクト論文を狙って，考察を深めている最中であり，プロジェクトは順調に進捗していると考える．霊長類による電気生理実験は，若干実験系に問題が生じたが，今後課題訓練，神経記録などを進めていく予定である．また，領域会議や企画した国際シンポジウムなどを通して，領域内での議論も活発に行われるようになり，互いの得意分野を組み合わせる形で，大きな課題解決を図ろうという気概がみられるようになり，新学術としての新分野開拓に進捗が見られた．
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| Strategy for Future Research Activity |
感覚情報によって無意識に駆動される「潜在的な感覚運動生成」の情報処理のプロセスとして，視覚情報により駆動や変化する運動学的現象のメカニズム解明を進め，構成的モデル構築を含めこれまでに興味深い結果が得られてきた．執筆中の論文の早期投稿を進めるとともに，次の４点を強化させて研究推進を図っていく．
１．脳視覚運動解析メカニズムの構成的検討：視覚運動誘発性の腕応答(MFR)と眼球運動(OFR)の刺激特異性の違いについて提案している仮説について，さらにモデルの緻密化を図る．特に，新たに得られた仮説の拡張として，並進・回転自己運動コーディングにおける視覚情報の異なる使い方についてさらに検討を進め，適切な実験パラダイムを構築し実験検証も行っていく．動物を用いた電気生理実験研究に関しては，計算モデルを主とするポスドクにも刺激作成や解析に参加してもらい，生理学者との共同問題検討・考察を行っていく．
２．他プロジェクトとの戦略的交流推進：視覚運動系の応用的側面に興味を持つ他の研究プロジェクト（CREST）とも協力し，MFRの脳情報処理メカニズムを説明する従来からの対立仮説について，新たな複数の実験により明確な検証を示すことを目指す． また，本新学術領域の機械学習チームとの連携を強め，視覚による歩行速度推定に必要な刺激までの空間距離表現の問題を引き続き検討していく．本新学術研究のロボット研究チームと，視覚運動制御の有効性，体性感覚反射の有効性に関して，ロボットによる具体的課題による実証的検証の方向性の検討を進める．
３．実験パラダイムの拡張：潜在的な情報処理における帰属問題を検討する題材として，新たに振動刺激に対する感覚情報処理に関する研究を始めており，潜在的運動の外部要因への帰属の可能性について検討をさらに進めていく．
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