2021 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Frontiers in brain and life sciences on active information gain in an uncertain environment |
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| Project/Area Number |
21H05170
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
本田 直樹 広島大学, 統合生命科学研究科(理), 教授 (30515581)
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| Keywords | 自由エネルギー原理 / 数理モデル / 機械学習 / 報酬 / 好奇心 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
変化する複雑な環境において、脳は限られた時間・計算資源のもと認識・意思決定を行っている。そのため、完全な最適性・合理性を達成することが困難となり(限定合理性)、心の迷いや葛藤が生じる。本年度は、心の葛藤を伴う認識・意思決定を表現する新しい自由エネルギー原理の理論を構築する。具体的には、報酬確率が変動するバンディット課題における意思決定を自由エネルギー原理をもとに数理モデル化を行った。このモデルではエージェントはベイズ推定を行うことで、報酬確率の認識やそれに対する自信をアップデートする。また、エージェントには報酬を獲得したい意欲のみならず、報酬確率を正しく認識したい意欲もあり、後者を好奇心と呼ぶ。そして、好奇心の度合いは固定でなく、時間的に変動しうるものとしてモデル化した。このモデルをシミュレーションしたところ、好奇心が過度に高いと報酬を無視して、報酬確率を正しく認識することばかりに固執して、結果的に獲得する報酬量が低くなることが分かった。一方で、好奇心が負の値を持つと、よく認識している選択肢に固執して、自分にとってあいまいな選択肢を忌避することが分かった。この数理モデルを基本にして、実際の動物の行動データ駆動的に認識やそれの自信、好奇心の度合いの変動を推定するための状態空間モデルの開発を行った。また、来年度からバルーンアナログリスク課題における意思決定のモデリングを行う予定であるため、そのサーベイを行った。
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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
当初予定していた通り、自由エネルギー原理をもとにして意思決定の数理モデリングに成功しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
動物行動を観測する第三者の視点から、動物の認識や自信、好奇心を行動データ駆動的に解読する機械学習の開発を行う。
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