2016 Fiscal Year Annual Research Report
市場アノマリー軽減の学習アルゴリズムとその神経基盤
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15H03124
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| Research Institution | Tamagawa University |
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Principal Investigator |
松元 健二 玉川大学, 脳科学研究所, 教授 (50300900)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ニューロエコノミクス / 認知バイアス / 学習アルゴリズム / 脳 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に引き続き、人間の確率判断の最適なベイズ推定からの乖離を表現する方法を明らかにするため、更に10名（計40名）の被験者にベイズ推定からの乖離度測定課題、およびベイズ推定からの乖離を消去するためのオークション学習課題を用いた集団行動実験課題、およびfMRI実験に参加してもらった。今年度の実験の結果、ベイズ推定からの乖離度測定課題によって測られた人間の確率判断のバイアスは指数型バイアス付きベイズ更新モデルによってよく説明されること及び、学習する環境においては人間の確率判断のバイアスが消えるものの、学習する環境と異なった環境では確率判断のバイアスは消えないことを更に統計的に強く示すことができた。
これらの実験結果を踏まえ、人間の確率判断の最適なベイズ推定からの乖離を表現する指数型バイアス付きベイズ更新モデルについての理論的な考察を進めたところ、このモデルは主な確率判断の認知バイアスをほとんど説明することができるだけではなく、バイアス付きベイズ推定を用いることで、最尤推定、ベイズ推定、最大事後確率推定といった推定方法の中間的な推定方法を考えることができることを明らかにした。また、前年度に構築した指数型バイアス付きベイズ更新モデルの神経回路モデルは、サルの電気生理実験と確率分布の神経回路におけるコーディングに関する先行研究の実験結果を説明するばかりでなく、この神経回路モデルを用いることで統合失調症、自閉症スペクトラム症候群、注意欠陥・多動性障害、アルツハイマー病といった精神疾患の症状を神経修飾物質の働きと組み合わせて統一的に説明できることを明らかにした。この知見は、指数型バイアス付きベイズ更新モデルによって、注意、ワーキングメモリなどの認知制御に関する先行研究の実験データを説明することができることと整合的な結果であると考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
人間の確率判断の最適なベイズ推定からの乖離を表現する方法についての理論的な側面からの考察は完了し、理論面を扱った論文を投稿中である。fMRI実験についても完了し、取得し終えた神経データの解析を継続して進めつつ、論文執筆中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、人間の確率判断の最適なベイズ推定からの乖離についてのfMRI実験データの解析を完了し、論文にまとめ、投稿、公表する。
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