2012 Fiscal Year Annual Research Report
ブレインデコーディングに基づくヒト意思決定過程の神経基盤の解明
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24300114
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石井 信 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90294280)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 意思決定 / ブレインデコーディング / ブレインマシンインターフェース / 非侵襲脳活動計測 / 強化学習 |
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| Research Abstract |
観測が不十分あるいは対象が時間的に変化し得るような複雑な環境においては、通常、観測から行動への単純な写像
(方策)は最適とはならず、ヒトの意思決定もそうした単純な方策と異なることが分かっている。本研究では、ブレインデコーディングとそれを用いた行動予測の手法を用いて、複雑な環境における意思決定過程のモデル同定とその定量的評価を行い、高次意思決定過程の脳内情報処理システムの全容を探ることを目的とし、ヒト認知課題を用いたブレインデコードの研究と、強化学習などを候補とした意思決定学習アルゴリズムの開発とを並行して実施している。
○推論の脳内表象
部分観測迷路課題を改変したヒト認知タスクを設定しfMRI計測実験を行った。迷路上での次状態推論に対するブレインデコーダを作成し検証を行った結果、被験者の前頭前野MRI信号から有意に次状態のデコードができることが分かった。この成果は、推論における前頭前野の関わりを示すものであり、現在論文執筆中である。また、部分観測迷路課題を遂行する確率モデルを隠れマルコフモデルに基づき構築し、パラメータを行動データから決定した。現在、このモデルの評価とモデルを用いた脳活動の検討を進めている。さらに、実環境での意思決定に関わるブレインデコードを目指して、脳波計測と近赤外分光計測を組み合わせることで被験者の視覚注意をデコードする手法を開発し、9人の被験者に対し有意に高いデコード性能を得た。この成果は現在論文投稿中である。
○方策学習のアルゴリズム
複雑な環境、特に、非ホロノミック拘束を持つ最適制御問題に対しても動作する強化学習アルゴリズムを開発した(Nakano, Maeda, Ishii, 2012)。このアルゴリズムは、経路積分強化学習法を拡張したものである。典型的な非ホロノミック制御問題である、ネコの空中姿勢制御問題に適用した結果、本手法が従来の方策勾配法よりも有効であることを示した。また、マルチエージェントゲームである繰り返し囚人のジレンマ問題に対し、内部状態を有する方策を方策勾配法により学習することで、最適解を安定して得られることが分かった。これらの方策学習のアルゴリズムと、ヒトの意思決定過程との類似性について継続的に検討を進めている。
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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
推論の脳内表象の研究は、予定通りの成果が挙がり現在論文執筆中である。それに加え、実環境でのブレインデコード法の研究に展開ができた。方策学習のアルゴリズムの研究は、当初予定していた方策勾配法の拡張とは異なる、経路積分に基づく強化学習法の開発へと展開した。予定していたマルチエージェントゲームの学習アルゴリズムの研究は順当に進めている。このように、新しい展開がいくつかあったことから、「おおむね順調に進展している」と判定した。
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| Strategy for Future Research Activity |
ブレインデコーダのオンライン化を進め、モデルへのプラグインによる評価を行う。また、バーチャルナビゲーションシステムの試作を進める。コラム構造に基づくバーチャル空間などを参考にバーチャルナビゲーション空間の設計を行い、fMRI実験のみならずEEG実験にも使用できるものとして実装する。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
H24年度の実験は行動実験の負荷が大きく、当初予定していたイメージング実験ができなかった(ただし論文執筆に必要なデータは取れたので研究に遅れは生じていない)ため、当初予定のイメージング実験はH25年度に継続実施する。そのためのMRI装置賃借料をH25年度に移算した。またH25年度には、バーチャルナビゲーションシステムの構築を進める予定である。
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[Journal Article] Low-dimensional feature representation for instrument identification2012
Author(s)
Ihara, M., Maeda, S., Ikeda, K., Ishii, S.,
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Journal Title
SICE Journal of Control, Measurement, and System Integation
Volume: 5
Pages: 249-258
Peer Reviewed
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