2020 Fiscal Year Annual Research Report
Studying a Brain Model based on Self-Simulation and Homeostasis
Publicly Offered Research
| Project Area | Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science |
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19H04979
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
池上 高志 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10211715)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | アンドロイド / 相互模倣 / エントロピー / GAN / 意識研究 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
VAEGANの研究では、予測課題を用いて認知地図の学習を行い、未来の光景がネットワークの潜在空間のパターンと相関していることがわかりました。ネットワークからの出力画像を入力画像とした「閉ループ」では、遠い未来を予測することで、カオス的なダイナミクスも埋め込まれていることがわかりました。これは、海馬の位置細胞におけるpreplay（行ったことのない風景の想起）とも関係つけられると考えています。
もうひとつの実験では、Fifthらのcomparator モデルに、自己モデル、模倣能力、メモリーを加え、それを搭載した実機アンドロイドの実験です。アンドロイドの自律性はスパイク・ニューロンによって与えられます。このアンドロイド(ALTER3)は、目のカメラから人のポーズを見て、それを模倣することができます。どのように模倣学習が進むか、アンドロイドは固有のポーズを獲得するか、人との相互作用はどう解析できるか、などを考察しました。特に注目されたのはALTER3が模倣に失敗すると、模倣されていた人間の側がALTER3の意図を慮って、逆にALTER3の模倣をし、相互模倣が生まれることを見出しました。これは移送エントロピーで定量化することが可能です。
この年度の最後には、ALTER2と3同志の同じ模倣プログラムを用いた相互模倣、人間がそれぞれALTERに憑依して行う相互模倣の実験、にこぎつけました。その時の運動空間のパターンを見ていると、それがALTERの自律生成運動によるものか、人の憑依の結果なのかを区別できます。これは 身体的なturing テストと言っても良いものです。これらの成果は3月末のEmbodied Inelligenceの国際会議で基調講演として発表しました。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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