ナビゲーションタスクの手続き探索仮説にもとづく脳シンボル処理のモデル化

• Project/Area Number: 13210005
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Biological Sciences
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 大森 隆司 北海道大学, 大学院・工学研究科, 教授 (50143384)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡辺 慎哉 札幌学院大学, 商学部, 助教授 (70210903) ; 山内 康一郎 北海道大学, 大学院・工学研究科, 助教授 (00262949)
• Project Period (FY): 2001
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2001)
• Budget Amount: ¥3,700,000 (Direct Cost: ¥3,700,000); Fiscal Year 2001: ¥3,700,000 (Direct Cost: ¥3,700,000)
• Keywords: 脳高次機能 / シンボル処理 / ナビゲーション / メタ学習

Research Abstract

脳の高次機能の典型は推論や言語といわれている.これらはいずれもシンボル処理と言われている.しかし脳におけるシンボル処理の実体および計算理論についてはほとんど判っていない.
我々はこの問題に対して脳における機能部品の組み合わせモデルを提唱し,本年度は計算機シミュレーションによるその実現と評価を試みた.例題としては地図世界のナビゲーションを使用した.
シミュレーションでは,感覚入力,場所の認識,場所に対応した行動の記憶,その行動の生成,さらに各場所に対応した行動の探索的学習(強化学習)という個々の機能を実現する機能部品をニューラルネットによって構築し,その組合せを探索するメタ学習機構を可変長の遺伝的アルゴリズムを用いて実現した.
評価課題では,環境の地図の記憶を保持する能力を持たない学習エージェント(基礎エージェント)と環境地図を学習する機能部品を持つ学習エージェント(進化エージェント)を用意し,両者の学習結果を比較する実験を行なった.その結果,基礎エージェントは早期に最適と思われる行動を獲得するが,進化エージェントは持っている機能部品をフルに使用して環境のを学習して予測をするようになるには10世代程度が必要であることが判った.
この結果より,予測という推論につながる機能を持つ学習動作もまた提案したモデルで獲得が可能てあることが示され,いわゆるシンボル的な行動もまた本モデルの枠内で説明できる可能性が出てきた.

Research Products

• [Publications] Kada, H., Yamakawa, H., Omori, T.: "Two Dimensional Evaluation Reinforcement Learning"6th International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks. 370-377 (2001)
• [Publications] Matsuda G., Omori T.: "Learning of Joint Visual Attention by Reinforcement Learning"International Conference on Cognitive Modeling. 157-162 (2001)
• [Publications] Ogawa A., Omori T.: "The acquisition of space search procedure depending on agent structure"International Symposium for Human Function. 210-215 (2001)
• [Publications] Omori T., Ogawa A.: "Model of symbolic looking procedure acquisition process in navigation learning task"International Workshop on Epigenetic Robotics. Vol.1. 31-38 (2001)
• [Publications] Omori T., Ogawa A.: "Two hypotheses for realization of symbolic processing in brain"Neural Information Processing-ICONIP2001 Proceedings. 1114-1119 (2001)
• [Publications] Oka N., Morikawa K., Komatsu T., Suzuki K., Hiraki K., Ueda K., Omori T, Agarwal S.: "EMBODIMENT WITHOUT A PHYSICAL BODY"DECO2001, The workshop in the 23rd Annual Meeting of the Cognitive Science Society. (2001)
• [Publications] 大森隆司, 萩原裕子: "認知神経科学 -20世紀の到達点と,21世紀に向けての見通し-"認知科学. Vol.8,No.3. 262-274 (2001)
• [Publications] Omori, T., Tohyama, S., Shimotomai, T.: "Brain architecture for Intelligence -Evaluation of event driven learning procedure hypothesis in vocabulary spurt phenomenon-"Proc. of International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications(NOLTA). 387-390 (2001)
• [Publications] Yamauchi, K., Takama, J., Takeuchi, H., Sugiura, S., Ishii, N.: "Sensory Integrating Neural Network with Selective Attention Architecture for Autonomous Robots"International Journal of Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems. Vol.5,No.3. 142-154 (2001)
• [Publications] Yamauchi, K.: "Sequential Learning and Model Selection with Sleep"ICONIP 2001 8th International Conference on Neural Information Processing. Vol.1. 205-210 (2001)
• [Publications] 山内 康一郎, 小林 寛英: "入力領域可変型競合学習による独立成分抽出"第16回 生体・生理工学シンポジウム論文集. Vol.2A1-4. 161-164 (2001)
• [Publications] 小林 寛英, 山内 康一郎, 大森 隆司: "入力領域可変型自己組織化法を用いた独立成分抽出"電子情報通信学会技術報告. NC2001-20. 69-75 (2001)
• [Publications] 小林 寛英, 山内 康一郎: "睡眠期間を導入した追加学習とモデル選択"電子情報通信学会技術報告. (2002)
• [Publications] 大平 岳将, 山内 康一郎, 大森 隆司: "メタ情報の学習による追加学習の高速化"電子情報通信学会技術報告. (2002)