| 研究課題/領域番号 |
18K11488
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
一杉 裕志 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30356464)
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| 研究分担者 |
佐野 崇 東洋大学, 情報連携学部, 講師 (00710295)
中田 秀基 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (80357631)
高橋 直人 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (40357380)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ベイジアンネットワーク / 深層学習 / 大脳皮質 / 確率伝搬アルゴリズム / 階層型強化学習 / 認知アーキテクチャ / 確率伝搬法 / 計算論的神経科学 |
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| 研究成果の概要 |
我々は以前からヒトの大脳皮質の特徴を模倣した深層学習アルゴリズム BESOM を開発してきた。本研究では、BESOM の条件付確率表モデルを改良して表現力を向上させると同時に、効率的な推論・学習アルゴリズムの実現につながる研究を行った。
また、 BESOM のキラーアプリの候補の１つとして、再帰的なサブルーチン呼び出しを可能とする階層型強化学習アーキテクチャ RGoal を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
設計した BESOM の条件付確率表モデルおよび階層型強化学習 RGoal はヒトの大脳皮質および前頭前野の計算論的モデルの有望な候補であり、ヒトの認識・思考・言語理解などの高次機能のモデルを計算機上で大規模シミュレーションするための基盤技術となり得る。さらに将来は、ヒトの知能の理解や、ヒトに匹敵する高い汎用性を持つ人工知能の実現につながると考えている。
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