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神経回路構造に基づく協力行動の数理モデリング

研究課題

研究課題/領域番号 20019012
研究種目

特定領域研究

配分区分補助金
審査区分 生物系
研究機関東京大学

研究代表者

増田 直紀  東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 准教授 (40415295)

研究期間 (年度) 2008
研究課題ステータス 完了 (2008年度)
配分額 *注記
1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
2008年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
キーワード脳 / 強化学習 / ゲーム理論 / 囚人のジレンマ / 協力行動
研究概要

本研究の目標は、高等動物、特に人間の協力的な行動の、脳の神経回路構造に基づく数理モデルを作ることである。人は経験に基づいて行動様式を学習しているという仮説を採用する。さらに、強化学習モデルの一種であるtemporal-difference learning(TD学習)を数理モデルの土台として用いる。TD学習の脳内での存在は、実験的に支持されている。協力行動を調べるためには繰り返し囚人のジレンマを用いた。
TD学習を行う個体どうしの相互作用を理論的に研究することは、一般的に難しい。各個体は、定常ではない環境のもとで学習をすることになるからである。TD学習や類似の強化学習ルールは、定常ではない環境でしばしば効率的に振る舞わないのである。そこで、相手個体は確率的な機械である、という状況設定で、TD学習の振舞いを明らかにすることが有用であると思われる。
TD学習を行う個体が比較的簡単な確率的戦略に対してどのように振る舞うのか、を解析的計算と数値計算によって調べた。内部状態が2状態だけである学習個体ですら、(1)しっぺ返し(tit-for-tat)を行う相手には協力する、(2)無条件に協力する相手は裏切る、(3)無条件に裏切る相手は裏切る、という、3種の主要な戦略のそれぞれに対して最適な振舞いを学習できることがわかった。2状態TDプレーヤーは、tit-fortwo-tatsというしっぺ返しプレーヤーの一種にもやはり最適に振る舞うが、win-stay-lose-shiftという戦略に対しては最適に振る舞わない。また、2状態TDプレーヤーどうしの対戦からは、相互協力が導かれなかった。
4状態を持つTDプレーヤーは、win-stay-lose-shiftや他のいくつかの戦略に対しても最適な振る舞いを学習することがわかった。また、学習速度が十分に遅いという制限のもとでは、4状態TDプレーヤーどうしは相互協力を達成できることがわかった。
研究成果は、国際論文誌に投稿され、現在審理中である。

報告書

(1件)
  • 2008 実績報告書
  • 研究成果

    (7件)

すべて 2008 その他

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (3件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] Statistical properties of a generalized threshold network model2008

    • 著者名/発表者名
      Yusuke Ide, Norio Konno, Naoki Masuda
    • 雑誌名

      Methodology & Computing in Applied Probability (in press)(掲載確定)(印刷中)

    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Controlling nosocomial infection based on structure of hospital social networks2008

    • 著者名/発表者名
      Taro Ueno, Naoki Masuda
    • 雑誌名

      Journal of Theoretical Biology 254

      ページ: 655-666

    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Oscillatory dynamics in evolutionary games are suppressed by heterogeneous adaptation rates of players2008

    • 著者名/発表者名
      Naoki Masuda
    • 雑誌名

      Journal of Theoretical Biology 251

      ページ: 181-189

    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Dual coding by spiking neural networks2008

    • 著者名/発表者名
      Naoki Masuda
    • 学会等名
      Neural Information Processing (NIPS2008) workshop
    • 発表場所
      Whistler(カナダ)
    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
  • [学会発表] Signal discrimination performed by population of spiking neurons enhanced by background gamma oscillations2008

    • 著者名/発表者名
      Naoki Masuda and Brent Doiron
    • 学会等名
      Computational Neuroscience Meeting (CNS2008)
    • 発表場所
      Portland(アメリカ)
    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
  • [学会発表] Emergence of feedforward networks and entrainment in oscillator networks via abiological synaptic plasticity rule2008

    • 著者名/発表者名
      Naoki Masuda and Hiroshi Kori
    • 学会等名
      SigmaPhi-International Conference in Statistical Physics
    • 発表場所
      Chania(ギリシャ)
    • 関連する報告書
      2008 実績報告書
  • [備考]

    • URL

      http://www.stat.t.u-tokyo.ac.jp/~masuda/publications.html

    • 関連する報告書
      2008 実績報告書

URL: 

公開日: 2008-04-01   更新日: 2018-03-28  

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