| 研究課題/領域番号 |
20K20400
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| 補助金の研究課題番号 |
18H05395 (2018-2019)
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 (2020)
補助金 (2018-2019) |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
小川 剛史 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主任研究員 (10614323)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
25,870千円 (直接経費: 19,900千円、間接経費: 5,970千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
2018年度: 17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
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| キーワード | 創造性 / ひらめき / 機械学習 / 脳活動計測 / 信号処理 / fMRI / 脳機能イメージング / 状態遷移 / 脳機能 / 高次機能 / データ駆動 / 脳内ネットワーク / 脳波 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年のAI技術の発達により、創造的な問題解決を必要とされる場面が増え、個人の創造性の向上が重要になると考えられる。そこで、脳内のマクロなネットワークの切り替えに着目し、多角的な高時間・高空間分解能の脳活動計測とAI技術を組み合わせ、ひらめきのメカニズムの解明することを目指す。高次で稀有な認知機能を、機械学習による脳活動パターンの識別により、ネットワークの切り替えを検出し、ひらめき脳状態の定量化を試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究は「ひらめき」を生み出す脳内メカニズムを解明するために、脳内のマクロなネットワークの切り替えに着目し、多角的な脳情報とAI技術を組み合わせた定量化を目指した。
空間的ひらめき課題中の脳活動を計測し、教師なし学習の隠れマルコフモデルに変更し、脳状態の抽出を行った。その結果、14個のネットワークを基に10個の脳状態によって表現されることを確認した。次に、言語的ひらめき課題中の脳活動計測実験を行った結果、空間的ひらめき課題共通する脳状態の定量化することができた。本研究を通じ、「創造性の神経科学」を取り扱うシンポジウムを開催し、国内に創造性研究を広めるという成果を上げることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果として、個人の創造性を決定づける動的な脳内ネットワークの定量化を行うことで、テーラーメイドなトレーニング法の提案や人材育成の適正化に役立つと考えられる。このような科学的エビデンスに基づいた創造性の認知機能の解明は、教育分野を通した社会実装としての成果展開が考えられる。
教育分野では、創造性を高めるトレーニング法を導入したカリキュラム・教材の作成や、スマホのアプリなどゲームを通したアクティブ・ラーニング、遊びの要素を取り入れながら楽しみつつ学習するプレイフル・ラーニングでの応用が予想される。
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