| 研究課題/領域番号 |
23K22371
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01100 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分10040:実験心理学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
結城 笙子 東京大学, 大学院総合文化研究科, 助教 (60828309)
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| 研究分担者 |
後藤 和宏 相模女子大学, 人間社会学部, 教授 (20546725)
中谷 裕教 東海大学, 情報通信学部, 准教授 (30333868)
外谷 弦太 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任助教 (70847772)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | メタ認知 / 校正論的手法 / 比較認知 / ラット / マウス / ヒト / 脳活動計測 / 構成論的手法 / 多細胞記録 / 脳波 / 確信度 / fMRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、動物のメタ認知研究の知見を反映させたシミュレーションによる仮説探索と、その仮説に基づいた行動・神経記録実験による仮説の実証と神経機序の解明により、メタ認知の進化過程に関する妥当な仮説の提案を目指す。
具体的には、まず記憶状態などの内部状態に基づいて行動を学習可能なメタ認知エージェントを用いた学習・進化シミュレーションを行い、メタ認知を持つことが何らかの形で学習や進化に寄与する条件を探索する。これらの知見と、ヒトや動物の行動・神経記録実験から得られたデータを統合することにより、メタ認知の進化シナリオに関する生態学的妥当性の高い仮説を導き、その適応的意義を解明する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、メタ認知を確信度など自己の内的状態に基づく行動制御と捉え、動物実験とシミュレーションを融合して、その進化を可能にした機能と神経基盤を明らかにすることを目的とした。研究期間中、強化学習に基づく計算論的モデルによりメタ認知の機能的意義を定式化し、エージェントシミュレーションを通じてその機能と進化条件に関する仮説を得た。さらに、ラット・マウス・ヒトを対象とした実験により、メタ認知的な行動の制御変数と、それを支える神経的基盤に関する複数の新たな知見を得た。今後は、得られた成果を速やかに学術論文として公表し、次の研究展開へとつなげる予定である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、メタ認知の機能的側面を記述する汎用的な計算モデルの不在は、国際的にも重要な課題として指摘されている（Jozefowiez, 2022, Learning & Behavior）。本研究は、動物心理学とエージェントシミュレーションという異なるアプローチを統合することで、メタ認知の機能的側面を記述可能な計算モデルを提案し、そのメカニズムや神経実装に関する知見を得た点に意義がある。とくに、本研究の成果は、実験的に直接検証することが困難であったメタ認知の進化的獲得過程に関して、間接的な実証を通じた新たな理論的枠組みを提供するという点で、学術的に重要な貢献をなす。
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