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遅延条件づけから探るこころの時間~異種間比較の枠組構築

公募研究

研究領域こころの時間学 ―現在・過去・未来の起源を求めて―
研究課題/領域番号 16H01516
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 複合領域
研究機関玉川大学

研究代表者

酒井 裕  玉川大学, 脳科学研究所, 教授 (70323376)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2017年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2016年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
キーワード強化学習 / 条件づけ / 実験系心理学 / 機械学習 / 神経科学 / 遅延条件づけ
研究実績の概要

遅延時間をおいて与える報酬によって行う条件づけは、多種の動物で可能であり、内的な時間の表現や報酬の価値づけとの関係を探り、共通の土台で異種間比較するために有用な方法である。本研究課題では、経過時間を内的にどのように表現しているのかを探るための枠組を構築することを目標として、その糸口となりうる興味深い条件づけの知見に注目した。近年、光と音にそれぞれ異なる時間間隔を条件づけした後、光と音の複合刺激を与えると、その中間にあたる時間で反応が起こる現象が見つかった。経過時間は脳内の状態として表現され、それに応じて反応している、と考えると、各々の時間帯で反応が起こるはずで、観測された現象と矛盾する。本研究では、この矛盾を解消する理論的枠組を構築した。まずパブロフ型条件づけのモデルとして確立しているレスコーラ・ワグナーモデルに注目した。レスコーラ・ワグナーモデルの特徴は、複合刺激の場合に条件づけの効果がそれぞれの線形和とする仮定にある。この要素を、研究代表者が本領域の公募研究の前半に整備してきた連続時間の強化学習の枠組に融合した。その上で、異なる時間間隔を条件づけした光と音の複合刺激に対する反応を再現するためには、経過時間や内部状態、反応の仕方や価値を、どのように表現することが必要であるか、レスコーラ・ワグナーモデルの線形和の要素をどの表現に適用するべきか、理論的に導出した。その結果、感覚刺激が得られた時点で、どのぐらいの時間が経った後に反応するのかを選択しているとすれば、先行研究で見つかっている現象を再現することがわかった。この仮説を検証するための行動実験課題を設計し、現実的な試行数で仮説検証できるような課題パラメータ探索を行った。

現在までの達成度 (段落)

29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

29年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2017 実績報告書
  • 2016 実績報告書
  • 研究成果

    (11件)

すべて 2017 2016 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 2件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件) 備考 (3件)

  • [雑誌論文] Distinct Laterality in Forelimb-Movement Representations of Rat Primary and Secondary Motor Cortical Neurons with Intratelencephalic and Pyramidal Tract Projections2017

    • 著者名/発表者名
      Soma Shogo、Saiki Akiko、Yoshida Junichi、Rios Alain、Kawabata Masanori、Sakai Yutaka、Isomura Yoshikazu
    • 雑誌名

      The Journal of Neuroscience

      巻: 37 号: 45 ページ: 10904-10916

    • DOI

      10.1523/jneurosci.1188-17.2017

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] In Vivo Spiking Dynamics of Intra- and Extratelencephalic Projection Neurons in Rat Motor Cortex.2017

    • 著者名/発表者名
      Saiki A, Sakai Y, Fukabori R, Soma S, Yoshida J, Kawabata M, Yawo H, Kobayashi K, Kimura M, Isomura Y.
    • 雑誌名

      Cereb Cortex.

      巻: 印刷中 号: 3 ページ: 1-15

    • DOI

      10.1093/cercor/bhx012

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] A balanced motor primitive framework can simultaneously explain motor learning in unimanual and bimanual movements2017

    • 著者名/発表者名
      Takiyama K, Sakai Y
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 86 ページ: 80-89

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2016.10.013

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Large-scale analysis reveals populational contributions of cortical spike rate and synchrony to behavioural functions2017

    • 著者名/発表者名
      Kimura R, Saiki A, Fujiwara-Tsukamoto Y, Sakai Y, Isomura Y
    • 雑誌名

      Journal of Physiology

      巻: 595 号: 1 ページ: 385-413

    • DOI

      10.1113/jp272794

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [学会発表] Computational model of Obsessive-Compulsive Disorder (OCD)2017

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Sakai, Yuki Sakai & Saori C Tanaka
    • 学会等名
      The 40th Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [学会発表] Defect of prospective and retrospective time scales in reinforcement learning behind Obsessive Compulsive Disorder2017

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Sakai
    • 学会等名
      The 2nd International Symposium on the Science of Mental Time
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 過去・現在・未来をつなぐ学習のメカニズム2017

    • 著者名/発表者名
      酒井 裕
    • 学会等名
      次世代脳2017年度 冬のシンポジウム
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] A model-based reinforcement learning model using Rescorla-Wagner principle reproduces Pavlovian-to-Instrumental Transfer2016

    • 著者名/発表者名
      Okitsu K, Sakai Y
    • 学会等名
      The 47th Annual Meeting of the Society for Neuroscience
    • 発表場所
      San Diego, CA, USA
    • 年月日
      2016-11-12
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会
  • [備考] 酒井裕研究室

    • URL

      http://www.tamagawa.jp/graduate/brain/staff/labs/sakai.html

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [備考] Laboratory for Neural Computation (Sakai Lab.)

    • URL

      http://tamagawa.brainsci.net/sakai/

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
  • [備考] Laboratory for Neural Computation

    • URL

      http://spike.lab.tamagawa.ac.jp/

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書

URL: 

公開日: 2016-04-26   更新日: 2018-12-17  

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