| 研究領域 | 人工知能と脳科学の対照と融合 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H04979
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
池上 高志 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10211715)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
23,400千円 (直接経費: 18,000千円、間接経費: 5,400千円)
2020年度: 11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
2019年度: 11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
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| キーワード | アンドロイド / 相互模倣 / エントロピー / GAN / 意識研究 / ニューラルネットワーク / 記憶 / 模倣 / 自己シミュレーション / ニューラルネット / 予測モデル / エンパワーメント / ホメオスタシス / 脳のモデル / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自己シミュレーションを実装したロボット実験を行いながら、ホメオスタティックな自己維持と運動生成の研究を行う。具体的には、ロボットに実装したカメラを使って人間のポーズを学習し、そのポーズの模倣を生成するシステムを構築する。模倣に関してはミラーニューロン以来色々と脳科学で研究が進んでいる。ここでは脳の持つ、自己シミュレーション機能を新しく構築し、模倣を通してみた脳のホメオスタティックな新しいモデルを構築する。
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| 研究実績の概要 |
VAEGANの研究では、予測課題を用いて認知地図の学習を行い、未来の光景がネットワークの潜在空間のパターンと相関していることがわかりました。ネットワークからの出力画像を入力画像とした「閉ループ」では、遠い未来を予測することで、カオス的なダイナミクスも埋め込まれていることがわかりました。これは、海馬の位置細胞におけるpreplay（行ったことのない風景の想起）とも関係つけられると考えています。
もうひとつの実験では、Fifthらのcomparator モデルに、自己モデル、模倣能力、メモリーを加え、それを搭載した実機アンドロイドの実験です。アンドロイドの自律性はスパイク・ニューロンによって与えられます。このアンドロイド(ALTER3)は、目のカメラから人のポーズを見て、それを模倣することができます。どのように模倣学習が進むか、アンドロイドは固有のポーズを獲得するか、人との相互作用はどう解析できるか、などを考察しました。特に注目されたのはALTER3が模倣に失敗すると、模倣されていた人間の側がALTER3の意図を慮って、逆にALTER3の模倣をし、相互模倣が生まれることを見出しました。これは移送エントロピーで定量化することが可能です。
この年度の最後には、ALTER2と3同志の同じ模倣プログラムを用いた相互模倣、人間がそれぞれALTERに憑依して行う相互模倣の実験、にこぎつけました。その時の運動空間のパターンを見ていると、それがALTERの自律生成運動によるものか、人の憑依の結果なのかを区別できます。これは 身体的なturing テストと言っても良いものです。これらの成果は3月末のEmbodied Inelligenceの国際会議で基調講演として発表しました。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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