| 研究領域 | 身体－脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H04780
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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 | 東北医科薬科大学 |
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研究代表者 |
坂本 一寛 東北医科薬科大学, 医学部, 准教授 (80261569)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 無限定環境 / 強化学習 / 動的状態空間 / 補足運動野 / 高次脳機能 / 順序動作 / 積極的働きかけ / 学習モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、環境への積極的働きかけ原理の解明を目的とする。具体的には、1)高次運動野/前頭前野関連課題を学習するモデルを構築し、順序行動発現の原理を解明する。2)課題難易度とモデルメタパラメータをどう制御すると意欲と課題成績の関係則を再現できるかを検討し、意欲の理論を構築する。これらにより、家電製品を適切な順序で操作できない、意欲がない等の高次脳機能障害の神経基盤の解明に貢献する。
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| 研究実績の概要 |
何が生じうるか確率空間すら規定できない環境を無限定環境と呼ぶ．無限定環境に適応するには，世界に積極的に働きかけ（プロアクティヴ・アウトリーチ），適応の枠組みそのものを自ら生成する必要がある．本研究では坂本のこれまでのモデルを発展させ，大脳皮質補足運動野の機能解明に用いられた順序動作課題を学習可能なモデルを構築した．課題ではまず，視覚誘導性課題を行った．ここでは， push, pull, turnのいずれかの動作を指示する信号に従い，ゴー信号を合図に動作を実行する．ある試行ブロックでは同じ指示信号が同一順序で提示され，エージェントが７試行連続で正解すると，記憶誘導性課題へと移行する．７試行連続で正解すると再び視覚誘導性課題に戻り，異なる順序動作が指示される．モデルでは，課題の異なる提示画面に対して異なるコンテキスト依存学習セットが生成される．各学習セットは知覚情報モジュールと行動結果履歴モジュールから構成される．知覚情報モジュールでは，現在のコンテキスト以前のコンテキスト（課題提示画面）の情報が保持される．もう一つのモジュールでは，行動と結果の履歴を状態生成の手がかりとした．状態空間/Qテーブルの拡張は，決定一意性および経験飽和度の２つの基準に基づき行われた．モデルは，速やかに課題を学習し，高い正答率，および順調は順序動作スイッチを示した．一方、生理学実験からは特定動作順序に選択的に活動する神経細胞活動，例えば， Pull-Turn-Push行動を行う試行の冒頭のみに活動する細胞などが観察されている。このような細胞の活動は，「Turnを実行し，引き続きPushを実行して報酬を得た」場合の動作PullのQ値としてモデルで説明できる．本モデルは，状態を自ら生成することで無限定環境に適応可能であるだけでなく，高次運動野の計算論的理解の道を開いた．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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