原生知能のための最適性理論の構築と応用

• 研究領域: ジオラマ環境で覚醒する原生知能を定式化する細胞行動力学
• 研究課題/領域番号: 24H01465
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅳ)
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 小林 徹也 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90513359)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 採択後辞退 (2025年度)
• 配分額: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: 強化学習 / 自律分散 / 平均場制御 / エントロピー正則化 / 迷路探索

研究開始時の研究の概要

生体システムは環境に巧みに適応する能力と知性を持つ。脳優位な高等生物が一元的な情報処理を持つのに対し、単細胞生物や細胞集団の適応性や知性は分散的な側面を強く、どういう意味で巧みで最適なのかという基本原理は未だ明らかでない。
本研究は平均場制御や平均場ゲームをベースに、一元的な知性の座を仮定する既存の学習理論・制御理論を拡張し、分散的情報処理や制御を扱いうる新たな生体情報処理理論の構築を目指す。この理論から最適な分散情報処理や探索を実現する細胞行動力学モデルを導くことで、原生知能の最適性を探求する。分散情報処理における最適性と細胞行動力学モデルをつなぐ本理論は原生知能の基礎理論として貢献する。