シンボル系列の予測に関する脳の計算モデル構築

• 研究領域: 予測と行動の統一理論の開拓と検証
• 研究課題/領域番号: 24H02172
• 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: 株式会社アラヤ(研究開発部)
• 研究代表者: 中井 智也 株式会社アラヤ(研究開発部), 研究開発部, チーフリサーチャー (60781250)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円); 2025年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2024年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
• キーワード: 言語 / 数学 / fMRI / 予測 / ニューラルネット

研究開始時の研究の概要

ヒトは様々なシンボル系列を扱いコミュニケーションを行なっている。サプライザル理論は、文処理の困難さを文脈に対する単語の出現確率により定式化し、大規模言語モデルと組み合わせることでモデルとヒトの文処理を比較できるようになった。本研究は、大規模言語モデルとヒト脳の対応関係においてサプライザル理論と他手法を比較することを目指す。自然言語および数式刺激を利用したMRI実験を実施し、大規模言語モデルを利用して刺激からサプライザルを計算する。また抽出した特徴量から脳活動を予測する符号化モデルを構築する。各手法の予測精度を比較し、大規模言語モデルと脳活動の関連性をより良く説明する手法を検討する。