| 研究概要 |
最近,生物システムなどではその内部に発生するゆらぎ現象を積極的に利用している事実が次第に明かになりつつある。生物行動のレベルにおいて例えば,ゾウリムシは内部に発生する電位のゆらぎを用いて泳ぎの方向をコントロ-ルし,温度勾配のある環境で最適の温度の場所に集まることができる。本研究は,このような内部の自発的ゆらぎを機能的に用いて,外部環境の変動に柔軟に対応できるような生物的確率システムのひとつのモデルとして,“Intelligent Particle"の概念を確立することを目指した。適応機構の概念を下図に示す。ゆらぎ源はさまざまな行動パタ-ンを確率的な規則に従って発生し,行動の結果にもとづく学習を通して外界に適合した行動パタ-ンをより高い頻度で発生するよう再組織化される。本研究ではまず,確率的神経回路モデルの一種であるボルツマン機械の興奮パタ-ンのゆらぎを用いて未知の仮説パタ-ンの帰納推論を行う機構のモドルを提案し,コンピュ-タシミュレ-ションによってその動作を確認するとともに,“Intelligent Particle"の適応的挙動は,行動様式を仮説とし適応度をデ-タと考えれば,デ-タから返説を帰納する確率的帰納推論の過程と等価であるとの考えに到達した。つぎに,この考え方にもとづいてゾウリムシの数理モデルを発展させ,“Intelligent Particle"の2つのプロトタイプを構築した。ひとつはボルツマン機械をゆらぎ源とし,上の考え方に沿って動作するものであり,もうひとつはより現実的に「記憶装置」を省略したものである。いずれのモデルも,与えられた温度場のなかで適切な適応行動をとることがコンピュ-タシミュレ-ションにより確かめられ,国際会議MTNS91およびICNF91においてそれぞれ発表された。さらに,第一のモデルに関しては,ある条件のもとで適応行動がうまくいく理論的保証が得られた。
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