計算論的立場からの大脳基底核の機能の解明

1999 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 11780589
• 研究機関: 理化学研究所
• 研究代表者: 中原 裕之 理化学研究所, 情報創成システム研究チーム, 基礎特別研究員 (10312282)
• キーワード: 大脳基底核(Basal Ganglia) / 運動系列の学習・制御 / 強化学習 / ポピュレーション・コーディング / 自己組織化学習

研究概要

本研究「計算論的立場からの大脳基底核の機能の解明」の、本年度の目標として三つの日標、1)システムレベル、2)ニューロンレベル、3)理論的基盤の確立をかかげた。1)については、いくつかの研究発表論文としてその成果を世に問うことができた。ごく簡潔にその成果を述べるならば、大脳基底核の異なるループが、異なる座標系(視覚座標系及び運動座標系)の特長を生かしながら協調して、逐次的運動系列の学習・制御に貢献するという仮説の提案である。そして、その仮説を、実験的研究の結果と、理論的研究のシミュレーション結果を比較により、実証しつつ具体的に示したことにある。なお、まだ未受理の論文があるので、これを来年度で終らせたい。2)では、大脳基底核における尾状核での実験結果に基づき、報酬信号に基づく自己組織化学習理論の開発を行ない、さらに、その理論的結果が実験的結果を良く予測することを示せた。現在論文準備中である。3)では、神経集団による外部刺激の符号化という観点から研究を進めた。その一部は、すでに発表論文となっている。ここでは、フィシャー情報量という統計的な量に基づき、神経細胞の平均発火頻度の集合から外部刺激を復元する際に、どれ位正確に復元できるかということについて理論的解析を行なった。

研究成果

• [文献書誌] Hikosaka O.,Nakahara H.,Rand M.K.,Sakai K.,Lu X.,Nakamura K.,Miyachi S.& Doya K.: "Parallel neural networks for learning sequential procedures"Trends in Neuroscience. 22. 464-471 (1999)
• [文献書誌] Doya K.,Nakahara H.,Bapi R.S.& Hikosaka O.: "Multiple representations and algorithms for sequence learning"Proceedings of The 2nd international conference on cognitive science and the 16th annual meeting of the Japanese cognitive science society joint conference. 17-19 (1999)
• [文献書誌] Wu S.,Nakahara H.: "Optimize the Distribution of Preferred Stimulus in a Population Code"Proceedings of 5th International Conference on Neural Information Processing. 326-330 (1999)
• [文献書誌] Wu S.,Nakahara H.,Murata N.& Amari S.: "Population decoding based on an unfaithful model"Advances in Neural Information Processing Systems. 13(印刷中). (2000)