| 研究課題/領域番号 |
17K12754
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
村田 真悟 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (80778168)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 認知ロボティクス / 計算論的精神医学 / 神経回路モデル / ニューラルネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，精神障害における多様な症状を生み出す脳・神経メカニズムをロボット構成論によりシステムレベルで統合的に理解することを目指している．具体的には，不確実性を考慮した予測誤差最小化原理が脳の神経回路における基本的な計算原理であるという仮説を提案し，その仮説を神経回路モデルで具現化し，ロボットに実装することで評価を行う．
同原理に基づく階層的な神経回路モデルを構築し，ロボット実験による正常モデル及び異常モデルの評価を行った．具体的には，感覚運動情報の不確実性を予測学習可能な階層的な神経回路モデルを構築した．構築したモデルを小型ヒューマノイドロボットに実装し，他者との協調インタラクション課題を学習させた．このようにしてロボットは正常モデルを獲得するが，正常モデルによって推定される不確実性を強制的に増幅・減少させることで異常モデルを構築した．その結果，正常モデルにおいてはロボットの外部環境に変化が生じた際，モデルによって推定された不確実性によって適切に重み付けされた予測誤差が上位回路のPBまで伝播することで，行動の切り替えが実現された．一方，異常モデルにおいては，行動切り替えが困難であることや同一行動への固執・硬直といった多様なふるまいが観測された．これは，モデルによって推定された不確実性を強制的に書き換えることで，誤差信号が通常よりも減少・増幅することで生じたと考えられる．
さらに，このような不確実性に関する推定の破綻をもたらす原因の検討を行った．具体的には，神経回路の階層間の結合重みにノイズを付与することで機能的断裂をシミュレートした結果，正常な神経回路よりも不確実性の推定値が常時高くなることが確認された．これは，神経回路の階層間の機能的断裂が学習過程において不確実性の推定異常を引き起こしたということを示す．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
平成30年度は，精神障害の病態メカニズムの理解として，（1）不確実性に関する推定の破綻がもたらす影響の検討，（2）ロボット実験による精神障害モデルの評価，（3）不確実性に関する推定の破綻をもたらす原因の検討を行う予定であった．このうち，一部は平成29年度に着手することができていたことから，当初の想定よりも多くの時間を確保することができ，当初の計画以上に進展することができた．
成果発表を国内の学術講演会・査読付き国際会議において行っており，学術雑誌論文としてもまとめ，既に計算論的精神医学分野初の専門誌Computational Psychiatryに掲載されている．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究において，（1）不確実性に関する推定の破綻がもたらす影響の検討と（2）不確実性に関する推定の破綻をもたらす原因の検討を行ってきた．その結果，（1）誤差信号が通常よりも減少・増幅することで行動切り替えが困難であることや同一行動への固執・硬直といった多様なふるまいが観測された．また，（2）神経回路の階層間の機能的断裂が学習過程において不確実性の推定異常を引き起こす，ということがわかっている．さらに，平成30年度に行ったロボット実験において，当初想定していなかった興味深いデータを得ることができた．得られたデータについては，力学系・情報理論的指標に基づいた追加の解析を行うことで，研究を推進することができると考えられる．これらの結果を統合して，知覚・行動に関する異常性，幻覚・妄想・コミュニケーション障害といった多様な病態メカニズムの原理説明を試みる．
本研究は認知神経科学・精神医学・ロボティクス，機械学習等の学際的研究であるため，学会発表やワークショップへの参加，ロボット実験のデモンストレーション，ウェブページでの研究資源の開示を通して幅広い分野の研究者と交流し議論を深める．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
平成30年度に行ったロボット実験において，新たに興味深いデータを得た．追加の解析を行うことで，本研究の目的をより精緻に達成することができると考える．このため，当初の計画を変更し，次年度に追加の解析及び成果発表を行うこととし，未使用額はその経費に充てることとする．
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