研究課題
基盤研究(B)
(1)報酬に基づく強化学習の神経生理学的研究は、自律的に行動するロボットの開発、教育への応用などに強力なインパクトを与える。強化学習理論では予測される報酬と実際に得られた報酬の差(報酬予測誤差)の計算過程が実験的、理論的に最も重要な問題の一つである。報酬予測誤差をコードするとされるドパミン細胞にはアセチルコリン細胞がある脚橋被蓋核(PPTN)とセロトニン細胞がある背側縫線核(DRN)の投射がある。これらが単一神経細胞レベルでどのような報酬情報を計算しているかを調べることを目的とした。(2)高い時間解像度の神経活動の計測、行動変化との関連の解析、すでに確立されている神経回路モデルとの関連という条件を満たす動物モデルとして、眼球運動課題を行っている霊長類を用いた。PPTNは小林康、DRNは中村加枝が主に解析を行った。
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