|
申請者は側頭葉でのカテゴリー化の神経機構がアトラクターネットワークの一種である連想記憶モデルに基づいているものだと仮説を提唱し、それを実証するためにニューロン活動記録とデータ解析手法の開発を行う。側頭葉のニューロン集団による階層的カテゴリー化のような情報処理は、学習によって獲得された可能性がある。学習過程を調べるために、報酬によりカテゴリー境界を決め、その境界を変えたときの新たな境界を学習中のサル側頭葉のニューロン活動を記録する。本研究では、ニューロン活動記録と神経回路モデルによる神経機構(計算論)の解明と新たなデータ解析手法の開発の3本の柱で、互いにフィードバックしながら研究を進める。本年度は、サルに次の行動課題を訓練した。サルはモニターの前に座り、レバーを握ると視覚刺激が400ms間現れる。刺激が消えた後に赤色の注視点が現れ、色が緑に変わったらサルは1秒以内にレバーを放す。正しくレバーを放すことができればサルは報酬の水をもらえる。視覚刺激は白黒パターンやヒトとサルの顔画像を用いた。視覚刺激のセットは2カテゴリーに分けられ、カテゴリー1に属する刺激が提示されたときは、正しい行動をすれば報酬がもらえる。カテゴリー2の刺激が提示されたときは、たとえ正しくレバーを放しても報酬をもらえない。例えば、カテゴリー1に属する刺激セットはヒトの顔画像で、カテゴリー2に属する刺激セットは、サルの顔画像である。その結果、報酬をもらえないカテゴリー2に属する刺激が呈示された試行のエラー数が、報酬をもらえるカテゴリー1に属する刺激が呈示された試行より多くなった。これの結果、サルはカテゴリー1とカテゴリー2に属する画像をカテゴリー分類できていることを示唆している。次年度は、訓練したサルを用いてニューロン活動を記録する予定である。
|
