研究課題/領域番号 |
22H00534
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研究種目 |
基盤研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
石井 信 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90294280)
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研究分担者 |
森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986)
雨森 賢一 京都大学, 高等研究院, 特定拠点准教授 (70344471)
吉田 和子 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 客員研究員 (30379599)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2023-03-31
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研究の概要 |
深層学習のモデルとして、画像分野などで近年盛んに利用されはじめている敵対生成学習の学習効率に着目し、これを人間ないし哺乳類における学習の一般的な基盤のモデルに応用しようとする研究である。脳内の複数のモジュールが敵対的に競合して学習することで、サンプル効率の良い転移学習、メタ学習が可能になるという仮説を、実際の動物行動・神経科学研究も盛り込んで検討しようとしている。
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学術的意義、期待される成果 |
「敵対的生成脳」仮説の提案がユニークであり、オリジナリティが高い。また、人やサルを用いた実験に基づくアプローチは、機械知能と生物の知能との関連づけにブレークスルーを生み出す可能性があると考えられ、成功した場合には、高いインパクト・波及効果が期待される。
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