敵対生成脳：マルチエージェント学習の計算理論、アルゴリズムとロボティクス応用

2022 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 22H04998
• 研究種目: 基盤研究(S)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 大区分J
• 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)
• 研究分担者: 森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986) ; Seymour Ben 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, 研究員 (10644057) ; 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) ; Parmas Paavo 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (50936309) ; 雨森 賢一 京都大学, 高等研究院, 特定拠点准教授 (70344471)
• 研究期間 (年度): 2022-04-27 – 2027-03-31

研究の概要

本研究は、敵対生成脳という仮説に着目して、それを機械学習アルゴリズムに適用した方法論を確立するとともに、一方では人や霊長類の脳内計算機構の解明に結び付け、他方では確立されたアルゴリズムをロボット動作の学習に応用するという、基礎から応用までを論じる研究である。霊長類など高等生物の学習法を規範とした新たな機械学習の基礎理論について構築することを目指す。

学術的意義、期待される成果

脳の計算原理の解明に敵対的生成を用いるというアイデアは興味深い。また、同時にそれを機械学習のアルゴリズムとして実装し、効率的な学習を実現しようとするアルゴリズム的側面からも研究し、さらにはロボット応用において有効性を示すという幅広い領域にわたる研究である。これを数理モデルや動物実験、脳科学、ロボットそれぞれの研究者を結集して遂行しようとするところにも意義がある。特に、脳内機構の新たな知見が得られる可能性があること、また現在の機械学習における大量のデータを必要とする非効率性に対して新たな解を与える可能性があることから、これらの研究成果が期待される。