2017 Fiscal Year Annual Research Report
Learning algorithm and neural basis of reducing market anomalies
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15H03124
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| Research Institution | Tamagawa University |
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Principal Investigator |
松元 健二 玉川大学, 脳科学研究所, 教授 (50300900)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ニューロエコノミクス / 認知バイアス / 学習アルゴリズム / 脳 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで考察を進めてきた人間の確率判断の最適なベイズ推定からの乖離を表現する指数型バイアス付きベイズ更新モデルは、主な確率判断の認知バイアスをほとんど説明することができるだけではなく、最尤推定、ベイズ推定、最大事後確率推定といった推定方法の中間的な推定方法を考えることができること、そして指数型バイアス付きベイズ更新モデルの神経回路モデルは、サルの電気生理実験と確率分布の神経回路におけるコーディングに関する先行研究の実験結果を説明するばかりでなく、注意、ワーキングメモリなどの認知制御に関する先行研究と結びつけることにより、統合失調症、自閉症スペクトラム症候群、注意欠陥・多動性障害、アルツハイマー病といった精神疾患の症状を神経修飾物質の働きと組み合わせて統一的に説明できることが明らかになってきた。この内容をまとめた論文を現在投稿中である。
前年度まで計40名から取得し終えた、ベイズ推定からの乖離度測定課題およびベイズ推定からの乖離を消去するためのオークション学習課題のfMRI実験のデータ解析をおこなった。ベイズ推定からの乖離度測定課題を遂行中の脳活動を解析することにより事前確率、尤度、事後確率に相関する脳部位が同定された。これらの部位のオークション課題を遂行中の活動を調べることで、経済的意思決定に関するバイアス付きベイズ更新モデルのパラメータに相関する脳部位を同定し、更にベイズ推定からの乖離を市場での学習によって消去する際にどのようなアルゴリズムを人間が採用しているかを特定するための解析を進行中である。
またこれらの結果を踏まえつつ、社会的環境における代表的な行動変容理論である計画的行動理論を現代の意思決定理論の観点からとらえなおし、新たな行動変容理論を提案した研究をとりまとめ、論文を執筆中である。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(4 results)
