2019 Fiscal Year Research-status Report
Time dynamics on information propagation in human brain performing hierarchical structure learning
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19K16894
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
東 広志 京都大学, 情報学研究科, 助教 (70734474)
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2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 強化学習 / ベイズ推定 / 計算論的神経科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒトが階層構造学習を行うときの行動と脳活動を観測するために，報酬課題の設計を行なった．一般的な報酬課題は外部環境から情報が示されて，それに対して最適な行動を選択すると報酬が得られるものである．それに対して本研究では階層的な外部環境から情報を呈示するため，情報源が複数存在する多次元問題を扱った．
具体的には，観測者は合図として，画像とその画像の位置を観測する．画像の種類と位置は複数の中からランダムに選択され表示される．その中のいくつかが報酬と紐づけられている．報酬と紐づけられた画像が，報酬と紐づけられた位置にある場合にのみ，観測者は行動としてヒットを選ぶと報酬が得られる．それ以外の場合はパスを選ばないと得られる報酬が減る．この問題は，「報酬に紐づいている画像の種類がわからなければ，報酬に紐づく位置が分からない」，またはその逆の状況の中で最適な行動を学習する必要がある．つまり，2つの次元間で依存する階層構造が存在する．しかし，この階層構造には任意性があり，どちらの次元が階層の上にあるかは定まっていない．
これを調べるために，15名のヒト参加者においてこの課題を行った．行動実験の結果は，どちらの次元が階層の上にあるかどうかは，学習の進行度によって変化することが示された．学習の進行度とは，ある次元における推定がどれだけ確からしいかを意味し，情報源をどれだけ信頼しているか，ともいうことができる．この結果は，「信頼している情報源からの情報を先に処理する」という学習原理を示唆するものである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画通り，実験の立案，行動実験まで完了しているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
提案する学習モデルの妥当性が行動実験によって示されたため，脳活動解析によって神経科学的な根拠を発見することを目指す．脳活動の観測方法は時間分解能の高い脳波を用いる．これにより，学習における時間ダイナミクスを数十ミリ秒単位で観測する．
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| Causes of Carryover |
脳波計測関連の消耗品（電極など）を，次年度交付分とまとめて購入する必要があったため．
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