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川人学習動態脳プロジェクト
(終了報告)

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総括責任者
(終了時)
川人光男(ATR計算論的神経科学プロジェクト/サイバーヒューマンプロジェクトリーダー)
研究実施期間 平成8年10月〜平成13年9月

 

I.研究の概要

 脳の理解は21世紀に向けて人類に残された最大の課題であるが、原理的に最も困難な問題であると考えられる。脳の神経系の機能つまり情報処理の仕組みを明らかにするためには従来からの伝統的手法、神経生理学、神経解剖学、分子神経生物学などの大半はハ−ドウェアレベルの研究に終始していて不十分である。これに加えて、表現とアルゴリズムのレベル、計算理論のレベルの研究が必須である。脳の情報処理の大きな特徴は、視覚認知や運動制御など、自己の身体や感覚器、あるいは外界などの特性を内部モデルとして獲得し、それらを行動の目的に応じて並列的に強調させることが可能であるという点にある。
 このプロジェクトでは計算理論的手法が最も成功した感覚運動変換を基礎として意識や思考などの高次脳機能を解明しようとするものである。具体的には、計算論的アプローチ、心理学・非侵襲脳活動計測、神経生理学モデリング、ロボティックスの実験の4つの研究手法を有機的に組み合わせ、学習、思考、コミュニケーションなどのヒト脳の高次機構を計算論的に解明することを目指した。目標達成のために数学的、物理的、計算機による理論、シミュレ−ション研究、心理実験、行動実験、脳活動非侵襲計測、ロボット実験などをすべて実施できるように研究者と研究設備を整備した。その結果、ヒト小脳内内部モデルの存在証明、平衡位置制御仮説と内部モデル仮説の統合、インピーダンス制御の実験的証明、大脳皮質・大脳基底核・小脳の統一学習モデル、階層多重順逆モデル対によるコミュニケーションの研究、下オリーブ核のカオスによる低発火頻度符号化等の新しい成果が得られた。また、理論を計算の観点から実証するため、ヒューマノイドロボットを開発、見まね学習、前庭動眼反射、平滑性眼球運動などの実装に成功した。さらに、階層強化学習の実証として、起き上がりロボットを開発した。
 これらの研究は、脳の仕組み解明に新たなパラダイムを与えるだけでなく、その成果が、リハビリテーションやロボット制御といった様々な応用に繋がることが期待される。

II.研究体制と参加研究者

◆ 研究体制
計算神経生理グループ(京都府相楽郡/(株)ATR内)
【大脳基底核学習モデルの提案と検証・証明】
研究員数:銅谷賢治、他4名
計算心理グループ(京都府相楽郡/(株)ATR内)
【視覚運動変換に関する計算理論やモデルの検証】
研究員数:今水寛、他4名
計算学習グループ(京都府相楽郡/(株)ATR内)
【脳神経系の学習能力の理論的明確化】
研究員数:Stefan Schaal、他4名

◆参加研究者(グループリーダー、研究員)  数字は研究期間での通算人数
企業 大学・国研等 外国人 個人参加 総計
17

III.研究成果の概要

◆特許出願件数
国内 海外
◆外部発表件数
国内 125(論文: 8、総説・書籍:29、口頭発表: 88)
海外 107(論文:22、総説・書籍: 8、口頭発表: 77)
232(論文:30、総説・書籍:37、口頭発表:165)

【発表主要論文誌】
Nature/Journal of Neuroscience/Journal of Neurophysiology/Journal of Biomechanics/Physical Review E/Biomedical Cybernetics/Neuro Report/Trends in Cognitive Science/Experimental Brain Research/Neural Networks/Nature Neuroscience/Advanced Robotics

主な研究成果

A.計算神経生理グループ
1) 学習アルゴリズムに応じた脳の専門化と組織化
光近接場システムは巨視的な系と微視的な系とが光を介して結合しているが、我々は射影演算子法を用いて微視的な系の有効相互作用という形でこれを定式化した。その結果として,微視的な系のプローブチップと試料間には湯川関数であらわされる有効相互作用が働くことがわかった。

2) 階層並列強化学習システム
柔軟かつロバストな脳の学習の原理に迫るため、並列的な予測と階層的な行動計画を実現する強化学習方式を理論的に定式化した。それらをもとに、ロボットに自ら試行錯誤により起立運動を獲得させる実験に成功し、階層並列強化学習の有効性を実証した。

B.計算心理グループ
1) 小脳に獲得される多重内部モデル
人間はさまざまな道具や操作対象物を次々に持ちかえて操作することができる。複数の新しい道具の使い方を学習しているときの脳活動を計測し、小脳の異なる場所に、異なる道具の操作特性を反映する神経機構が学習されることを明らかにした。

2) 不安定な状況下における手先剛性の適応的変化の解明
道具を用いるときなどに、対象物と不安定な相互作用が生じる。マニピュランダムを用いて不安定な環境における手先剛性を測定した結果、不安定な状況では、手先剛性を最適な大きさと方向に予測的に変化させて安定化させていることが明らかになった。

C.計算学習グループ
1) 計算神経科学のテストベッドとしてのヒューマノイドロボット研究
計算神経科学のモデルを実験的に探求するために眼球運動系を含んだ全身型ヒューマノイドを開発し、生物の内部モデル学習に関する理論を統計学習アルゴリズムへと組込んで、高次元な内部モデルを実時間で可能なことを示した。また、周期的に腕の運動を生成する制御モデルも開発しドラミングを実装した。

2) 眼球運動制御の計算モデル
霊長類の適応的な眼球運動制御に関する制御モデル構築およびロボットへの実装を行ない、これらの制御に必要な最小限の制御回路の構成や、適応のためのオンライン非線形学習の実装に関して理解を進めた。具体的には、前庭動眼反射、円滑性追跡眼球運動、衝動性眼球運動を実装した。


This page updated on November 5, 2002
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