構造学習の脳計算モデル:脳イメージング実験と大規模WEB調査による検証

A03構造学習の脳計算モデル:脳イメージング実験と大規模WEB調査による検証

 「環境の構造」を学習する能力は我々ヒトに備わった知能の重要な要素の一つです。環境の構造を正しく把握することで、環境に合わせた柔軟な意思決定が可能になるからです。本研究では、人工知能分野で培われた計算論的アプローチを脳イメージング実験と組み合わせることで、「経験から直接学習することが難しい“環境の隠れ構造”をヒトがどのように学習しているのか?」を脳計算という観点から調べます。学習過程を記述・再現し得る計算論モデルを構築することでその背後にある計算理論やアルゴリズムを特定し、モデルと脳活動の対応を検証することでそれを支える脳機能を解明します。また、1000人規模の被験者を対象にした大規模WEB実験を実施し、計算論モデルの妥当性・頑健性を検証するとともに、「学習様式の個人差から各種精神疾患傾向を予測する手法」の開発を目指します。

研究者リスト

  • 鈴木 真介

    Project Leader

    鈴木 真介

    東北大学

    助教

    WEBSITE

ページトップへ