A01樹状突起計算を統合する新しい回路学習パラダイムの創出

　本研究では、脳研究の最新の知見から明らかになってきた脳情報処理のメカニズム、とくに樹状突起を介するボトムアップとトップダウン信号の相互作用の仕組みを取り入れ、これまでにない人工知能のための回路アーキテクチャと、それに適した学習理論を創出します。具体的には、樹状突起が単一細胞のスパイク入力と出力間のミスマッチ検出を行うことで入力の時間的特徴を検出するという新しい学習原理（自己無撞着サプライズ最小化）を数学的、生物学的にさらに深化させ、非独立な音源からの信号分離、大規模神経活動データの解析、階層ベイズ計算のための大脳皮質回路モデルの構築などに応用します。それにより、多様な目的をもつ人工知能の開発に対して新しい学習原理と回路計算の理論を与えます。