Title：脳内情報表現と人工ニューラルネットワーク

西本 伸志（にしもと しんじ）
情報通信研究機構CiNet/大阪大学

　私たちの脳は、視聴覚を代表とした複雑多様な感覚入力を元に外界の状況を推定し、合目的な行動を生成しています。深層（人工）ニューラルネットワークは、大脳皮質の一部である視覚関連領野について、その入力（例：文字・映像）、目的（例：物体・運動認識）、および機能構造（例：階層性・並列性）を模したモデルとして開発されましたが、現在では視覚を超えて聴覚や言語、またそれらの連合からパターン認識一般に至るまで多様な分野において応用が進められています。本講義では、脳、またそれと共通点を持ちながら独自の進歩を遂げている人工ニューラルネットワークについて、特にその情報表現にフォーカスした際の比較対照の背景と現状、また両者を融合利用した形での応用の可能性について紹介と議論を行います。

参考文献：
1. Kriegeskorte N, Kreiman G eds (2012) Visual population codes: toward a common multivariate framework for cell recording and functional imaging, MIT Press
2. Yamins DLK, DiCarlo JJ (2016) Using goal-driven deep learning models to understand sensory cortex. Nature Neuroscience 19:356–365.
3. Nishida S, Nishimoto S (2018) Decoding naturalistic experiences from human brain activity via distributed representations of words. Neuroimage. 180:232-242.