分散表現と自律ダイナミクスに基づく人間の情報処理の計算モデル

基于分布式表示和自主动力学的人类信息处理计算模型

基本信息

批准号：
18049008
负责人：
森田昌彦
金额：
$ 1.98万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

現在のIT社会は,情報選択能力や学習・適応能力など,人間の高度かつ柔軟な知能に大きく頼っていため,これからの情報爆発時代においては深刻なデジタル・デバイドをもたらすと考えられる.これを避けためには,人間の情報処理を自然にサポートするような知的システムが必要である.このようなシステムは,人間のような柔軟な知能をもつと同時に,人間の情報処理のモデルをもっていなければならない.本研究の目的は,こうした「人間と相性の良い」知的情報処理システムの実現に向けて,人間の優れた知能の源だと考えられる分散表現と自律ダイナミクスを利用した情報処理モデルを構築することである.本年度は,その基礎となる以下の成果を得た.1.軌道アトラクタモデルによるパターンベース推論:モデルの汎化能力を詳しく調べると共に,新しい知識の追加学習能力について研究した.その結果,構築した推論システムの高い類推能力は,分散表現の利点を生かした汎化能力によって生じていること,また従来のニューラルネットに比べて新しい知識を追加するのがずっと容易であることなどが明らかになった.2.複数の力学系の相互作用を利用した情報処理:基本的な相互作用の方式などについて研究した.その結果,「動的不感化」という手法を開発し,これまで困難であった文脈依存的情報処理が可能な神経力学系の相互作用のモデルを構築することができた.3.選択的不感化原理の妥当性の検証:情報統合機能に関する海馬ニューロン活動のモデル化の研究を行った.海馬CA3ニューロンが歯状回からの信号によって選択的に不感化されるという仮説に基づいてモデルを構築した結果,環境を段階的に変化させたときのラット海馬の場所ニューロン活動がきれいに再現されることがわかった.

当前的IT社会严重依赖人类先进而灵活的智能，例如信息选择能力、学习和适应能力，预计将在即将到来的信息爆炸时代导致严重的数字鸿沟。为了实现这一目标，我们需要一个天然支持人类信息处理的智能系统。这样的系统不仅必须具有像人类一样灵活的智能，而且还要具有人类信息处理的模型。这项研究的目的是开发一种利用分布式表示和自主动力学的信息处理模型，这被认为是人类卓越智能的源泉，以实现今年与人类兼容的智能信息处理系统。，我们得到了以下基本结果： 1.使用轨迹吸引子模型进行基于模式的推理：我们详细研究了模型的泛化能力，并研究了获取新知识的能力。结果，我们发现所构建的推理系统的高类比能力是由于其利用分布式表示的泛化能力，并且与传统的神经网络相比，它更容易添加新的知识。 2.使用信息处理。多个动态系统的交互：我们研究了基本的交互方法，结果，我们开发了一种称为“动态不敏感”的方法，该方法迄今为止很难解决。我们能够构建一个可处理的神经动力学系统中的相互作用模型。 3.验证选择性脱敏原理的有效性：我们对与海马信息整合功能相关的海马神经元活动进行了建模。我发现，基于 CA3 神经元对来自齿状回的信号选择性不敏感的模型，当环境逐步改变时，我们能够清楚地再现大鼠海马体中的位置神经元活动。