結合問題に関する選択的不感化理論の検証

关于耦合问题的选择性脱敏理论的验证

基本信息

批准号：
19650059
负责人：
森田昌彦
金额：
$ 2.05万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

視覚系において,色・形・動きなど異なる視覚属性をどのように統合し,一体のものとして認知し処理するかという結合問題は,認知神経科学における重要かつ未解決の難問である.本研究の目的は,「選択的不感化」という情報統合の原理に,脳では2属性までしか直接結合されないという仮説を組み合わせることによって,この問題が解決可能であることを理論的に示すと共に,その妥当性を心理物理実験により検証することである.本年度は,実験の一部を拡充した上で,これまでの成果と合わせて下記2編の論文にまとめて発表した.また,社会への成果発信の一貫として,理論予測に基づいて発見された2種類の錯視現象が体感できるビデオ画像をWeb上で公開した.1.Attribute Pair・Based Visual Recognition and Memory (PLoS ONE) : 3種類の実験の結果から,「一つの物体は2つの属性間結合の集合によって分散的に表現され,各結合を要素とするネットワークによって認識や記憶といった高次処理がなされる」という対属性モデルの妥当性を示した.また,これによって結合問題が容易に解決可能となることを論じ,具体的な解の候補として選択的不感化理論に基づく特徴結合のメカニズムを提示した.2.選択的不感化ニューラルネットを用いた強化学習の価値関数近似(電子情報通信学会論文誌):選択的不感化と対属性モデルが有効であることを計算論的に示すために,それらに基づいて構成したニューラルネットを強化学習に適用した.その結果,高い学習効率や冗長変数へのロバスト性など,脳にはあるが従来手法にはない優れた性質が得られることがわかった.このことは,同様の原理が脳内で用いられていることを示唆している.

在视觉系统中，如何整合颜色、形状、运动等不同的视觉属性，并如何将它们作为一个整体进行感知和处理，是认知神经科学中一个重要且尚未解决的问题。通过将“选择性不敏感”的信息整合原理与大脑中只有两个属性可以直接连接的假设相结合。本研究的目的是从理论上证明情况确实如此，并通过心理物理学实验验证其有效性。今年，我们将扩展一些实验，并将其与迄今为止获得的结果一起总结在以下两篇论文中。此外，作为向社会传播结果的一部分，我们在网络上发布了视频图像，让您体验基于理论预测发现的两种视错觉现象。 1.属性基于配对的视觉识别和记忆（PLoS ONE）：根据三类实验的结果，我们开发了一种配对属性模型，其中“一个对象由两个属性之间的一组连接以分布式方式表示，并执行识别和记忆等高阶处理”我们还认为这使得可以轻松解决组合问题，并提出了一种基于选择性脱敏理论的特征组合机制作为具体的候选解决方案。2．使用模型逼近强化学习中的价值函数（电子信息通信工程师学会汇刊）将其应用于强化学习，结果发现了诸如高学习效率和对冗余变量的鲁棒性等优越特性。获得了存在于大脑中但在常规方法中未发现的物质，这表明它在大脑中被使用。