86IQB HANDBOOK総合文化研究科Graduate School of Arts and Sciences大学院担当:Admission : Research Center for Cellular DynamicsLearn more ▶ P17 脳科学は魅力的で面白いです。なぜなら脳科学には、私達がどのように音を聞き、どのように考え、どのように行動を決定するかを解明できる可能性があるからです。私達の研究室は、この意思決定の脳内プロセスの解明を目指しています。私達は、人工知能 (AI) に用いられる機械学習に注目しました．機械学習は、画像や動画から人の位置を検出し、囲碁の盤面から次の１手を見つけ出します。現在の機械学習は、感覚情報処理から行動決定までを高精度で実現します。情報処理における脳と機械学習の共通点・違いは何でしょうか。私達は、モデル動物としてマウスを用いて、主に2選択肢課題中のマウスの神経活動をカルシウムイメージングで計測します。また、マウスの脳活動を光遺伝学で変化させます。マウスの行動や脳活動と、機械学習との関係を調べることで、脳の理解に繋げます。 私の出身学部は、本学の工学部・知能機械情報学です。生物の勉強を始めたのは学部４年生からで、それまではロボットや人工知能のことしか考えていませんでした。その当時、深層学習が無かったこともあり、「知能を作るにはまず脳を知ろう」と思い、神経科学の道に入りました。その後、銅谷賢治先生 (沖縄科学技術大学院大学) とAnthony Zador先生 (Cold Spring Harbor Laboratory) の下で、理論と実験の融合研究を学びました。脳の神経回路にも，人工知能と同様な最適機能が実装されている。このような結果を得るたびに、脳の素晴らしさを実感します。 動物の脳には可能ですが、機械学習には困難な課題があります。今後、このような課題をマウスで実施し、神経活動を計測し、機械学習との違いを調べます。将来は、脳で得た知見を人工知能に応用します。● Funamizu A, Kuhn B, Doya K. Neural substrate of dynamic Bayesian inference in the cerebral cortex. Nat Neurosci. 2016 Dec;19(12):1682-1689. DOI:10.1038/nn.4390● Funamizu A, Ito M, Doya K, Kanzaki R, Takahashi H. Condition interference in rats performing a choice task with switched variable- and fixed-re-ward conditions. Front Neurosci. 2015 Feb 13;9:27. DOI:10.3389/fnins.2015.00027● Funamizu A, Ito M, Doya K, Kanzaki R, Takahashi H. Uncertainty in action-value estimation affects both action choice and learning rate of the choice behaviors of rats. Eur J Neurosci. 2012 Apr;35(7):1180-9. DOI: 10.1111/j.1460-9568.2012.08025.x. 講師 船水 章大 / 博士（情報理工学）FUNAMIZU Akihiro (Ph. D.), Lecturer助教 石津 光太郎 / 博士（情報理工学）ISHIZU Kotaro (Ph. D.), Research AssociateMEMBERACHIEVEMENT神経計算研究分野Laboratory of Neural Computation講師 船水 章大 / 博士（情報理工学）FUNAMIZU Akihiro (Ph. D.), Lecturer専門：計算論的・システム神経科学Research : Computational and systems neuroscience
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