このページの先頭です

メニューを飛ばして本文を読む

ここから本文です

サイト内の現在位置

教員紹介

佐藤 好幸 助教 SATO Yoshiyuki

  • 情報メディアシステム学専攻
  • 人間情報学講座
  • yoshi.sato(at)is.uec.ac.jp

脳の計算理論

脳は,多くの神経細胞がネットワークを作り情報の処理をする非常に複雑な系です.このような脳の仕組みの研究には様々なレベルがあります.まず一番上のレベルとして脳が全体としてどのような計算をしようとしているのかを調べ,次にそのような計算はどのような神経細胞ネットワークで実現されているかを調べ…,というように,より全体的な情報処理からどんどん細かい方向に向かっていくような研究の方法論が脳の情報処理のトップダウン的研究です.

しかしこのような幅広いレベルの研究を一人の研究者が同時にやるのは無理というものです.そこで私は一番上の行動的なレベルにおいて,脳は全体としてどのような情報処理をしようとしているのか,どんな計算をしようとしているのか,を調べることを主な研究テーマとしています.私が特に興味をもっているのは人間の知覚とその学習です.これらを一種の計算と捉えてモデル化することによってその性質を明らかにしていくことを目標に研究しています.

また,このように脳が全体としてどのような計算をしているかを明らかにすることは将来的な工学的・医学的応用にもつながります.人間の知覚や運動を計算として定式化することができればそれをコンピュータに実装することで人間の知覚がわかる機械を設計し,様々な工学的応用につながることが期待できます.また,知覚や運動の障害を計算の不具合とみなすことにより治療やリハビリなどの医学的応用につながっていくことも考えられます.

知覚のベイズモデル

脳が行っている計算に対する考え方の一つとして,脳は不確実性に対処するために統計的推測の計算をしていて,その結果として知覚や運動が生じているのだという考え方があります.

人間の知覚・運動には常に様々な原因から生じる不確定性がつきまとっています.例えば,周囲を見回してみても近くにあるもの全てが見えるわけではなく,奥にあるものは手前にあるものに隠れています.また,目などの感覚器官のノイズや,神経細胞の発火の不確実性など,人間の体の内部に存在する不確定性もあります.

数学においては統計的推測という方法により不確実な情報から元の情報を推定することが可能になります.その一手法としてベイズ推定という手法があります.ベイズ推定の一番の特徴は,観測により直接得られた情報と事前に持っている知識を融合することができる点です.さらに,統計的推測においては複数の情報を自然に統合することができるようにもなります.近年,脳がこのようなベイズ推定を行った結果として知覚が生じているということが理論的・実験的に明らかになってきていて,非常にホットな研究分野になっています.

具体的内容

適応現象

人間は過去の経験を基にして知覚や運動を変化させていくことで,環境や自分の体の変化に適応していくことができます.このような適応現象は知覚や運動の仕組みを研究する上で非常に重要な役割を持っています.知覚のベイズモデルに適応現象を組み込むことで,さらには適応現象そのものを統計的推定とみなしてモデル化することで,適応現象の計算論的意義を明らかにしていきます.

感覚統合

人間には複数の感覚器により得られた複数の異質な情報を同時に利用することで知覚の精度を高めることができます.しかし,複数の情報を統合することは,それらの情報が同じ源から来ていて源に関する情報を共有しているからこそ意味があることです.この点に注目して視聴覚統合のベイズモデルを構築してきました.

視覚的特徴結合と選択的注意

視覚情報は色や形などの異なる性質をもつ特徴の情報の組み合わせなので,これも一種の情報統合です.このような視覚的特徴結合のベイズモデルを構築し,さらに視覚において重要な役割を持つ選択的注意をベイズモデルに組み込むことで選択的注意のモデル化にも取り組んでいます.

これらは私の現在の研究テーマであり,これから研究対象とする現象は必ずしもこれらに限りません.このように人間の知覚・運動を特にベイズ推定をはじめとする統計的推測によりモデル化し,またモデルの予測を心理実験により検証することにより,その計算論的意義を明らかにしていくことを目標に研究をしています.また,このような推定の脳内機構の研究も可能であれば行いたいと思っています.

教員紹介