Junichi Chikazoe

生物の行動は主観的価値によって規定されています。外界の情報は感覚器を介して捉えられ、脳内で抽象的価値情報に変換された後、価値に基づく意思決定を経て適切な行動が選択されます。ヒトを対象とした機能的MRI研究によって、前頭眼窩野や帯状回、線条体が価値処理に関わることが明らかにされていますが、感覚情報からどのような過程を経て価値の情報が生じるかは明らかにされていません。視覚情報からカテゴリ情報への変換が階層的に行われることから、視覚情報から価値情報への変換も同様の階層的処理を受けている可能性があります。そこで本研究計画においては、深層学習を用いて価値情報処理を行う人工神経回路を作成し、これを人間の価値情報処理のモデルとして用いることを計画しています。さらに、価値処理領域として既に同定されている領域間で価値の情報表現構造を比較するだけでなく、未知の価値処理領域をモデルの情報構造との対応から明らかにします。この過程で人工神経回路に人間の情報処理を模倣するよう学習させることにより、深層学習と機能的MRIを融合させた次世代の人工知能の開発を目指します。