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敵対生成脳の計算理論と人工知能応用

生成对抗脑计算理论及人工智能应用

基本信息

批准号：
22H00534
负责人：
石井信
金额：
$ 27.21万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

高等生物脳におけるサンプル効率の高い学習を統一的に理論化しようとする試みである「敵対生成脳」を作業仮説とし、その脳内機構をヒトおよび霊長類の計算神経科学研究により明らかにし、脳の計算論にならった機械学習アルゴリズムとして導出、さらに、そのアルゴリズムをロボティクスに応用するという研究を進めた。「敵対生成脳の理論」では、ヒトの視覚弁別課題遂行時の脳識別器のモデル化のため、実験課題の設定を進めた。また、本課題で使用する脳・AIハイブリッド型の画像生成法を完成させた。サル行動・神経生理学実験では、報酬と罰のせめぎあいがある状況を設定して、サル一頭の訓練を行った。「敵対生成脳のアルゴリズム」では、サンプル効率の良いモデル同定型の強化学習法、モデル同定にベイズ推定を用いる方法を中心に開発を進めた。「敵対生成脳のロボティクス応用」では、シミュレーション世界で生成した運動を実機（四脚ロボット）に転移することを課題にしたみまね学習法の開発を進めた。リカレント型ニューラルネットワークと深層強化学習を組み合わせる手法を4脚ロボットシミュレータの歩行学習に適用し、評価実験を進めた。また、本研究の前身である基盤研究(B)「脳の転移可能な機能単位からみる個性とメタ学習能力」の成果が、本課題実施中に論文化された。こうした進捗状況は、本課題を継承する基盤(S)研究「敵対生成脳:マルチエージェント学習の計算理論、アルゴリズムとロボティクス応用」に継承した。

High learning efficiency in higher biology is theorized uniformly, and the internal mechanism is discussed in detail, and the computational neuroscience research of the long class is advanced. "The theory of enemy generation" is to improve the setting of the identification device when implementing the visual identification problem. This project is completed by using the method of creating images of different types. Action, Neurophysiology, Rewards, Penalties, Conditions, Training "Enemy generation" is the first step in the development of the reinforcement learning method, the method for estimating the identity of the target, and the method for estimating the identity of the target. The development of learning methods in the world is based on the following principles: The method of deep reinforcement learning is composed of four parts: application, evaluation and progress. This study is based on the results of the baseline study (B) of "the possibility of migration, functional unit, personality and learning ability." This paper is based on the research of "Enemy Generation: Computational Theory and Application of Enemy Generation".