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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H00534/
• 关键词: 敵対生成脳; 計算論的神経科学; 知能ロボティクス; 深層強化学習; 脳型人工知能; 計算神経科学; 非侵襲脳活動計測; サル神経生理; ベイズ学習

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。

Higher biological 脳 に お け る サ ン プ ル sharper rate high の い learning unity を に theoretical し よ う と す る try み で あ る "enemy generate 脳 seaborne" を homework 仮 said と し, そ の 脳 within institutions を ヒ ト お よ び 霊 long god 経 の computing science に よ り Ming ら か に し, 脳 の calculation theory of に な ら っ た rote learning ア ル ゴ リ ズ ム と し て export, さ ら に, そ の ア Youdaoplaceholder0 ゴリズムをロボティ スに応 スに応 study を using すると う う. "Enemy generated seaborne 脳 の theory" で は, ヒ ト の apparent 覚 chemical don't subject carries out when の 脳 recognizer の モ デ ル change の た め, be の 験 subject setting を into め た. Youdaoplaceholder0. This project で is accomplished using the する脳 · AIハ を ブリッド type <s:1> portrait generation method を. サ ル 経 physiological action, god be 験 で は, remuneration と penalty の せ め ぎ あ い が あ る situation を set し て, サ ル a の training line を っ た. "Enemy generated seaborne 脳 の ア ル ゴ リ ズ ム" で は, サ ン プ ル good working rate の い モ デ ル with stereotypes の reinforcement learning method, モ デ ル with fixed に ベ イ ズ presumption を with い る method に を center open 発 を into め た. "Enemy generated seaborne 脳 の ロ ボ テ ィ ク ス 応 with" で は, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン world で generated し た movement を be machine (4 feet ロ ボ ッ ト) に planning move す る こ と を subject に し た み ま ね learning method の open 発 を into め た. Type リ カ レ ン ト ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク と deep reinforcement learning を group み close わ せ る gimmick を 4 feet ロ ボ ッ ト シ ミ ュ レ ー タ の step line learning に し, review 価 be 験 を into め た. ま た, this study の predecessor で あ る base plates (B) "脳 の planning could move な function 単 か ら み る personality と メ タ learning ability" が の achievements, this topic be に theory in cultural さ れ た. こ う し た into 捗 は, this topic を 継 bearing す る base plate (S) of study "enemy generated seaborne 脳 : マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト learning の calculation theory, ア ル ゴ リ ズ ム と ロ ボ テ ィ ク ス 応 with" に 継 bearing し た.