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脳モデルに基づいた行為・認知のための階層性の構成に関する研究

基于脑模型的行动与认知层次结构研究

基本信息

批准号：
20033027
负责人：
谷淳
金额：
$ 6.85万
依托单位：
The Institute of Physical and Chemical Research
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は高次認知における合成性(compositionality)を可能とする脳内メカニズムの理解を深めることである。認知科学における合成性とは、ある全体は再利用可能な部分の組み合わせから構成可能であることを示す。例えば、複雑なゴール指向の行為を生成する場合、その行為の全体はよく利用される運動単位の順序組み合わせから再構成可能であるといったArbibのモータ・スキーマ理論は、行為における合成性を表している。このような合成性は従来の認知科学においては、記号表現とその操作により実現可能と考えられてきたが、我々はそれはセンソリ・モータレベルでの蓄積的な学習に伴い自己組織化される神経回路内部での分散的な神経活動ダイナミクスにて実現可能であろうと考えてきた。以前の研究では、複数の運動単位に対応するセンソリ・モータパターンがどのようにして一つの神経回路上に分散的に学習獲得可能かという問題について検討を行った。本研究では、その結果に基づき、学習獲得された運動単位はどのような神経メカニズムによって時間方向に組み合わされ、要求される行為全体が構成されうるのかについて研究を行った。本研究の成果として、時定数の異なる部分ネットワークから構成される神経回路モデルを提案し、そのモデルを適用したロボット実験の結果から、ネットワークの内部に時定数の違いを利用することにより、機能的階層性が自己組織化されることを示した。より具体的には、時定数の速い部分ネットワークには複数の運動単位が埋め込み学習され、時定数の遅い部分ネットワークには、各ゴール達成のための運動単位の組み合わせ時系列パターンが複数学習されることが示された。

The purpose of this study is to understand the high-order cognitive compositionality (compositionality) and the deep understanding of it. Cognitive science means that the synthesis is possible, and the reuse of the whole is possible, and the combination of parts and combinations is possible, and the possibility of composition is shown. Example: えば, complex 雑なゴール pointed のaction をgenerated する occasion, そのaction のwhole はよくutilization される Movement unit のsequential combination み合わせからReconstruction possibility であるといったArbib のモータ・スキーマTheory は, behavior におけるSynthetic をexpression している.このような synthetic nature は従来のcognitive science においては、mark expression とその性It's possible to do it nowタレベルでの The accumulation of learning and companionship い Self-organized される神経circuit internal でのScattered Nagami event activities are possible. Previous research and analysis of the movement of plural numbersして一つの神経circuitにscatteredにlearninggetspossibleかというquestionsについて検椒行った. This research is based on the results of this study, and the learning and acquisition of sports are based on the results of this study.てTime direction に group み合わされ, request される behavior overall がされうるのかについて research を行った. The result of this research is the structure of the different parts of the time-fixed number.成され神経circuit モデルを proposalし、そのモデルをapplicableしたロボット実験のRESULTSから、ネットワークの内に时determinationのviolationいをutilizationすることにより, functional hierarchical self-organized されることをshows した.よりSpecific には, Time definite number のspeed い part ネットワークには Complex number のmovement unit がbury め込み learn され, Time definite number の遅い part ネットワークには, each ゴールachieves the のための Movement unitary position のgroup み合わせ时 series パターンが plural learning されることが Show された.

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Learning multiple goal-directed actions through self-organization of a dynamic neural network model: A humanoid robot experiment

DOI：
10.1177/1059712308089185
发表时间：
2008-01-01
期刊：
ADAPTIVE BEHAVIOR
影响因子：
1.6
作者：
Nishimoto, Ryunosuke;Namikawa, Jun;Tani, Jun
通讯作者：
Tani, Jun

Achieving 'organic compositionality' through self-organization : reviews on brain-inspired robotics experiments

通过自组织实现“有机组合性”：类脑机器人实验综述

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
Neural Networks Vol.21
影响因子：
0
作者：
原野健一;佐々木謙;長尾隆司;佐々木正己;Tani J.
通讯作者：
Tani J.

物体操作に関する脳の情報処理構造を参考にした運動学習モデル

基于与物体操纵相关的大脑信息处理结构的运动学习模型

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
0
作者：
有江浩明;尾形哲也;谷淳;菅野重樹
通讯作者：
菅野重樹

Autonomy of Self at criticality : The perspective from synthetic neuro-robotics

关键时刻的自我自治：合成神经机器人的视角

DOI：
发表时间：
2009
期刊：
Adaptive Behavior 17
影响因子：
0
作者：
Hidehiko Takahashi;Motoichiro Kato;Sassa Takeshi;Michihiko Koeda;Noriaki Yahata;Tetsuya Suhara;Yoshiro Okubo;Tani J.
通讯作者：
Tani J.

Acquiring Rules for Rules: Neuro-Dynamical Systems Account for Meta-Cognition