深層学習による視覚・運動感覚統合モデルを用いた空間認知に関する研究

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本研究課題では，生物のもつ空間認知能力を深層学習を用いてモデル化することにより空間認知能力の理解を試みる．前年度までに，主観的な視覚・運動経験において，未来の感覚入力を予測する学習を行うことによって，自己の客観的な空間位置の認識，さらに，獲得した空間認知能力を用いた目的地へのナビゲーション能力を獲得する深層学習モデルを構築した．本年度は当初の計画を一部変更し，自己の空間的位置に加え他者の空間的位置の認識を発達させるモデルの構築を試みた．他者の空間的位置の認識能力は実際のラットの脳活動の観測によって確認されており，他個体との社会的インタラクションに必要な能力である．この他者の空間的位置の認識能力も，自己の空間的位置の認識能力と同じく主観的な視覚・運動感覚の経験のみを通して獲得される空間認知能力であると考えられ，当初の研究計画に含まれていないものの，同研究の取り組むべき問題であった．実験の結果，自己と他者に関する情報を同じネットワークモジュールにより処理する機構を組み込むことによって，自己の主観的な視覚・運動感覚のみから，他者の空間的位置を認識する，特に，他者を自己の立場に置き換えて他者の空間的位置の認識を推論する能力を獲得可能であることを示した．このような，自己の主観的な経験のみを通して他者内部の認識を推論する能力を獲得するモデルはこれまでになく，本研究の示した知見は，空間認知に限らず，より一般的な他者経験の推論能力の研究に貢献することが期待できる．