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【研究成果】机械学习により?心の揺れ?葛藤?の解読に成功?报酬と好奇心の间で揺れる想い?

本研究成果のポイント

  • 行动データから?心の揺れ?葛藤?を読み解く“逆自由エネルギー原理法”を开発
  • 动物の行动データから报酬と好奇心との葛藤を解読することで、好奇心が状况依存的に制御されていることを発见
  • 心の揺れ?葛藤の神経基盘の解明、ひいては精神疾患の诊断への応用も期待

概要

 私たちは日常の中で、心の揺れや葛藤に直面しながら意思决定を迫られています。些细なものでは、好奇心に従って未だ试したことのないレストランを试すべきか、それとも美味しいことを知っている驯染みのレストランに行くべきかと悩んだりします。また、人生に大きな影响を及ぼすものとして、报酬を求めて高収入で安定した职に就くべきか、それとも不安定ながらも梦や好奇心を追い求めるべきかという葛藤もあります。しかしながら、?报酬をとるか、好奇心に従うか?といった心の揺れや葛藤は主観的なもののため、第叁者が客観的に数値化することは不可能と考えられてきました。そこで、広岛大学大学院统合生命科学研究科データ駆动生物学研究室の本田直树教授(兼任:京都大学生命科学研究科特命教授、生命创成探究センター客员教授)、広岛大学大学院统合生命科学研究科博士课程后期学生の古仲裕贵さんからなる研究グループは、行动データから心理状态の时间変化を読み解く手法?逆自由エネルギー原理法?を开発し、动物の行动データから报酬と好奇心との葛藤を解読することに成功しました。本手法により、これまで定性的にしか议论できなかった心理的状态を定量的に评価することが可能となるため、?心の揺れ?葛藤?の神経メカニズムの解明に大きく贡献することが期待されます。さらには、过度な好奇心の増减は础顿贬顿(注意欠陥多动性障害)や自闭症とも関连すると考えられるため、精神疾患の诊断への応用も期待されます。
 本研究成果は、Nature Computational Science誌に2023年5月16日に掲載されました。

背景

 私たちが抱く感情や心の葛藤はどのように生まれ、制御されているのでしょうか?この问いは古代ギリシャから続く、哲学および心理学における主题の一つとなってます。この问いに答えるには、心理状态の时间変化と脳活动を比较する必要があります。しかし、心理状态の定量化は困难であるため、自然科学全般の基础となっている?计测データに基づく仮説検証?はほとんどなされておりませんでした。
そもそも私たちが葛藤してしまうのは、复数の欲求を持っており、それらを同时に叶えることが难しいため、どう意思决定すれば良いのか悩んでしまうからです。例えば、私たちが外食する际にも、?お気に入りのレストランに行くべきか?それとも?新しいレストランを试すべきか?と悩んだりします。これは正しく、报酬(美味しい料理)と好奇心(未知レストラン)との葛藤です。このような葛藤がアンバランスになると、意思决定が非合理的となります。好奇心が全くないと、既知の报酬に固执して、未知のより高い报酬を见逃してしまうかもしれません。また、好奇心が过度に高いと、常に新しいことを追い求めるため、既知の报酬を逃してしまいます。したがって、心の葛藤を理解するためには、非合理的な意思决定を记述する新しい理论が必要でした。
 これまで意思决定理论として、强化学习や自由エネルギー原理が提唱され、脳科学を主导する理论としての役目を果たしてきました。强化学习は、得られる报酬量を最大化する行动をモデル化しています。一方、自由エネルギー原理は、観测から外界に対する认识をよりアップデートする行动、すなわち観测から得られる情报量を最大化する行动をモデル化しています。しかしながら、これら2つの意思决定モデルは、报酬や情报を最大化するという合理性?最适性に基づいており、合理性から外れた心の揺れや葛藤を表现することはできませんでした。つまり、报酬と好奇心との葛藤が时间と共に変化すると考えられる実际の动物行动を扱うことができなかったのです。

図1:スロットマシン课题の行动データから“逆自由エネルギー原理法”によって

?心の揺れ?葛藤?を解読

研究成果の内容

(1)行动タスク:スロットマシン课题
 本研究では、報酬と好奇心との葛藤が生じる行動として、スロットマシン課題(二者択一課題やバンディット課題と呼ばれる)に注目しました(図1a, b)。この課題では、動物は目の前にある2つのスロットマシンのうちの一つを選び、その結果として確率的に報酬が得られます。また動物は各スロットマシンの報酬確率を知らず、また報酬確率自体も時間的に変化します。
 さてこの课题において、1つのスロットマシンを繰り返し选択すると、そのスロットマシンの报酬确率を正しく认识することができるようになります。しかし、もう片方のスロットマシンは选ばれていないため、その报酬确率の认识はどんどん曖昧になってしまいます。そのため、あまり选ばれなかったスロットマシンに対して好奇心が涌き、报酬确率を知りたくなることが予想されます。つまり、このスロットマシン课题を用いることで、?报酬に対する欲求?と?环境(报酬确率)を知りたいという好奇心?との葛藤を伴う行动データを取得することができるのです。

(2)搁别颁鲍モデルの提唱
 私たちは、自由エネルギー原理を拡张することで、心の揺れ?葛藤を伴う意思决定のモデルとして?搁别飞补谤诲-颁耻谤颈辞蝉颈迟测(搁别颁鲍)モデル?を构筑しました。搁别颁鲍モデルでは、それぞれのスロットマシンを选んだときに得られる“报酬”と“情报量”の期待値を见积もり、それらの重み付け和によって、どちらを选択すべきか决断します。报酬と好奇心との葛藤を记述するため、情报量に対する重みを?好奇心を调整するメタパラメータ?として导入したことが本モデルの特徴となっています。
 このモデルによって、动物が认识している报酬确率やその确信度(=自信)に基づいて、意思决定する様子をシミュレーションすることが可能になりました。さらに、报酬や好奇心の度合いに応じて、以下の3つの异なる行动様式が表现されました。

  • 報酬が大きいとき      :報酬に対する貪欲な行動
  • 好奇心が正に大きいとき:不确実性を好む探索的な行动
  • 好奇心が负に大きいとき:不确実性を嫌う保守的な行动

 これらの结果から、好奇心は私たちヒトや动物の意思决定に大きな影响を及ぼし、しばしば非合理的な行动を引きおこすことが示されました。

(3)行动データから心の揺れ?葛藤を解読
 次に、搁别颁鲍モデルに基づいて、行动データから心理状态の时间変化を読み解く手法?逆自由エネルギー原理法?を开発しました。本手法では、目に见えない心理状态の时间変化をベイズ推定により読み解くため、粒子スムーザーと呼ばれる机械学习を用いています。
 本手法をラットのスロットマシン课题の行动データに适用したところ、ラットは真の报酬确率を完全に认识しているわけではないものの、报酬确率の増减は认识していることが明らかになりました(図1肠)。また、认识に対する自信は选択すればするほど増加し、逆に选択しないと减少することが分かりました(図1肠)。
 さらに兴味深いことに、ラットの好奇心の値はほとんどの试行で?负?であると推定されました(図1诲)。すなわち、実験で用いたラットは报酬确率の认识があいまいなスロットマシンを避け、认识が明确なスロットマシンを好んで选択する、保守的な性格を有するということが分かりました。この保守的な行动は、动物が报酬を安定して得ようとするためのものと解釈することができます。
 また、报酬确率の変化に伴って、好奇心は上昇することが分かりました。この结果は、动物は环境の変化を素早く认识し、好奇心を适応的に制御していると解釈することができます。さらには、推定した好奇心と认识とを比较したところ、ラットは报酬确率の认识があいまいになると、好奇心のレベルを积极的に上昇させることが分かりました。このように、动物が现在の认识と不确実性の度合いに応じて、好奇心を适応的に制御していることを定量的に示した报告は、これまでに例がなく、重要な成果と言えます。

今后の展望

 心の葛藤を制御する神経メカニズムは何なのか?この问いは、単に神経活动と动物の行动との比较では解决できません。というのも、葛藤を生み出す心理状态は行动の背后に存在する目に见えないものであり、决して行动そのものではないからです。したがって、心理状态を定义し、动物の行动から潜在的な心理状态を推定した上で、推定された心理状态と神経活动を比较できるようにすることが重要です。本研究で开発された逆自由エネルギー原理法を用いることで、今まで定量的に扱うことが困难であった潜在的な心理状态を行动データから解読することが可能となったのです。これは、心の葛藤を制御する神経メカニズムの解明にとって大きな一歩と言えます。
 また、逆自由エネルギー原理法は精神医学での応用も期待されます。精神疾患の诊断は医师による问诊に頼っており、定量的な评価が十分になされていないのが现状です。逆自由エネルギー原理法を用いることで、患者の行动データから心理状态を定量的に推定できる可能性があります。例えば、?ひきこもり?患者は、何事にも兴味がない状态で好奇心が负になっている状态と解釈することができます。このように、逆自由エネルギー原理法は定量的评価が进んでいない精神疾患の诊断の现场において、有効なツールとなることが期待されます。

掲载论文

  • 著者:Yuki Konaka, Honda Naoki
  • タイトル:Decoding reward–curiosity conflict in decision-making from irrational behaviors
  • 掲载誌:Nature Computational Science, 2023
  • 顿翱滨:

プロジェクトについて

 本研究は、学術変革研究領域(B)(21H05170、計画班代表:本田直樹)、AMED(No. JP21wm0425010)、JST【ムーンショット型研究開発事業目標2050年までに、超早期に疾患の予測?予防をすることができる社会を実現】(JPMJMS2024-9)、自然科学研究機構生命創成探究センターExCELLS連携研究(19-102)、自然科学研究機構分野融合型共同研究事業 共同研究型(No.01112102)の支援を受けたものです。

【お问い合わせ先】

<研究に関すること>

 広島大学大学院 統合生命科学研究科 数理生命科学プログラム データ駆動生物学研究室

 教授 本田直树

 罢别濒:082-424-7336 

 贰-尘补颈濒:苍丑辞苍诲补*丑颈谤辞蝉丑颈尘补-耻.补肠.箩辫

<広报に関すること>

 広島大学 広報室

 罢贰尝:082-424-3749

 贰-尘补颈濒:办辞丑辞*辞蹿蹿颈肠别.丑颈谤辞蝉丑颈尘补-耻.补肠.箩辫



 京都大学 総務部広報課国際広報室

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 (*は半角@に置き换えてください)

 


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