文部科学省科学研究費・新学術領域研究（2016 〜 2020 年度）
人工知能と脳科学の対照と融合

Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science

NEWSLETTER

Vol.

2

2 017. 10

脳科学と人工知能の交流のあり方

大森 隆司

玉川大学 教授 / 日本神経回路学会会長 / 総括班評価者

人 工 知 能の主 要 技 術として語られることが 多いが、ない。脳 科 学 の 寄 与 は、Deep

ニューラルネットの一学習方式であるDeep Learning にLearning の深い階層の理由とし端を発した世界的な人工知能の開発のブームは、ニューて、脳の複雑な領野構造がヒント

ラルネットが脳科学の進展の成果であるという位置づけになった、ということであろうか。

で、神経科学の研究者も巻き込んで新たな研究の流れと

こう見ると、脳科学と人工知能

なりつつある。本新学術領域はその一つである。脳科学の関係が見えてくる。確かに、今の研究成果が人工知能の性能をより向上させるはずといの人工知能ブームの鍵となっていう期待がある。しかし、脳研究が人工知能にどのように関る機械学習は脳のモデル化研究から生まれた、その意味

われるかという点については、議論が必要である。それにで脳研究は人工知能の起源である。しかしその個々のア

は、過去のブームの経緯を見る必要があろう。

ルゴリズムは脳とは異なる方法で人間並みかそれ以上のまず第一次のブームは 1960 年代で、神経細胞のメカ機能を作り出している。そしてその個々の開発過程へのニズムの解明がパーセプトロンという数理的なモデルにつ脳科学の寄与はない。今後も、脳の科学的な解明が直接ながり、機械学習が始まった。この時の脳科学の寄与は、に人工知能の個別研究に寄与することは少ないだろう。

単体や集団の神経細胞モデルと、脳は学習できるという目

それでも、脳は知能の存在証明であり、目標である。加標設定であった。

えて、人工知能の研究者は知能研究の方向性を考える

第二次ニューラルネットブームは 1980 年代で、機械学とき、必ず脳の知能のことを考え、脳についての知見をヒ

習アルゴリズムとしてバックプロパゲーション(BP) が提案さントに目標を定めている。すなわち、脳科学の寄与は、課れたことがきっかけであった。BP は多くの小規模な問題を題設定や目標設定のような間接的な部分である。

解くことに成功し、その解析は多くの機械学習方式の元となった。

では我々のプロジェクトで脳科学は、人工知能にどう寄与するべきだろうか？Deep Learning の新たな応用開発

このときの脳科学の寄与は BP そのものではない。むしへの寄与はできない。逆に、脳にヒントを得てより高次のろ、多くの細胞モデルを組み合わせてより複雑な機能を生人工知能を開発したいと考える研究者は、脳の要素的なみ出す先に、脳のような知能が実現できるはずという信念

知見ではなく、マクロなシステム構造、例えば言語や問題を多くの研究者に与える間接的な寄与であったように感じ解決などの高次認知に関わる脳のシステムについての知る。

見を求めるであろう。しかし、この要請に答えることは容そして現在は第三次ニューラルネットブームとも言われ易ではない。それには、ミクロからマクロまでの幅広い脳・る。Deep Learning によるCNN の高い認識能力は多く

認知・心理の知見を統合する必要がある。その統合ののパターン認識問題で人間並みかそれ以上の成績を発過程には多くの努力が必要である。それを脳科学側がす揮している。

るのか、あるいは人工知能側がするのか。ここに研究交

この第三次ブームでの脳科学の貢献は何だろう？DeepLearning の 開 発には 脳 科 学 は 直 接 的には 関 与して流のギャップ、あるいは接点があるように思う。

［第 2 回］リレー対談

松本 正幸
筑波大学 教授

森本 淳

株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ATR）
脳情報通信総合研究所
ブレインロボットインタフェース研究室 室長

松本 よろしくお願いします。

松本 はい。

森本 よろしくお願いします。

森本 その機能を経験から得られるデータを用いて学習するシステムを

松本 筑波大学の松本です。

導出することは重要なのだと思っています。

森本 ATR の森本です。

松本 この新学術領域、AI の人もいっぱいいるし脳の人もいっぱいいる

松本 まずは森本さんが研究の世界に入られたきっかけというか、動機んですけど、これまでは脳科学とAIあるいはロボットと、完全に別にやっというのがあれば教えてもらっていいですか？

てるような印象が僕にあったんですけど、AI の研究者あるいはロボット

森本 米国のロボットコンペティションをテレビで見て、ロボット面白いなとの研究者の立場から脳科学に期待するものってどういうものがあります

思ったんです。その後、ロボットが学習するという研究があるというのをか？

聞いて、そこから研究としても興味を持ち始めました。

森本 まず存在証明としてはやっぱりすごいものがあると思います。私自松本 最初はロボットで、それから学習がどういう風になっていくのかと。

身は運動制御、運動学習に興味を持って研究を行っていますが、今の森本 はい。

ロボットの能力に比べてヒトの運動学習能力というのは圧倒的に高いわ

松本 実際にそういう分野だったら大学や研究所ではなく、普通の一般けです。それをどういう風に、脳では実現しているかについての興味と企業に入ってロボットの開発とかするというような道もあったと思うんで期待はあります。その一方で、そこを理解するためのアプローチがどうす。いわゆるアカデミックなポジションに進まれたというのはどういう経緯

あるべきかについては具体的なイメージがつかないのですが、そのあたがあるんでしょうか？

りを松本さんはどのように考えられますか？

森本 企業に入るとどうしても開発がメインになると聞いていましたから、ロボット学習に関する研究を進めたいと思っていました。
松本 自由な環境で好きなように研究をしたかった。
森本 はい。
松本 私自身、脳科学をやっているんですけども、最初の興味はロボットでした。
森本 そうなんですね。
松本 知能ロボットにすごく興味があったんです。多分森本さんと僕って同年代だと思うんですけど、僕が大学でロボットとか知能を学んでる
時って、人工知能が今ほどそんなにすごいっていう感じではなかったです。僕自身はこれを続けても本当に知能ロボットができるのかなっていう
印象を持っていて、それなら脳の方に移ってみようかなと思ったんです。
今はすごく人工知能が発展していますけど、森本さんが学生の頃っていうのは人工知能にどういう夢を抱いていたんですか？
森本 確かに今世間の人たちが持っているほどの大きな期待があったかというとそうではなかったと思いますね。
そうは言っても、ロボットを動かすとなるとすべてをプログラムするというのは大変なので、ヒトのように状況に合わせて自分で判断し動くような機能というのは役に立つのだろうと考えていました。

2 NEWSLETTER vol.02

Sugimoto et al., IEEE Robotics & Automation
Magazine, 2016 より転載

松本 僕は、脳科学の人って多分すごくAI のことを興味を持って見て言語とか FORTRAN のようなコンピュータ言語を学んできたんです。脳いると思うんですよ。自分が発見した脳の働きっていうのを突き詰めていの理論の研究室にいたときは、実験系の論文も読むんですけど、そのえば知能みたいなものができるとみんな思ってて。それをハードウェアに時に身につけた知識と技術が今の研究にどれぐらい活かされているの落とし込む時にやっぱり自分たちだけではどうしてもできないので、AI のかっていうのはちょっと疑問があるなって思います。

研究者とかロボットの研究者の力を借りれば自分たちの発見が本当に森本 そういう意味ではやっぱり何か根本的な距離感があるということな知能に結びついているんだっていう証明ができるんじゃないかってみんんですかね。

な期待していると思うんですね。
森本 なるほど。
松本 多分、脳科学者が AI の研究者に期待していることと、AI の研究
者が脳科学に期待していることって全然違うんじゃないかなと僕は思っています。それをどうやってひとつにまとめていくかっていうのもこの新学術領域の面白いとこなのかなっていう風には思っているんです。多分
これから一緒に勉強していかないとまだ全然進まないんじゃないかなって思っています。ぜひよろしくお願いします（笑）。
森本 お願いします（笑）。
松本 話が変わるんですけど、僕自身も昔は AI の研究者に憧れていた時期があるんですけど、AI あるいはロボットの研究者になろうと思った
らどういうキャリアパスを巡っていけばいいのか。多分この対談は若い
学生の人も見るかもしれないので、そういう人たちへのアドバイスがあれ

松本 僕自身がそういう２つの領域のインタラクションというのを。

ば、森本さん自身のキャリアパスを教えてもらってもよろしいですか。

森本 体験済み。

森本 私はもともと機械工学出身なので、ハードウェアの方がメインの学

松本 体験済みっていうか（笑）
、無視して研究してきたので。それなの部スタートではあったんですけど、その後大学院では情報系に進んでで距離があるように感じているのかもしれないです。

情報処理あるいはソフトウェアを学ぶというような流れでした。

森本 今ここにきて何か応用できそうな部分とかはありますか。

松本 はい。

松本 僕は今ドーパミンの研究をしていて、これから森本さんとも一緒に

森本 ロボットは統合システムですから、どこに興味を持つかによって入そのデータを元にロボット制御に活かせないかという議論をさせてもらっ

り口はいくつかあるのだと思います。それこそ人工知能というかソフトのているんですけど、ドーパミンというとやっぱり強化学習に関係があるっ

方からスタートする人もいますし、信号処理とか画像処理のところからていうことなのでようやくそこで AIプロフェッショナルと組めば少しはそっ

興味を持ってロボットに来る人もいます。やっぱり一番興味があるところ

ちに近づけるんじゃないかなという風には期待しています。

から入って他と繋がっていくというのがいいのではないでしょうか。

森本 なるほど。

松本 僕も機械工学科出身でロボットアームとかやっている研究室にい松本 森本さんは、同じグループの中で僕と疋田さんはドーパミンの研究たんですけど、その後にもうちょっと知能寄りのことがしたくていろいろ研をしているんですけど、その 2 人に期待することって何かありますか？

究室を探したら、その中で脳のニューラルネットワークモデルを研究して森本 実際の脳の計算メカニズムを解析されておられるので、それが実いる理論系の研究室を見つけてそこに入ったんです。そういう脳の理は我々がまったく気づいてなかったような制御モデルあるいは学習方法論研の研究室っていうのは人工知能やっている人たちから見ると人工に繋がるっていうのを期待しています。

知能研究と言っていいんですか？

松本 実際、動物が何かタスクをやっているところを見られたことありま

森本 えっと（笑）。本人がいいと言えばいいということになるんじゃない

すか？

かと。

森本 お猿さんが餌を取るとかそれぐらいしかないです。

松本 僕はそれがすごく人工知能に近いようなものに感じて入ったんで

松本 森本さんがトークの時によくロボットが学習しているビデオを見せてすけど、結局はそれをやめて本当の脳にいくことになったっていう経緯

もらうんですけど、そうするとロボットはすごく時間がかかるんですけどがあります。

ステップバイステップで着実にゴールに近づいていくっていう風に見える

森本 それは大体いつぐらいにニューロサイエンスの方に移られたんでんです。実際僕達がサルにタスクをやらせていると、ある日はできるんだ

すか？

けど次の日はできたことがまったくできなくなったりっていうそういう繰り返

松本 脳の理論の研究室に行ったっていうのが大学院の修士で、一年しで、いわゆるAI の方達が作られてるモデルみたいに全然きれいじゃぐらいそこで勉強してやっぱり本当の脳がしたいなってことで博士課程なくて本当に効率が悪くて、こんなの再現しても（笑）AIに役立たないっの大学院を探し始めて博士課程からそういう研究室に入りました。

ていう風に常々思ってます。

森本 なるほど。それまでロボットとか脳のモデルをやってきた知見ってい森本 それはでも必要だからそうなっているんですかね？

うのは逆にニューロサイエンスの研究ではどういう役に立ってきた印象

松本 ひとつはやっぱり、タスクを学習するということに特化しているんが、あるいは経験がありますか？

じゃなくていろんなものを探索することが、実際の生物には必要なので。

松本 正直言うと役に立ってないような気がします（笑）。大学時代は探索という意味でシステムに余裕を持たせるというか、いろいろトライアン

本当にロボットの製図を引いたり、純粋なプログラミングを勉強したり、C

ドエラーみたいに、ある程度学習してもそれを一旦忘れて何かするってNEWSLETTER vol.02 3

いうようなことはあるのかもしれないなって思います。

鍛えていくのか。脳だけじゃなく、多分 AIもそういうのにすごく関係して

森本 そういう意味では脳科学とAI が繋がる部分考えた時に、ひとついるんじゃないかなっていう風に思うんですね。どうやって何を学習してのタスクとか狭い範囲での整合性を見るのではなくて、もっと一般的ないけばいいのか、その学習を効率化していくためにどういう風にアルゴ

知能レベルでの整合性を見たほうがお互いに有益な情報が得られるのリズムを組んでいけばいいのかとか、もしかしたら教育分野にも応用可かもしれないですね。

能なのかなっていう風に思うんです。脳科学ではそういう風な研究ある
いは分野に視点を向けている人が少しずつ出てきていると思うんですけ
ど、AI の研究者はあまりそういうことは考えない？
森本 ご指摘のように学習過程の効率化は AI 研究の中心課題です
が、それを教育分野に応用するという研究に関してはどうなんでしょう
ね、多分おられるとは思うんですけど。重要なことだとは思います。学習
されるもの、そのものよりもどういう学習過程であるべきかということですよね。
松本 この新学術にもおられる谷口さんのどうやって言語を獲得したのかっていう、ああいうのはもしかしたら教育も関係してくるかもしれないですね。

サル脳のＭＲ画像
松本 よく銅谷先生もこの領域で言われていますけど、汎化型の AI っ森本 確かにそうですね。
松本 もうそろそろも時間もきているんですけど、最後に森本さんの夢みたいなものがあればお聞かせいただけますか。

ていうのにそういう意味では繋がっていくかもしれない。

森本 繰り返しにはなるのですが本当に役に立つロボットを実現する上

森本 そうですね。

でボトルネックは、運動制御能力の低さによるところが大きいと思ってい松本 もうひとつ AI の先生にお聞きしたかったのは前回の銅谷先生とのまして、そこの性能を少し上げるだけでも大きなインパクトがあると考え対談でもちょっとお話したんですけど、先ほどのいわゆる汎化型の AI、ています。ヒトの脳の学習メカニズムを参考にしながらこれまで到底期

人間みたいなことができるAI ができたとして哲学的な質問になってしま

待できなかったようなパフォーマンスを実現したいですね。

うんですけどその AI は意識を持てるのか、心を持てるのか。

松本 どうもありがとうございました。

森本 そこはどうなんでしょうね。私自身は敢えてそことは距離を置くよう

これからもよろしくお願いします。

にはしています。外から見て心があるように見えれば心を持っていること

森本 よろしくお願いします。

とするというような考え方もあるようですけど。一方で工学的な観点からいくと意識の機能的な意味には興味があります。意識の解釈はいろい
ろあるとは思うんですけど、意識の機能があるからこそこれができるということであればそこに重点を置いた研究の方向性というのもあるのかもしれませんね。
松本 ありがとうございます。あと、今森本さんが行なっている研究について簡単に説明してもらってもいいですか。
森本 はい。ヒトができている運動制御がロボットでどのように実現できるのかに興味を持っていて、機械学習や制御理論のツールを基礎としてロボットの運動学習システムの構築をおこなっています。
松本 そういう非常に運動能力が高いロボット、森本さんがプレゼンテー
ションで見せてくれるアスリートのような動きができればすごいですよね。
現在は全然そこまで達してないと思うんですけど、そういうロボットができたとすると将来それは社会をどういう風に変革していくっていう風に思われますか？すごい技術なのでかなり大きなインパクトはあると思うんです。
森本 そうですね、それを見てどう使いたいと思うかは人によって、変わってくるとは思いますが、ヒトのような運動制御が実現できればロボッ
トは極めて有用な労働力となり得ます。なので、今後日本社会の場合だと働く人の数が減ってきますからそこへのサポートというか、社会的な貢献ができると思っています。
松本 なるほど。すこし話がそれるかもしれないんですが、ひとつ今、脳科学の視点でよく言われているのが脳科学はおそらく教育にはすごく密接に関係している。どうやって子どもを教育するのか、脳をどうやって4 NEWSLETTER vol.02

公募班
紹 介
A01: 知覚と予測

人工知能と神経基盤の相互参照アプローチによる視覚－価値変換機構の解明

研究代表者：近添 淳一（生理学研究所 脳機能計測・支援センター 生体機能情報解析室 准教授）
生物の行動は主観的価値によって規定されています。外界の情報は感覚器を介して捉えられ、脳内で抽象的価値情報に変換された後、価値に基づく意思決定を経て適切な行動が選択されます。ヒトを対象とした
機能的 MRI 研究によって、前頭眼窩野や帯状回、線条体が価値処理に関わることが明らかにされています
が、感覚情報からどのような過程を経て価値の情報が生じるかは明らかにされていません。視覚情報からカ
テゴリ情報への変換が階層的に行われることから、視覚情報から価値情報への変換も同様の階層的処理を受けている可能性があります。そこで本研究計画においては、深層学習を用いて価値情報処理を行う人工神経回路を作成し、これを人間の価値情報処理のモデルとして用いることを計画しています。さらに、価値処理領域として既に同定されている領域間で価値の情報表
現構造を比較するだけでなく、未知の価値処理領域をモデルの情報構造との対応から明らかにします。この過程で人工神経回路に人間の情報処理を模倣するよう学習させることにより、深層学習と機能的 MRIを融合させた次世代の人工知能の開発を目指します。

A01: 知覚と予測

大脳皮質局所回路に学ぶ新しいアーキテクチャと学習モデルの構築
研究代表者：深井 朋樹（理化学研究所脳科学総合研究センター シニア・チームリーダ）
脳には人工知能の視点から未だ検討されていない、さまざまな生物学的特徴が存在しています。例えばスパイクを用いる情報伝達と学習、あるいは神経細胞の樹状突起がネットワークレベルで果たす機能的役割などがそれに当たります。本研究ではこのような脳の神経回路の特徴がもたらす計算論的な利点を明らかにして、それを人工知能の新しいアーキテクチャや学習則の開発に応用することを目指します。人工知能の能力は近年著しく向上しましたが、計算の柔軟さやスマートさという点においては、まだ脳には及ばない点があるためです。この目的を達成するために、具体的にはスパイク時間依存のシナプス可塑性（STDP）や構造
的シナプス可塑性による興奮性及び抑制性シナプスの学習理論、錐体細胞の樹状突起を考慮した学習理論とそれに基づく新しい予
測符号化や記憶のメカニズムの提案、スパイク計算に基づく深層回路モデルや多層回路の新しい学習理論の開発、領野間情報伝達の神経回路メカニズムの動的モデル化、リカレント神経回路によるリザー
バ計算の枠組みと機能の拡張などを目指します。それにより脳に学ぶ
人工知能技術の開発に貢献しつつ、階層ベイズ計算の大脳皮質局所回路の計算メカニズムや、大脳皮質ー大脳基底核ループが外界の情報をコンパクトに表現して処理するメカニズムの解明などにつなげます。

NEWSLETTER vol.02 5

A01: 知覚と予測

Using Recurrent Neural Networks to Study NeuralComputations in Cortical Networks

研究代表者：Andrea Benucci（RIKEN Brain Science Institute, Laboratory for
Neural Circuits and Behavior Team Leader）
The Neuroscience field has recently rekindled its interest for the use of artificial neuralnetworks to model neural responses. Boosting this trend have been important advances in
hardware technology, the refinement of machine-learning algorithms, and the availability oflarge dataset. At the same time, there have been technological innovations for simultaneousrecordings from many neurons, leading as well to the creation of large neural databases. Powerful computational
tools are now needed to model such neural big-data and to formulate a unifying theoretical framework capable
to reveal the underlying computations. To this end, recurrent neural networks (RNN) are becoming increasingly
popular. Their structural and dynamical properties are directly inspired by the recurrent architecture of corticalcircuits, thus potentially providing an ideal platform to model large-scale recordings. However, besides impressive
data-fitting, it remains unclear what classes of dynamical problems RNN are best suited for that cannot be
addressed using simpler theoretical frameworks, making it doubtful whether RNN can boost our knowledge
on fundamental principles of neural computations. In our research we will examine how RNN can be used toanswer key questions on sensory processing and decision-making that traditional doctrines have not been able toelucidate. To this end we are focusing on the study of response variability, across time and neurons, and on thelarge spontaneous variability observed in“unstimulated”cortical networks. These forms of variability have been
traditionally considered a source noise to get-rid of via spatial and/or temporal averaging. Instead, we hypothesize
they reflect the evolution of the network along dynamical dimensions involved in fundamental aspects of thecomputations. To validate our hypothesis, we are combining powerful experimental technologies (two-photon
imaging, optogenetics) with modeling methods based on RNNs. A
distinguishing element of our work is the use of tools to perturb theneural dynamics at the single-cell spatial resolution. This technology
allows us to perform causal experimental validations of model
predictions, representing a major step forward for the elucidationof neural principles, compared to standard correlative methods.
Overall, our research aims to demonstrate that RNNs are matureand interpretable computational tools for much needed unification
theories of neural computation.

A01: 知覚と予測

積層独立成分分析の深化と脳科学応用研究代表者：平山 淳一郎（理化学研究所 革新知能統合研究センター 研究員）
多変量データのもつ意味や法則性を理解するためには、データの性質を捉えた表現や特徴量へと適切に変換することが重要です。意味のある表現をデータから自動的に獲得すること（表現学習）は機械学習における中心的な課題のひとつであり、その原理やアルゴリズムの追求は脳の情報表現や処理を理解するうえでも示唆に富みます。本研究で取り扱う独立成分分析（ICA）は学習に正解や報酬といった補助情報を用いない「教師なし」表現学習の基本手法の１つで、初期より脳・神経科学分野で広く応用されています。標準的な ICA は 1 階層の線形変換を学習する手法ですが、非線形変換やいわゆるプーリング演算をはさんで再帰的に積み重ねることで、多階層表現学習へと拡張することができます（積層 ICA）。しかし、これまでの試みの多くは近似やヒュー
リスティクスに基づき、応用例も多くありません。本研究では、積層 ICA やその拡張について確率的生成モデルの観点から統一的な扱いを提案し、理論的な基盤を整備します。また、近年注目される多層ニューラルネットワークに基づく深層生成モデル等との比較検証を実施し、脳機能イメージングや自然画像統計など脳神経科学に関連した新たな応用可能性を探索します。

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A01: 知覚と予測

生成系の深層学習を用いた空間 / 音の認知に関する研究研究代表者：池上 高志（東京大学大学院 総合文化研究科 広域科学専攻 教授）
脳には空間表象「認知地図」が存在し、主にラットで見つかった海馬の場所細胞で表現されているとされます。近年この認知地図と場所細胞の関係は深く研究され、地図の成り立ちについてより興味深いことが報告されています。本研究では「生成モデル」としての深層学習を用いることで、主体の自律運動と出来上がる認知地図との関係を解析し、最近の知見に基づいた認知地図の理論構築を目指します。特に「見かけ上の試行錯誤 (VTE)」と呼ばれるラットの鼻振り運動と、認知地図をもとにした過去の replay や未来の preplay 現象を理論的にもつなげて議論します。そのような主体運動と認知地図の生成を通して、「身体的な認知」と「既存の AI の知能」の違いから、身体をベースとした脳の理論を新しく提案していく予定です。特に、生成モデルの深層学習の先駆的な DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network) の準備実験を行ってきました。DCGAN のデータセットとして、一人称視点で撮影された動画のフレームを用いて、風景の時間的な変遷が内部状態空間にエンコードされ、実際の空間の構造が反映されることを示し、さらに VAEGAN(Variational AutoEncoder+GAN)という手法により、場所細胞に相当するもの
が、理論モデルでも構成できることを示唆する結果を得ています。また同様の手法を用いて DCGAN による、一音 ( 周波数）入力のデータ学習をもとに多音階を生成するシステム開発なども行い、こちらも人工知能学会・日本物理学会において発表を行っています。
これらの研究を発展させ、ロボットの自律運動生成などに組み込んで、広くその成果を社会に知らしめてゆく予定です。

A01: 知覚と予測

皮質脳波ビッグデータによる革新的人工知能の開発
研究代表者：栁澤 琢史（大阪大学 国際医工情報センター 臨床神経医工学寄附研究部門 寄附研究部門講師）
頭蓋内に留置した電極で計測した脳表脳波を機械学習により読み解くことで、人の行動や思考内容、認知内容について高精度で推定できることが明らかになっています。また、この技術をリアルタイムに用いること
で、体に重度の障害がある患者さんが運動を念じるだけで機械を動かす Brain-Machine Interfaceを実現できます。さらに、脳内での情報処理を明らかにすることは、その原理を応用した人工知能の研究にも寄与してきました。しかし、これまでの研究では、数種類の行動や知覚内容等のデータと数十分程度の脳表脳波のデータしか利用できず、人が日常生活で行う様々な動作や思考内容、認知内容を広く推定することは困難でした。そこで本研究では、自由な条件下での人の脳表脳波を、様々な思考や行
動・知覚内容とともに長時間計測することで、皮質脳波ビッグデータを作成します。これに対して、Deep Neural Network 等の人工知能技術を適用することで、これまでにない精度で、脳情報を推定することを目指します。さらに、推定された脳情報から、ヒトの脳情報処理過程を明らかにし、新たな人工知能技術の開発に寄与します。

NEWSLETTER vol.02 7

A01: 知覚と予測

予測の神経基盤：全脳皮質脳波における時空間構造研究代表者：小松 三佐子（理化学研究所 脳科学総合研究センター 高次脳機能分子解析チーム 研究員）
本研究では、聴覚刺激提示中にサルの皮質全域から記録された皮質脳波（全脳皮質脳波）に最新の人工知能研究の知見を適用し、予測にかかわる脳内情報処理の時空間構造を明らかにします。
脳は、時々刻々と入力される刺激に対し、絶え間なく般化と予測（予測符号化）を行っています。予測符
号化に関する数学的モデルは皮質の層構造や神経細胞レベルの役割を考慮したものまで様々提案されています。近年ではこのようなモデルを機械学習に適用したディープラーニング（深層学習）により大規模データ
解析に大きな進展がみられています。しかし、脳内での実装についてはまだ不明な点が多く、とくに全脳レベルでの動力学的性質についてはまったくわかっていないのが現状です。本研究では、時間及び空間解像度に優れた皮質脳波を皮質全域から計測し、深層学習によりその時空間構造を抽出することで予測符号化に関する
全脳レベルでの動力学的性質を検証します。

A01: 知覚と予測

単機能の重ね合せにより新機能を創発するマルチファンクショナル深層
学習ネットワーク研究代表者：柳井 啓司（電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻 メディア情報学プログラム 教授）
本研究では、単一の CNN（Convolutional Neural Network, 畳み込みネットワーク）に複数のタスクのための機能を同時に学習させ、学習した独立の機能の組み合わせ・重ね合わせによって、事前に学習した
個別の単一機能とは異なる、新しい機能を実現し、Neural Network がより人間の脳に近い汎用的な能力を持っていることを実証することを目的とします。
我々は画像のスタイル変換を効率的にモバイル実装するために、複数スタイル画像に基づく画像変換を同時学習するConditional
Encoder-Decoderネットワークを考案しましたが、様々な実験を行ううちに CNN の線形性、局所性の性質から、このネットワーク
は学習時にはそれぞれのスタイルは独立に学習するにもかかわらず、スタイルの混合と、スタイルの局所的使い分けが可能であ
る性質があることが分かりました。我々はこの知見にに基づいて、補助信号とそれに応じた学習時の損失関数の切り替えによって、スタイル変 換のみならず、スタイル変 換と領 域 分 割などのように１つのネットワークが複数の機能を同時に併せ持たせることを研究しており、本研究ではこの研究をさらに発展させることによって、CNNにおける単機
能からの複数機能の創発の実現を目指した研究を実施します。

A01: 知覚と予測

前頭前野活動の網羅的計測と情報表現解読法の開発
研究代表者：宇賀 貴紀（山梨大学大学院 総合研究部医学域基礎医学系生理学講座統合生理学 教授）
環境の変化に応じて多様な意思決定をする能力は、霊長類で特に発達した本質的な脳機能です。本機
能に前頭前野が深く関わっていることは明白です。しかし、前頭前野の情報表現は複雑であり、行っている計算をどのように大脳皮質ネットワークとして実現しているかを理解するのは困難です。本研究では、意思決定研究の 2 大潮流の 1 つである知覚判断の系に則ったタスクスイッチ課題中に、前頭前野の複数領域か

8 NEWSLETTER vol.02

ら皮質脳波（ECoG）を計測し、神経活動を網羅的に取得します。さらに、情報表現が複雑な前頭前野の神経活動に、深層学習によるデコーディング技術を適用し、柔軟な意思決定を可能にする大脳皮質神経ネットワークを明らかにします。具体的には、外界の情報、環境、意思の推移など意思決定に重要な高次内的情報を神経活動から解読するために最適なニューラルネットワークを構築します。構築したネットワークの構成を可視化することにより、取得した ECoG データのどの部分（どの電極のどの時間帯の神経活動、どの電極間機能結合）が高次内的情報を解読するのに役立ったかを確認し、高次内的情報がどのような神経活動で実現されているのかを理解します。

A01: 知覚と予測

神経活動と分子活性が織り成す学習規則の可視化研究代表者：濱口 航介（京都大学大学院 医学研究科 生体情報科学講座 講師）
人工知能は特化された問題解決能力を持つ一方で、脳は様々な問題を解決できる汎用の知能と言えます。人工知能が多様な課題解決能力を持つためには、脳がもつ学習の仕組みを理解することが一助となるでしょう。本研究ではアルゴリズムとしてあまり理解が進んでいない神経可塑性分子に着目します。脳科学では遺伝子操作技術の発展に伴い、学習や神経可塑性に関わる分子が数多く同定されています。例えば転写調節因子の CREB は長期シナプス可塑性の発現に重要な役割を果たし、遺伝子操作によって CREBを活性化したマウスは、長期記憶能力が高まることが知られています。このように遺伝子操作の技術を使えば、遺伝子の活性化や欠損によって、分子と行動との相関を調べる事ができます。しかし、分子活性がどのようにして、なぜ、行動に変化を引き起こすのかはよく理解されていません。これは分子と行動の中間レベルにある神経回路のレベルで、分子活性の持つ意味がわかっていないことが、理由に挙げられます。分子活性と学習との関係を、神経回路レベルで理解するため、本研究班では２光子顕微鏡を用いて分子活性と神経活動の同時観察を行います。神経活動と分子活性の相互作用によって、脳が行う効率のよい学習規則を明らかにし、これを人工知能研究に還元することを目指します。

A01: 知覚と予測

神経信号からネットワーク構造を推定し、そこに発現する活動パターンを予測する研究代表者：篠本 滋（京都大学 理学研究科 物理学宇宙物理学専攻 准教授）
私たちは同時並列計測された神経データの解析手法の開発とその応用を目的として、まずその基本となる
以下の 2 つの研究に注力する所存です。
(A)

同時計測データから神経回路を推定する

神経スパイク信号は神経結合を通して他の神経細胞の活動に影響を与えるので、活動相関から結合を推定できます。ただし神経細胞対はそれ以外の多くの神経細胞の影響を受けているため、いくつかの同期スパイク発生が計測されたからといってそれでシナプス結合があると結論づけることはできず、同期発火の発生が有意になるまで十分長くスパイクを計測する必要があります。私たちは、想定する強度のシナプス結合を推定するのに必要な計測時間を見積もることに成功しました。この知識は実験スケジュールをデザインする上で有用な情報になります。
(B)

回路の上に発現する神経活動を推定する動物の感覚や行動は多数の神経細胞が共同的に働くことで担われていますが、各脳領野でどの程度の集団が共同作業を行っているかということに関する知見は得られていません。それを知るためには、計測技術を向上させるだけではなく、その膨大なデータを解析する理論体系とアルゴリズムが必要です。私たちは自己励起システムに関して、与えられたネットワークが引き起こす神経発火のゆらぎ発生を理論的に予測することに成功しましたが (Onaga and Shinomoto, Sci Rep 2016)、理論を発展させてネットワークの活動予測を行う方法論を構築する予定です。

NEWSLETTER vol.02 9

A02: 運動と行動

行動選択の回路モデル構築のための前頭前野―大脳基底核・小脳連関の構築様式の解明

研究代表者：井上 謙一（京都大学 霊長類研究所 助教）
定型的な反応では対応できないような状況に対し、外的・内的情報を統合して、適切な判断に基づき行動を組織化する脳機能には、大脳皮質前頭前野が重要な役割を果たします。前頭前野は前頭極、眼窩前頭皮質、腹内側部、背外側部、前部帯状皮質など複数の領野に分かれており、これらの領野は大脳基底核、小脳とループ回路を形成しています。このことから、脳の柔軟な行動選択のメカニズムを理解するためには、前頭前野の各領野が大脳基底核、小脳と形成するループ回路の構造を解明することが必要となると考えられます。
本研究は、狂犬病ウイルスベクターを用いた逆行性越シナプス的多重トレーシング法などの先端的回路解析法を開発することにより、
前頭前野―大脳基底核、小脳ループ回路が形成する行動選択ネッ
トワークの構築様式を明らかにすることを目的とします。具体的には、
前頭前野の各領野が形成するループ回路間における相違（トポグラフィー）と重複（オーバーラップ）のパターンを解析し、前頭前野―
大脳基底核、小脳ループ回路の情報伝達様式を明らかにすることを目指します。また、上記研究におけるラベル解析を機械学習を利用して自動化する手法や、ラベルデータの標準化手法などを領域内連携により検討し、各脳領域のラベルデータを短時間で解析し、汎用的な
フォーマットとして保管するための技術開発を行います。

A02: 運動と行動

並列深層強化学習研究代表者：内部 英治（（株）国際電気通信基礎技術研究所（ATR）脳情報通信総合研究所
ブレインロボットインタフェース研究室 主幹研究員）
グーグルディープマインド社の提案した深層強化学習は人間と同程度にビデオゲームをプレイし、囲碁のエキスパートに勝利するなど非常に高度な制御則を自律的に学習できることを示しました。しかしデータ収集に用いられる制御則はランダムに初期化された単一のディープニューラルネットで実装されることが多く、学習初期に得られた経験はあまり有用ではなく、結果として学習が非常に遅いという問題が指摘されています。この
データ収集の効率の悪さが深層強化学習を実ロボットの制御に適用する際の問題となっています。一方で、我々はアルゴリズムや状態表現の異なる複数の学習器を同時に学習できる並列学習法 CLISを開発してきました。CLIS では制御則は線形のニューラルネットを用いていましたが、学習の進捗に応じて適切な状態表現を持つ学習器を自律的に選択し、有望なデータを効率よく収集できます。これにより、性能はあまり良くない単純な学習器が収集したデータを複雑な学習器の学習に用いることで、単に複雑な学習器だけを用いるよりも学習が高速化できることを示しました。本研究では、深層強化学習とCLISを統合した並列深層
強化学習を開発し、深層強化学習のデータ収集効率を改善します。そして、現実的な時間で学習できるロボット学習のための手法を提案します。

10 NEWSLETTER vol.02

A02: 運動と行動

感覚予測と報酬予測に基づく運動学習の計算理論的理解と脳内基盤の解明
研究代表者：井澤 淳（筑波大学 システム情報系 准教授）
ロボット運動学習とヒト運動学習の比較対照を通じた「ヒト運動学習における強化学習システムの役割」の解明は、極めて重要な研究課題です。しかし、これまでのヒト強化学習の研究の多くは、意思決定や系列
行動を対象としており、その運動学習に対する役割は明らかではありませんでした。一方、私達は運動学習
における報酬情報の役割を世界で初めて明らかにし、強化学習との関連を示唆することに成功してきました。
しかしながら、その脳内メカニズムは未だ十分に解明されたとはいません。そこで、本研究では、運動学習
における探索ノイズの変化に着目し、強化学習と順モ
デル（感覚予測のためのモデル）の学習に関わる脳部位を、計算モデルに基づいた機能イメージング解析によって明らかにすることを目的としています。例えば、
ヒト強化学習における大脳基底核と小脳の相互作用を同定することで、「強化学習における順モデルの役
割」と「順モデル獲得における強化学習の役割」に加えてそれらの相互作用が担う計算論的機能を明確化することができると期待しています。また、本領域のその他の項目とコラボレーションを通じて、運動から認知や社会脳に関して、内部モデルや強化学習が担う役
割を解明できればと考えています。

A03: 認知と社会性

分節構造推定による自閉症モデル霊長類の家族行動解析
研究代表者：三村 喬生（量子科学技術研究開発機構 放射線医学総合研究所 研究員）
社会的交流とは、複数の自律エージェントが感情や意図など内部状態の交換を介して双方向に作用しな
がら時間発展する動的な過程です。計算機の発展を背景に、これまで必須であった単純化した仮説検証
や測定条件統制の枠組みを超え、この社会的交流のダイナミクスそのものにアプローチが可能となってきました。特に自然言語分野では、最小意味単位である形態素の抽出や、自然な会話の構成論的理解など、意欲的な報告があります。しかし、そのカウンターパートであり、また非ヒト動物をも包含する普遍的な枠組みとなりうる非言語コミュニケーション過程の構造理解は進んでいません。
そこで本研究では、以下 2 点について研究を進めます。
1. 自由運動中の身体動作の計測系開発
深度カメラを用いた空間走査を利用し、骨格モデルの力学推定に基づくモーションキャプチャ技術を開発します。身体部位の軌道と相対角から姿勢の詳細な時系列を得ることを目指します。
2. 行動時系列の分節構造解析
教師なし形態素解析を応用し、行動時系列から意味のある分節単位とその推移を抽出します。これを用い、エージェント間相互作用のダイナミクスを記述することを目指します。
検証系として、この計測・解析法を局所的な神経回路操作を行った霊長類モデル動物と正常動物間の社会性行動に実装します。
障害が動物間の社会的相互作用に及ぼす影響の構造理解を進める事で、自閉症に代表される社会性機能障害の疾患理解と支援に役立てることを目指します。

NEWSLETTER vol.02 11

A03: 認知と社会性

構造学習の脳計算モデル：脳イメージング実験と大規模 WEB 調査による検証
研究代表者：鈴木 真介（東北大学 学際科学フロンティア研究所 助教）「環境の構造」を学習する能力は我々ヒトに備わった知能の重要な要素の一つです。環境の構造を正しく把握することで、環境に合わせた柔軟な意思決定が可能になるからです。本研究では、人工知能分野で培われた計算論的アプローチを脳イメージング実験と組み合わせることで、「経験から直接学習することが難しい“環境の隠れ構造”をヒトがどのように学習しているのか？」を脳計算という観点から調べます。学習過程
を記述・再現し得る計算論モデルを構築することでその背後にある計算理論やアルゴリズムを特定し、モデルと脳活動の対応を検証することでそれを支える脳機能を解明します。また、1000 人規模の被験者を対象にした大規模 WEB 実験を実施し、計算論モデルの妥当性・頑健性を検証するとともに、「学習様式の個人差から各種精神疾患傾向を予測する手法」の開発を目指します。
A03: 認知と社会性

深層学習を用いた精神疾患の計算論的検査・評価法の開発
研究代表者：山下 祐一（国立研究開発法人 国立精神・神経医療研究センター 神経研究所 疾病研究第七部 室長）
本研究は、深層学習 (Deep learning) 技術を用いた安静時機能的磁気共鳴画像 (rsfMRI) データ解析に基づく、新しい精神疾患の検査・評価法 「計算論的検査・評価法（computational assay）」を開発することを目的とします。rsfMRI は、安静状態で MRI 撮像を繰り返し、自発的脳活動の時間的変化を捉える脳画像検査法で、脳領域間の機能的結合が個人の脳状態を反映した有益な情報源であると考えられ、精神疾患の病態把握を含む医療応用も見据えた研究が活発に行われています。しかし、rsfMRI データに豊富に含まれる時間的な脳活動のダイナミクスから有益な情報を取り出す技
術は未だ十分に確立できていません。そこで、本研究では、時系列情報から
時間・空間的階層性をもった自己組織的特徴量抽出が可能な深層学習モデ
ルを用いて、rsfMRI データから、精神疾患患者個々人の脳状態に対応するデータを抽出する方法の確立を目指します。特に、従来の精神疾患カテゴリーにとらわれず、非特異的に出現しうる精神症状と、それに対応する生物学的基盤の検討を重視する次元的アプローチ、に基づいて精神疾患患者個々人のデータを検討することで、患者ごとの診断・疾患予後や治療反応性予測などを総合的に評価する方法の基盤となる技術の確立を目指します。
A03: 認知と社会性

予測符合化モデルと、自律推論する脳機構との照合研究代表者：小村 豊（京都大学 教授）
近年、自由エネルギー原理が、これまで、個々の脳機能モジュールごとに提唱されてきた理論を、統一的に説明できる可能性から、注目されています。その内容は、ヘルムホルツの考え方から一歩進み、脳を情報のホメオスタシス装置としてとらえ、予測符号化モデルという形で、定式化されています。その骨子は、脳は、能動的な推論装置で、予測誤差（自由エネルギー）を最小化するように、予測生成モデルを更新するというものです。脳の諸動作を、幅広く説明できる点で魅力的ですが、実験的検証が不十分な点も、多く残されています。特に、予測テンプレートが、脳のどこを起源に、どの経路で伝達され、どのように更新されるのか、不明です。本研究は、サル・ヒトを対象にした実験データと、予測符号化モデルを照合させて、自律推論のメカニズムを明らかにすることを目指します。本研究は、脳は、どのように、多数の機能モジュールを統合し（状況によっては、特定モジュールを選択し）、その自律性を維持できているのかという問題に直結し、脳科学だけでなく、人工知能の情報処理様式についても、新洞察をもたらす可能性があります。

12 NEWSLETTER vol.02

イベント
報 告
ギャツビー / 科研費合同ワークショップ：人工知能と神経科学

2017 年 5月11日～ 12日、ロンドンの Gatsby Computational

している若手研究者の 1 人であり、本発表でも深層学習に関Neuroscience Unit にて「ギャツビー / 科研費合同ワーク

する最近の成果について包括的で刺激的な内容の発表でし

ショップ：人工知能と神経科学」を開催しました。イギリスと日た。

本から約 35 名が参加し、人工知能と神経科学の今後について、大変活気ある議論が交わされました。

つづいての Preferred Networks の岡野原先生のご発表
では、実世界における深層学習技術の活用事例として自動運
転やロボティクス、ヘルスケア、芸術活動と多岐にわたる応用

Session1
Current status of AI and what’s next

範囲での発表がなされました。その領域の広さや各領域での岩澤 有祐（東京大学 工学研究科技術経営戦略学専攻 松

お話があり、深層学習の社会応用の進展のすさまじい早さを尾研究室）

感じるご発表でした。

本ワークショップ最初の発表は東京大学の杉山将司先生の発表から始まりました。発表では、教師付きデータが大量には得られない問題設定（Weekly Supervised）の中で、特にPU 学習と呼ばれるラベル無しデータを活用した学習方法に関する杉山先生の研究室の最近の研究成果についてご報告がありました。

成果に加えて、PFN自体も非常に大きくなっているという旨の次に、2 群の距離を測るカーネル法によるアプローチである
Maximum Mean Discrepancy (MMD) について従来から研究されてきた Gatsby Unit の Arthur Gretton 先生からは、MMD に関連する最新の研究結果や MMDを派生させた Maximum Stein Discrepancy (MSD) についてのご 発
表がありました。MMD や MSD は生成モデルや強化学習で既に応用が進められており、その基礎技術に関する理解が深まる私にとって非常に有益なご発表でした。

次の発 表は、Google DeepMind の Shakir Mohammed
先生からでした。Mohammed 先生は深層学習の中でも特にここ1、2 年研究が活発に行われている深層生成モデルに関する研究で数多くの成果をご発表されているDL 研究をリード

最後に、ATR の森本淳先生からはヒューマノイドの制御技
術に関してご発表がありました。特に、人間のデモンストレー

NEWSLETTER vol.02 13

ションの活用や階層性の組み込みなど、深層強化学習の大量

験者の脳活動を記録し、動画刺激と脳活動の対応をエンコーにデータを使ってなんとかするというのとはまた異なるアプロー

ディングとデコーディングの両方の方向から、また、間に様々のチに関する先生自身の研究について、さまざまな動画によるデレベルのモデルを入れて解析してきたこれまでの研究を振り返モを交えたご発表がなされました。

り、さらに、様々のニューラルネットワークを組み合わせて脳活
動から知覚内容を⽂章として取り出す試みなどが報告されまし

Session2
Advancing neuroscience by AI

た。

村上 晶郎（京都大学大学院 医学研究科 精神医学教室）

らは、教師なし学習という機械学習の重要な課題に、線形のAdvancing neuroscience by AIと題され た 初日午 後

場合は古くから使われている独立成分分析を非線形に拡張のセッションでは、Gatsby Computational Neuroscience

することで一つの方向を提示するという、最近の仕事が紹介

Unit の三人と、日本から二人の方の講演がありました。後者されました。私は８月にこの同じ新学術領域研究の企画で開二人のうちの一人は私の所属研究室の高橋先生で、もう一人催されたサマースクールにも出席しましたが、興味深かったのの CiNet の西本先生は、私たちの研究室と共同で統合失調は、そこでも講演をされた Preferred Networks の岡野原先症の研究を進めており、私たちに関係の深い方からの講演が生が、ニューラルネットワークの原理的な側面の解明において、含まれていました。ではこのセッションのいくつかの講演についこの Hyvarinen 先生の議論を取り上げていたことで、この領て、まずは精神疾患に関する講演から紹介したいと思います。

域研究の企画がつながって発展している成果を感じました。

残りの Gatsby の二先生のうち、Aapo Hyvarinen 先生か

現在の精神疾患の診断基準は臨床症状に基づくものであ

では、統合失調症などの疾患で今新たに行われている脳のSession3
What should/can we further learn
from the brain?

領域間のコネクティビティをバイオマーカーの候補と考え、機械

小津野 将（沖縄科学技術大学院大学（OIST）神経計算

学習の手法を用いて健常者との間に差異があるものを探し出ユニット 適応システムグループ）

り、より神経基盤に依拠したものを求めて疾患のバイオマー
カーを見つける試みは以前からありました。高橋先生の講演す試みが紹介されました。
精神疾患の分類については、さらに、カテゴリカルな捉え方とディメンジョナルな捉え方に関する議論や、症状の元にある神経機能の異常に基づいた RDoCという考え方など、現在の枠組みを越えようとする試みがいくつもありますが、Gatsby のPeter Dayan 先生は、ベイジアン意思決定理論の枠組みでの精神疾患の整理を提唱しておられました。事前知識などの偏りでそもそも問いの立て方がずれている場合、問いの立て方はよいが推論過程に問題がある場合、さらに、問いの立て方も推論過程にも問題はないが属している環境に問題がある
場合と、三つの場合に分けて整理することが提案されていました。
そして西本先生は、動画を刺激にしてそれを見せた時の被14 NEWSLETTER vol.02

二日目午前のセッションは沖縄科学技術大学院大学の銅谷
賢治先生から始まりました。発表は、現在の人工知能と脳の違い・脳内での自己位置のベイズ推定・セロトニンと報酬待ち時間の関係についてでした。発表後、注意と強化学習の関係

についての議論などもありました。
次 の 発 表 は Google DeepMind の Matthew Botvinick
博士からでした。発表は、記憶に類似した手法による行動価
値関数推定・環境探索法自体の学習手法についてでした。どちらの手法も面白かったですが、第二の手法による行動選択
が猿の行動選択と一致するそうで、とても興味深かったです。
玉川大学の坂上雅道先生からは、意思決定における大脳基底核と前頭葉の違いについて発表がありました。前頭葉の神経細胞は、推移的に（A → B →報酬・X → B・B →報酬
からX → B →報酬）報酬を予測出来るそうです。一方、大脳最初の発表者は Shane Legg 氏（DeepMind）で、次のよ

基底核の神経細胞は出来ませんが、モデルなし強化学習ではうなことが述べられました。未来の AI はいくつかの面で人間説明できない高度な推論を行っているとの事でした。

をしのいでしまうので、結局「ヒトのような」AI ではなく「超人

次は、Gatzby Computational Neuroscience Unit のAI」ができる。汎用 AI が世界について長期間学習するなら、

Zhaoping Li 先 生より、高 次 視 覚 野 から低 次 視 覚 野 への多様なタスクへの対応は特定目的 AIを大量に作るより容易だ

フィードバックについて発表がありました。ある特殊な視覚刺激

ろう。このような汎用 AI のプロトタイプは 10 年以内に作られるを用いると、傾きの曖昧な線分を提示することが可能だそうでであろう。

す。通常は、知覚にバイアスを持っています。ですが、高次視次の発表は、ロボットの身体性を通じて人間の知能や言語覚野からのフィードバックが出来ない短時間の刺激では、この獲得にせまろうとしている谷口忠大先生（立命館大学）からバイアスは観測されなかったそうです。そのため、高次視覚野

で、現在はマルチモーダル情報、位置情報特定、語彙獲得をがこのバイアスを引き起こしているのだろうとの事でした。

組み合わせた課題に取り組んでいるということでした。

最後に、理化学研究所の中原裕之先生からの発表がありま

また、神経系の働きについて自由エネルギー原理と呼ばれした。線条体 - 視床 - 皮質間には複数のループが存在します。

る数理的な枠組みとなる理論を提案している神経科学者の先生が提唱した、これらが運動の獲得・習熟によって使い分

Karl Friston 先生（UCL）からは、生成モデルにおける仮説

けられるモデルは、猿の学習をうまく説明できるそうです。またのテストについてのアブダクティブな過程についての議論や、猿のドーパミン作動性神経細胞は、コンテキストを用いて正し

齧歯類の迷路実験についての紹介がありました。

い TD 誤差を推定できるそうです。脳内での強化学習における状態の表現という点で興味深かったです。
第一次視覚野の研究から強化学習の研究へと分野を変更
した私には、本セッションは大変興味深いものでした。

次の AI 研究者の山川宏氏（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）の発表では、認知アーキテクチャや大脳皮質の均一性の重要性や大人の知能と子供の知能の違いについての説
明、さらに AI の社会的な課題についての議論がありました。
最後に、ヒトとAI の表象の違い、価値の問題などについて

Session4
Toward general, human-like
intelligenceの議論がありました。銅谷先生は、脳はコピーできなかったり
寿命があったりするという点で「境界条件」が AIとは異なるのではないかという指摘をされました。

荒川 直哉（NPO 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ
理事 / 事務局長）

NEWSLETTER vol.02 15

第 2 回領域会議 新学術領域研究 「人工知能と脳科学」
井澤 淳（筑波大学 システム情報系 准教授）
2017 年 5 月20日～ 21日、脳 情 報 通 信 融 合 研 究センター

パミン神経回路機構、疋田貴俊先生から報酬／目的指向行(CiNet) にて、第 2 回領域会議が開催されました。今回は公動の神経回路機構、森本淳先生から自己と他者の動作デー

募班が採択後に初めて参加する全体会議であり、計画班とタからの内部モデルの構築、五味裕章先生からは潜在的運公募班の研究計画を把握し、領域全体の方向性を共有する

動における学習適応メカニズムに関する研究報告と計画発表

貴重な機会となりました。

をいただきました。引き続きA02 班公募研究では、井澤からはじめに、領域代表の銅谷賢治先生からこの領域研究で運動学習における強化学習、松崎政紀先生からは大脳－小目指す研究の方向性についてお話いただきました。１９５９年

脳運動適応多層回路、井上謙一先生からは前頭前野―大に始まるヒューベル、ウィーゼルによる視覚野の単純型細胞・

脳基底核・小脳連関内部英治先生からは並列深層強化学

複雑型細胞の発見に始まり、1962 年のローゼンブラットによる習に関する発表をしていただきました。

パーセプトロンの提案、福島先生によるネオコグニトロンなど

A02 班においては、感覚運動系に関する脳機能を計算論

ニューラルネットワーク研究の歴史に加えて、1903 年パブロフ的に捉えることの必要性と、運動制御系の階層性を適応ロボッ

による古典的条件づけ、スキナーによるオペラント条件づけか

トの設計にどのように活用していくかが重要な共通テーマになら、バルトーの TD 誤差学習に基づく強化学習モデル、シュル

ると感じました。

ツによる腹側被蓋野の活動などの初期の研究から、それらのA03 班計画研究 「認知と社会性」では、坂上正道先生か

統合として近年の Deep Q-network の成功まで黎明期から

ら前頭前野における情報の抽象化と演繹的情報創生に関し現時点までの「人工知能と脳科学」の歴史が紹介され、そて、谷口忠大先生からは二重分節解析の脳内計算過程、中の外挿として本領域が切り開く新学術領域の未来を示してい原裕之先生からは意思決定における脳内他者の神経メカニ

ただきました。

ズム、高橋英彦先生からは精神疾患における思考の障害に

次に A01 班計画研究 「知覚と予測」の計画発表では、松関して研究成果と計画に関する説明をいただきました。引き続

尾豊先生、銅谷賢治先生、田中啓治先生から、新しいディー

きA03 班公募研究では、鈴木真介先生からは構造学習に関

プラーニングのアーキテクチャの提案、移動ロボットへの応用

する脳機能イメージング、小村豊先生からは自律推論に関す可能性、強化学習における内部モデルの使用や、マカクザル

る脳機構、山下祐一先生からは深層学習を用いた精神疾患の学習におけるコンフリクトコストに関する研究報告を示していの計算論、三村喬生からは自閉症モデル霊長類の家族行動

ただきました。引き続きA01 班公募研究からは柳井啓司先生

解析、池上高志先生からは深層学習を用いた空間／音の認からマルチファンクショナル深層学習ネットワークについて、濱知に関する研究成果と計画の説明をいただきました。

口航介先生から学習規則の可視化、柳澤琢史先生のチーム

A03 班においては、社会性に関わる脳内メカニズムの計算からは皮質脳波ビッグデータによる新しい人工知能の提案、近理論に階層構造を見出す試みがなされていることが印象に残

添淳一先生からは視覚―価値変換機構、深井朋樹先生からりました。

大脳皮質局所回路のアーキテクチャに基づく新しい学習モデ

今回の領域会議全体を通じて、神経生理学や脳機能イメー

ル、アンドレアべヌッチ先生からは光遺伝学を用いた因果的ア

ジングにおいて、解析技法としての機械学習の重要性がます

プローチ、平山淳一郎先生からは積層独立成分分析、篠本

ます高まっているという事が強く印象に残りました。

滋先生からはネットワーク構造を推定に関する研究報告をしていただきました。
A01 班においては、基礎・応用両側面において特にネットワークの階層性が重要なテーマであり、ネットワークの表現能
力や汎化性において皮質で観測される生理学的現象を上手く学習器へ応用することができるか、もしくは機械学習における様々なテクニックが皮質に埋め込まれているか明らかにすることが重要になると感じました。
A02 班計画研究「運動と行動」では松本正幸先生からドー

16 NEWSLETTER vol.02

ISSA サマースクール 2017松永 倫子（京都大学大学院 教育学研究科 修士課程 2 年）
2017 年 5 月22日から6 月2日の 2 週間にわたり、Theの講義の後には、哲学を専攻している学生の元に自然と人がInitiative for a Synthesis in Studies of Awareness

集い、会話が盛り上がる場面や、私自身も「発達の分野では（ISSA）Summer School が大阪大学脳情報通信融合研

どんな研究があるの？さっきの議論についてどう考える？」など

究センター（CiNet）にて開催されました。世界中から、神経と尋ねられた時はとても嬉しい瞬間でした。講義内容、学生、科学、計算論、心理学、哲学など多様なバックグラウンドを持チューターの方々すべてのバックグラウンドが多様な上に、時つ学生が共に、「意識」に関する多角的な講義を受け、議論間が限られている中で、講義内容の全てを完全に理解するこを行いながら学び合い、小グループに分かれての研究プロジェと以上に、それぞれの分野における研究手法や視点から浮かクトも行いました。

び上がる「意識」の定義や機能は何か、その違いは何か、ということを皆で追求していく姿勢に、分野を超えて交わり、「意識」について考える場が形成されていることを感じました。
後半の１週間は、午前中は引き続き多様な講義を受けつつ、
午後は心理物理学、MEG、MRI、ロボティックスのグループに分かれ、実際に研究プロジェクトを行いました。私は心理物理学のグループに所属し、視覚的な情報処理課題を用いて、刺激にほとんど注意を向けられない状況下での「意識」の働きについて実験研究を行うことにしました。他２人のメンバーとともに、チューターや先生方にアドバイスいただきながら、仮説と実験の構想を練り、データ分析、発表までを４日間で行いまし私は、発達心理学の分野で、母子相互作用や母親の情動た。試行錯誤も多くありましたが、自分たちで実験や発表をし認知能力の個人差に関心を持ち、研究を行っています。
「意たからこそ、意識研究の一領域に対する理解が実感を伴って識」は、自己と他者、感情という心の働きとは何か、という問い

深まり、整理され、興味が一層高まっていくことを感じました。

について考える上で重要だと考えられます。意識が自己ある

私にとって今回の ISSA は、学際的かつ国際的な環境で学

いは他者の感情に対する気づきにどのように関連しているの

ぶ初めての経験であり、共有した時間や経験全てが貴重な学

か、意識・身体・脳の関係性について、科学や哲学は何をど

びとなりました。また、他と交わり、比較し、違いを知ることで、のように明らかにしているのか、といったことに関心を持ち、学自らの研究・研究領域について改めて考える機会となりました。

生メンバーの一人として参加できることを楽しみにしていましこうした機会を下さった先生方、チューターの方々、参加者のた。

仲間たち、すべての皆様に心から感謝申し上げます。

前半の 1 週間、午前中は「意識」に関する多様な分野からの講義を受け、午後はグループに分かれて議論を行いました。
例えば、視覚・神経処理に関する研究、統合情報理論、再帰型ニューラルネットワーク理論、現象学など、私には初めて耳にする内容がほとんどで大変刺激的な講義でした。特に、物理学や計算モデルの視点から人間の行動を説明しようとする試みは私にとって新鮮で、複雑な現象が、ある原理によって説明できる可能性に驚きを感じました 。一方で、講義内容の理解に難しさを感じる点も多々ありました。しかし、世界的に研究を牽引しておられる先生方に直接質問できる機会が豊富にあり、また学生同士で「あなたはどう考えた？どう思った？」と議論を重ねることで日を追うごとに相互理解が深まっていく経
験は、何物にも代えがたい貴重な時間でした。例えば、哲学

NEWSLETTER vol.02 17

第 40 回日本神経科学大会
Alan Fermin（Tamagawa University, Senior Researcher）
The age of 40 is a hallmark of the beginning of early
human adulthood. The Annual Meeting of the Japan
Neuroscience Society reached its adulthood with therealization of the 40th event in 2017. The meeting delivered
highly exciting and groundbreaking research studies
presented by world-renowned scientists and rising stars.
Topics ranged from computational and AI approaches tounderstand brain structure and function as well as themolecular, cellular, and systems control of social behavior,development and psychiatric disorders.
Neuroscience’s most well-known and highly used brain
atlas, the Brodmann atlas, contains 50 areas mapped on
the cerebral cortex of each hemispheres. Professor Van
Essen (Washington University) showed that although
recent algorithms have increased the accuracy of corticalmapping, the number of cortical brain areas is highly
discrepant across studies, ranging from 150 to 300 areas.
Professor Van Essen coordinated the Human Connectome
Project and developed new algorithms to increase thequality of brain-to-brain registration and identify regional
cortical topology by combining neuroimaging data fromvarious modalities including resting-state and taskbased functional MRI, diffusion tensor image to track
white matter fiber pathways, and structural (gray andwhite matter). This effort climaxed with the publicationof a highly influential Nature paper (Glaser et al., 2016)
describing a new human brain atlas with 180 areas in eachhemisphere, among these, 97 areas were newly identified.
Additional cross-species analysis revealed brain areas,
especially in the prefrontal cortex, which were specific forthe human brain compared to macaques and chimpanzees.
Continuing the effort to understand brain organizationand function through computational approaches, Professor
Kenji Doya (OIST) presented his work on the integrationof massive data from both macroscopic (structural andfunctional MRI) and mesoscopic (cell calcium imaging)levels generated by the Japanese Brain/MINDS Project.
Professor Doya presented optimization methods toautomatically estimate fiber tracking connectivity,and macroscopic connectivity using both diffusion andfunction MRI. Further, Professor Doya showed how supercomputers can be used to implement neuron firing models
and simulate the interaction among the cerebral cortex,
basal-ganglia and cerebellum.
At the Symposium on Artificial Intelligence and Brain
Science, organized by this kakenhi project, Professor
Karlheinz Meier (Heidelberg University and HBP)
presented his work on neuromorphic computing and how
to simulate neurobiological networks through massive
parallel artificial CMOS architectures, including synaptic
plasticity and neuromorphic network activity changes
before and after learning, and the implementation ofdeterministic and stochastic supervised and unsupervised
learning methods. At the behavior level, Professor
Matt Botvinick (DeepMind) presented his work using arecurrent neural network architecture based on deep
reinforcement learning which learns to represent thestructure of multiple contexts, and uses such implicit
model to speed up learning in new environments.
Professor Botvinick discussed the neural implementationof such architecture based on the interaction between theprefrontal cortex and dopaminergic system.

18 NEWSLETTER vol.02

Studies with both humans and animals revealed therole of cortical and subcortical brain regions in the controlof social behavior. Two research studies demonstrated
the prominent role of the medial prefrontal cortex(MPFC) in social decision-making. Professor Masaki
Isoda (NIPS) found neurons in the monkey dorsal MPFC
that preferentially code other’s actions and errors,
while neurons in the ventral MFPC preferentially code
one’s own actions and errors, and that a monkey with
Autism-like disorder display disturbed coding of other’s
behaviors in the dorsal MPFC. Similarly, Professor Phillip
Tobler (University of Zurich) used fMRI to investigate
associative social learning in humans and found that
individual preferences for selfish or altruistic behavior
were associated with differential value representation
for self and other’s rewards in the ventral and dorsal
MPFC, respectively. Other studies found the involvementof subcortical areas in social reward processing, social
memory and aggression. Professor Atsushi Noritake(NIPS) found dopamine neurons in the monkey VTA that
increased firing rate both when receiving larger rewards
and when another monkey received smaller rewards.
Researcher Teruhiro Okuyama (MIT) found that ventral
hippocampus (vCA1) of mice encodes a memory of otherindividuals. Professor Aki Takahashi (University ofTsukuba) found that increased release of serotonin in thedorsal raphe nuclei in response to escalated aggression
was associated with dorsal raphe interaction with the
VTA. Professor Scott Russo (Mount Sinai) revealed thatneurons in the lateral habenula of mice increase firing
rate when attacking intruders and also in the absence ofan intruder after context learning, and Professor Dayu Lin(New York University) found a topographically distinctgroup of neurons in the hypothalamus that that play arole specifically in female aggression.
And finally, the 2017 Neuroscience meeting had
many sessions on the neural basis of developmental andpsychiatric disorders. Professor Akemi Tomoda (Fukui
University) showed how childhood sexual, verbal andphysical abuse lead to dramatic alterations in brain
structure including reduced volume in visual, temporaland medial prefrontal cortices. In contrast, Professor Jay
Giedd (UCSD) presented the results of a longitudinal study
tracking 12.000 children from age 9, and found age effects
on brain maturation and connectivity, especially duringadolescence when a number of psychiatric conditions
emerge. Professor Yutaka Sakai (Tamagawa University)
provided a computational approach to explain obsessive
compulsive disorder as a disorder of reward prediction
error, while Professor Takaki Maeda (Keio University)
showed that certain symptoms of schizophrenia, such as
reduced sense of agency, can be explained as a deficit in
the delay of updating forward decision models.
Together, these exciting findings presented at
Neuroscience 2017 pave the way for further studies
seeking to understand the basic mechanisms of brain
function and structure, and how experience and otherprocesses such as drug of abuse influence brain plasticity
and leads to psychiatric disorders. We look forward for41st Annual Meeting to be held in Kobe in 2018.

サマースクール参加記
Berkeley summer course in mining
and modeling of neuroscience data渡辺 啓太

（理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳回路機能理論研究チーム）2017 年 07 月20日から22日までカリフォルニア大 学バークMark Goldman は脳のシナプス可塑性についての仮説で

レー校にて開 催された神 経 科 学におけるデータ解 析に関あるHebb 則とPCAとの関係について論じた他、ニューラル

するサマースクールである Berkeley summer course in

ネットが目的の機能を実現するために重要な結合の特徴を調

mining and modeling of neuroscience data に参加してきべる方法を解説しました。

ました。主に数学や計算機科学のバックグラウンドを持った学

Maneesh Shahani はこれまでのトピックを機 械 学 習の観生・研究者向けに神経科学における現在注目を集めている研

点 から見 直 すと共 に、LL-LVM（Locally Linear Latent

究テーマや、最新のデータ解析手法等を学ぶことを目標とした

Variable Model）や demixed PCA(dPCA) 等の高 度な手

２週間のコースです。

法についての講義を行いました。

このサマースクールでは、主に６人の講師による講義が行わ

また、紙面の都合から紹介できませんが、連日神経科学者れました。以下に簡単ですが各講師の講義内容をまとめます。

が、自身の研究内容について紹介するセッションがあった他、Robert Kass の講義は、視覚や運動、現在地の情報等のVictoria Sharma からは研究倫理に関する講義もあり、それ

情報がどのように神経細胞の発火率で表現されているのか、らも大変勉強になりました。

そうした情報表現の数理的モデルとして用いられる点過程、今回のサマースクールで特にありがたかったのは、学生に対

特にポアソン過程について、さらに無記憶性を持ったポアソン

する手厚いサポート体制です。金銭的な面では渡航の際の旅

過程を過去の入力に応じて状態を変化させる様に拡張した費が一部（６００ドルまで）補助されるほか、大学の寮に滞在

Generalized Linear Model（GLM）についての解説が中心することができる、大学の食堂で無料の食事を得ることができでした。また、講義の最後に１神経細胞のモデルだけでなく多る等、貧乏な大学院生の懐事情を酌んでくれているなと感じま

数の神経細胞からなるようなダイナミックなネットワークのモデルした。

化の重要性を強調していた点が印象に残りました。

さらに学習面に対するサポートとしてこれらのコースはすべ

Frederic Theunissen の講義ではモデルがどれだけうまくて録画されております。下記の URL にリンクをまとめました。こ

データにフィットできるかを示す指標として用いることができるうした試みは是非日本の大学でも取り入れてほしいなと思うとSignal to Noise Ratio の見積もり方と、神経細胞の時間的にころです。

変化する刺激に対する応答特性を調べるツールであるSpike

https://github.com/KeWata/2017_CRCNS_Summer_

Triggered Average（STA）について、また STA の線形フィ

Schoolルタ、正規化との関係等が採り上げられました。

また、ほとんど す べ て の 講 義 に 対して Matlab な いし

Jonathan Pillow による講義は先の二人の講義内容を含む

Python のコーディング課題が用意されていたため、学習したものであったため、上記トピックをより深く理解することができまアイディアを具体的にどのように実装するかを学ぶことができました。さらに GLMを実際に網膜のデータに適用した例が示さした。

れた他、GLM でモデル化した神経細胞のネットワークについさらに、講 義 後に Exploratoriumを見に行く、休日にはても議論が有りました。また彼の情報理論の解説は個人的にMiur Woods や Golden Gate Bridgeを回るハイキングをすは一番直感的で理解しやすいものでした。

る等参加者同士の交流を深める機会も用意されていました 。

Odelia Schwartz は、PCA(Principal Component

斯様なサマースクールですので、神経科学に興味のある機

Analysis) や ICA(Independent Component Analysis)、

械学習・統計学を専門とする方、神経科学を専門としていてHirarchical ICAを用いた視覚受容野のモデル化について

より数理的な解析手法に対する理解を深めたいという方は是の講義を行った他、Deep Learningと皮質の階層構造との非参加を検討してみてください。

類似性に関する議論等を行いました。

NEWSLETTER vol.02 19

イベント情報中ザワヒデキ講演会
Artificial intelligence Art and Aesthetics
日程：2017.4.19
場所：沖縄県、沖縄科学技術大学院大学

平成 29 年度 主催イベント
ギャツビー / 科研費合同ワークショップ
人工知能と神経科学
日程：2017.5.11-12
場所：ロンドン、Gatsby Computational
Neuroscience Unit, UCL

https://groups.oist.jp/ncu/event/manifesto-artificialintelligence-art-and-aesthetics-nakazawa-hideki

http://www.brain-ai.jp/jp/events/detail/616/

第 2 回領域会議
日程：2017.5.20-21
場所：大阪府、脳情報通信融合研究センター (CiNet)
http://www.brain-ai.jp/jp/events/detail/520/

第 40 回日本神経科学大会シンポジウム「人工知能と脳科学」
日程：2017.7. 23
場所：千葉県、幕張メッセ

The Seventh International Symposium on"Biology of Decision Making" (SBDM 2017)
日程：2017.5.14-16
場所：フランス、University of Bordeaux
http://sbdm2017.isir.upmc.fr/

ISSA サマースクール：2017
日程：2017.5.22-6.2
場所：大阪府、脳情報通信融合研究センター (CiNet)
https://groups.oist.jp/issa

http://www.jnss.org/abstract/neuro2017/meeting_planner/sessionlist.php?st_id=201710005&u_s_
id=4S04a&u=1499824708&yz=708

第 1 回 Language & Robotics 研究会 (LangRobo)
日程：2017.7.2
場所：東京都、理化学研究所 革新知能統合研究センター(AIP)

新学術領域 「人工知能と脳科学」第１回サマースクール
日程：2017.8.2-4
場所：埼玉県、理化学研究所 脳科学総合研究センター(RIKEN BSI)

Brain-AI Workshop - NYU Shanghai
日程：2017.7.6-7
場所：上海、NYU Shanghai Academic Building

http://www.brain-ai.jp/jp/summer_school2017/

第 27 回日本神経回路学会全国大会「人工知能と脳科学の対照と融合」シンポジウム
日程：2017.9.20
場所：福岡県、北九州国際会議場

http://www.brain.kyutech.ac.jp/~jnns2017/index.php/
program/

第 3 回領域会議（次世代脳プロジェクト2017 年度冬のシンポジウム期間中）
日程：2017.12.19
場所：東京都、学術総合センター内一橋講堂、中会議場
4 領域合同若手シンポジウム「脳科学フロンティアへの複合的アプローチ」
日程：2017.12.20
場所：東京都、学術総合センター内一橋講堂

http://www.nips.ac.jp/brain-commu/2017/outline.html

脳と心のメカニズム第 18 回冬のワークショップ
日程：2018.1.9-11
場所：北海道、ルスツリゾートホテル
http://brainmind.umin.jp/index.html（準備中）

http://www.emergent-symbol.systems/news/langrobo-1

https://www.brain-ai-workshop.org/

第 2 回 Language & Robotics 研究会 (LangRobo)
日程：2017.8.7
場所：東京都、お茶の水女子大学
http://www.emergent-symbol.systems/news/langrobo-2

第 2 回 WBA シンポジウム 2017
日程：2017.8.29
場所：神奈川県、ラゾーナ川崎東芝ビル 15F
https://wba-initiative.org/2475/

第 3 回全脳アーキテクチャ・ハッカソン「目覚めよ海馬！：汎用人工知能プロトタイプにむけた海馬
モデルの組み込み」
日程：2017.9.16-18
場所：東京都、φcafe
https://wba-initiative.org/2391/

第 44 回内藤コンファレンス
意思決定の脳科学―動機、予測と学習
日程：2017.10.3-6
場所：北海道、シャトレーゼ ガトーキングダム サッポロ
https://www.naito-f.or.jp/jp/conference/co_index.
php?data=info_44

平成 29 年度 共催・協賛・後援イベント

第 3 回 Language & Robotics 研究会 (LangRobo)
日程：2017.10.7
場所：東京都、国立情報学研究所 (NII)
http://www.emergent-symbol.systems/news/langrobo-3

Neurobiology and Neuroinformatics 2017（NBNI2017）
日程：2017.11.30-12.1
場所：埼玉県、理化学研究所 大河内記念ホール

第 3 回 NIPS 読み会・関西
日程：2017.3.18
場所：大阪府、立命館大学 大阪茨木キャンパス
https://air-osaka.doorkeeper.jp/events/58019

https://www.neuroinf.jp/modules/nbni/2017/index.
html?ml_lang=ja

発行／編集

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」

お問い合わせ

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」事務局
Mail ncus@oist.jp
2017 年 10 月発行

www.brain-ai.jp