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
Neurointelligence
Director, IRCN Univ Tokyo

Vol.

7

2020.03

Takao K Hensch

Throughout human history, technologicalproduce one which simulates

advances have been used as convenient

the child’s? If this were thenmetaphors for the inner workings of the brain. It

subjected to an appropriate

has thus been variously compared to hydrauliccourse of education one

systems, labeled lines, holograms, or digital (andwould obtain the adult brain.”now quantal) computers. Only in the most recent“( Computing Machinery anddecades has the biology of this “black box”

Intelligence”, 1950).

been pried open enough to imagine going in the

At the International Research Center for

opposite direction. Is a truly neuro-inspired or

Neurointelligence (IRCN), we are tacklingneuro-morphic computation now possible?

Turing’s challenge“how does human intelligence

Pioneers in neurophysiology first shed light byarise?” from this developmental perspective.

characterizing response properties one neuron

Launched in October of 2017 as a World Premier

at a time. This painstaking effort offered pivotal

International (WPI) center at the University ofinsight forming the foundation for current deep

Tokyo Institute for Advanced Study, the IRCN

neural networks that can process images orbrings together neurobiologists, psychologists,

natural language. With increasing computational

clinicians and computational scientists frompower and speed, these now outperform humanaround the world under-one-roof on theexperts, but not without shortcomings. Highly

H o ngo c a mpus . T o ge t he r , w e s e e k a ns wers

inefficient in their thirst for fuel and input data,in the underlying principles of neural circuit

they lack the flexibility and generalizability

development and how it goes awry in psychiatricthat define human intelligence (H.I.). Indeed,disorders. This promises new insights for truly

neuroscientists would argue that we are still far

neuro-inspired A.I. and innovative, computationalfrom understanding the living brain at sufficientapproaches toward better understanding thedetail, or even knowing what“sufficient”mighthuman condition.

mean.

One might then wonder, what exactly is

In the words of Alan Turing, however, the“neurointelligence”(N.I.)? Perhaps there are twosolution would seem quite straightforward. In his

views. First is that N.I. lies at the intersection ofseminal paper on artificial intelligence (A.I.), he

H.I. and A.I. The common use of‘neurons’in both

wrote“Instead of trying to produce a programme

natural and artificial networks as a shared source

to simulate the adult mind, why not rather try toof intelligent behavior motivates large groupefforts such as your project on“Correspondence

oceans. In essence, we are now driving our own

and Fusion of A.I. and Brain Science.”Muchevolution like no other time before. To properly

remains unknown how emergent properties

curate this, a new generation fluent in botharise when neurons dynamically organize into

neuroscience and computer science is urgently

connected ensembles. At IRCN, we look to theneeded. IRCN has created a global ecosystem inhighly orchestrated stages of brain development,

Japan to welcome this confluence of disciplines,

conserved across millenia of evolution, for deeper

and by partnering with you, aims to nurture thisinsight. For example, inhibitory interneurons

newborn field through‘an appropriate course ofplay a pivotal role in timing both oscillatory

education.’

activity on the millisecond scale and critical

Leveraging an international network spanning

periods of brain plasticity across the lifespan.

Europe (IIT, NCCR, College de France), North

Only now are neurobiologists fully appreciating

America (UBC, Harvard, Max-Planck Florida),

the rich diversity of inhibition – poetically termed

Asia (A*Star, ION, THUAI) and growing, IRCN

“butterflies of the soul”by Cajal – which haslaunched the first Neuro-inspired Computation

hardly been considered in modern machinecourse in March 2019 in close partnership withlearning.

your“A.I. & Brain Project.”This course attracted

Second is that N.I. is created through the super-

great interest from >240 applicants worldwide

additive cooperation of H.I and A.I. Ultimately,

and received rave reviews from the 30 lucky

such an approach will encompass the fruits ofparticipants. In October 2020, we will follow-up

H.I. – the humanities and social sciences. By

with our second course leading up to another joint

projecting a faithful replica of ourselves, N.I. will

event, featuring world leaders in the“International

allow mankind to strive for broader horizons

Symposium on A.I. & Brain Science.”We lookbeyond our reach – to adapt and make rational

forward to seeing many of you soon at U Tokyo!

decisions in the depths of outer space or the

2 NEWSLETTER vol.07

［第 7 回］リレー対談

高橋 英彦

東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科 教授

松尾 豊

東京大学大学院 工学系研究科 教授

高橋 よろしくお願いします。

高橋 そうですか。今ちょっと哲学みたいな話がでましたけど

松尾 お願いします。

最終的に大学進学する時にいわゆる理系文系っていうことが高橋 松尾さんとは新学術領域で初めてご一緒させていただ
いたわけですけども、私自身は今の銅谷先生の新学術の前の『 予測と意思決定 』という銅谷先生の新学術でご一緒させていただいていて入らせていただいたという形です。私は工学系でもないし人工知能の専門家でもないのですけど、精神科医なので意思決定の障害みたいなことにずっと関心を持っていました。私も人工知能の先生とは最近はよく一緒にさせあった時に、それは迷いなく理系って感じだったんですか？
松尾 そうですね。僕、父親が医者で祖母も医者なんですね、でも次男だったのであんまりプレッシャーはなかったのですけ
ど、理系だなっていうのはあって理系に行こうとは思いました。
大学行った時はどちらかというと物理とか、やっぱり世の中の真理を解き明かしたいという思いはありました。学科選ぶ時はコンピューターのほうが未来があるかなと、情報ってついてるていただくことはあるのですけど、松尾さんのことをもっと知りとこがいいなと考えました。

たいなと思い、お伺いしていきたいなと思ってます。

高橋 そうなんですね。私は長男で次男の弟は東大の工学部

松尾 はい。

を出てから、企業の研究所に進みました。僕も中学までは滋高橋 先生のご出身はどちらになるんですか？
松尾 四国の香川です。
高橋 大学から東京ってことですかね？

賀県にいて、野球部やっていました。話を戻して、世の中の原理みたいなことに関心があったって仰ってましたけど、確かにそういう方、精神科も多いのですよ。哲学なんかはもちろん
分かりやすいんですけど、一方で物理みたいなファンダメンタ

松尾 そうです。

ルなことを追求する精神科医って意外といるんですよね。

高橋 高校生まではどんな学生さんだったんですか？

松尾 確かにそうですよね、認識とは何かみたいなことになると

松尾 丸亀高校っていうのがわりと文武両道というか部活も真一緒ですよね。

面目にやるところで野球部なんかは甲子園でるんですよね。

高橋 そうですね。先生もさっき言ってた自己の認識とか、よく一瞬だけ、1日だけ野球部入ったんですけど （笑）。

人工知能の意識みたいな話をされている時に再帰性という話

高橋（笑）。それは高校の時ですよね。

をされてるじゃないですか。あれはまさに僕らは臨床の精神松尾 そうです。野球部入ると勉強しちゃいけない、勉強禁止

医学あるいは脳科学で意識をテーマとして考えるときに、やっみたいな感じで毎日9 時まで練習してるみたいなところがあり、ソフトボール部に入り、3 年間続けました。もともとコンピューぱり再帰的に考えられるっていう状況っていうのが僕は定義がしやすいかなと思っていてそこは共感できるところがあるなとターは好きで小学校の頃からプログラムするとかやってたの松尾さんの本とか読んでて思いましたね。

と、あと受験の頃に哲学に興味を持って 「自分の認識って

松尾 再帰も、1 回の再帰 2 回の再帰。

一体なんなんだろうなぁ」とかそういうのをすごく考えていまし高橋 無限にいけますよね。

たね。

松尾 1 回でも起これば何回も起こるのと一緒だから。

NEWSLETTER vol.07 3

高橋 そうなんですよ、原理上 1 回でも起こればそこで大きなね。テキストマイニングでそこからキーワードを抽出するとか単壁を乗り越えちゃうんで無限になってしまいますね。

語間の関係をネットワーク的に表現するとかそういう研究をや

松尾 自己参照ができると再帰ができて、自己参照はほとんどるようになったっていう感じですね。

言葉の成立と同時で。言葉ができると自分って言葉ができま高橋 そうなんですね。ディープラーニングはそういう意味ではすから、ほとんど僕は言葉の成立と意識の成立って同時なん

大量のデータから何らかのパターンを抽出してきていて、先生じゃないかなって気がするんです。

が当時不満に感じたことが今はできてるって感じなんですか。

高橋 そうですね。進振りで今のご研究に繋がる方向に舵を松尾 そうですね。そこらへんが重要だっていうのは結構前か切られたということですかね。それが西暦何年ぐらいになるんら思ってて、自慢じゃないですけど。博士論文の最後の時にでしたっけ？

いろいろ研究やって仮説推論の研究もあったしテキストマイニ

松尾 それが 1996 年ですね、95 年かな 3 年生になったのが。

ングの研究もいろいろやったんだけども、結局特徴量をつくり卒論で研究室に入ったのが 96 年でその時に人工知能の研究室に入ったんです。石塚満先生っていう、人工知能学会の会長とかやられた先生ですけど。研究室でテーマの選択
で何やるってので、当時は AI 冬の時代だったんで応用寄りの研究が多くて擬人化エージェントとかアバターみたいなのつくってやるとかあったんですけど、僕はそういうのあんまり興味がなくて学習がやりたいって言ったんですけど 「学習はうちはやってないんだよね」とか言われてそうですかと。テーマにあった中で推論っていうのがあって推論ならいいかと思って推論やりますと。仮説推論、アブダクションっていうんですけど
知識を書いて或るゴールを証明するような仮説の組を求める
みたいな、ある種の組合せ最適化問題みたいな感じなんですけど。そういうのをやって、それの高速化する手法とかそれを数理的な問題に、最適化問題におとしてそれを解く方法とかいろいろやってたんですね。やってるうちになんか違うよなと思ってですね。
高橋 何がどう違うって思ったんですか？
松尾 記号的な推論は人間の知能じゃないっていう感じで。
三段論法をAI で自動的に推論できてすごいと、そういう帰結が自動的にだせてすごいっていうんですけど、この知識を書く
ときにどれだけ苦労してますかみたいな感じで、要するにこれを入れるとこれが起こってこれが起こってこれが起こるみたいな連鎖的な反応が起こるような知識の構造をあらかじめ上手に組んでおくとこれを入れるとこれがでてくると。外から結果だ
け見るとこれを入れるとこれがでてくるからすごいよねってなってるけど、ドミノ倒しみたいなものでドミノを一所懸命積んでる
わけですよ。これは単にモックアップというか、これは知能ではなくて結果的にこういうことが起こってるのかもしれないけども、少なくとも大量のデータがあってそこからパターンがでてきて、そういうものの帰結としてこういう連鎖反応が見えるってことのはずで、本当の本質はその大量のデータから何かパターンが起こるっていうところにあるなというのをやりながら思ってまして。それでドクターの頃に研究をがらっと変えたんですよね。
ドクター 2 年くらいの時に変えて、テキストマイニングで、大量のデータを扱うとなると手元にあるとなるとやりやすいんですよ

4 NEWSLETTER vol.07

だすっていうかいろんなバリエーションを抽象化して同じように表すような表現をどう見つけるかっていうのが、それがやっぱり人工知能の今後の一番のポイントだろうみたいなことを書いてあってそこの思いがずっとありました。僕はネットワーク的なところから何か生まれると思ってたんですよね。なので当時ス
モールワールドとかですね、スケールフリーとか複雑ネットワー
クみたいなのがでてきてあれは結構近いなと思って。ああいうデータの中からパターンが生まれてそれがネットワーク的になって重要なハブみたいなのがでてくると。ただ不満だったのが予測に基づいてないってところで、すべての行動というかプロセスが予測をベースに起こるべきなので、共起関係とかそういうのだけで構成するってのはまだ全然、偽物と思っていたんですよ。2005 年か 2006 年くらいにアンスーパーバイズドな手法を使って特徴量をつくりだすとスーパーバイズドな学習で精度が上がるみたいな論文がちらほらでてきてて、IBM の安藤さんっていう人の論文とかもわりと初期の頃にこれすごいよ
なって、振り返ると97 年ぐらいに N-gram やってるんですよ。
これだよなとずっと思っててですね、自分でもさきがけの研究なんかで予測の構造をベースに、今でいう自己教師あり学習
みたいな感じなんですけど、お互いに予測しあうみたいな構造をつくることで特徴量が生成されてそれが階層化していくっ
ていう仕組みなんじゃないかっていう絵を描いてたんです。それが今思うとヒントン先生とかが 2006 年とかに言いだした手法と基本そっくりで。なんだけど、それとは別に僕もそういう感じだろうなって結局ずっと思ってたという中で、ディープラーニ
ングがでてきてこれはやっぱりすごいなと思って。思っていたものとすごい近いというかどう考えてもこれは真実だろうし、僕がなぜそこに注目してたかっていうと結局 AI の歴史を振り返ってもそこがボトルネックになって前に進まないっていうことが各領域で起きてたので、そこさえ突破できれば一気に進みだすとずっと思ってたんですよね。なのでディープラーニングがでてきてこれはすごいなと思って、この技術自体もすごいけどもこ
れから先、結局意識とか言語とかそういうところに僕は興味があるのでそこに向けてこれをワーッといけるんじゃないかと思ってそういう方向に研究を変えていったというところですね。

高橋 そうなんですね。先ほどテキストマイニング、意味のネッ

そうですね、そういうノウハウ持った人たちといろいろできるとトワークとか仰っていましたが、私が新学術でやってるひとつ

いいですね。

のテーマとしても、統合失調症っていう精神科の病気がある

松尾 そうですね。あとは研究の関連で世界モデルっていうのんですけども、その症状に連合弛緩っていって言葉のアソシ
エーションが乱れてしまう症状があります。脳の中の単語のセ
マンティックネットワークがどうなってるかとか、セマンティックネッ
トワークのスモールワールド性みたいなものがどうなっているかを今ちょうど解析しているので、今後、先生ともディスカッション
できればと思ってます。
松尾 そうですね、はい。

を一所懸命研究室としてはやってます。ディープラーニングの研究も世界モデルの研究、それから深層強化学習、それから言語とのシンボルグラウンディングみたいなところがこれからまさに研究領域としてだんだん成果がでてくるところじゃないかと思ってまして、そういう意味では一番最初の問題意識 「自分の認識とは何か」みたいなところに近く一番おもしろいとこだよなというふうに思ってます。言語の例えば機械学習的な意義とか、さっきの話じゃないですけど、要するに大量のデー

高橋 だいぶお忙しいと思うんですけどお休みとかとれてますか？
松尾（笑）。まあまあぼちぼち。松尾研の中に基礎研究と教育と共同研究とインキュベーションっていう4 つのグループがあるんですね、それぞれグループヘッドがいるんですよ。教育は東大の学生とか一般の方とかに広くディープラーニングの教育、あとはデータサイエンスの教育を提供しましょうと、これ

タのパターンの中から言語のとっかかりみたいなものができて相関が生まれて、これが全体としてエージェントの学習速度向上に寄与していると思うので、そこのアルゴリズム的な解明が僕は結構近いんじゃないかなと思ってましてそこは研究室としてもいい貢献をしたいなと思っているところですね。
高橋 今後のご研究の発展を期待しています。今日はありがとうございました。

は東大内で 2,000 人くらい教えてます。共同研究はそうやって企業とやると。インキュベーションはスタートアップをつくるっていうので学生の起業を促進してみたいなことが大体形として整ってきて、あとはこれをどうやって効率化していくかとかス
ケールさせていくかっていうそういう段階なので、これまでは
相当そこの仕組みづくりっていうのが大変だったですね。あとは世の中もAI ブームでディープラーニングはいいんですけど、気を抜くと違う方向に行ってしまうことがあり、ちゃんとした方向に誘導したいというのが自分の中の使命感としてありました。
一所懸命ディープラーニングが重要だっていうことを言い続けて、最初の頃は「あの人ディープラーニングばっかり言ってる、なんなの」みたいな感じだったんですけど今はだいぶみんな
分かってきて、これ重要な方向なんだなっていうのがだんだん浸透してきたと思うので、そういう意味でもちょっと落ち着いた
かなって感じですね。自分の役割としてはある時期の役割を終えたかなっていう感覚があるので、少し重要な研究のところに今ウェイトをもう一度戻せるっていう状況にはなってきてるかなって感じですね。
高橋 そうなんですね。それいいですよね、基礎研究、教育と産学連携というかそれとインキュベーション。あんまりそういう発想で医学部はないのであれですけど、参考になるかな、ぜひそういうふうにしたいなっていうところもありますよね。
松尾 今、医学部の学生とか医学部卒の方でベンチャーやる方もすごく増えている感じがしますよね。
高橋 増えてはいる、まあ少ないでしょうけどいますよね。うちの大学としてもそういうのを奨励してたりするところもあるので。

NEWSLETTER vol.07 5

国際派遣
特集
A report of short-term visiting research in NTT
Communication Science Labs.
Irena Arslanova, University College London, Institute of Cognitive Neuroscience,
PhD student

vehicles when driving in bad weather conditions.
Indeed, Gomi's lab had recently developed avibration gadget, which stimulates tactile signals
to create an illusory sensation of pulling. Pairing
this gadget with videos (e.g., riding a bike down ahill) seems to induce a strong entrainment to visual
heading. People feel as if they are pulled alongwith the bike. Our research sought to uncover thecognitive mechanisms that underlie such tactilevisual integration and provide empirical evidence.
Furthermore, our project is just one example ofI became fascinated with Japanese modern culture
when our TV network in Estonia started broadcasting

fruitful collaboration between company researchorganization and academia.

a Japanese anime, Naruto. I was 12 years old. Since

UCL and NTT have a very long-lasting andthen, I filled most of my free time with reading

productive collaboration. I had already met majority

manga and watching various anime. I quickly grewof my NTT colleagues through yearly UCL-NTT

obsessed with the beauty of Japanese language, andmeetings, two in London and one in Okinawa. Thesedreamt of one day tasting the authentic ramen. So,

meetings have been my favorite, as they provide

when my PhD supervisor, Patrick Haggard, asked

an intimate and informal platform for different labs

if I wanted to visit NTT lab in Japan and conduct a

to share fresh data and new research directions.

research project with Hiroaki Gomi, I could not hide

Every year the meeting raises its quality bar as new

my excitement.

external people join the discussion. For example,

Our project examined how spatial information

at this year’s London meeting we discussed theacquired through touch (e.g., direction of force

importance of bringing together academic research

induced pulling) can contribute to visual experienceand industry. Our conclusion was that if we ensureof heading. This question had both theoretical andsmooth and ethical collaboration, it’s a triple win

practical implications. Theoretically, while mostsituation. Academic research can have its maximal

previous studies had focused on the effect of vision on

impa c t o n s o c ie t y w hile indus t r y pa r t n ers gettouch, we demonstrated that tactile information itself

evidence-based solutions. Moreover, younger

could contribute to visual perception. Practically,

researchers, like me, have the chance to get the taste

utilizing touch to compensate or enhance visualof the other side and gain valuable experience.

experience can be important in numerous real life

NTT Communication Science Laboratories is asettings. For instance, to enhance user experience

special place to work. It doesn’t feel quite like a

in virtual reality environment, to create navigation

business company and yet is unlike any university

systems for people with compromised vision (e.g.,lab. Although, I was engaged in my own project, I

blind individuals), and to be used as helpful cues innever felt as a completely independent researcher as

6 NEWSLETTER vol.07

I often do at UCL. Rather I felt as a part of a bigger

information, but also disengage from the corrupted

team. Many people helped me set up my experiments,

signal. Thus, our finding emphasizes the saliency ofespecially Nakamura-san, who helped with virtual

tactile-force signals and the importance of ensuring

reality and Tanase-san, who programmed theits reliability when designing haptic devices.

Phantom-force device. This strong team spirit was

I feel very lucky for the opportunity to have lived

perhaps the main reason I enjoyed working at Gomi’sand worked in Japan. It’s a truly exotic place. Itlab.

seems more western at the first glance and yet, it

Our experiment used virtual reality goggles tofeels like another planet. It manages to echo a feelingpresent participants with optical flow that inducedof peace and flow even at the busiest streets ofan illusion of heading in various directions. The

Tokyo. My three months in Atsugi not only offered

force-pulling sensation was induced with Phantom-

me an exhilarating cultural and social adventure, but

force device that participants held in their rightalso an invaluable research experience, thanks tohand. Synchronous presentation of both force andthe thoughtful and hands-on mentorship of Hiroaki

optic flow created a strong sensation of heading,Gomi. And yes, the authentic ramen was extremely

a n d par ti c i pant s were ask ed t o d ist in g u is h it s

delicious.

direction. We manipulated the reliability of bothvisual and force cues by adding noise to each signal.
This allowed us, seemingly for the first time, tocharacterize the contribution of tactile-force signals onheading perception over and above visual encoding.
We employed computational methods (i.e., Bayesian
integration) to assess whether participants used bothtactile and visual cues to optimally adjust signal
weightings based on their individual reliability to
distinguish the direction of heading. Importantly, we
also employed an implicit measure of posture sway
(via force platform that participants were standingon during the experiment) to assess the extent ofentrainment to heading experience.
Our preliminary analyses based on 10 naïve
participants suggested that participants did benefit
from synchronous signals, but only when force signal
was reliable. When force signal was unreliable (i.e.,
corrupted by noise), it resulted in interference andcompromised performance, even if visual signal
alone could have informed heading direction reliably.
In addition, force, but not vision, induced a strong
postural response. These results demonstrate thattactile-force signal has a significant contribution toheading experience. However, there seems to be aperceptual threshold that determines whether force
signal has a beneficial or disruptive effect. Specifically,
when force signal was corrupted by noise,
participants were unable to extract any directional

NEWSLETTER vol.07 7

ATR Research Visit Report
Barry Ridge, Department of Automatics, Biocybernetics and Robotics, Jozef
Stefan Institut

Period of Stay：1st August 2019 - 22nd October 2019

Research Work:

Life in Japan:

During my three months stay at ATR, I worked

Although my return to ATR and Japan wasunder the supervision of Dr. Jun Morimoto in close

welcome and beneficial both from the researchcollaboration with Dr. Ales Ude, who was also visiting

perspective and in terms of reconnecting withfor a shorter period. The work that was conducted

colleagues and friends, it was also equally memorable

centered on extending our prior work on image-due to certain other particular events. Due to the

to-motion encoder-decoder deep neural network

fortuitous timing of my visit, I had the chance toarchitectures to handle sequential data in human-support my home country -Ireland- at the 2019 Rugby

robot interaction scenarios. In that previous work -World Cup which was being hosted by Japan fromlargely conducted during my previous visit to ATR

September 20th, 2019 to November 2nd, 2019 at- we had successfully demonstrated how such neuralstadiums all over the country.

networks could be used to allow a humanoid robot

I was able to acquire tickets to all of the Ireland

to visually recognize hand-written digits drawn

games which also meant that I was lucky enough toin different poses on pieces of paper and learn

witness the historic match between Japan and Ireland

the motion trajectories required to reproduce thein Shizuoka in which Japan was victorious against adrawings in the correct poses with its robotic arm .

Tier 1 team for only the second ever time after their

1

However, this prior work was restricted to single

prior defeat of South Africa, beating Ireland19-12.

image recognition. Therefore, the focus of the

Attending those Rugby World Cup matches also

research conducted during this most recent visit wasallowed me to travel to locations in Japan I might not

to improve the design of the model such that it could

otherwise have visited.

handle sequences of images, with the ultimate goal

Finally, I am extremely grateful to KAKENHI

of enabling video-to-motion learning in experiments

Correspondence and Fusion of AI and Brain grant forin which the robot would learn to recognize actions

their sponsorship.

performed by a human in video images and respondwith an appropriate corresponding action of its own.
Although this research is still ongoing, we expect tobe able to produce experimental results on our realsystem relatively soon.
1 Barry Ridge, Rok Pahiˇc, Aleš Ude, and Jun Morimoto.
Learning to Write Anywhere with Spatial Transformer
Image-to-Motion Encoder-Decoder Networks.In 2019 IEEE
International Conference on Robotics and Automation (ICRA),
Montréal, Canada, May 2019.

8 NEWSLETTER vol.07

書籍
紹介

計算論的精神医学山下 祐一（国立研究開発法人 国立精神・神経医療研究センター (NCNP) 神経研究所 疾病研究第七部・室長）
書籍タイトル：計算論的精神医学 〜情報処理過程から読み解く精神障害〜
著者名：国里 愛彦、片平 健太郎、沖村 宰、山下 祐一
出版社名：勁草書房
ISBN：978-4-326-25131-5

脳における知覚・認知をある種の“計算”ととらえ、その情

上述した精神医学の抱える問報処理プロセスを数理モデル化することで神経システムの動

題の解決に有用ではないかと作原理を探求する研究手法を計算論的アプローチといいます。

期待されています。本書では、「計算論的精神医学」とは、この手法を精神医学研究に積

特に生成モデルを用いた理論

極的に応用しようという精神医学の新しい研究分野で、その駆動アプローチに焦点を当て

重要性の認識が非常に高まっています。
“計算”というと、近て扱っています。

年話題の機械学習・人工知能（AI）などビッグデータを用い

内 容の構 成としては、精 神た手法（「データ駆動アプローチ」と呼ばれます）を思い起こ

医学研究の問題点の整理、計す人が多いかもしれません。機械学習とは、大量のデータに対

算 論 的 精 神 医 学 の 枠 組 み、して反復的に計算を繰り返すことによって、そこに潜むパターに続いて代表的な生成モデル

ンを見つけ出す方法の総称で、精神医学における応用として（生物物理学的モデル、ニューラルネットワークモデル、強化は、例えば脳画像・遺伝子・代謝物などのデータから精神障学習モデル、ベイズ推論モデル）の解説、具体的な精神疾患害の有無を予測したり、ある種の患者群をクラスタリングするよ

研究事例まで幅広くカバーしています。従って、本書の読者とうな研究が試みられています。このようなタイプの研究も、高度

しては、精神医学の知識をもっていて、計算論的手法についな数理的テクニックを用いてデータを解析するという意味で、て理解したいと考えている精神科医や心理士などの精神医

広い意味での計算論的精神医学と呼ばれることがあります。

学研究・医療の関係者、あるいは、数理モデル・計算理論に

データ駆動アプローチの研究は、データの蓄積や機械学習理

ついての知識を持っていて、精神障害の研究への適用方法論の洗練に伴ってますます発展することが期待されています。

について学びたいと考えている情報系・神経科学系の研究者・

しかし、データ駆動アプローチは、精神障害の分類や予測

大学院生などを対象としています。数理モデルの解説についなどにおいて有用性が期待されるものの、神経・認知・行動ては、計算論的手法を初めて学ぶという初学者にも理解でき的現象の背景にあるプロセスを明示的にモデル化しないため、るよう心がけました。本書で紹介する数理モデルは、脳のモデ

精神障害の原理的な理解に直接はつながらない可能性があルとしてはどれも最先端のものですので、精神医学を研究対ります。というのも、現在の精神医学は、疾病分類が生物学象としていない読者にとっても、脳の数理モデル・計算理論の的知見に基づいていない、生物学的知見と臨床症状の間にわかりやすい入門書として十分役立てていただけると考えてい説明のギャップがあるといった問題を抱えているからです。こます。自身で計算論的精神医学の研究を始めようと考えていのような問題を解決するためには、生物学的知見と臨床症状る実践レベルの方々向けには、参考文献と公開されているサを上手くつなぐモデル（「生成モデル」と呼ばれます）が必要

ンプルコードへのリンクなどの情報を盛り込みました。特に、神になると考えられています。生成モデルは、脳の情報処理から

経科学・情報系の研究者など、精神疾患になじみの薄い読

行動や症状などが出力される過程をモデル化したもので、脳と者に向けては、具体的な臨床像がイメージしやすいような工夫

行動・症状をつなぐモデルとして使えます。この生成モデルををしました。ぜひお手にとって、楽しんで読んでいただけました

精神障害研究に適用する研究手法（「理論駆動アプローチ」

ら幸いです。本書をきっかけに、計算論的精神医学の研究にと呼ばれます）は狭い意味での計算論的精神医学と呼ばれ、興味を持つ学生や研究者が増え、領域がますます活性化す
ることを期待しています。
NEWSLETTER vol.07 9

論文
紹介

人型ロボットの階層制御アーキテクチャ
石原 弘二（株式会社国際電気通信基礎技術研究所 ブレインロボットインタフェース研究室 専任研究員）
論文タイトル：Full-Body Optimal Control toward Versatile and Agile Behaviors in a Humanoid Robot
著者：Koji Ishihara, Takeshi D. Itoh, Jun Morimoto
IEEE Robotics and Automation Letters, Volume 5, Issue 1, pp.119-126 (2019)
DOI：10.1109/LRA.2019.2947001

概要
人型ロボットはヒトに近い身体の構造を持っていますが、その運動能力はヒトに遥かに及びません。人型ロボットにはヒトと同等の運動能力を持つことで、介護作業や危険作業の代替など、ヒトの替わりに様々なタスクを行うことが期待されています。そのようなロボットの開発促進を目指した大規模な競技大会が、近年積極的に行われていますが、現在のロボットの実
行可能なタスクは限られており、その動きはヒトに比べ非常に遅いです。
より多様な素早い運動の生成には、全身の運動の計画と生成を行うことが必要不可欠ですが、従来の制御手法では全身の運動計画はできませんでした。この問題を解決するために
本研究では、全身運動の計画と生成が可能な制御アーキテ
クチャを開発しました。開発した制御アーキテクチャを用いて、ローラースケートを履いた人型ロボットの、前方・後方宙返りなどの多様かつ俊敏な運動を生成することができました。
はじめに
私たちはスポーツを行うとき、全身をどのように動かすかの計
画と、計画された運動の生成を繰り返すことで、全身を使った素早い動作を行うことができます。このような、「全身の運動の計画と生成を実時間で行うこと」は、従来の人型ロボットの制御手法ではできませんでした。計画されるのは重心の運動な
どの一部分の運動のみで、脚や腕などの運動軌道は、ヒトが与えるか発見的な手法に基づいて計算されていました。この状況は例えば私たちが、脚の動きを自分で決められない中で歩かなければならない場合で、生成できる運動は限られます。
また本来は、全身の動きは脚、腕などの様々な運動の相互作用によって作られるので、一部分のみを計画することはできません。この相互作用を無視するために、ロボットを遅く動かしていました。

10 NEWSLETTER vol.07

図 1 階層制御アーキテクチャ

そこで本研究では、人型ロボットの全身の運動を実時間で計画・生成できる階層制御アーキテクチャを開発しました。開
発した階層制御アーキテクチャは、階層モデル予測制御と反射メカニズムから構成されています（図 1）。観測された状態（胴体の位置や関節角度など）に対して、階層モデル予測制
御によって全身の運動計画が行われ、計画された運動を実現するようにロボットを制御します。この流れを繰り返すことで運動を生成する制御方式のことを、モデル予測制御と呼びます。
反射メカニズムは姿勢を維持することに役立ちます。
全身運動の計画と生成における問題点
全身運動の計画と生成を行う上で解決しなければならな
かった問題は、運動計画に多くの計算時間がかかることです。
運動計画では、タスクを達成するのに必要な運動軌道を計算することが行われますが、この運動計画に多くの計算時間がかかると、人型ロボットは倒れてしまいます。例えば、本研究が対象としている、ローラースケートを履いた人型ロボットのバラ運動のみであり、計算時間を削減することができます。

ンスタスクでは、ロボットは床面に応じて姿勢を変えることが求められます。しかし、運動計画に時間がかかれば、素早く姿勢

階層制御アーキテクチャを用いた運動生成結果を変えることができず転倒してしまいます。従来のモデル予測

シミュレーション環境における検証の結果、階層モデル予測

制御では、タスクを達成するのに必要な全身の運動軌道を時制御を用いることで計算時間を大幅に削減することができ、人間的に細かく計画する必要があると考えられ、人型ロボットの型ロボットの運動を生成することが可能でした（図 2）。開発しような多くの自由度を持つロボットの運動計画には多くの計算た制御アーキテクチャを用いた全身の運動計画と運動生成に時間がかかっていました。

より、図 3 に示すような多様かつ俊敏な運動を生成できることを確認しています。さらに、実機人型ロボットを用いた運動生

階層制御モデル予測制御

成実験（図 4）も行っており、今後はより多様な運動生成を行

この計算時間の問題を解決するために、私たちが注目した

う予定です。

のは、全身の運動全てを時間的に細かく計画する必要はな
い、ということです。直感的には、私たちは胴体に比べ手足を速く動かすことができます。速く動く運動のみ、時間的に細かい計画が必要であり、遅く動く運動は、粗く計画できるのではないかと考えました。実際に人型ロボットのモデルである運動方程式を解析してみると、全身の運動のうち手足の運動が速い運動であることが分かり、四肢の運動のみを細かく計画す
ればよいことが分かりました。このことから私たちは、まず、全身の運動を時間的に粗く計画し、四肢の運動のみを細かく再計画する、階層モデル予測制御を開発しました（図 1 参照）。
全身の運動を細かく計画していた従来のモデル予測制御に対して、階層モデル予測制御では、細かく計画するのは四肢の図 2 従来と階層モデル予測制御の計算時間の比較

図 3 階層制御アーキテクチャを用いた、前方宙返り運動（左図）、後方宙返り運動（右図）の生成

図 4 階層制御アーキテクチャを用いた、実機人型ロボットのスロープ滑降運動の生成
NEWSLETTER vol.07 11

大 会
参加記

NeurIPS2019 参加記

Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems
谷口 尚平（東京大学 松尾研究室 修士 1 年）
2019 年 12 月8日から14日にかけてカナダのバンクーバーに明を主眼とした論文が多く集まる傾向にあります。近年は、深て行われた NeurIPS 2019 に参加してきました。NeurIPS は層学習のブームを背景に、GAN による画像生成の論文など

ICML、ICLRと並んで機械学習のトップカンファレンスの 1 つと

応用寄りの論文も多くなっている印象でしたが、今年はやや原して知られています。投稿・採択される論文数はその 3 つの点回帰して基礎理論の論文が昨年よりも増え、深層学習モデ中でも最も多く、今年は 6743 本の論文が投稿され、その内約ルを特定のドメインに適用してアーキテクチャを改善するような

21.1% の 1428 本が採択されました。採択率はほぼ平年並み

論文は少なくなってきたように感じました。これは、ブームがあですが、投稿数が指数的な伸びを見せているため、学会の規る程度落ち着いて、学会ごとの分野の住み分けが明確になっ模も益々拡大し続けているという状況です。学会への参加者てきた結果とも言えそうです。

数も異常なスピードで増え続けており、今年はバンクーバーコン
ベンションセンターの東棟と西棟の両方を使って行われました。
来年も同じ会場で開催されることが決まっています。今回はそんな NeurIPS 2019 の 様 子 をお 届 けした いと思 います。

分野ごとの論文の割合(https://medium.com/syncedreview/neurips-2019-the-numbersc1808fba9480)

そんな傾向の中でも、ロボット分野への機械学習の応用に関する研究は今年も数多く見られ、今後もまだまだ大きな進展
NeurIPS の論文投稿・採択数の推移(https://medium.com/@dcharrezt/neurips-2019-statsc91346d31c8f)

が続いていきそうです。この背景としては、インターネットなどを通して大量のデータが集まりやすい画像、言語などの分野
では、深層学習の登場により大きく精度向上が向上し、実際に画像認識や機械翻訳などは既に深層学習ベースの手法が実世界のシステムにも取り入れられ始めている一方で、データの収集コストが大きいロボット制御の分野で強化学習などを用いるには未だに多くのハードルがあり、今後より大きな技術の発展が必要とされていることが挙げられます。このいわゆるロボット学習の分野で世界を牽引しているのが、UC Berkeleyの Peter AbbeelとSergey Levineらの研究グループです。

人工知能の主要な国際会議の参加者数の推移(https://thegradient.pub/neurips-2019-too-big)

例年、NeurIPS はコンピュータビジョン系の CVPR や自然言語処理系の ACLといった学会で多く見られる特定の応用領域への機械学習を適用するような論文よりも、より一般的で基礎的なアルゴリズムの開発や、機械学習の数理的な理論の解

12 NEWSLETTER vol.07

Levineらのグループからは実に 12 本の論文が採択されており、これは全著者の中でも最も多い数字です。
データを大量に集めることが難しいロボット制御の文脈において、Levineらも含めて近年特に注目されているアプローチ
が、メタ学習を用いるアプローチです。メタ学習とは、簡単にいうと、様々なドメインから集めたデータを用いて、新しいドメイン

のデータを得た際に少量のサンプルからそのドメインに素早く適応できるように学習を行うというアプローチです。例えば、ロボット制御の場合、1 種類のロボットで多様な制御タスクについてのデータを大量に集めることは困難な場合が多いですが、もし違うロボットで集めたデータも使って良いとなれば、学習に使えるデータの量を大きく増やすことができます。その際に、それぞれ違うロボットに対して適応しながらタスクをこなすことを学習させることで、また別の新しいロボットに対して用いるときにもすぐに適応できる、というのが基本的なモチベーションです。つまり、新しいドメインの学習の仕方を学習するという意味

New in ML の会場の様子

でメタ学習と呼ばれています。このメタ学習はロボット制御だけ
でなく、同一ドメインから大量にデータを集めることが難しい分野に対して有効な解決策になり得るため、近年注目を集めています。今 回の NeurIPS の中でも、“Guided Meta-Policy
Search”など、ロボット制御にメタ学習を適用する論文がいくつか見られました。今後もこの領域の研究は Levineらを中心に大きく進展していきそうです。

(https://nehzux.github.io/NewInML2019)

最後に、NeurIPS における多様性への配慮の取り組みについて少し取り上げたいと思います。NeurIPS では以前から
女性研究者のための Women in ML や黒人研究者のためのBlack in AI などのワークショップを開催しており、この分野における多様性の拡大に非常に力を入れています。そして、今年から初めて開催されたのが、New in MLという機械学習の研究をスタートし始めたばかりの人のためのワークショップです。この New in ML では、まだ NeurIPS の本会議に採択経
験のない研究者が論文を投稿し、Max Welling や Yoshua
Bengioといった機械学習分野のトップの研究者からレビューとメンタリングを受けられるという仕組みになっています。筆者もこの New in ML に論文を投稿し、ワークショップに参加してきました。初回にも関わらず、ワークショップは盛況でポスター発
表ではメンターも交えて活発に議論が行われ、筆者自身も非
常に良い刺激を受けました。このような他分野からの研究者の参入を積極的に受け入れ、分野全体を盛り上げていこうという姿勢はとても素晴らしいと感じました。新学術領域 「人工知能と脳科学の融合と対照」も異分野間の議論を通して、新たな研究領域の創造を目指すものであり、今後もこのような議論の場を大切にしながら研究を発展させていけたらと考えています。

会場のバンクーバーコンベンションセンター(https://www.microsoft.com/en-us/research/event/neurips-2019)

NEWSLETTER vol.07 13

CoRL2019 大会参加記

Conference on Robot Learning 2019
松嶋 達也（東京大学 松尾研究室 修士 2 年）
2019 年 10 月30日から11 月1日にかけて、大阪で開催され的に解釈し，今後の研究に示た CoRL（Conference on Robot Learning）2019 に学生ス

唆を与える成果が発表されるのタッフとして参加しました。

もCoRL の特 長が表れている

CoRL は、ロボット学習に関する国際会議で、2019 年度で 3と感じました。

回目の開催で、初回は、アメリカ・マウンテンビュー、2 回目はス

また、ベンチマークやフレー

イス・チューリッヒで開催され、4 回目となるCoRL2020 は、アメムワークなどのツールを提案す

リカ・ボストン（MIT）で開催予定です。

る研究が比較的多かったこと

全体的な印象としては、ロボット制御に近い研究と、機械学も今 回の CoRLを特 徴 づける

習に近い研究がバランスよく構成されていると思いました。ロ

と思 います。例えば、“Meta-

ボット系の学会としては、ICRA や IROS、RSS が有名ですが、World: A Benchmark andこれらはロボット工学に関する総合的な規模の大きい学会であEvaluation for Multi-Task and Meta Reinforcement

るため、CoRL のような機械学習を用いる制御アプローチに特Learning”は、近年盛んな研究テーマであるロボット学習にお化し、参加者間で密な議論ができる学会は貴重だと感じます。

けるメタ学習の性能を評価するためのベンチマークを提案してなお、毎 年 同 時 期に開 催されるIROS は、2019 年は CoRL

います。最も複雑な設定では、ロボットアームを使って、ドアをの翌週にマカオで開催されたため、大阪から直接マカオに向開ける、ペグを指す、ボタンを押すなどの 45 個の訓練タスクをかった研究者も多かったようです（筆者もCoRL で交流した

用いて、未知のテストタスクにおける性能を評価する物理シミュ

人をIROS でも数人見かけました）。一方で、機械学習に関す

レータ上の環境を作成し、既存のメタ学習アルゴリズムにおる研究が多い学会としては、ICML や NeurIPS、ICLR などける性能とともに公開しています。また、“ROBEL: Robotics

がありますが、CoRL では、これらの学会に投稿された研究を

Benchmarks for Learning with Low-Cost Robots”は、制御分野に応用した研究が多く見受けられました。

3D プリンタや市販のアクチュエータを用いて、簡単に作ること

また、CoRL はこれまで single track sessionを貫いておのできる、安価で比較的安定性の高い四脚歩行ロボットやロり、採択可能な論文数が限定されているため、年々採択率がボットハンドを提案しています。このような研究は、ロボット学習

低下する傾向にあります。CoRL2019 では、投稿数が前年比

領域への参入障壁を下げ、より高度な問題設定での検証が68% 増加（237 本→ 398 本）し、採択率がついに 3 割を切る可能になるため、今後は、よりリアルなロボット・問題設定での（27.6%、110 本）など、近年のロボット学習分野の盛り上がり

研究がさらに活発化することが期待されます。

を感じました。

最後に、2019 年夏に行われた本新学術領域のサマース

筆者は、学生スタッフとしての参加でしたが、当日は、講演

クールのご縁で、森本淳先生に CoRL2019 の学生スタッフの会場内の担当（照明や発表の補助）であったため、すべて募集をご紹介いただき、参加することができました。大変ありがの発表を聴講することができました。その中で、印象的だった

とうございました。

研究をいくつか述べたいと思います。
Best Paper Award に 選 ば れ た“A Divergence
Minimization Perspective on Imitation Learning
Methods”
は、模倣学習におけるbehavioural cloning（BC）
や（敵対的）逆強化学習を分布のダイバージェンスの最小化
アルゴリズムとして統一的な観点から議論し、物理シミュレータ
による実験を通じて、逆強化学習アルゴリズムにおけるstatemarginal のマッチングが BCに比べて模倣学習の性能を高める要因であるという分析を行っています。このような，
従来ロボッ
ト学習で用いられていた手法群を機械学習の観点から統一

14 NEWSLETTER vol.07

IROS2019 参加記

IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems 2019

勝又 勇貴（立命館大学 情報理工学部 谷口研究室 博士課程前期課程 2 年）

本稿は私の IROS2019 の参加報告です。IROS は今回でボティクスと深層確率生成モデルに関するworkshop で、私32 回目の開催となるIEEEと日本ロボット学会 (RSJ) が開催すはロボットが未知の環境において自己位置と環境の地図を同るインテリジェントロボットとロボットシステムに関する国際会議

時に推 定 するSimultaneous Localization and Mappingです。2019 年は 11 月4日から11 月8日までマカオで開催され(SLAM)という問題を解くための新規手法を提案しました。実ました。私は今回 workshop への参加で、本会議の聴講とポ

験はイニシャルリザルトレベルまでしか済んでいませんでした

スター発表を行いました。

が、ポスターセッションで有効になりそうなデータセットを教えて

まず、開催地となったマカオという街は 20 年ほど前までポルいただいたり、提案手法の今後の方向性などを議論したりす

トガルの植民地であった地域で、植民地時代のヨーロッパ文

ることができました。ポスターセッションも英語での発表も初めて化とそれ以前の中国の文化が融合した街です。街を歩けばでしたが、SLAM の分野は自律移動ロボットの研究では基本

西洋風の町並みや教会があり、道路の看板はポルトガル語でとも言える重要な研究分野であるため、世界中の研究者と知書かれているものもありました。近年では中国の特別行政区で見を共有することができ、自分の研究をブラッシュアップする機あることもあり、埋立地にカジノやホテルを持つ大きなリゾート

会はとても有意義でした。

施設が乱立するようになりました。今回の国際会議の会場に最後になりますが、今回の国際会議聴講参加、workshop

なったのも澳門科技大學の近くに存在するリゾート施設の 1 つでのポスターセッションを通して得た知見・経験を残り少ないです。

大学院生活に還元し、よりよい修士論文を仕上げていきたいと会議の初日と最終日は workshop、2日目から4日目までの 3思います。また今回ポスター発表を行った研究と修士論文で日間で本会議が開催されました。本会議は 1日に 3コマか 4コ

発表した内容を来年の IROS に投稿することを予定している

マ、午前と午後にコーヒーブレイクが開催され、マカオ名産のので、来年は本会議の方に参加できるように取り組んでいきた

エッグタルトなどが振る舞われていました。また協賛企業の展

いと思います。

示ブースが常時設置され、企業の最新技術を搭載したロボットがフロアを自由に動き回っていました。私はロボットが地図や
semantic 情報の推定を行う研究を中心に聴講しましたが、ロ今回の出張は本新学術領域による支援を受けています。貴重な機会を頂けたこと、感謝致します。

ボットの研究分野にもコンピュータビジョンの手法が多く用いられるようになってきた印象を受けました。またセンサの情報を処理するコンピュータの性能が上がっていることもあり、ロボットに
3D の情報処理をさせることが普通になっています。また 1日のプログラムが終了した後にはバンケットやパーティが開催される日もあり、私は会議に 1 人で参加していたので全く知らない海外の研究者や、日本から参加している企業の研究者と研究の話をすることができました。
参 加し た workshop は Deep Probabilistic Generative
Models for Cognitive Architecture in Robotics です。ロ
NEWSLETTER vol.07 15

第 29 回 日本神経回路学会 全国大会（JNNS2019）
参加記
中村 大樹（NTT コミュニケーション科学基礎研究所・リサーチアソシエイト）
2019 年 9 月4日から6日にかけて、東京工業大学（大岡一般理論を導き出すためには、神経回路網という村から見え山キャンパス）にて、第 29 回 日本神経回路学会 全国大会

る代数幾何という果ての山脈がヒントになっていそうだが、一（JNNS2019）が開催されました。日本神経回路学会は 1989

度行ったら二度と帰ってこられないとても険しい道に思えたそ

年に創立され、「脳を情報処理装置とみて、その科学的解明・うです。しかし、勇気を出して超関数という道を歩き続けた結計算論的理解・工学的実現の研究を促進することを目指した

果、代数幾何という果ての山脈には特異点解消定理というも学会」です。今年は学会創立 30 周年にあたる年で、節目ののがあり、この定理を用いることでどんな学習モデルでも学習年である今回の全国大会はこれまで以上に盛大に行われまし

損失、汎化損失、自由エネルギーを共通の標準形で書けるよた。

うになったようです。このように、周囲の状況を冷静に捉え、鋭大会参加者は 190 名ほどで、量子アニーリングやコヒーレン
ト・イジングマシンといった量子力学関連のサテライトシンポジ

い勘を頼りに、険しい道でも勇気を出して一歩踏み出すことは私も見習わなければならないと思いました。

ウムや、代数幾何学・統計学的方法からの神経回路網研究、
スパースモデリングや深層学習に関する招待講演など、神経回路網を主軸として幅広い講演が行われました。また、学会設立の経緯や第 1 回全国大会の演題紹介など日本神経回路学会の 30 年間の歩みを知る良い機会でした。ポスター発表は80 件近くあり、昨今の人工知能ブームからか 3 分の 1 程度は人工知能関連のものでした。しかし、その多くは神経回路網を理解するための手段として利用しており、神経回路学会ならではの利用方法であると改めて感じました。
今大会で私が最も印象に残った話は、東京工業大学の渡辺澄夫先生の招待講演でした。本講演は、代数幾何学的ア
プローチから人工神経回路網の学習理論を作り出すという話でした。学習モデル自体は階層モデルや混合正規分布、隠れマルコフモデルなどたくさんあるが、多種多様でそれらの一般的な学習理論を導き出すのはとても大変だったとのことです。

コラム

賀茂川コミュニケーション塾発行に寄せて
谷口 忠大（立命館大学 情報理工学部 教授）

人工知能にとっても脳にとってもコミュニケーションは重要だ。

それは、根本的な問いだ。隣接領域の研究者同士で話してそんな主張はあまりにも雑駁としすぎだろうか？ 筆者は本新

いても、どこか「コミュニケーション」という言葉はすれ違いを学術領域「人工知能と脳科学」において「A03 認知と社会連れてくる。コミュニケーションと言われて、一番に思いつくの性」の計画班代表をつとめているが、コミュニケーションは人

は言語的コミュニケーションではあるが、人間や動物の行う社間の社会性を考える上で欠かせない要素であろう。
「――で会的相互作用からいわゆる「言語」以外のものをコミュニケー

も、コミュニケーションって何ですか？」

ションではないと否定するのはあまりに狭量な定義かもしれな

16 NEWSLETTER vol.07

い。人間のコミュニケーションにおいても、手旗信号でコミュニがやってくる。そして、なんや

ケーションや、何気ないアイコンタクトがコミュニケーションの一かんやで、コミュニケーションに部を形成するときもある。肩を叩くのも握手をするのもコミュニ

関する質 問をし、それに「 教ケーションの一部だ。
「言語」という場合は学術的には文法や授」（ 筆 者 本 人ではない！
！）が語彙を有する日本語や英語といったいわゆる言語に一般的に答えることで物語は進んでいく。

限られる。以前、とある脳神経科学の研究者と議論した際に、キャラクターはこの二人の他に彼が同期現象のモデルでコミュニケーションを論じようとしていも小 沢マドカの同級 生の男のたのに対して、僕が暫定的な異議を唱えて三時間ほど議論し子や女の子など。本質的にはた。例えば、ホタルの同期発火はコミュニケーションだろうか？

難しいかもしれない内容を、高

これは非線形力学の話だがコミュニケーションと呼べるかもし

校生にもわかるように平易な語れない。コミュニケーションが何らかのトークンをやり取りして情り口で説明していく。物語を読むようにサクサクと読んでもらえ

報集約を行うことだとするならば、市場メカニズムにおける貨幣るはずだ（と思う）。

を用いた購買行動はコミュニケーションとしても捉えられる。こ出版以来 「どうして小説形式にしたんですか？」という質問

れは経済学の話だ。現代社会において重要な言葉でありながをもらう。この小説形式というトリッキーに思える選択だが、実ら「コミュニケーション」という言葉は曖昧さに溢れているのだ。

はかなり合理的な理由がある。広い分野や、広い世代の人になかなか原著論文に出来るような話ではないが、こういう議論

読んでもらいたいコミュニケーション論なのだから、その「語りをきちんとやっておかないといけない。

口」を平易にする必要があった。読者の想定は、上はシニア

そんな思索を背景にして、2019 年 11 月に五冊目の単著『賀世代から、下は高校生まで。大学に進む前の高校生でも読め〜ビブリオバトルから人工知能までるようにしたい。それなら、もう本の中で「高校生に向けて説〜』を出版した。依頼を受けてから二年以上の月日が過ぎた

明してしまえ」ば良いのだ。そういう理由もあって（他の理由もが、野心的で読みやすい一冊に仕上げたつもりだ。コミュニあるが）、思い切って小説形式を取ってみた。新しい挑戦で、ケーションというキーワードを軸に多岐にわたる議論をまとめて読者に受け入れてもらえるかどうか不安はあったが、今のとこいる。筆者が提案して全国に広まっているビブリオバトルを始ろネガティブな話はあまり聞こえてこないので、そこそこ上手くめとする人間のコミュニティにおけるコミュニケーションの場作

いったのではないかと思われる。これまで僕の著書は読んでくりについてはもちろんのこと、シャノンの情報理論を振り返りつれていない親類や友人も読んでくれているようなので、良かっつコミュニケーションの理解に関するモデルの問題について、た。ちなみに、家に置いておいたら、小学校二年生の娘が読コミュニケーションするチャット型人工知能の話や、ロボットのんだというので「マジか？」と驚いた（婉曲的なただの娘自慢）。

感覚運動情報に基づくマルチモーダル概念形成についても。

今回は研究論文の紹介ではないが、新刊一般書籍の紹介「人工知能が意味理解を出来るか？」という問題に関しては、をしてみた。やはり書籍だと研究論文では書けないことも書け

言語理解における意味とは何かという問題に関して踏み込んる。やはり、研究論文のみならず一般書籍を通して、より広いだ。もちろん、そこでは筆者の中心的理論である記号創発シ

人々にアウトリーチする活動も大切だなぁと、あらためて思った

ステム論に関しても触れている。そして、さらには同期現象やりしたのである。是非、ご一読いただければ嬉しい。

茂川コミュニケーション塾

市場メカニズムにおけるコミュニケーションといった学際的な議論に関しても野心的に展開した。きっと、皆さんの学術的興味のどこかは引っかかる内容になっていると思う。
さてさて、みなさんがこの本を見たときに「ん？」と違和感を感じるのはその表紙だろう。
「なぜ、女子高生？ 可愛いけ
どっ！」と。そしてタイトルは『賀茂川コミュニケーション塾』。どういうことだ？ ――実は、本書は筆者自身が初めて描き下ろしたライトノベル形式のコミュニケーション論入門書なのである！
（ここ、驚くところです。）
舞台は京都の賀茂川沿いの喫茶店エトランゼ。そこでパソコンに向かっている「教授」（筆者本人ではない！）のもとに、喫茶店の女主人の姪――小沢マドカ（表紙右側の女の子）

NEWSLETTER vol.07 17

イベント
報 告
第 27 回脳の世紀シンポジウム 「運動／スポーツと脳」

2019 年 9 月 11 日

有楽町朝日ホール

銅谷 賢治（沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授）
当領域も協賛に加わらせていただいている「脳の世紀」シ

続いては現役脳研究者 4 名による講演。最初はサッカー選

ンポジウム、今回はプレオリンピックイヤーにちなんで「運動／手、スキー指導員の内藤栄一さん（NICT）。ネイマールの足スポーツと脳」のテーマで開催されました。

技や、ブラインドサッカー選手の空間認知など、訓練によって特別講演は、世界陸上メダリスト、400m ハードル日本記録

脳がどう変わるのかをfMRI のデータで示してくれました。

保持者の為末大さん。現役引退後も陸上コーチ、コメンテー

次は元スプリンターの西村幸男さん（東京都医学総合研）。

ターなど幅広くスポーツ振興に活躍され、押しも押されぬ存在

現役時代になかなか記録を更新できなかったのはなぜかといです。講演のキーワードは「実践知」。スポーツでは瞬間的にう疑問から始まり、スタート応答などパフォーマンスには運動野

無意識的に応答することが求められることが多いのですが、自だけでなくドーパミンなど報酬系も関わることを示してくれまし動化された動作をいかに客観的に把握できるか、が上達の鍵た。

となるようです。とかく日本ではまず型の反復練習から入り、欧そして聴覚のプロからスポーツ脳科学に転身した柏野牧夫

米では理由の説明から入ることが多いようですが、その両者さん（NTT）。ウェアラブルセンサーや高速カメラと画像認識が統合されることが大事なのですね。

技術を駆使して、トップアスリートと凡人の違いに「潜在脳機そこでは言語化のスキルも重要で、細かく説明するよりも、能」という観点から迫っています。

「フスマを蹴破るように」ハードルを超えるといった比喩表現

最後は体育会系ではなく発達系の見学美根子さん（京都や、長嶋監督流の「シュッ、バーン」といったオノマトペが有大学）。脳の回路ができる過程で、神経細胞が脳組織の隙間

効だったりするようです。また、自分をくじけさせないための環を縫ってしなやかに動いていく様子を先端イメージング技術で境の設計、例えば体重コントロールが必要なら夜食ができない

見せてくれました。

ようにコンビニから遠くのアパートを選ぶなど、意識で無意識を方向づける術もいろいろあるとのことです。
最後に、過去の成功や失敗を都合よく忘れ、自分を驚かせ
続け自分の器を打破するために「知之者不如好之者、好之者不如楽之者」という孔子の言葉を引用して締めくくられました。講演を聞いて感じたのは、為末さんが自分の経験や理解を言語化する能力の高さで、そこがアスリートのセカンドキャリ
アには重要なようです。

18 NEWSLETTER vol.07

次回は 2020 年 9 月16日「依存症と脳」のテーマで、おおたわ史絵さんを特別講演に招き、当領域の高橋英彦さんも講師として開催予定です。詳しくは web サイトをご覧ください。
https://www.braincentury.org

大阪大学蛋白質研究所セミナー「精神疾患の分子・回路病態研究の最前線」開催報告
疋田 貴俊（大阪大学 蛋白質研究所 教授）
2019 年 11 月5日と6日に、大阪大学蛋白質研究所におきま

新学術研究費・「人工知能と脳科学の対照と融合」からは、して、大阪大学蛋白質研究所セミナー「精神疾患の分子・疋田班から研究分担者の Tom Macpherson 博士（大阪大

回路病態研究の最前線」を開催しました。本セミナーは大阪

学蛋白質研究所）による「A role for nucleus accumbens

大学蛋白質研究所が主催し、新学術研究費・「人工知能とcircuit in controlling learning impaired in psychiatric

脳科学の対照と融合」と新学術研究費・「マルチスケール精

disorders」の発表、公募研究代表者の山下 祐一先生（国神病態の構成的理解」の共催で行いました。新学術研究費・

立精神・神経医療研究センター）による「計算論的精神医学：「人工知能と脳科学の対照と融合」から計画班代表研究者

脳の計算モデルを用いて精神疾患の病態に迫る」の講演がの疋田と新学術研究費・「マルチスケール精神病態の構成的

2日目に行われました。齧歯類から霊長類まで実験動物を使っ理解」から領域代表者の林朗子先生（理化学研究所脳神た神経回路研究、ヒトの PET 研究や iPS 細胞を使った研究、

経科学センター）がオーガナイズしました。

さらにはロボティクス、人工知能、顕微鏡の開発まで幅広い研

海外からはマウントサイナイ医科大学の森下博文先生に講演いただき、国内から多数の神経科学・精神医学の最先端の研究者に講演いただきました。詳しくはポスターをご覧ください。

究を網羅することができ、聴衆からの議論も活発でエキサイテ
イングなセミナーになりました。
全体を通して、精神疾患の病態研究にとどまらず、社会性、
意欲行動、恐怖記憶といった高次脳機能の神経回路研究についても講演していただき、神経科学の研究から精神疾患の病態解明へつながるトランスレーショナルリサーチの流れを示すことができたと思います。本セミナーをきっかけに、新学術研
究費・「人工知能と脳科学の対照と融合」と新学術研究費・「マルチスケール精神病態の構成的理解」の研究者の交流、そして神経科学研究者と精神医学研究者の交流が進むように、オーガナイザーの一人として尽力したいと思います。
本セミナーに参加いただいた皆様、共催していただきました
新学術研究費・「人工知能と脳科学の対照と融合」と新学術研究費・「マルチスケール精神病態の構成的理解」の両領域に感謝いたします。

参考：http://www.brain-ai.jp/jp/events/detail/203155/

NEWSLETTER vol.07 19

Attending the "Brain information dynamics","Oscillology", "Brain AI" Joint Symposium
Yuzhe Li (Okinawa Institute of Science & Technology Graduate University,
Postdoctoral Scholar)

On 20th December 2019, I attended the Joint

hierarchical variational recurrent neural network

Symposium -"Brain Inspired Computing Architecture",model (HVRNN).

In HVRNN they implemented

held at the Hitotsubashi Hall, Tokyo, Japan. This

time series prediction in lower layers with top-

symposium featured four speakers from threedown signals, and found the representation in the

different areas: "Brain information dynamics",

lower layers became sparsely disentangled, so that

"Oscillology" and "Brain AI”. These speakers gave

the fundamental factors in the sensor input wereexcellent talks, covering a variety of topics fromextracted.

single neuron models, to brain architecture inspired

Professor Ueda presented a model for autonomously

neural networks, autonomously constructed networks,

finding connection paths amongst nodes in aand computational methods for psychiatric diagnosis.

hierarchical neural network. The neural network

Professor Fukai presented a dendritic neuronmodel is able to generate a new path when one of themodel which consists of somatic and dendritic

connections in the existing path is suddenly removed.

compartments, and operates under the self-

Their neural network model contains excitatory

conditioned entropy minimization learning rule.

and inhibitory inputs, and the path finding solution

The network formed by this type of neurons canis represented by phase synchronized oscillatory

perform a variety of unsupervised learning tasks. For

solutions.

example, learning to selectively respond to different

autonomously generated and self-recovery connections

temporal-spatial patterns, text sequences, directional

among nodes indicates a possible mechanism forvisual stimuli, and auditory streams. By extending the

how the brain states transition is achieved when thetwo-compartment neuron model to include multiple

environment changes.

I find their model fascinating, as thedendrites, the network shows its ability to perform

Professor Yamashita introduced topics relatingnear-optimal learning in a particle filtering manner.

to computational psychiatry, a new research field

Their research also provides a possible reason forseeking to understand mental disorders using

why redundant synaptic connections exist among

mathematical modeling of information processing inneurons. According to Professor Fukai, in their

the brain. His methods make use of multiple timescalemodel a small number of neurons (e.g. 5 neurons) isrecurrent neural networks to minimize predictive

enough to generate a prior for Bayesian inference,coding error, and try to explore the mechanism

which indicates the surprisingly strong computational

behind the psychiatric disorders. I think their method

power of single neuron on the basis of its complex

will provide a useful approach for diagnosing mental

structures.

disorders from patient derived behavior data.

Professor Takahashi's group is devoted toOverall, by attending this three-area joint

developing a new structure of neural networks

symposium, I experienced a wide variety of topics

inspired by the hierarchical brain architecture. Theirin both brain science and computational methods

work involves collaborations with other experimental

fields. Through these talks, we can see how theand data analysis labs, which provide a biologicalbrain science and the computational methods

foundation and experimentally verified models of

mutually benefit each other. It is deeply meaningfulbrain architecture. Based on the hierarchical brain

to hold such joint area symposiums which gives anarchitecture, they introduced hierarchy to theopportunity to share views between each area, andvariational recurrent neural model, and proposed ahelps to draw inspiration from each other.

20 NEWSLETTER vol.07

新学術領域研究 「人工知能と脳科学」第 7 回領域全体会議参加記
吉岡 敏秀（玉川大学 脳科学研究所 嘱託研究員）
翌日、21日は、4 人の先生方の研究の紹介が行われました。
20日に引き続き、活発な議論が行われました。この日も理論から実験まで幅広い研究成果が紹介されました。ここでは、中原裕之先生が紹介された利己的な人と社会的な人の違いについて印象に残りました。また、高橋英彦先生のエンコーディ
ングモデル、グラフ理論などを精神疾患患者のデータに適用する研究にも興味を抱きました。そして、私が関わっている研究である坂上雅道先生の grinレンズを埋め込み、このレンズを介して、霊長類の初期視覚野の神経活動を観察した研究に対する議論が活発に行われ、非常に参考になったと思いま2019 年 12 月20日から21日にかけて、一橋大学

一橋講堂にて、新学術領域研究 「人工知能と脳科学」第 7 回領域全体会議が開催されました。人工知能と神経科学のさまざまな分野にわたり先端的な研究を行っている研究者が集い、それぞれの研究成果について活発な議論が行われました。
それぞれの先生の研究の発表の前に、領域代表の銅谷賢
治先生のご挨拶がありました。脳から何を学ぶべきかをもう少し深く考えたいと思うような素晴らしい挨拶でした。20日は、この前の領域会議では発表されていないアンドレア・ベヌッチ先生を含め、理論やロボットから人や動物の実験を行う研究者す。4 人の先生方の発表が終了した後、この領域に参加する
先生方の間でのコラボレーションを促進や発展させるための議論が行われました。若手の研究者がコラボレーションできないかと提案しやすい雰囲気のもと行われたので、活発に議論されていました。
今回の領域全体会議は、この 1 年での研究成果を確認した上で、特に、この領域に参加する先生方のコラボレーションを促進する有意義な機会となったと感じました。この場を借りて、本会議の運営を支えて下さった皆様に謝意を表したいと思います。

の方々が発表されました。また、実験を行う研究者の話も、電気生理学的手法の話からカルシウムイメージングやオプトジェ
ネティクスといった多種多様な話を聞けました。例えば、私は
松本正幸先生の報酬価値はトニックな神経活動の変化により変調される話が印象に残りました。
その後、懇親会と一緒にポスター発表が催されました。このポスター発表においては、この領域に参加している全ての先生が発表されました。懇親会が始まる前から、それぞれの先生が議論されており、活発なポスター会場となっていました。ポスター会場で発表された研究についても理論から実験まで幅広いだけではなく、扱っているテーマについても幅広く、大変興味深い研究ばかりでした。特に私の印象に残った研究はアンドレア・ベヌッチ先生の研究で、一つの領野の活動ではなく、複数の領野の活動が動物の行動を説明した結果を示した研究です。過去の研究、例えば電気刺激を行う研究は一つの領野の機能に着目することが多く、彼らの複数の領野の活動が寄与する結果は新鮮な印象を抱きました。また、私とは異なるバックグラウンドの方とも議論することがあり、彼らの考えは新鮮な印象を抱きました。

NEWSLETTER vol.07 21

Report of Mechanism of Brain and Mind The 20th WinterWorkshop, "Brain and artificial intelligence"
Ho Ching CHIU, Okinawa Institute of Science and Technology, Ph.D Student
In 8-10 January 2020,“The 20th Mechanism ofcorrelate of consciousness. After that, Prof. Shinji

Brain and Mind Winter Workshop - Brain andNishimoto in his talk demonstrated one of his works,

Artificial Intelligence”was held at Rusutsu Resort

in which transfer learning is enabled by harvesting

Hotel, Hokkaido, Japan. Leading researchers frominformation hidden inside actual fMRI readings

various fields, including neuroscience, machine

while training an autoencoder structure. Then,

learning, psychology and psychiatry from all over theProf. Mackenzie Mathis showed her work revealing

world attended the workshop. In three days, there

the neural mechanism of how mice achieve motor

were 9 seminar sessions and 2 poster sessions withadaption according to sensory prediction error, byaltogether 54 posters.

applying a force field on cursor-moving task.

To kick start the workshop, Prof. Kenji Doyadelivered a special session about the future
development of brain-inspired AI and suggested
there are 3 important aspects that we can further
learn from the brain for building higher performance
AI: Energy efficiency, Data efficiency, and Autonomy
and sociality. Then Prof. Minho Lee explored ways
to build AI agents that can autonomously learn andproposed the Perception-Action cycle framework,from which both components work together toimprove and accumulate knowledge. Lastly Prof.
Richard Zemel discussed the importance of learning a
disentangled and manipulable internal representationand demonstrated his work of conditional subspace
Variational Autoencoder.

The final day of the workshop was first featuredby the talk by Prof. Alexander Mathis, about hisdevelopment of real-time behavior tracking tools foranimal, DeepLabCut, which could potentially enablehigh fidelity behavior analysis which cannot be done
For the second day, the topic sessions started with

before. Next, Prof. Ken-ichiro Tsutsui gave a talka talk about consciousness, its definition and potential

about his discovery of the prominent and prolonged

ways of testing, by Prof. Masataka Watanabe. He

effect of repetitive TMS on mice; the involvement

utilized different degree of manipulation to testof VLPFC, vDLPFC in top-down control but not in

whether certain brain activities are indeed neuralbottom up trial-and-error tasks; and different groups

22 NEWSLETTER vol.07

of neurons in PFC coded for different functional

visuomotor adaptation system”.

categories as revealed in a reversal task. The three-

To conclude, this workshop is eye-opening in a

day workshop was concluded by the talk given bysense that the variety of both seminars and posters

Prof. Takamitsu Watanabe, which addressed thewere so diverse under the grand topic of Brain andlinkage between brain connectomes with psychiatric

Artificial Intelligence. This exactly demonstrated how

disorder, by revealing the correlation between Rich-widespread the influence of the fusion and synergy ofclub structure and the severity of symptoms ofbrain study and AI development can be. In addition,

ASD patients, using the method of energy landscapedespite the intense schedule, the attendees seemed

analysis.

to enjoy the superb environment in the Resort verymuch. Before the end of the Workshop, the committeeannounced that the next Winter Workshop is
scheduled on 6-8 January 2021, at the same venue.

Besides the inspiring seminars, poster presentation
was also the focus of this workshop. Vivid debatesand discussion were carried out between presenters
and audiences. Not to mention the high quality ofstudies, the variety of topic was also amazing, which
included, but not limited to: analysis of how empathy
is formed during interaction between counselor andclient; a self-supervised extension of the MAML model
for meta-learning; computational modeling of semantic
networks of schizophrenia patient, etc. On the final
day, the best poster award and two excellent poster
awards were announced, basing on audience’s vote.
The best poster award went to Yuto Makino andcolleagues, for their study on“Divisively normalizedneural processing of uncertain visual feedback by the

NEWSLETTER vol.07 23

イベント情報主催イベント

共催、協賛、後援、関連イベント

第 8 回領域会議
日程：2020.4.21-22
場所：沖縄県、OIST シーサイドハウス
http://www.brain-ai.jp/events/detail/274981/

SBDM 2020
日程：2020.5.27-29
場所：France、Paris
https://sbdm2020.sciencesconf.org/

International Symposium on Artificial
Intelligence and Brain Science 2020
日程：2020.10.10-12
場所：東京都、東京大学 伊藤国際学術研究センター 伊藤
謝恩ホール
http://www.brain-ai.jp/symposium2020/
脳と心のメカニズム第 21 回冬のワークショップ
日程：2021.1.6-8
場所：北海道、ルスツリゾートホテル
http://brainmind.umin.jp/wt21.html

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
2020 年 03 月発行

www.brain-ai.jp