ヒト脳の認知・意思決定を再現する「ゆらぎ認知モデル」- Fluctuation Learning １．脳と人工知能
非決定論と決定論/弾力性と精確性

４．ゆらぎ学習を搭載した
リレーショナルデータベース

脳の情報処理メカニズム

既存AIの情報処理メカニズム～新たな事象1つ1つにその都度対処～～過去の事実・知識に基づく予測により対処～• Indeterminism• Determinism

脳に倣う目的関数• 未来はいかなる過去によっても決定されない（未来は想定外である）ということを前提に対処するメカニズムが備わる大量の知識と情報• 全ての未来は過去によって決定される（未来は想定内である）ということを前提にメカニズムが備わる。

PostgreSQLのデータベース分析処理関数として提供
SQL:Structured Query Language

複数の脳情報処理計算モデルを組み合わせてRDB
関数・命令を設計

さまざまな入力データを特徴量
ベクトル符号化

複雑な脳情報処理をSQL
関数・命令としてプログラミング環境を提供• Static/Planned• Dynamic/Ad hoc• 時間とともに変動し、ノイズを含む新規データに基づく動的予測に基づく意思決定• クリーニングされた大量の静的な過去データ・知識に基づく静的予測と統計的処理

想定外に対処するメカニズム

特徴量ベクトル
データ

想定するための予測メカニズム（統計手法）
内部データ処理
フォーマット

精確・厳密性（弾力性（レジリエンス）
計算機で厳密制御すると膨大な情報処理（計算）が必要

RDB内部データと処理履歴・判断理由をグラフィカルに可視化

3万キロワット

ユーザは脳型コンピュータとしての専門知識を必要とせずSQLクエリによりアプリケーションをプログラム可能（淡路島全世帯の消費電力）

脳は１ワットの動作エネルギー
でロバストに働く

複雑化による厳密制御の破たん

ノイズ・バラツキを許容
曖昧だが柔軟処理結果はSQL命令により修正、加工が可能

ノイズを排除・遮断
精確かつ厳密• 可制御性 Controllability• 既存コンピュータシステムのようにプログラム可能でその動作を全て制御できること• 可観測（監視）性 Observability

３つの特性

ゆらぎ原理

• コンピュータの動作がいつでも観測、監視できること• 可説明性 Explainability• 処理結果が（利用者によって）説明できること

２．分子・細胞から脳まで生体のやわらかさ・自律を支えるゆらぎ原理
柳田敏雄：「脳とＩＣＴに関する研究の推進とイノベーション」
脳とＩＣＴに関する研究開発推進会議（2012年2月）資料抜粋・編集

５．ゆらぎ学習を利用した
医療診断支援システム
協力：国立精神神経医療研究センター／大阪大学 橋本亮太、大阪大学 藤田一郎、岡田研一
健常者

ブラウン運動歪み
センサー

総合失調症患者①移動の総距離

自由視

疾患者

健常者

ゆらぎで動く分子モータ

ゆらぎによる細胞の情報処理

ゆらぎを使う脳の視覚認知

超多自由度から少自由度への絞り込み、ゆらぎによるアトラクター探索：実験的で証明

滑動性追跡②追従の遅れとみだれ

注視⑤注視点の変動

膨大な数の自由度を持つ生体システム
分子機械細胞

脳疾患診断では診断精度が求められるため多種の特徴量をもとに健常・疾患を分類

ゆらぎをベースにした
ランダムネスの規則化
環境、状況に対処する少数のキーとなる自由度を選択出典

眼球運動計測・特徴抽出システム
眼球撮影
映像

検査用表示映像

ゆらぎで環境、状態に合う自由度（アトラクター）を探索して決定
赤外線カメラ

熱ゆらぎアトラクタを持つ
制御構造

最適化指標

Dynamic Uncertainty•

観測情報変動への追従度「情報変化への対応力」

Sensory Uncertainty• 観測情報への信用度「人の信用しやすさ」

Noise Uncertainty•

観測情報の雑音レベル「観測情報の確からしさ」

識別分類手法ゆらぎ学習

機械学習（SVM）

Neural Network

患者の識別精度

76.83%

46.25%

43.75%

６．ゆらぎ学習が実現する
人にやさしい次世代人工知能と応用
医療・ヘルスケア

介護・福祉

選択肢（分布）アトラクター

抽象化
符号化

アトラクター

意思決定選択肢（知識）アトラクター１

アトラクター選択

意思決定（認知）

意味付け
特徴抽出

学習

推定

アトラクター２

新品種の効率的な実現
誤作動防止
希少伝統技術の（異常動作の検出）
継承
組み立て自動化

本音共創議会制御

意志決定

アトラクターN

環境

コミュニケーション支援

出典:「A Bayesian Attractor Model for Perceptual Decision Making」Sebastian Bitzer, Jelle Bruineberg, Stefan J. Kiebel

教育

どこでも誰でも最適医療

潜在能力の発見

個人の価値観個人に最適な学習空間
個人の特性と状況をとらえた指導

オーダーメイド
教育

被災情報の把握・予測
人の心理を読み取ることで事故を避ける（感情の推定）★リソース最適配分
パニック状態の収束

質問応答

感情・表情・挙動を考慮した対話

ビッグデータを活用した
マーケティング高度化

専属の医師AIによる高度な在宅医療

個人の価値観

家族の知見
個人の感性

医師の知見
訪日外国人の嗜好をとらえた
ナビゲーション

障がい者の自立支援

次世代AI
個人の嗜好
個人の価値観
個人の感性エッジ（AI）間
協調型MaaS
運転アシストチームワーク構築
弁護士ロボット

交渉人ロボット
感情に訴えるマーケティングビジネス

個人の感覚を学習することでパーソナライズ化されたAIによる失われた五感を補完
快適な介護

最適な学習空間医療

多言語翻訳

ストレスの無い暮らし

生活の質の向上

正解データが存在する領域

脳情報を利用した言語を超えたコ
ミュニケーション

ベイジアン・アトラクター・モデル

新たな症候群の発見★医療診断の効率化

パーソナル化された
シンプルな
健康管理
意図判別 オーダーメイド

ロボット

専門的な文章の翻訳

制御

センシング・アクチュエーション

感情を理解したサポート
怒らせないスーパー介護士

環境条件・植物の特性を抽象化・知識変換

センシング

正解データが存在しない領域※正解データが存在しな
い：正解データが多様少数、あるいは定義困難なケースを指す

製造・農林水産 自律的に判断して行動する

外部
環境

リレーショナルデータ
ベース
システム

自発ゆらぎ

３．ベイジアン・アトラクター・モデル
ヒトの意志決定を表すモデル
アトラクター

特徴量ベクトル
データ

眼球運動
特徴抽出

各種AIを用いた患者の識別精度

全てのレベルに適用可能な一般化ゆらぎ方程式

分子レベルゆらぎ方程式

ユーザ
インタフェース

眼球座標
データ

dx
1 U ( x, t )2kTB (t )
dt
 x


個性の設定

ゆらぎ学習関数搭載
データベース
マネジメントシステム

座標抽出

赤外線照明

ポテンシャル力 バイアスFluctuation Leaning搭載
リレーショナルデータベースシステム

快適な 五感の補完空間の提供
個人に最適な空間の提供

安心・安全
外国人との共生

個人の特性と状況をとらえた指導

個人の潜在能力の発見

瞬時の判断が可能な協調型モビリティによる快適な移動

生活支援

本研究開発は総務省「次世代人工知能技術の研究開発」の委託を受けたものです
問い合わせ先： 大歳達也/加納敏行 大阪大学大学院情報科学研究科 NBIC協働研究所