「危険回避」認知アーキテクチャ

チーム構成

森本 俊亨

大瀧 貢

慶應義塾大学

富士通株式会社

0-1 研究動機
認知アーキテクチャの研究を促進させる必要がある

機械学習
認知アーキテクチャ

汎用人工知能引用 : ガートナー (2016) 『ハイプサイクル 』

0-2 認知アーキテクチャ• 人間の知能とは、「外界からの刺激に対して、反応する決定機構」である。
• 認知アーキテクチャとは、そのような人間の知能をモデル化したもの。

刺激

引用 : SIG-AGI HP

認知アーキテクチャ

ネズミレベルの認知アーキテクチャを目指す

行動

0-3 本プレゼンでの主張「危険を回避する」認知アーキテクチャに着目
本プレゼンでは、以下の2点を示す。
• 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説の定義• 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説のモジュールとしてPredNetが有用である

刺激

危険回避認知アーキテクチャ

危険回避

目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

1-1 危険と恐怖の関係• 危険とは、罰則が与えられた状態を指す。
- e.g. ネズミが電気ショックを与えられる状態• 恐怖とは、危険が起こると予測した際に生じる感情を指す。
- 恐怖条件付けの話- e.g. 音Aがした際に、電気ショックを与えることをマウスに繰り返す。音Aがすると、電気ショック(=罰則)が生じると予測し恐怖が生じる
引用 : J. LeDoux (1998) 『 The Emotional Brain 』

1-2 恐怖の分類
恐怖には、低位経路と高位経路が存在する

低位経路「細かくくねくねした物体がある」
情報より推測し、危険か判断する「曲がった棒か蛇か判断した」

高位経路

情報より推測し、危険か判断する

引用 : J. LeDoux (1998) 『 The Emotional Brain 』

1-3 高位経路と低位経路の違い
高位経路と低位経路の差は、感覚皮質を通るか否か

高位経路
刺激

感覚視床

低位経路

恐怖反応

感覚皮質扁桃体

引用 : J. LeDoux (1998) 『 The Emotional Brain 』

1-4 危険回避認知アーキテクチャ
本研究の「危険回避」認知アーキテクチャの仮説
認知アーキテクチャ
扁桃体

刺激

感覚視床

感覚皮質

行動選択 ？

行動『恐怖という感情』と『行動』はどう結びついているのか目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

2-1 感情の価値システム
感情とは、行動決定のための価値計算システムである• e.g. 嫉妬- 自分の周囲にいる他者が成功することにより社会的評価が上がり、相対的に自己の地位が下がることを知覚した(=嫉妬)ことで起きる攻撃的姿勢(行動傾向)であるとする

引用 : 戸田 (1992) 『感情-人を動かしている適応プログラム』

2-2 大森の価値計算システム• 人の感情系は、脳幹・海馬・間脳・前頭眼窩野に加え、扁桃体、大脳基底核、前頭葉を含む幅広い価値システ
ムである。

引用 : 大森 (2016) 『感情の価値システムとしてのモデル化の試み』2-3 価値システムの計算モデル
価値名称

身体安全

愛着

社会的価値

計算モデル概要
センサによる直接検出、およびその組み合わせによるパターン認識と固定価値
感覚センサから固定パターンや学習パターンの認識と価値判断

場面認識と価値の連合と、その一般化

知覚した現在状況からの推論、ツリー探索による価値マッピング

引用 : 大森 (2016) 『感情の価値システムとしてのモデル化の試み』2-4 危険回避認知アーキテクチャ仮説との対応
本研究の「危険回避」認知アーキテクチャの仮説

安全認知アーキテクチャ
感覚皮質

刺激

扁桃体

感覚
視床

側坐核
前頭葉

社会的価値

危険回避

目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

3-1 危険回避認知アーキテクチャ
本研究の「危険回避」認知アーキテクチャの仮説
認知アーキテクチャ
感覚皮質

刺激

扁桃体

感覚
視床

側坐核
前頭葉危険回避3-2 前頭葉のモデル化
前頭葉

予測できない刺激危険であると判断できない

予測器

危険か否か判断予測できるできる

引用 : 大森 (2016) 『感情の価値システムとしてのモデル化の試み』

予測器として、PredNetが有用であるのではないか (仮説)

目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

4-1 PredNetとは
PredNetは、動画次時刻予測を行うことができる• データセットはKittiを利用 (61個のカテゴリで10フレームの動画が用意)• 57個のカテゴリ計41Kフレームを学習データとして利用した• 別の4個のカテゴリの10フレーム動画でテスト、図はそのうちの4フレーム

引用 : William (2016) 『Deep Predictive Coding Networks for Video
Prediction and Unsupervised Learning 』

4-2 PredNetとはPredNetは、Predictive Codingをモデル化した• Predictive Codingは脳の機能に関する仮説である。
- フィードバック結合は、下位レベルの神経活動の予測値を伝達- フィードフォワード結合は、予測値と実際の活動の誤差を伝達- 皮質領域内の再帰的興奮性結合は、下位レベルの活動の予測値を生成
銅谷先生 「脳の計算機構」 2005年 より抜粋

引用 : 銅谷 (2005) 『脳の計算機構』

4-3 PredNetとは
LSTM CNNを組み合わせたアルゴリズム

Prediction Error

Representation

Prediction
引用 : William (2016) 『Deep Predictive Coding Networks for Video
Prediction and Unsupervised Learning 』

目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

5-1 実験内容
実験仮説① PredNetは、動画を予測できないこと(=異常)を把握できる② PredNetは、動画の予測が正確にできる
実験内容

・学習データ
30Kフレームの動画 (30fpsで20秒の動画50本)
・テストデータ
6Kフレームの動画 (異常な動画のフレームは合計400程度)。
5本の正常な動画と5本の異常な動画を用意。

5-2 学習動画とテスト動画

・学習動画

・テスト動画 (異常)5-3 実験結果1
仮説1 : PredNetは、動画を予測できないこと(=異常)を把握できる異常と判断する閾値を、

False Positive Rateにより設定する。

この結果を議論の出発点としていきたい5-4 実験結果2仮説2 : PredNetは、動画の予測が正確にできる

実際の動画予測した動画単層であるので、画像をそのまま出力している可能性がある目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

6 サマリー
本プレゼンでは、以下の2点を示した。

• 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説の定義• 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説のモジュールとしてPredNetを検証。議論の出発点としたい。

認知アーキテクチャ
感覚皮質刺激扁桃体

感覚視床側坐核

危険回避

前頭葉

PredNetが有用？

目次

1. 危険と恐怖の関係

2. 感情の価値システム
3. 「危険回避」認知アーキテクチャ仮説
4. PredNetとは
5. PredNetの有用性
6. サマリー7. 今後の研究に関して

7 今後の研究に関してPredNetを議論の出発点とし、改良を進めていきたい

認知アーキテクチャ
感覚皮質刺激

扁桃体

感覚
視床側坐核

危険回避

前頭葉

PredNetが有用
多層のPredNetにて、性能の検証に取り組んでいきたい