MACS SG7 International Symposium

COMPUTATIONAL PRINCIPLES IN ACTIVE PERCEPTION AND REINFORCEMENT LEARNING IN THE BRAIN

日時

2020年2月13日（木）、14日（金）10:30〜17:20

場所

京都大学吉田北部キャンパス　セミナーハウス
〒606-8224 京都府京都市左京区北白川追分町37-1

地図URL:
https://www.google.com/maps/place/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%80%81%E3%80%92606-8224+%E4%BA%AC%E9%83%BD%E5%BA%9C%E4%BA%AC%E9%83%BD%E5%B8%82%E5%B7%A6%E4%BA%AC%E5%8C%BA%E5%8C%97%E7%99%BD%E5%B7%9D%E8%BF%BD%E5%88%86%E7%94%BA%EF%BC%93%EF%BC%97%E2%88%92%EF%BC%91/@35.0314694,135.783313,17.5z/data=!4m5!3m4!1s0x600108572df56cef:0xc2646f6be27f770c!8m2!3d35.0307213!4d135.782334?hl=ja

※京都駅から京都市バス206系統、四条河原町から201系統、で百万遍下車
※北部キャンパスの案内はこちら
http://www.kyoto-u.ac.jp/access/campus/yoshida/map6r_n.html

基調講演者

Daniel Braun（Ulm University）

招待講演者

雨森賢一（京都大学・霊長類研究所/白眉センター）
揚妻正和（生理学研究所）
磯村拓哉（理化学研究所・CBS）
小松三佐子（理化学研究所・CBS）
篠本滋（京都大学・理学研究科）
島崎秀昭（京都大学・情報学研究科）
疋田貴俊（大阪大学・蛋白質研究所）
本田直樹（京都大学・生命科学研究科）
吉田正俊（北海道大学・CHAIN）

（五十音順・敬称略）

言語

英語

基調講演要旨

Information-theoretic bounded rationality – basic principles and applications

Bounded rationality, that is decision-making with limited information-processing resources, is widely regarded as an important open problem in artificial intelligence, reinforcement learning, computational neuroscience and economics. Here we discuss a theory of bounded rationality based on information-theoretic principles inspired by statistical physics and thermodynamics. In particular, we discuss the free energy functional as an objective function for characterizing information-processing and decision-making. Applications of this framework are very general unifying a number of existing approaches including decision-making with entropy constraints and Bayes-optimal decision-making, decision-making under model uncertainty and missing information, the coupling between action and perception and the formation of decision hierarchies and abstractions. We discuss experimental tests of the theoretical predictions in human sensorimotor control.