活動報告

活動目的・内容

2019年度は、下記の項目を行った。 今回の特色は、輪読だけにとどまらず、学生自らモデリングを行い、それを計算機で実装させることで、 脳のダイナミックスに対してよりリアルな感触を得ることを目標とした。

(1) 脳の学習理論としての統計的推論モデルおよび自由エネルギー原理に注目して、 連論文の輪読会を行った。
(2) コンピュータ上でアルゴリズムを実装することで理解を深め、 それに基づく神経科学的な課題についての議論を行った。
(3) 外部講師９名、内部講師２名による国際シンポジウムを開催した。 海外からは著名なDaniel Braun教授（Ulm University）を招聘し、 意思決定に関する連続講義を行って頂いた。 さらに、その講演内容を理解するための補足セミナーを事前に開催し、事前準備学習を行った。

活動成果・自己評価

最近神経科学分野で注目を浴びている 意思決定の理論である「自由エネルギー原理」を理解することを目的に、 前期はその準備のためのSGを開催した。 自由エネルギー原理は機械学習の変分ベイズ法を基礎としているため、 「パターン認識と機械学習（Christopher M. Bishop）」の輪読会を行った。 まず初めの４回は参加教員（本田・鈴木・小島）による講義とし、 効率的に確率分布・回帰・判別・EMアルゴリズムの基礎を学んだ。 その後、EMアルゴリズムの応用と変分ベイズを参加学生が発表する形式で、輪読会を３回行った。 昨年度までの輪読会は学生らによる発表を主としていたため、 EMアルゴリズムにも到達できずに１年間が過ぎてしまっていたが、 今年度は教員による講義を設けることで、高いレベルにもっていくことができた。 後期は、前期で学んだ知識をもとに自由エネルギー原理に関する review論文（Buckley CL et al., J Math Psychol, 2017）の勉強会を２回開催した。 ３月には、国内外の著名な研究者９名を招聘し、 意思決定の神経メカニズムに関する国際シンポジウム 「Computational Principles in Active Perception and Reinforcement Learning in the Brain」 （https://sites.google.com/view/active-perception-rl/）を開催した （下写真参照）。 特に、基調講演者であるDaniel Braun教授（ドイツUlm University）には、 計４．５時間に渡り自由エネルギー原理とは別のアプローチであるが 数学的に関連のある有意義な講義をして頂いた。

参加メンバー