抄録
最近，脳信号を用いて機械を制御するBCIやBMIにおいて，脳と外部機器のインタフェースに数理モデルを介在させ，制御や信号の安定性を確保する研究が推進されている．その一例として，脳示唆と強化学習から構成される協調学習がある．強化学習の内部報酬として脳からの信号反応による示唆を行い，BCIにおける制御安定インタフェースとして強化学習を用いる．本研究では，強化学習を用いたBCI協調学習の有用性を検討する．具体的には，迷路探索問題を取り上げ，近赤外分光法（NIRS）を用いた協調学習システムを構築し，協調学習の効果を課題の困難性，課題の精度，被験者への負担の三要素として総合評価を行い本手法の特性を議論する．
