人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第32回 (2018)
セッションID: 2D3-OS-21b-04
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身体化されたニューラルネットワークにおける自律的な内と外の境界の規定
*升森 敦士丸山 典宏シナパヤ ラナ池上 高志
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抄録

これまでの我々の研究から、身体化した神経ネットワークには、1) 刺激入力を避けるような神経活動を強化する、2) 刺激入力を誘発するような神経活動を抑制する、という二つ方法によって自律的に外部からの刺激入力を避けるように学習することが知られている。本研究では、培養神経細胞を用いた学習実験の結果、外部からの刺激入力を止めるような行動を学習することが難しい状況においては、徐々に入力ニューロンからの結合強度が抑制されるということが示唆された。このように今回、新たに第三の性質として、刺激入力を避けるような行動の学習が難しい場合には、その入力ニューロンからの結合を弱める、という方法があるということが分かった。これはあたかも、制御可能な刺激入力のある領域を自己、制御不可能な刺激が入る領域を非自己として、自律的に内と外の境界を規定しているとも捉えられる。本発表では主にこの新しい性質に注目して結果を示し議論を行う。

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© 2018 一般社団法人 人工知能学会
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