[2L2-OS-6a] 自律・創発・汎用AIアーキテクチャ(1)

[2L2-OS-6a-05] スパイクニューラルネットワークの自己組織化と身体運動の相互作用を通した報酬学習

〇河合 祐司¹、瀧本 友弘¹、朴 志勲¹、浅田 稔¹ (1. 大阪大学大学院工学研究科)

キーワード：自己組織化、スパイクニューラルネットワーク、身体性

脳神経ネットワークと身体の相互作用は運動発達や認知発達に重要である．身体運動による感覚誘発的な神経活動により，神経ネットワークが自己組織化し，その自己組織化したネットワーク活動が身体を駆動する．本研究では，このような脳と身体の相互作用がどのように発展するのかを構成的手法を用いて検討する．スパイクニューラルネットワーク (SNN) モデルを構成し，その出力から発声シミュレータを用いて音声を生成する．そして，その音声スペクトルをSNNにフィードバックする．SNNからの出力シナプス結合を，発声の顕著性を報酬とした学習則で更新し，乳児の規準喃語様の（母音と子音を含んだ）発声を学習させる．このとき，SNN内のシナプス結合をスパイクタイミング依存可塑性 (STDP) により自己組織化する．実験により，聴覚フィードバック下でのSTDPにより，規準喃語獲得が促進されることがわかった．さらに，子音の発声時に大きく活動するニューロンがSNN内に現れることから，このようなSNN内の身体表現が報酬学習の促進に寄与したと考えられる．