海馬と記憶モデル 松岡佑磨
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全脳アーキテクチャ若手の会第１０回勉強会＜http://wbawakate.jp/posts/events/10th/＞ 昨今の脳神経科学の分野の発展により、少しずつですが脳の構造と機能が解明されつつあります。 これに伴い、脳の中でも特に海馬の知見を活かした人工知能の研究に注目が集まっています。 しかしながら、汎用型人工知能の実現に関して海馬の知見は必要なのでしょうか。
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- 80. 海馬外から海馬への投射 80 歯状回 内側中隔核、青斑核、縫線核 CA3 内側中隔核、青斑核、縫線核 CA2 乳頭体 CA1 中隔核、扁桃体 海馬の基礎知識 http://gaya.jp/research/hippocampus.htm
- 83. 広義の海馬 83
- 86. 海馬の活動に関係する回路図 86佐藤直行(2015): "海馬から大脳へ: 記憶の計算モ デル." 人工知能学会全国大会論文集29. CA2はよくわかっていないため 省いて考えられる事が多い
- 92. 苔状線維 92 歯状回からCA3
- 97. 規則的な投射パターンを持つ シャッファー側枝 97 CA3錐体細胞 投射先 CA3(歯状回に遠い部分) CA1(CA2との境界付近) CA3(歯状回に近い部分) CA1(海馬台に近い部分) CA1 CA3CA3 CA1 投射に規則性がある 苔状繊維の基礎知識 http://gaya.jp/research/mossy.htm
- 102. 新皮質-嗅内野-海馬 102 山川宏(2015): "物語としての海馬体計算モデルの提案: 全 脳アーキテクチャを構築するために." 人工知能学会全国大 会論文集29. 図１を一部改変
- 103. 新皮質-嗅内野-海馬 103 山川宏(2015): "物語としての海馬体計算モデルの提案: 全 脳アーキテクチャを構築するために." 人工知能学会全国大 会論文集29. 図１を一部改変
- 104. 工学的に使えそうな海馬の 生理学的な知見 • 海馬以外の脳部位も記憶の形成に関与 • トリシナプティック回路 • 歯状回の新生ニューロン • CA3の再帰構造 • CA3-CA1-海馬台の投射の規則性 104
- 105. 今日話すこと • 海馬の生理学的な知見 • 主な海馬の機能 • 海馬の知見を取り入れた工学モデル • 海馬の工学モデルの今後の展望 105
- 106. 海馬の機能 • 空間認知 • 中期記憶 • エピソード記憶 106
- 107. 海馬の機能 • 空間認知 • 中期記憶 • エピソード記憶 107
- 108. 空間認知 動物の空間認知を支える細胞 • 場所細胞 • グリッド細胞 • ヘッドディレクション細胞 108
- 109. 場所細胞 空間中の特定の場所に発火する 109佐藤直行(2015): "海馬から大脳へ: 記憶の計算モ デル." 人工知能学会全国大会論文集29. 受容野 ネズミ
- 110. グリッド細胞 環境における位置に応じて活動 普遍的な距離の指標といわれる 110 受容野 ネズミ 佐藤直行(2015): "海馬から大脳へ: 記憶の計算モ デル." 人工知能学会全国大会論文集29.
- 111. 実際に私達が紹介した 場所選択制細胞になります • 場所細胞（芦原） • グリッド細胞（松岡） 111 受容野 ネズミ
- 112. グリッド細胞と場所細胞の関係 • 場所細胞活動が複数のグリッド細胞によって 支配的に決定されている仮説がある 112 From Grid Cells to Place Cell http://www.dei.brain.riken.jp/?page_id=392
- 113. ヘッドディレクション細胞 動物の頭の向きに反応して発火する 113 ネズミ 佐藤直行(2015): "海馬から大脳へ: 記憶の計算モ デル." 人工知能学会全国大会論文集29.
- 114. シータ位相歳差 • 場所細胞は活動の初めはシータ波の遅れ 位相が生じるが移動が進むにつれて、徐々 に進み位相に活動が生じるようになる • シータ波（4~12Hz）の位相と場所細胞の 発火タイミングの関連性から自己位置推定 をしていると考えられている 114 Place Cell & Theta Rhythms http://www.dei.brain.riken.jp/?page_id=396 佐藤直行(2015): "海馬から大脳へ: 記憶の計算モ デル." 人工知能学会全国大会論文集29.
- 117. 海馬の機能 • 空間認知 • 中期記憶 • エピソード記憶 117
- 118. 階層的な記憶構造 名称 時間範囲 細胞でのメカニズム 場所 短期記憶 数ミリ秒～60秒 細胞の電気活動、 伝達物質の蓄積 新皮質 中期記憶 数秒～数週間 海馬LTP 海馬 長期記憶 数十分～一生 シナプスの形態変化、 タンパク合成 新皮質 118 学習時定数の違いによっておきる海馬と 新皮質の記憶における機能分離のモデル_表１ 海馬LTP(長期可塑性)
- 119. 中期記憶 • 高速な学習機能 – LTP(高頻度刺激によってシナプス強度が変化する現象) • 新皮質に記憶を転送する機能をもつ 119
- 120. LTP(長期増強) • 高頻度刺激によってシナプス結合強度が 数秒で変化する現象 • 一度LTPが形成されるとその効果は 数週間は続くと言われている • LTPを誘導する方法 – 高頻度の刺激 – シータバースト刺激 – 誘導しやすい発火タイミングの刺激 120 学習時定数の違いによっておきる海馬と 新皮質の記憶における機能分離のモデル
- 121. 中期記憶の意義とは • 時間の間を埋めるため • 海馬のLTPのような機能を脳全体で行うと 記憶の破壊が起きてしまう • 記憶の選別 121
- 122. 海馬の機能 • 空間認知 • 中期記憶 • エピソード記憶 122
- 125. エピソード記憶の意義 • プランニングに寄与 – 例えば腕時計を無くした時、自分の行動 を思い出して忘れ物を探すことができた • 円滑なコミュニケーションを行うことができる 125
- 126. 海馬の機能 • 空間認知(自己位置推定) • 中期記憶（長期記憶破壊の防止） • エピソード記憶（プランニングに寄与） 126
- 128. 海馬はAGIにとっても有用か？ 128
- 132. 海馬はAGIにとっても有用である 132
- 133. 今日話すこと • 海馬の生理学的な知見 • 主な海馬の機能 • 海馬の知見を取り入れた工学モデル • 海馬の工学モデルの今後の展望 133
- 134. 海馬の知見を取り入れた記憶モデル 134 [大森+ 94]大森秀樹, and 大森隆司. "学習時定数の違いによっておきる海馬と新皮質の記憶における機能分 離のモデル." 電子情報通信学会論文誌 D 77.9 (1994): 1882-1890. [大澤+ 2015]大澤正彦, and 萩原将文. “中間記憶から長期記憶への転送モデル.” 第25回日本神経回路学会 全国大会: 2015. • 大森モデル[大森+ 94] • 大澤モデル[大澤+ 15]
- 135. 海馬の知見を取り入れた記憶モデル 135 [大森+ 94]大森秀樹, and 大森隆司. "学習時定数の違いによっておきる海馬と新皮質の記憶における機能分 離のモデル." 電子情報通信学会論文誌 D 77.9 (1994): 1882-1890. [大澤+ 2015]大澤正彦, and 萩原将文. “中間記憶から長期記憶への転送モデル.” 第25回日本神経回路学会 全国大会: 2015. • 大森モデル[大森+ 94] • 大澤モデル[大澤+ 15]
- 136. 大森モデル[大森+94] 海馬-皮質の関係を中心とした エピソード記憶モデル 136 [大森+ 94]大森秀樹, and 大森隆司. "学習時定数の違いによっておきる海馬と新皮質の記憶における機能分 離のモデル." 電子情報通信学会論文誌 D 77.9 (1994): 1882-1890.
- 138. 大森モデルの特徴 • 新皮質-統合野-海馬の３層構造 • 細胞群の閉回路による高頻度の発火が 長期記憶の形成に必要 • 海馬は複数の感覚情報間の連合を形成 • エピソードを符号化する統合野を形成 • 外部からの制御入力により、 入力パターンの探索機能を持つ • ３つの学習時定数を用意 138
- 146. ３つの学習時定数 記憶の形成に必要とする時間スケール 147 学習時定数 時間 記憶の形成 Ta 1秒 短期記憶 Tb 数秒 中期記憶 Tc 数十分 長期記憶
- 147. 学習時定数と学習定数の対応 148 記憶 学習時定数 学習定数 脳部位 短期記憶 Ta(1秒) なし 新皮質 中期記憶 Tb(数秒) 大 海馬 長期記憶 Tc(数十分) 小 新皮質
- 157. 海馬機能の損失 • 動物 – 前方性健忘 • 大森モデル – 部分特徴層による遅い記憶形成 158 大森モデルの海馬機能が生理学的知見と対応
- 159. 大森モデルと海馬の知見の整合性 • 海馬において複数の感覚情報を連合 • 海馬モジュールの停止と前方性健忘症 • ３種類の記憶の階層性 • インデックス機能 160
- 160. 大森モデル まとめ • 時間スケールの異なる３つの学習時定数 によって記憶の階層性を再現 • 海馬が記憶のINDEX機能をもつ • 新皮質-統合層-海馬の情報の閉回路に対応 • エピソード記憶の形成過程を再現 161
- 161. 海馬の知見を取り入れた記憶モデル • 大森モデル[大森+ 94] • 大澤モデル[大澤+ 15] 162 [大森+ 94]大森秀樹, and 大森隆司. "学習時定数の違いによっておきる海馬と新皮質の記憶における機能分 離のモデル." 電子情報通信学会論文誌 D 77.9 (1994): 1882-1890. [大澤+ 15]大澤正彦, and 萩原将文. “中間記憶から長期記憶への転送モデル.”第25回日本神経回路学会全 国大会: 2015.
- 162. 大澤モデル 深層学習の計算論を 取り入れた記憶の工学モデルの提案 163 [大澤+ 15]大澤正彦, and 萩原将文. “中間記憶から長期記憶への転送モデル.”第25回日本神経回路学会全 国大会: 2015.
- 163. 大澤モデル 従来の深層学習は中期記憶を 考慮していないことに注目 164 記憶 脳 深層学習 (既存) 短期記憶 ワーキングメモリ データ 中期記憶 海馬 × 長期記憶 新皮質 深層学習 中間的な記憶器を導入した 深層学習器
- 164. 大澤モデル ２つのモジュールで記憶の階層性を表現 海馬モジュール – 海馬の機能を参考にした機械学習モデル[大澤 +15b] – 新皮質モジュールへの記憶転送法[大澤+15d] を新たに提案 新皮質モジュール – 従来の深層学習モデル 165 [大澤+15b]大澤正彦, 萩原将文(2015): "海馬-大脳新皮質系に着目した深層学習による記憶モデルの提案." 人工知能学会全国大 会論文集29. [大澤+１５d]大澤正彦, 萩原将文(2015): “中間期奥から長期記憶への転送モデル." 第25 回神経回路学会全国大会.
- 167. RBM, Deep Learningと学習 東京工業大学 3年 八木 拓真 yagi.t.ad@m.titech.ac.jp @t_Signull 全脳アーキテクチャ 若手の会 第3回ディープラーニング勉強会
- 168. RBMとは？ • ボルツマンマシン(BM)の結合に制約を持た せた確率的無向グラフィカルモデルの一種 可視層(Visual Layer) 隠れ層(Hidden Layer) 可視素子 𝑣𝑖 (Visual Unit) 結合重み 𝑤𝑖𝑗 (Weight) 隠れ素子ℎ𝑗 (Hidden Unit)
- 170. IL-RBM[大澤+15a, e] • IL-RBM(Incremental Learning RBM) – 隠れ層素子を追加しながら学習するRBM – 既学習情報を失わずに追加学習を 行うことができる – 学習が速い 171 [大澤+15a]大澤正彦, 萩原将文(2015): "RBM における未学習データ検出法の提案と追加学習への応用." 信学会信 学技報ニューロコンピューティング研究会 [Osawa + 15e] M. Osawa, et al.,(2015) “Analysis of Learning Characteristics of RBMs and an Automatic Method for Deciding the Number of Hidden Units,” ISIS
- 172. 173 第５回DL勉強会より
- 173. 174 第５回DL勉強会より
- 174. 175 第５回DL勉強会より
- 175. 176 第５回DL勉強会より
- 176. 第５回DL勉強会より
- 178. 半RBM[大澤+15c] • 時系列データを扱えるRBM 179 [大澤+15c]山岸優, 大澤正彦, 萩原将文(2015): "RBM を用いたEcho State Network の荷重決定法." 第25 回神経 回路学会全国大会.
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- 181. IL-ESN-RBMの検証実験 • シーケンスの想起 (実例) 182学習エピソード 想起エピソード
- 183. 184
- 184. 185
- 186. 大澤モデル[大澤+15d] 187 海馬モジュール 新皮質モジュール [大澤+１５d]大澤正彦, 萩原将文(2015): “中間期奥から長期記憶への転送モデル." 第25 回神経回路学会全国大会.
- 187. 大澤モデルの動作 • データが入力されているとき – 海馬モジュールによるデータの学習 • データが入力されていないとき – 新皮質モジュールにデータを転送 188
- 190. 大澤モデルと海馬の知見の共通点 191 歯状回 新生ニューロン 嗅内野から情報を受 け取る CA3 自己ループ構造 歯状回から情報を受け取る 嗅内野 海馬から情報を受け取る 海馬に情報を送る
- 193. 大澤モデルと海馬の知見の共通点 194 海馬の知見 大澤モデル 歯状回新生ニューロン IL-RBMの隠れ層を追加 CA3自己ループ 半RBM(ESN)の自己ループ トリシナプティック回路 IL-ESN-RBMとSdAの閉回路
- 194. 活用されていない海馬の知見 • 海馬内の海馬台に対応するモジュール • 偏桃体などの他の脳部位からの入力 • 抑制性細胞の存在 195
- 195. 大澤モデルのまとめ • モデルは海馬の知見と共通点をもつ • 記憶の階層性を考慮した深層学習モデル • トリシナプティック回路を再現 196
- 196. 今日話すこと • 海馬の生理学的な知見 • 主な海馬の機能 • 海馬の知見を取り入れた工学モデル • 海馬の工学モデルの今後の展望 197
- 198. 海馬の知見を取り入れた記憶モデル • 大森モデル • 大澤モデル 199 海馬の知見がどれくらい活用されていたか？ [大森+ 94]大森秀樹, and 大森隆司. "学習時定数の違いによっておきる海馬と新皮質の記憶における機能分 離のモデル." 電子情報通信学会論文誌 D 77.9 (1994): 1882-1890. [大澤+ 2015]大澤正彦, and 萩原将文. “中間記憶から長期記憶への転送モデル.” 第25回日本神経回路学会 全国大会: 2015.
- 199. 大森モデル 大澤モデル モデルの構成 新皮質-統合野-海馬 嗅内野-歯状回-CA3-CA1 エピソード記憶 一度経験したことを即座に 記憶すること 時系列の連想記憶 記憶の階層性 ○ ○ トリシナプティック回路 ○ ○ 記憶の時定数 ○ × 海馬機能損傷との整合性 ○ × 歯状回の新生ニューロン × ○ CA3の再帰回路 × ○ 抑制性細胞 × × 他の脳部位からの投射 × × 空間認知 × × 利用されている海馬の知見 200
- 200. 工学的に使えそうな海馬の知見 • 他の脳部位との関連性 – 扁桃体などの記憶の形成に関与すると考えられ ている脳部位からの影響を考慮していない 201 脳部位 内側中隔核 空間再認記憶の障害 乳頭体 前方性健忘と逆行性健忘を同時に発生 扁桃体 記憶の形成に恐怖が関与しない
- 201. 工学的に使えそうな海馬の知見 • 他の脳部位との関連性 – 扁桃体などの記憶の形成に関与すると考えられ ている脳部位からの影響を考慮していない 202 脳部位 内側中隔核 空間再認記憶の障害 乳頭体 前方性健忘と逆行性健忘を同時に発生 扁桃体 記憶の形成に恐怖が関与しない 扁桃体は、脳に入る情報に 恐怖という付加価値をつけている！
- 206. おわりです 質疑応答に移ります 207