ヒトの思考プロセスの解明を目的とするワーキングメモリの研究

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1 ヒトの思考プロセスの解明を目的とするワーキングメモリの研究
電気通信大学 総合コミュニケーション科学推進室 田中　繁

2 本日のお話 １．発達障害とワーキングメモリ（WM）研究 ２．記憶、思考、 WMの関係 ３．ワーキングメモリ課題 ４．既存のモデル ５． WMに関わる脳部位 ６． WMの提案モデル ７．ルール学習とは何か ８． WM研究の展望

3 １．発達障害とワーキングメモリ（WM）研究

4 超高齢社会の到来 高齢化率＝（６５歳以上人口）／（総人口） 我が国の高齢化率＝２３％（２０１０年）、２６．５％（２０１５年推計）
高齢化社会（7%~14%）, 高齢社会（14%~21%）, 超高齢社会（21%~ ）

5 発達障害 発達障害：自閉症、高機能自閉症、アスペルガー症候群、学習障害、注意欠陥/多動性障害 コミュニケーション能力に問題
　　コミュニケーション能力に問題 　　ワーキングメモリの障害が一要因と考えられる 普通学級で、６．５％の児童 大学生で、１０％の学生 発達障害は、器質的な障害（薬では治らない） ワーキングメモリ研究発達障害の理解と指導法改善

6 ２．記憶, 思考, WMの関係

7 記憶にも色々ある Working Memory 作業記憶 長期記憶 短期記憶 ～ 本棚、ファイルキャビネット ～ ノート、メモ帳
～ 本棚、ファイルキャビネット 長期記憶　 短期記憶　 ～ ノート、メモ帳 作業記憶　 ～ 机、テーブル　＋　私 Working Memory 目的を遂行するために, 必要な情報を一時的に保持し, その情報を操作する働き～思考の根幹

8 論理的思考 概念をルールに従って順番に生成すること 概念の一時的保持と破棄が必要 例） 2×3+3×4の計算
例） 2×3+3×4の計算 　　2×3=6 と計算し、6という情報を保持 　　　次に、3×4=12 と計算 　　　　12+6=18 と計算し、 6という情報を破棄 　　　　　答え　18

9 言語における係り受け 英語における人称・数の一致 I am a UEC student. They are UEC students.
古語における係り結び　 　　声聞くときぞ秋は悲しき（悲し）　 　　今こそわかれめ（む）

10 コミュニケーションにおけるWM 現在の話題、文脈を一時的に保持 終わった話題は破棄

11 ３．ワーキングメモリ課題 N-back task Stroop task Wisconsin card sorting task
1-2-AX task

12 1 X A 1-2-AX課題 1, 2, A, B, X, Yの6種類のシンボルが呈示される
1-AX の場合, そのXに対して右シフトキー(R)を押す. 2-BY の場合, そのYに対して右シフトキー(R)を押す. それ以外のシンボルに対して, 左シフトキー(L)を押す. 1 左Shift 右Shift X A 呈示 反応

13 1-2-AX課題にチャレンジしてみよう！ B 1 Y A X 2 B ・・・ ２ B A Y １ X A Y X

14 ４．既存のモデル

15 Baddeley-Hitchの概念モデル
記憶系＋中央実行系 ホムンクルス（小人）？ Multicomponent Model Baddeley & Hitch, 1974

16 数理モデル Nonlinear recurrent neural network f 有限オートマトンと等価 故に、チューリングマシンと等価
× Dayanの研究 Back propagation through time 有限オートマトンと等価　故に、チューリングマシンと等価 q0 q1 q2 q1A q2B

17 ５．WMに関わる脳部位

18 短期記憶：　 　下側頭葉、頭頂連合野、前頭前野、海馬 　待機期間中に持続放電をするニューロン 中央実行系： 　大脳皮質‐大脳基底核‐視床‐大脳皮質ループ 　　　前頭葉における普遍的な構造 　　　「思考」も「言語」も概念空間の「運動」

19 脳の構造

20 大脳皮質-基底核ループ 前頭葉に共通する脳構造 CX Str_D Str_I GPe STN GPi TH 興奮性 抑制性
直接路内のニューロン 間接路内のニューロン 皮質ニューロン 視床ニューロン

21 GABA作動性ニューロン 大脳皮質と視床から入力 淡蒼球に抑制性出力 双安定静止膜電位 Up state Down state
線条体中型有棘神経細胞（MSN） GABA作動性ニューロン 大脳皮質と視床から入力 淡蒼球に抑制性出力 双安定静止膜電位 Up state Down state Wilson & Kawaguchi, 1996

22 ６．WMの提案モデル

23 情報保持の回路 情 報 の 保 持 入力 入力 CX CX Gate ON信号 from 皮質 Gate ON信号 from 皮質
Gate OFF信号　 from 視床 Gate OFF信号　 from 視床 Str_D Str_I Str_I Str_D GPe GPe 興奮性 抑制性 直接路内のニューロン 間接路内のニューロン 皮質ニューロン 視床ニューロン 情 報 の 保 持 STN STN GPi GPi TH TH 出力 出力

24 情報破棄の回路 情報の破棄 入力 CX Gate OFF信号 Gate ON信号 from 皮質 from 視床 出力 Str_D
Str_I GPe 興奮性 抑制性 直接路内のニューロン 間接路内のニューロン 皮質ニューロン 視床ニューロン STN GPi TH 出力

25 レートコーディングニューロンモデル 𝑗 番目のニューロンの活動 𝜂 𝑗 𝑡 𝜂 𝑗 𝑡 =𝑓 𝜁 𝑗 𝑡 − 𝜃 𝑗
𝑗 番目のニューロンの活動 𝜂 𝑗 𝑡 𝜂 𝑗 𝑡 =𝑓 𝜁 𝑗 𝑡 − 𝜃 𝑗 𝑗 番目のニューロンの膜電位 𝜁 𝑗 𝑡 𝜏 0 𝑑𝜁 𝑗 𝑡 𝑑𝑡 = −𝜁 𝑗 𝑡 + 𝑖 𝑤 𝑗𝑖 𝜂 𝑖 𝑡 + 𝑟 𝑗 (𝑡) 変換関数 𝑓(𝑥) 𝑓 𝑥 =F tanh 𝛽𝑥 , 𝐹 𝑦 =𝑦 for 𝑦>0, otherwise 0 しきい値 (0.0 ~ 1.4) 発火のしやすさ 時定数 他のニューロンから j 番目のニューロンへの入力

26 線条体ニューロンのモデル 𝑑𝜁 𝑗 𝑡 𝑑𝑡 =ℎ 𝜁 𝑗 𝑡 +𝐼(𝑡) ℎ 𝑥 = −𝑎 𝑥 3 +𝑏 𝑥 2 −𝑐𝑥
双安定な静止膜電位 down state から up stateへの遷移には 　　　　　　　　　　　　同期した多入力信号が必要 　　 𝑑𝜁 𝑗 𝑡 𝑑𝑡 =ℎ 𝜁 𝑗 𝑡 +𝐼(𝑡) ℎ 𝑥 = 　−𝑎 𝑥 3 +𝑏 𝑥 2 −𝑐𝑥 線条体への総入力 双安定性をもたらす a = 4, b= 11 , c = 8.5のとき

27 機能単位ループ Str_D CX GPe STN GPi Str_I TH

28 1-2-AX課題遂行のループ回路 入力 出力 Anterior Posterior Gate ON from 皮質 to 線条体(D/I)
Gate　OFF　 from 視床 to 線条体(I)　 From 視床 to 皮質　 Symbol … 1-2-AX Task 出力 L R Anterior Posterior

29 1-2-AX課題遂行のループ回路 入力 出力 1や2の情報の保持 Gate ON from 皮質 to 線条体(D/I) Gate OFF
from 視床 to 線条体(I)　 From 視床 to 皮質　 Symbol … 1-2-AX Task 1や2の情報の保持 出力 L R

30 1-2-AX課題遂行のループ回路 入力 出力 AやBの情報の保持 Gate ON from 皮質 to 線条体(D/I) Gate OFF
from 視床 to 線条体(I)　 From 視床 to 皮質　 Symbol … 1-2-AX Task 出力 AやBの情報の保持 L R

31 1-2-AX課題遂行のループ回路 入力 左シフトキーを押す出力 Symbol … 1-2-AX Task 出力 L R

32 1-2-AX課題遂行のループ回路 入力 右シフトキーを押す出力 Symbol … 1-2-AX Task 出力 L R

33 1-2-AX課題遂行時の出力 1 A X 1 2 A X B Y L L R L L L L L R

34 ７．ルール学習とは何か

35 ルールの学習とは何か？ １ ２ ３ ４ 基本回路が予め脳内に存在していたのではないか？ 全てのシンボルに対して Lを押す回路
特定のシンボルに対しのみ Rを押す回路 特定のシンボル2つが連続して 呈示された場合に, 2つめのシンボルに対して Rを押す回路 あるシンボルが呈示された後に, 特定のシンボル2つが 連続して呈示された場合に, 2つめのシンボルに対して R を押す回路 L R １ ２ ３ ４ 基本回路が予め脳内に存在していたのではないか？

36 ルール学習＝基本回路の選択 チョムスキーの言語獲得装置に共通する考え方 「子供の脳は白いカンバス」ではなく、下描きがある
　　「子供の脳は白いカンバス」ではなく、下描きがある 「学習＝可塑性シナプスによるつなぎかえ」ではない どのように適切な回路が選ばれるのか 　　　　前脳基底部マイネルト核コリン作動性ニューロン 　　　　　　大脳皮質のサブネットワークを選択? 　　　　腹側被蓋野ドパミン作動性ニューロン 　　　　　　側坐核を介してゲート作用?

37 ８．WM研究の展望

38 神経科学 AI技術 ライフサポート http://tanaka-lab.net/ 脳と心の関係 心身問題 思考力 コミュニケーション能力
教育 AI技術 コミュニケーション能力 心豊かな社会