Takazumi Matsumoto 研究室

本研究室は、脳の予測機能と自由エネルギー最小化の原理を基礎とした計算論的フレームワークを用いて、認知や行動の神経メカニズムを解明する研究を行っています。特に、注意集中と心の放浪の切り替わり、目標達成に向けた行動計画、情報探索といった、人間が日常的に行う複雑な認知・行動プロセスがどのように脳で実現されるのかを調べています。 研究手法としては、変分再帰型ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを構築し、シミュレーション実験や物理ロボットを用いた実験を通じて検証しています。視覚情報処理、作業記憶、注意制御など、複数の認知機能が動的に相互作用する大規模なネットワークを設計し、単一のタスクではなく様々な状況への汎化能力を備えたシステムの開発を目指しています。 これまでの研究から、ロボットが環境の変化に応じて目標指向的な行動を学習・適応させること、観察から目標そのものを理解すること、また新規な対象でも適切に操作できるような内容に依存しない情報処理能力が、統一的な計算原理によって実現されることが示唆されています。