도쿄 대학의 이가타 히데요시 대학원생(연구 당시) 등의 연구 그룹은 보상을 얻기 위한 행동 전략을 효율적으로 학습하기 위해 해마의 신경 세포에 의한 정보 재생(리플레이)이 중요하다는 것을 밝혔다. 했다.뇌과학, 기계 학습 연구의 양면에서 정보 처리 메커니즘의 해명이 기대된다.
생물은 적절한 행동전략을 학습할 때 얻을 수 있는 보상과 노력을 적절히 평가할 필요가 있다.이를 위해 사물에 우선순위를 붙여 학습·기억하는 뇌의 정보처리 메카니즘이 필요하다.이것은 기계 학습에서도 마찬가지였고, 학습을 효율화하는 계산 알고리즘의 연구가 활발했다.그에 관해서, 계산회로가 학습한 정보의 효율적인 재생(리플레이)이 중요하게 여겨지고 있지만, 동물에서는 학습에 따른 행동이 복잡하기 때문에, 그 행동 패턴이나 신경 활동의 변화의 평가가 어려웠다 .
연구 그룹은 이러한 정보 처리를 실현하는 뇌 영역으로 해마에 주목.쥐에게 미로 과제를 풀어 보상을 얻기 위해 새로운 행동 전략을 학습할 때, 해마의 신경 세포군의 활동이나 정보 재생의 변화를 조사했다.해석의 결과, 학습이 진행됨에 따라 해마의 신경 회로가 효율적인 정보 표현을 형성해, 학습에 중요한 에피소드를 자주 리플레이 하는 것을 발견.게다가, 쥐가 가장 효율적인 행동 전략을 채택하기 전부터, 뇌내에서는 그 행동 전략의 리플레이가 시작되고 있었다.즉, 해마의 신경회로는 학습한 사건이나 행동전략에 우선순위를 붙여 리플레이할 수 있는 성질이 있는 것이 증명되었다.
이번 연구 성과는 동물이 새로운 환경에 적합한 행동을 설계하기 위한 뇌정보처리 메카니즘 해명의 도움이 된다.게다가 뇌연구에 가세해 기계 학습을 효율적으로 진행시키기 위한 계산 알고리즘을 고안하는데 있어서도 중요한 포석이 된다고 한다.
