POMDP課題遂行中のヒトの情報処理過程の隠れマルコフモデリング(一般)

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概要

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実世界から得られる情報はしばしば不完全である。このような環境における意思決定問題は、機械学習の分野において部分観測マルコフ決定過程(POMDP)として定式化される。部分観測環境では、観測履歴から隠れた真の状態を推定し、それに基づいて行動を選択することが有効であり、これはヒトの意思決定過程としても妥当だと考えられる。本研究では、POMDP問題である迷路探索課題を用いたfMRI実験を行い、被験者の情報処理過程を隠れマルコフモデルとして定式化した。本モデルは、推定に対する確信度に応じて行動戦略を切り替える機構を導入し、被験者の行動を精度よく再現することができた。また、モデルによって推定きれた認知負荷指標を脳画像解析に適用し、隱れ状態推定が脳の前頭前野で実現されることを明らかにした。
2006-06-08

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