人は1日に35,000回の意思決定をしている「意思決定を行うアルゴリズム」

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人は1日に35,000回の意思決定をしている「意思決定を行うアルゴリズム」

とある研究では、人は1日に35,000回意思決定を行っています。
コンスタンツ大学の研究によると、その意思決定は1つのアルゴリズムが司っているようです。

An international team led by researchers from the University of Konstanz and Max Planck Institute of Animal Behavior in Germany have employed virtual reality to decode the algorithm that animals use when deciding where to go among many options.

参照元:https://www.uni-konstanz.de/en/university/news-and-media/current-announcements/news-in-detail/wie-tiere-raeumliche-entscheidungen-treffen/
– コンスタンツ大学 University of Konstanz. 09.12.2021 –

ドイツのコンスタンツ大学とマックス・プランク動物行動学研究所の研究者を中心とする国際研究チームは、動物が多くの選択肢の中から行き先を決める際に用いるアルゴリズムを、バーチャルリアリティを利用して解読することに成功しました。

この研究成果は、『PNAS』誌に本日掲載され、動物が環境の複雑さに対処するために、世界を一連の連続した二者択一(バイナリー)の意思決定に還元していることが明らかになりました。

この研究により、種を超えて意思決定を支配する共通のアルゴリズムが初めて証明され、基本的な幾何学的原理によって、動物がどのように、またなぜそのように動くのかを説明できることが示唆されました。

ほとんどの動物にとって、人生とはどこへ行くかを決めることです。

つまり、どこで食べ、どこに隠れ、誰と付き合うかを決めるために、動物は常に移動しながら意思決定をしています。

2014年のノーベル医学賞受賞者を含む過去数十年の神経生物学のブレークスルーにより、動物が空間的に分散した選択肢をどのように表現しているのかが解明されてきました。

そして今、国際研究チームはこの神経生物学的知識を応用し、動物が空間に散らばった選択肢の中からどのように選択するのかを理解することに成功したのです。

この研究の筆頭著者で、コンスタンツにあるマックス・プランク動物行動研究所(MPI-AB)のポスドク研究員、ヴィヴェク・ハリ・スリダール氏は話します。

「動物の選択肢の神経表現は、空間を移動するにつれて必然的に変化します。我々は、空間的意思決定の理解にこれを考慮することで、今まで見落とされていた、新しい基本的な幾何学的原理が明らかになることを示します。」

空間という要素を加える

この研究には、ドイツ、イスラエルのワイツマン科学研究所、ハンガリーのエトヴェシュ・ロラーンド大学の生物学者、エンジニア、物理学者が共同で取り組みました。

神経生物学、物理学、動物行動学からインスピレーションを得て、学際的なチームは、脳における意思決定の計算モデルを構築しました。

このモデルでは、移動中にどのように意思決定が行われるかを理解するために、脳が「空間」における選択肢(この場合は目的地となりうる場所への方向)を表現する方法の特徴を取り入れています。

スリダール氏は話します。

「博士課程の学生として、コンスタンツ大学およびMPI-ABの集団行動学科で研究を行っています。脳がどのように意思決定を行うかについて、新たな視点を得ることができました。」

自発的分岐

その結果、脳は自発的に複数の選択肢の中から、最終的に選択される1つの選択肢だけが残るまで、一連の2択の判断に分解することが予測されました。

その結果、動物たちは、残った選択肢のひとつを除外することで、突然の方向転換を繰り返すことがわかりました。

それぞれの方向転換は、動物と残りの選択肢の間の非常に特殊な幾何学的関係において、神経のダイナミクスが突然変化した結果であり、科学者たちはこれを「分岐」と呼んでいる。

このアルゴリズムは非常に堅牢であることがわかり、研究者たちは、この「分岐」プロセスは非常に正確な判断をもたらすだけでなく、「普遍的」である可能性があると予測しました。

また、シミュレーションした動物の軌跡を多数重ね合わせることで、分岐構造を発見しました。

この分岐構造は、実際の動物が空間的な意思決定を行う際の軌跡を多数重ね合わせた場合にも見られるはずだと、彼らは予想しました。

理論の検証

研究チームは、没入型バーチャルリアリティを利用して、飛ぶ動物、歩く動物、泳ぐ動物(それぞれミバエ、砂漠イナゴ、ゼブラフィッシュ)で、理論的な予測を検証しました。

この技術により、研究者たちは動物を開放的で写実的な環境に置くことができ、同時に意思決定中の動物の動きを正確に測定することができました。

その結果、すべての種が予測されたとおりの分岐を示すことがわかった。

スリダール氏は話します。

「動物はまず行くべき場所を決め、それから目標に向かって移動すると考えられがちです。しかし、今回の発見は、移動と選択肢に関する神経表現の変化との相互作用が、意思決定のあり方に大きな影響を与えることを示しています。」

この発見は、複雑で多様な生態学的状況において、この反応によって極めて効果的な意思決定が可能になることを意味しています。

個体から集団へ

また、移動する動物の群れなど、動物の集団が空間的な意思決定を行う際にも、同じ幾何学的原理が適用される可能性があることもわかった。

筆頭著者で、コンスタンツ大学の「集団行動研究センター」の共同ディレクターであり、MPI-ABのディレクターでもあるIain Couzin氏は話します。

「神経ダイナミクスから個人の意思決定、個人の意思決定から集団行動まで、生物組織の広大なスケールにわたって意思決定の根底にこのように美しいプロセスがあることは、驚くべきことです。」

このことは、動物がその豊かで複雑な世界をどのように理解しているかについての我々の理解を一変させるものです。

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