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応用脳科学アカデミー

2023年度

脳の自由エネルギー原理:背景と応用:島崎 秀昭(京都大学 大学院情報学研究科 准教授)

本講演では脳の自由エネルギー原理が形成されてきた歴史的背景を,それを支える主要な実験結果や他分野との関わりとともに紹介する.自然刺激への適応に基づく古典的な認識の理論から,外界のモデルを脳の中に持つとするベイズ脳仮説,そして環境に対する働きかけを推論の枠組みに取り入れ認識と行動の統一的理解を目指す自由エネルギー原理.これらがどのような実験事実に基づき(あるいは基づかず)構築され,情報理論・機械学習・統計物理といった他分野とどのような関わりのなかで発展してきたかを解説し,ロボティクス・AIの応用研究に今後どのように繋がっていくのか展望を述べる.

講師

島崎 秀昭 先生
京都大学 大学院情報学研究科 准教授

日時

2023年9月29日(金)13:00~17:30(12:40より受付開始)第2部 14:20~15:30
当日の全体スケジュールはこちら⇒ アーカイブ受講受付中。詳細・申込は事務局までお問い合わせください。

場所

オンライン(Zoom)

お問い合せ先

本アカデミーに関するご質問等は、「各種お問い合わせフォーム」より、お問い合わせください。

講師紹介

島崎 秀昭(しまざき ひであき)先生

現職

  • 京都大学 大学院情報学研究科 准教授

経歴

  • 2016年04月 – 2020年03月 ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン シニアサイエンティスト
  • 2017年04月 – 2020年03月 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 特定准教授
  • 2020年04月 – 2022年9月 北海道大学 人間知・脳・AI研究教育センター 特任准教授
  • 2022年10月 – 現職

  所属学協会:日本神経回路学会、日本神経科学学会

研究概要

物理学・統計学・機械学習の技術を用いた神経活動データ解析と計算理論構築を両輪に,生物の知性に迫る研究を行なっている.

主な業績

論文
  • Shomali SR, Ahmadabadi MN, Rasuli SN, Shimazaki H. Uncovering hidden network architecture from spiking activities using an exact statistical input-output relation of neurons. (2023) Communications biology, 6, 169, s42003-023-04511-z
  • Aguilera M, Moosavi SA, Shimazaki H. A unifying framework for mean field theories of asymmetric kinetic Ising systems. Nature Communications (2021) 12, 1197
  • Donner C, Obermeyer K, Shimazaki H. Approximate Inference for Time-varying Interactions and Macroscopic Dynamics of Neural Populations. PLoS Computational Biology (2017) 13(1): e1005309
書籍等

『神経符号化』島崎秀昭(担当:分担執筆). 脳科学辞典編集委員会 2021年08月
『カンデル神経科学』金澤一郎, 宮下保司, Eric R. Kandel, James H. Schwartz, Steven A. Siegelbaum, Thomas M.Jessell, A. J. Hudspeth(担当:単訳範囲:付録F:神経科学への理論的アプローチ:単一ニューロンからネットワークまで). 金澤一郎, 宮下保司. メディカルサイエンスインターナショナル 2014年04月 (ISBN: 4895927717) 1696

             

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