研究概要
ヒトは常に新しい概念や規則・手順などを、どんなに最強なディープラーニングのアルゴリズムよりも速く学習します。いったい私たちの脳は、そういった学習をどのように成し遂げているのでしょう？ おそらくヒトは、その置かれた環境から認知マップを作って基本を作り、その後入ってくる感覚情報をこれらのマップに整理して組み入れ、一連の因果モデルを確立して学習しているのではと考えられます。こうして出来上がった認知マップを用いることにより、ある状況から別の状況へと当てはめるかを試し、新しい学習・記憶がより効果的に達成できるようになるのです。私たちの研究室は、認知マップと因果モデル自体がどう学んでいくのかに興味を持っています。それを知るため、高度な計算論的モデルを用いて人間の行動や神経活動データを解析し、また、人間の学習方法に触発された新しい機械学習アルゴリズムや、fMRIによる脳画像データをより正確に理解するための新しいアルゴリズムも開発していきます。
主要論文
Cai, M. B., Schuck, N. W., Pillow, J. W., & Niv, Y. (2019). Representational structure or task structure? Bias in neural representational similarity analysis and a Bayesian method for reducing bias. PLoS Computational Biology, 15(5), e1006299.
Schuck, N. W., Cai, M. B., Wilson, R. C., & Niv, Y. (2016). Human orbitofrontal cortex represents a cognitive map of state space. Neuron, 91(6), 1402-1412.
Cai, M. B., Schuck, N. W., Pillow, J. W., & Niv, Y. (2016). A Bayesian method for reducing bias in neural representational similarity analysis. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 4951-4959).
Cai, M. B., Eagleman, D. M., & Ma, W. J. (2015). Perceived duration is reduced by repetition but not by high-level expectation. Journal of Vision, 15(13), 19-19.
Cai, M. B., & Eagleman, D. M. (2015). Duration estimates within a modality are integrated sub-optimally. Frontiers in Psychology, 6, 1041.
略歴
2008年に北京大学より電子・情報科学および心理学の学士号を取得。2015年にベイラー医科大学でDavid Eagleman博士のもとで時間知覚のメカニズムについて研究し、神経科学の博士号を得た。博士課程の間には、Wei Ji Ma博士のもとで計算論的モデリングも学んだ。その後、プリンストン大学のYael Niv博士の研究室に博士研究員として参加し、学習と意思決定に関する研究や、fMRIデータ解析のためのアルゴリズム開発に携わる。2019年12月より現職。
