研究概要
人間の乳幼児は、生後数年の間にさまざまな認知機能を獲得します。しかし、認知発達の動態が詳細に解析される一方で、その背後にある機序はまだ明らかになっていません。私たちは、脳の一般原理とされる予測情報処理理論に基づいて、構成的アプローチから、認知発達を支える神経基盤の理解を目指しています。予測情報処理とは、ボトムアップな感覚信号と内部モデルによるトップダウンな予測信号の誤差、つまり予測誤差を最小化するように、内部モデルの更新と行動生成を行う情報処理です。私たちは、本理論に基づく神経回路モデルをロボットに実装し、さまざまな感覚運動学習を行わせることで、発達の連続性と多様性がどのようにどこまで説明できるのかを研究しています。さらに、本研究で得られた知見を、発達障害者のための支援技術の開発に応用しています。本技術により、発達障害者の自己理解を促進し、インクルーシブ社会の設計に役立てます。
主要論文
Daikoku, T., Kumagaya, S., Ayaya, S., and Nagai, Y. Non-autistic persons modulate their speech rhythm while talking to autistic individuals. PLoS ONE, 18(9):e0285591, 2023.
Tsujita, M., Homma, M., Kumagaya, S., and Nagai, Y. Comprehensive intervention for reducing stigma of autism spectrum disorders: Incorporating the experience of simulated autistic perception and social contact. PLoS ONE, 18(8):e0288586, 2023.
Philippsen, A., Tsuji, S., and Nagai, Y. Quantifying developmental and individual differences in spontaneous drawing completion among children. Frontiers in Psychology, 13:783446, 2022.
Philippsen, A., Tsuji, S., and Nagai, Y. Simulating Developmental and Individual Differences of Drawing Behavior in Children Using a Predictive Coding Model. Frontiers in Neurorobotics, 16:856184, 2022.
Seker, M. Y., Ahmetoglu, A., Nagai, Y., Asada, M., Oztop, E., and Ugur, E. Imitation and mirror systems in robots through Deep Modality Blending Networks. Neural Networks, 146:22-35, 2022.
Friston, K., Moran, R. J., Nagai, Y., Taniguchi, T., Gomi, H., and Tenenbaum, J. World model learning and inference. Neural Networks, 144:573-590, 2021.
Lanillos, P., Oliva, D., Philippsen, A., Yamashita, Y., Nagai, Y., and Cheng, G. A review on neural network models of schizophrenia and autism spectrum disorder. Neural Networks, 122:338-363, 2020.
Nagai, Y. Predictive learning: its key role in early cognitive development. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 374(1771):20180030, 2019.
Horii, T., Nagai, Y., and Asada, M. Modeling Development of Multimodal Emotion Perception Guided by Tactile Dominance and Perceptual Improvement. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 10(3):762-775, 2018.
Baraglia, J., Nagai, Y., and Asada, M. Emergence of Altruistic Behavior Through the Minimization of Prediction Error. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 8(3):141-151, 2016.
Nagai Y. and Rohlfing, K. J. Computational Analysis of Motionese Toward Scaffolding Robot Action Learning. IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, 1(1):44-54, 2009.
Nagai, Y., Hosoda, K., Morita, A., and Asada, M. A constructive model for the development of joint attention. Connection Science, 15(4):211-229, 2003.
略歴
2004年大阪大学大学院工学研究科、博士（工学）取得。情報通信研究機構けいはんな情報通信融合研究センター専攻研究員、ビーレフェルト大学ポスドク研究員、大阪大学大学院工学研究科特任准教授、情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター主任研究員を経て、2019年4月に東京大学ニューロインテリジェンス国際研究機構特任教授に着任。認知発達ロボティクス研究室を主宰。計算論的アプローチから人間の社会的認知機能の発達原理を探る、認知発達ロボティクス研究に従事。2020年にWorld’s 50 Most Renowned Women in Robotics、2022年に35 Women in Robotics Engineering and Science などを受賞。2016年よりJST戦略的創造研究推進事業（CREST）「認知ミラーリング」の研究代表者、2021年よりCREST「認知フィーリング」の研究代表者を務める。東京大学次世代知能科学研究センター特任教授、東京大学多様性包摂共創センター特任教授、北海道大学人間知・脳・AI研究教育センター客員教授、日本学術会議連携会員などを兼任。
