「報酬予測」の版間の差分

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===パブロフ型条件づけにみられる反応===
===パブロフ型条件づけにみられる反応===
 パブロフ型条件づけの実験では、動物が報酬を予測していることを支持する受動的な反応がみられる。パブロフ型条件づけでは、動物は本来意味を持たない外界の情報(刺激)と報酬の連合を学習する。たとえば、有名な「パブロフの犬」の実験では、イヌがベルの音を聞いた直後に餌が与えられることを何度も経験するうちに、イヌはベルの音を聞くだけでヨダレをだすようになる。これは、イヌがベルの音と餌の獲得の連合を学習したものと解釈できる。ここでは餌が報酬であり、無条件(学習を必要とせず)にヨダレという反応を引き起こすことから、無条件刺激(unconditioned stimulus、US)と呼ばれる。また、ベルの音は学習の結果ヨダレの反応を引き起こすことから、条件刺激(conditioned stimulus、CS)と呼ばれる。動物が本来意味を持たないCSに対してUSによって引き起こされる反応を獲得することは、動物がCSをもとに報酬が得られることを予測するようになったためと考えられる。
 パブロフ型条件づけの実験では、動物が報酬を予測していることを支持する受動的な反応がみられる。パブロフ型条件づけでは、動物は本来意味を持たない外界の情報(刺激)と報酬の連合を学習する。たとえば、有名な「パブロフの犬」の実験では、イヌがベルの音を聞いた直後に餌が与えられることを何度も経験するうちに、イヌはベルの音を聞くだけでヨダレをだすようになる。これは、イヌがベルの音と餌の連合を学習したものと解釈できる。ここでは餌が報酬であり、無条件(学習を必要とせず)にヨダレという反応を引き起こすことから、無条件刺激(unconditioned stimulus、US)と呼ばれる。また、ベルの音は学習の結果ヨダレの反応を引き起こすことから、条件刺激(conditioned stimulus、CS)と呼ばれる。動物が本来意味を持たないCSに対してUSによって引き起こされる反応を獲得することは、動物がCSをもとに報酬が得られることを予測するようになったためと考えられる。


 さらに、パブロフ型条件づけの実験では、動物が報酬を期待していることを示す自発的反応がみられる。たとえば、CSが報酬の獲得を予想することを学習した動物は、CSの提示に際してCSや報酬の提示場所へ近づく接近反応(approach response)をみせる<ref name=bouton>'''Mark E Bouton'''<br>Learning and behavior: A contemporary synthesis Second Edition<br>''Sinauer Associates'': 2007</ref>。また、報酬としてジュースが与えられる課題では、動物が報酬を獲得する前に飲み口を予期的に舐めるリッキング行動がみられる<ref name=tsutsui>'''筒井健一郎、大山佳'''<br>報酬期待の神経科学、社会脳シリーズ第5巻・報酬を期待する脳<br>''苧坂直行編、''新曜社'': 2014</ref>。これらの報酬獲得のための準備行動も、動物がCSにもとづき報酬を予測していることを支持している。
 さらに、パブロフ型条件づけの実験では、動物が報酬を期待していることを示す自発的反応がみられる。たとえば、CSが報酬の獲得を予想することを学習した動物は、CSの提示に際してCSや報酬の提示場所へ近づく接近反応(approach response)をみせる<ref name=bouton>'''Mark E Bouton'''<br>Learning and behavior: A contemporary synthesis Second Edition<br>''Sinauer Associates'': 2007</ref>。また、報酬としてジュースが与えられる課題では、動物が報酬を獲得する前に飲み口を予期的に舐めるリッキング行動がみられる<ref name=tsutsui>'''筒井健一郎、大山佳'''<br>報酬期待の神経科学、社会脳シリーズ第5巻・報酬を期待する脳<br>''苧坂直行編、''新曜社'': 2014</ref>。これらの報酬獲得のための準備行動も、動物がCSにもとづき報酬を予測していることを支持している。


 パブロフ型条件づけをはじめとした実験にみられる報酬予測に関連した反応は、[[強化学習]]のモデルを用いて説明することができる。ここでは、心理学でパブロフ型条件づけにおける動物の反応の数理モデルとして提唱された「レスコーラ・ワグナー・モデル(Rescorla–Wagner model)」の強化学習的解釈を紹介する<ref>'''Peter Dayan,‎ L. F. Abbott'''<br>Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems <br>''The MIT Press'': 2001</ref> <ref>'''Peter Dayan,‎ Hiroyuki Nakahara'''<br>Models and Methods for Reinforcement Learning, The Stevens’ Handbook of Experimental Psychology<br>''Wiley'': 2017</ref>。
 パブロフ型条件づけをはじめとした実験にみられる報酬予測に関連した反応は、[[強化学習]]のモデルを用いて説明することができる。ここでは、パブロフ型条件づけにおける動物の反応の数理モデルとして提唱された「レスコーラ・ワグナー・モデル(Rescorla–Wagner model)」の強化学習的解釈を紹介する<ref>'''Peter Dayan,‎ L. F. Abbott'''<br>Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems <br>''The MIT Press'': 2001</ref> <ref>'''Peter Dayan,‎ Hiroyuki Nakahara'''<br>Models and Methods for Reinforcement Learning, The Stevens’ Handbook of Experimental Psychology<br>''Wiley'': 2017</ref>。


 レスコーラ・ワグナー・モデルでは、実際に得られた報酬量と予期された報酬量の差分である「報酬予測誤差(reward prediction error)」が学習信号となり、今までの予期報酬が新たな予期報酬へ更新される:
 レスコーラ・ワグナー・モデルでは、実際に得られた報酬量と予期された報酬量の差分である「報酬予測誤差(reward prediction error)」が学習信号となり、今までの予期報酬が新たな予期報酬へ更新される:
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 ドーパミンニューロンのphasic活動は、強化学習で一般に報酬予測誤差と呼ばれる学習信号を符号化していると考えられており、これは「ドーパミン報酬予測誤差仮説(the dopamine reward prediction error hypothesis)」と呼ばれている<ref name=schultz1997><pubmed> 9054347 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 21389268 </pubmed></ref> <ref>'''Nathaniel D. Daw,‎ Philippe N. Tobler'''<br>Value Learning through Reinforcement: The Basics of Dopamine and Reinforcement Learning <br>In ''Neuroeconomics 2nd Edition'', Edited by Paul W Glimcher & Ernst Fehr, ''Academic Press'': 2014</ref>。ドーパミン報酬予測誤差仮説を支持する研究結果として、たとえば、サルのドーパミンニューロンの反応が学習に伴い変化することが知られている<ref name=schultz1997 /> <ref><pubmed> 7983508</pubmed></ref>。ドーパミンニューロンは、学習の初期には報酬の獲得にあわせて活動を増大させる。この反応は学習が進むにつれ消失し、報酬を予測する手がかり刺激の呈示直後に活動が増大するようになる。また、予想された報酬が呈示されなかった場合には、報酬が予測された時刻の活動が低下する。これらのことは、ドーパミンニューロンが正負の報酬予測誤差を両方向的に符号化していることを示唆している<ref name=schultz2006 />。さらに、阻止効果に関する実験でもドーパミンニューロンが強化学習の理論から予見される学習信号を反映した活動をみせることが確認されおり<ref><pubmed> 11452299 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 14741107 </pubmed></ref>、また[[オプトジェネティクス]]を用いてドーパミンニューロンの活動を人為的に操作すると報酬予測に関連した学習が阻害されることも報告されている<ref><pubmed> 28390863 </pubmed></ref> 。
 ドーパミンニューロンのphasic活動は、強化学習で一般に報酬予測誤差と呼ばれる学習信号を符号化していると考えられており、これは「ドーパミン報酬予測誤差仮説(the dopamine reward prediction error hypothesis)」と呼ばれている<ref name=schultz1997><pubmed> 9054347 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 21389268 </pubmed></ref> <ref>'''Nathaniel D. Daw,‎ Philippe N. Tobler'''<br>Value Learning through Reinforcement: The Basics of Dopamine and Reinforcement Learning <br>In ''Neuroeconomics 2nd Edition'', Edited by Paul W Glimcher & Ernst Fehr, ''Academic Press'': 2014</ref>。ドーパミン報酬予測誤差仮説を支持する研究結果として、たとえば、サルのドーパミンニューロンの反応が学習に伴い変化することが知られている<ref name=schultz1997 /> <ref><pubmed> 7983508</pubmed></ref>。ドーパミンニューロンは、学習の初期には報酬の獲得にあわせて活動を増大させる。この反応は学習が進むにつれ消失し、報酬を予測する手がかり刺激の呈示直後に活動が増大するようになる。また、予想された報酬が呈示されなかった場合には、報酬が予測された時刻の活動が低下する。これらのことは、ドーパミンニューロンが正負の報酬予測誤差を両方向的に符号化していることを示唆している<ref name=schultz2006 />。さらに、阻止効果に関する実験でもドーパミンニューロンが強化学習の理論から予見される学習信号を反映した活動をみせることが確認されおり<ref><pubmed> 11452299 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 14741107 </pubmed></ref>、また[[オプトジェネティクス]]を用いてドーパミンニューロンの活動を人為的に操作すると報酬予測に関連した学習が阻害されることも報告されている<ref><pubmed> 28390863 </pubmed></ref> 。


 報酬予測誤差を反映したドーパミン動物の活動は、神経可塑性を介して脳における価値表現を調節すると考えられている。ドーパミンニューロンは、前述の刺激や行動の価値を反映した神経活動が報告されている脳領域の多くに投射しており<ref name=schultz2006 /> <ref name=hikosaka2006 />、ドーパミンニューロンの活動によってその投射先で起こるドーパミンの放出はシナプス強度を調節する<ref><pubmed> 11544526 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 25258080</pubmed></ref>。
 報酬予測誤差を反映したドーパミン動物の活動は、神経可塑性を介して脳における価値表現を調節すると考えられている。ドーパミンニューロンは、前述の刺激や行動の価値を反映した神経活動が報告されている脳領域の多くに投射しており<ref name=schultz2006 /> <ref name=hikosaka2006 />、ドーパミンニューロンが活動することで放出されるドーパミンは投射先のシナプス強度を調節する<ref><pubmed> 11544526 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 25258080</pubmed></ref>。


 近年では、ドーパミンニューロンの他にも、線条体<ref name=oyama2010><pubmed> 20739566 </pubmed></ref>や内側前頭前皮質<ref><pubmed> 17450137 </pubmed></ref>で報酬予測誤差を反映した活動をみせる神経細胞が見つかっている。さらに、手綱外側核ではドーパミンニューロンとは逆に罰の予測に関連して負の報酬予測誤差を反映するニューロンの活動が報告されている<ref><pubmed> 17522629 </pubmed></ref>。これらの神経活動もなんらかの形で報酬予測に関連する神経活動の調整にかかわっているものと考えられるが、その詳細はまだわかっていない<ref name=tsutsui/>。また、報酬予測誤差そのものが脳でどのように計算されているのかという問題も今後の重要な研究の課題の一つといえるだろう<ref name=tsutsui /> <ref name=cohen2012><pubmed> 22258508 </pubmed></ref> <ref name=nakamura2012><pubmed> 23136434 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 23069349 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 24463329 </pubmed></ref>。
 近年では、ドーパミンニューロンの他にも、線条体<ref name=oyama2010><pubmed> 20739566 </pubmed></ref>や内側前頭前皮質<ref><pubmed> 17450137 </pubmed></ref>で報酬予測誤差を反映した活動をみせる神経細胞が見つかっている。さらに、手綱外側核ではドーパミンニューロンとは逆に罰の予測に関連して負の報酬予測誤差を反映するニューロンの活動が報告されている<ref><pubmed> 17522629 </pubmed></ref>。これらの神経活動もなんらかの形で報酬予測に関連する神経活動の調整にかかわっているものと考えられるが、その詳細はまだわかっていない<ref name=tsutsui/>。また、報酬予測誤差そのものが脳でどのように計算されているのかという問題も今後の重要な研究の課題の一つといえるだろう<ref name=tsutsui /> <ref name=cohen2012><pubmed> 22258508 </pubmed></ref> <ref name=nakamura2012><pubmed> 23136434 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 23069349 </pubmed></ref> <ref><pubmed> 24463329 </pubmed></ref>。
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(執筆者:望月泰博、陳冲、福田玄明、中原裕之、担当編集委員:??)
(執筆者:望月泰博、陳冲、福田玄明、中原裕之、担当編集委員:田中啓治)
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