ALIFE2024 Organizing committeeよりBest Paper Runner-Up awardを受賞しました。(複雑系科学専攻 Reiji Suzuki, Takaya Arita 教授)
- 受賞日：2024-07-26
- 受賞名：Best Paper Runner-Up award
- 主催団体：ALIFE2024 Organizing committee
- 受賞者の氏名、所属、職名（学年）：
Reiji Suzuki, Takaya Arita (複雑系科学専攻 教授)
- 連名者：
Solvi Arnold（信州大学，准教授）
鈴木麗璽（名古屋大学，教授）
有田隆也（名古屋大学，教授）
山崎公俊（信州大学，教授） - 受賞対象となった研究のテーマ：
Breaching the Bottleneck: EvolutionaryTransition from Reward-Driven Learning to Reward-Agnostic Domsssain-Adapted Learning in Neuromodulated Neural Nets
- 受賞概要：
2024年7月22-26日にコペンハーゲンで開催されたThe 2024 Conference on Artificial Life (ALIFE 2024)において、信州大学工学部のSolvi Arnold准教授、山崎公俊教授，本研究科複雑系科学専攻の鈴木麗璽教授、有田隆也教授の共同研究による論文がBest Paper Runner-Up賞を受賞しました。
論文題目は「Breaching the Bottleneck: EvolutionaryTransition from Reward-Driven Learning to Reward-Agnostic Domain-Adapted Learning in Neuromodulated Neural Nets」で、知能の進化の過程における学習能力の性質の変化に着目し、初めは報酬に頼っていた学習能力が、進化の過程で報酬に頼らず幅広い情報を有効に活用する学習能力へと発展する、という仮説を提示しました。そして、その可能性を遺伝的アルゴリズム、強化学習と、神経修飾を組み合わせたAIモデルを用いて裏付けました。
この成果は、人・動物における学習能力の進化の理解と、人工知能の学習能力の発展に有用と考えられます。
