計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員が、日本人間行動進化学会第17回大会「若手発表賞」を受賞しました
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員が、12月7日、日本人間行動進化学会第17回大会において口頭発表：タイトル「人口転換における二つの普遍的経路」を行い、「若手発表賞」を受賞しました！
詳細は日本人間行動進化学会のHPに掲載されております。下記リンクより是非ご参照ください。
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員が「第41回井上研究奨励賞」を受賞しました
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員が、、自然科学の分野の若手研究者のうち優れた博士論文を提出した研究者に対して送られる「第41回井上研究奨励賞」を受賞しました！
詳細は公益財団法人井上科学振興財団のHPに掲載されております。下記リンクより是非ご参照ください。
12/26(木) 13:00-14:30 Dr.Pedersen のトークセミナー「Neural Developmental Programs for Artificial Agents」をハイブリッド開催します
Tittle
Neural Developmental Programs for Artificial Agents
Abstract
This presentation revolves around the work being done in the GROW-AI project and recent advancements in the developmental algorithms for artificial neural networks (ANNs) inspired by biological processes. Unlike traditional ANNs, which are manually designed and optimized within fixed architectures, developmental algorithms enable neural networks to self-organize and grow, mirroring the adaptive complexity of biological nervous systems. We will discuss some of the advantages that iterative growth processes can bring to AI models. By leveraging Neural Developmental Programs (NDPs) and their variants, these approaches incorporate mechanisms such as local communication, structural plasticity, and dynamic synaptic adaptation to enhance generalization, robustness, and adaptability in machine learning tasks. Attendees will gain insights into the challenges and opportunities in this emerging research domain.
Place
Wako CBS Central 3F S305 Seminar Room / 脳科学中央研究棟３階 S305 小セミナー室
Zoom
https://riken-jp.zoom.us/j/94579529976?
pwd=ONtM8Cm3mNZQdQoXxl3Fi1fbDY42c5.1
※No registration required
Speaker
Dr. Joachim Winther Pedersen
IT University of Copenhagen, Grow-AI team, Denmark
https://real.itu.dk/people/joachim-winther-pedersen/
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員が、第19回日本物理学会若手奨励賞（領域11）を受賞しました
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員が、第19回日本物理学会若手奨励賞（領域11）を受賞しました！
http://r11.div.jps.or.jp/wakate.html
対象論文等の情報は一般社団法人日本物理学会のHPに掲載されておりますので、是非ご参照ください。
https://www.jps.or.jp/activities/awards/jusyosya/wakate2025.php
12/3(火) 10:00-11:30 Dr. Ahmed のトークセミナー「Mechanistic theory of (social) foraging」を開催します
Place
脳科学中央研究棟３階 S305 ⼩セミナー室
Tittle
Mechanistic theory of (social) foraging
Abstract
Foraging is a universal behavior performed by all animals in order to acquire energy and survive in their environment. Animals including human beings show tremendous flexibility in their foraging decision strategies in the face of changing environments. In this talk, I will present a quantitative framework that account for decision strategies employed by a single or group of animals in environments with a variety of statistical structures. As foraging experiments are becoming increasingly popular, such a quantitative framework is key to generate hypotheses about the potential decision strategies an animal might be using and provide an approach to perform quantitative evolutionary behavioral comparisons across species. Moreover, the (microscopic) mechanistic model presented can be used to account for macroscopic phenomena such as social contagion and flocking. The longterm aim is thus of generating a unified theory of foraging that is both generative and mathematically tractable.
Speaker
Dr Ahmed El Hady
Group Leader at the Centre for the Advanced Study of Collective Behaivour
Max Planck Institute of Animal Behaviour, Germany
https://www.ab.mpg.de/person/111828
計算論的集団力学連携ユニット豊川航ユニットリーダーらの国際共同研究チームによる論文" Humans flexibly integrate social information despite interindividual differences in reward"が、Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）オンライン版に掲載されました
理化学研究所 脳神経科学センター 計算論的集団力学連携ユニットの豊川 航ユニットリーダー、チュービンゲン大学のアレクサンドラ・ヴィット 研究員らの国際共同研究グループは、人間がいかにして異なる価値観や目的を持つ他者から学ぶことができるのかを、数理解析と行動実験から明らかにしました。
本研究成果は、価値観や目的の異なる主体で構成される複雑な社会の中で、いかにして社会的に学び合い集合知（collective intelligence）を生み出すかという、社会科学における喫緊の課題の解決に貢献することが期待されます。
国際共同研究グループは、「社会的一般化（SG）学習」という、他者から得た情報と自分で獲得した情報を統合しながら試行錯誤学習する数理モデルを考案しました。この数理モデルを解析した結果、価値観の多様な集団において、模倣に基づく従来のシンプルな観察学習よりもSG学習は進化的に有利であり、かつ人々が実際に取る行動への説明力も高いことが示されました。モデルを通じた実験データ解析からは、人々が他者から得た情報を「話半分に」参考にしつつ、自分自身の学習における情報探索へうまく役立てていることが分かりました。
本研究は、科学雑誌『Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）』オンライン版（9月20日付）に掲載されました。
引用元： 理化学研究所 / 研究成果（プレスリリース） / 2024年9月26日 /複雑な社会でさまざまな他者から学ぶ－価値観や目的が多様な集団で人間が他者を模倣する数理モデル－
https://www.riken.jp/press/2024/20240926_1/index.html
DOI：https://doi.org/10.1073/pnas.240492812
Figure
計算論的集団力学連携ユニット板尾研究員らの国際共同研究チームによる論文" Emergence of economic and social disparities through competitive gift-giving"がPLOS Complex Systems誌創刊号に掲載されました
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員らの国際共同研究チームは、伝統的な小規模社会に一般的な贈与による交換が社会組織を形成するメカニズムを理論的に説明する論文を発表しました。
https://journals.plos.org/complexsystems/article?id=10.1371/journal.pcsy.0000001
Abstract
これまで人類史上に見られた社会組織にはいくつかの典型的なパターンがあることが知られています。血縁関係に基づくバンド、同胞意識により連帯する部族、社会階層分化が進んだ首長制社会、安定的な王室を持つ王国はさまざまな時代と地域で見られてきました。それでは、これらの社会組織はどのようなメカニズムによって生まれるのでしょうか？本研究では、贈与という相互作用に注目して、これらの社会組織の起源を説明しました。文化人類学者たちはこれまでに、世界中の多くの社会において、宴の席などで贈り物を与えることにより、贈与者が名声を獲得し、受贈者がお返しの義務を課されるという、贈与による覇権争いが見られることを報告しています。この観察に基づいて、各ステップで各人が誰かに贈与をし、受け手が利子をつけてお返しできれば与え手と受け手は対等になるが、できなければ受け手は与え手に従属するというモデルを構築しました。このモデルを利子率と、贈与の頻度を変えてシミュレーションすると、利子率と贈与の頻度の増大に伴い、社会がはじめに述べた、バンド、部族、首長制社会、王国の順に遷移することがわかりました。これにより次のような人類史のシナリオが提示されます。まず人類史の初期には婚姻関係によってバンドが組織されます。そこから人口規模が増し、社会が豊かになると、贈与の相互作用が盛んになって、社会組織が部族、首長制社会、そして王国へと移っていく、というものです。このシナリオは単に余剰生産物によって非労働者を養えるようになるから分業が進むというのではなく、余剰生産物によって促される贈与の相互作用こそが分業を生むメカニズムなのだと考える点で新しい歴史観を示しています。Figure
計算論的集団力学連携ユニット板尾研究員らの国際共同研究チームによる論文"Formation of human kinship structures depending on population size and cultural mutation rate"がPNAS誌に掲載されました
計算論的集団力学連携ユニット板尾健司基礎科学特別研究員らの国際共同研究チームは、伝統的な小規模社会に一般的に見られる親族構造が生まれるメカニズムに関する論文を発表しました。
https://doi.org/10.1073/pnas.2405653121
Abstract
社会構造の複雑さは、人口規模や文化の伝達の仕方にどのように依存するのでしょうか？伝統的な小規模社会における親族構造はそのような複雑さの典型例の一つです。そこでは、人々がいくつかの氏族に分類されていて、所属する氏族に応じて、どの氏族の相手と結婚しなくてはならないかが規則によって定められています。本研究では、人々が文化的同胞と義理の親族と協力し、配偶上のライバルとは競争するという、結婚に関する相互作用を数理的に表現したシンプルなモデルを構築しました。このモデルでは人々は文化的な形質と選好という量を持っています。男性の形質と女性の選好が近いときに結婚が起きるとし、またこれらの値に応じて人々の協力と競争の関係および、家族の人口成長率が決まるとしました。進化シミュレーションの結果、人々の形質と選好は多様化し、自発的にいくつかの集団が形成されました。人々は集団内の相手を同胞とみなす一方で、自集団とは異なる特定の集団の相手を配偶者として選好しました。つまり、人々がいくつかの氏族に分類されていて、所属する氏族に応じて、どの氏族の相手と結婚しなくてはならないかが決まる親族構造が進化したのです。氏族同士は選好関係によってつながっていて、その関係は全体としてサイクルを形成します。進化した構造はサイクルの周期の長さと数によって特徴付けられました。進化する構造のパラメータ依存性を調べると、まず協力を得ることが競争を避けることよりも重要な場合には周期２の構造が生まれ、逆の場合には長周期のサイクルを複数含むような構造が生まれやすいことがわかりました。さらに、形質と選好の突然変異率と、社会の人口規模という二つのパラメータに対する依存性を調べると、これらの値に応じて、複雑な構造が生まれる確率と、それが崩壊する確率が決まっていることがわかりました。これにより、個人レベルのミクロな相互作用から社会レベルのマクロな親族構造が生まれる仕組みと、進化する構造の環境要因依存性が明らかになりました。本研究のアプローチは、文化人類学における観察事実や経験的な理論に基づいて、人類史に典型的な社会構造が生まれる仕組みを理論的に調べることを可能にしています。このような学際的な方法により、人間社会に普遍的な特徴が明らかになるでしょう。Figure
理研のHPにプレスリリースが掲載されております。
そちらも是非ご覧ください！
https://www.riken.jp/press/2024/20240806_1/index.html
6/18(火) 10:00～(JST) Dr. Salman E. Qasim の特別講演をハイブリッド形式で開催します！
Tittle
The in-vivo electrophysiology of human memory: how cells and circuits in the human brain enhance memory for high-priority information across cognitive processes
Speaker
Dr. Salman E. Qasim
postdoctoral researcher
Center for Computational Psychiatry and Department of Neuroscience at the Icahn School of Medicine at Mt. Sinai
Place
ハイブリッド開催
【Onsite】理化学研究所 和光キャンパス 脳科学中央研究棟１F 102,103
【Online】Zoom（要事前登録）
Abstract
Humans forget a majority of what we experience. Why, then, do certain memories persist? Answering this question at a mechanistic level is critical to understanding memory overall, and to devising therapeutic approaches for maladaptive memory biases in psychiatric disorders. I will present my research utilizing direct, intracranial brain recordings in human neurosurgical patients performing memory tasks involving the influence of high-priority information (relating to goals, emotions, and rewards). I will draw connections between the neural biomarkers for memory across these different cognitive processes, at both micro- and meso-scales, and will present hypotheses for how these biomarkers may be causally modulated to downregulate maladaptive memories. By using in-vivo electrophysiology to shine a light on specific neural computations in memory, this work will provide a bridge between research into animal behavior, cognitive neuroscience, and clinical translation.
3/29(金) 14:00～15:30 Dr. Wouter のトークセミナー「Uncertainty, Social Learning & Social Rewards in Social Networks」を開催します
Place
理化学研究所 和光キャンパス 脳科学東研究棟１Fセミナールーム
Tittle
Uncertainty, Social Learning & Social Rewards in Social Networks
Abstract
Adolescence is a time of social re-orientation in which peers become important sources of information and support. Social information is very useful to navigate the uncertain and novel environments faced by adolescents. Yet not all information is equally valuable, so it is an important skill to weigh information accordingly. Here I will present a computational framework and several empirical studies on how adolescents learn how to adaptively use social information stemming from different sources in their social networks. Besides information, social networks provide social support and social feedback. Positive social feedback from peers may specifically be a strong motivator for adolescents. We investigate the implications of feedback sensitivity on social media use in youth in three different studies, using trace-data, experimental studies and brain imaging.
Speaker
Wouter van den Bos
Associate Professor University of Amsterdam
Faculty of Social and Behavioural Sciences, Programme group Developmental Psychology
https://www.uva.nl/en/profile/b/o/w.vandenbos/w.van-den-bos.html