learning)は機械学習の一分野ですが、近年この手法を用いた人工知能の作成が盛んに進められています。JNS)が明らかにされています。私たちのグループではこの深層学習と機能的MRIを融合させることにより、個人の嗜好を模倣する人工知能の作成に取り組んでいます。心理実験を適切にデザインすることにより、特定の脳機能と脳領域の対応をつけることが可能です(順推論)。脳活動から被験者のこころや認知の状態を推定すること(逆推論)は困難です。私たちのグループでは、この多対多の対応関係を明らかにすることで、適切な逆推論を行うことができると考えています。この逆推論の問題に関しては、神経科学大会2017で発表したスライドや生理研トレーニングコースで用いたスライドをご覧ください。ヒト味覚の神経基盤の解明げっ歯類やサルの研究から、味覚の処理中枢は島皮質と呼ばれる領域であることが明らかにされています。ヒトにおける味覚の処理中枢がどこであるか、味覚の質は脳内でどのように表現されるのか、といった基本的なことすら、実はよくわかっていません。)が区別されていることを明らかにしました(論文投稿中)。(根拠に基づく医療)という観点から、これらを客観的に判断するためのバイオマーカーの開発が望まれています。現在は、安静時脳活動データを機械学習的手法により解析することで、このような判定を行う分類器を作成する試みが世界中で行われていますが、まだ実用には移せないレベルのものしか作られていないのが現状です。私たちのグループでは、全く新しいアプローチの解析手法によって、実用レベルのバイオマーカーを開発することを目指しています。