注意の影響を考慮した知覚学習のシミュレーションモデル

摘要

ヒトは特定の知覚刺激に対する暴露や訓練により,その刺激に対する知覚感度を高めることができる.これは知覚学習と呼ばれている.知覚学習にはタスク特異性が存在し，同時に提示される複数の中から特定の刺激のみを選択的に学習できることが分かっている.このタスク特異性は，脳におけるトップダウン的な処理により実現されていると考えられており,注意がその役割を担っているとする仮説が存在する.一方で，近年の計測技術の向上により,知覚学習を特定の知覚刺激に対するニューロンの応答特性の変化として直接捉えることが可能となった.しかし，注意がどのように知覚学習時のニューロンの特性変化に関わるかについては，これまでのところ定量的な証拠が得られていない.本研究では,注意を考慮した上での,初期視覚野および上位視覚野を含む視覚系を対象とした神経回路モデルを提案する.この神経回路モデルを用いて，注意による上位視覚野のニューロンの活性化が知覚学習によるニューロンの応答特性の変化を動的に制御することを検証した.また,そのメカニズムについて考察を行った.%Our perceptual ability of arbitrary stimuli can be improved by continued training and exposures to the stimuli. This experience dependent improvement is referred to as perceptual learning. One characteristic feature of perceptual learning is task specificity, in which the learning occurs only on the task-related stimulus out of all presented stimuli. It is thought that the task specificity is due to a top-down process driven by attention in the brain. On the other hand, recent developments of measurement technologies have enabled us to observe experimentally neuronal changes during perceptual learning. Nevertheless, there is still a missing link; no previous study has clarified the direct relationship between the attentional top-down process and the neuronal changes due to perceptual learning. In order to elucidate this, in this study, we propose a neural network model which includes two layers corresponding to the primary visual cortex and the higher visual cortex with attentional effects. Using this model, we show that neurons in the higher visual cortex change their responses to the stimuli, induced by attention controls, during perceptual learning. A potential neural mechanism underlying the result is also discussed.