Li Ji-Anらによる研究は、微小な再帰型ニューラルネットワーク (RNN) を用いて、動物や人間の意思決定における認知アルゴリズムを解明する新しいモデリング手法を提示しています。この手法は、古典的な認知モデルの限界を克服し、生物学的行動の予測において優れた性能を示します。わずか1〜4ユニットのRNNを解析することで、動的システムの概念に基づいて行動の隠れたメカニズムが明らかになり、状態依存の学習率や報酬による無関心効果など、従来のモデルでは見過ごされてきた新規な行動パターンが発見されました。さらに、このフレームワークは多次元モデルの解釈にも拡張され、知識蒸留を用いることで、限られたデータしか利用できない人間を対象とした研究にもその有効性を示しています。

Nature. 2025 Jul 2. doi: 10.1038/s41586-025-09142-4. Online ahead of print.

Discovering cognitive strategies with tiny recurrent neural networks

Li Ji-An et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40604278/