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まえがき私たちヒトの脳は、ある単一の入力（視覚手掛かりや運動手掛かり、自己あるいは外部装置を介したモニタリングによる心身の状態）を単独で処理するのではなく、複数の入力を並列的に統合、再構成することで、外界の情報を最適に処理して行為へと出力する情報処理・統合装置であると言える。脳にこのような情報処理・統合機構が備わっているからこそ、外界からの入力が断片的かつ不完全であっても、それら断片的な情報（手掛かり）を寄せ集めることにより、精度が高く安定した知覚・認知が実現されるのである。よって、ヒトの脳の優れた情報処理・統合機構の仕組みを解明し、応用することで、例えば、従来よりも少ないサンプル数で学習が可能な機械学習アルゴリズムの開発や、よりエネルギー効率の高い通信機器の開発などといった技術革新が期待される。また、ヒトの脳の仕組みそのものを知ることも、ヒトと情報通信機器とが調和する未来の社会を考えるうえで非常に重要である。最近の機械学習、ニューラルネットワーク技術の発展は驚くべき成果を挙げており、特定の課題における判別精度はコンピュータがヒトの能力を凌駕しつつある。しかしながら、実際にはその限界も指摘されており、ヒトと情報通信機器との「理解」の内容には、いまだ大きな隔たりがある（Adversarial Examples [1]）。この事実は、情報通信技術に現行の機械学習アルゴリズムを適用した場合に、ヒトと情報通信機器とのコミュニケーションの齟齬に起因する甚大な事故が起きる可能性を示唆している。よって、将来予想される事故を未然に防ぎ、ヒトと情報通信機器との真の調和を実現するためには、ヒトの知覚・認知内容に倣ったアルゴリズムを開発しなければならない。こうした現状を受けて、脳情報通信融合研究センターでは、心理行動実験及びfMRI（functional mag-netic resonance imaging： 磁気共鳴映像法）やMEG（magnetoencephalography： 脳磁図法）による脳機能イメージング技術を駆使して、ヒトの脳の情報処理機構の解明と応用を目指した研究を遂行している。これ1ヒトの脳は、外界から得られる複数の入力を並列的かつ適応的に統合・再構成することで、適切な行為を作り出すための情報処理装置であると言える。ヒトの脳の機能は、学習スピードやエネルギー効率、汎化性能など、多くの側面において現在の計算機の機能を凌駕している。このヒトの脳の優れた情報処理・統合機構を解明することは、次世代の情報通信機器やインターフェースのデザインを促進させる可能性を秘めている。本稿では、特にヒトの視覚と運動の情報処理・統合機構を調べた著者らの研究を紹介し、その成果の将来的な産業応用への可能性について論じたい。The human brain can be regarded as an information processing device for generating appropri-ate actions by parallelly and adaptively integrating multiple sensory inputs obtained from the sur-rounding environments. It even outperforms the latest state-of-the-art computers in several aspects such as learning speed, energy efficiency, and generalization capability. Therefore, eluci-dating the sensitivities and integration mechanisms of the human brain has potentially large bene-fits for facilitating the designs of next-generation ICT devices and interfaces. In this paper, we will introduce our research activities towards this goal, especially focusing on vision, motor-control, and their interactions. We will also discuss the possibilities of future industrial applications of our findings.5-3　外界・身体状態の知覚及び脳におけるその情報統合・再構成に関する研究5-3The Mechanism for Perceiving the External/Internal Environment, and the Neural Underpinnings of Information Integration and Reconstruction.番　浩志　羽倉信宏　山岸典子Hiroshi BAN, Nobuhiro HAGURA, and Noriko YAMAGISHI595　脳機能の理解と知見応用のための各種アプローチ