人間の脳と人工ニューラルネットワークがどのように知識を組み立てるかを探る

2023 年 6 月 8 日の特集

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イングリッド・ファデリ著、Medical Xpress

人間が周囲の世界を探索し、新しいことを経験すると、生来、遭遇したものを理解するようになり、遭遇した物体、人、場所、出来事の間に精神的なつながりが生まれます。神経科学者たちは何十年もの間、この「知識の精神的集合体」を支える神経プロセスを特定しようとしており、その研究によりいくつかの重要な発見が得られた。

近年、人工ニューラルネットワーク (ANN) の出現により、このテーマに焦点を当てた研究がやや強化されています。ANN は、さまざまなタスクに取り組むように訓練できる、脳内のニューラルネットワークの構造と機能にヒントを得た計算ツールです。人間の知識の組み立てを可能にする神経プロセスをより深く理解することは、最終的には ANN の設計を適応させ、この機能の恩恵を受けるタスクのパフォーマンスを向上させるのに役立つ可能性があります。

同時に、一部の研究者は、人間の脳が特定のタスクにどのように取り組むかを、ANN の機能を支えるプロセスと比較し始めています。これらの比較は、AI と人間の脳の間の興味深い類似点を明らかにする可能性があり、これは神経科学とコンピューターサイエンスの研究の両方に有益となる可能性があります。

オックスフォード大学の研究グループは最近、特に人間の脳とANNベースの計算モデルによる知識の組み立てを調査する興味深い研究を実施しました。 Neuron に掲載された彼らの論文は、AI ツールにおける知識の集合を強化するのに役立つアプローチを特定することにつながりました。

ステファニー・ネリー氏、ルーカス・ブラウン氏らは論文の中で、「フィクション作品にどんでん返しが起こったときなど、新しい情報が明らかになると、世界に対する人間の理解は急速に変化する可能性がある」と書いている。「この柔軟な『知識の集合』には、オブジェクトとイベント間の関係についてのニューラルコードの数回の再構成が必要です。しかし、既存の計算理論は、これがどのようにして起こるのかについてほとんど沈黙しています。」

人間の脳がどのように知識を組み立てるかを調査するために、研究者らは34人の参加者が参加する一連の実験を実施した。これらの参加者は、画面に表示された新しいオブジェクトについて決定を下す必要がある、単純なコンピューター化されたタスクを完了するように求められました。

参加者がこのタスクを完了すると、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) スキャナーを使用して脳がスキャンされました。脳活動に伴う血流の微小な変化を画像化して検出する手法です。

「参加者は、それらがどのようにリンクされているかを明らかにする新しい知識にさらされる前に、2つの異なるコンテキスト内の新しいオブジェクト間の推移的な順序付けを学習しました」とネリー氏、ブラウン氏らは論文で説明した。「背側前頭頭頂皮質領域の血中酸素濃度依存性（BOLD）信号により、リンク情報への曝露を最小限に抑えた後、神経多様体上で物体が急速かつ劇的に再配置されることが明らかになりました。」

基本的に、ネリー、ブラウン、および彼らの同僚は、参加者が物体とそれらの間の関係についての新しい情報を学ぶにつれて、これらの物体が脳内で表現される方法が「再配置」されるように見えることを発見しました。これらの発見を使用して、チームは ANN に基づく計算モデルで同様のプロセスを再現することを試みました。

彼らのアプローチにより、モデルは取得した知識を迅速に組み立て、再組み立てすることができます。これは、計算モデルで段階的なオンライン学習を可能にするために使用される手法であるオンライン確率的勾配降下法の適応を使用して行われます。

全体として、この研究者チームによる最近の研究は、人間が新しい知識を獲得するにつれて時間の経過とともに変化する可能性のある、物体の抽象表現のコード化における背側脳構造、特に頭頂皮質の関与を強調する以前の研究結果を裏付けるものである。将来的には、彼らの発見は、この「知識の組み立てプロセス」をより適切に再現する他の計算アプローチの開発に役立つ可能性があります。

詳しくは： Stephanie Nelli 他、人間とニューラルネットワークにおける神経知識アセンブリ、Neuron (2023)。 DOI: 10.1016/j.neuron.2023.02.014

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