人工知能と神経科学の融合を探る
導入
人工知能 (AI) と神経科学の組み合わせは、依然として科学研究にとって興味深い分野です。人間の認知の研究はインテリジェントマシンの開発と交差し、両方の分野の進歩を促進します。この共生関係は、認知の理解に革命をもたらし、神経疾患のより正確な診断/治療法を開発する可能性を秘めています。
人工知能は、人間の知能をエミュレートできる機械の開発に関連するコンピューターサイエンスの分野です。 AI は、医療診断や自然言語処理などの分野にわたって導入に成功しています。
ハードウェアの進歩により、機械学習開発から深層学習手法への技術的移行が促進されました。有機神経構造を使用した持続可能なニューロモーフィック アーキテクチャは、別の技術的ブレークスルーにつながる効率的なコンピューティングの開発に注目を集めています。
神経科学は、脳と神経系の研究のあらゆる側面を包括する用語です。これらの側面には、生理学、解剖学、心理学、さらにはコンピューターサイエンスが含まれます。神経科学は脳機能を理解する手段を提供し、それによって AI アルゴリズムを使用した脳機能の実装についての洞察が得られます。対照的に、AI は脳の機能と病理学に関連する膨大な量のデータを分析するために神経科学研究で使用されます。
この記事では、人工知能 (AI) と神経科学の間の相互依存関係を掘り下げることに努めます。
前提条件
- AI 概念の基本的な理解: 機械学習、ニューラル ネットワーク、計算モデリングに関する知識。
- 学際的なアプローチ: 生物学的原理と計算技術を結びつけることへの関心。
- 分析スキル: 科学文献や新興テクノロジーを批判的に分析する能力。
人工ニューラルネットワーク
人工ニューラル ネットワーク (ANN) は AI を永遠に変え、通常は人間の知性を必要とするタスクを機械に実行できるようにしました。これらは神経生物学的ネットワークの構造と動作を模倣しており、ニューロンがどのように相互作用して脳内で情報を処理するかを大まかに再現しています。
ANN は数多くのタスクで成功を収めていますが、ANN と神経科学の関係により、人工知能と生物学的知能についてより深い洞察が得られる可能性があります。
人工ニューラルネットワークの基礎
人工ニューラル ネットワークは、相互接続された人工ノードの集合であり、多くの場合ニューロンまたはユニットと呼ばれます。ニューロンのセットが与えられると、これらは数学的演算を実行するさまざまなレイヤーを段階的に通過して受信データを処理し、有用な洞察を導き出し、予測を行います。
ANN には、入力層、1 つまたは複数の隠れ層、出力層を含む複数の層があります。ニューロンを接続するリンクは重みと呼ばれます。これらの重みは、予測結果と実際の出力の差を最小限に抑えるためにトレーニング中に調整されます。ネットワークはバックプロパゲーションと呼ばれる方法を通じてデータから学習し、層間を行き来することで繰り返し調整します。人工ニューラル ネットワーク (ANN) は次の図で表すことができます。
人工ニューラルネットワークの構造と学習
上の図は、1 つの入力層、2 つの隠れ層、1 つの出力層を持つ人工ニューラル ネットワーク (ANN) を表しています。入力データは隠れ層を通って出力層に流れます。各接続には重みがあり、トレーニング段階で調整されます。バックプロパゲーションは破線で表され、誤差を最小限に抑えるための重み調整を示します。
脳のニューラルネットワーク
人間の脳は数十億個のニューロンの集合体であり、 神経系の形成を担っています。ニューロンは電気信号および化学信号を通じて通信しますが、その多くは複雑なネットワークから生じます。これらのネットワークにより、脳は情報をエンコードし、意思決定を行い、行動を指示することができます。ニューロンは樹状突起を介して他のニューロンから入力を受け取り、その情報は細胞体(体細胞とも呼ばれます)にあり、軸索を介して下流のニューロンに信号を送信します。 脳内のニューラルネットワークは非常に動的であり、経験から学習したり、新しい状況に関連する情報を保存したり、損傷した場合に機能を回復したりできます。 神経可塑性とは、 環境の変化に応じて脳が自らを再組織する能力のことです。以下の図は、ニューロンの信号伝達経路を示しています。
ニューロン信号伝達経路
ニューロンの機能解剖学を上の図に示し、そのコンポーネントと信号伝達中のその機能を示します。樹状突起はニューロンのアンテナのように機能し、シナプス接続を介して他のニューロンから信号を受信します。細胞体 (ソーマ) はこれらの信号を統合し、その核の助けを借りて、活動電位を生成するかどうかを決定します。
軸索は細胞体から電気信号を送り、他のニューロン、筋肉、腺と通信します。 ミエリン シース (オプション) は軸索を絶縁し、信号伝達を高速化します。軸索の末端では、末端ボタンがシナプス間隙で神経伝達物質を放出し、これが受信ニューロンの樹状突起上の受容体に結合します。神経伝達物質は、シナプス間隙に放出される化学メッセンジャーです。受信ニューロンの樹状突起上の受容体は神経伝達物質と結合し、信号をトリガーしてさらに遠くへ送ります。
リカレント ニューラル ネットワーク: 脳内の記憶を模倣して逐次データ分析を行う
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、データ シーケンス内のパターンを引き出すために情報を隠れた状態に保存します。フィードフォワード ニューラル ネットワークとは異なり、RNN は入力シーケンスを一度に 1 ステップずつ実行します。以前の入力を使用して現在の出力に影響を与えることは、言語モデリングや時系列予測などのタスクに最適です。リカレント ニューラル ネットワークの流れを以下のフローチャートで説明します。
リカレント ニューラル ネットワーク内の流れ
上の図では、入力シーケンス X
が Input X_t
としてネットワークに導入され、RNN はこれを使用して隠れ状態を Hidden State h_t
に更新します。。この隠れた状態に基づいて、RNN は出力 Output Y_t
を生成します。シーケンスが進行するにつれて、次の入力 Input X_t+1
により、隠し状態が Hidden State h_t+1
に更新されます。この更新された隠れ状態は、RNN が後続の各入力を実行するにつれて 隠れ状態 h_t+2
に発展し、シーケンス内のタイム ステップごとに出力を継続的に生成します。
神経科学における記憶は、情報の取得、保存、保持、 想起で構成されます。記憶は短期記憶 (作業記憶) と長期記憶に分けられ、海馬は陳述記憶において重要な役割を果たします。シナプス可塑性によって変化するシナプスの強度は、脳の学習と記憶に不可欠です。
RNN は脳の記憶機能から多量に借用し、隠れ状態を利用して時間を超えて情報を伝達することで、神経フィードバック ループを近似します。 どちらのシステムも過去の情報に基づいて動作を調整し、RNN は学習アルゴリズムを使用して重みを変更します。連続タスクのパフォーマンスを向上させます。
畳み込みニューラル ネットワークと脳: 比較洞察
人工知能を変革した畳み込みニューラル ネットワークは、自然のパラダイムからインスピレーションを得ています。 CNN は、視覚入力の多層分析を通じて、人間の脳の階層的アプローチと同様の方法で重要なパターンを検出します。
その独特のアーキテクチャは、私たちの脳が視覚野全体のフィルタリングとプール操作を通じて世界の抽象的な表現を抽出する方法をエミュレートします。 CNN の成功が機械の知覚を変えたのと同じように、機械の知覚を脳と比較することで、人工視覚と生物学的視覚についての理解が深まります。
脳視覚化システム
人間の脳は強力な視覚情報を持っています。視覚野は脳の前に位置し、特に視覚情報の伝達を担当し、 ニューロンの階層構造を利用してこれを実現します。これらのニューロンは複数の層に設定されており、各層は単純なエッジやテクスチャから完全な形状やオブジェクトに至るまで、視覚的なシーンのさまざまな側面を処理します。 予備段階では、視覚野のニューロンは線やエッジなどの単純な刺激に反応します。視覚情報が連続する層を通過するにつれて、ニューロンはこれらの基本的な特徴を複雑な表現に統合し、最終的には物体認識を行います。
畳み込みニューラル ネットワークのアーキテクチャ
CNN はこのアプローチを再現することを目的としており、その結果として得られるネットワークは複数のレイヤーを備えたアーキテクチャになります。畳み込み層、プーリング層、および全結合層は、CNN の異なるタイプの層です。これらは入力画像内の特定の特徴を検出する役割を果たし、各レイヤーはその出力を次のレイヤーに渡します。それぞれについて考えてみましょう。
- 畳み込みレイヤー: これらのレイヤーはフィルターを使用して入力画像を「観察」し、エッジやテクスチャなどの局所的な特徴を検出します。すべてのフィルターは受容野のように動作し、視覚野のニューロンの受容野とよく似て、入力データ内の局所領域をキャプチャします。
- プーリング レイヤー: これらのレイヤーは、重要な特性を維持しながらデータの空間次元を削減します。これは、人間の脳が視覚情報を凝縮して優先させることができるという事実によく似ています。
- 完全に接続されたレイヤー: 最終段階では、最後のレイヤーは検出されたすべての特徴を統合します。このアプローチは、私たちの脳が複雑な特徴を統合して物体を認識し、最終的な分類や決定に導く方法に似ています。
類似点と相違点
コンピュータービジョンタスク用に作られた人工ニューラルネットワークと生物の複雑な視覚システムの類似点は、その階層構造にあります。 CNN では、この進行は、数学的演算を実行するシミュレートされたニューロンを通じて現れます。生命体では、電気化学信号を交換する実際のニューロンを通じて発生します。
ただし、顕著な違いが存在します。脳の視覚化処理は、複雑さとダイナミズムの点で現在のアルゴリズムをはるかに上回っています。有機ニューロンは、完全にエミュレートすることは不可能な、インタラクティブで経験に基づく可塑性の能力を保持しています。さらに、脳は情報、他の感覚、状況の詳細を認識します。これにより、画像を個別に分析するのではなく、環境についてより豊かで全体的な理解を形成することができます。
強化学習と脳: つながりを探る
RL と人間の脳の間に存在する可能性のある類似点の 1 つは、両方のシステムが環境と相互作用することによってどのように学習するかということです。人工知能の分野は、RL アルゴリズムによって徐々に形成されています。これにより、その学習戦略が私たちの脳の学習戦略とどのように関連しているかをより深く理解できるようになります。
強化学習
強化学習 (RL) は、エージェントが環境と対話することで意思決定を学習する機械学習の一種です。その行動に応じて報酬やペナルティが与えられます。十分な試行の後、学習アルゴリズムはどのアクションが累積報酬の最大化につながるかを判断し、意思決定を行うための最適化されたポリシーを学習します。
RL には次の主要なコンポーネントが含まれます。
- エージェント: 目標を達成するために選択を行います。
- 環境: これは、エージェントが対話してフィードバックを取得できる、エージェントの外部にあるすべてのものです。
- アクション: これらは、エージェントが実行することを選択できるさまざまな操作です。
- 報酬: 環境は、各選択の後にエージェントに良い点または悪い点を与え、エージェントに自分の状況を知らせます。
- ポリシー: エージェントがアクションを決定するために従う戦略。
脳学習の仕組み
RL アルゴリズムと同様に、人間の脳は学習中に強化信号を提供する環境で動作します。脳学習、特に強化関連の学習に関しては、いくつかのメカニズムがこれに含まれます。
- 神経回路: 情報を取り込み、意思決定に情報を与えるニューロンのネットワーク。
- ドーパミン システム: 報酬と強化学習に関与する神経伝達物質システム。ドーパミン信号は、将来の行動を調整する報酬フィードバックです。
- 前頭前皮質: 計画、意思決定、および考えられる報酬/罰の評価に関与する脳の領域。
強化学習と脳学習の類似点
強化学習と脳学習の類似点をいくつか考えてみましょう。
- 試行錯誤: RL アルゴリズムと脳は試行錯誤を通じて学習します。 RL エージェントは、何が最適な報酬をもたらすかを確認するために実行するアクションが異なります。同様に、私たちの脳はさまざまな行動を試して、どの行動が最も効果的かを見つけます。
- 報酬ベースの学習: RL では、エージェントは報酬から学習します。ドーパミン信号は、脳に、ポジティブな結果につながる行動を強化する一方で、ネガティブな結果につながる行動を減らすよう促します。
- 値関数: 値関数を使用すると、RL アルゴリズムはすべてのアクションに対して期待される報酬を推定できます。同様のメカニズムが、潜在的な報酬の評価と意思決定のために脳によって使用されます。
- 探索 vs. 活用: RL エージェントは、探索 (新しいアクションを試す) と活用 (高い報酬をもたらす既知のアクションを使用する) のバランスをとります。脳はまた、新しい行動の探求と学習した戦略への依存の間のバランスをとります。
違いと進歩
RL アルゴリズムは脳の機能からインスピレーションを得ていますが、大きな違いがあります。それらのいくつかを考えてみましょう:
複雑
脳の学習メカニズムは、現在の最も洗練された RL アルゴリズムよりも複雑かつ動的です。これは、異なるソースからの感覚情報を認識し、リアルタイムで適応し、かなりの柔軟性で動作する脳の能力によって例証されます。
転移学習
人間は学習し、獲得した知識を新しい状況に移すことができますが、これはほとんどの RL システムにとって依然として困難な特性です。新しい環境やタスクでは、ほとんどの RL アルゴリズムは大幅な再トレーニングを必要とします。
マルチモーダル学習
脳はマルチモーダルな学習者であり、さまざまな感覚入力と経験を活用してより効果的に学習します。ただし、最も先進的な RL システムであっても、単一タイプのインタラクションまたは環境に焦点を当てています。
RL と神経科学の共生
RL と脳の間の接続は双方向です。神経科学からの洞察が RL アルゴリズムの設計に統合されています。これにより、脳にインスピレーションを得た学習を再現する、より洗練されたモデルが作成されます。一方、RL の改善により、脳機能をモデル化およびシミュレートするための説明フレームワークが容易になります (したがって、計算論的神経科学を支援します)。
ユースケース: 強化学習による自動運転システムの強化
高度なアルゴリズムにより、自動運転車は複雑な環境をナビゲートし、即座に意思決定を行い、乗客の安全を守ることができます。それにもかかわらず、現在のアルゴリズムの多くは、予測不可能なシナリオではパフォーマンスが低下します。
これには、予期しない交通の流れ、気象条件、ドライバーの不安定な運転行動が含まれます。これらの要求には、人間の脳と同じように応答する能力、つまり適応的で動的な意思決定が必要とされることがますます増えています。 解決策 強化学習 (RL) アルゴリズムを追加して人間の学習を模倣し、自動運転システムの意思決定能力を向上させることができます。 RL は、報酬から学習し、新しいシナリオに適応することで、私たちの脳を模倣します。これにより、実際の運転条件下でこれらのシステムのパフォーマンスを向上させることができます。
以下の図は、強化学習 (RL) を使用した自動運転システムの強化学習 (RL) を使用した自動運転システムの反復を示しています。
エージェント (自律走行車) は環境と対話し、センサーを通じてフィードバックを受け取り、RL アルゴリズムを使用してその動作を調整します。ポリシーを継続的に学習して改良することで、システムは意思決定を改善し、運転の安全性と効率をさらに高めるより複雑なシナリオをサポートし続けます。
深層強化学習
深層強化学習 (DRL) は、深層学習と強化学習の原則を通じて、エージェントに環境内での行動方法を教えるための強力なアルゴリズムのセットです。この方法により、機械は人間や地球上の他の生物と同様に、試行錯誤を通じて学習することができます。
DRL の基礎となる原則は、脳の学習プロセスと類似点があります。その結果、人工知能と生物学的知能に関する貴重な手がかりが得られる可能性があります。
DRL と脳の類似点
深層強化学習と脳の類似点をいくつか考えてみましょう。
- 階層学習: 脳と深層強化学習は、複数の抽象レベルにわたって学習を実行します。脳は感覚情報を段階的に処理し、各段階でますます複雑な特徴を抽出します。重複しますが、これは、基本エッジ (初期層) から高レベル パターン (より深い層) までの階層表現を学習する DRL のディープ ニューラル ネットワークと並行しています。
- クレジットの割り当て: DRL と脳の両方における課題の 1 つは、どのアクションが報酬としてクレジットされるかを把握することです。前頭前野と大脳基底核を含む脳の強化学習回路は、行動の功績を認定するのに役立ちます。 DRL は、時間による逆伝播や時間差分学習などの方法を使用してこれに対処します。
- 一般化と転移学習: 脳は、ある文脈から別の文脈へ知識を一般化することに優れています。たとえば、自転車の乗り方を学ぶと、オートバイの乗り方を学びやすくなります。 DRL は、さまざまなタスクや環境間で知識を伝達できるエージェントを使用して、同様の偉業を達成し始めていますが、これは依然として活発な研究領域です。
進歩と課題
DRL は長い道のりを歩んできましたが、複雑な脳のような学習を捉えるにはまだ程遠いです。 DRL が強化を提供できる領域には、マルチモーダル (視覚、聴覚、触覚) 情報のシームレスな融合が含まれます。また、ノイズの多いデータや不完全なデータに対する堅牢性や、限られた経験から学習する際の効率性も含まれます。 一方、DRL 研究では、神経科学が大きな影響力を持っているようです。 DRL のパフォーマンスを向上させるために、神経調節 (脳内の神経伝達物質が学習を調節する仕組みを模倣する) などの新しいアプローチが検討されています。さらに、記憶拡張ネットワークは、人間の記憶のいくつかのユニークな性質をエミュレートしようとします。
スパイクニューラルネットワーク
スパイキング ニューラル ネットワークは、生物学的ニューロンのダイナミクスを含むニューラル モデルの一種です。従来のモデルのようにニューロンの活性化に連続値を使用する代わりに、SNN は離散的なスパイクまたはパルスに依存します。これらのスパイクは、下の画像に示すように、ニューロンの膜電位がある閾値を超えると生成されます。これらのスパイクは、生物学的ニューロンの活動電位に基づいています。
AI におけるエネルギー効率の高いスパイク ニューラル ネットワーク (画像ソース)
スパイキング ニューラル ネットワークの主な特徴
いくつかの機能を考えてみましょう。
- 時間的ダイナミクス: SNN はスパイクのタイミングをモデル化します。これにより、一連のイベントの中で脳がどのように機能するかを理解する上で重要な時間的パターンとダイナミクスを追跡できるようになります。
- イベントベースの処理: SNN のニューロンは、スパイクが発生した場合にのみアクティブになります。この基本的にイベント駆動型の性質は効率的であり、生物学的な脳が情報を処理する方法により似ています。
- シナプス可塑性: SNN は、いくつかの形態のシナプス可塑性をモデル化できます。これらには、可塑性のスパイクタイミング依存性 (STDP) が含まれます。このメカニズムは、脳内の学習プロセスを反映して、スパイクのタイミングに基づいて接続の強度を調整します。
神経科学とのつながり
SNN は、従来のニューラル ネットワークよりも優れた生物学的ニューロンの動作を再現することを目的としています。これらは、ニューロンの動作と、時間動的関連付けの下でスパイクを受信および送信する際の電気的動作のモデルとして機能します。
これらは、生物学的ニューロンで情報がどのようにエンコードされ、処理されるかを研究者が理解するための窓を提供します。これにより、感覚情報がどのようにエンコードされ、学習と記憶の制御に役割を果たすかについての洞察が得られます。
SNN は、私たちの脳の能力と効率を模倣するハードウェアを開発することを目的としたニューロモーフィック コンピューティングの中心です。これにより、より電力効率が高く、汎用性の高いコンピューティング システムが可能になります。
スパイキング ニューラル ネットワーク アプリケーション
SNN は、視覚入力や聴覚入力など、データ ストリーム内のパターンを認識できます。これらは、時間的パターンまたはリアルタイム ストリームを処理および認識するように設計されています。 これらはロボット工学における感覚処理とモーター制御に使用されます。これらはイベント駆動型であるため、特に動的な環境でのリアルタイムの意思決定に最適です。 SNN は、外部デバイスを制御するための神経信号を解釈するブレインマシン インターフェイスでも使用できます。
使用例: スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) によるブレインマシン インターフェイスの強化
ブレイン マシン インターフェイス (BMI) とは、神経信号を認識して、外部デバイスで処理できる命令に変換するシステムを指します。これらには、神経疾患を持つ人々の支援、認知機能の改善、さらには最先端の補綴物の構築など、研究に大きな可能性が秘められています。
スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) は、理想的な BMI を得るには効率が低いとされている既存のアプローチに代わる手段を提供します。それらは脳の神経メカニズムからインスピレーションを得ています。私たちの目的は、思考だけでロボット アームを制御するための BMI の精度と応答性を向上させることです。
解決
以下の図はそのプロセスを説明したものです。
上の図は、スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) によって強化されたブレイン マシン インターフェイス (BMI) システムの開発のフローチャートを表しています。最初のフェーズは、連続的な脳信号を離散スパイクに変換する SNN を使用した神経信号のエンコードです。このエンコードにより信号の完全性が向上し、実際の脳活動をより正確に近似できるようになります。次の段階には、これらのスパイクのタイミングと順序がデコードされるリアルタイム処理が含まれます。これにより、ロボット アームを神経の意図によって駆動される反応性で正確に制御できるようになります。
リアルタイム処理の後、システムは適応して学習できます。 SNN はロボット アームの動きに応じてシナプスの重みを調整し、学習体験によるネットワークからの応答を最適化します。最後のフェーズでは、脳のようなスパイク処理を模倣するニューロモーフィック ハードウェアの統合に焦点を当てます。このようなハードウェアにより、エネルギー効率とリアルタイム処理が可能になります。これにより、ロボット アームに迅速かつ正確に命令できる、より優れた BMI システムが実現します。最後に、より適切で適応性のあるアルゴリズムのために SNN の生物学的現実性を使用する、BMI を設計する高度な方法があります。
結論
人工知能 (AI) と神経科学は、両方の分野を組み合わせた有望な研究分野です。 AI とは、医療診断や自然言語処理などのタスク用に設計されたマシンにおける人間の知能のシミュレーションを指します。ハードウェアの進歩により、機械学習から深層学習への移行が見られ、より効率的な計算のために有機的な神経構造を活用するニューロにインスピレーションを得たアーキテクチャが採用されました。
人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、非常に優れた人工知能機能を誇る生物学的ネットワークの人工バージョンです。 RNN と CNN は、脳内のプロセスからインスピレーションを得て、逐次データと視覚処理のパターンを認識します。
強化学習 (RL) は、脳が試行錯誤を通じて学習する方法を模倣しており、自動運転やその他の分野に影響を及ぼします。深層強化学習 (DRL) は、AI の学習プロセスをさらに調査します。スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) は、生物学的ニューロンの動作をより正確にモデル化します。
参考文献
- 神経科学にヒントを得た人工知能
- 神経疾患の診断に向けた人工知能と神経科学の融合 - スコーピングレビュー