クリス・エリアスミスは、脳を作るための材料と正確なレシピを解明するために長年を費やしてきました。2月には『脳の作り方』という本を出版し、灰白質、樹状突起、その他の脳の解剖学を解説する予定です。執筆中に、脳の仕組みを実際に見てみたいと思い立ち、これまでに作られた中で最も複雑な脳機能シミュレーション「Spaun」を開発しました。
Spaun（セマンティック・ポインタ・アーキテクチャ統合ネットワーク）は、数字を認識し、記憶し、数値の順序を理解し、さらにはロボットアームで書き留めることさえできるコンピュータモデルです。これは脳シミュレーションにおける大きな飛躍であり、行動を実際にエミュレートするだけでなく、その背後にある生理学的メカニズムもモデル化できる初めてのモデルです。
このプログラムは、前頭前皮質、基底核、視床など、特定の脳領域を模倣したサブシステムに編成された250万個の模擬ニューロンで構成されています。仮想の目とロボットアームを備え、それぞれ異なる一連のタスクを実行できます。
IBMのWatsonのような他の人工脳とは異なり、Watsonは単に機能を最善の方法で解決するのではなく、行動を模倣するように設計されている。IBMはWatsonに検索という一つのことを極めてうまく実行させることを望んでいるが、その実現方法には関心がない。大規模なBlue Brain ProjectのようなIBMの他の脳シミュレーションは、脳の空間構造と接続性を模倣できるが、その構造が行動とどのように結びついているかを模倣することはできないと、エリアスミス氏はインタビューで説明した。
「これらの人工脳は実際には何もしません。見ることも、記憶することも、物体を認識することもありません」と彼は言った。「ただそこに存在し、複雑な電圧パターンを生成するだけですが、その複雑な電圧パターンは行動と結びついていません。」
カナダのウォータールー大学のエリアスミス氏は、スーパーコンピューター上でこのコンピューターシミュレーションを操作している。スパウンは、大脳皮質と基底核を表す2つの主要な構造に分かれている。ニューロンは生理学的に現実的な方法で接続されており、研究者が特定のタスク中に大脳皮質と大脳皮質が行っていると考える動作を模倣している。
1、2、3、5、6、7、3、4といった一連の数字を見ているところを想像してみてください。人工ニューロンが視覚データを抽出し、パターンを解釈します。受け取った視覚情報に基づいて、プログラムはデータを皮質のタスク固有の領域に送り、一連のタスクを実行します。これらのタスクには、記憶力のテスト、視覚情報のコピー、数を数えることなどが含まれます。さらに、IQテストに出題される、上記の数字パズルのような基本的な論理問題も解くことができます。
「大脳皮質で何が起こっているかに応じて、大脳皮質のある部分から情報を取得し、それを大脳皮質の別の部分に送ります。そのたびに大脳皮質の状態を更新し、次に何をすべきかを考えます」とエリアスミス氏は述べた。「大脳基底核は、様々な課題を解決するために、大脳皮質を通る情報の流れを制御していると考えることができます。」
人間の脳はこれを実行する能力が極めて優れているとエリアスミス氏は指摘した。人間はコンピューターの前に座って入力し、無作為の事実に関する質問に答え、サンドイッチを作り、そして車を運転するという一連の動作を、短いシーケンスで実行できるのだ。
「このモデルは、認知の柔軟性という問題に取り組もうとしています。私たちはどのようにしてタスクを切り替えるのでしょうか？ どのようにして頭の中の同じ構成要素を使って、様々なタスクを実行するのでしょうか？」と彼は述べた。
それでも、Spaunには限界がある。実際のニューラルネットワークと比較すると比較的単純で、ハードワイヤードであるため、人間の脳が持つとされる可塑性や適応能力を欠いている。エリアスミス氏は、Spaunが新しいタスクを学習し、より複雑なレベルで指示を認識できるようにするためのアップデートに取り組んでいる。さらに、Spaunに明確な指示を与えるのではなく、肯定的または否定的なフィードバックを与えるプログラムも開発中だ。「うまくやっているか、うまくいっていないかを伝えるだけです」と彼は言う。「最終的には、Spaunが自らのタスクを達成するための独自の戦略を発見するでしょう。」
エリアスミス氏は、Spaun は脳の生理機能とそれに関連する行動を模倣する能力があり、神経科学とコンピューター科学の両方においてより高度な目的に役立つ、と述べた。
「これにより、脳、生物学的基盤、そして行動がどのように関連しているかを理解できるようになります。これはあらゆる種類の健康応用にとって重要です」と彼は述べた。彼はニューロンを体系的に死滅させ、その死がパフォーマンスにどのような影響を与えるかを観察することで、例えば人間の加齢に伴うプロセスをシミュレートすることができる。また、Spaunは他の機械が脳機能をより正確かつ効率的に模倣するのを支援することもできると彼は述べた。「生物学で使用されているアルゴリズムを発見し、その背後にある原理を理解することで、より優れた人工エージェントを構築できるかもしれません。」
この論文はサイエンス誌に掲載されている。
