(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
３つ以上の複数のニューロンと、前記複数のニューロンのうち少なくとも３つのニューロンを常に接続する回路内シナプスとからなる基本神経回路を備え、
前記基本神経回路は、前記回路内シナプスによる前記ニューロン間の結び付きがトポロジカルに非対称なネットワークパターンと、前記ニューロン間の結び付きがトポロジカルに対称なネットワークパターンが融合して構成され、
前記複数のニューロンのうち少なくとも１つのニューロンは、前記基本神経回路を流れる電気信号の強度を抑制する抑制ニューロンとして構成され、
前記電気信号の強度にランダム或いはランダムに近い計時変化が含まれるように前記回路内シナプスが構成され、
前記複数のニューロンのすべてまたは一部に外部からの入力信号をそれぞれ取り込ませる信号入力手段と、
前記複数のニューロンのすべてまたは一部に外部へ出力信号をそれぞれ出力させる信号出力手段と、を備えていることを特徴とする人工脳システム。
【請求項２】
前記ニューロンが時刻Nに発する電気信号の強度をｘNij（但し、ｉ，ｊは前記ニューロンを識別する添え字であり、ｉ＝１〜２,ｊ＝１〜３とする。）とし、
前記ニューロン同士の結合強度を特徴付けるパラメータをαijとし、
電気信号の強度を抑制する程度を制御するためのパラメータをξijとし、
前記ニューロンに入力する電気信号の強度の消費速度を特徴つけるパラメータをεijとし、
電気信号の強度の散逸を表すパラメータをφとし、
ヘビサイド関数をδで表し、
次の数１に示す○の中に×がついた記号（以下、×で表す）が２つの小さな方の値を表す場合には、ｑ＞１であり、記号×が積として定義される場合には、ｑ＞２であり、前記パラメータαij，ξij，εij，φは定数だけでなく、時間変化をしない定数を含む決定論的時間変化の項αij，ξij，εij，φと、ランダム或はランダムに近い確率論的時間変化の項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’との和であり、
前記項αij，ξij，εij，φや前記項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらのそれぞれの内３つまでは０であることも可能としたときに、
前記ニューロンから発する電気信号の時間変化が、次の数１によって定まることを特徴とする請求項１記載の人工脳システム。
【数１】
0006367631.tif 000005
【請求項３】
前記複数のニューロンの少なくとも１つがニューロン群であり、前記ニューロン群は複数のニューロンを互いにニューロン内シナプスで接続して構成されることを特徴とする請求項１または２記載の人工脳システム。
【請求項４】
前記基本神経回路を複数接続した複合神経回路を備え、前記基本神経回路を互いに接続する回路間シナプスのうち、少なくとも１対の前記回路間シナプスがトポロジカルに交差して構成されることを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載の人工脳システム。
【請求項５】
前記ニューロンが発散若しくはダウンしないように、前記回路内シナプス、前記ニューロン内シナプス、または前記回路間シナプスの結合強度をそれまでよりも弱くするか、弱くする時間帯を設ける構成としたことを特徴とする請求項１〜４の何れか一つに記載の人工脳システム。
【請求項６】
前記ニューロン群が前記基本神経回路で構成されることを特徴とする請求項３記載の人工脳システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、寿命のない創造発展的な人工脳システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人工ニューラルネットワークを含む人工脳システムに関して、様々なモデルが提唱されている。例えば非特許文献１に記述されているように、G．Edelmanらの研究グループは、Neural Darwinismによる学習を取り入れた人工脳システムを創出した。その他にも、例えば非特許文献２，３に示すような人工頭脳コンピュータが多く存在する。
【０００３】
しかし、既存の人工脳システムとして、例えばカオス型や再帰型の人工ニューラルネットワークは、基本的に答の存在する問題に対して、高速の計算をさせるものでしかなかった。
【０００４】
また近年は、ニューロンパターンの繋がりを解明する試みがなされている（非特許文献４を参照）。しかし、ネットワークの複雑さのために、標準パターンは見つかっていない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Edelman G.、Newral Darwinism.、Basic Books、New York、1987
【非特許文献２】"IBM Archives: 1990s"、［online］、［平成26年７月８日検索］、インターネット〈URL：http://www-03.ibm.com/ibm/history/history/year_1997.html〉
【非特許文献３】"SOINN：Self-Organizing Incremental Neural Network（自己増殖型ニューラルネットワーク）"、［online］、［平成26年７月８日検索］、インターネット〈URL：http://haselab.info/soinn.html〉
【非特許文献４】Ito M, Masuda N, Shinomiya K, Endo K, Ito K.、"Systematic Analysis of Neural Projections Reveals Clonal Composition of the Drosophila Brain."、Current Biology 23 : 1-12、April 22, 2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで本発明は、本発明によって明らかにされる生分子ネットワークの標準パターンを応用することで、より自然で、創造性のある情報処理の実現を可能にした人工脳システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の請求項１の人工脳システムは、３つ以上の複数のニューロンと、前記複数のニューロンのうち少なくとも３つのニューロンを常に接続する回路内シナプスとからなる基本神経回路を備え、前記基本神経回路は、前記回路内シナプスによる前記ニューロン間の結び付きがトポロジカルに非対称なネットワークパターンと、前記ニューロン間の結び付きがトポロジカルに対称なネットワークパターンが融合して構成され、前記複数のニューロンのうち少なくとも１つのニューロンは、前記基本神経回路を流れる電気信号の強度を抑制する抑制ニューロンとして構成され、前記電気信号の強度にランダム或いはランダムに近い計時変化が含まれるように前記回路内シナプスが構成され、前記複数のニューロンのすべてまたは一部に外部からの入力信号を取り込ませる信号入力手段と、前記複数のニューロンのすべてまたは一部に外部へ出力信号を出力させる信号出力手段と、を備えている。
【０００８】
本発明の請求項２は、前記ニューロンが時刻Nに発する電気信号の強度をｘNij（但し、ｉ，ｊは前記ニューロンを識別する添え字であり、ｉ＝１〜２,ｊ＝１〜３とする。）とし、前記ニューロン同士の結合強度を特徴付けるパラメータをαijとし、電気信号の強度を抑制する程度を制御するためのパラメータをξijとし、前記ニューロンに入力する電気信号の強度の消費速度を特徴つけるパラメータをεijとし、電気信号の強度の散逸を表すパラメータをφとし、ヘビサイド関数をδで表し、次の数１に示す○の中に×がついた記号（以下、×で表す）が２つの小さな方の値を表す場合には、ｑ＞１であり、記号×が積として定義される場合には、ｑ＞２であり、前記パラメータαij，ξij，εij，φは定数だけでなく、時間変化をしない定数を含む決定論的時間変化の項αij，ξij，εij，φと、ランダム或いはランダムに近い確率論的時間変化の項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’との和であり、前記項αij，ξij，εij，φや前記項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらのそれぞれの内３つまでは０であることも可能としたときに、前記ニューロンから発する電気信号の時間変化が、次の数１によって定まることを特徴とする人工脳システムである。
【数１】
0006367631.tif 000002
【０００９】
本発明の請求項３は、前記複数のニューロンの少なくとも１つがニューロン群であり、前記ニューロン群は複数のニューロンを互いにニューロン内シナプスで接続して構成されることを特徴とする人工脳システムである。
【００１０】
本発明の請求項４は、前記基本神経回路を複数接続した複合神経回路を備え、前記基本神経回路を互いに接続する回路間シナプスのうち、少なくとも１対の前記回路間シナプスがトポロジカルに交差して構成されることを特徴とする人工脳システムである。
【００１１】
本発明の請求項５は、前記ニューロンが発散若しくはダウンしないように、前記回路内シナプス、前記ニューロン内シナプス、または前記回路間シナプスの結合強度をそれまでよりも弱くするか、弱くする時間帯を設ける構成としたことを特徴とする人工脳システムである。
【００１２】
本発明の請求項６は、前記ニューロン群が前記基本神経回路で構成されることを特徴とする人工脳システムである。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１の発明によれば、本物の生体に近い基本神経回路を、生分子ネットワークの標準パターンとして応用することが可能になるため、基本神経回路を構成する３つ以上の複数のニューロンのうち少なくとも一つのニューロンに電気的な入力信号を与えて、そこから電気的な出力信号を得ることで、本発明の人工脳システムを、生体における脳神経科学の様々な解明に利用することができる。したがって、より自然で、創造性のある情報処理の実現を可能にした人工脳システムを提供できる。
【００１４】
請求項２によれば、パラメータを正しく設定することで、各ニューロンの信号強度の変化を望ましい値に制御することができる。また、項αij，ξij，εij，φや項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらの内３つまでを０とすることも可能である。さらに、非線形の項α’ij，ξ’ij，ε’ijは、線形な項φ’とは異なる重要な効果があり、これによって創造的な情報処理が実現される。
【００１５】
請求項３によれば、様々な形態のニューロン群を、本物の生体に近い基本神経回路に組み入れることが可能になる。
【００１６】
請求項４によれば、複合神経回路を構成する複数の基本神経回路が、トポロジカルに交差する回路間シナプスによって多様的に相互作用することで、人工脳システムとして、ここちよさ（大和比１：１や、２：３付近の黄金比・白銀比を含む超魔法数の周波数）を基準として、さらに創造的な情報処理を行なうことが可能となる。
【００１７】
請求項５によれば、個々のニューロンが発散したり停止したりせず、人工脳システムが興奮しすぎて破たんしないように工夫することができる。つまり当該構成が、基本神経回路や複合神経回路の冷却材としての機能を備えることができる。
【００１８】
請求項６によれば、ニューロン群を基本神経回路によるフラクタル的な入れ子階層構造とすることで、より直観的な判断を人工脳システムとして下すことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明を理解するために、単細胞生物における自己組織化・自己増殖の過程を４気筒エンジンに例えた説明図である。
【図２】同上、多細胞生物における自己組織化・自己増殖の過程を６気筒エンジンに例えた説明図である。
【図３】本発明の一実施例における人工脳システムの概略図である。
【図４】Edelmanらの提唱する生体神経回路（Ａ）と、本発明の人工神経回路の一部（Ｂ）との比較図である。
【図５】同上、基本神経回路を示す構成図である。
【図６】同上、２つの基本神経回路を通常接続して得られる複合神経回路の構成図である。
【図７】同上、２つの基本神経回路をひねり接続して得られる複合神経回路の構成図である。
【図８】同上、２つの基本神経回路を通常接続し、さらにその間に基本神経回路のニューロンとは異なるニューロンを介在させて得られる複合神経回路の構成図である。
【図９】同上、２つの基本神経回路をひねり接続して得られる複合神経回路の構成図である。
【図１０】同上、２つの基本神経回路を通常接続し、別な２つの基本神経回路をひねり接続して得られる複合神経回路の構成図である。
【図１１】同上、２つの基本神経回路を通常接続し、別な２つの基本神経回路をひねり接続し、さらに別な２つの基本神経回路をひねり接続して得られる複合神経回路の構成図である。
【図１２】同上、図７に示すひねり接続のパターンで、上側の基本神経回路から下側の基本神経回路への信号強度の比を時間経過で示したグラフの例である。
【図１３】同上、図７に示すひねり接続のパターンで、下側の基本神経回路からの出力となる信号強度の比を時間経過で示したグラフの例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、添付図面に基づき、本発明の人工脳システムの好ましい実施例を詳しく説明する。
【００２１】
先ず、本発明の実施例を説明する前に、本発明の着想の元となる生分子ネットワークについて説明する。図１は、生命体における自己組織化・自己増殖の過程を４気筒エンジンに例えたものである。図中の四角型は、以下の生分子群の各要素を表す。
【００２２】
ｘ２１：  DNA複製のための酵素群
ｘ２２：  酵素複製のための酵素群
ｘ１１：  DNA複製のための酵素群をコードしているDNA群
ｘ１２：  酵素複製のための酵素群をコードしているDNA群
【００２３】
DNA複製のための酵素群ｘ２１には、DNAポリメラーゼ、トポイソメラーゼ、ヘリカーゼ、リガーゼ、プライマーゼなどが含まれる。また、酵素複製のための酵素群ｘ２２には、rRNAやリボソームタンパク質を備えるリボソーム、RNAポリメラーゼ、ｍRNA、ｔRNAが含まれる。ｘ１１とｘ１２は、それぞれｘ２１とｘ２２をコードするDNA群を表す。ｘ１２およびｘ２２は、反応を活性化させるために必要である。また、各マクロ生分子群ｘ２１，ｘ２２，ｘ１１，ｘ１２に介在している大小４つの円は、これら４つの生分子群の反応のつながりを表したものである。
【００２４】
図１に示す反応ネットワークは、非対称のネットワークパターン１（同図左側に認められる、大小の円のペア）と、対称のネットワークパターン２（同図右側に認められる、同サイズの円のペア）から構成されている。そして非対称のネットワークパターン１と対称のネットワークパターン２が図示のように融合することによって、生命体の自己組織化・自己増殖が可能になる。一方、対称のネットワークパターン２だけでは、自己組織化は形成されない。バクテリアや古細菌などの単細胞システムは、繁殖システムとして図１のような４気筒システムが採用されていると思われるが、これは連続培養系でエネルギーが供給され続けた場合、細胞の数が増え続けるからである。つまり、対称ネットワークと非対称ネットワークが混在する４つの生分子群が、生命の最低必要条件といえる。
【００２５】
図２は、多細胞生物の自己組織化・自己増殖の過程を図示したものである。単細胞生物と異なり、ここでは増え続ける遺伝子の産生を抑えるために、例えばOct-4やSOX-2のような抑制型の酵素が含まれていなければならない。よって、多細胞生物のシステムでは、形態形成を実現するために以下の生分子群の各要素から構成される。
【００２６】
ｘ２１：  DNA複製のための酵素群
ｘ２２：  酵素複製のための酵素群
ｘ１１：  DNA複製のための酵素群をコードするDNA群
ｘ１２：  酵素複製のための酵素群をコードするDNA群
ｘ２３：  遺伝子の産生を抑える抑制型の酵素
ｘ１３：  抑制型の酵素ｘ２３をコードする遺伝子群
【００２７】
つまり、多細胞生物システムは、単細胞生物に対応する生分子群ｘ１１，ｘ１２，ｘ２１，ｘ２２のコアサイクルとしての４気筒エンジンに、遺伝子の産生を抑える抑制型の酵素ｘ２３と、抑制型の酵素ｘ２３をコードする遺伝子群ｘ１３が組み込まれている構成となり、これは６気筒のエンジンに例えることができる。抑制型の酵素ｘ２３が４気筒エンジンに作用すると、遺伝子群としての抑制タンパク質群ｘ２３が自動的に４気筒エンジンの分子群の増加を抑制するが、それは同時にｘ２３の増加をも抑制する。従って、図２に図示している６気筒バイオエンジンが、様々な目的での標準時計として機能する。この６気筒エンジンの各要素の濃度をｘij（ｉ＝１〜２，ｊ＝１〜３）とすると、当該濃度の時間（世代）変化は、以下の数２に従うものとなる。
【００２８】
【数２】
0006367631.tif 000003
【００２９】
数２において、上から一段目と二段目は微分方程式の形式で表わされており、上から三段目と四段目はコンピュータが演算処理しやすいように差分方程式の形式で表されている。ここでは、「or」で区切られた４つの式の何れかを採用すればよい。
【００３０】
ここでｘij（N）は、Nを時刻（世代）としたときのマクロ群の各カテゴリー量である濃度を表す。ｘij（N）において、第１番目の添え字ｉは生分子の型を表し、i＝１は遺伝子群（情報生分子群）を、i＝２は酵素システム（機能生分子群）を示す。また、ｘij（N）における第２番目の添え字ｊは機能を表し、j＝１は遺伝子群（情報）の生成を、j＝２は加速のための酵素システムの生成（機能の生成）を、j＝３はシステム抑制を表す。数１において、○の中に×がついた記号（以下、×で表す）は、例えば数式ｘij(N)×ｙij（N）において、ｘij（N）とｙij（N）との小さい方の値をとるものとして定義される。また記号δは、例えば関数δ（ｘ）の引数ｘが正であれば１を出力し、負であれば０を出力する関数、つまりヘビサイドの階段関数である。
【００３１】
αijとξijの記号は任意の反応定数を表し、εijの記号は入力エネルギーの消費速度を表すパラメータであり、φ（≧０）の記号はエネルギー散逸のパラメータであり、ｐ，ｐ’は任意の実数パラメータである。但し、ここでのパラメータαij、ξij、εij、φは定数だけではなく、時間の関数も可能で、しかも、若干のランダムなゆらぎ（疑似乱数、または数値誤差から生成された乱数に近いもの）があるものでもよい。つまり、定数で時間変化しない場合も含む決定論的時間変化の項αij，ξij，εij，φとし、ランダムな確率論的時間変化の項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’としたときに、パラメータはαij＋α’ij、ξij＋ξ’ij、εij＋ε’ij、φ＋φ’の形で表せる。数２において、αij，ξijは微分（差分）方程式の非線形項に対応するパラメータであり、εijは微分方程式の線形に近い項に対応するパラメータであり、φは微分方程式の線形項に対応するパラメータであるが、これらのパラメータのうち、確率論的に時間変化する非線形な項α’ij，ξ’ij，ε’ijは、線形な項φ’とは異なる重要な効果がある。項αij，ξij，εij，φや項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらのそれぞれの内の３つまでは０であることも可能であるが、非線形のゆらぎとなる項α’ij，ξ’ijは、０ではない。また、記号×が２つの小さな方の値を表す場合には、q＞１であり、記号×が積として定義される場合には、q＞２がインプットされる。
【００３２】
一段目の微分方程式と三段目の差分方程式は、いずれも関数δの括弧内にｘ1jが存在することから、これは図２に示す酵素ｘ２３から生分子群ｘ１１，ｘ１２，への抑制に作用する。また、二段目の微分方程式と四段目の差分方程式は、いずれも関数δの括弧内にｘ2iが存在することから、これは図２に示す酵素ｘ２３から生分子群ｘ２１，ｘ２２への抑制に作用する。こうして、数２に基づく解析によって、周期的な体調変化や老化過程、寿命が明らかとなる。ここでは、カタストロフィ（破滅的）な過程として２つの基本パターン、つまり仮死状態からの回復と死が存在することが重要である。
【００３３】
例えばαｉｊのある条件範囲で数２を数値的に解くと振動する解が得られ、そのリズムはおおよそ基本振動の７倍振動となっている。これは、胚や臓器がほぼ７回の細胞分裂の周期で発生するという事実に対応している。以上が、本発明の着想の元となる生分子ネットワークの説明である。
【００３４】
次に、本発明の実施例について説明する。本実施例は、上で説明した生命起源と多細胞生物のモデルを、人工脳システムのニューロネットワークに応用したものである。２４〜２５時間のサイクルをもつ脳内の概日時計に注目すると、脳内の視交叉上核（suprachiasmatic nuclei：SCN）が除去された場合、脳内時計は約３〜４時間のサイクルを示すことが知られている。これはつまり、図２に示した生分子群の６気筒エンジンに基づく７倍の周期のサイクルが脳内にも存在することを示している。さらに強調するならば、経済や社会システムにみられる景気の波もおおよそ７倍の周期であり、これは経済システムが人間の脳によって生成されていることによる。このように、人類の経済ネットワーク活動は、人間の脳システムにあるニューラルネットワークに深く起因するものである点に注意されたい。また脳内には興奮性のニューロンと抑制性のニューロンがあり、それぞれ図１に示す４気筒エンジンの増幅器としてのネットワークパターン１，２と、図２に追加された２グループの負の制御装置としてのネットワークパターン３にそれぞれ対応する。これを踏まえると、図１や図２での数２に見られる３〜６気筒エンジン（または図２を拡張した６気筒以上のエンジン）は、皮質神経回路（ネットワーク）、脳機能の統合メカニズム、筋肉制御の神経システム、およびニューロン内部での化学反応ネットワークの標準トポロジーをうまく表現しているものと考えられる。
【００３５】
従って、人工脳システム内におけるニューラルネットワークの基本トポロジーパターンも、図２と同様のネットワークを有していると考えられる。ゆえに本実施例の人工脳システムに組み込まれる基本神経回路は、図２に図示した生命の６気筒エンジンと、そのトポロジーが基本的に同じものである。
【００３６】
図３は、このような基本神経回路１０を組み込んだ人工脳システム１００の一例を示したものである。同図において、人工脳システム１００は、外部からの入力信号を取り込む信号入力手段２０と、基本神経回路１０を含む例えばコンピュータなどの処理手段２２と、基本神経回路１０からの出力信号を外部に出力する信号出力手段２４とにより構成される。基本神経回路１０は、図２で示したものと同様に、増幅器としてのネットワークパターン１，２と、負の制御装置としてのネットワークパターン３とを備える。本実施例では、処理手段２２に信号処理用のプログラムがインストールされており、これにより処理手段２２が人工脳システム１００の基本神経回路１０として機能する構成となっている。
【００３７】
図４は、Edelmanらによって提唱された生体神経回路（Ａ）と、本発明における人工神経回路の中核部（Ｂ）をそれぞれ示したものである。同図において、実線で囲んだ部分はニューロン（群）であり、矢印付きの線はシナプスを意味する。
【００３８】
本発明における人工神経回路の中核部（Ｂ）は、Edelmanらの生体神経回路（Ａ）に記述されたネットワークパターンｂに対して、線Ｌ１を加え、本願発明のｘ21に対応する２つの部分を、巨視的に１つのニューロン（群）とみなした仮想のネットワークパターンｃであり、それに負の抑制装置を加えた図２のパターンを、前述の処理手段２２に基本神経回路１０として形成したものである。Edelmanの提唱したネットワークパターンｂは、生体神経回路を表すモデルとしては不完全なものであったが、本発明は、完全な生体神経回路のモデルを図４に示す人工神経回路（Ｂ）として提唱し、当該人工神経回路（Ｂ）に基づく人工脳システム１００を提供する。この人工神経回路（Ｂ）は、図１に示す反応ネットワークと一致する。
【００３９】
具体的には、図２に四角型で表されているマクロ生分子群をすべてニューロンに置き換え、円で示されている部分をすべてシナプスに置き換えれば、生体における脳内ネットワークにより近い人工脳システム１００を実現することができる。図５は、本発明の人工脳システム１００で適用される基本神経回路１０をより詳しく示したものである。当該基本神経回路１０は、以下の要素から構成される。
【００４０】
ｘ２１：  DNA複製のための酵素群に対応するニューロン（群）
ｘ２２：  酵素複製のための酵素群に対応するニューロン（群）
ｘ１１：  DNA複製のための酵素群をコードするDNA群に対応するニューロン（群）
ｘ１２：  酵素複製のための酵素群をコードするDNA群に対応するニューロン（群）
ｘ２３：  遺伝子の産生を抑える抑制型の酵素に対応するニューロン（群）
ｘ１３：  ｘ２３をコードする遺伝子群に対応するニューロン（群）
Ｓ１〜Ｓ６：  各ニューロン（群）を結び付けるシナプス（群）
【００４１】
記号ｘij（ｉ＝１〜２，ｊ＝１〜３）は全てニューロンを表し、ｘijはそれぞれ１つのニューロン単体でもよいし、複数のニューロンおよびシナプスからなるニューロン群であってもよい。外部からの電気信号は、信号入力手段２０を通して６つのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３へと入力され、そこで所望の情報処理を実行するために基本神経回路１０を一通り巡った後、再び６つのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３より信号出力手段２４を通して外部に出力される。つまり、６つある各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３は、信号の入力と出力の両方の機能を備える。
【００４２】
特に本実施例では、６つの全てのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３が、それぞれ信号入力手段２０を通して、外部から入力信号を取り込むよう構成となっており、またそれぞれ信号出力手段２４を通して、外部に出力信号を送出する構成となっている点が注目される。ここでの基本神経回路１０のネットワークにおける入力，出力，内部の各信号は、パルス信号もしくは連続的な増減のある信号とする。また、ニューロン同士の結合強度は、接続するニューロンに応じて様々である。以下、基本神経回路１０で信号が伝わる経路を説明する。
【００４３】
円で示したニューロン同士を繋げるシナプスＳ１〜Ｓ６は、何れも再帰的である点が重要である。つまり、外部から基本神経回路１０に入力される信号は、当該基本神経回路１０のネットワークを一方通行に流れるものに限られず、互いに相互作用しながら再帰的に戻ってくるものが含まれる。
【００４４】
具体的には、外部から信号入力手段２０を通してニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３へと入力された信号は、各々がシナプスＳ４，Ｓ５，Ｓ６を通してニューロンｘ２１へと伝わり、当該ニューロンｘ２１はシナプスＳ４，Ｓ５，Ｓ６を通してニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３を再帰的に活性化する。また、ここでのネットワークの信号経路は、再帰的なものだけでなく、一方通行のものも存在する。例えば、外部から信号入力手段２０を通してニューロンｘ２２へと入力された信号は、シナプスＳ１を通してニューロンｘ１１へと伝わり、当該ニューロンｘ１１はアクセルとしてシナプスＳ１を通してニューロンｘ２１を活性化する。外部から信号入力手段２０を通してニューロンｘ２２へと入力された信号は、シナプスＳ３を通してニューロンｘ１３へと伝わり、ニューロンｘ１３はシナプスＳ３を通して抑制ニューロンとしてのニューロンｘ２３を作動させる。
【００４５】
ｘij（ｉ＝１〜２,ｊ＝１〜３）を各ニューロンの活性レベル（電気信号の強度や周波数や波数）として再定義すると、その時間変化は以下の数３に従う。
【００４６】
【数３】
0006367631.tif 000004
【００４７】
数３において、上から一段目と二段目は微分方程式の形式で表わされており、上から三段目と四段目はコンピュータが演算処理しやすいように差分方程式の形式で表されている。ここでも、「or」で区切られた４つの式の何れかを採用すればよい。
【００４８】
ここでｘij（N）は、Nを離散的な時間としたときのニューロンの信号強度等を表す。またαijはニューロン同士の結合強度を表し、ξijは信号強度の抑制の程度を制御するための任意パラメータである。当該結合強度αijは、ニューロン間で異なる。εijとφ（＞０）はそれぞれ、入力信号の消費速度を表すパラメータと、信号強度の散逸を表すパラメータであり、ｐ，ｐ’は任意の実数パラメータである。但し、ここでのパラメータαij、ξij、εij、φは定数だけではなく、時間の関数も可能で、しかも、若干のランダムなゆらぎ（疑似乱数、または数値誤差から生成された乱数に近いもの）がある。つまり、定数で時間変化しない場合も含む決定論的時間変化の項αij，ξij，εij，φとし、ランダムな確率論的時間変化の項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’としたときに、パラメータはαij＋α’ij、ξij＋ξ’ij、εij＋ε’ij、φ＋φ’の形で表せる。これにより、基本神経回路１０を流れる電気信号の強度に、ランダム或いはランダムに近い計時変化が含まれるようなシナプスＳ１〜Ｓ６を構築できる。数３において、αij，ξijは微分（差分）方程式の非線形項に対応するパラメータであり、εijは微分方程式の線形に近い項に対応するパラメータであり、φは微分方程式の線形項に対応するパラメータであるが、これらのパラメータのうち、確率論的に時間変化する非線形な項α’ij，ξ’ij，ε’ijは、線形な項φ’とは異なる重要な効果がある。項αij，ξij，εij，φや項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらのそれぞれの内の３つまでは０であることも可能であるが、非線形のゆらぎとなる項α’ij，ξ’ijは、０ではない。また、記号×が２つの小さな方の値を表す場合には、ｑ＞１であり、記号×が積として定義される場合には、ｑ＞２がインプットである。
【００４９】
一段目の微分方程式と三段目の差分方程式は、いずれも関数δの括弧内にｘ1jが存在することから、これは図５に示すニューロンｘ２３からニューロンｘ１１，ｘ１２への抑制に作用する。また、二段目の微分方程式と四段目の差分方程式は、いずれも関数δの括弧内にｘ2iが存在することから、これは図５に示すニューロンｘ２３からニューロンｘ２１，ｘ２２への抑制に作用する。
【００５０】
数３の差分方程式を数値的に解くと、当該ニューロンつまりｘijの値は、特定の振動パターンを示す。振動パターンは特に、基本周期のほぼ７倍振動の振動周期を示すことが多い。つまり、本実施例で提案する人工脳システム１００は、各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３が、平均では約７倍振動の振動周期を繰り返しながら、基本神経回路１０における結合状態が変化していくことで、学習や記憶や連想や判断を行なう。特に、当該基本神経回路１０の固有振動に近い振動数の入力信号が入力されると、基本神経回路１０で同期や共振が起こりやすくなり、このときネットワークとしての結合強度が増加する。これによって、例えば基本神経回路１０における学習能率を高くすることができる。なお、ここでいう基本周期とは、例えば時刻Nの１つのステップである。
【００５１】
ここで、上記数３とは無関係ではあるが、原子核内部システムや、生体システムや、メガスコピックシステムや、宇宙システムでの様々な粒子質量の必然性（inevitability）を説明するために、別の物理的モデルを取り入れる。
【００５２】
準安定性原理と一般化された不確定性原理に基づく統計流体力学は、１：１の対称サイズ比の必然性や、黄金比や白銀比などの非対称サイズ比の必然性を明らかにしており、これは自然界における様々な対をなす柔軟な粒子に現れるものである。このような対称性と非対称性との融合は、生命システムおよび非生命システムにおいて、ピコからペタのスケールに渡る様々な段階にも現れるが、その理由は各システムが共通して、変形した柔軟な粒子の分割から派生していることによる。生物細胞内部で、生物的な塩基対におけるプリン（purines）やピリミジン（pyrimidine）や生物細胞のサイズについて考察すると、これらは１：１の対称性と、ほぼ１：１．５の非対称性とが融合している。これらの比率は芸術の分野で、約１：１．５の黄金比や、１：１の折り紙比に現れ、心地よさや同情的な感情を引き起すが、これは心地よさに関わる脳のニューロンやニューロン群の一部にも、ほぼ１：１．５や１：１のサイズ比があることによる。さらなる解析では、クオーク、レプトン、バリオン、メソン、原子核、生物分子、細胞、臓器、水滴、星などの生態や、自然システムにおける種々の柔軟な粒子ペアにおいて、１：１の対称比の他に、ほぼ１．２７：１，１．３５：１，１．３９：１，１．４：１，１．４１：１，１．４２：１，１．４３：１，１．４４：１，１．７１：１，１．７８：１，２．１：１，２．５：１，３．６：１，および４．５４：１のような非対称比を含む超魔法数の必然性を明らかにしている。
【００５３】
心地よく、同情を引き起こす周波数比は、音楽［２：３（ほぼ１．４４）の五音音階や、３：４（ほぼ１．３５）などの音階や、５：７（ほぼ１．４１）の俳句］にも現れるが、これは内耳の粒子（耳小骨）対が１：１と１：２のサイズ比を有していることに由来する。また、母音は約１．２６，１．４１，１．４７，２．２，２．８，３．８，および４．８の周波数比を有するキーフォルマント（key formant）の組み合わせによって構成されることもよく知られている。これらの比率は、上で得られた心地良い魔法数にも近い。これは、魔法数の比率を有するニューラルネットワークが人間の脳内システムに存在し、脳外の自然界にある粒子の当該比率と共鳴することを意味する。よって心地良さとは、脳外の自然比と、脳内のニューラルネットワークとの共鳴に由来するものであることがわかる。さらに、この共鳴の心地良さが、人工脳の判断に使われる。
【００５４】
次に、上記実施例に関連する人工脳システム１００の変形例について説明する。本発明は、６つの基本ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３と、これらを相互に結び付けるシナプスＳ１〜Ｓ６と、による上記の基本神経回路１０を、複数組み合わせて用いることも可能である。このような基本神経回路１０の組み合わせを、複合神経回路と呼ぶことにする。図６および図７は、図５に示す基本神経回路１０を２つ接続して得られる複合神経回路を表している。これらの各図において、図面上側の基本神経回路を第１の基本神経回路１０ａとし、図面下側の基本神経回路を第２の基本神経回路１０ｂとすると、図６や図７に示す処理手段２２に組み込まれた複合神経回路は、第１の基本神経回路１０ａの出力と第２の基本神経回路１０ｂの入力との間を、上述したシナプスＳ１〜Ｓ６とは別な３本のシナプスＳ７〜Ｓ９で接続することにより実現される。
【００５５】
基本神経回路１０ａ，１０ｂの接続方法は、通常接続（図６に対応）と、ひねり接続（図７に対応）の二種類が考えられる。通常接続は、基本神経回路１０ａ，１０ｂのなかで機能、つまり基本ネットワークにおけるトポロジーが同じニューロン同士を接続させる構成である。例えば、図６に示す通常接続では、第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２１が、シナプスＳ７を通して第２の基本神経回路１０ｂにおける同じトポロジーのニューロンＸ２１と接続し、第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２２が、シナプスＳ８を通して第２の基本神経回路１０ｂにおける同じトポロジーのニューロンＸ２２と接続し、第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２３が、シナプスＳ９を通して第２の基本神経回路１０ｂにおける同じトポロジーのニューロンＸ２３と接続する。通常接続は、外部からの情報を記憶するのに有利な接続方法である。
【００５６】
一方、図７はひねり接続を表している。ひねり接続とは、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂを結ぶシナプスの数が最低２本であって、このうち少なくとも１対（２本）のシナプスがトポロジカルに交差している接続のことである。例えば、図７に示すひねり接続では、第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２１が、シナプスＳ７を通して第２の基本神経回路１０ｂにおける同じトポロジーのニューロンＸ２１と接続しているが、第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２２は、シナプスＳ８を通して第２の基本神経回路１０ｂにおける別なトポロジーのニューロンＸ２３と接続し、さらに第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２３は、シナプスＳ９を通して第２の基本神経回路１０ｂにおける別なトポロジーのニューロンＸ２２と接続している。すなわち第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２２と第２の基本神経回路１０ｂにおけるニューロンＸ２３を結ぶシナプスＳ８と、第１の基本神経回路１０ａにおけるニューロンｘ２３と第２の基本神経回路１０ｂにおけるニューロンＸ２２を結ぶシナプスＳ９とが互いに交差した接続となっている。これは、心地良さを用いて連想や判断を行なうのに適している。
【００５７】
このように、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂを結ぶシナプスＳ７〜Ｓ９の接続にひねりを加えることによって、基本神経回路１０ａ，１０ｂを多様的に相互作用させ、創造的な情報処理を行うことができる。
【００５８】
以上、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂから構成される複合神経回路について、本実施例に基づく変形例の説明を行なったが、複合神経回路は３つまたはそれ以上の基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…から構成されていてもよい。また、複合神経回路における各基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…同士の接続は、すべて通常接続であるか、すべてひねり接続であるか、または通常接続とひねり接続との適当な組み合わせとすることができる。
【００５９】
特に、外部からの情報を記憶するのに有利な通常接続と、創造的な情報処理を実行する上で有利なひねり接続を組み合わせることによって、記憶力と創造性を融合させ、さらに高度な情報処理をすることもできる。
【００６０】
具体的には、例えば図８は、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂを通常接続した複合神経回路を示しており、基本神経回路１０ａ，１０ｂ間で、各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の添え字ｉ，ｊが入れ替わらずに結合される。図９は、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂをひねり接続した複合神経回路を示しており、基本神経回路１０ａ，１０ｂ間で、各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の添え字ｉ，ｊが一部入れ替わって結合される。これらの各図は、前述の図６や図７に対応するもので、基本神経回路１０ａ，１０ｂを構成する各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の入力信号と出力信号がすべて図示されている。
【００６１】
特に図８に着目すると、ここでは基本神経回路１０ａのニューロンｘ２２と基本神経回路１０ｂのニューロンｘ２２とを電気的に結合するシナプスＳ８の途中に、ニューロンＮ１が配設され、また基本神経回路１０ａのニューロンｘ２３と基本神経回路１０ｂのニューロンｘ２３とを電気的に結合するシナプスＳ９の途中に、ニューロンＮ２が配設される。このように、基本神経回路１０ａ，１０ｂ同士をシナプスＳ７〜Ｓ９で直接接続しなくとも、当該基本神経回路１０ａ，１０ｂの間に、ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３とは異なる別なニューロンＮ１，Ｎ２，…を一乃至複数個介在させてもよい。これは図８に示す通常接続に限らず、図９に示すひねり接続でも同様に適用可能である。
【００６２】
図１０は、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂを通常接続し、別な２つの基本神経回路１０ｃ，１０ｄをひねり接続した４つの基本神経回路１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄによる複合神経回路を示している。また図１１は、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂを通常接続し、別な２つの基本神経回路１０ｃ，１０ｄをひねり接続し、さらに別な２つの基本神経回路１０ｅ，１０ｆをひねり接続した６つの基本神経回路１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄを備えた複合神経回路を示している。このように、処理手段２２に組み込まれる基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…の数や接続形態は、種々変更が可能である。なお、図６〜図１１には図示していないが、これらの各図に示す基本神経回路１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ｅ，１０ｆも、ニューロンｘ２３からニューロンｘ１２への抑制だけでなく、ニューロンｘ２３から他のニューロンｘ１１，ｘ２１，ｘ２２への抑制を行なう構成が組み込まれている。
【００６３】
その他、基本神経回路１０における６つの各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の何れか若しくは全てを、単独の基本神経回路１０あるいは複数の基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…の組み合わせによる複合神経回路に置き換えたニューロン群とし、入れ子状の脳内神経回路に構成することもできる。各ニューロン群がそれぞれ構成する神経回路（下位の神経回路）は、もとの神経回路、つまり上位階層の基本神経回路１０と同じトポロジーを持つ神経回路を用いてもよいし、もとの神経回路とは異なるトポロジーを持つ神経回路であってもよい。例えば、上位階層の神経回路は高周波の電気信号を出力するものとし、一方下位の神経回路は低周波の電気信号を出力することもできる。このように、ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３をニューロン単体ではなくニューロン群とすることで、基本神経回路１０を階層的にして、より直観的な判断を下すことができる。また、図８に示すニューロンＮ１，Ｎ２についても、ニューロン単体若しくはニューロン群で構成することができる。
【００６４】
基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…同士を接続するシナプスの一部は、学習の初期段階にどのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３とも接続しないシナプスであってもよい。最初にどのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３とも接続していないシナプスの最適な接続状態を、処理手段２２が既に知られた遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて探索していくことができる。つまり、本実施例におけるシナプスの一部は、はじめどのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３とも接続していないものとし、遺伝的アルゴリズムによる遺伝組み換えと突然変異の効果によって、そのシナプスの接続状態を確率的に変異させていくこともできる。そのＧＡの適合度には、前述した共鳴度合いを用いた「心地良さ」を使用する。
【００６５】
また、６つのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３から出力される濃度（信号強度）の比がある一定の値を超えると、単独の基本神経回路１０や基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…を組み合わせた複合神経回路が、オーバーヒートしたりクラッシュしたりすることが考えられる。このような場合を想定して、本実施例の処理手段２２は、上記数３で算出される濃度の比を取った値を用いて、各ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３が発散やダウンする直前に、シナプスＳ１〜Ｓ９の結合強度のパラメータαijについて、その全体あるいは一部をそれまでよりも下げ、基本神経回路１０や複合神経回路による各種神経回路を冷却させるように構成することができる。具体的にはシナプスＳ１〜Ｓ９の全体、あるいは一部に結合強度αijがほぼゼロになる時間を設け、人工脳システム１００が興奮しすぎて破たんしないように工夫する。またこれは、ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３が、前述のようなニューロン群である場合にも同様に適用される。つまりこうした処理手段２２の構成は、各種神経回路の冷却材としての機能を備えることを可能にする。
【００６６】
本発明で提案する上記実施例の人工脳システム１００には寿命が存在しない。つまり、本発明の神経回路を実現しているハードウェア（処理手段２２）が故障したとしても、新しいハードウェアに故障前の人工脳の状態をインストールすれば、神経回路を半永久的に維持することができる。したがって、例えば人工脳システム１００に学習を繰り返させ、脳内のネットワークを改善し続ければ、本発明の人工脳システム１００を半永久的に成長させ続けることができる。
【００６７】
以上のように、上記実施例では、コンピュータによる人工天才頭脳を、次の構成要素を備えた人工脳システム１００として提示している。
【００６８】
・基本神経回路１０によるニューラルネットワークの標準パターン。このネットワークは、３〜６つの人工細胞としてのニューロン単体若しくはニューロン群からなるニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３を含む（図１，図２，図５を参照）。それぞれのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３は、そこに入る入力信号と、そこから出る出力信号との関係が、信号強度の濃度の比として数３で規定される。
【００６９】
・基本神経回路１０によるネットワーク全体に入る入力信号と、そこから出る出力信号（図２および図５を参照）。これは信号入力手段２０と、信号出力手段２４と、シナプスＳ１〜Ｓ６と、ニューロンｘijにより構成される。
【００７０】
・基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…によるネットワークが複数結合したコンポジットサイクルの複合神経回路（図６〜図１１を参照）。例えば、図６や図７に示す複合神経回路では、基本神経回路１０ａ，１０ｂによる標準ネットワークを二重化したものを示しており、この二重標準ネットワークの入力側ニューロンをｘijとし、出力側ニューロンをＸijとしたときに、入力側ニューロンｘijから出力側ニューロンＸijへの入力は、出力の最終合計としてｘij＋βijＸij、或いはβijｘij×Ｘij（ここでの×は、○の中に×がついた記号）となる。ここでβijは、結合強度を制御するための任意定数である。また、それぞれの基本神経回路１０ａ，１０ｂについて、一方の基本神経回路１０ａを構成するニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３と、他方の基本神経回路１０ｂを構成するニューロンＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ２１，Ｘ２２，Ｘ２３との結合が、トポロジー的に平行した状態で繋がっていない部分が存在するようにする。なお、２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂ間のニューロンが全て結合していなくてもよい。
【００７１】
・基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…の入力信号や、出力信号や、内部信号は、パルス若しくは連続的に増減するものとし、結合強度βijは基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…間で異なるものがある。
【００７２】
・上記神経回路のシステムの中には、より大きなネットワークを構築するのに、その一部がさらに別な階層化された集合群となるものがある。それらは、参考文献１〜３における４モード（quadri-modal）の人工直観方程式に対応する。
【００７３】
・ニューロン同士の結合強度αijは、時間的に変化するが、ランダムに変化する部分が存在する（参考文献２，４，５を参照）。これは、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：非特許文献１を参照）でいう交叉・突然変異にも相当する。
【００７４】
・上記神経回路のシステムには、上述した数３の右辺において、供給される単位時間当たりのエネルギー量の制約と散逸が、それぞれパラメータεijとパラメータφとして考慮される。
【００７５】
・上記神経回路のシステムは、特定の周波数の振動（１：１や約２：３を含む超魔法数の比に近いもの）を生成する確率が高い。そのため、これらの周波数を有する信号が入力すると、システムが動機や共振を起こしやすく、この時にネットワークとしての結合強度も増加させる。これは脳が興奮状態、或いは心地良く感じている状態であり、この共振の強さを適合度と呼ぶ（ＧＡ中の自己複製に相当する）。この値と人工直感方程式の予測値とを用いて、ＧＡの交叉・突然変異、複製の量を調節する。
【００７６】
・各ニューロンＸ１１，Ｘ１２，Ｘ１３，Ｘ２１，Ｘ２２，Ｘ２３において、信号が出力として送出されるか否かを決定する閾値は、各結合の強さ（数３中のパラメータや結合強度βij）によって生み出される時間遅れが無限大になるか否かで決まる。
【００７７】
・上記神経回路のシステム全体、或いはシステムの一部は、上述した結合強度αijや結合強度βijがそれまでよりも弱く、ほぼゼロになる時間を設ける。これは、人工脳システム１００が興奮しすぎて破たんしないために必要であり、生命DNAのイントロンに相当する（参考文献３を参照）。
【００７８】
・各結合パターン（結合定数）とその結合強度の初期条件や境界条件は、本能や暗黙知に相当する。
【００７９】
・上記神経回路のシステムには、自律神経系（求心性と遠心性、交感神経と副交感神経）に相当する直鎖ネットワーク部分が存在する。
【００８０】
参考文献１：Naitoh, K.、Spatiotemporal structure: common to subatomic systems, biological processes, and economic cycles.、J. of Physics, Conf.、Ser. 344.、(2012).
参考文献２：Naitoh K.、Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics Vol.15、No.1、pp.87-133.、(1998).
参考文献３：Naitoh, K.、Introns for Accelerating Quasimacroevolution、JSME International Journal、Series C、Vol.41、No.3: 398-405.、(1998).
参考文献４：Naitoh, K.、Onto-neurology. Proc. of JSST2011、Int. Conf. Modeling and Simulation Technology、Tokyo、322-327.、(2011).
参考文献５：Naitoh, K.、Onto-biology: A Design Diagram of Life、Rather Than Its Birthplace in the Cosmos. J. of Cosmology、5、999-1008.、(2010).
【００８１】
図６および図７に示す二種類の複合神経回路について、試験を行なった。図１２は、図７に示すひねり接続のパターンで、上側の基本神経回路１０ａから下側の基本神経回路１０ｂへの信号強度（濃度）の比を時間経過で示し、図１３は、同じく図７に示すひねり接続のパターンで、下側の基本神経回路１０ｂからの出力となる信号強度（濃度）の比を時間経過で示している。
【００８２】
ここで重要なのは、βij＝０．３としたときに、図７に示す２つの基本神経回路１０ａ，１０ｂをひねり接続した複合神経回路において、数３で得られる濃度の比に関する数値計算の結果が、様々な波長（周波数）の離散比を表している振動を含んでいる、という点にある。図１３では、２番目のネットワークである基本神経回路１０ｂの最終出力端に、魔法数に含まれるほぼ１．４４：１，１．７８：１，２．５：１，および３．６：１の比が現れる一方で、図１２では、第１のネットワークである基本神経回路１０ａから周期的な振動が現れる。なお、この試験では、α１１＝１．０，α１２＝１．０，α１３＝１．０，α２１＝１．０，α２２＝１．０，α２３＝１．５，ξ１１＝０，ξ１２＝１，ξ１３＝０，ξ２１＝０，ξ２２＝０，ξ２３＝０，βij＝０．３として、各パラメータを設定している。
【００８３】
図示しないが、βij＝０．５にパラメータを変更した試験では、ほぼ１．２４と１．４４の魔法数を有する最終出力となる。魔法数は、粒子モデルと数３で算出される濃度の比の両方に現れるが、これは何れも数学的に類似しているためである。また、図６に示した通常接続での基本神経回路１０ｂから最終出力は、図７に示したひねり接続よりも魔法数が少なくなることが試験で判った。
【００８４】
したがって、図７に示したひねり接続によるネットワークの繋げ方は、順次記憶素子（シリアルメモリ）として利用することが基本的に可能であって、当該素子は高速で多様性のある学習や判断を可能にする。これが可能となる理由は、自然界の離散粒子のサイズ比と、脳内のニューラルネットワークのサイズ比との相互作用によって共鳴が起こりやすくなる一方、この共鳴によって心地よさが生まれ、つまり生命体の適合度の値が高くなるからである。コンピュータは１と０の信号だけを用いて、自然界のあらゆる粒子サイズを記述することができるので、学習や思考をするには長い時間が必要である。前述の魔法数は、パラメータβijの限られた範囲に対して現れる一方、パラメータβijが他の範囲にある場合は、躁欝状態や死のように、魔法数での振動が頻繁に停止することになる。
【００８５】
以上のように、本実施例における人工脳システム１００は、図５に示すように、３つ以上で好ましくは６つの複数のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３と、そのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３のうち少なくとも３つのニューロンを常に接続する回路内シナプスとしてのシナプスＳ１〜Ｓ６からなる基本神経回路１０を備えている。基本神経回路１０は、シナプスＳ１，Ｓ４によるニューロンｘ１１，ｘ２１，ｘ２２間の結び付きがトポロジカルに非対称なネットワークパターン１と、シナプスＳ２，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ６によるニューロンｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３間の結び付きがトポロジカルに対称なネットワークパターン２，３が融合して構成され、６つのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３のうち少なくとも１つの例えばニューロンｘ２３は、基本神経回路１０を流れる電気信号の強度を抑制する抑制ニューロンとして構成され、その電気信号の強度にランダム或いはランダムに近い計時変化が含まれるように、各々のシナプスＳ１〜Ｓ６が構成される。そして、前記６つのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の全てまたは一部に対して、外部からの入力信号をそれぞれ取り込ませる信号入力手段２０と、６つのニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の全てまたは一部に対して、外部へ出力信号をそれぞれ出力させる信号出力手段２４とを備えて構成される。
【００８６】
この場合、本物の生体に近い構成の基本神経回路１０を、生分子ネットワークの標準パターンとして応用することが可能になるため、基本神経回路１０を構成する３つ以上の複数のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３のうち少なくとも一つのニューロンに電気的な入力信号を与えて、そこから電気的な出力信号を得ることで、本発明の人工脳システム１００を、生体における脳神経科学の様々な解明に利用することができる。したがって、より自然で、創造性のある情報処理の実現を可能にした人工脳システム１００を提供できる。
【００８７】
また、ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の個数を６つにすることで、より生体に近い神経回路が実現され、脳神経科学の様々な解明をより精度よく実現することができる。
【００８８】
さらに、複数のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３はすべて互いにシナプスＳ１〜Ｓ６によって接続され、信号入力手段２０は複数のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の全てに対して、外部からの入力信号をそれぞれ取り込ませ、信号出力手段２４は前記複数のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の全てに対して、外部へ出力信号をそれぞれ出力させる構成とするのが好ましい。
【００８９】
複数のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の全てに対して、信号の出入力をさせることによってニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３とシナプスＳ１〜Ｓ６とによるネットワークをフルに活用し、情報処理を効率よく行うことができる。
【００９０】
また本実施例では、ニューロンｘijが時刻Nに発する電気信号の強度をｘNij（但し、ｉ，ｊは前記ニューロンを識別する添え字であり、ｉ＝１〜２,ｊ＝１〜３とする。）として、ニューロンｘij同士の結合強度を特徴付けるパラメータをαijとし、ニューロンｘijから供給される電気信号の強度を抑制する程度を制御するためのパラメータをξijとし、ニューロンｘijに入力する電気信号の強度の消費速度を特徴つけるパラメータをεijとし、ニューロンｘijから供給される電気信号の強度の散逸を表すパラメータをφとし、上記数３に示す記号×が２つの小さな方の値を表す場合には、ｑ＞１であり、記号×が積として定義される場合には、ｑ＞２であり、前記パラメータαij，ξij，εij，φは定数だけでなく、時間変化をしない定数を含む決定論的時間変化の項αij，ξij，εij，φと、ランダム或はランダムに近い確率論的時間変化の項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’との和であり、前記項αij，ξij，εij，φや前記項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらのそれぞれの内３つまでは０であることも可能としたときに、ニューロンｘijから発する電気信号の時間変化が上記数３によって定まるように、基本神経回路１０を構成している。
【００９１】
この場合、数３における各種のパラメータを正しく設定することで、各ニューロンｘijの信号強度の変化を望ましい値に制御することが可能となる。また、項αij，ξij，εij，φや項α’ij，ξ’ij，ε’ij，φ’は、それらの内３つまでを０とすることも可能である。さらに、非線形の項α’ij，ξ’ij，ε’ijは、線形な項φ’とは異なる重要な効果があり、これによって創造的な情報処理が実現される。
【００９２】
また、ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の少なくとも一つは、単体のニューロンとしてではなく、複数のニューロンを互いにニューロン内シナプスで接続するニューロン群で構成することも可能である。
【００９３】
この場合、様々な形態のニューロン群を、本物の生体に近い基本神経回路１０に組み入れることが可能になる。
【００９４】
特に、ニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３の少なくとも一つをニューロン群とした構成では、そのニューロン群が基本神経回路１０で構成されるようにしてもよい。
【００９５】
つまり、ニューロン群を基本神経回路１０によるフラクタル的な入れ子階層構造とすることで、より直観的な判断を人工脳システム１００として下すことが可能となる。
【００９６】
また本実施例では、特に図６〜図１１に示すように、基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…を複数接続した複合神経回路を備え、基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…を互いに接続する回路間シナプスとしてのシナプスＳ７〜Ｓ９のうち、少なくとも１対の例えばシナプスＳ８，Ｓ９がトポロジカルに交差して構成される。
【００９７】
このように、複合神経回路を構成する複数の基本神経回路１０ａ，１０ｂ，…が、トポロジカルに交差するシナプスＳ８，Ｓ９によって多様的に相互作用することで、人工脳システム１００として、ここちよさ（大和比１：１や、２：３付近の黄金比・白銀比を含む超魔法数の周波数）を基準として、さらに創造的な情報処理を行なうことが可能となる。
【００９８】
また、上記実施例の人工脳システム１００は、個々のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３が発散若しくはダウンしないように、回路内シナプスであるシナプスＳ１〜Ｓ６や、ニューロン内シナプス、或いは回路間シナプスであるシナプスＳ７〜Ｓ９の結合強度に関するパラメータαij若しくはパラメータβijを、それまでの値よりも弱くするか、弱くする時間帯を設けるように構成されている。
【００９９】
この場合、パラメータαijやパラメータβijを適切に調整することで、個々のニューロンｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ２１，ｘ２２，ｘ２３が発散したり停止したりせず、人工脳システム１００が興奮しすぎて破たんしないように工夫することができる。つまり当該構成は、基本神経回路１０や複合神経回路の冷却材としての機能を備えることができる。
【０１００】
以上、本発明の実施の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、様々な形態で実施しすることが可能である。例えば、上述した基本回路１０の全ての機能をコンピュータに組み込むのではなく、一部を電子回路で構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明の人工脳システムで生成される機能として、（１）学習と記憶、（２）心地良さや恐怖感の程度の測定、（３）環境認知、（４）直観的な判断、などに利用できる。
【符号の説明】
【０１０２】
１  非対称なネットワークパターン
２，３  対称なネットワークパターン
１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ｅ，１０ｆ  基本神経回路（複合神経回路）
２０  信号入力手段
２４  信号出力手段
ｘ１１，Ｘ１１  ニューロン
ｘ１２，Ｘ１２  ニューロン
ｘ１３，Ｘ１３  ニューロン
ｘ２１，Ｘ２１  ニューロン
ｘ２２，Ｘ２２  ニューロン
ｘ２３，Ｘ２３  ニューロン
Ｓ１〜Ｓ６  シナプス（回路内シナプス、ニューロン内シナプス）
Ｓ７〜Ｓ９  シナプス（回路間シナプス）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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