文部科学省科学研究費・新学術領域研究（2016 〜 2020 年度）
人工知能と脳科学の対照と融合

Correspondence and Fusion of Artificial Intelligence and Brain Science

NEWSLETTER

Vol.

8

2 02 0.10

Golems, Cyborgs, and Artificial Intelligence
Project Assistant Professor, The University of Tokyo

Arisa Ema

Science and technology research pursues theassigned. Aspects such as

truth and structure of the universe, life, humanhobbies and personalities may

beings, and society. Engineering and constructive

be said to be decentralized

approaches are taken as an exploration approach. It

information formed between

seeks to "understand by constructing." As a result,relationships among people.

human civilization has opened new horizons, andBy scraping these pieces ofin return, it has encountered various incidents andinformation and data together,

accidents.

Frankenstein-monsters, golems, and zombies are

In science and technology studies (STS), these
problems are often compared to Frankenstein’s

created. However, collecting information does notnecessarily make one an individual organism.

monster, golems, and zombies. The so-called“Golem”

On the other hand, we should not forget that, asbook series by Harry Collins and Trevor Pinch

Andy Clark points out, we ourselves are "natural-

discuss and cover a variety of incidents and cases,born cyborgs." In addition to appearance, such as

including the Chernobyl disaster, AIDS, Climategate,

wearing glasses to supplement vision, we alreadyand vaccines. These discussions also question therely on digital spaces for our memories andstructure of society and the responsibility of theinformation processing. Scheduling and community

experts who created the“golems.”

networks are stored in a digital space. Research,

The search for artificial intelligence (AI) andcalculation, communication, and shopping can nobrain science that enables“human-like”flexible

longer be done without the support of information

behavior and communication also raises questions

services and devices. Living in a modern society

at the interface between science, technology, andmeans living as a cyborg, and becoming a grainysociety.“Human-like”in brackets is to emphasize

zombie after death, constantly sprinkling thethat no actual humans are involved. To be precise,material to create a golem using parts of you.

what is composed by technology is“reconstructed

To protect the dignity and value of human beings

human intelligence, skills, and characters based on

while advancing technology, multi-stakeholder

fragmentary information and data." Assuming we

discussions in various fields such as philosophy, law,

are a collection of information or data, we can build

and society are required. What kind of society would“human-like”AI. As we live, we leave our footprints

we like to live in? This is not a question that canin the real world and in digital spaces. Some data

be answered easily. Therefore, we must continue

are biologically assigned, while others are sociallydialogue with the general public.

［第 8 回］リレー対談

松尾 豊

東京大学大学院 工学系研究科 教授

田中 啓治

理化学研究所 脳科学総合研究センター
シニアチームリーダー

今回の対談は緊急事態宣言下のため、テレビ会議で行われ田中 いや、受験がなくなるという頃慌てて考えだして （笑）。

ました。同じく過去にあった非常時下の行動が今に繋がってどの学科を第 1 志望にして北海道から九大までどこを受ける

いる田中先生のお話をお送りします。

か考えるほんの短期間に Wiener のサイバネティクス、それか

松尾 前回僕がバトンを受け次、田中先生ということですけど、僕の時は子どもの時から話をしたので、僕もそんな感じで聞いていきたいなと。先生はどういう子どもさんでしたか？
田中 スポーツはまあまあ、勉強は親が熱心だったんで割とできる方で、学級委員長なんかもやらされて大人しくはないけども優等生でしたね。あんまり面白くない子でした。東京文京区の白山で育ち、小中学校は国立大学の附属に行きました。
優等生だった高 3 の12 月、東大紛争で受験がなくなり慌てて考えた進路。大学 1年、授業が始まったのは12 月だった
田中 1969 年文京区の高校卒業時、東大紛争真っ只中で。
東大と筑波大が受験がなく大阪大学に行きまして。修士卒業まで 6 年間大阪で過ごしました。そこでちょっと東京の優等生から道を踏み外しまして（笑）、やや乱れた。大して乱れなかっ
たけど乱れました。
松尾（笑）。あんまりあれですか、大学に行かずにという？
田中 大学に行っても4 月から12 月まで授業なんかなかったですが、それよりもね。東大理科 I 類を受験するつもりでいたら、高 3 の 12 月くらいに受験がなくなると言われだして。他大学はどこも学科で受けなきゃいけなくて、私は学科を選ぶ準備ができてなかった。当時、エリートの立場にいる人たちは特にエリー
トにいることに対する疑いを持つべきというエモーションがあって、高 3 にもなって自分がどんなことやるかも考えずにいたことに愕然としたんです。こんなんじゃ私の人生大したことないな、
もうちょっと意識的に生きなきゃなと。
松尾 高校の頃から今やられてるようなことに対しての興味はもうあったんですか？

2 NEWSLETTER vol.08

らバイオニクスに出会って。面白いなと思って、大阪大学基礎
工学部生物工学科の受験を決めたのが、私の人生の非常に重要な出発点なんです。阪大は東京の進学校ではそんなに有名でなく僕にはちょっとした選択でもありました。
松尾 授業がない間はどんなことを？
田中 ちょっとスポーツやったり、生物工学科は当時非常にアンポピュラーな分野だったんで面白い同級生が全国から集まっていて。楽しかったですね。授業がない間仲間達といろんなこと勉強したり議論したり遊んだり、それが今の原点ですね。
高 3 から大学 1 年の経験が。
環境づくりから始まった学部・修士時代
松尾 3 期生と書かれてますが、これは学科のことですか？
田中 そうですね。当時は大学院がそんなに強調される前で、学科ができる時に学部学生を募集して、その人たちが研究室に入るのにあわせて教授が赴任してきて。非常に顕著な活躍をされた方としては、当時大学院生でおられた大阪大学の生
物物理の柳田先生。だけど学部学生が中心で、開設時は教授が 2、3 人ぐらいであとから新しい若い教授が赴任して来られたんですね。すると教授の先生たちを学部学生が 「よくいらっしゃいました」と歓迎するんですね （笑）。こういうちょっと普通と違う状況で育ち、非常に面白い経験でしたね。東京の小中高校と比較的レールに乗った世界からほとんどルールがない、何もないところで新しいものを作るというところに放り込まれて、物事には前提はないんだという持論を、身をもって二十歳前後に経験しました。
松尾 それは重要な経験ですね。卒論はありますよね。研究室に配属されてという感じなんですか？

田中 ええ。普通は学部生の卒論なんてのは大事じゃないでコの小脳と脊髄の下行路の神経細胞の記録を取った。歩行

すが、できたばかりで院生があまりいない時に入りましたから

は周期が一定じゃないから、どこらへんで神経細胞が活動す

比較的よく先生たちに面倒見ていただいて。神経科学の実

るかの解析は単純じゃなく、周期をノーマライズするプログラ

験研究室に入った時、院生が 1 人もおらず僕たちが一番上

ムを学科で初めて作ってオンライン解析をしたんです。先生はで、いろんな実験も4 年生でも相当にやらせていただいた。

医学部出身でそういうプログラムはできなかったけど、僕たち

実験セット1 つしかないから、昼間先生が実験後、夜は僕ともは生物工学科でちょっとでも習ったからできて、その後の研究

う1 人が交代で使って、実験を朝までやり続ける。4 年生にはに大いに役立ちました。

もうすごい恵まれた環境で。甘やかされて育ちました。

松尾 今でもおかしくない本当にすごく先端的な研究ですね。

松尾 へえ〜そうですか。どんな研究だったんですか。

田中 今はもう当たり前ですからどうってことは。5 年後に本当

田中 サイバネティクスやバイオニクスに憧れて、最初は松尾は理論研究に戻るはずが、とてもじゃないけど神経科学の実先生に近いような脳の情報処理の理論やろうと思ったんです験研究の進展ってそんなに速くないので、それ以来ずーっとけど。卒業研究やる頃に向けて脳の研究やるには、あまりに実験研究を続けて、その間に頭も鈍っちゃって （笑）だけど、もデータが少ないんじゃないかと。しばらく実験研究、5 年ぐ

情報処理機械との関係はそもそも出発点からあるんです。

らい経って理論研究に進もうと思って、網膜の実験をやりました。網膜の情報処理は、下等動物では出力細胞の 1 つ手前

卒後の研究は神経科学の発展と共ににある網膜中のアマクリン細胞がいろんなことをやるおかげで

松尾 田中先生は修士阪大でその後東大に行かれ、NHK 研

非常に複雑な働きをしている。それがよく分かってなかったので、細胞内記録用の尖った電極で、コイとカエルの目玉だけ取り出した Eyecup Preparation で、光刺激を与えてアマク
リン細胞がどういう反応するかという比較的単純な実験でしたね。

究所、理研といろいろ移ってこられましたが、その中で最初の「こういうところから研究しよう」という想いからどんな経緯で今の研究に至っているんでしょうか。
田中 ちょっと修正すると私は阪大修士卒業後、いきなりNHK
放送科学基礎研究所に研究員で就職する機会に恵まれまし松尾 面白いですね。何か新しいことは見つかったんですか？

た。東大医学部の伊藤先生のところに研究生で所属し、時田中 学部の研究からは見つけるに至りませんでした。しかし間をかけて博士号をとらせていただきました。NHK の基礎研

僕にとって非常に良かったのが、網膜と脳の神経回路は同じと後に合併された技術研究所には 14 年間いて、理研に移っぐらい複雑なネットワークを構成していると当時言われ、実験た。修士卒業後 1975 年から今の 2020 年の間っていうのは、しやすいおかげで神経科学の研究では比較的進んでいたん

神経科学、脳科学が爆発的に発展した時期だったんですね。

ですね。だけど生物学的な研究が多く、システム的にまとめる

1970 年にももうかなり研究ありましたけど、概していえば神経のは比較的少なかった。生物工学科の先生には生物の実験

細胞の研究だったのがネットワークの研究になり、脳全体の研系・理論系だけでなく、情報科学、制御理論、生物物理の究になり、そして心理学と結びついて認知科学とも対話する方がいらして、卒論ではその中で自分の研究の位置づけを手ようになっていった、神経科学が発展していく過程があったん

書きで一所懸命書きました。ワープロもない時代で、たくさんですね。その中で私自身の興味もどんどん展開して、最初は情報をまとめて整理して研究を位置づけるという、サイエンス

心理学的なことに興味がなくて、小規模ネットワーク中での情で大事なことを学部の時勉強させていただいた。

報処理の様子に興味があったんですが、そのうちに行動して松尾 なるほど。修士も同じ研究をされたんですか？

いる動物の中で回路がどう動くかに興味が移り、最初はネコ、

田中 当時研究室の教授は塚原仲晃先生って（後に）日航機事故で亡くなった先生ですけども。網膜はずっとやるにはどうかなと思ったんで方向を変えて。小脳の研究が当時日本では
伊藤正男先生の影響もあって盛んで、修士は小脳の研究をしました。別な先生について。四足歩行の基本的な時間パター
ンは脊髄の中の回路でできていて、それを制御している小脳の役割は何か、実は大事なのは外乱が入った時にそれを元のリズムに修復するということを研究しようとした。大変な実験でしたが、楽しかった。当時ミニコンピューターが入りだして生
物工学科 4 階に PDP12 が 1 台だけあって、窓越しに僕たちの 2 階の実験室まで線を這わせ、ベルトコンベヤー上を歩くネ

次にマカク属サル、1996 年からヒトの研究も行って。するとヒトのことを勉強しなきゃいけない、さらに心理学的な考察もしなきゃいけない。大脳連合野に入ってくると認知科学の話になり、人工知能の先生方の考え方も勉強しなきゃいけない。そういうふうに展開してきました。それで特に最初は小脳の研究、
NHK 研究所時代は第一次視覚野の研究、それから視覚系のもう少し高次の研究もやり、さらに前頭前野の研究が中心になってきて研究を拡張しました。理研は恵まれた環境で可能性はいろいろあったので、神経科学の発展や興味に合わせて重要と思われることに向いてきた。
松尾 なるほど。NHK は福島先生とかおられましたか。

NEWSLETTER vol.08 3

田中 私が 3 階、福島先生が 2 階におられて、ネオコグニトロ

る間に面白いと思いだして問題を煮詰めて。それまでのファンンの研究されてました。当時はそこまで重要な方が同じグルークションMRI 使って第一次視覚野の眼優位性カラムのイメー

プに居られるとは分からなかったですね。

ジングとか、高次野に展開とかの研究は、動物の研究から十松尾 ネオコグニトロンは目立ってたわけではなくて？

分発想できたんですね。動物にも多分あると思うけど、動物

田中 そうですね、その当時も有名でしたが、やはりNHK の研究所であって人工知能の研究所ではなかったので、福島先生はある程度グループを持ってましたがそれでも3、4 人かな。
松尾 そうですか。理研に行かれると甘利先生もおられる？
田中 私は 1989 年に理研に行ったので、まだおられなかったですね。甘利先生は、独特の Intuition で実験の話題もぱっと理解してコメントする。だから独特の重要な役割、日本の理論研究と実験研究のインタラクションを作るっていう。日本は甘利先生や福島先生のおかげで脳科学の実験面と理論面のイ
ンタラクションの歴史は比較的豊かで、私もお陰を被りました。

の直観の研究ってのは全くなかった。将棋における直観の役
割はやっぱり人間独特の話題で、初めてそのことに接する機会だったので、大いに面白かった。特に顕在的な論理的な意識に上る面と、無意識の潜在的な面の関係は今話題になりつつあると思います。意識に上らない潜在的なプロセス、直観というのは初心者では働かないがエキスパートになるとうんと働くということを研究して、人間の能力は言語の能力だけでなく動物 OS によってだと感じる機会があったので、松尾先生の
動物 OSと言語アプリもものすごく面白いなと思ってね。それでお聞きしたかったのが、動物 OS の上に言語アプリが載っていると。じゃあ、動物 OS 部分はヒトとマカク属サルぐらいは同じで、人間の高等動物に比べて優れた部分はその上の言語ア

松尾 将棋の研究時はプロ棋士といろいろやられたんですか？

プリ部分だけなのか？

田中 2011-12 年とかに実験を盛んにやりました。その頃絶頂

松尾 ええ、僕はそれはほぼイエスだと思ってまして。言語ア期でものすごい勢いだった羽生先生に 3 回ぐらい被験者にプリの原始的なものはマカク属サルにもあると思いますが、人なってもらいました。

間の場合一番違うのは他人の発話を予測しようとする報酬関

松尾 やっぱり違うんですか？羽生先生は他の棋士と。

数が別にある。動物はそのままpredictive coding みたいな

田中 プロ棋士のデータ20 人分とアマチュア20 人分の比較はもので自分が次に何を見るか聞くかを予測する学習、センサ

割と簡単ですが、羽生さん 1 人と他のプロ棋士 100 人を比較しても、それが本当に羽生さんの能力の原因かは非常に難しいですね。脳活動に特別なことは見つからなかった。ただ言えるのは羽生さんはすごく真面目で研究者肌。ファンクション
MRI の実験時は課題を仔細に至るまで非常に真剣にやられる。モニターのため目の像を取っていると羽生さんは問題が出るたび瞳孔がばっと開くんですよ。大体緊張すると瞳孔って開くんですが、非常に顕著。能力の原因ではないと思いますが。
松尾 羽生さん凄く負けず嫌いで、とにかく負けるのが嫌だか
ら回避したいみたいなのがあるかもしれませんね。
田中 羽生さんはとにかく研究しまくってる感じがしましたね。
対談しててもね、どんどんおひとりで考えが進んで、結論まで
どんどんどんどん話が進んじゃうんですよ （笑）。他のプロ棋士の方は、思い込み的な発言をされる方がいらっしゃるんだけ

入力、アクチュエータ出力に対しての予測問題設定になっている。一方で人間は相手の発話を予測する別の予測問題が組み込まれてると。多分、そこだけが違いでそれによってすごい大きな変化が起こる。発話予測には、例えば相手のメンタ
ルモデルを持っておく必要があり、相手の学習内容を自分もシミュレートしないといけないので、ある種の蒸留、Hinton 先生
がいう相手のニューラルネットワークを自分にコピーみたいない
ろんなことが起こると思ってます。逆にいうと自閉症の子が他人に対し興味を持たないとかは多分その報酬関数だけ異常があって、他人に対する発話予測が設定されてない。
田中 でも、そうして言語で表象されたものとしてゴールを共有し、それを実現するため相手がどう考えているかのモデルを自分の中に作る過程は、動物 OSを使うんじゃないですか？
松尾 使いますが、僕のイメージはこの動物 OS の方はセンサ
入力、アクチュエータの出力があって、それを時系列に将来

ど、もっとこう整ったというか、ロジックが出てくる。

を予測しながらプランニングしている構造になっていると。そ転換点―将棋の研究で初めて触れた人間独特の話題

う世界のダイナミクスに関する情報 「世界モデル」を学習す

松尾 理研でやられている中で一番大きな転換点になった研究や、凄く前進した研究はご自身ではどうですか？
田中 いくつかあるんですけども、せっかく出ましたから、将棋の研究の話を。最初、将棋の研究は持ち込まれて偶然やり始めたんです、実は。最初はなんだその話と思ったのが、やって4 NEWSLETTER vol.08の学習過程で、どういう状況で何をしたら何が起こるかといる。一方で言語アプリは言葉を入力にして”世界モデルをシミュレータとして発動”させるんです。発動後何が起こるか想像し、また言葉に直して出力している。これを相手の発話も予測しながら自分の発話を作って、というようなループを回して行うので、動物 OSと言語アプリで潜在構造が共有されている。

入力となるものと予測したいものはそれぞれ異なっていて、動必要。言語アプリで動物 OSを使うために独特な動物 OS に物 OS の場合はセンサ入力を元に将来のセンサ入力の予測有利な構造を持った動物 OS が、ヒトの脳では前頭極の発達問題を解いてるし、言語アプリは発話を入力として将来の相だったんじゃないかと思ってるんです。

手の発話の予測問題を解いている。潜在構造は一緒で問題

松尾 多分、言語の入力をし始める時点で何かすごいいろん

が 2 つというマルチタスク構造をしてるんじゃないかと…

なことが起こるんですよね。Disentanglement、物事を要素

田中 人間の場合は動物 OSを使う時に入力と出力のところがに分解し言語で表すと、現実世界にない組み合わせが指定違う。動物はセンサなりアクチュエータだけど人間は言語で表可能になるので、一角獣みたいに現実にないが想像できるとわしたものを入力し出力する。だけどその言語的なものからいう空間も探索でき、それによりすごく広がる。一方、進化的

言語的なものの処理の、人間が OSを使う時、過程はもう潜には多分そんな難しい変化を一気に起こせないので、報酬関在的になる？

数が 1 個追加されただけであとは雪崩式に起こったのではと。

松尾 ええ、潜在的なんですがこれは Hassabisさんはイマジ

田中 確かに、サルとマカク属サルとの共通祖先から人間が分ネーション、僕は絵を描くって言うんですけど、言語を条件としかれてきたのは動物の進化の歴史の中では本当に短いとこた絵を生成すること、視覚だけじゃないですが、視覚的な像ろで起きたのは仰る通りだけど、やっぱりヒトとサルの脳はすごの生成をやっているのだと思います。

く違うから、その中での進化は相当にある。脳の変化があり、

田中 動物 OSをヒトは動物があまり使わなかったやり方で使う

動物 OS が言語アプリを制限するのは当然だけど、言語アプ

ようになったと。そうするとヒトの動物 OS は動物と違ってきていてヒト独特の発展を遂げたのでは？
松尾 なるほど、面白い質問です。2 個あって一つはまずアー
キテクチャー上、活性化が外界からの刺激で起こっているのか、それとも内的な言語による刺激なのか区別する必要がリ側が動物 OSを変えていく過程は、ヒトの能力の理解には重要じゃないかと思います。
これまでもこれからも
松尾 最後に、新学術最終年度、今までどうだったか、どういあるので、その機構は必要ですね。もう1 個は言語から何かうところを目指していきたいか教えて下さい。

刺激を受けて想像して言語的な反応を返すこと、社会的なコ

田中 AI が脳科学に役立つと言われると脳のデータ解析とか

ミュニケーションも含めシミュレートして、今度動物 OS が学んツールとしてですが、そうじゃなくてマーの理論で言えば計算じゃうんです。動物 OS の方がどんどんメタになる感じです。

論のレベル、何がなされるべきかについて、人間の脳科学は田中 なるほど。
“エキスパートの直観”は潜在的で説明できな

高次脳機能をターゲットにし始めているのでこれから認知科いんです。あとで解析して時間をかければこういうことだと分析できますが、その時には意識に残ってない。だけどそれが膨大な情報処理を含んでますよね。僕は動物になかったもの
が人間は発展したと思うんです。脳科学者なのでいうと、人間の脳で前頭前野の一番前の所にある10 野というのがマカ
ク属サルではちっちゃいんだけど、人間ではぐぁーっと拡がっている。10 野は、入力層の 4 層、小さい細胞がいっぱいある層が非常によく発達していて、入力層にそういう小さい細胞が沢山あると次元を拡大して問題を簡単な方法で解くのに非常に有利。小脳で顆粒細胞でぶわぁーっと大きい問題を展開しておき、後で中間層で問題整理する。大脳皮質も4 層で入力次元を拡大するんで有利なんだけど、10 野もそう。その 4層で次元を拡大した世界は、松尾先生や高次元科学の丸山先生の話ではあまり高次元になると人間は顕在的に反応できないと。すると4 層がうんと発達した 10 野は顕在的な過程じゃなくて潜在的な高次元処理をやってるんですよ。だけどヒトで学者、人工知能の発達が脳科学の方向づけに非常に役立
つんじゃないかと私は思っています。新学術には最初、私のチーム副リーダー程康さんが入り、発足から半年で急病で亡くなられ交代で入らせていただいた。入って初めて松尾先生にもお会いし、多くを学び、人工知能の研究しておられる方の発想が脳科学の発展に役立つという強い印象を持ちました。
DeepMind の Hassabisもそう。彼はコンピューター技術と、ヒトのファンクションMRI の神経科学の行ったり来たりをやった
稀な存在なんですよね。両方知ってるから、神経科学に対する洞察がずっとやってきた人間と違う味がある。北米神経科学学会の特別講演ではものすごく感激した。こういった、これは面白いなということが非常に楽しかった、これからもきっと楽しむだろうと。新学術は大いに期待したけど時間はどんどん経ってしまい限られるけど、もっと勉強したいなと思っていますね。この近い過去からこれからへの発展についての理解を大いに深め続けたいと思います。

なんでこんなに発達したか。やっぱり言語でドライブして言語に戻していくという処理が人間でうんと仕組みがあって、前頭極は特にいろんなところから総合的な入力を受けているとこ
ろなんですよ。言語処理のためにはそういう総合的な情報がNEWSLETTER vol.08 5

特集
AI に学ぶ
脳に学ぶ
脳科学と人工知能の研究融合を推進する新学術領域「人工知能と脳科学の対照と融合」が立ち上がってから四年が経過し、今年度当該プロジェクトも最終年度を迎えます。融合を推進する企画の一つとして Neuroscience Research 誌において脳科学と人工知能の融合研究に関わる特集号を企画しています。本特集では、当該特集号に本領域から投稿予定の共同研究テーマから三つを取り上げて、どのような内容となるのかを解説していただきました。

特集号に関する情報
論文誌：Neuroscience Research
エディター：坂上 雅道、銅谷 賢治、谷口 忠大
発行予定日：2021 年 4 月
特集タイトル・Brain Inspired Artificial Intelligence
エディターからのメッセージ
AI の新たな発展のために、脳の理解は貢献できるのであろうか？ 脳機能理解とそのモデル化が、AI 研究と接点を持つことにより、新しい脳科学も生まれようとしている。
（坂上 雅道

玉川大学脳科学研究所 教授）

全脳に学び確率的生成モデルで描く統合的認知アーキテクチャ
谷口 忠大（立命館大学 / パナソニック）、山川 宏（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ / 東京大学）
脳の視覚情報処理にヒントを得つつ構築されたディープラー

す。そのために機械学習としては人手のラベルデータを前提とニングは、今日においては画像認識のみならず、音声認識、するのではなく、原則として自らのマルチモーダルな感覚運動

機械翻訳、強化学習における方策学習といった様々な機能

情報を統合することを主としたものである必要があります。なぜを、データドリブンな形で実現しています。そしてディープラー

なら人手のラベルデータは自律的システムが環境中で行動す

ニングと脳科学の境界分野でも、多数の成果が現れていまる中で絶えず供給されるものではないからです。そうした点かす。例えば、物体認識を実現する視覚系のディープラーニング

らみて、現在のディープラーニング研究で不足していると思わが学習で獲得した情報表現が人間や猿の視覚野において観れる2 つの側面について整理してみます。厳密な議論は後ほ察されています。ディープラーニングはその意味で脳に学び人ど出版されるであろう論文に委ね、ここでは素描のみを記述し工知能を作り、また人工知能のモデルを通して脳を理解するとます。

いう循環をある程度生み出していると言えるでしょう。

1 つ目には、現状で研究開発が進められているディープラー

こうした研究トレンドを踏まえ、2020 年以降の新学術領域

ニングのシステムは、人間の脳でいえば個別の認知モジュール「人工知能と脳科学の対照と融合」は、次に何をめざすべきに対応する構成単位を「関数」
としています。そして、その夫々でしょうか。新学術領域での研究交流を通して生まれた共同を最適化することを通して知的なパフォーマンス向上を目指す

研究のサブグループにおいて領域外部の研究者も巻き込んだことを行います。これは、20 世紀に主流であった知能を「関形で議論を重ねてきました。そこで重要と考えるのはディープ数」のような情報処理とみなす、知能観の延長線上にあるもの

ラーニングや確率モデルの成功を踏まえながら、人の脳のようです。オートポイエーシス論などのシステム描像を持ち出すまでに自律的に自らの末端の情報から学び続けるシステムを生みもなく、私たち生命は受動的な「関数」ではなく能動的に世界出すということです。また、そのような自律的なシステムはなにで生存する自律的な「システム」です。その作動を体現してかの認識のためだけのシステムではなく、認識し、行動し、生いるのが脳であると考えた時に、私たちの研究や議論も、「関成し、実世界の中で生存し続けるシステムである必要がありま数」的な認知モジュールという見方を超えてゆくべきでしょう。

6 NEWSLETTER vol.08

2 つ目に、検討すべき点は、現在の多くの研究では、基本的

2010 年代を通してディープラーニングとの融合であるGAN やに認知モジュールごと分割して機械学習を行っているというこ

VAE なども注目を集めました。筆者らは 2010 年代の記号創とです。これは、実環境で学び続ける人間の知能のモデルを

発ロボティクスの研究を通してマルチモーダル情報から教師な創造しようとする視点からみると、脳内に教師信号を直接注入

し学習を通して概念形成や語彙獲得を行う様々な確率的生するようなものであり、相当に不自然です。現在は、知能技術

成モデルを提案してきました [1,2]。

が大きく発展したことを踏まえれば、これまで仮定してきた「全当該新学術領域の成果として、脳に学びディープラーニン

体を一度に考えるのは難しすぎるから個別の認知モジュール

グを活用し、スケーラブルに複雑な統合的認知アーキテクチャに分割して研究しよう」という段階は終わりつつあるように思いを構成するための枠組み Neuro-SERKETを提案し論文とします。それはつまり、知能のモデルを作るにあたり、各種の感て発表しました [3]。これはそれまでに提案してきた SERKETと覚運動器の情報を統合し、さらに Lifelong learning な学習

いうフレームワークの発展版になります [4]。Neuro-SERKETをすすめられる脳全体の計算論モデルを構築するということででは統合的認知アーキテクチャを分割して開発しつつ、これす。このようなシステムの全体を構築するには、その構成要素

らを学習時および推論時に統合し全体システムとして作動すとして、多くの脳器官を実装できる一般性の高い計算モデル

ることを可能にする理論的枠組み（フレームワーク）を提案しを採用する必要があります。さらに、様々な認知モジュールをています。Neuro-SERKET では各 認 知モジュールが確 率

つなぎ合わせる構造としての認知アーキテクチャが必要になり的生成モデルで構築されていること、もしくはそれによって近ます。認知アーキテクチャの歴史は古く、20 世紀には記号処似可能であることを前提とします。左の図は音声データと画理のための認知アーキテクチャが多く研究されました。しかし

像データのマルチモーダル情報から対象のカテゴリを形成すながら、神経科学の発展した現在においては、脳を参考とし

る認知システムのグラフィカルモデルです。これが全体としててアーキテクチャを構築することは有力な選択肢です。また、教師なし学習します。これを仔細に見ると音声認識を自動音

それを支える数学的枠組みも必要でしょう。これを本研究では

声 認 識 装 置 (ASR: automatic speech recognition) で 行

確率的生成モデルに求めます。そこで、私たちが脳からの学い、その 認 識 結 果を LDA(latent Dirichlet allocation) でんで目指すべきは、全脳の構造を模倣し、統合的認知アーキ

トピック分 類 する部 分と、VAE(variational autoencoder)

テクチャを創造するというアプローチと考えます。

により画像を表現学習しその潜在空間で内部表現となった

まず統合的認知アーキテクチャを創造するための数理的アベクトルを GMM(Gaussian mixture model) でクラスタリ

プローチについて述べます。すでに述べたように、統合的認

ングする部 分が結 合したモデルになっています。これは異知アーキテクチャを構成する認知モジュールは単なる関数を超種 混 合の統 合 的な確 率 的 生 成モデルなのです。このようえた一般性の高い部品である必要があります。そうした技術となシステムの推 論アルゴリズムの導出は複 雑です。Neuro-

して、筆者らは確率的生成モデルに注目しています。確率的SERKET はその推 論を各 認 知モジュールの個 別 最 適 化生成モデルは観測データを予測可能とすることを目的にシステとモジュール間のコミュニケーションに分割します（図右）。

ムの内部表現を学習させるという機械学習のアプローチです。

NEWSLETTER vol.08 7

このようなアプローチにより、様々な認知モジュールを脳の結合

参考文献

様式に倣いながらつなぎ合わせ、つなぎ合わせた後でも、全体[1] Tadahiro Taniguchi, Takayuki Nagai, Tomoaki Nakamura,として教師なし学習が進むことをある程度保証できるのです。
次に脳を参考としてアーキテクチャを構築するアプローチに関してです。先に述べたように、脳を模倣して統合的認知アー
キテクチャを構築するため、確率的生成モデルによる認知モ
ジュールを組み上げる足場を脳型の認知アーキテクチャに求めます。すでに、脳型人工知を構築する足場となる情報を、膨大な神経科学知見から抽出することによる、全脳参照アーキ

Naoto Iwahashi, Tetsuya Ogata, and Hideki Asoh, Symbol
Emergence in Robotics: A Survey, Advanced Robotics, 30,(11-12), pp. 706-728, 2016. DOI:10.1080/01691864.2016.1164622[2] Tadahiro Taniguchi, Emre Ugur, Matej Hoffmann, Lorenzo
Jamone, Takayuki Nagai, Benjamin Rosman, ToshihikoMatsuka, Naoto Iwahashi, Erhan Oztop, Justus Piater,
Florentin Wörgötter, Symbol Emergence in Cognitive
Developmental Systems: A Survey, IEEE Transactions on
Cognitive and Developmental Systems, 11(4), pp.494-516,
2019. DOI: 10.1109/TCDS.2018.2867772

テクチャ (Whole Brain Reference Architecture: WBRA)[3] Tomoaki Nakamura, Takayuki Nagai, Tadahiro Taniguchi,の構築が進められています。著者の一人である山川が代表を

SERKET: An Architecture For Connecting Stochastic

務める全脳アーキテクチャ・イニシアティブ (WBAI) がその開Models to Realize a Large-Scale Cognitive Model, Frontiersin Neurorobotics, 12(25), 2018. DOI: 10.3389/fnbot.2018.00025

発を主導しています。まず全脳アーキテクチャとは、「脳全体[4] Tadahiro Taniguchi, Tomoaki Nakamura, Masahiro Suzuki,のアーキテクチャに学び人間のような汎用人工知能（AGI）を

Ryo Kuniyasu, Kaede Hayashi, Akira Taniguchi, Takato

創る（工学）」と定義される脳型 AGI の開発アプローチです。
WBRA は、その開発を支えるために構築が進められている
参照アーキテクチャであり、特定の機械学習モデルを前提とはしていません。WBRA は、主にげっ歯類や人の脳のメゾスコ
ピックレベルの解剖学的構造をベースとし、そこに計算機能についての仮説が付与されています。やや専門的になりますが、
WBRA の記述の最小単位は、モジュールを超えて投射する
同一タイプのニューロン群です。こうして WBRAを構成するモ
ジュール数は、最終的には数百から数千個程度になることを想定しています。なお、モジュールの計算機能や、モジュール間で伝達される信号の計算論的意味の多くは現状の神経科
学で明らかになっていないため、それらについての仮説を構築する研究も、WBAI において促進されています [5-7]。
な お WBAI は、当 該 新 学 術 領 域 が 企 画し た Gatsby
Neuroscience Unitとの合同ワークショップ (ロンドン、2017)にスピーカーを送り込んだり、共同でハッカソンを運営したりといった連携を行ってきました。今後は、身体を持つ全体の認知システムを動作させる発達ロボティクスの分野で実績のある
Neuro-SERKE の枠組みを用いつつ、WBRAを参考として、
確率的生成モデルを組み上げることで、統合的認知アーキテ
クチャ（いわば全脳アーキテクチャ）を創ることにチャレンジしてゆきたいと考えています。
さらにそうした方向性で、Neuroscientific Report で企画される特集号にはより詳細な「全脳に学び確率的生成モデ
ルで描く統合的認知アーキテクチャ」に関する議論と、脳科学と人工知能の対照と融合に関する道筋、及び到達点をまとめ投稿する予定です。上記に関わる議論にご参画いただくとともに、出版された時には是非ご一読いただければ幸いです。

8 NEWSLETTER vol.08

Horii, Takayuki Nagai, Neuro-SERKET: Development ofIntegrative Cognitive System through the Compositionof Deep Probabilistic Generative Models, New Generation
Computing, 84(), 2019[5] Fukawa, A., Aizawa, T., Yamakawa, H., & Yairi, I. E. (2020).
Identifying Core Regions for Path Integration on Medial
Ent o r hi na l Co r t e x o f H i ppo c a m pa l Fo r m a t io n . B r a in
Sciences, 10(1). https://doi.org/10.3390/brainsci10010028[6] Yamakawa, H. (2020). Attentional Reinforcement Learningin the Brain. New Generation Computing. https://doi.
org/10.1007/s00354-019-00081-z[7] Yamakawa, H. (2020). Revealing the computational meaningof neocortical interarea signals. Frontiers in Computational
Neuroscience, 14, 74.

自然 「非」言語への挑戦
三村 喬生 Koki Mimura（量子科学技術研究開発機構 National Institutes for Quantum andRadiological Science and Technology（QST））「data analysis」という言葉を初めて使ったのはかの J. W.

実感しているところです。乳幼児期の社会的コミュニケーション

Tukey ですが、1961 年に書かれたその論文の最後にはデータ

は自閉症リスクの観点からもよく研究が進んでおり、そのチェック

解析の未来に対する彼の思いが記されています。曰く「データ項目は当然のことながら非言語要素によって構成されています。

解析は今後あらゆる分野のサイエンスやテクノロジーに大きく貢また実際に霊長類の日常生活を観察すると、その振る舞いがと献するでしょう。本当に？それは私たち次第です。安易な道ではても「人間らしい」ことに気がつきます。彼らは言語に依らない

なく、真の問題を取り扱うという岩だらけの道 (the rocky road

コミュニケーションのエキスパートで、ヒトは言語を発達させること

of real problems)を歩もうとする私たちの意思に掛かっている

でこうした手段をむしろ単純化してきた可能性すらあります。そのです」。本稿では、私たちが取り組んでいる社会性における

うするとこれは話が逆さまで、ヒトの非言語コミュニケーションが非言語要素の理解に向けて、現時点で展望している岩だらけ「霊長類らしい」と表現するのが妥当です。従ってここに共通の道をまとめてみました。

の公理系を仮定するアプローチも十分に有望であり、非言語のある論理体系を発展させるために、そこからいくつかの仮定を除いた公理系から出発し、より一般化された論理体系への展

社会性という視点に立つことでヒトに固有という仮定を取り除き
BI 研究としての発展を臨むことが可能となります。

開を試みるという方法があります。例えば脳科学は、知能はヒト

このいわば自然「非」言語処理は、AIとの親和性も高いテーに固有 ( いわば HI)という仮定を取り除き、脳に属する知能 (BI)マです。例えば映画スター・ウォーズに登場するロボットR2D2へと拡張することでモデル動物を用いた詳細な神経機能の探はヒトとは異なる外形を持っていますが、エモーショナルな動作究へと発展してきました。同様に、人工知能 (AI)という概念のがビープ音と上手く組み合わさり、自然な社会性を感じさせます。

導入は、Natureにのみ属するという仮定を取り除くことで知能ヒトが演じた動きをトレースしたり、それっぽく見える動きのパタン研究の裾野を押し広げる試みといえます。この視点に立つとBIを事前にプログラムするという現在の手法から脱却し、状況に応とAI の対照と融合は、拡張された知能という概念に正面から取じて自らの身体構造に合わせた自然な動作を自律的に創造すり組むプロセスで発展していくと考えられます。

るロボットが作れれば、これは非言語的であっても社会性を持っ現在、私たちが取り組んでいる社会性という知能の研究でたロボットというに相応しいでしょう。無数にありうる環境情報のは、AI 分野においてヒトの言語にフォーカスした先端的な研究

ライブラリとそれに対応する動作を1 つずつ事前に登録していく

成果が報告されています (自然言語処理 )。ヒトの言語は世界

手法には限界があり、何らかの創発的なモデルが必要です。こに約 7 千種類ほど知られていますが、その基盤には本質的にれは自然言語処理が抱えているのと本質的に同じ課題であり、同一の構造があり、確率モデルとして解いていくことで文章を要

言語・非言語を跨いだ社会性そのものを理解する上で、まさに約・分類したり「人間らしい」文章を計算機的に創造していく

real problemになっていると考えています。

試みです。一方、BI 研究として言語からヒトに固有という仮定を幸いなことに、物体認識技術の躍進によりヒトや動物の身体取り除くにはどうすればよいでしょうか。霊長類は種ごとに特異運動 ( 視線・姿勢・動作など )を詳細にトラッキングすることが可

的な音声パタンを持っており自己の内部状態 ( 情動・意図 )に基能となってきました。我々も深層学習と物理演算を組み合わせたづいて使い分けることが知られています。脳の解剖学的構造が小型霊長類用のモーショントラック技術を独自に開発し、ボディ進化的にある程度保存されていることを考慮すると、モデル動

マーカなどを用いずに顔の向きや頭の位置を三次元的に測定物の音声コミュニケーションを調べるのは有望なアプローチのにすることに成功しています。現在は特定の脳領域（例えばヒト見えます。ただしボキャブラリや統語構造といった点で動物の音の社会性障害と関連づけられている扁桃体）の神経活動を可

声はヒト言語と比べると圧倒的に単純であるため、ただちに自然逆的に制御する技術を用い、動物同士の社会的場面における言語処理と融合した展開は困難かもしれません。

姿勢・動作の時系列な文脈を捉えようと試みています。これにそこで少し視野を広げると、社会性は言語という公理系の中は自然言語処理から派生した統語構造の解析技術を援用できで閉じていないことに気がつきます。
「目は口ほどにものを言う」

る可能性があり、ある種の単純な合目的的行動の文脈解析にという格言もありますが、言語ほどの複雑で高度な情報伝達手

おいて上手くワークしつつあります。こうした私たちの自然「非」段を持ってしても我々は社会的場面において非言語の要素に多言語への取り組みはまだまだ BI の範囲に留まりますが、上記のくを依っています。これは例えばリモートワークにおけるビデオ会

ようにN+Iに拡張された知能研究という観点からの長期的な展議の重用もそうですし、あるいは私自身は 0 歳児の親として日々望を持ち、歩み続けたいと思います。
NEWSLETTER vol.08 9

言語の計算認知神経科学に向けて‐Towards computational cognitive neuroscience of language‐
大関 洋平（東京大学 大学院総合文化研究科 言語情報科学専攻 講師）
計算神経科学の父であるMarr (1982) は、人間の脳に代表される情報処理システムを総合的に理解するためには、「計算理論」レベルと「ハードウェア」レベルを「自然に」橋渡しすることが可能になります。

算理論」、「アルゴリズム」、「ハードウェア」という3 つのレベル

言 語の計 算 認 知 神 経 科 学と一 概に言っても様々な可 能が必要であると主張しました。ここで重要なのは、人間の言語性 があります が、大 別して「NLP → 脳 科 学 」と「 脳 科 学

処理も究極的には脳内で実現される情報処理であるという点→ NLP」という2 つのベクトルがあります。最近では、NLP でであり、言語という高次認知機能もMarr の 3 つのレベルに位開発された単語の分散表現やエンコーダ・デコーダを神経活

置付けることが出来ます。特に、言語の認知科学である言語動の解析に援用する「脳情報デコーディング」（Huth et al.

学は「計算理論」レベル、言語を含む高次認知機能の神経

2016, Anumanchipalli et al. 2019）など「NLP →脳科学」

科学である認知神経科学は「ハードウェア」レベルに対応すのベクトルが主流であり、ブレインマシンインターフェイスへの臨ると考えられ、言語学と認知神経科学の協働により、言語の床応用など脚光を浴びています。今後は、NLP で開発された

認知神経科学は飛躍的な進歩を遂げました。

計算モデルを人間の神経活動で評価する「神経計算モデリ

その一方で、様々な問題も指摘されています。例えば、言ング」（Hale et al. 2018, Toneba & Whebe 2019）など「脳語学と認知神経科学の間には、研究粒度やオントロジーに関

科学→ NLP」のベクトルが必要であり、川人他（2000）が正して、簡単に埋めることの出来ない乖離が生じており、言語のしく指摘している様に、認知科学からのトップダウン的アプロー

認知神経科学は言語処理と神経活動の相関の検証に留まっ

チと計算神経科学からのボトムアップ的アプローチの融合が求ているという批判があります（Embick & Poeppel 2014）。

められています。言語の計算認知神経科学の実現に向けて、

ただ、Marr の 3 つのレベルに立ち返って考えてみると、一つ

人工知能・記号創発ロボティクスの谷口忠大氏および計算神の「計算理論」に対して複数の「アルゴリズム」が理論的に経科学の深井朋樹氏（共に当領域メンバー）と共同研究を存在し、一つの「アルゴリズム」に対して複数の「ハードウェ

実施している真っ最中です。

ア」が理論的に可能であるという相互依存の関係を考慮すると、中間の「アルゴリズム」レベルを無視して「計算理論」レ
ベルと「ハードウェア」レベルを所謂「力技で」繋げようとする
従来の言語の認知神経科学に限界があるのも当然なのかもしれません。従って、今こそ言語という高次認知機能に対する新しいアプローチが求められています。
そこで、この問題を解決するため、言語に対する「計算認知神経科学」（computational cognitive neuroscience）のアプローチを提案したいと思います（図 1）。計算認知神経科学とは、Kriegeskorte & Douglas (2018) によって提案された認知科学・人工知能・計算神経科学の複合領域で、Naseralis et al. (2018) によって同名の国際会議も設立され、Marr の 3 つのレベルを統合するアプローチとして注目されています。ここで、言語の計算認知神経科学を実現するために重要な役割を果たすのが、言語の人工知能研究である「自然言語処理」（Natural Language Processing; NLP）です。
NLP は、昨今の機械学習やビッグデータの恩恵を受けて急速に発展していますが、工学的な目的で開発された確率生成モ
デルや人工ニューラルネットワークなどを高次認知機能の計算モデルとして「アルゴリズム」レベルに介在させることで、「計

10 NEWSLETTER vol.08

図 1：計算認知神経科学の概要。認知科学・人工知能・計算神経科
学の複合領域であり、Marr の 3 つのレベルを統合するアプローチとして注目されている。図は Kriegeskorte, N., Douglas, P.K. Cognitive
computational neuroscience. Nat Neurosci 21, 1148–1160 (2018)よ
り引用。

論文
紹介

進化的・発達的知能の創成に向けて
銅谷 賢治（沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授）

論文タイトル：Toward evolutionary and developmental intelligence
著者：Doya K, Taniguchi T
Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 91-96. (2019).
DOI：https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.04.006

こ の 論 文 は、DeepMind の Matt BovinickとHarvard

もちろん、生物の進化をそのまま再現するには何十億年かの Sam Gershman が 企 画 し た Current Opinion in

かるかもしれませんが、インターネットに繋がったロボットや AI

Behavioral Sciences 誌の“Artificial Intelligence”特集

エージェントでは、テレパシーや脳移植、獲得形質の遺伝や号に、当領域の谷口忠大さんと共著で寄稿したものです。

組み合わせなど、本物の生物では不可能な離れ業が可能で

https://www.sciencedirect.com/journal/current-

あり、AI が発達し進化できるような仕組みを用意することの方

opinion-in-behavioral-sciences/vol/29/suppl/Cが、万能 AIを人力で組み上げようとするよりも現実的なのではこの特集号にはメンタルシミュレーション、メタ学習、認知科
学と機械学習の相互作用など、興味ある論文が多数掲載されており、ぜひ眺めてみることをお薦めします。

ないか、というのがこの論文の主張です。
ご一読いただきコメント批評をいただけたら、あるいはこのよ
うな研究の展開に加わっていただけたら幸いです。

私 た ち の 論 文 で 強 調し たことは、Artificial GeneralIntelligenceといったものを作る上で、それが単に個別の専業 AI の寄せ集めでは面白くないし限界がある、人や動物が生まれ落ちた物理的社会的環境のもとでそれら内部モデルや方策を獲得していく過程、またそれを可能にする学習アーキテ
クチャや報酬系が進化して来た過程を理解して活用することが、遠大そうに思えるかもしれないけど結果的には近道になるのでは、ということでした。
まず、発達心理学、認知神経科学の分野での最近の展開や、私たちが取り組んできたメンタルシミュレーションの脳回 路 (Ferminn et al. 2016)とニューロン機 構 (Funamizu
et al. 2016)を解明しようとする研究について紹介し、脳の発達学習機構を解明しそこから学ぶことが現実的な選択となり得ることを主張しました。また認知発達、進化ロボティクスの側から、環境や人との相互作用のもとでマルチモーダルな確率生成モデルが獲得可能なこと(Taniguchi et al. 2017)
や、獲 得したモデルを柔 軟に組み合わせるアーキテクチャ
SERKET(Nakamura et al. 2018) について、また強化学習と進化アルゴリズムを組み合わせることにより、ロボットが自ら分散進化ロボット(A) による報酬関数の獲得 (B; Elfwing et al. 2011)と繁殖戦略の多型性 (C, D; Elfwing et al. 2014)。

の報酬関数や異なる生存戦略を獲得し得る(Elfwing et al.,2011, 2014)といった例を挙げて、発達し進化する人工知能が夢ではないということを主張しています。

NEWSLETTER vol.08 11

細胞体−樹状突起間の整合性確認による時間的特徴の分割
深井 朋樹（沖縄科学技術大学院大学 教授）
論文タイトル：Somatodendritic consistency check for temporal feature segmentation
著者：Asabuki T, Fukai T
Nature Communications 11(1):1554 (2020)
DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-020-15367-w

概要
ニューロンの樹状突起は、入力情報の統合やルーティング、
シナプス可塑性の制御において、重要な役割を果たすと考えめる研究はまだあまりありません。単純化された数学的モデル
は実験との対応が取りづらくなりますが、工学的応用の面では有利です。

られています。本研究では単純化した数学的モデルを用いて、細胞体と樹状突起の相互作用に依り入力情報の時間的特徴を検出するための、新しい教師なし学習規則を提案しました。

樹状突起と細胞体間に於ける「情報損失の最少化」
一言で言えば、私達が提案した 2コンパートメントモデルは、
シナプス入力の中に繰り返し出現する時空間パターンを抽出することを、「教師なし」に学習します。このモデルは、ベルン

はじめに大学の Walter Sennらが提案した「教師有り」学習の 2コン

本領域は、「AIを脳の研究に役立てよう」、「脳から学んだ

パートメントモデルを概念的に発展させて、教師なし学習を実知見をAI に役立てよう」という二つの目標を掲げています。本

現しています。彼らは、樹状突起はシナプス学習を通じて細胞

稿では、後者の目標に関する、私の研究室の最近の試みを紹

体の発火活動を予測するという考えを提案しました。細胞体介します。

が教師信号を受けて発火している場合、樹状突起は細胞体の活動を真似るように、外部入力のシナプス結合荷重を修正

なぜ樹状突起なのか
まず、樹状突起が重要だと考える根拠について少し述べた
いと思います。大脳皮質などでは、異なる脳領域からのシナプするというわけです。これは非常に面白いアイデアですが、細胞体から樹状突起に向けて発せられる逆行伝搬スパイクの役
割が、今ひとつ明らかではありません。

ス入力は、樹状突起上の異なる部位に投射する傾向がありま

そこで私達は、教師信号は外部から与えられるのではなく、すが、このことは、全脳レベルの情報の流れの制御に樹状突

逆行伝搬スパイクに依り、細胞体から樹状突起にもたらされる起が関与していることを示唆します。また樹状突起は、線形加という考えに基づき、モデルを構築しました。樹状突起は外部

算と非線形演算を連鎖的に行う線形−非線形フィルターで近からシナプス入力を受け、その総和が細胞体に伝達されて活似可能なことが知られており、単一細胞に複雑な神経回路と動電位生成（神経発火）が起こりますが、このとき樹状突起

同等の信号処理機能を与えます。さらに樹状突起スパイクや活動の確率分布が、細胞体の発火率分布の最適な確率モデ

逆行伝搬スパイクなど、樹状突起にはシナプス可塑性を制御

ルになるように、樹状突起のシナプスを学習します。数学的にする仕組みが備わっています。さらに最近の実験は、細胞体

は、この学習は細胞体活動と樹状突起活動の確率分布のクとは異なり、樹状突起が学習する刺激の特徴（例えば視覚

ルバック・ライブラー発散（情報損失）を最少化することで実刺激の線分の傾き）は、複数あることを明らかにしました。樹

現されます（図 1A）。樹状突起の活動分布は、樹状突起も状突起の情報表現がもつ冗長性の計算論的役割を理解でき

活動電位を生成するかの如く扱うことで計算されますが、樹状れば、脳の優れた情報処理能力の実現に、一歩近づくことが突起スパイクを生成するシナプス入力のみ考慮することに対可能です。

応するのかもしれません。

今回の研究では、樹状突起計算の数学的原理の定式化を

上述のようにすると、細胞体への陽な教師信号がなくても、目指して、細胞体と樹状突起を一つだけ有する、2コンパート

ニューロン全体では教師なし学習が実現できます。ただし問メントモデルを構築しました。生物学的に詳細な樹状突起のモ

題は、このニューロンが学習する入力の特徴は何なのかという

デルは存在しますが、樹状突起に高度な学習・計算機能を求ことです。その答えは、樹状突起が細胞体活動を予測できる

12 NEWSLETTER vol.08

のはどういう場合か考えれば、明らかになります。樹状突起がいと思います。脳は外界の統計モデルを構築して未来に起こ

単にランダムな外部入力を受けている場合は、細胞体の発火る事象を予測すると考えられており、この過程を記述するためもランダムになり、予測は不可能です。ところが外部入力が何に、部分観測隠れマルコフモデルなどの数理モデルが提案さらかの繰り返しパターンを含む場合、このパターンを選択的にれています。良い統計モデルを構築するためには、脳は時系

学習することで、予測が可能になります（図 1B）。

列的に入力される情報の中から、外界を特徴づける“変数”

実際に数値実験に依り、このニューロンモデルは様々な入力を検出し、学習する必要があります。しかし脳が外界を記述に含まれる繰り返し構造、つまりチャンクを学習可能なことが確する適切な変数を見出すメカニズムは、ほとんど研究されてい認できました。このニューロンモデルを抑制シナプスで結合したません。このメカニズムは情報の圧縮を伴うべきものであり、相競合神経回路は、複数のチャンク構造を学習できますが、特互情報量最大化のような枠組みでは記述できません。チャンク

筆すべきなのは、同じ回路モデルを用いて混合音からの音源の検出は、この情報圧縮のために必要なステップであると考え分離も実行可能なことです（図 1C）。従来は問題ごとに個別られます。現在、上述した問題に関して、機械学習の研究者のネットワークと学習ルールを必要としていた問題が、同一のとの共同研究が始まろうとしています。また日立製作所との間回路モデルで解けるのは、大きな進歩と言えます。

で、提案モデルをニューロモルフィック技術に応用するための検討も始めています。

チャンク学習の重要性
最後に、チャンク学習の重要性について一言述べておきた

図 1：モデルと学習の概要 . (A) 細胞体活動 uと樹状突起活動 v で表現される2コンパートメントモデル。(B) 単体ニューロンへのスパイク入力と学習前後の活動。この例では赤色表示された反復入力パターンを学習。 (C) クラリネットとファゴットの混合音を、音色を検出することで分離した例。

NEWSLETTER vol.08 13

分布マッチングの観点からみた敵対的不変表現学習の安定化
岩澤 有祐（東京大学 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 松尾研究室 特任助教）
論文タイトル：Stabilizing Adversarial Invariance Induction from Divergence Minimization Perspective
著者：Iwasawa Y, Akuzawa K, Matsuo Y
会議名：International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020

はじめに表現の不変性とは、ある表現が特定の因子に対して独立であることを指す概念です。不変性が重要な例として監視カメ
ラの動画からの不審行動を検知することを考えます。このシス
テムが背丈などの身体的特徴によらず不審行動を検出するには、身体的特徴に依存しない情報（表現）を活用した判断をする必要があります（ロバスト性）。あるいは、例えば肌が黒

図 1 トイデータを用いた AII の不安定な挙動の可視化。

い人がいる、という情報を抽出しそのことを判断の基準として利用することは社会通念上問題になる場合があるため、検知システムは肌の色に依存しないことが要請されます（公平性）。
しかし、表現学習の手法として近年よく使われる深層ニュラー
ルネットワーク（以降 DNNと表記）は、獲得した表現がこのような不変性を持つ保証はありません。
本論文では、上記のような不変性の制約をDNN の学習に明示的に取り入れる新しい手法を提案しました。提案手法は、既存研究である敵対的特徴学習の学習が不安定になるという問題を、ダイバージェンス最小化の観点から着想を得たアイ
ディアにより改良したものです。実験では、既存手法が学習に失敗するようなトイデータで提案法が一貫して最適に近い不変性を達成できること、また実際的な応用例として、分布シフトに対する分類器のロバスト性の改善、ウェアラブルセンシング
におけるプライバシー保護に利用できることを示しました。

本研究の技術的な貢献は、既存手法である敵対的特徴学
習（以降 AIIと表記）の不安定性について一定の説明を与えた上で、この問題を解決するシンプルな方法を提案したことです。AII の肝は、「現在の表現がある因子 の情報をどれくから と紐づく

因子 をどれくらい正確に予測できるか」として捉えなおし、この基準に沿って表現が不変になるように学習することにあります。これは、形式的には次のような敵対的ゲームを最適化することに相当します。

14 NEWSLETTER vol.08

は表現

から

フェーズで表現の不変性を推定し、minフェーズで推定値にもとづき表現が不変になるように学習する、ということになります。
また、情報理論的な観点からも、妥当な不変性の尺度である
条件付きエントロピーと密接な関係にあるなど理論的に優れている点が知られており、様々な拡張手法が提案されてきています。
このような利点の一方で、AII の実際的な挙動は不安定であることが報告されています。わかりやすい例として、図 1 に 3
つのガウス分布（図 1 の①参照）からなるトイデータを、それぞれの分布を属性の違いとしてみて不変になるように（すなわ
ちすべての分布が重なるように）学習した際の AII の挙動を敵対的特徴学習の不安定性らい持つか」を「ある観測に関する表現

ただし、 はデータセットであり、属性を予測するカテゴリカル分類器です。直感的には、max示します。ここで、緑線は理論上最適な不変性、赤線が実際の不変性、青線が AII が学習に利用している推定値を表しています。この結果は、推定値が実際の不変性と大きく離れてしまっており、また推定値が乱高下するなど不安定な挙動を示しています。

分布マッチングの観点からみた敵対的特徴学習の安定化

本研究では、上記の「分布マッチングの欠如」が AII のでは、このような問題はなぜ発生するのでしょうか？またどの不安定性を引き起こしているという仮説のもと、AII の枠組み

ように解消できるのでしょうか？本研究では、この問題についてを分布マッチングを考慮するように変更した手法を提案しま分布マッチングの観点からみた提案を行いました。ここで分布した。AIIと同様、提案法も敵対的学習の枠組みを利用すマッチングとは、ある属性に関する特徴表現の分布を、別のる、すなわち、特徴表現から因子を予測する分類器を学習

属性に関する分布を近づけるような処理のことです。このよう中に利用しこの分類器を騙すことで不変性を達成するようにな分布のマッチングを考える直感的な理由は、「表現がある属

学習します。ただし、提案法は分類器を騙す際に、分類器の性に対して不変であること」は「特徴表現の分布が、属性に出力が属性によらず同じになるような方法をとります。因子をよらず同じであること」と言い直すことができるためです。より予測する分類器はよくDiscriminatorと呼ばれるため、提案

形式的には、すべての属性の実現値のペアに対して特徴表

法 を Invariance Induction by Discriminator Matching

現の分布が同じになる場合のみ、AII が最大化しようとしてい（IIDM）と表記します。直感的には、分布を動かす方向がる条件付きエントロピーが最大化されることを示すことがきます

ほかの属性に対応したデータ点の情報に依存して決まるように（詳しくは元論文を参照ください）。

なるため（図 2 右参照）、AIIより分布マッチングを明示的に残念なことに、このような分布マッチングの観点は AII が最適化している目的関数（あるいはその勾配）には現れません。

制約として取り入れることができます。より厳密な関係について
は、こちらも元論文を参照ください。

図 2（中央）に、先ほど述べたトイデータにおいて AII の学習規則によって得られる勾配ベクトル（属性 1＝赤点のデータ分
布が学習によってどのように移動するか）、およびその勾配ベク
トルを計算するために使われる要素を可視化したものを示します。このように、AII はデータ分布を更新する際に別の属性のデータ分布がどこにあるかという情報を全く利用しない（厳密には、分類境界を介して間接的にしか利用しない）値ということが分かります。そのため、「分布マッチングするかにかかわらず決定境界から離れるほど良い」という学習規則になっています。

図2

AII（左）と提案法（右）のトイデータでの比較。

NEWSLETTER vol.08 15

おわりに

実験結果
図 3 は、図 1 の実験で利用したトイデータと同様のデータに

本研究では、DNN がある因子に不変になることをシステマ

AII（ 左）とIIDM（右）を適用した結果を示しています。図中

チックに導入する敵対的学習にもとづく手法を提案しました。

の線の色やマーカは問題設定の微妙な違い（ガウス分布の畳み込みネットが移動不変性を組み込むことで画像領域でよ数と、最適化の際に分類器をどれだけ学習するか）を

い性能を達成しているように、なんらかの因子に対する不変性

表ており、点線が理論的な最適値を表しています。この結果を組み込むことは、今回実験として用いた画像認識やウェアラ

は、(1) IIDM はすべての条件でほぼ最適な値に安定して収ブルセンシングだけでなく様々なドメインで重要になると思われ束していること、(2) AIIは問題設定を変えても不安定であるこます。一方、今回の手法をはじめとした既存手法は因子がカとを示しています。さらに、画像認識における分布シフトに対テゴリカルな場合に限定されているといった課題があり、このする分類器のロバスト性を改善させる、ウェアラブルセンシング

点の解決に向けた研究を行う予定です。

におけるプライバシー保護といった AII が使われてきた応用例
でより良い性能を達成することを示しました。

図 3

AII（中央）と提案法（右）の敵対的学習における勾配ベクトルの比較。両手法とも特徴空間上での属性分類器（左図等高線）を騙すことで不変性を獲得するが、騙し方が異なる。

16 NEWSLETTER vol.08

全神経活動のイメージングのための神経細胞のアノテーション
豊島 有（東京大学大学院 理学系研究科 助教）
・石原 健（九州大学大学院 理学研究院 教授）
・
飯野 雄一（東京大学大学院 理学系研究科 教授）

論文タイトル：Neuron ID dataset facilitates neuronal annotation for whole-brain activity imaging of C. elegans
著者：Toyoshima Y, et al.
BMC Biology, 18, 30 (2020)
DOI：https://doi.org/10.1186/s12915-020-0745-2

概要

で名前がつけられるかはわかりませんでした。

神経細胞のネットワークである脳が、いかに情報を処理しているかを生の生物を用いて明らかにすることは、脳科学の主要1．神経細胞の配置のデータの収集な目標です。線虫という小さな動物では、302 個ある神経細胞

そこで私たちは、さまざまな細胞特異的プロモーターを用いのそれぞれに名前がつけられ、お互いのつながりのグラフ構造て、GFP などの蛍光タンパク質を特定のサブセットの神経で発（コネクト―ム）が明らかになっています。私たちはこの生物に現させた線虫株を35 種類作成し、計 311 個体の頭部の三次カルシウムプローブを導入して、頭部全神経細胞のイメージン

元蛍光画像を共焦点顕微鏡で取得しました。蛍光タンパク質

グによる活動測定を行っています。この活動データを解釈するを発現した細胞を目印にして、他の神経細胞にも可能な限りためには、観測された神経細胞のそれぞれに名前をつける（ア

名前をつけ、個々の細胞体の位置を調べました。その結果、ノテーションを行う）必要がありますが、実はそれは難しい課題

ひとつの細胞が存在する範囲は、隣の細胞の存在範囲と大であることが判明しています。そのための基礎知見として、私きく重なっている場合が多く、こうしたばらつきのため、細胞のたちは神経細胞の配置のデータを系統的に収集することを行

位置だけを頼りに名前をつけることは難しいことがわかりました

いました。さらに神経マーキング株を作製し、自動アノテーショ（図 1）。卵からの孵化直後は神経細胞の配置は一定していンアルゴリズムを開発することにより、活動イメージングのデータ

ますが、成長の過程で個体ごとに細胞体の配置が変化するよに神経回路情報を対応づけて解釈できるようになりました。

うです。

はじめに

2．マーカー株の作製

神経細胞のつながりを知った上で活動測定ができれば、脳細胞の配置がばらついていても、目印となる細胞があれば、神経系がどうやって複雑な情報処理を行うかを格段に効率よ

特定の細胞に名前をつけることができます。目印細胞の数をく解明できるはずです。しかし現時点でこれができる生物材料

増やしていくと、手がかりは増えるものの、目印細胞同士の区は限られています。

別が次第に難しくなります。そこで私たちは、発現パターンを

線虫 C. エレガンスは体長が約 1mm ほどと小さいため、ニポ

複数組み合わせて細胞を塗り分けることにしました。色の異なウディスク方式の共焦点装置とピエゾ駆動型対物レンズを用る蛍光タンパク質を2 つ用いれば、組み合わせで 4 色に塗りいることにより、頭部のすべての神経細胞の活動をタイムラプ

分けることができます。35 種類の細胞特異的プロモーターのス三次元画像（4D 画像）として取得できます。画像上のそれパターンの組み合わせから最適な組み合わせを選び出し、神ぞれの細胞が、302 個のうちのどの神経細胞なのか、名前を経細胞が 4 色に塗り分けられた線虫株を作成しました。この線つけることができれば、観察された神経活動の時系列データを虫株では、ひとつの個体内で名前のつく細胞の数は約 160 個回路（グラフ）に対応づけることできるようになり、神経回路が（従来比 3.6 倍）に増え、線虫頭部のほとんどすべての神経情報を受け取って処理していく様子がわかるはずです。ところ細胞に名前がつけられるようになりました（図 2）。

が、神経細胞（細胞体）の配置は個体間である程度似てい

次にこの株に、蛍光の強さにより神経活動を測れる蛍光カル

ますが、位置のばらつきも大きく、個々の細胞の位置情報だけ

シウムプローブタンパク質（カメレオン）を導入することで、神NEWSLETTER vol.08 17

経活動を観察し、それを神経回路にマッピングできるようになりることにより細胞の名前をつけます（図 3）。さらに、アンサンブ

ました。

ル学習を取り入れることにより、各細胞にうまく名前をつけるア
ルゴリズムを開発しました。塗り分けられた色の情報を加味す3．
自動アノテーションプログラム

ることによりさらに性能が向上しました。

神経細胞の配置の解析より、特定の神経の組み合わせに

手動での名前付けと自動の名前付けを相補的に使うことがついては、位置関係が比較的に個体間で保存されていることできるグラフィックユーザーインターフェースも開発し、これらのが分かりました。そこで、共同研究者の統計数理研究所 ステ

方法を用いて神経活動データを測定した個体のサンプルの細ファン ウ 博士と吉田 亮 教授の協力を受け、アノテーションの胞の名前をつけることができるようになりました。このような技術

自動化を試みました。個体ごとには部分的にしか名前がついは線虫のみならず他の生物にも利用できる可能性があり、本ていない細胞位置のデータを個体間でアラインしながら統合し研究の成果は脳・神経回路が情報を処理するしくみを明らかていくことにより、多数のバーチャルな細胞配置アトラスを作成にするための基盤となると期待されます。

しました。この集合は個体ごとの配置の違いを反映したアトラスと見なすことができます。これらと対象画像をマッチングさせ

図 1: 細胞配置のばらつき。楕円の広がりはひとつの細胞核の存在する範囲を示す。ばらつきが大きいため位置情報のみでの同定は困難だった。

図 2：4 色に塗り分けられた線虫株の頭部の蛍光画像。色とりどりの粒は神経細胞の核。黒地の文字は細胞の名前。同一個体中の約 160 細胞に名前をつけられるようになった。

18 NEWSLETTER vol.08

図 3：自動アノテーションのためのアルゴリズム。
A) 311 個体のそれぞれは名前付けに成功した神経が異なる。共通に名前がつけられている神経を手掛かりに細胞位置をアラインメントしていき、最後にほぼ全神経を含む細胞位置アトラスが出来上がる。
B) 複数のアトラスを用いたアンサンブル学習により最適解を得る。

NEWSLETTER vol.08 19

運動中の伸張反射応答は視覚的な身体情報を介して調整される
伊藤 翔（NTT コミュニケーション科学基礎研究所 研究主任）
論文タイトル：Visually-updated hand state estimates modulate the proprioceptive reflex independently of motor
task requirements
著者：Ito S, Gomi H
eLife：9:e52380 (2020)
DOI：https://doi.org/10.7554/eLife.52380

概要

視覚的な身体情報の操作に伴う伸張反射の調整

人間の身体動作は意識に上らない様々な感覚 - 運動制御

実験において、手首の屈曲運動による視覚目標への到達課

機構によって支えられています。伸張反射は、そのような無意

題を行いました。この運動の途中で、手首周りに摂動トルクを識の運動応答の一つであり、姿勢の安定化やすばやい運動作用させることで伸張反射を誘発し、その大きさを計測・評価

修正に役立っていると考えられています。しかし、その応答ゲしました。ここで実験条件として、手の位置を表すカーソルのインを調整するための基盤となる身体状態推定の詳細は明ら

移動方向に回転変換を加えることで、視覚による身体情報とかになっていません。本研究では、運動中の伸張反射応答

実際の運動の間に不一致を生じさせました（図 1）。ただし、を計測する実験を行い、身体状態を表す視覚情報に操作を視覚的な目標位置や運動開始位置も同じ回転変換により移動加えることで反射応答が小さくなることを示しました。この結果させることで、行われる運動が常に同一であるようにしました。

は、伸張反射の応答ゲイン調整が体性感覚情報だけでなく、この条件下で伸張反射応答の大きさを比較することで、視覚視覚情報も統合した身体表象に基づき行われていることを示

情報の伸張反射への影響を調べました。結果、視覚フィード唆します。

バックの回転変換が大きくなるほど伸張反射の長潜時成分が小さくなることがわかりました。このことは、伸張反射応答の調

はじめに

整に視覚情報を含む多感覚統合による身体表象が関与して人間の運動は、多重の感覚 - 運動制御ループによる階層的いる、という仮説を支持する結果といえます。反射系の調整

な情報処理によって安定に実行されていると考えられます。その基盤となる状態推定も、随意運動と同様、複数の感覚情報のうちの一つが伸張反射（筋紡錘からの感覚入力に対してを統合することによって推定の精度を高めていると考えられま筋収縮を起こす運動応答）であり、体性感覚入力によって駆す。

動される応答時間が比較的短いフィードバックループを形成しています。伸張反射応答のうち、特に経皮質ループによって状態推定の不確かさが伸張反射に影響を与える

生成される長潜時成分については、課題や環境の変化に依第一の実験では視覚フィードバックの回転変換に応じて、伸存して応答の調整が見られることが種々の先行研究で示され張反射応答が小さくなることを示しました。この現象の説明とています。脳はこのような反射系の調整を通して、状況に応じして、回転変換によって運動中の身体状態推定が不確かになた適切なフィードバックゲインを設定していると考えられます。

り、そのことが伸張反射応答の減衰につながった可能性が考一方で、反射系の調整がどのような身体表現を介して行われえられます。この仮説を検証するための実験として、運動中にているかは、詳細には明らかになっていません。一例として、

自分の手の位置を示すカーソルを消去する条件を与えること

伸張反射の調整が単一の感覚情報（体性感覚）のみに基づ

で身体情報の不確かさを操作する実験を行いました（図 2）。

くのか、あるいは複数モダリティ間の感覚統合（視覚 + 体性

カーソルの提示時間が短いほど運動到達位置のばらつきは大感覚）を含む状態推定を介して行われているのかについては

きくなり、運動中の身体状態推定がより不確かになっていると

これまで未解明でした。 本研究では、この点を検証するため、考えられます。一方、伸張反射を計測したところ、カーソルの運動実行中の自己位置の視覚フィードバックを操作し、伸張反提示時間が短いほど、長潜時の反射応答が小さくなることが射に影響がみられるかを調べました。

20 NEWSLETTER vol.08

わかりました。よって、この実験の結果から、運動中の状態推おわりに定の不確かさに応じて伸張反射が調整されていることが示唆

本研究の結果は、伸張反射系の調整が 1. 視覚情報を統されます。身体状態が曖昧な状況では誤った方向に大きな運合した状態推定を介して行われていること、2. 状態推定の不動修正を行ってしまう危険性があるため、反射応答を小さくす

確かさに応じて行われていること、を示唆しています。反射系

ることでリスクを回避する調整を行っていると解釈できます。

の制御を確度の高い状態推定に基づき行うことで、運動中、
刻一刻変化する身体状態に応じた適切な応答の調整が可能になり、随意運動を含む上位の制御系と協調して柔軟な運動制御を行うことに寄与していると考えられます。

図 1. 視覚フィードバックの回転変換が伸張反射に及ぼす影響

図 2. 視覚フィードバックの提示時間が伸張反射に及ぼす影響

NEWSLETTER vol.08 21

社交不安・対人恐怖をひき起こす脳のしくみ〜共感性に着目したアプローチ〜

高橋 英彦（東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科 教授）
論文タイトル：Brain and behavioral alterations in subjects with social anxiety dominated by empathic
embarrassment
著者：Tei S, Kauppi J-P, Jankowski K F, Fujino J, Monti R P, Tohka J, Abe N, Murai T, Takahashi H, Hari R
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 117(8), pp. 4385-4391, 2020.
DOI：https://doi.org/10.1073/pnas.1918081117

はじめにし、各被験者の神経ネットワークの働きも調べました。ここで人前でスピーチをしたり注目をあびる場面では、多くの方がは、まず、被験者たちの脳活動を、同期解析（Inter-Subject

緊張したり不安を感じます。しかし、これが過度になると、対人

Correlation: ISC）を用いて解析しました（図 2）。これによ交流の場面から著しく身をひくことになり、社会生活に深刻なり、映 像 刺 激によって引き起こされた脳の時 系 列 活 動の中支障をきたします。事実、仕事や学校に行かず、また家族以

で、どの脳領域が同調（共有）しているかを特定しました。ま外の人とほとんど交流ができなくなっている人の中に、人前でた、これらの領域が全て含まれる全脳のマスク（ひな形）をのふるまいで、「相手にどう思われるか」、「恥をかくのでは」と作り、このマスク内での神経ネットワークの強さを計算しましいう様なことを感じやすい心理的気質が関わるケースが数多くた（functional connectivity analysis）。なお、これらの解報告されています。しかし、このような社交不安・対人恐怖を析をする際に、近年、脳画像解析で指摘されている個人差もたらす脳のしくみは、まだ十分にわかっていません。対人交にも着目し、緻密な解析を行っています。具体的には、個人流の不安を低減させるには、対人場面で不安を引き起こす脳差を解析で加味する目的で、本研究のために新たに解析手

神経メカニズムを解明することが大きな手掛かりになると考えら

法を開 発しました（ISC-based functional segmentation

れます。本研究では、対人交流において重要な役割を担って

Masking と functional networks analysis by mixed

いる「共感」機能に着目し、社交不安・対人恐怖の気質がneighborhood selection method）。この手法により、被験関わる脳のしくみを調べました。

者群の脳活動強度を平均化して算定する過程で、外れ値として見落とされがちであった脳の前頭部分への感度が高まり、研究手法

脳活動をより詳しく評価することが可能となりました。

本研究では、まず被験者に、普段どの位の頻度で対人恐
怖・社交不安を感じるかを、日常的な具体例が書かれた質問

結果

紙により調べました。そして、機能的 MRI により、被験者がカ

本研究の主たる結果は、対人恐怖・社交不安を感じる人ほ

ラオケ大会のビデオ映像を視聴している最中の脳活動を測定

ど、（1）共感に関わる脳の活動がアンバランスであった、（2）

し（図 1）、対人恐怖のレベルと深く関わる脳領域を調べまし共感に関わる神経ネットワークの働きが低下していた、という2た。ビデオ映像では、歌が苦手な人たちが、うまく歌えていな

点です。今回の解析により、対人恐怖を強く感じる人には、共いことを自覚して恥ずかしそうに歌っている場面と、音の外れ感性を支える脳活動に特徴がある事がわかりました。

に気づかず得意げに歌っている場面を提示しました。これによ

具体的には、日常生活において対人恐怖を強く感じる人ほり、このビデオを視聴した被験者たちが、恥ずかしさを共感す

ど、共感の中でも、「他者の感じる気持ちを自分の感情として

る際に、
（1）
「他者の感じる気持ちを自分の感情として感じる」

感じる」感情的側面に関わる脳活動（扁桃体）が高く、反対に、という感情的側面、（2）「相手の立場・状況を推測して文脈「相手の立場・状況を推測して文脈的な理解をする」認知的な理解をする」という認知的側面の脳活動を別々に測定し的側面に関わる脳活動（側頭頭頂接合部）は低いという、対ました。

人恐怖と共感機能のアンバランスな関係が明らかになりました

さらに本研究では、上記のビデオ視聴中の脳活動を使用

22 NEWSLETTER vol.08（図 3）。さらに、対人恐怖を強く感じる人ほど、共感に関わる

脳全体の神経ネットワークのつながりが低下していることがわかに対する支援法開発にも貢献できる可能性があります。なお、り、情報処理・認知機能の変調との関連が示唆されました。

今回観測された共感に関わる脳活動の変調と社交不安の因果関係については未解明で、共感性の変調が社交不安に結おわりにびつくのか、あるいは社交不安の増強で共感性に変調をきた

今回、対人恐怖・社交不安に関わる脳のメカニズムを明らすのかは、まだわかっておりません。今後の研究では、こうしたかにしたことにより、社交不安症の病態理解を深められる事が問題にもアプローチして、実際の介入に役立つ知見を得たい

期待されます。また、不安を低減する認知行動療法、社交やと考えています。

コミュニケーションに困難さを抱える発達障害などの精神疾患

図1

機能的 MRI の撮像中に被験者に視聴してもらった、歌が苦手な人たちがカラオケ大会で歌うビデオ映像。

図2

図3

同期解析（Inter-Subject Correlation: ISC）の流れ。

対人恐怖の強さは偏桃体の脳活動と正の相関、側頭頭頂接合部の脳活動と負の相関を示した。
NEWSLETTER vol.08 23

脳の結合性によって明らかにされた統合失調症と自閉症の重なりつつも非対称な関係性
高橋 英彦（東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科 教授）
論文タイトル：Overlapping but Asymmetrical Relationships Between Schizophrenia and Autism Revealed byBrain Connectivity
著者：Yoshihara Y, Lisi G, Yahata N, Fujino J, Matsumoto Y, Miyata J, Sugihara GI, Urayama SI, Kubota M,
Yamashita M, Hashimoto R, Ichikawa N, Cahn W, van Haren NEM, Mori S, Okamoto Y, Kasai K, Kato N,
Imamizu H, Kahn RS, Sawa A, Kawato M, Murai T, Morimoto J, Takahashi H.
Schizophr Bull. 2020 Apr 17:sbaa021.
DOI：https://doi.org/10.1093/schbul/sbaa021

はじめに

研究手法

幻 覚 や 妄 想、思 考 障 害などの 精 神 症 状を主とする統本邦で募集された成人の研究参加者：日本人データ 170 人

合 失 調 症 ス ペクトラム 障 害（Schizophrenia Spectrum（SSD 患者 68 人・健常者 102 人）の安静時の MRI 上の脳

Disorder：SSD）、社 会 性やコミュニケーションの障 害など

機能的結合（9,730 個）から、（株）国際電気通信基礎技術の精 神 症 状を主とする自閉 症スペクトラム障 害（Autism研究所 (ATR)・脳情報通信総合研究所で開発された革新

Spectrum Disorder：ASD）という2 つの精神疾患の関係性的な人口人工知能技術を適用することで、SSD の診断に関は、この半世紀の間、議論されてきました。ASD の幼少期かわる16 個の機能的結合を特定しました。16 個の機能的結合

らの発達歴とSSD の思春期以降の発症時期は異なりますが、の重み付け和 で SSD の診断の確実性（SSD 度）を定量化

最近の生物学的な研究では、2 つの疾患の重複性や共通点

し、SSDもしくは健常者いずれかの判別法としました。本判別が示されています。脳 MRI 画像の研究では、共通した脳部法が独立データにも汎化可能か確認するため、海外 3 施設の位の灰白質の体積異常、脳の活動性の異常が指摘されていデータを入手し、適用しました（図 1）

ます。このように未だに SSDとASD の関係性については十分に解明されたとは言えない状況です。

結果

精神疾患の関係性が明確でない根本的な理由は、精神疾

判別率の精度を示す ROC 曲線の AUC は、SSD 判別法を患の信頼できる生物学的な指標がないこと、また、米国の精慢性期の SSDを含む京都データに適応適用した場合、0.83

神疾患の診断基準のように、精神疾患の診断に用いられる指と高い判別率を示しました。開発された SSD 判別法は、海外標の多くが患者の症状と行動から規定されることにあります。

の米国の慢性期の SSD データに対しては AUC が 0.75、オラ

そのために、生物学的なエビデンスと診断との間にギャップがンダの慢性期の SSD データに対しては、AUC が 0.66 の判別

存在します。SSDとASD の関係性を明らかにするためには、の精度が得られました。一方、米国の初発エピソードの SSD

生物学的な手法と従来の疾患分類的な診断手法の両方が必患者データに対してはAUC が 0.42 の低い判別率を示しました

要となってきます。そこで、人工知能技術を用いて、SSD の信（図 2）。

頼性の高い判別法の開発を目指しました。さらに、以前に開発

SSD 判別法により定量化された個々の SSD 度を横軸としした ASD の信頼性の高い判別法も利用することにより、一個て、また、以前に研究グループが開発した ASD 判別法により

人で SSD、ASD の診断の確実性であるSSD 度、ASD 度を定量化された ASD 度を縦軸として、二次元の座標上に、京算出することを目指した。このことにより、SSD 度とASD 度の

都データの SSDと健常者、本邦の ASDと健常者を示しまし

二次元の座標として、個々の診断の確実性を表示し、同時にた（図 3）。SSD-ASD の座標面では、SSD 群の中心※ 8 が集団としての SSD 群、ASD 群の関係性を定量的に評価する

ASD 軸上で健常者群の中心よりもASD 度が高くなりSSD 群

ことが可能となる。

とASD 群が重なり合う要因となっています。一方で ASD 群の中心は SSD 軸上で健常者群の中心と差はありませんでし

24 NEWSLETTER vol.08

た。また、ASD 群の中で、SSD 度が高いほど、ASD 度が高くの SSD 判別法と研究グループが以前に開発した ASD 判別法なる傾向が有意に認められ 、一方で SSD 群の中では SSD 度を応用し、SSDとASD の診断の確実性を定量的に視覚化すとASD 度の関係性は認められません でした。このように SSDることで、2 つの疾患の関係性を世界に先駆け明らかにしまし

群とASD 群は、重なり合う関係性と、非対称な関係性の両方た。つまり、両者には重複する部分も多いが、SSD には ASDの特性があることを、SSD-ASD 座標上で確認された。

傾向があるのに対して、ASD には SSD の傾向がないことがわ
かりました。本研究で、2 つの精神疾患の関係性を定量的におわりに視覚化することが可能となり、今後は、他の精神疾患について

本研究では、生物学的な安静時の脳機能結合と、従来のもそれぞれの判別法を開発し、また、生物学的な診断の確実

症状や行動から規定される精神疾患の診断を基に、高度な性を計量することで、様々な精神疾患の関係性を広く検討す機械学習アルゴリズムを用いて SSD の判別法を新たに開発しることができます。今後、精神疾患の個別化医療への応用がました。SSD 判別法は、本邦のデータだけでなく、MRI 機種

期待されます。

や国籍を超えて海外データにも汎化されるものです。さらに、こ図1

SSD の判別法の開発。本邦のデータを基にして、判別法を開発し、海外データへの汎化性を検証した。

NEWSLETTER vol.08 25

図2

本研究で開発された SSD の判別法による各データの結果。A）京都データ、B）米国の慢性期患者のデー

タ、C）オランダの慢性期患者のデータ、D）米国の初発 SSD 患者のデータ

図3

SSD 度（SSD 診断の確実性、縦軸）とASD 度（ASD 診断の確実性、横軸）によるSSD（赤色点）、

ASD（青色点）、健常者（黒もしくは灰色）の定量化と視覚化。楕円は、それぞれ、赤色は SSD 群、青色は ASD
群、灰色は健常者群。図中の AUC 値、P 値 について、SSD 度は ASD 群と健常者群との比較、ASD 度は ASD
群と健常者群との比較を示す。

26 NEWSLETTER vol.08

書籍紹介

心を知るための人工知能

認知科学としての記号創発ロボティクス
谷口 忠大（立命館大学 情報理工学部 教授）
書籍タイトル：心を知るための人工知能

認知科学としての記号創発ロボティクス

著者名：谷口 忠大
出版社名：共立出版
ISBN：978-4320094659

人工知能の研究は一つには有用なツールを作ることにあり理解を示します。その上でそれを乗り越える記号描像として記ますが、もう一つはやはり「心を知る」ことにあります。構成論

号創発システムと、新たな問題「記号創発問題」を示します。

的アプローチという言葉がありますが人工知能と脳科学の研

三つ目は認知のモデルとしての確率的生成モデルと記号創究の対照と融合とはまさに構成論的アプローチ――作ることに発ロボティクスの研究成果です。確率的生成モデルはこれま

よって理解するという科学的取り組みなしには語れない新学で認知科学におけるカテゴリ化や概念形成のモデルとして扱術領域だと言えるでしょう。本書では記号創発ロボティクスと呼われてきた数理モデルと人工知能やロボティクスにおけるモデ

ばれる筆者らが取り組む人工知能研究のアプローチを人の心ルに架け橋を与えます。これまでその関係に関してボヤッとしを理解するための科学――認知科学の文脈からその位置付た認識のみを持っておられた方々に読んで、考える機会にしてけを描きました。大きな背景は以上のようなものですが、野心いただければと思います。

的な記述も含めて 2020 年代に向けての視点からいくつかの重要な記述をおこなっています。

さて、そもそも認知科学会の企画として依頼を受けて書いた
本書ですが、2020 年以降の研究を行う上で、時機を得た一一つにはロボットを使った構成論的研究の位置付けです。

冊になったと思います。執筆の経緯などは「あとがき」に書いディープラーニングの潮流は私達の人工知能技術を進化させております（ちょっと遊びすぎだと言われましたが）。人工知能て実世界情報（パターン）の知的処理を大いに発展させましと脳科学の対照と融合を議論する上でも参考になるかと思いた。人間の知能が実世界適応の中で進化的および発達的にます。もしよろしければ一度手に取って頂いて覗いていただけ形成されてきたことを踏まえれば実世界で活動できる知能にれば幸いです。

知能の本質を見出そうとする研究はさらに進展していくでしょう。その先にロボットという身体を用いた構成論的研究がありあす。これを理解するためには「モデルとは何か？」をあらためて問う必要があります。ロボットを用いた構成論的研究に取り組む研究者、また、ロボットを用いた研究を「人間の知能の研究なのだ」と言いはる工学者の主張に疑問を抱く研究者に読んでいただきたいと思います。
二つ目は「記号」概念の再整理と「記号接地問題」に対する反省です。私達の人工知能研究は歴史的な背景から、
記号論理学との接点を強く持ってきました。その上で「記号」という言葉に関する混乱を孕んできたのです。ディープラーニ
ングにより刺激応答的なパターン処理が可能になり高次認知へと至ろうとする昨今であるからこそ、そこをあらためて整理し、記号接地問題とは実際には何だったのかに関する筆者のNEWSLETTER vol.08 27

大 会
参加記

Report for ICLR 2020,

The International Conference on Learning Representation
Dongqi Han, Cognitive Neurorobotics Research Unit, Okinawa Institute of
Science and Technology

The International Conference on Learning

presentation and the corresponding slides, which

Representation (ICLR, pronounced as“ai-clear”) is awere 15-minutes long for featured orals and 5 minutes

relatively young international conference on artificial

for other accepted papers. Also, the authors needed

intelligence and machine learning, but has rapidly

to be present in two 2-hour poster sessions whichdeveloped into one of the most impactful symposiums

allow other participants to do live interactions within its field. This year, 2020, it was planned to be held

the authors using ZOOM. Furthermore, asynchronous

on the continent of Africa, in the city of Addis Ababa,chat was also available in a virtual channel during the

Ethiopia, which made the participants excited about

conference.

the unexplored place. As one of the attendees, I was

Our paper, titled“Variational recurrent models

also looking forward to presenting my work to thefor solving partially observable control tasks”was

researcher all over the world during this interesting

accepted as a poster presentation. However, this time,

travel.

it was not presented in the form of a poster, but as a

Unfortunately, due to the pandemic of the notorious

5-minute video of slide presentation (as the screenshot

COVID-19, we have to accept the sad fact that weshows). In the live-interaction sessions, people came

could not meet physically in the southern hemisphere.

and asked questions to me, just like in a physicalHowever, though the exciting trip to Africa wasposter presentation. Although the feeling was a bit

cancelled, the organizers of ICLR2020 conference

weird, I had several joyful chats with researchers

decided to change its form to a virtual onlinefrom different places. Asynchronous chatting

conference, which is also another novel experiencerooms were also used for those who were not in afor me. Obviously, it is not easy to organize an

convenient time zone for the live-interaction sessions,

online meeting with hundreds of presentations andwhich is a kind of advantage compared to physicalthousands of participants. Therefore, hybrid forms

meeting.

of interactions between the authors and audiences

ICLR has been known as a top-tier conference forwere used to ensure success of the event. First, thereinforcement learning and unsupervised learning.

authors were asked to pre-record videos of both theirBesides the presentation by myself, there were also

28 NEWSLETTER vol.08

numerous other studies appeared interesting. A workof time zones of participants, it was hard to follow

related to my research scope is so-called“Dynamics-

the full live workshop. However, one can watch theAware Unsupervised Discovery of Skills”, which

videos of invited talks and see the discussions in the

proposes an algorithm to learn motor skills

chatting room at any time. This allows a participant

represented in a latent space without any supervision

to attend all the workshops, if he/she wishes.

or reward signal. The algorithm is based on mutual-

As a short summary, the virtually held conference

information maximization and it can employ either a

was a brand-new experience for me. Although remote

discrete or continuous latent skill space. The learned

conference should not be the best option for mostskills can be further used for motor planning or

people, it provides a possibility of attending thehierarchical control to solve difficult robotic tasks.

presentations and discussions for those people who

There are also a number of interesting workshops

cannot go to the conference physically due to e.g.,along with the conference. For example,“Bridging

health conditions. It is likely that in the future there

AI and Cognitive Science”and“ML-IRL: Machine

will be academic conferences held in a hybrid form of

Learning in Real Life”. Because of the difference

on-site and on-line meeting.

NEWSLETTER vol.08 29

イベント
報告

UCL-NTT Collaboration Meeting 報告
高椋 慎也、五味 裕章（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）
NTTコミュニケーション科学基礎研究所では University

動情報の統合知覚過程、ヒト脳における音声情報処理につCollege London の認知脳科学研究所 (ICN)との間で、2016

いて、Ear Institute の Maria Chait 博 士が聴 覚における年よりDeep Brain Communication Science Project II とサリエンシーについて、University of London の Antonio

いうタイトルで約 4 年間の共同研究プロジェクトを立ち上げ、感Cataldo 博士が眼球運動とラバーハンド錯視の関係について

覚運動情報処理、発話情報処理、聴覚情報処理、対話コミュ

発表されました。触覚研究で著名な Vincent Hayward 博士

ニケーションなどの研究を進めてきました。そのプロジェクトのも聴講参加され、感覚情報処理の時間スケールの多様性に一環として、2018 年 10 月に OIST で当新学術領域と連携しついてなど、興味深い議論がありました。

て開催した会議（JNNS 大会のサテライトとして実施）に続き、二 日 目 午 後 の セ ッション、UCL か ら は Institute of2019 年 12 月に UCL においてプロジェクト会議が開催されましCognitive NeuroscienceのBahador Baharami 博士（LMUた。

と兼任）とAntonia Hamilton 博士が各々、アドバイザーが複

初日午 前 の セッションで は、UCL からは、Institute of

数名いる場合の助言戦略や、自然状況におけるヒト間インタラ

Neurology の James Kilner 博 士とSven Bestmann 博 士

クションの研究について発表され、NTT からは熊野と高椋ががそれぞれ、心拍リズムと運動タイミングの関係、運動計画

それぞれ、他者のために賭け事をするときのヒト間インタラクショの時間配分に関するご研究を、ICN の Mariana Rebelo 博

ンや、自閉症成人の腕運動の特異性に関する研究を発表しま士（Patrick Haggard 博士の共同研究者）が運動行為と空した。

間位置記憶の関係について発表されました。NTT からは当基礎的な神経科学の研究から社会応用まで、多岐に渡領域にも参加する安部川と伊藤がそれぞれ、眼球運動のアン

るテーマを扱った今回の会議でしたが、夜の意見交換の場

カー効果、伸張反射の多感覚性について発表。運動研究者

で Hayward 博士から面白いお話を聞きました。PC のインタが集まったこともあり、運動の評価指標など、細かい側面に至フェースが CUI からGUI に切り替わったとき、多くの視覚障がる密な議論が行われました。

い者の方が仕事を失ったそうです。そのことを聞いて不憫に

午後 1 つめのセッションでは基礎研究の社会応用の試みに思われた博士は、触覚フィードバックでウィンドウの形状などをついての発表がありました。UCL からは障がい者向け技術の提示するシステムを開発されました。この装置は画面に水平な革 新に取り組む Global Disability Innovation Hub (GDI方向にのみ力を提示する装置でしたが、不思議なことにユー

Hub) の Catherine Holloway 博士 (GDI Hub の創設者の一ザーの中には凹凸の感覚を報告する方がいたそうです。博士人 )とYoungjun Cho 博士がそれぞれ、発展途上国で利用が 2001 年に Nature に発表された lateral force による触覚する障がい者向け用具の開発や低コストな感情認識技術に提示技術（現在のモバイルデバイスの主要な触覚提示手段）

ついての研究を紹介、NTT からは新学術領域メンバーでもあの着想は、このときの報告に基づくものだそうです。コラボレー

る五味が、触錯覚を使ったモバイル力覚提示デバイスについションには Win-win な関係が重要としばしば指摘されますが、ての研究を、デモを交えて発表しました。

イノベーティブな発見にはもっとずっと意外な関係性が必要な

初日最後のセッションでは、UCL の外部連携に関わられていのかも知れません。

るJoseph Devlin 博士 (Faculty of Brain Science)とBjorn
Christansson 博 士 (UCL Consultants) を 招 き、”Techtransfer, translation, and development pathways.”というタイトルで企業とアカデミックの共同研究について様々な議論が行われました。
二 日 目 午 前 の セ ッション、UCL-ICN か ら は Patrick
Haggard 博 士、新 学 術 若 手 サ ポ ートを 受 け た Irena
Arslanova 研 究 員、Sophie Scott 博 士 がそれぞれ、触 運

30 NEWSLETTER vol.08

会議で触錯覚デモを披露する様子

第 8 回領域会議報告
鮫島 和行（玉川大学脳科学研究所）
2020 年 6 月15、17、19日の三日間にわたって、新学術領域

3日目は、残り2 件の発表の後、ブレイクアウトセッションとし「人工知能と脳科学」の第 8 回領域会議がオンライン上で行て、4 つに分かれて、この領域での問題となっている事柄につわれました。まず、銅谷領域代表からのご挨拶からはじまり、いての議論が行われました。私は 1 つめの表現学習グループ

本年度が最終年度となる旨、中間報告での指摘点、および最に、田中啓治先生、深井先生、庄野先生、細谷先生とともに終年度での成果とりまとめスケジュールや、国際シンポジウムに参加させていただきました。この領域に求められている現在

ついてのお話しがありました。私にとっては、後半から公募研の AI にないものを如何にして脳科学から提言できるのか？とい究として第 6 回の領域会議に参加させていただいてからあっとう少し大きな話題が中心となりました。工学的な問題定式化、いう間に 1 年が過ぎ、もうとりまとめの時期なのかと驚いており

すなわち自然画像からのパターン認識などの明確な目標が必ます。

要なのではないか、という提言や、現在の”AI”の「強い」と初日（15日）には、8 件の公募研究班の発表がありました。

ころではなく「攻めあぐねている」問題とは何かを考えること

飯野先生の実験系に強化学習を導入し、対象動物に適切なが重要なのではないか、という話もありました。私としては今の刺激を与え、系全体での解析をしようという試みは、刺激にな

Deep NN は外界の情報を取り込んだ、うまい入出力変換でりました。井上先生からは最新の遺伝学的方法やウィルスベ

あって、強化学習における探索の問題などの、内在する情報

クターを使った多シナプス伝搬回路同定を大脳皮質—大脳基を生み出すメカニズムが必要とされるのではないかという話を

底核ループについて解析しており、線条体の情報表現と合わしました。それは、なぜ脳に自発発火があるのか、そのメカニせて考えれば、前頭極や内側前頭前野と皮質下との情報処

ズムにヒントがあるのではないか、という議論に発展し、どこか理に新しい仮説が立てられるのではないかと、思いを巡らせるの細胞やどこかの局所回路が作りだしているというよりも、領ことができました。これらは私の興味からの例にすぎませんが、野間をまたぐグローバルなネットワークが複雑な環境に適応す

多くの研究の関連性に気付くことができるのも、領域会議のメ

る時に大事なのではないか、という問題提起が行われました。

リットの 1 つです。その意味で、発表が一通り終わると、オフラ

この様に、リモート参加とはいえ充実した情報交換と議論がインにいきなりなった瞬間に自宅に引き戻される（自宅からリモー行われ、大変刺激的な 3日間でした。今後ともこのコミュニティ

ト参加でした）のは、最初は戸惑いました。いつもの領域会議を通じた議論で新しい研究が展開できることを嬉しく思うと同の様に、コーヒーブレイクや食事をともにしながら、「今日話して時にあと1 年なのかという思いも残りつつ、リモート画面がプいた、あれは、これと関係あるのかなぁ」や、「質問しそびれた

チっと切れて一人考えこみました…。

のだけれども、これはこういう解析？」などなどの四方山話が領域会議の楽しみの 1 つになっていたことを実感する瞬間でもありました。
1日開けて 17日、19日に合わせて 12 件の発表がありました。
池上先生のオルタとよばれるロボットと人のジェスチャーを通じたインタラクション実験とその解析や、心理評定の話は、私が以前参加していた非言語情報によるコミュニケーションの研究領域に近く、今の AI では限定的である自律性とは何か？のヒントとなる非常に興味深いものでした。他にも大村先生のセロト
ニンニューロン操作と強化子価値低減パラダイムの関係性や、小松先生のマーモセットの全脳 ECog における側頭葉と前頭葉の大域ネットワークのダイナミクスなど、最新の実験的知見だ
けでなく、理論の側からも、深井先生の樹状突起での計算を取り込んだリカレントネットの回路学習、細谷先生のモジュール
VAE( 変分自己符号化器 ) による小サンプル学習とIT 皮質の対比など、理論と実験の両面での進展を一度に聞けるのもこの領域の魅力の 1 つです。

NEWSLETTER vol.08 31

イベント情報主催イベント

共催、協賛、後援、関連イベント

International Symposium on Artificial
Intelligence and Brain Science 2020
日程：2020.10.10-12
場所：オンライン開催
http://www.brain-ai.jp/symposium2020/

第 28 回脳の世紀シンポジウム 「依存症と脳」
日程：2020.9.16
WEB ライブ配信 10:10-16:00
特別講演：おおたわ史絵「依存症家族の経験から語る」「脳を創る」講演：高橋英彦「脳イメージングでみる依存症－ギャンブル依存を中心に－」
https://www.braincentury.org/index.php?
page=brainsympo_index
第 8 回神経法学研究会
日程：2020.11.3 10:00-13:00
場所：オンライン開催
講演：銅谷賢治

第 9 回領域会議
日程：2020.10.13
場所：オンライン開催
脳と心のメカニズム第 21 回冬のワークショップ
日程：2021.1.6-8
場所：北海道、ルスツリゾートホテル
http://brainmind.umin.jp/wt21.html

発行／編集

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」

お問い合わせ

新学術領域研究 「人工知能と脳科学の対照と融合」事務局
Mail ncus@oist.jp
2020 年 10 月発行

www.brain-ai.jp