研究最前線

脳は外部の環境を認識して次の行動を決定する情報処理を行っている。
しかし脳がどのような方程式を用いて情報処理を行っているのか、その普遍的な計算原理は分かっていない。
ア ン ド レ ア

ベヌッチ

脳科学総合研究センター 行動・神経回路研究チームのAndrea Benucciチームリーダー（TL）たちは、マウスの神経活動の計測データを機械学習の数理モデルで解析して脳が用いている方程式を導き出し、さらに神経細胞の活動を光で操作してその方程式を脳が本当に用いているか検証する実験を進めることで、脳の普遍的な計算原理を探っている。

機械学習と実験により、脳の普遍的な計算原理を探る

ベヌッチ TL は言う。

■ マウスの自動訓練装置を開発
脳の計算原理を知るには、まず認知の情報処理を行っているときの多数の神経細胞のオン・オフを計測する必要があ■ 脳はどんな方程式を用いているのか？ている。神経細胞は電気信号を出す（オる。そのためにベヌッチ TL たちは、さコンピュータの集積回路には、膨大なン）・出さない（オフ）を繰り返して情報まざまな実験手法が開発されているマウ数のトランジスタが組み込まれている。

をやりとりしている。ただし、脳によるスを使い、訓練や実験がしやすい視覚情報処理を行うための方程式を、計算外部環境の認知およびそれに基づいた情報の認知を主な実験対象にしている。

手順（アルゴリズム）に従い、それぞれ行動の決定が、神経細胞間のどのような

ただし、マウスに複雑な認知課題をのトランジスタが電気を通す（オン）・通情報のやりとりによって実現されている訓練させることは大変だ。従来、1 種類さない（オフ）を1と0 に対応させて解いのかは分かっていない。の認知課題を学習させるのに、実験者ている。

「脳でも、何らかの方程式を用いていがそばに付いて数カ月以上かけて訓練

一方、脳では膨大な数の神経細胞がると考えられます。その普遍的な計算原を行うのが一般的だった。そのため、何つながり合って複雑な神経回路をつくっ理を知りたくて研究を続けています」と十匹ものマウスを訓練して実験を行うには、多くの人手や時間、コストがかかる

図 1 自動訓練装置
マウスは1日に 2〜3 回、ホームケージから先端部へ自発的に移動して訓練を受ける。ホイールを回して正しい選択をすると報酬が得られ、学習が進行する。小原医科産業株式会社との共同開発。

ため、現実的には難しかった。
また、訓練の手法や装置は研究室ごとに最適化されることが多い。そのため、異なる実験者や研究室が行った訓練に基づく実験データを比較することが難しく、再現性も確認しにくいという問題もあった。
ベヌッチ TL たちは、マウスに対して複雑な認知課題を自動で訓練する装置をメーカーと共同開発した（図1）。それにより、多数のマウスの訓練の同時並行化、および各個体における学習に要するホームケージ
報酬

動訓練装置を用いれば実験が標準化されるので、異なる研究室で行われた実験データを容易に比較することができる。

自動ドア

一例として、ベヌッチ TL たちは、そ赤外光センサー
ホイール

10 R I KE N NE WS 2018 Jan u a r y

時間の短縮化に成功した。また、この自の自動訓練装置を用いて、マウスに「垂イラスト：坪田匡史（2017）直」という概念を学習させて、認知課題

撮影：STUDIO CAC

Andrea Benucci（アンドレア・ベヌッチ）

脳科学総合研究センター
行動・神経回路研究チーム
チームリーダー
スイス連邦工科大学チューリッヒ校とチューリッヒ大学の連携プログラムにて神経科学分野でPh.D.取得。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（英国）での上級リサーチ・アソシエイトなどを経て、2013年より現職。

成しつつ関与するので、単一の階層に属で正解を出せるようにするものだ。しかいた二つのしま模様を見せる。右のしまする小さな領域の少数の細胞を見るだ

し 20 世紀のコンピュータの計算速度は模様が垂直に近ければ右を、左が垂直けでは駄目なのです」

を行わせている（図 2）。異なる角度で傾44に近ければ左を選べば正解とする。正遅く、ニューラルネットワークの研究はしかしこれまで、脳の広い領域のたくなかなか進展しなかった。

さんの神経細胞の活動を同時に調べる

21 世紀に入り、コンピュータの計算速

外部の環境を認知するとき、過去のことは難しかった。
「私たちは、個々の度は飛躍的に高速化し、さらに数理研記憶と照らし合わせるケースや、暗かっ神経細胞の活動度に応じて明るく光るよ

究の進展もあり、ニューラルネットワーたり一瞬しか見えなかったりなど不十分

うに遺伝子を改変したマウスを用いて、クの研究は機械学習や人工知能（AI）とな情報から答えを推論しなければならな脳の広い領域の数百個もの神経細胞の呼ばれる分野に発展を遂げ、さまざまないケースがある。ベヌッチ TL たちは、活動を計測しています」（図 3）

領域で応用されている。

解するとマウスは報酬がもらえる。

二つのしま模様を見せた後、しばらく時「機械学習や AI は、脳の計算原理をな実験や、マウスに見せるしま模様にわ■ 機械学習で脳の方程式を導き出す
ベヌッチ TL たちは、得られた実験れるようになりました。私たちは、マウざとノイズを加えて、情報が不十分な状データをもとに、神経回路が視覚情報をス脳の神経回路を模した数理モデルを況で推論させる実験を行っている。注

どのように認知して意思決定しているの『再帰型ニューラルネットワーク』を使っ意力の違いで認知にどのような差が出るか、その数理モデルを導く研究を同時にて作成し、認知課題を行っているときののか調べる実験も行っていく予定だ。

進めている。

マウスの神経活動のデータを学習させて間を置いてから選ばせる記憶力が必要

理解するための数理モデルを提供してく「状況に応じて、認知に関わる神経細1940 年代から、ニューラルネットワーいます。それにより、再帰型ニューラル胞の領域や情報処理の仕方は違ってきクと呼ばれる数理モデルの研究が始まっネットワークが自身のパラメータを調整ます。複雑な認知活動では、脳の広いた。脳の神経回路を模した計算モデルして、マウスの神経細胞活動の時間変領域の神経回路が複雑な階層構造を形をつくり、課題を与えて学習させること化の特徴的な性質を抽出できるようにな

マウス
しま模様

図 2 垂直の概念を用いる認知課題
スクリーンに映る二つのしま模様のうち、垂直に近い方を選び、選んだ方へホイールを回転させる。

ホイール

図 3 脳の広い領域の神経活動の計測
神経細胞の活動の強さに応じて明るく光るように遺伝子を改変したマウスを用いて、認知課題を行っているときの数百個もの神経細胞の活動を計測している。

0.5mm

R I K E N N E W S 2 0 1 8 J a n u a r y 11

研

究最前

線
再帰型ニューラルネットワーク

認知課題を行っているときのマウスの神経細胞のオン・オフの時間変化

変数（神経細胞の活動を反映）

学習前

図 4 実験データによる再帰型ニューラルネットワークの学習

学習前は、方程式の全ての変数が双方向に結合し、変数間の情報の伝わり方はランダムな状態。実験データを学習させると、マウスの神経細胞のオン・オフの時間変化と再帰型ニューラルネットワークの挙動が一致するように、方程式のパラメータ値が調整され、変数間の情報の伝わり方が変わる。
再帰型ニューラルネットワークは、情報が一方の変数から他方に伝わるだけでなく、フィードバックされるという特徴を持つ。そのため今の状態に過去の状態を反映させるモデルが構築でき、神経細胞集団の時間変化を表現する方程式を導き出せる。

実験データを学習
実験データを学習させて挙動を一致させる

で、多くのことを学ぶことができるでしょう。最近、機械学習や AI の研究者により、脳の計算原理の理解に役立つ、新しい数理モデルが次々と生み出されています。その新しい数理モデルを使っ方程式を導き出す

学習後てマウスの計測データを解析することも可能でしょう」■ 人工知能 vs 脳ります。このようにして、脳が用いていフの時間変化を推定できるはずだ。

る方程式が導き出されるのです」（図 4）「例えば、マウスに二つとも水平なし

例えば、私たちはネコをどのように認ま模様を見せます。この場合、正解が識しているのか、その視覚的な概念を言■ 光遺伝学で方程式を検証する
さらにベヌッチ TL たちは、その方程ないので、マウスはホイールをどちらに葉で言い尽くすことは難しい。しかし、回せばよいか分かりません。そのとき、私たちはネコとイヌを簡単に識別するこ式が本当に脳で使われているかを検証

右に回す意思決定に対応する神経細胞とができる。

する実験を進めている。そのために、光活動を再帰型ニューラルネットワークか

ベヌッチ TL たちが訓練したマウスも、の照射によって神経細胞のオン・オフをら予測し、それら神経細胞を操作すれ垂直という視覚的な概念を学習して、そ操作することを可能とする光遺伝学といば、右に回すことが正解だとマウスに認れにより二つのしま模様で垂直に近い方う技術を用いている。

識させることができるはずです。そのとを選ぶことができるようになった。

「私たちは、数百個の神経細胞それぞおりにマウスが右に回せば、脳でその方最近では AIも、「ネコの顔」などの視れを独立に操作する技術を確立しまし程式が用いられていることの証明になり覚的な概念を学習できるようになっていた。神経細胞 A をオンにした後、B をオます」
（図 5）

る。
「ただし、そのような概念の学習には、ンにして、次に C をオンにするといった行動・神経回路研究チームには、マ多くの電 力を消費するスーパーコン一連の操作をミリ（1,000 分の 1）秒の精ウスの訓練や実験、神経活動の計測かピュータが使われています。一方、マウ度で行うことができます。多数の神経細ら、機械学習による計測データの解析まスの脳のサイズはわずか 1cm ほどで、そ胞の活動をこのような高い精度で操作すで、脳の計算原理を探るために必要なの消費エネルギーはごくわずかです。概る技術を持つ研究室は、世界的にも限ら技術と人材がそろっている。
「数理や生念を学習するための方程式は、AIと脳れています」

物学など異分野の研究者たちが連携しで似ていると私は予測しています。ただベヌッチ TL たちの再帰型ニューラルながら研究を行っている点が、私たちのし、計算素子はトランジスタと神経細胞ネットワークは、脳の神経細胞の構造を研究チームの大きな特徴です」とベヌッとでは異なり、AIと脳では異なるアルゴ模したものなので、方程式の各変数は、チ TL。

リズムを採用していることは明らかで脳の神経細胞と対応関係がある。もし、もし、再帰型ニューラルネットワークその方程式が脳で使われていれば、方が導き出した方程式が、マウスの脳で程式のある変数を操作することで生じる使われていないと分かったら、研究を小型で低エネルギー消費の脳で使わ再帰型ニューラルネットワークの挙動のどのように進めるのか。
「その場合、方れているアルゴリズムが分かれば、そ変化を調べることで、対応する神経細胞程式の予測と実際の神経活動のパター

れは AI の発展にも大きく貢献するだろを操作して生じる全神経細胞のオン・オンがどのように違うのかを調べることう。
「私は、IT 企業の AI 研究者や脳科12 R I KE N NE WS 2018 Jan u a r yす。その違いを具体的に明らかにしていきたいと思います」

関連情報

2017年10月30日プレスリリース
マウス用自動訓練装置の開発

学者とも密に連絡を取り、連携を深め理解に役立つのだろうか。
「マウスで見膜などが最初の応用例になるでしょう」ています」

つけ出そうとしている大脳皮質の計算原

現在、網膜が機能不全になった人の理が、ヒトに至るほかの哺乳類の大脳皮■ 脳の普遍的な計算原理の解明へ向けてために、CCD（電荷結合素子）で捉え質にも共通していると期待しています。

た視覚情報を脳に送り視力を回復させる

ベヌッチ TL たちは、主に視覚につい1980 年代にネコを用いた実験によって、人工網膜の開発が進められている。たて研究を進めているが、聴覚や触覚な脳には神経細胞の活動の過度な興奮やだし現状では、明るい点がおぼろげに見どほかの認知システムは、どのような計抑制を防ぎ一定の範囲内に制御する仕組える程度だ。

算原理を用いているのだろうか。

みがあることが発見されました。その後、前述のように、ベヌッチ TL たちは、「認知を行う大脳皮質において、視覚ほかの研究者たちにより、その仕組みが機械学習で導き出した方程式を検証すや聴覚はそれぞれ異なる領域で処理さショウジョウバエやマウス、サルなどでるために、特定の神経細胞を操作してれています。しかし神経細胞の種類やも働いていることが確かめられ、その仕マウスの認知が方程式の計算どおりに並び方、つながり方などを顕微鏡で観組みは多くの生物に共通していることが変化するかどうか調べる実験を進めて察すると、大脳皮質ではどの領域もほと分かりました。私たちがマウスの大脳皮いる。その技術や知見を応用し、CCDんど同じ構造です。視覚でも聴覚でも、質で働く計算原理を発見できれば、それで捉えた視覚情報に基づき、的確に視認知の普遍的な計算原理は同じであるがほかの哺乳類の大脳皮質にも共通して覚領域の神経細胞を操作することで、よことを、これまでの多くの研究が示唆しいるかどうか、大きな大脳皮質を持つ霊り鮮明な画像が見えるように視力を回復ています。従って、垂直という概念を認長類のマーモセットなどの研究者が確かさせることができる可能性がある。

知するといった特定の認知課題の計算めようとするでしょう」

原理が分かれば、それは脳の認知システムの普遍的な計算原理である可能性が高いのです」
マウスの脳の計算原理は、ヒトの脳の脳波などの脳活動の情報を読み取り、機械を操作するブレイン・マシン・イン■ 脳と機械を直接結ぶ研究にも貢献
ベヌッチ TL たちの研究は将来、医療ターフェース（BMI）の研究も進み、脳にも貢献できる可能性がある。
「人工網ビリや、精神疾患の診断・治療への応の疾患で手足が不自由になった人のリハ用も期待される。
「私たちの研究は将来、脳と機械が直?

右!

接コミュニケーションを行うブレイン・マシン・インターフェースの研究にも貢献できるでしょう。ただし、具体的な応用に役立てるには、まだ多くの研究ステップが必要です」とベヌッチ TL。
行動・神経回路研究チームの世界的にも独創的な研究は、脳科学のみなら再帰型ニューラルネットワーク

図 5 光遺伝学による検証

学習させた再帰型ニューラルネットワークの挙動を調べれば、例えば、ホイールを右に回すときに活動する複数の変数が特定できる。マウスに二つとも水平なしま模様を見せて判断がつかない状態にしておき、特定した変数に対応するマウスの神経細胞を光で刺激する。右に回す行動が誘発されれば、再帰型ニューラルネットワークで導き出した方程式が脳で用いられていることの証明になる。

ず、AI やブレイン・マシン・インターフェース、医療などにブレークスルーをもたらす可能性を秘めている。
（取材・執筆：立山 晃／フォトンクリエイト）

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