脳は計算機科学者に解明されるのを待っている－ 機械学習器としての脳 －言語処理学会第19回年次大会(NLP2013) 招待講演
2013-03-13
産業技術総合研究所
ヒューマンライフテクノロジー研究部門
脳機能計測研究グループ
一杉裕志

計算論的神経科学の現状• 脳を情報処理機械に見立ててその機能を調べるという脳研究の一分野 (Wikipedia)• 従来の「脳のモデル」– ある特定の実験データを説明するだけの限定的なもの。

• ベイジアンネットを使った大脳皮質のモデル– 脳の認識と学習の基本原理にせまる、適用範囲の広いモデルを指向。

自己紹介• 1990年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。米澤研究室。
• 1993年東京大学大学院情報科学専攻博士課程修了。博士(理学)。
• 同年電子技術総合研究所入所。
– 並列言語、拡張可能言語、オブジェクト指向言語のモジュール機構、スクリプト言語等を研究。

• 2001年より産業技術総合研究所に改組。
• 2005年より産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門に異動。 (現ヒューマンライフテクノロジー研究部門)

私の研究の目的• 人間のように知能の高いロボットを作って、社会の生産性を飛躍的に向上させ、人々の生活をより豊かにすること。
• 役に立つロボットに必要な能力：– 赤ん坊のように自律的に知識を獲得できる。
– 自然言語を通じて知識の伝達ができる。
– 幅広い状況に知識を応用できる。

• そのための近道として、まず脳の情報処理原理を解明したい。

脳に関する誤解• 脳についてまだほとんど何も分かっていない→ すでに膨大な知見がある。
• 脳は計算機と全く違う情報処理をしている。
→ 脳はとても普通の情報処理装置である。
• 脳はとても複雑な組織である。
→ 心臓等に比べれば複雑だが、意外と単純。
• 計算量が膨大すぎてシミュレーションできない。
→ ヒトの脳全体でも計算量的にすでに可能。
• 労働力としては人間よりも高くつく。
→ 将来は人間よりもコストが低くなる。

なぜ今、脳の理解が可能に？
• 脳の理解に必要な知識はこの十数年の間に揃いつつある。
– 機械学習分野の要素技術の成熟– ベイジアンネットの教科書 [Pearl 1988]– 強化学習の教科書 [Sutton 1998]– 独立成分分析の教科書 [Hyvarinen 2001]– 大規模ニューラルネット Deep Learning [Hinton 2006]– 「脳の１０年」(1990～1999)以降の神経科学の急速な進歩– ドーパミンニューロンＴＤ誤差の論文 [Schultz 1997]– Ｖ１のスパース符号化の論文 [Olshausen 1996]– 大脳皮質のベイジアンネットモデル [Lee and Mumford 2003] etc.

大脳皮質に関する神経科学的知見

大脳皮質• 脳の中でも知能をつかさどる重要な部分。
– 視覚野、言語野、運動野、前頭前野、・・・

図は http://en.wikipedia.org/wiki/Brodmann_area より

大脳皮質の領野• 各領野の機能、接続構造はかなり明らかになりつつあるが、具体的な情報処理原理は不明。
Daniel J. Felleman and David C. Van Essen
Distributed Hierarchical Processing in the Primate Cerebral Cortex
Cerebral Cortex 1991 1: 1-47

視覚系領野

運動野

大脳皮質のコラム構造の模式図

ミニコラム
50μm

マクロコラム
500μm

IIIIIIIVVVIIIIIIIIVVVI

厚さ約２ミリIT野の顔の向きに応答するコラム[Wang et al. 1996]

Wang G, Tanaka K and Tanifuji M,
Optical imaging of functional organization in themonkey inferotemporal cortex
SCIENCE 272 (5268): 1665-1668 JUN 14 1996.

図は下記論文よりKeiji Tanaka
Columns for Complex Visual Object Features in the Inferotemporal Cortex:
Clustering of Cells with Similar but Slightly Different Stimulus Selectivities
Cerebral Cortex, Vol. 13, No. 1, 90-99, January 2003

ＩＴ野の活動[Tsunoda et al. 2001]
物体の形は脳内では「特徴コラム」の活動パターンで表現されているらしい。

Tsunoda K, Yamane Y, Nishizaki M, Tanifuji M (2001)
Complex objects are represented in macaqueinferotemporal cortex by the combination of featurecolumns. Nat Neurosci 4:832-838.

大脳皮質の解剖学的特徴[Pandya andYeterian 1985][Gilbert 1983]• 情報処理の途中結果の３層の情報が上位領野に送られ、最終結果の５層の情報は下位領野に戻される。
– その機能的意味は分かっていない。
IIIIIIIVVVI
高次領野

皮質下へ出力低次領野

ニューロン（神経細胞）• ヒトの脳で１０００億個。
• 内積計算のような簡単な演算しか行えない。
• シナプスが w という重みを学習。
x1
w1x2w2.
.
.
xn
ニューロンへの入力

wn
シナプス

y = φ ( ∑ wi xi )i

ニューロンからの出力

大脳皮質の各スケールでの構造• 領野 約５０個• マクロコラム約１００万個• ミニコラム 約１億個
• ニューロン 約１００億個• シナプス 約１００兆個

Wikipedia よりDaniel J. Felleman and David C. Van Essen
Distributed Hierarchical Processing in thePrimate Cerebral Cortex
Cerebral Cortex 1991 1: 1-47

マクロコラムミニコラムIII
III
IVV
VI

III
厚さ約２ミリ

III
IV

x1

Vx2 .

VI

xn.
.

w2

w1

wn
シナプス

y = φ ( ∑ wi x i )iニューロンからの出力

大脳皮質の不思議さ• 脳の様々な高次機能（認識、意思決定、運動制
御、思考、推論、言語理解など）が、たった５０個程度の領野のネットワー
クで実現されている。

Wikipedia よりDaniel J. Felleman and David C. Van Essen
Distributed Hierarchical Processing in thePrimate Cerebral Cortex
Cerebral Cortex 1991 1: 1-47

マクロコラムミニコラム

IIIIII
IVVVI

I
II
厚さ約２ミリ

III
IV

x1

V

x2 .

VI

xn.
.

w2

w1

wn
シナプス

y = φ ( ∑ wi x i )iニューロンからの出力

ベイジアンネットベイズの定理=結果から原因を推定AB

C?
1 1×653P (箱 = A | 色 = 黒 ) ==1 1 2 1 5 1 46× + × + ×
5 3 4 3 6 32515P (箱 = B | 色 = 黒 ) =P (箱 = C | 色 = 黒 ) =46
46

脳の認識も、結果からの原因の推定
物体＝原因の推定

光源

二次元画像=結果物体

ベイズの効率化技術• 脳はベイズを使っているらしい。
• しかし、ベイズを使った計算は、普通は計算量がとても多い。（指数関数的）• 効率的推論を可能にする多くの技術– マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)• ギブスサンプリング– 変分ベイズ– グラフィカルモデル• ベイジアンネット• マルコフ確率場

ベイジアンネット[Pearl 1988]とは• 脳の「直感・連想記憶」と似た働きをする。
• 確率変数の間の因果関係をグラフで効率的に表す知識表現の技術。
雲が出ている
スプリンクラーが動く

P(芝生 | スプリンクラー,雨)Node = 確率変数
Edge = 因果関係

雨が降る

P(雨|雲)

P(S=yes)
0.2

芝生がぬれるS
nonoyesyesRnoyesnoyes

P(R=yes)
0.02

P(W=yes|S,R)
0.12
0.8
0.9
0.98

R P(C=yes|R)
no 0.3yes 0.995

大脳皮質とベイジアンネットの類似点– トップダウンとボトムアップの非対称の接続– 局所的かつ非同期な情報のやり取りだけで動作– 値が非負– 情報が正規化される– ヘブ則学習– 文脈や事前知識に依存した認識– ベイズに基づく動作

Daniel J. Felleman and David C. Van Essen
Distributed Hierarchical Processing in the Primate Cerebral Cortex
Cerebral Cortex 1991 1: 1-47

ベイジアンネットを使った大脳皮質モデル• 視覚野の機能、運動野の機能、解剖学的構造、電気生理学的現象などを説明••••••••••[Lee and Mumford 2003][George and Hawkins 2005][Rao 2005][Ichisugi 2007] [Ichisugi 2010] [Ichisugi 2011] [Ichisugi 2012][Rohrbein, Eggert and Korner 2008][Hosoya 2009] [Hosoya 2010] [Hosoya 2012][Litvak and Ullman 2009][Chikkerur, Serre, Tan and Poggio 2010][Hasegawa and Hagiwara 2010][Dura-Bernal, Wennekers, Denham 2012][Chikkerur, Serre, Tan and Poggio 2010]のモデル
物体の場所
L (LIP)

物体のアイデンティティ
O (PFC)
特徴（方位・色など）があるかないか
Fi (IT)特徴 Fi のある場所
Fil (V4)
視覚刺激
I (V2)
Chikkerur, S., T. Serre, C. Tan and T. Poggio, What and where: A Bayesianinference theory of attention. Vision Research. 55(22), pp. 2233–2247, 2010.

既存の複数のモデルを統合[Itti and Koch 2001]
Computational Modeling of Visual Attention[Chikkerur, Serre, Tan and Poggio 2010]のモデル
物体の場所
L (LIP?)

物体のアイデンティティ
O (PFC?)
特徴（方位・色など）があるかないか
Fi (IT?)

L. Itti, C. Koch,
Computational Modeling of Visual Attention,
Nature Reviews Neuroscience, Vol. 2, No. 3,
pp. 194-203, Mar 2001.
http://ilab.usc.edu/publications/doc/Itti_Koch01nrn.pdf[Rao 2005] のモデル

特徴 Fi のある場所
Fil (V4?)• 注意に関する電気生理実験の結果を説明するために Rao が考えたモデル。
場所LFCI[Reynolds and Heeger 2009]
注意の正規化モデル

特徴中間表現
θ視覚刺激

R. Rao. Bayesian inference andattention in the visual cortex.
Neuroreport 16(16), 1843-1848,2005.

Sharat Chikkerur, Thomas Serre and Tomaso Poggio:
A Bayesian inference theory of attention: neuroscience and algorithms,
Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory Technical Report,
MIT-CSAIL-TR-2009-047 CBCL-280, October 3, 2009

入力刺激
θ I(x,θ)注意フィールドA(x,θ)

刺激ドライブθE(x,θ)刺激フィールドe(x',θ';x,θ)でたたみ込みxθx A(x,θ)E(x,θ)×x

抑制フィールドs(x',θ';x,θ)でθたたみ込み抑制ドライブS(x,θ)xθ

応答R(x,θ)÷xx

視覚刺激I (V2?)

ちらかっている状況では物体を探しにくい場所
L

縦線赤（ここの値は私の想像）

Saliency map

特徴Fi

特徴のある場所
Fil
視覚刺激
I「縦線と赤」に注意を向けても、それがある場所がポップアウトしない。

注意とニューロン応答の関係[Reynolds and Heeger 2009]の再現

事後確率
P( Fl i | I )がニューロン応答確率伝播アルゴリズム[Pearl 1988]
BEL( x) = αλ ( x)π ( x)U1π ( x) = ∑ P( x |u1 ,L , um )∏ π X (uk )u1 ,L,u mπX(uk)kλ ( x) = ∏ λY ( x)π Y ( x) = π ( x)∏ λY ( x)j ≠lλ X (uk ) = ∑ λ ( x)xY1j∑ P( x |u ,L, u )∏ π (u )1u1 ,L,u m / u kmXi≠ki

UmλX(uk)

X

λYl(x)

πYl(x)

lll...

...

Yn近似確率伝播アルゴリズム[Ichisugi 2007]
t +1l XY= zYt + W XY oYt

ot +1X

Pearl のアルゴリズム[Pearl 1988]をいくつかの仮定のもとで近似。

⊗t +1l∏ XY=Y ∈children ( X )
t +1
TkUX
= WUX
bUt

pt +1
X

=UbU

∑kt +1UX
U ∈ parents ( X )bX=ot +1X= ∑ (r ) (= rZ⊗pt +1
Xt +1X
iit +1X
1=oz tX+1 = ( Z Xt +1 , Z Xt +1 , L , Z Xt +1 )T
bXt +1 = (1 / Z Xt +1 )rXt +1

Z X , oX

Xt +1X

rt +1X

WUXt +1X

t +1X

•p )

WXY

Z Y , οY

Y

・神経回路で実現可能・大規模化可能な計算量・記憶量

ただし、x ⊗ y = ( x1 y1 , x2 y2 , L , xn yn )Tコラム構造・６層構造との一致[Gilbert 1983]

III
III
IV
V
VI
低次領野

高次領野

解剖学的構造[Pandya and Yeterian 1985]
Pandya, D.N. and Yeterian, E.H., Architecture and connections of corticalassociation areas. In: Peters A, Jones EG, eds. Cerebral Cortex (Vol. 4):
Association and Auditory Cortices. New York: Plenum Press, 3-61, 1985.
Gilbert, C.D., Microcircuitry of the visual-cortex, Annual review ofneuroscience, 6: 217-247, 1983.

kUX
oX

lUX
bU

k XY
oYl XYZX

bX

ZY

個ノード

親ノード

モデル

IIIIII
IVV
VI

各変数の値を計算する回路(bU1 )1(bU1 ) 2I

(bU 2 ) 3
(bU 2 )1+(bU 2 ) 2+

(kU1 X )1(kU1 X ) 2+

(bU 2 ) 3+

(kU 2 X )1+( p X )1(o X )1II+(kU 2 X ) 2U1U2( pX )2(o X ) 2(rX )1(l XY1 )1(l XY1 ) 2++III(rX ) 2X

Z Y1(oY1 )1(oY1 ) 2(l XY2 )1+(l XY2 ) 2(oY1 ) 3+Z Y2(oY2 )1/ZXZX(bX )1IV

(oY2 ) 2/(oY2 ) 3(b X ) 2+

(o X )1(bX )1(o X ) 2(b X ) 2V
VI

Y1Y2

左図は、上記BESOMネットワー
クのノードXのユニットの値を計算する回路

大脳皮質の構造との一致
２層、４層の細かい細胞
BEL(U 1 = u11 )BEL(U 1 = u12 )IBEL(U 1 = u31 )BEL(U 2 = u )21

BEL(U 2 = u 22 )++

κU ( X = x1 )

κ U ( X = x2 )+1

BEL(U 2 = u32 )+κ U ( X = x1 )
2+π ( X = x1 )λ ( X = x1 )+1II

κ U ( X = x2 )
2π ( X = x2 )

ρ ( X = x1 )λ ( X = x2 )λY ( X = x1 )λY ( X = x2 )++1IIIρ ( X = x2 )Z Y1

1

λ (Y1 = y11 )λ (Y1 = y12 )λY ( X = x1 )2+λ (Y1 = y31 )λY ( X = x2 )+2Z Y2λ (Y2 = y12 )ZX//BEL( X = x1 )BEL( X = x2 )λ (Y2 = y )λ (Y2 = y32 )+ZX
λ ( X = x1 )λ ( X = x2 )IV

22BEL( X = x1 )BEL( X = x2 )K. Brodmann, Vergleichende Lokalisation der Grosshirnrinde. in:ihren Prinzipien dargestellt auf Grund des Zellenbaues,. J.A.
Barth, Leipzig, 1909.
This figure is taken from the following Web page.
http://web.sc.itc.keio.ac.jp/anatomy/brodal/chapter12.html

VVI

１層、４層の水平線維ベイジアンネットの学習[Hosoya 2012]• 一次視覚野、２次視覚野の応答特性の再現• 複数の電気生理学的知見の再現– Cross-Orientation Suppression, Filling-In.

Hosoya, Haruo 、Multinomial Bayesian Learning for Modeling Classical and Nonclassical Receptive Field
Properties
NEURAL COMPUTATION, 24 (8): 2119-2150 AUG 2012

ここまでのまとめ• 大脳皮質がある種のベイジアンネットであることはまず間違いない。
• 脳の情報処理原理を理解するために非常に重要な手掛かり。
• 過去のモデルがベイジアンネットを核として１つの万能モデルに統合されつつある。

ＳＯＭ（自己組織化マップ）とベイジアンネット

ＳＯＭ（自己組織化マップ）[Kohonen 1995]• 脳の一次視覚野のモデルを工学的に扱いやすくしたもの。
• 脳の「概念獲得」と似た働きをする、教師なし学習アルゴリズムの１つ。
• 高次元の入力ベクトルを低次元に圧縮する。
競合層入力層ユニット
この例では入力が３次元、出力は１次元。
出力はユニットの位置で情報を表現。
（他のＮＮにない特徴）

IT野の顔の向きに応答するコラム[Wang et al. 1996]

Wang G, Tanaka K and Tanifuji M,
Optical imaging of functional organization in themonkey inferotemporal cortex
SCIENCE 272 (5268): 1665-1668 JUN 14 1996.

図は下記論文よりKeiji Tanaka
Columns for Complex Visual Object Features in the Inferotemporal Cortex:
Clustering of Cells with Similar but Slightly Different Stimulus Selectivities
Cerebral Cortex, Vol. 13, No. 1, 90-99, January 2003

前提とする２つの知見
１．大脳皮質の１つのマクロコラムは、１つのＳＯＭのようなものらしい。
２．上位領野のマクロコラムは、下位領野のマクロコラムの出力を受け取る。
...
...

...

SOMの階層はほぼ必然的にベイジアンネットになる[Ichisugi 2007]
近傍学習を無視すると学習則はwij ← wij + α i (v j − wij )xi

α i を適切にスケジューリングすると、下記の式が成り立つ。

wij = P ( y j | xi )v=(0, 0, 1, 0, 0,

wij

0, 1, 0, 0, 0,

yj

0, 0, 0, 0, 1)

BESOMモデル
注：BESOMモデルは未完成です。

U1

...

NodeUk... U mNode... Yn

NodeX

X

Y1

...

Yl

YlUnitBESOM が統合する
大脳皮質のモデル
Malsburg model[Malsburg 1973]

Neocognitron[Fukushima 1980]

SOM[Kohonen 1995]

Selective attention
model[Fukushima 1987]

Bayesian network[Pearl 1988]

BESOM[Ichisugi 2007]

各スケールでの構造と機能の一致
基底ノード
Wikipedia より...

脳の構成要素BESOM モデルの構成要素

大脳皮質

BESOM ネット

領野階層

基底の階層

領野（の一部）

基底

マクロコラム

ノード

ミニコラム

ユニット

ニューロン

変数

シナプス

ユニット間の結合の重み

...

...

...

...

ノード

Daniel J. Felleman and David C. Van Essen
Distributed Hierarchical Processing in thePrimate Cerebral Cortex
Cerebral Cortex 1991 1: 1-47

マクロコラム

ユニット

ミニコラム

I
II
III
IVV
VI

I
II

ユニット

(bU1 )1(bU1 ) 2I

(bU 2 ) 3(bU 2 )1

厚さ約２ミリ+(bU 2 ) 2+

( kU1 X )1+(bU 2 ) 3+IIIx1Vx2 .

VIxn.
.

w2+シナプス( kU 2 X ) 2( pX )2(o X ) 2( rX )1( l XY1 )1( l XY1 ) 2++III( rX ) 2ZY1(oY1 )1(oY1 ) 2w1wnII+( kU 2 X )1

( p X )1(o X )1IV

( kU1 X ) 2( l XY2 )1+( l XY2 ) 2(oY1 ) 3+

Z Y2(oY2 )1y = φ ( ∑ wi x i )/iニューロンからの出力ZXZX(bX )1IV

(oY2 ) 2/(oY2 ) 3( bX ) 2+(o X )1(bX )1(o X ) 2(bX ) 2

VVI

視覚野の模式的説明• ネオコグニトロン[Fukushima1980]、SAM[Fukushima 1987]と同じ構造• 観測値は最下端から入力• 上の階層ほど抽象度の高い情報を表現

A…

B

C

D

…

認識結果

…

Ｖ１のハイパーコラム…
ＬＧＮからの入力

入力

BESOM の構造
ノード=確率変数=SOM（マクロコラム）
ユニット=値（ミニコラム）

(V2)

(V1)

(LGN)

同一階層のユニットどうしは結合がない。
それ以外はすべて結合。

結合の重み=条件付き確率（シナプスの重み）

BESOM の動作

再下端のノードに観測値が与えられる。

BESOM の動作

認識：観測データとの同時確率が最大となる値の組み合わせ(MPE: most probable explanation)を求める。

BESOM の動作

学習：発火したコラムどうしの結合を強め、他の結合は弱める。近傍学習もする。

BESOMの基本動作
１ノードの場合

ＢＥＳＯＭのノード（またはノードの集合）は「データベース」
学習

想起R

RA

B

A

B

入力
入力
ノードＲには、同時入力されるＡとＢの値の組がデータベースとして記憶される。

Ａの値が与えられると、データベースを検索し、対応するBの値が想起される。

データベースの学習の例
ユニットＩＤ 名前
U01
きつね
U02
うさぎ
U03
かめ
U04
からす
U05
はと
U06
やぎ...

形

注：競合学習を使って圧縮・抽象化して記憶する。

概念

名前

形色
茶色
白
緑
黒
灰色
白色

２層BESOMもデータベースとして動作
各変数を複数の独立成分に分解

R1

RA

B

A1

A2

R2

A3

R3

B1

B2

入力
入力
複数の変数を１つに統合
２つのベイジアンネットの機能は等価

入力

B3

大脳皮質のその他の機能についてのモデルの構想

時系列学習は？
• ６層から４層への入力は、時間遅れの再帰的入力? → そうならば時系列学習が可能

IIIIII
IVVVI

Xt

Xt-1

At-1

Bt-1

Yt-1

Ct-1

AtYt

BtCt

運動野は？
• ノードが状態行動対を学習。行動価値は大脳基底核（線条体）に投射するシナプスが学習[Ichisugi 2012]
Yuuji Ichisugi, A Computational Model of Motor Areas
Based on Bayesian Networks and Most ProbableExplanations, In Proc. of The International Conference on
Artificial Neural Networks (ICANN 2012), Part I, LNCS 7552,
pp.726--733, 2012.

(s,a)

s

大脳基底核a• 基底核－皮質ループの解剖学的構造と一致。
– [Doya 2000] のモデルの拡張になっている:
K. Doya, Complementary roles of basal ganglia and cerebellum in learning and motor
control, Current Opinion in Neurobiology 10 (6): 732-739 Dec 2000.

言語野＝チャートパーサ？
研究構想説明資料：「BESOMを使った言語野モデルの構想」
http://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/besom/201212language.pdf(単語,意味) x n
NP->ADJP NP
C1,S1

NP->ADJP NP
C2,S2

ADJP ADJP
C1
C2

NP
S1

NP
S2

what
where

black

cat

black

C1 C2
color

S1 S2shape脳の様々な部分が表現可能
運動前野
9/46

前頭葉全体
PM

SMA

体性感覚

MI

47

as

視覚・聴覚

9/46

感覚入力

運動出力asPM/SMA

PM/SMA視覚野

PM/SMAas

M1

M1

M1

M1s as
足M1

位置M1a身体座標

頭部座標

前頭前野

s

視覚・聴覚

p

動き

7b

7a

頭の向き動きの基準

形

7b

CIT

頭の動き

顔

手(s,p,a)

7a

位置の基準

(s,a)

a

網膜座標

LIP

LIP

passive visualneuronfixation
neuron

MIP

MST

MT

V2

眼の動き

PIT

体性感覚

V4

眼球の状態の感覚大脳皮質以外の組織モデル
脳を構成する主な要素
運動野
前頭前野

言語野

視覚野

扁桃体

海馬

大脳皮質： ＳＯＭ、ＩＣＡ、ベイジアンネットワーク
大脳基底核、扁桃体： 強化学習
小脳： パーセプトロン、リキッドステートマシン
海馬： 相互結合型ネットワーク

主な領野の情報処理装置としての役
割

大脳皮質

基底核

脳の各組織の機械学習装置としてのモデル

小脳

視覚野： deep learning ？
運動野： 状態行動対？
前頭前野： 状態遷移機械？
言語野： チャートパーサ？

実用化の可能性

大脳皮質モデルの実用化の動き• Numenta 社– 2004年より継続的に研究開発– 旧バージョンでベイジアンネットを使用。
– ジェフホーキンス「考える脳 考えるコンピューター」 2005

目指すべき目標• 短期的目標– 脳にヒントを得て作られた有用なアルゴリズム• 工学・産業への貢献– 実際の脳が行っている情報処理アルゴリズム• 計算論的神経科学という自然科学の一分野への貢献• 長期的目標– 人間と同じ機能を実現。
– 人工知能が人工知能研究。
– すべての労働を自動化する。

ヒトの大脳皮質の計算速度• ニューロンの動作を発火頻度モデルで素直に計算する場合：• ニューロン１００億、シナプス１０００個、演算数毎秒１００回とすると、1PFLOPS。
• 2008時点でのトップクラスのスパコン程度。
• メモリ量（シナプス数）は10TB程度。
ハイパーコラム
コラム

IIIIIIIVVVIIIIIIIIVVVI

厚さ約２ミリ人工脳の特徴•••••••••••••••知能： 調整可能、ゼロ～賢い人間程度
思考速度： 調整可能、ゼロ～無限大、コストとトレードオフ
記憶力： 調整可能、ゼロ～人間程度
感情、欲求： ユーザに役立つようにメーカーがデザイン
自己保存欲求： 調整可能
常識： あり自由意志： あり自己認識： あり
創造性・ひらめき： 人間程度
１個体の教育コスト：人間の教育コストと同程度
教育ずみの知識の複製コスト：ゼロ
ランニングコスト：将来は人間の労働コストより安い
知能の寿命：なし
自己改変能力： きびしく規制
自己複製能力： きびしく規制労働力としての自然脳と人工脳
ソフトウエア 自然脳

人工脳

開発コスト・ 高い
教育コスト

安い

安い

複製

可不可

可

ランニング
コスト

安い

高い

安い

参考：「脳とベイジアンネットＦＡＱ」• ベイジアンネットが「意識」を持ち得るのでしょうか？
• ベイジアンネットが短期記憶を持ち得るのでしょうか？
• ベイジアンネットが意思を持ち得るのでしょうか？
• ベイジアンネットが「ひらめき」を持ち得るのでしょうか？
• ベイジアンネットが感情を持ち得るのでしょうか？

脳 ベイジアンネット

検索言語の専門家の方々に教えていただきたいこと• 言語野に作りこまれている事前分布に関するヒント– 「言語現象」にはどういうものがあるのか。
– 言語の学習・理解にどういうバイアスがあるか。

まとめ• 大脳皮質はベイジアンネットである。
– 既存のモデルの多くがベイジアンネットを核にして統合されつつある。

• 脳の機能の再現に必要な計算パワーはすでにある。
• 脳のアルゴリズムの詳細を解明するヒントとなる膨大な神経科学的知見があるが、• それを解釈・統合できる人材が圧倒的に不足！