エンジニアのための脳科学のすすめ
Introduction of Neuroscience for Engineers高橋宏知

脳と人工知能を対比しながら，知能のメカニズムを考察する．脳の特徴は，超複雑ネットワーク構造，大規模なファンイン／ファンアウト構造，自発活動の生成など，従来の計算機とは本質的に異なる．このような特徴を生かした脳の計算原理として，リザバー計算と神経ダーウィニズムを紹介する．リザバー計算では，課題解決のためにネットワークを最適化するのではなく，ネットワークのダイナミクスを利用する．神経ダーウィニズムでは，多様な活動パターンを自律的に創り，そのパターンを必要に応じて利用する．これらの生物や脳に学ぶ自律化技術は，人工知能が苦手とする課題を克服するために，今後ますます重要となると考える．
キーワード：脳，リザバー，ダーウィニズム，自律性，ニューラルネットワーク，コネクショニズム

1．はじめにはありそうもない．そうすると人工知能と神経科学の交流も遠のく．また，計算原理だけでなく，思想や言語も筆者は，工学部機械系学科に所属しながら，脳の研究違うかもしれない．そもそも人工知能の「知能」とは何を進めてきた．その動機は，脳の計算原理を明らかにだろうか．それは，筆者をはじめ，神経科学者が解明せし，「知能」を宿す計算機を作ることにある．きっと同んとする「知能」と同義だろうか．筆者は，脳が生み出胞の工学系研究者や企業エンジニアはいるはずだと信じす知能を「生命知能」と呼んでいる．本稿では筆者らのているが，脳（神経科学）の専門家が集う学会では，残研究に基づいて，人工知能と対比しながら生命知能の本念ながら同胞に出会えることは滅多にない．

質を考えたい．

歴 史 的 に は，パ ー セ プ ト ロ ン (1)，ネ オ コ グ ニ ト ロン (2)，コネクショニズム (3) (4)など，著名な人工ニューラ
ルネットワークの理論的な研究は，神経科学の実験的な2．脳のリバースエンジニアリング研究とともに発展してきた．最近の人工知能の研究も，エンジニアリングとは，実現したい機能から出発し深層学習をはじめ，人工ニューラルネットワークの研究て，そのためのメカニズム，構造，手法などを決定し，に多大な影響を受けている．しかし，神経科学の実験的具現化していくプロセスである．逆に，既存の機械やシ研究と人工知能が互いに影響を与え合っているかと問え

ステムを調べ，それが実現しようとする機能を解き明かば，筆者の実感として，両者の交流は現在のところ極めすプロセスが，リバースエンジニアリングである．そのて少ない．

ように考えれば，脳を対象にしてリバースエンジニアリ

その理由の一端は，現在の人工知能の計算原理は，言うまでもなく，脳の計算原理とは異なることにある．人ングできる (5) (6)．例えば脳の構造から出発して，脳が生み出す「知能」という機能を解き明かせばよい．

工知能で用いられる学習アルゴリズム（例えば誤差逆伝

脳のリバースエンジニアリングの一例として，1980搬法）が，実際の脳の神経回路に実装されている可能性

年代に発展したニューラルネットワークの研究が挙げられる．ニューラルネットワークに基づいて認知や行動の高橋宏知 東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
E‑mail takahashi@i u‑tokyo ac jp
Hirokazu TAKAHASHI Nonmember (Graduate School of Information Scienceand Technology The University of Tokyo Tokyo 113‑8656 Japan)

電子情報通信学会誌

Vol 102 No 9 pp 881‑888 2019 年 9 月©電子情報通信学会 2019

解説

エンジニアのための脳科学のすすめモデルを構築する研究は，コネクショニズムとか，コネクショニストモデルと呼ばれた (3) (4)．高速な計算素子で命令を逐次実行するノイマン形計算機とは異なり，脳は，数 ms のオーダでしか動作できない低速な計算素子
881

を利用して，非同期的に並列計算を実現している．経験ある．これらが，どのような計算方法や機能の実現に資的には外部刺激の入力から認知や行動出力までの時間はするかを理解することは，脳科学分野だけでなく，次世数百 ms なので，素子レベルで 1 ステップ（シナプス）代の計算機開発にも有用な示唆を与えるはずである．の計算時間が数 ms であることを考慮すると，脳は入力から出力まで 100 時間ステップ（数百 ms/数 ms）のオーダで計算していることになる．この概算は，コネク

3．リザバー計算と神経ダーウィニズム

ショニズムでは「100 時間ステップ（100 time step）」

コネクショニズムでは，ニューラルネットワークの学問題として知られている (3)．この問いに対して，コネク習アルゴリズムとして，誤差逆伝搬法が確立された (8)．

ショニズム研究者（コネクショニスト）は，ノイマン形

この手法は，目標値に対する出力誤差を最小にするよう計算機とは異なる計算方法を探求した．に，勾配降下法により，ネットワーク内のパラメータをしかし，コネクショニズムでも，脳の巨大なネット出力層から入力層へ向かって順次調整する．しかし，大ワークや複雑な構造がニューラルネットワークに忠実にきなネットワークでは，入力層側では勾配が消失し学習再現されているわけではなかった．例えば，実物の大脳が進まないことや，勾配降下法に伴う不安定性により解皮質には 100 億個の神経細胞があり，細胞間をつなぐ脳の収束に時間が掛かることが問題点として認識されてい内の配線長は，10 万 km にも及ぶという試算もある．

る．また，誤差逆伝搬法は，数学的なアルゴリズムとし34

複雑な配線により，各神経細胞は，10 から 10 個ものては画期的だが，実際の脳への実装には現実的ではな神経細胞から入力を受けたり，出力したりしている (7)．

い．例えば，誤差逆伝搬法は，ネットワーク内の「全てこのような大規模なファンイン／ファンアウトの構造をの」パラメータを調整するが（図 1(a)），そのような調実装できるほど，従来のニューラルネットワークは大きくない．人工的な計算機でも，10 3 から 10 4 のファンイン／ファンアウトの構造は技術的に不可能である．また，実物の脳は自律的に活動している．この自発活動は，外部からの刺激で生じる誘発活動をはるかにしのぐと言われている．このような脳の特徴も，コネクショニズムでは考慮されなかったし，従来の計算機に実装されるはずもない．
このような相違にこそ，脳の計算原理が隠されているはずである．例えば，一つの神経細胞が 10 4 個ものシナプス入力を受けているとすれば，個々のシナプス伝達は些末であり，多数のシナプス入力の同期が重要であると考えられる．恐らくこのような工夫により，個々の素子の信頼性は低くても，システム全体としては頑健な計算を実現している．また，ある神経細胞がシナプスを介してつながっている神経細胞数は，1 シナプスでは 10 4 個のオーダ，2 シナプスでは 10 8 個のオーダ，3 シナプス
（簡単のため冗長性では 10 12 個のオーダと概算できる．
を排した．）大脳皮質には神経細胞数が 100 億個しかないので，ある神経細胞が活動電位を発生した後，その情報は数シナプス（数ステップ）を介して自分に戻ってくる．このような概算から，脳の情報処理は極めて再帰的であることが分かる．100 時間ステップ問題に脳の情報処理の再帰性を考慮すると，入力情報は 100 時間ステップで脳内を 30 回（100 ステップ／数ステップ）も周ることになる．このことから筆者は，100 時間ステップ問
題を 30 周問題と捉え直したい．30 周問題では，脳の安定した同期特性が決定的な影響を与えるはずである．
超複雑ネットワーク，大規模なファンイン／ファンアウト，自発活動，30 周問題など，脳の特徴は，従来の計算機とは本質的に異なるが，進化で得られた設計解で882

図1

リカレント・ニューラルネットワークの学習方法

電子情報通信学会誌 Vol 102 No 9 2019

整は脳では恐らく不可能である．先に述べたように，脳て，リザバー計算に着想を得た神経細胞の分散培養系の内には 100 億個もの神経細胞があり，各神経細胞の入出身体化実験を紹介したい (17)．

力パラメータは 10 3 から 10 4 に上る．何かを学習するたラットの胎児から神経細胞を取り出し，それをシャーびに，これらの全てのパラメータを同時に更新するとはレの上に播種し培養すると，やがて培養神経細胞は互い到底考えられない．にコミュニケーションを取るようになり，自己組織的に筆者らは，もっと現実的な脳のモデルとして，「リザ(9) (10)神経回路を形成する．筆者らは，培養神経回路をリザ．リ ザ バ ー 計 算 は，バーと考え，その自発的な活動パターンを利用した創発

Liquid State Machine (11)や Echo State Network (12)を先駆的バイオコンピューティングの実現方法を考察した．具け と し て 発 展 し，最 近 で は，大 規 模 な リ カ レ ン ト・

体的には，混沌とした自発活動パターンから秩序ある出ニューラルネットワークの学習手法として神経科学業界力パターンを取り出すことを試みた．

バ ー 計 算」に 注 目 し て い る(13) (14)．誤差逆伝搬法とは異なり，実験試料として，ラット大脳皮質に由来する神経細胞リザバー計算では，各ニューロンの出力の「読出し部を微小電極アレー上に分散培養した (18) (19)．神経回路か（出 力 層）だ け」を 調 整 し，最 適 な 出 力 を 得 る（図 1

ら生成される自発活動パターンは，回路の成熟に伴い複でも注目されている(9)(b)） ．すなわち，リザバー計算では，課題解決のため雑になる (20)．このような培養神経回路を身体化するこに，ネットワークを最適化するのではなく，ネットワーとを考える．すなわち，培養神経回路をパターン生成器クの非線形なダイナミクスを利用する．このような学習として利用し，生成パターンに応じて，移動ロボットを方式のメリットは，第 1 に，調整しなければならないパ制御する．制御信号は，各神経細胞の活動量に重みを乗ラメータの数が，非常に少ないことにある（素子数

じ，それらの線形和（スカラ値）とする．身体化されたのとき，計算量は2ではなくに比例）．したがって，大規模なネットワークでも，爆発的にパラメータ数を増

ロボットは，神経回路の自発的な活動パターンから作られた制御信号で動き回るようになる．

加させることなく，高速な学習を実現できる．第 2 に，次に，各時刻において，制御信号の振幅に比例する

ネットワークのダイナミクスは，任意のタスクに利用でフィードバック刺激を全ての神経活動に与えることを考き得る．したがって，一つのネットワークを使い回し，える．（ただし，その比例定数は細胞ごとに異なる．）こ

複数タスクの実行や，様々な状況・環境下でのタスク遂の閉ループ系において，FORCE（First Order Reduced行を実現できる．一方で，誤差逆伝搬法のような従来手and Controlled Error）学習により (21)，制御信号が任意法では，特定の目的の下，ニューラルネットワークの入の目標値と一致するように，各神経細胞活動量に乗じた出力関係を厳格に決めてしまうので，学習後のネット重みを最適化する．なお，最適化の対象は，神経回路のワークは，当然ながら当初の目的以外のタスクには利用読出し部だけであることに注意されたい．また，フィーできない．脳は一つしかないのに，様々なタスクを遂行

ドバック刺激には，光照射により生理活性を制御できるできることを鑑みれば，脳の計算原理として，リザバーケージド化合物を利用した．光源にはレーザを用い，計算の枠組みが理にかなっていると筆者は考える．

ディジタルミラーデバイスにより任意の光パターンを照

リザバー計算の研究トレンドでは，どのようなダイナ射した．ケージド化合物としてシナプス伝達物質を用いミクスに，どのような計算能力が宿るのかという理論的れば，この装置により神経回路の活動を空間的に制御で研究が盛んになっている．直感的に言えば，ニューラルきる（図 2(a)）．

ネットワークが豊かなダイナミクスを生成できなけれ

FORCE 学習で適切な重みが求まれば，閉ループ系でば，難しいタスクを解決できなくなる．また，筆者らのは制御信号は，実験者が設定した任意の目標値となる

考えでは，脳の動作原理は「神経ダーウィニズム」にあ（図 2(b)）．一方で，フィードバック刺激を止めて開る (15) (16)．すなわち，脳は，時空間的な神経活動パターループにすると，制御信号は自発活動に応じて生成されン（ダイナミクス）の多様化と自然選択により，適応的るようになるため，実験者から見れば無秩序になる．すな情報処理を実現している．したがって，脳の創発特性

なわち神経回路は，フィードバック刺激により，混沌とには，様々な時空パターン（ダイナミクス）として記憶した無秩序な状態から秩序ある状態に遷移する．

を作り，神経回路内に維持すること，そして，必要に応このような状態遷移を移動ロボットの行動で定性的にじて適切な記憶を検索・利用することが不可欠であると可視化することを試みた．ロボット制御では，神経回路考える．

からの出力値と目標値の誤差に基づき，車輪の利得を決めた．誤差がゼロの場合，ロボットは直進するが，実際4．神経細胞の分散培養系によるリザバー計算：
知能（らしきもの）を創る
生命知能の創発メカニズムを探った筆者らの試みとし解説

エンジニアのための脳科学のすすめには誤差に応じて揺らぎながら直進する（図 2(c)）．ロボットが直進できるようになると，簡単な迷路課題を解決できるようになる．例えば，ロボットの進行方向から±45 の範囲にゴールがある場合は直進する．この範囲
883

図2884神経細胞の分散培養系の身体化実験

電子情報通信学会誌 Vol 102 No 9 2019からゴールが外れた場合（ロボットがゴールを見失った

5．神経ダーウィニズムの傍証：
聴覚野の情報表現と可塑性場合），またはロボットが壁に接触した場合，培養神経回路に電気刺激を印加し，外乱を与え，強制的に方向転換させる．非常に簡単なアルゴリズムではあるが，これ脳の大脳皮質の情報表現では，機能マップと神経反応によりロボットはゴールに到達できるようになる（図 2の同期の機能的意義が古くから議論されてきた．機能(d)）．このようにして，揺らぎを利用して行き詰まり

マップの例として，大脳皮質では，視覚，聴覚，運動，を回避しながら，目標地点に到達する戦略は生物の常と体性感覚など，機能ごとに領野が分かれている．更に運う手段である（例えば文献(22)，(23)）．

動野には身体マップがあり，運動野の各部位は，手，さて，ここからは極めて主観的ではあるが，筆者は，足，顔など，特定の身体部位の運動機能を担っている．

培養神経回路で身体化されたロボットが動いている様子

このような機能の明確な分担がある一方で，脳の並列計には生命らしさを感じ，迷路を解く様子には賢さを感じ

算では，複数の神経細胞の協調作業や複数領野の連携もてしまう．ここで注意すべきは，生命らしさ（生命性）欠かせない．そのために同期が利用されていると考えらも賢さ（知性・知能）も，厳密に定義されているわけでれている．筆者らは，機能マップと同期は，それぞれ，はなく，観察者が勝手に「感じる」性質である．生命性

混沌を生み出す戦略と秩序を創る戦略に利用されているを感じさせる要件は，恐らく，生物特有の揺らぎにあという仮説を立てて，その検証をラットの聴覚野の生理る．脳の自発活動も，その起源は，熱揺らぎによるイオ実験で進めてきた．

ンチャネルの開閉と考えられる．一方で通常の電子機器は，揺らぎ（雑音）に影響されずに動作するように設計51されている．したがって計算機や人工知能システムに聴覚系では，音情報は周波数成分に分解されて処理さ周波数マップは，自発活動は存在しない．そのため，これらの人工シれる．音情報は蝸牛で神経信号に変換されるが，蝸牛のステムには生命性を感じない．

各部位は，特定周波数の振動に反応するため，蝸牛には知能を感じさせる要件は更に主観的である．ロボット

空間的な周波数マップが形成される．周波数マップは，の軌跡を見れば分かるとおり，ロボットの行動は迷路課

上位の中継核にも引き継がれ，聴覚中枢の情報処理に重題の最適解ではない．したがって，最適解を導けるかど要な役割を担うと考えられている (25)．

うかは，知能とは関係ない．
（ただし，人工知能に対し聴覚系の最上位の聴覚野でも，明確な周波数マップがて感じる賢さには，最適近傍解の導出が要件に含まれる認められる．その機能的な意義として，二つの仮説が考かもしれない．）筆者の考えでは，生命性を有するシスえられる．第 1 の仮説は，重要な情報の表現は，必要以テムの場合，混沌とした状態から秩序ある状態が作り出上に多くの神経細胞が冗長的に動員されることで，頑健されるとき，そのメカニズムに知能を感じる．脳では多な情報表現を実現している可能性である．第 2 の仮説

様な活動パターンを自律的に創り（混沌を生み出し），は，神経細胞の情報表現は冗長的ではなく，むしろ，周そのパターンを必要に応じて利用する（秩序を創る）戦

波数マップの面積が神経細胞の多様性を反映している可略，すなわち神経ダーウィニズムが，知能の起源である能性である．と考える．これを筆者は生命知能と呼んでいる．

筆者らは，ラットの聴覚野を対象とし，上記の二つの脳の生命知能をリザバー計算の枠組みで考えるなら仮説の妥当性を検証した (16)．ラットの聴覚野の各神経

ば，神経回路の特徴の精査が重要な研究テーマとなる．

細胞は，特定の音の周波数に対する選択性を示す．そこ

興味深いことに，神経細胞の分散培養系は，自己組織的で，同じ周波数選択性を示す細胞を集めて精査したとこに神経回路を形成する．神経回路構造の複雑化と伴い，ろ，各細胞の反応特性は様々であることが分かった（図時空パターンも複雑になる．シナプス結合強度や発火頻

3(a)）．これらの反応特性を刺激と発火数の相互情報量度の分布，時空パターンの多様性や再現性，自発・誘発で定量化したところ，神経細胞の反応特性の多様性が周活動のダイナミクスの関係性などが，リザバー計算の性波数マップ上の面積と密接に関係した．すなわち，周波能へ影響を与え得る (20)．また，脳の特長として，階層数マップ上で広い面積を占める部位では，神経細胞の反的または状況依存的な記憶の生成や想起が挙げられる

応特性は豊かな多様性を示し，逆にマップ上の狭い部位が，そ の 特 長 も 脳 の 時 空 パ タ ー ン で 実 現 さ れ て い

では画一的な細胞が多いことが分かった．なお，聴覚野(19) (24)．このような神経回路の特徴には，不完全で雑で広い面積を占め，豊かな多様性を示す部位は，高い周音を含むデータによる学習や，時々刻々と変化する状況波数（超音波）領域だった（図 3(b)）．これは，ラット（コンテクスト）へのリアルタイム処理，非同期的に得が超音波帯域でコミュニケーションしているため，そのられるマルチモーダルな情報処理など，人工知能が苦手領域がラットにとって重要であるからだと示唆される．とする課題を解決するヒントが隠されているかもしれな

機能マップは学習や経験に応じて柔軟に変化することるい．
解説も知られている（図 3(c)）．そこで，このような機能エンジニアのための脳科学のすすめ

885

図3

聴覚野の周波数マップの機能的意義

マップの変化に応じて，神経細胞集団の多様性が変化すいると考えられる (26)．

るかを調べてみた．実験では，特定の音が提示されたと聴知覚には，任意の純音を組み合わせて和音を作る

きに，ラットがスイッチを押すと，報酬として餌が与えと，協和音や不協和音のような音響学的な質感に加え，られるという学習を 1 か月間続けた．その結果，ラット長調や短調のような情動的な質感が生まれる (27)．これが試行錯誤を始める学習途上では，聴覚野で音に反応すらの聴知覚や学習には，聴覚野だけでなく，前頭前野，る神経細胞が増え，それに伴い，細胞集団の多様性も増扁桃体，線条体など様々な領域との相互作用が欠かせな加した．一方，学習終盤では音に反応する神経細胞が減い．そのような相互作用には，脳の定常的な同期特性にり，その多様性も減じた．

影響されると考えた．そこで本実験では，聴覚野の定常これらの結果から脳にとっての学習とは，多くの神経的な位相同期パターンに注目した．具体的には，30 秒細胞を情報処理に参加させて神経活動の多様性を増やす

間の連続音を提示しながら聴皮質内の局所電界電位を多ことで，効率的に解を発見することであると示唆され点同時計測し，任意の電極ペアで帯域ごとの位相同期をる．また学習とは，一旦，解を発見した後，無駄な神経調べた（図 4(a)）(28)．

活動を排除し，効率的な情報処理を獲得していくことであると解釈できる．

協和音と不協和音に対する聴覚野の位相同期を調べた
ところ，位相同期は，協和音に対しては不協和音に対してよりも，帯域にかかわらず強くなった．特に，β 帯域

52位相同期以上（＞15 Hz）の位相同期は，単独の構成音を提示し多様な神経細胞が，豊かな知覚の世界の基盤であるこたときと比較すると，協和音を提示した場合は強くなとは疑いない．しかし，多様な細胞が無秩序に活動すれり，逆に不協和音では弱くなった（図 4(b)）．同様に，ば，知覚の世界も秩序を失う．多様な神経細胞が秩序あ音の調性でも調べたところ，α 帯域（8〜14 Hz）と γ 帯

る知覚を作り出すためには，同期が重要な役割を担って域（30〜80 Hz）において，長三和音は短三和音よりも886

電子情報通信学会誌 Vol 102 No 9 2019図4

聴覚野の位相同期位相同期を高めることが分かった（図 4(c)）．一般的計算原理として，リザバー計算と神経ダーウィニズムがに，高周波数成分の神経活動は，領野内の情報処理に適考えられる．特に脳からの知能の創発特性には，多様なしており，低周波数成分の神経活動は，離れた領野で位活動パターンの創出とそこからの秩序の抽出が重要な要相を同期できることから，領野間の情報伝達に適してい件であると考える．これらの仮説の下，神経細胞の分散ると考えられる．音の情動的な質感が，聴覚系，情動培養系でリザバー計算を試み，身体化された培養神経回系，高次認知系で相互に情報処理されているのであれ路が迷路課題を解決できることを示した．また，ラット

ば，これらの領野では帯域間同期が発生していると考えの聴覚野では，周波数マップの面積が神経細胞の多様性られる．

を反映していることを示した．更に，少なくともラット

これらの結果から，位相同期パターンは，音の知覚にから受け継いだ脳の同期特性が，音の協和性や調性と多大な影響を与えていることが示唆される．ラットが調いった豊かな質感認知に関わる可能性を示した．このよ性を知覚できるかは定かではないが，少なくとも，ラッうな脳の特性は，脳に特異的な構造上の特徴から生じ，トから受け継いだ脳の同期特性が，我々が音の質感を認知能や芸術の創発に重要な役割を担ってきたと考える．

知する基盤となった可能性は十分にある．

人工知能と生命知能を一言で対比するならば，人工知能の目的は「自動化」であり，生命知能の目的は「自律6．おわりに化」である．自動化のための人工知能技術は，膨大なデータを用いて事前に入念に学習し，特定の状況下で特本稿では筆者らの研究に基づいて，人工知能と対比し定の問題を解くことを想定している．そのため，不完全ながら，脳が生み出す生命知能の原理を考察した．脳ので雑音を含むデータによる学習や，時々刻々と変化する

特徴は，超複雑ネットワーク，大規模なファンイン／状況（コンテクスト）へのリアルタイム処理，非同期的ファンアウト，自発活動，30 周問題など，従来の計算に得られるマルチモーダルな情報処理など，解決すべき機とは本質的に異なる．このような特徴を生かした脳の課題も多い．これらの課題を克服するためには，生物や解説

エンジニアのための脳科学のすすめ

887

脳に学ぶ自律化技術が今後ますます重要となると考える．
本 研 究 は， AMED （JP18dm0307009）， NEDO（18101806‑0） の 委 託 業 務， 科 研 費 （18H04999
17K20090），立石科学技術振興財団，旭硝子財団などの支援を受けた．
文()

()

()

()

()

()

()

()

()

(10)
(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

higher brain function,” Neuron, vol. 10, no. 2, pp. 115-125, 1993.
H. Takahashi, R. Yokota, and R. Kanzaki, “Response variance infunctional maps : neural Darwinism revisited,” Plos One, vol. 8, no. 7,e68705, 2013.
(17) H. Takahashi, S. Yasuda, Y. Yada, and R. Kanzaki, “Reservoir
computing with dissociated neuronal culture,” Frontiers in Neuroscience, Conference Abstract : MEA Meeting 2016, 2016.
(18) D.J. Bakkum, U. Frey, M. Radivojevic, T.L. Russell, J. Müller, M.
Fiscella, H. Takahashi, and A. Hierlemann, “Tracking axonal action
potential propagation on a high-density microelectrode array acrosshundreds of sites,” Nature Commun., vol. 4, 2181, 2013.
(19) Y. Yada, R. Kanzaki, and H. Takahashi, “State-dependent propagationof neuronal sub-population in spontaneous synchronized bursts,” Front
Syst. Neurosci., vol. 10, 29, 2016.
(20) Y. Yada, T. Mita, A. Sanada, R. Yano, R. Kanzaki, D.J. Bakkum, A.
Hierlemann, and H. Takahashi, “Development of neural population
activity toward self-organized criticality,” Neurosci., vol. 343, pp. 5565, 2017.
(21) D. Sussillo and L.F. Abbott, “Generating coherent patterns of activity
from chaotic neural networks,” Neuron, vol. 63, pp. 544-557, 2009.
(22) T. Nakagaki, H. Yamada, and Á. Tóth, “Maze-solving by an amoeboidorganism,” Nature, vol. 407, no. 6803, pp. 470-470, 2000.
(23) S.I. Nishimura, M. Ueda, and M. Sasai, “Non-Brownian dynamics andstrategy of amoeboid cell locomotion,” Phys. Rev. E, Stat. Nonlinear
Soft Matter Phys., vol. 85, no. 4, 041909, 2012.
(24) 鹿山敦至，矢田祐一郎，高橋宏知， 神経細胞の分散培養系における集団同期発火パターンとネットワーク構造の発達， 電学論（C），vol. 139, no. 5, pp. 570-578, 2019.
(25) 高橋宏知， 聴皮質の情報処理， 音響学誌，vol. 67, no. 3, pp.
119-124, 2011.
(26) 高橋宏知， 聴知覚と聴覚野の神経活動の位相同期， Audiology
Japan, vol. 61, no. 4, pp. 246-253, 2018.
(27) 白 松 知 世，高 橋 宏 知， 聴 覚 ─ 音 の 質 感 認 知， Brain andNerve─神経研究の進歩，vol. 67, no. 6, pp. 679-690, 2015.
(28) T.I. Shiramatsu, T. Noda, K. Akutsu, and H. Takahashi, “Tonotopicand field-specific representation of long-lasting sustained activity in rat
auditory cortex,” Frontiers in Neural Circuits, vol. 10, 59, 2016.
(16)

献

F. Rosenblatt, “The perceptron : A probabilistic model for information
storage and organization in the brain,” Psychol. Rev., vol. 65, no. 6, pp.
386-408, 1958.
K. Fukushima, “Neocognitron : A self-organizing neural networkmodel for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift inposition,” Biol. Cybern., vol. 36, no. 4, pp. 93-202, 1980.
J.A. Feldman and D.H. Ballard, “Connectionist models and theirproperties,” Cogn. Sci., vol. 6, no. 3, pp. 205-254, 1982.
J. McClelland, B. McNaughton, and R. OʼReilly, “Why there arecomplementary learning systems in the hippocampus and neocortex,
insights from the successes and failures of connectionist models oflearning and memory,” Psychol. Rev., vol. 102, no. 3, pp. 419-457,
1995.
高橋宏知，メカ屋のための脳科学入門 脳をリバースエンジニ
アリングする，日刊工業新聞社，東京，2016．
高橋宏知，続・メカ屋のための脳科学入門 記憶・学習／意識編，日刊工業新聞社，東京，2017．
M. Abeles, Corticonics : Neural Circuits of the Cerebral Cortex,Cambridge University Press, New York, 1991.
D.E. Rumelhart, G.E. Hinton, and R.J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” Nature, vol. 323, no. 6088, pp. 533536, 1986.
M. Lukoševič ius and H. Jaeger, “Reservoir computing approaches torecurrent neural network training,” Computer Science Review, vol. 3,no. 3, pp. 127-149, 2009.
小特集 リザバーコンピューティング， 信学誌，vol. 102, no.
2, pp. 107-149, Feb. 2019.
W. Maass, T. Natschlager, and H. Markram, “Real-time computing
without stable states : a new framework for neural computation basedon perturbations,” Neural Comput., vol. 14, no. 11, pp. 2531-2560,
2002.
H. Jaeger and H. Haas, “Harnessing nonlinearity : Predicting chaoticsystems and saving energy in wireless communication,” Science, vol.
304, no. 5667, pp. 78-80, 2004.
D.V. Buonomano and W. Maass, “State-dependent computations :spatiotemporal processing in cortical networks,” Nature Reviews
Neuroscience, vol. 10, no. 2, pp. 113-125, 2009.
L.F.B Abbott, B. DePasquale, and R.M. Memmesheimer, “Building
functional networks of spiking model neurons,” Nat. Neurosci., vol. 19,no. 3, pp. 350-355, 2016.
G. Edelman, “Neural Darwinism, selection and reentrant signaling in（2019 年 4 月 13 日受付

2019 年 5 月 6 日最終受付）

高橋 宏知
2003 東大大学院工学系研究科産業機械工学専攻博士課程了．博士（工学）．同助手，同大学院情報理工学系研究科先端科学技術センター
で講師，准教授を経て，現在，同研究科知能機械情報学専攻准教授．2008〜2012 科学技術振興機構さきがけ研究者（「脳情報の解読と制御」
領域）．福祉工学，感覚代行デバイスの開発，聴覚生理学など，医学・工学の境界領域の研究に従事．電気学会，日本生体医工学，日本神経科学学会，北米神経科学学会等各会員．

㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇888

電子情報通信学会誌 Vol 102 No 9 2019