人工知能研究における重要な概念のひとつである電子ニューラルネットワークは、その名前からもわかるように、その誕生以来、生物学的ニューロンからインスピレーションを得てきた。この度、新たな研究により、影響力のあるAIトランスフォーマーアーキテクチャが、人間の神経生物学と予想外の類似性を持っていることが明らかになった。
科学者たちは共同研究の中で、生物学的なアストロサイト・ニューロンネットワークがトランスフォーマーのコアとなる計算を模倣している可能性を提唱している。あるいはその逆かもしれない。この研究成果は、MIT、MIT-IBMワトソンAIラボ、ハーバード大学医学部による共同報告で、今週、米国科学アカデミー紀要に掲載された。
アストロサイト・ニューロンネットワークとは、アストロサイトとニューロンという2種類の細胞から構成される脳内細胞のネットワークである。アストロサイトは、電気インパルスを送受信する脳細胞であるニューロンをサポートし、制御する細胞である。その活動は基本的に思考である。アストロサイトとニューロンは、化学物質、電気、触覚を使って互いに会話する。
一方、2017年に初めて導入されたAIトランスフォーマーは、ChatGPTのようなジェネレーティブ・システムを支える基盤技術のひとつだ。–実際、GPTの “T “はそこからきている。入力を逐次処理するニューラルネットワークとは異なり、トランスフォーマーは自己注意と呼ばれるメカニズムを介してすべての入力に直接アクセスできる。そのため、テキストのようなデータの複雑な依存関係を学習することができる。
研究チームは、アストロサイトがシグナルを送るニューロン（シナプス前ニューロン）とシグナルを受け取るニューロン（シナプス後ニューロン）の間の結合を形成する接合部である三部シナプスに注目した。
彼らは数学的モデリングを用いて、アストロサイトが時間をかけて信号を統合することで、自己注意に必要な空間的・時間的記憶をどのように提供できるかを示した。また、彼らのモデルは、アストロサイトとニューロン間のカルシウムシグナル伝達を利用して、生物学的変成器が構築される可能性も示している。TL;DR、この研究は有機変圧器の作り方を説明している。
「ラトガース大学のコンピューターサイエンス准教授であるコンスタンチノス・ミクミゾス（Konstantinos Michmizos）氏は、MITに次のように語っている。「アストロサイトは、1世紀以上もの間、脳の記録から電気的に沈黙したままでした。「脳のもう半分の計算能力を解き放つ可能性は非常に大きい。
ニューロン-アストロサイトネットワークの概要
この仮説は、アストロサイトが、これまで想定されていたハウスキーピング機能とは異なり、情報処理において積極的な役割を果たすという新たな証拠を活用したものである。この仮説は、アストロサイトが情報処理において積極的な役割を果たすという新たな証拠を活用している。また、トランスフォーマーの生物学的基礎についても概説している。
提案されている生物学的トランスフォーマーは、実験的に検証されれば、人間の認知に新たな洞察を与える可能性がある。しかし、データと人間の間には大きな隔たりがある。トランスフォーマーが膨大なトレーニングデータセットを必要とするのに対し、人間の脳はわずかなエネルギー予算で経験を有機的に言語に変換する。
神経科学と人工知能の結びつきは洞察を与えてくれるが、人間の心の複雑さを理解することは依然として大きな課題である。生物学的なつながりはパズルの一片に過ぎず、人間の知性の複雑さを解き明かすには、分野を超えた持続的な努力が必要なのである。神経生物学がどのようにして魔法に近いことを成し遂げているのかは、科学の最も深い謎であり続けている
。
