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自分の電気に感覚を奪われない魚…速い学習と遅い学習を組み合わせる
アフリカの弱電気魚は周囲を見つけようと電気パルスを出しても、自ら発した強い電気信号に感覚が隠れません。新しい接続マップの研究は、急速に適応するが、ノイズに揺れる細胞と遅いが安定した細胞を脳回路が組み合わせ、予測可能な自己由来の電気信号を消去し続けるという説明を示した。
魚が意識的に自らの電気を止めたり、人間の脳学習法がそのまま明らかになったという意味ではありません。特殊な電気感覚葉回路を電子顕微鏡地図、生理実験、計算モデルで分析した結果であり、他の動物と人工知能に適用するには別途検証が必要です。
なぜ自らの電気信号が問題になるのか
象鼻魚類は尾側臓器から弱い電気パルスを出し、皮膚感覚器に戻ってきた歪みを読み、餌や障害物を探します。しかし、ちょうど出たパルス自体が外部の小さな変化を圧倒することができます。脳は行動から予想される入力をあらかじめ計算して差し引いて、意外な信号を残します。
接続マップで何を見つけましたか
研究者らは電子顕微鏡で電気感覚葉の細胞とシナプス連結を高解像度で再構成しました。回路のいくつかの層に学習可能な接続が散在しており、高速可塑性を有する細胞は、低速可塑性細胞と一定の方法で対になった。抑制・脱抑制経路と復食接続も学習速度と安定性を分けました。
早くて遅いのはなぜ一緒に必要なのか
速い学習だけを使えば環境変化にすぐに合いますが、偶然のノイズまで追いつくことができます。遅い学習だけを書くことは安定していますが、新しい条件に遅く適応します。 2つの時間スケールを組み合わせた計算モデルは、迅速な補正と長期安定性を同時に取得し、魚がパルスを継続しながら外部信号を検出する結果と一致しました。
AIにもすぐに使えますか
研究者たちは、新しい情報を学ぶ古い知識を失う人工知能の持続学習問題にインスピレーションを与えることができると見ています。しかし、今回の研究はAI性能を実際に改善した試験ではありません。生物回路の接続原理をどのアルゴリズムに移すか、規模が大きくなっても効果があるかどうかは、後続の工学研究が答えなければなりません。
まだ残っている限界は何ですか
配線図と生理学的資料は強い機械的基盤を与えますが、自然環境のすべての刺激と行動をカバーするわけではありません。他の電気魚種や哺乳類の小脳様回路でも、同じ速く遅いペアが使われていることを確認する必要があります。現在の結論は、ある特殊な感覚計が自ら発する電気のノイズを学習して除去する方法に関するものです。