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特集:人の思考を目指して開発が進む脳型コンピューター
特集:人の思考を目指して開発が進む脳型コンピューター

SFの世界では、コンピューターが自ら人を見分け、状況を判断して働いている。こうしたコンピューターの存在は、私たちが描く夢物語だろうか。しかし現実の世界でも、電子回路で人間の脳をつくろうという「脳型コンピューター」の研究開発が進んでいる。脳型コンピューターや人工知能は古くから研究されてきたが、最近の研究の成果により脳型コンピューターの実用化へ大きなステップを踏み出したのだ。脳型コンピューターの発展の状況と、新しいコンピューターの姿を探ってみた。

脳の働きを再現し「認識」などの高度情報処理をこなす

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コンピューターは「脳」を目指して発達してきたと言っても過言ではないだろう。コンピューターのことを“電脳”と表現するのも、脳への志向を示しているかのようだ。
すでにコンピューターは、人間の脳をはるかに超える大量の演算を、高速に処理できる性能を備えている。しかし、高速な演算処理が得意なコンピューターでも、実際の脳が行うような認識処理の方法は苦手だ。
現在のコンピューターは、メモリー上に蓄えられたプログラムやデータをCPUが読み込み順番に処理をする。そのため、メモリー上のデータをCPUに取り込むために時間がかかる、逐次処理をするため大量のデータをリアルタイムで処理するのは困難、といった問題がある。そこで、従来型のコンピューターと異なる仕組みのコンピューターが研究されている。その中でも近年注目されているのが、脳の仕組みを応用した脳型コンピューターだ。

神経細胞が大量に集まった脳電子回路で仕組みを再現できるか

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脳型コンピューターの開発の現状を説明する前に、実際の「脳」のことを少しおさらいしよう。人間の脳は、十数cmほどの大きさがあり、その中には1000億以上の神経細胞が含まれている。
神経細胞は、本体とそこから伸びる「軸索」という長いひも状の部分、そして本体から樹の枝のように飛び出た「樹状突起」で構成される。神経同士は、軸索と樹状突起が「シナプス」というコネクターでつながる。
神経細胞が反応して電気信号が生む「発火」という状態が起こると、軸索からシナプスを通じて、隣の神経細胞の樹状突起に電気信号が伝わる。隣の神経細胞では、つながった神経細胞からの電気信号が一定量蓄積すると発火して、新しく電気信号が生まれる。この繰り返しが、考えたり認識したりという、脳の活動のもととなる。脳も電気信号で情報を処理しているならば、電子回路で脳の機能を再現できないか。これが脳型コンピューターのアプローチだ。代表的な例が、神経細胞同士が電気信号を伝え合う仕組みを電子回路で模した「ニューラルネット」である。ニューラルネットの基本的な考え方として「階層型ニューラルネット」がある。これは、人工の神経細胞を「入力層」「中間層」「出力層」という多段階層で構成する(図)。
まず、データが入力層に取り込まれる。入力層は取り込んだデータをもとに、中間層の人工の神経細胞に電気信号を送る。このとき、電気信号はそれぞれ「重みづけ」がされ中間層に届く。届いた信号の総和が一定の値を超えると、自分も発火して次の層の神経細胞に電気信号を流す。そして最後の出力層にまで届いたものが、出力結果として表示される。ニューラルネット自体の考えは古くからあったが、どうやって「適切な重みづけ」をするかが長年の課題だった。
その課題を解決したのが深層学習(ディープラーニング)という手法だ。深層学習とは、多くの入力を与えることで、コンピューターが自動的に学習するというものだ。この深層学習を用いて神経細胞を模した電子回路のニューロン間の重みづけを自動的に調整するのである。これにより、脳型コンピューターや人工知能を実現に近づけるブレークスルーになると期待され、研究開発が一段と活発になっている。

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