NetScience Interview Mail 2005/02/03 Vol.307 |
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【深井朋樹(ふかい・ともき)@玉川大学 工学部 知能情報システム学科 教授】
著書:『脳を知る・創る・守る 4』(共著、クバプロ)
『ニューラルネットの統計力学とカオス』 ニューラルネットワークシステムとカオス, pp 189-244.(椎野正寿,深井朋樹. 合原 一幸編. 東京電機大学出版会, 1993)
『脳の情報表現』深井朋樹、加藤英之、北野勝則. Computer Today 2002年7月号、pp. 9-15(サイエンス社).
『脳内時計の神経機構』(岡本洋、深井朋樹. 別冊・数理科学2002年10月, pp. 51-59(サイエンス社).
ホームページ:http://brain.inf.eng.tamagawa.ac.jp/indexJ.html
○脳はどのように時間や記憶を情報表現しているのでしょうか。どんなものであるにせよ神経の発火パターンとして表現されているはずです。ではそれはどんなものなのでしょうか。どんな神経回路で実現されているのでしょうか。このような問題を「神経情報表現」と呼びます。この問題に対してモデルの立場から研究を行っている深井先生のお話をお届けします。(編集部)
…前号から続く (第4回)
○それで先生方はどういうモデルを立てていらっしゃるんですか。 ■1つはね──ああ、今さっきの単体ニューロンの話の続きですか。 ○うん。 ■というかね、先ほどの問題をね、大きな言葉で引っくるめて言えば、結局、「情報の積分」ということなんですよね。 ○はい。 ■要するに、ある入力が--例えば強さの入力が入ってくれば、それに応じて発火率が上がると。で、入力がなくなれば、その情報を保持していると。次に発火を抑制する入力があれば強さに応じて今度は発火率が下がる。すると入力が実際何を表しているかとか、単体ニューロンなのか、回路かと問わず、そのニューロンの回路なり、ニューロン自体が入力刺激を積分するインテグレーターになっている。情報を積分する必要はいろいろな行動の基本にあることなので、そのメカニズムをここのところずっと研究していますね。 ○はい。
■2つモデルを考えていて、1つは今さっきお話しした単体ニューロンのモデル。これは、さっきも言ったけど、海馬の実際の実験に触発されて、単体の神経細胞の活動をモデル化するところから始まったと。 ○どういうものか教えて下さい。 ■ええ。もともとこれらの2状態はね、少なくとも僕が知る限りにおいては、大脳基底核という部分があって、これは、運動のプランニングであるとか、あるいは運動の時系列の生成とか学習で、非常に重要な核で。実際、いわゆる運動に限らず、もっと深い、精神的ないろいろな働きにとっても、重要だろうと考えられているんですけれどもね。 ○ええ。
■そこの大脳皮質から入力を受けている入り口の部分に、線条体というところがありまして、そこで初めて、見つかった状態だと思うんですよ。 ○「アップ状態」というのは、発火ではないんですよね。
■発火ではないんです。発火の閾値のすぐ下までは電位が上がるけれど、発火しないでダウン状態に戻る細胞もあるから。まあ、しきい値あたりにへばり付いているような状態ですかね、発火の準備をしているというか。その2つの状態間を、1秒ぐらいの平均周期で行ったり来たりしている状態というのが見つかったんですね。
■それは今まだ、まだ論文にはちゃんとなっていないんだけれども、まだ投稿中の段階で査読者にいじめられているところかな。
○「興奮性後シナプス電位(Excitatory PostSynaptic Potential : EPSP)」ですね。 ■ただし全体--ニューロンのネットワーク全体の活動を平均して見ると、必ずいつも、ある一定の強さの入力に対しては一定の、スピードでインテグレートしていく挙動が現れる。
■ご存じかもしれませんけど、普通、ニューロンの発火というのは実際の脳の中ではものすごく、試行ごとの変化が激しいんですよね。
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