研究者は新しいタイプの「脳細胞」を使用してAIシステムを強化することを目指している

MITを拠点とする研究者チームは、他のタイプの脳細胞に基づいた構造を組み合わせることで、ニューラルネットワークの性能を強化することを目指しています。研究チームは、ニューラルネットワークにアストロサイトに基づいた構造を統合し、ニューラルネットワークが時間の経過に伴うシグナルの処理方法を変更できるようにすることを目指しています。

ディープニューラルネットワークは、人間の脳のニューラルネットワークにインスパイアされています。強化学習アルゴリズムは、時間の経過に伴う失敗と成功から学習し、チェスや囲碁などの複雑な課題をマスターすることができます。ただし、ディープニューラルネットワークは、一般的な知識や現在のドメインや環境で得られた知識が不足している状況では苦労します。人間が直面する一般的な問題は、ディープニューラルネットワークにとって難しい課題です。

MITのPicower Instituteによると、研究チームは、ディープニューラルネットワークにアストロサイト細胞に基づいた構造を追加することで、ディープニューラルネットワークをより強固で、多様で、信頼性の高いものにすることを目指しています。

MITのニューロサイエンスのNewton ProfessorであるMriganak Surによると、ニューロンに焦点を当てた結果、重要な役割を果たす他のタイプの脳細胞が無視されてきたということです。Surは、現在の最先端のディープニューラルネットワークでも、ルールやコンテキストが変化しない状況や、時間が関係ない状況では、環境の要因を考慮して学習するのが難しいと説明しています。そうした状況では、ニューラルネットワークは、成功した戦略を時間の経過に伴って維持すること、探索と利用のトレードオフをバランスすること、学習したことを別のコンテキストで適用することなどが苦労します。

Surによると、最近の証拠は、アストロサイトが上記のタスクを実行するために重要な役割を果たしていることを示唆しており、アストロサイトはニューロンと並行して機能するパラレルネットワークとして機能することができます。アストロサイトをニューラルネットワークに導入することで、AIは長時間スケールで収集された情報を統合し、類似した状況を認識し、学習した能力を再利用し、ニューロン間のシナプス接続を調節することができます。アストロサイトは、脳の前頭葉皮質のニューロンをシナリオの探索に導き、線条体の細胞を状況の利用に助ける役割を果たします。両方とも、化学的ニューロモジュレーターを通じて管理されています。

Surによると、最近の証拠は、アストロサイトが上記のタスクを実行するために重要な役割を果たしていることを示唆しており、アストロサイトはニューロンと並行して機能するパラレルネットワークとして機能することができます。アストロサイトをニューラルネットワークに導入することで、AIは長時間スケールで収集された情報を統合し、類似した状況を認識し、学習した能力を再利用し、ニューロン間のシナプス接続を調節することができます。アストロサイトは、脳の前頭葉皮質のニューロンをシナリオの探索に導き、線条体の細胞を状況の利用に助ける役割を果たします。両方とも、化学的ニューロモジュレーターを通じて管理されています。

研究チームは、さまざまな実験を通じて、アストロサイトがディープニューラルネットワークをどのように強化できるかを調査します。各実験は、異なる専門家によって実施されます。実験結果は、研究チームの理論を洗練するために使用されます。研究者は、マウスと人間の両方でシンプルな実験からデータを収集し、脳領域、アストロサイト、ニューロモジュレーターが性能に与える影響を監視します。

最後に、Alfonso AraqueとSurは、マウスを観察して、アストロサイトがどのように学習するかを確認します。彼らはまた、アストロサイトを操作して、強化学習のプロセスにどのような影響が及ぶかを調べます。

チームによると、彼らのグラントでは次のように述べられています。

「私たちの中心的な仮説は、アストロサイトとニューロンおよびニューロモジュレーターの相互作用が、脳が報酬学習を自然に実行し、強化学習（RL）システムに関連する多くの問題を克服するために必要な計算能力の源であるということです。」