脳の「認知的レゴブロック」：AIの限界を超え、人間の驚異的な学習能力の秘密を解明

人間の脳は、驚くべき適応力と学習能力によって、人工知能（AI）を凌駕しています。その秘密は、私たちが多様なタスクにおいて、モジュール化された「認知ブロック」を再利用している点にあると、プリンストン大学の研究者たちは明らかにしました。この革新的な発見は、AIの性能向上や、認知機能の適応障害に対する新たな治療法の開発に繋がる可能性を秘めています。

脳の「レゴブロック」：柔軟な学習の仕組み

認知ブロックの再利用

プリンストン大学の研究チームは、霊長類の前頭前野が、関連するタスクを解決するためにモジュール化された「認知的レゴブロック」を再利用していることを発見しました。この能力により、生物学的な脳は、AIがまだ持ち合わせていない柔軟性を獲得しています。この知見は、AIシステムが新しいスキルを学習する際に、古いスキルを保持できるように改善するのに役立つ可能性があります。

構成可能性：新しい状況でのスキルの再利用

自転車の修理方法を知っていれば、オートバイの修理を学ぶことはより簡単になるかもしれません。これは、単純で馴染みのあるスキルを、関連する経験から引き出したものと組み合わせることで、新しいスキルを構築する能力であり、「構成可能性」として知られています。例えば、パンを焼く能力があれば、生地をこねたり、オーブンを使ったりといった既存のスキルを再利用し、新しいスキル（生地を泡立てる、フロスティングを作るなど）と組み合わせることで、ケーキを焼くことができます。これまでの研究では、脳がこのような柔軟で構成的な思考をどのようにサポートしているかについての証拠は限定的でした。

視覚的な分類タスクでの柔軟性の検証

研究者たちは、2匹のマカクに3つの関連する視覚分類タスクを実行させ、脳全体の活動を記録しました。これらのタスクでは、カラフルで風船のような「ブロブ」を、ウサギか「T」の形か、あるいは赤か緑の色かを判断する必要がありました。ブロブの明確さは様々で、中には判断に注意深い判断を要する曖昧な画像もありました。それぞれのタスクは固有のルールを持っていましたが、主要な要素を共有していました。この実験デザインにより、研究者たちは、タスクが特定の要素を共有するたびに、脳が同じ神経パターン、つまり「認知的ブロック」を再利用しているかどうかを確認することができました。

前頭前野：再利用可能な認知ブロックのハブ

脳活動のパターンを解析した結果、研究者たちは、高次の思考と意思決定に関与する脳の前部にある前頭前野に、いくつかの繰り返し現れる活動パターンを発見しました。これらのパターンは、色の識別など、共通の目標に向かってニューロンのグループが協力する際に現れました。研究者たちはこれらのパターンを、異なる行動を生み出すために柔軟に組み合わせることができる「認知的レゴブロック」と呼んでいます。これは、コンピュータープログラムの関数のようなもので、あるニューロン群が色を識別し、その出力が行動を駆動する別の関数にマッピングされることで、タスクを段階的に実行することが可能になります。

ブロックのオン/オフ切り替えによる焦点のシャープ化

さらに、研究者たちは、前頭前野が不要な認知ブロックを静かにすることで、関連するタスクに集中していることを発見しました。これは、脳が現在のタスクに最も関連性の高いものに集中できるよう、不要な認知ブロックを抑制していると考えられます。例えば、形状の識別を重視する場合、色のエンコーディング能力は一時的に低下します。このように、異なるブロックを選択的に活性化および抑制することで、脳は過負荷を避け、現在の目標にパフォーマンスを集中させることができます。

考察：認知ブロックがAIとメンタルヘルスにもたらす影響

AIの進化と「破滅的忘却」の克服

この「認知的レゴブロック」は、人間が新しいタスクに迅速に対応できる理由を説明するかもしれません。脳は常にゼロから始める必要はなく、既存の精神的構成要素を引き出し、再構成することで、作業の重複を避けることができます。これは、現在のAIシステムが一般的に欠けている戦略です。現在の機械学習の大きな問題は「破滅的忘却」であり、AIが新しいことを学習すると、以前の記憶を忘れて上書きしてしまうのです。構成可能性をAIに組み込むことで、将来的に人工システムを、古いスキルを消去することなく新しいスキルを時間とともに習得できる、より人間らしい学習能力を持つようにすることができるでしょう。

メンタルヘルスへの応用可能性

この研究で得られた知見は、医学分野にも影響を与える可能性があります。統合失調症、強迫性障害、一部の脳損傷など、多くの神経学的および精神医学的状態では、既存のスキルを新しい状況に適用することが困難になることがあります。これらの問題は、脳が認知ブロックをスムーズに再結合できなくなった場合に発生する可能性があります。将来的には、この知識を活用して、戦略を切り替えたり、新しいルーチンを学習したり、変化に適応したりする能力を回復させる治療法を設計できるかもしれません。脳が知識を再利用し再構成する方法を理解することは、そのプロセスを回復させる治療法を設計するのに役立つでしょう。