脳の情報処理能力は、ニューロンをつなぐ何兆もの接続にあるとしばしば報告されます。 しかし、過去数十年の間に、多くの研究により、個々のニューロンに静かに注目が集まり、かつては想像もできなかったほど多くの計算責任を負っているようです。 実験室およびモデル化された研究により、皮質ニューロンの樹状腕の小さな区画が、それぞれ数学的論理の複雑な演算を実行できることがすでに示されています。 しかし今回、個々の樹状突起コンパートメントが、これまで数学理論家が単一ニューロンシステムでは解決不可能と分類していた特定の計算(「排他的論理和」)も実行できるようになったようだ。
The Limitations of Dumb Neurons
1940年代から50年代にかけて、神経科学では「ダム」ニューロン、すなわち単純な統合器、単に入力を合計するネットワーク内の点というイメージが主流となり始めました。 樹状突起と呼ばれる細胞の枝分かれした部分が、隣接するニューロンから何千もの信号(興奮性、抑制性)を受信する。 ニューロンの本体では、これらの信号がすべて重み付けされて集計され、合計がある閾値を超えると、ニューロンは一連の電気パルス(活動電位)を発し、隣接するニューロンを刺激する。
ほぼ同時期に、研究者は、単一のニューロンもデジタル回路のような論理ゲートとして機能できることに気づいた(情報を処理する際に実際に脳がどれほどこの方法で計算しているかはまだ明らかでないが)。 たとえば、ある十分な数の入力を受けてから発火する場合、ニューロンは事実上 AND ゲートとなります。
したがって、ニューロンのネットワークは、理論的にはあらゆる計算を実行できます。 しかし、このニューロン・モデルには限界がありました。 このモデルは計算のメタファーが単純であるだけでなく、何十年もの間、科学者には1つの神経細胞のさまざまな構成要素から記録を取る実験ツールがなかったのです。 「南カリフォルニア大学の計算神経科学者であるバートレット・メルは、「これは本質的に、神経細胞が空間内の一点に折り畳まれたものなのです。 「と、南カリフォルニア大学の計算神経科学者、バートレット・メルは言いました。「それは、活動の内部連結を持っていませんでした。 このモデルは、あるニューロンに流れ込む何千もの入力が、その様々な樹状突起に沿った異なる場所に着地するという事実を無視しています。 また、個々の樹状突起が互いに異なる働きをするかもしれないという考え(最終的には確認されました)も無視しました。 また、他の内部構造によって計算が行われるかもしれないという可能性も無視されていました。 神経科学者のクリストフ・コッホ(Christof Koch)らによるモデリング作業は、後にベンチトップ実験によって裏付けられ、単一ニューロンでは単一または均一な電圧信号を発現しないことが示されました。 その代わり、電圧信号は樹状突起に沿ってニューロン本体に移動するにつれて減少し、細胞の最終的な出力には何も寄与しないことがよくあります。
この信号の区分は、別々の樹状突起が互いに独立して情報を処理できることを意味します。 「これは、ニューロンが場所に関係なく単純にすべてを加算するという、ポイントニューロン仮説とは矛盾していました」と、メルは述べています。
そのため、コッチと、イェール大学医学部のゴードン・シェパードら他の神経科学者は、樹状突起の構造によって、ニューロンが原理的に単純な論理ゲートとしてではなく、複雑でマルチユニット処理システムとして動作することができるかのモデルを作成しました。 彼らは、一連の複雑な仮説的メカニズムを通じて、樹状突起の木がどのように多数の論理演算をホストできるかをシミュレーションしました。
その後、メル氏と複数の同僚は、細胞がその個々の樹状突起内で複数の入力を管理する可能性について、より詳細に調べました。 その結果、彼らは驚くべきことを発見した。 樹状突起は局所的なスパイクを生成し、独自の非線形入出力カーブを持ち、ニューロン全体とは異なる独自の活性化閾値を持っていた。 樹状突起はそれ自体がANDゲートとして、あるいは他の多くのコンピューティングデバイスとして機能するのです。 樹状突起は非線形計算のサブユニットとして機能し、入力を集め、中間出力を吐き出す。 樹状突起レベルでの活動が、実際にニューロンの発火や隣接するニューロンの活動に影響を与えるかどうかは、まだ不明であった。 しかし、いずれにせよ、その局所的な処理は、将来の入力に対して異なる反応をするようにシステムを準備または条件付けしたり、新しい方法で配線するのに役立つかもしれないと、シェパードは述べている。 「大脳皮質で行われる処理の力の多くは、実際には閾値以下なのです」と、彼は言いました。 “単一ニューロン・システムは、1つの統合システム以上のものになり得ます。 …