脳が秘める「眠れる能力」をAIで解き放つ
続くセッション2「脳と人工知能の融合──新しい知性の創発へ」では、東京大学の4名の研究者が登壇した。大木研一教授（大学院医学系研究科／ニューロインテリジェンス国際研究機構）がセッション全体を統括し、池谷裕二教授（大学院薬学系研究科）、池内与志穂教授（生産技術研究所）、長井志江特任教授（ニューロインテリジェンス国際研究機構）がそれぞれの研究を報告した。
大木教授はまず、現在のAIが脳のどこからヒントを得てきたのかを整理した。ニューロンの働きを論理回路で模倣した初期のモデルから、視覚皮質の特徴抽出の仕組みを応用した畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、さらにLLM（大規模言語モデル）の基盤となった注意機構まで、脳科学から生まれた概念が時を経てAI技術の根幹につながってきたことがわかる。
大木教授は、脳とAIの違いを強調した。脳は常に自発活動を行っており、消費エネルギーの大部分がこの自発活動に使われている。大木グループの研究によれば、脳では視覚刺激がないときの自発活動パターンが、実際の視覚刺激に対する応答パターンに似ている。しかし高次の認知領域に進むにつれ、その類似性は低下していく。この仕組みが、脳がハルシネーションを回避する一因になっている可能性があるという。
池谷教授が提示したのは逆方向のアプローチともいえる「AIを使って脳の潜在能力を引き出す」という発想だ。脳には、本来の感覚器が持たない情報でも取り込んで活用できる柔軟性がある。その特性を活かした実験として、ラットの脳にAIを介した言語識別フィードバックを与え続けたところ、もともと自力では識別できなかった英語とスペイン語の聞き分けを習得したという。AIが「橋渡し」をすることで、脳が自らアクセスできなかった情報への回路を獲得したといえる。
池内教授はヒトiPS細胞から作製した脳オルガノイド（ミニ脳）を使った研究を報告した。脳オルガノイドは人間の脳の一部を模した組織で、創薬や毒性試験への応用が期待される。複数のオルガノイドをネットワーク状に接続する試みを重ねた結果、外部からの教師信号なしに、異なる刺激パターンに対して異なる応答を生成できるようになったという。この成果は、ソフトバンク先端技術研究所との共同で「Brain Processing Unit」という構想にまとめられており、バイオコンピューティングや個別化医療への応用が視野に入っている。
長井教授は、自閉症やADHDといった発達障害を「矯正すべき欠陥」ではなく「人間の認知における自然な変異」として捉え直し、その背後にある脳のメカニズムをAIモデルで理解しようとする研究を紹介した。脳は外からの感覚入力と内側からの予測を絶えず照らし合わせながら世界を認識している。ニューロダイバーシティはこのバランスの違いから生まれるという仮説のもと、ロボット実験や子どもを対象にした描画実験で、認知スタイルの個人差が再現されることを確認した。「多様な認知スタイルを単一の『正常』に収束させるのではなく、多様性そのものを活用する」と長井教授は語る。
