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11月2日のIT House News、なぜ人間の脳はこれほど複雑に進化したのか？その答えは好奇心に帰着するかもしれません。研究者は、さまざまな学習モードで数千セットの人工ニューラル ネットワークを訓練しました。彼らは、最も好奇心旺盛なネットワークは、より複雑で柔軟な認知能力を備えているだけでなく、人間の脳に似た構造を自発的に形成していることを発見しました。 これらのネットワークは、相互接続されたモジュールを形成し、人間と同様の発達パターンに従います。たとえば、最初に多数の密な神経接続が成長し、次にそれらを徐々に剪定して合理化します。ケンブリッジ大学のフランチェスコ・ポーリ氏は、好奇心は複雑な脳の結果として見られることが多いと言う。 「しかし、好奇心が脳の形を形作る可能性はあるでしょうか?」 乳児がどのように学習するかをシミュレートするために、ポーリーらは生後 8 ～ 15 か月の乳児 275 人から視線追跡データを収集しました。研究者たちは、一連のカラフルなグラフィックをスクリーン上で再生しました。一連のグラフィックは、次のグラフィックがどこに表示されるかについてのさまざまな量の情報を提供します。 「順位はランダムではない」とポーリー氏は語った。 「それぞれの図形には、学習できる一連のルールがあります。」 実験によると、赤ちゃんはさまざまな刺激によってもたらされる情報量に非常に敏感であることがわかりました。学習率が平均を下回ると、彼らは興味を失い、他のところに目を向け、何か新しいものを探します。 研究チームは、この原則に基づいて、さまざまなレベルの本質的な好奇心を備えた人工ニューラルネットワークを構築し、20のタスクを完了するように依頼しました。高好奇心モデルは、学習率が特定のしきい値を下回るとすぐにタスクを切り替えるように設定されています。低好奇心モデルはタスクをランダムに切り替えます。 好奇心の有無にかかわらず、すべてのネットワークがトレーニング タスクを習得しました。しかし、トレーニング後、好奇心モデルは、これまでに見たことのない新しいテストで大幅に優れたパフォーマンスを示しました。ポリー氏は、さまざまな情報を柔軟に組み合わせるこの能力は、人間の複雑な認知の特徴であると述べました。 好奇心モデルは、複雑な生物の脳と同様の構造的特徴も進化させました。研究者らは、人間の脳の解剖学を参考にして構築された三次元仮想空間に人工ネットワークを埋め込み、同時に長距離接続にペナルティを課して、現実の脳における長距離神経配線の高い代謝コストをシミュレートし、ネットワークに効率的な接続を強制的に形成させた。…