人間の神経回路

神経細胞の働きをどう捉えたか

McCullochとPittsの論文(1943年)は、神経細胞(neuron)が、ほかの細胞の軸索(axon)から届く衝撃を受け取り、十分な数の衝撃が届いたときに興奮する、というモデルで神経活動を説明しています。

このモデルの土台にあるのが、神経活動の「全か無か」という性質です。「全か無か」とは、反応が起きるか起きないかの2通りしかなく、その中間が無いという意味です。神経細胞は興奮するか、しないかのどちらかだと捉えられます。

神経活動を命題論理で扱う

命題論理とは、正しいか誤りかのどちらかに決まる文(命題)を、「かつ」「または」「でない」などでつないで、その正誤を調べる論理のことです。

神経細胞の状態が「興奮する」「興奮しない」の2通りであれば、それを命題の正誤と同じように扱えます。論文は、この考えにもとづいて、神経の出来事とその間の関係を命題論理で扱えると述べました。さらに、どんな回路網の振る舞いもこの論理の言葉で記述できること(輪を含む回路網には、より複雑な論理の手段を足す)、そして、ある条件を満たす論理式には、その式が述べるとおりに振る舞う回路網を見つけられることを示しています。

生物の神経回路と数理モデルの対比

生物の神経回路の側では、神経細胞が軸索から衝撃を受け取り、十分な数が届くと興奮します。数理モデルの側では、その興奮するかしないかを命題の正誤として扱い、回路網全体の振る舞いを論理式で書き表します。この論文は、生物の神経回路の働きを、論理という数学の言葉で書き表せることを示しました。

この論文が述べていない範囲

この論文が述べているのは、神経活動を命題論理で扱えるということです。論文は学習を、過去の活動によって回路網が恒久的に変えられることとして扱い、そうした変化のある回路網も、神経細胞のつながりやしきい値が変わらない等価な回路網へ置き換えられると述べています(定理VII)。ただし、人工ニューロンの重みを学習で調整する手法は述べていません。また、論文自身は「人工ニューラルネットワーク」という語を使っていません。G検定で「人間の神経回路」と人工のニューラルネットワークの関係を考えるときも、この論文が述べているのは、神経活動を論理で扱えることと、学習を回路網の恒久的な変化として扱えることで、人工ニューロンの重みを学習で調整する手法までは述べていないことに注意が必要です。この論文が人工のニューラルネットワークの歴史の中でどのような位置にあるかは、この記事の根拠には含まれていません。