新着情報［大学院 情報工学専攻］山口研究室 2025年度（第78回）電気・情報関係学会九州支部連合大会 「連合大会講演奨励賞」受賞

「RNNにおける場所細胞とエピソード依存細胞の形成」
本研究では、脳の海馬に見られる「場所細胞」および「エピソード記憶に依存する細胞」の活動が人工知能技術であるリカレントニューラルネットワーク（RNN）においても再現されるかの検証を行いました。
具体的には、ラットの行動実験で知られる「交替課題」を模したタスクをRNNに学習させました。この課題では、前回とは逆の方向を選ぶ必要があり、過去の行動を記憶する能力が求められます。学習後のRNN内部の活動を解析した結果、多くのニューロンが「前回どちらを選んだか」に応じて異なる活動を示すことが分かりました。これは、過去の出来事に依存した情報、いわゆるエピソード記憶に似た表現が人工的なネットワーク内に形成されたことを示しています。さらに、一部のニューロンは特定の場所にいるときだけ強く反応する特徴を持ち、生物の脳で知られる「場所細胞」と類似した性質を示しました。
これらの結果から、RNNのような人工知能モデルにおいても、学習を通じて脳の記憶機能に似た情報表現が自然に生まれる可能性が示されました。本研究は、人工知能と脳科学をつなぐ基礎的な知見を提供するものであり、今後はより複雑な課題を通じて、人の記憶や思考の仕組みの理解につながることが期待されます。