研究：学習は既存の接続強化で実現、新しい神経経路の形成ではない

Bar-Ilan大学物理学部とGonda多学際的脳研究センターのProf. Ido Kanterらの研究チームは、学習が新しい神経経路の形成ではなく、既存のシナプス接続の強化によって実現されることを示す研究を発表した。

研究者らは、言語学習タスクで訓練された人工神経ネットワークを分析し、訓練データが増えるにつれてパフォーマンスが向上するものの、ネットワークがほぼ同じ割合でシナプスを失ってもパフォーマンスに大きな影響がなかったことを発見した。これは、学習がネットワークアーキテクチャの拡張ではなく、既存の接続（シナプス重み）の効率性の向上によって実現されることを示唆している。

この発見は、生物学的な脳においてニューロンの数がほぼ一定であり、学習中に大規模なトポロジーの変化に関する証拠が見つかっていないことと一致している。しかし、この原理は、人間の脳と現代の人工知能システムの学習能力の根底に、接続の継続的な改善がある可能性を示しており、この分野のメカニズムを完全に理解するためにはさらに研究が必要である。