NSF助成 約206万ドル：脳はどう「次に言うこと」を決めるのか ― LLMで会話中の脳活動を解読する神経科学（南カリフォルニア大）

私たちは考えを整理し、伝え、説明するために言葉を使うが、「脳がどうやって次に言うことを決めているのか」は神経科学の大きな空白であり続けてきた。聞いて理解する側の研究は進んだ一方、話す側＝言語産出は、実験室で自然な会話を再現しにくいという壁があったためだ。本プロジェクトの新しさは、この壁を「同じペアが1年間・毎週対話を続ける」という縦断設計で乗り越えようとする点にある。

会話は一回きりのやり取りではなく、共有された記憶の積み重ねの上に成り立つ——その蓄積ごと計測しようという発想だ。

1AIを「観測装置」として使う

もう一つの鍵が、AIを「研究対象」ではなく「観測装置」として使う逆転の構図である。LLMは自然言語の入力から意味のある応答を生成できる初めての世代のモデルであり、その内部表現を人間の脳活動と対応づけることで、「応答を組み立てる」計算が脳のどこでどう起きているかを探る物差しになる。

AIで脳を読み解き、その知見がまた次のAIの設計に還る——神経科学とAIが互いをブートストラップする、この分野の現在地を象徴する研究といえる。

2公開データセットという成果物

成果物が論文だけでなく「公開データセット」である点も重要だ。自然な対話中のfMRIデータは取得コストが極めて高く、共有資産になれば世界中の研究者が同じ土俵で仮説を検証できる。NSFの助成が個別の発見だけでなく、分野全体の研究インフラ（ベンチマーク）への投資を兼ねる典型例である。