NSF助成 180万ドル：生きた脳が「必要な接続だけ」を書き換える規則を解明し、忘れないAIへ（UCサンディエゴ）

本助成は「AIと神経科学の双方向」の典型例だ——生きた脳が知識を書き換える規則を解き明かし、それを「忘れないAI」の設計原理へ翻訳しようとする。

1今日のAIが抱える3つの弱点

出発点は現在のAIの弱点である。今日のAIシステムは多くのタスクで卓越するが、①膨大なデータを要し、②以前の知識を忘れずに新しい情報を学び続けること（継続学習）が苦手で、③脳が使う学習規則とは大きく異なる規則に頼る。特に②の「破滅的忘却(catastrophic forgetting)」は、実世界で動き続けるAIの根深い課題だ。本研究はここに、神経科学から根拠を持つ答えを探しに行く。

2「いつ・どこで」書き換えが許されるか

中心仮説が鋭い。効率的な学習は、「神経活動がどうシナプス強度を変えるか」だけでなく、「いつ・どこで」その変更が許されるかを定める接続更新規則(connectivity update rules)に依存する、という見立てである。

つまり脳は闇雲に全接続を書き換えるのでなく、既存知識を保ちながら適切な接続だけを選択的に修正している——その選択の規則こそが忘却を防ぐ鍵ではないか、という問いだ。

3二光子イメージングと光遺伝学

手法は野心的である。二光子カルシウムイメージング（多数の神経細胞の活動を同時に観察）、単一細胞ホログラフィック光遺伝学的刺激（狙った1個の細胞を光で活性化）、機能的結合マッピングを組み合わせた全光学的アプローチで、覚醒したマウスの可塑性を単一細胞の解像度で「計測」するだけでなく「実験的に誘導」する。

行動状態・神経調節・局所抑制回路がこの更新規則をどう調整し、ネットワークの構成や神経アンサンブルの機能的同一性がどの接続を書き換えるかに影響するかを解く。