ISSCC 2008で、Jeff Hawkins氏が「なぜコンピュータは、もっと脳に近づけないのか? これらのトランジスタで何すべきか?」と題した講演を行った。Hawkins氏というと、Palm PilotやTreoの生みの親として知られるが、この日は脳科学者という同氏のもう1つの顔での登壇だった。

大脳皮質と同じサイズのナプキンを手に形や構造を説明するJeff Hawkins氏

ヒトの知能や学習の仕組みを考える上で同氏が着目しているのが大脳新皮質である。1,000平方センチの広さで、薄さは3ミリ程度。脳の大部分を覆う形になっており、容積は脳全体の60%程度。300億個のニューロンがあると考えられている。ヒトは生まれた時には記憶がなく、その後の生活、特に若い時の経験によって脳の働きを左右する情報が新皮質に蓄えられる。

Hawkins氏によると、新皮質はわれわれが日々の生活で直面する数々の問題に対して、いくつものアルゴリズムを駆使して対応しているのではない。「1つのアルゴリズムが多くの問題に適用されている。今日では数多くの研究成果が共通の新皮質アルゴリズムという考えをサポートしている」という。

新皮質は全体的に同じ構造だが、場所によって視覚、聴覚、言語というように役割が異なり、それらが神経繊維で結ばれている。その様子をマカクザルを例にマップ化したのが下左の写真だ。さらに情報処理の仕組みを整理すると下右のようなヒエラルキーな構造になる。これがHawkins氏の考える新皮質アルゴリズムの基盤であり、このモデルを同氏はHierarchical Temporal Memory(HTM)と呼んでいる。

マカクザルの大脳新皮質を神経繊維のつながりでマップ化	情報処理はヒエラルキー構造。上の階層に行くほどにより高度な処理が行われる

感覚的な情報は最下層から入り、上に向かう従ってより複雑なオブジェクトが処理される。例えば視覚的な情報の認識は下層レベルになるため、マカザルの場合は下の2層だけで大脳新皮質の25%になるそうだ。上に行くに従って特定の人の区別や過去に出会った記憶、言語の理解など高度な処理が行われる。

階層が上がるに従ってより安定して情報が記録される。逆に下の層では記憶は一時的なものになる。また情報をパターン化する上で時間が重要な要素となる。例えば、時間の流れの中で、同じ並びの情報が何度も現れれば1つまたは関連するものと考えて1つの名前でグループ化した方が、より効果的に記憶を辿れるようになる。