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現在位置: ⚜️ start » Official Blog 翻訳 » 260330) ショウジョウバエのコネクトーム、脳のアーキテクチャ、そして計算：キイロショウジョウバエのコネクトームからQUBICへ
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official-blog:260330-fruit-fly-connectome-brain-architecture-and-computation [2026/03/30 22:59] – [テーブル] d.azumaofficial-blog:260330-fruit-fly-connectome-brain-architecture-and-computation [2026/03/30 23:17] (現在) – [コネクトームからNEURAXONへ：QUBICの脳に着想を得たAIアプローチ] d.azuma
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 ===== コネクトームからNEURAXONへ：QUBICの脳に着想を得たAIアプローチ ===== ===== コネクトームからNEURAXONへ：QUBICの脳に着想を得たAIアプローチ =====
  
-　[[tag/Neuraxon]] において、私たちはアーキテクチャが計算を含み、それが創発的な知能をサポートし、確率的な行動を誘発することを知っています。しかし同時に、それだけでは不十分であることも知っているため、豊かな内部ダイナミクス、神経修飾、状態（ステート）を追加しています。[[tag/Neuraxon]] はまさにその空間に位置づけられることを目指しています。内因性の活動、神経修飾物質、複数の時間スケール、可塑性を導入し、人間の脳の構造的な機能だけでなく、複数の機能をシミュレートしようとしています。「AIと神経科学におけるニューラルネットワーク」の深掘り記事で探求したように、生物学的ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークの間のギャップこそが、[[tag/Neuraxon]] が橋渡しをするものなのです。+　[[tag/Neuraxon]] において、私たちはアーキテクチャが計算を含み、それが創発的な知能をサポートし、確率的な行動を誘発することを知っています。しかし同時に、それだけでは不十分であることも知っているため、豊かな内部ダイナミクス、神経修飾、状態（ステート）を追加しています。[[tag/Neuraxon]] はまさにその空間に位置づけられることを目指しています。内因性の活動、神経修飾物質、複数の時間スケール、可塑性を導入し、人間の脳の構造的な機能だけでなく、複数の機能をシミュレートしようとしています。「[[260224-neural-networks-in-ai-and-neuroscience|AIと神経科学におけるニューラルネットワーク]]」の深掘り記事で探求したように、生物学的ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークの間のギャップこそが、[[tag/Neuraxon]] が橋渡しをするものなのです。
  
 　[[tag/Aigarth]] は、このアプローチをさらに一歩進めます。ハエのコネクトームは閉じたシステムです。[[tag/Aigarth]] が提案するのは、構造が進化し、ダイナミクスが連続的であり、明示的なトレーニングなしに機能が創発するシステムです。ここでは、知能は単なる最適化の結果ではなく、組織化された動的システムの特性となります（Friston, 2010）。 　[[tag/Aigarth]] は、このアプローチをさらに一歩進めます。ハエのコネクトームは閉じたシステムです。[[tag/Aigarth]] が提案するのは、構造が進化し、ダイナミクスが連続的であり、明示的なトレーニングなしに機能が創発するシステムです。ここでは、知能は単なる最適化の結果ではなく、組織化された動的システムの特性となります（Friston, 2010）。
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 　最近発表された「キイロショウジョウバエの完全なコネクトーム（脳の神経回路の全体図）」に関する研究は、人工知能（AI）の未来におけるパラダイムシフトを示唆しています。この記事では、生物学的な脳の構造から、QubicのAI（NeuraxonとAigarth）が目指す方向性について解説しています。 　最近発表された「キイロショウジョウバエの完全なコネクトーム（脳の神経回路の全体図）」に関する研究は、人工知能（AI）の未来におけるパラダイムシフトを示唆しています。この記事では、生物学的な脳の構造から、QubicのAI（NeuraxonとAigarth）が目指す方向性について解説しています。
  
-===== 1. アーキテクチャ（構造）に宿る知能 =====+==== 1. アーキテクチャ（構造）に宿る知能 ====
  
-|  [[https://drive.google.com/file/d/1SYFl05BUXl2X2VQYEiW1SfK-0Jkp7ZEp/view?usp=drive_link|Google NptebookLM\\ {{.:pasted:20260330-225534.png?800}}]]  |+|  [[https://drive.google.com/file/d/1SYFl05BUXl2X2VQYEiW1SfK-0Jkp7ZEp/view?usp=drive_link|Google NptebookLM スライド]]\\ [[https://drive.google.com/file/d/1SYFl05BUXl2X2VQYEiW1SfK-0Jkp7ZEp/view?usp=drive_link|{{.:pasted:20260330-225534.png?800}}]]  |
  
 　現代の主流なAI（ディープラーニングやLLM）は、白紙の状態から膨大なデータを用いた「学習（最適化）」によって知能を獲得します。 　現代の主流なAI（ディープラーニングやLLM）は、白紙の状態から膨大なデータを用いた「学習（最適化）」によって知能を獲得します。
 しかし、ショウジョウバエの研究は、**「知能の大部分は学習する前からアーキテクチャそのものに組み込まれている（エンコードされている）」**ことを証明しました。配線図（構造）を模倣するだけで、事前の学習なしにハエの感覚運動の反応を予測できたのです。脳の驚異的な省エネ性も、この構造の最適化によるものです。 しかし、ショウジョウバエの研究は、**「知能の大部分は学習する前からアーキテクチャそのものに組み込まれている（エンコードされている）」**ことを証明しました。配線図（構造）を模倣するだけで、事前の学習なしにハエの感覚運動の反応を予測できたのです。脳の驚異的な省エネ性も、この構造の最適化によるものです。
  
-===== 2. コネクトーム（配線図）だけでは不十分 =====+==== 2. コネクトーム（配線図）だけでは不十分 ====
  
 　とはいえ、神経回路の繋がりが分かれば生物の行動をすべて予測できるわけではありません。実際の脳は常に活動しており、**神経修飾物質（化学物質）**や**過去の記憶（内部状態）**、**状況（コンテキスト）**によってダイナミックに変化します。静的な構造だけでなく、動的な状態が組み合わさって初めて真の知能と行動が生まれます。 　とはいえ、神経回路の繋がりが分かれば生物の行動をすべて予測できるわけではありません。実際の脳は常に活動しており、**神経修飾物質（化学物質）**や**過去の記憶（内部状態）**、**状況（コンテキスト）**によってダイナミックに変化します。静的な構造だけでなく、動的な状態が組み合わさって初めて真の知能と行動が生まれます。
  
-===== 3. QubicのAI（NeuraxonとAigarth）の優位性 =====+==== 3. QubicのAI（NeuraxonとAigarth）の優位性 ====
  
 　Qubicはこの「生物学的な脳の仕組み」をAI開発のコアに据えています。 　Qubicはこの「生物学的な脳の仕組み」をAI開発のコアに据えています。
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     * さらに一歩進み、明示的なトレーニングなしに構造自体が自律的に進化し、機能が創発するシステムを目指しています。     * さらに一歩進み、明示的なトレーニングなしに構造自体が自律的に進化し、機能が創発するシステムを目指しています。
  
-===== 結論：AIの未来は「最適化」から「組織化」へ =====+==== 結論：AIの未来は「最適化」から「組織化」へ ====
  
 　計算をステップごとに処理し、力技のデータ学習（最適化）に頼る現在のAIから、生物の脳のように構造とダイナミクスに基づく**「組織化（Organization）」**されたAIへ。これがQubicが目指す次世代の人工知能の姿です。 　計算をステップごとに処理し、力技のデータ学習（最適化）に頼る現在のAIから、生物の脳のように構造とダイナミクスに基づく**「組織化（Organization）」**されたAIへ。これがQubicが目指す次世代の人工知能の姿です。
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