神経科学と人工知能の交差点において、著名な神経科学者Anthony Zador氏とBrain InspiredポッドキャストのホストPaul Middlebrooks氏が深い対話を展開しました。この分野の先駆者の一人であるZador氏は、NeuroAIの未来への独自の展望を詳しく説明しました。当初NeuroAIという用語に抵抗感を抱いていたZador氏ですが、問題の本質を深く考えることで、今ではこの分野に大きな期待を抱いています。彼は、

最新の研究によると、人工知能（AI）は将来、人間の知性を超える可能性があることが示されています。この研究は、AIと人間の脳の複雑性を深く掘り下げ、神経科学の細胞レベルにAI技術を適用することで、AIが人間の脳機能に無限に近づき、最終的には人間の知性を超える可能性があるという新しい理論的枠組みを提示しています。人間の脳は宇宙で最も複雑なシステムの一つと考えられており、人工知能は人類史上で最も重要な技術の一つと考えられています。そして、核心となる問題が提示されます。人工知能は最終的に人間の知性を超えるのでしょうか？

中国科学院自動化研究所は、清華大学、北京大学などの機関と協力して、内在的複雑性を基にした脳型ニューロンモデルの構築手法を提案しました。この手法は、スパイクニューラルネットワークにおけるLIFモデルとHHモデルのダイナミクス特性の等価性を示し、マイクロアーキテクチャを設計することで計算ユニットの内在的複雑性を向上させ、HHネットワークモデルがより大規模なLIFネットワークモデルの特性をシミュレートすることを可能にしました。研究チームは、モデルをs-LIF2HHモデルに簡略化し、シミュレーション実験を通じて複雑なダイナミクス挙動を捉える能力を実証しました。

ハーバード大学とGoogleのAI研究機関DeepMindが共同で、仮想AIラットを開発し、「仮想神経科学」分野の進展を象徴的に示しました。この研究の大きな意義は、脳が複雑な体の動きをどのように制御しているかを解明することであり、脳科学とロボット工学に大きな影響を与えます。動物実験を行わずに、現実のラットのすべての動きを模倣できるAIラットを作成することに成功し、そのAI「脳」は現実のラットの脳内神経活動を予測することができました。論文は『Nature』誌に掲載されました。

ハーバード大学の研究者とGoogle DeepMindチームは、人工知能技術を利用して仮想マウスの人工脳を作成し、複雑な環境下で正確な運動制御を実現しました。この画期的な研究成果は『Nature』誌に掲載されています。