学ぶのに脳は必要ありません。たとえば、粘菌は迷路を解いたり、障害物を移動したりしますが、ニューロンは 1 つもありません。彼らの環境に関する情報は、どういうわけか体全体に保存されています。 (科学者は、これがどのように機能するかについてまだ少し曖昧です。)
しかし、生きていないものはどうですか？新しい論文は、合成結晶であるニッケル酸サマリウム (略して SNO) が学習を模倣できることを示唆しています。
SNO の能力は、その環境に対する感受性に由来します。水素ガスと接触すると、水素から電子を奪い、電気抵抗が増加します。パデュー大学の材料科学教授で、この研究の共著者である Shriram Ramanathan 氏は、次のように述べています。 「これは本当に素晴らしい効果です。」
ただし、継続的な露出では、収穫逓減が生じます。SNO は水素に「慣れ」、その抵抗率はよりゆっくりと増加します。 「あなたはその行動を当然のことと思っているかもしれません」とラマナサンは言いました。 「[しかし]慣れは、生物にとって非常に基本的な生存スキルであると考えられています。」たとえば、犬は車のエンジン音に慣れてしまうことがあります。最初は威嚇しているかもしれないので、犬は吠えることにエネルギーを費やします。しかし、十分に時間が経つと、通常は停止します。 (このようにして、犬は郵便配達員のような実際の脅威に対してエネルギーと注意を節約します。)
もちろん、学習には単なる慣れだけではありません。また、忘却もあります。記憶のためのスペースが限られている場合、新しい記憶のためのスペースを確保できることが重要であり、SNO もそれを行うことができます。水素にさらされない状態がしばらく続くと、SNO の電気抵抗が減少します。基本的に、水素への暴露の影響を徐々に「忘れる」。
壊滅的に情報が制御不能に失われるのではなく、徐々に行うことが重要です。ラマナサン氏は、徐々に忘れていく能力には「幅広い意味合い」があると信じていると語った。 「人は死ぬまで新しい情報を学びます」と彼は言いました。 "何故ですか？それを可能にするメカニズムの 1 つは、重要でない情報を忘れてしまうことです。」
SNO は、慣れて徐々に忘れていく最初の合成物質かもしれません。生物のような特性は、生命のない合成結晶で目撃するのは奇妙です。そのため、研究者はそれを説明するために「オルガニズモイド」という用語を作り出しました。しかし、それらの特性は学習に十分でしょうか?研究者は、テストとしてこれらの特性を備えた人工ニューラル ネットワークを装備しました。
彼らはそれに 2 セットのルール、つまりアルゴリズムを与えました。スパイクタイミング依存可塑性 (STDP) として知られる 1 つのアルゴリズムは、情報を徐々に忘れるようには設計されていません。研究者が 0、1、2 の 3 桁の数字を示すと、ニューラル ネットワークは非常によく記憶していました。
別の数字が表示されたときに 0 を忘れることができず、STDP アルゴリズムは 0 と 1 を混同し、次の数字を表示すると 3 つすべてを混同しました。
しかし、適応シナプス可塑性 (ASP) と呼ばれる 2 番目のアルゴリズムは、情報を記憶して徐々に忘れる SNO の能力を使用し、連続する各数字をほとんど問題なく表すことができました。 ASP の成功は、慣れと忘却のバランスをとった結果です。
当初、ASP は 1 桁目の 0 を記憶していましたが、STDP ほど強力ではありませんでした。しかし、2 桁目が表示されると、ASP は 0 の一部を忘れて 1 のスペースを空けることができました。数字をマッシュアップする代わりに、ASP は古い数字を保持し、新しい数字を表現しました。
しかし、忘れて習慣化できたとしても、SNOは本当に「学習」しているのでしょうか?それが何であれ、粘菌がさまざまな物質を無害であると認識することを学習するのとはかけ離れた、はるかに複雑な作業です。しかし、粘菌の研究者が定義したように、学習を単に「経験によって引き起こされる行動の変化」と考えると、SNOはそうします。 学びます。
人工知能の専門知識で知られる博学者であるハーバート・サイモンは、かつて次のように書いています。時間の経過に伴う私たちの行動の明らかな複雑さは、私たちが置かれている環境の複雑さを大きく反映しています。」
脳や生きた細胞さえも持たない SNO が学習できることは、不快かもしれません。原子のいくつかの層も学習できるとしたら、私たちはどれほど特別なのでしょうか?しかし繰り返しになりますが、人間が学習を独占していないからといって、私たちがユニークではないというわけではありません。 SNOを発見しました。
Dan Garisto は の編集インターンです。 ノーチラス。
視聴:カリフォルニア大学バークレー校の化学者である Richard Saykally が、水素結合について水が教えてくれることについて説明します。
