人工培養した人の脳が「Pong」をプレイ。AIよりも早い上達を見せる | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 ペトリ皿の上で人間の脳細胞を約80万個にまで培養した「DishBrain」に、科学者が原始的なゲーム『Pong』をプレイさせることに成功したと、査読付き科学ジャーナルNeuronに発表しました。 この研究を率いた研究者Brett Kagan博士は、「外部から情報を得て、それを処理し、リアルタイムで反応を返すことができる」と語っています。 話だけを聞いていれば、なんだか皿の上の小さな脳細胞の塊に自我があって、何らかの方法でコントローラーを操作してゲームをプレイしたかのうような話にもきこえます。しかし、いくら人の脳細胞とはいえ、目もなければ耳もない脳細胞のかけらがそのような高度な反応を示せるはずもありません。 で
'We’re growing brains outside of the body'
As she speaks, Madeleine Lancaster rests her hand on her pregnant belly. “Oh they’re about six or seven months along now”. At this point her progeny measure about four millimetres across. She’s growing a few hundred, and each has around two million neurons already. Fortunately, she’s not talking about an enormous brood of unborn babies – though she is expecting one normal human. No, this scientist
脳の進化的起源を解明 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）倉谷形態進化研究室の倉谷滋主任研究員、兵庫医科大学教養部門生物学の菅原文昭講師（理研倉谷形態進化研究室客員研究員）らの共同研究グループ※は、顎（あご）を持たない脊椎動物「円口類」に属するヌタウナギ[1]とヤツメウナギ[2]の脳の発生過程を観察し、これらの動物では見つかっていなかった脳の中の2領域を新たに発見しました。これにより、段階的に進化してきたと考えられてきた脳の各領域のほとんどが、5億年以上前にすでに成立していたことを明らかにしました。 脳は細かく領域化された複雑な器官ですが、各領域が進化の過程でいつ獲得されたのかについては、未解明な点が多く残されています。現在、地球上に生息する脊椎動物の中で最初に分岐したのは、顎を持たない「円口類」と呼ばれる動物群です。円口類と、ヒトのように顎を持つ「顎口（がっこう）類」との比較により、脊椎動物の脳の初期進化を解明できると
Blue Brain Project｜脳回路の構成的理解に求められる、最低限の『リアルさ』とは？ - Mのメモ
Reconstrucion and Simulation of Neocortical Microcircuitry Henry Markram, Eilif Muller, Srikanth Ramaswamy, Michael W. Reimann, …., Javier DeFelipe, Sean L. Hill, Idan Segev, Felix Schürmann et al.,*1 Cell (2015), 163(2), 456–492 何を以て脳を理解したとするか。答えは十人十色でしょうが、一つの回答として、『少数のパラメーターを用いた数式で脳の挙動を近似的に再現できたなら』という構成的なアプローチが挙げられます。これを達成するためには、本質的なパラメーターの洞察だけでなく、その数式に用いられる定数の値を実験的に求めることが必要になってきます。例えば今から60 年以上前
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算～スパコンによる再現はやはり不可能なのか（小林 雅一） @gendai_biz
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算 ～スパコンによる再現はやはり不可能なのか 人間の脳の全容を解明し、それをスパコン上で再現（シミュレート）しようとする欧州の「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト」が暗礁に乗り上げている。 ●"Why the Human Brain Project Went Wrong--and How to Fix It" SCIENTIFIC AMERICAN, Sep 15, 2015 この巨大プロジェクトの目的は「認知症」など神経疾患の治療法をはじめ、強力なAI（人工知能）や、脳型プロセッサーを搭載した次世代ロボットなど超先端技術を開発することだ。 しかし総額12億ユーロ（約1,800億円）もの巨額予算を受けながら、ヒューマン・ブレイン・プロジェクトは「その開始から2年が経っても、ほとんど何の成果もあげていない」として厳しい批判に晒されて
マウスの「父性の目覚め」に重要な脳部位を発見 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）脳科学総合センター親和性社会行動研究チームの黒田公美チームリーダー、恒岡洋右研究員（研究当時）、時田賢一研究員らの研究チーム※は、オスマウスの子育て（養育行動[1]）意欲が「cMPOA」と「BSTrh」の2つの脳部位の活性化状態から推定できることを発見しました。 ほ乳類の子は未発達な状態で生まれ栄養源を母乳に頼るため、親による養育が不可欠です。メスマウスは若い時から子の世話をすることが多く、さらに母親になる時には出産時の生理的変化[2]により養育行動が強化されます。一方、交尾未経験のオスマウスは養育せず、子に対して攻撃的ですが、メスとの交尾・同居を経て父親となると、よく養育するようになります（父性の目覚め）。黒田チームリーダーらは2013年に、フェロモンを検出する鋤鼻器（じょびき）[3]の阻害がオスマウスの子への攻撃を抑え、養育を促すことを見いだしています注1）。
東北大学知のフォーラム脳科学＜技＞無事終了とLichtman先生のこと | 大隅典子の仙台通信
２年以上前から準備を始めたTohoku Forum for Creativity (TFC), Frontiers of Brain Science, Tools & Technologiesが今週月曜日に無事に終了しました。その後、引き続き第38回日本神経科学大会が神戸で開かれており、TFCのメインゲストのProf. Jeff Lichtmanをエスコートしつつ移動。アテンダント役を慶應大学の芝田さんにバトンタッチしてほっとしました。 Lichtman（発音はリクトマンのように聞こえます）先生は、セントルイスのワシントン大学でMD／PhDを取得され、神経筋結合部のシナプス形成についての研究を展開。2004年に、Joshua Sanes先生とともにハーバード大学に移られた頃から、いわゆる「コネクトミクスconnectomics」を立上げ始められました。 簡単に言うと、nmの分解能がある電子
光遺伝学によってマウスのうつ状態を改善 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）脳科学総合研究センター 理研-MIT神経回路遺伝学研究センターの利根川進センター長、スティーブ・ラミレス大学院生らの研究チームは、うつ様行動[1]を示すマウスの海馬[2]の神経細胞の活動を操作して、過去の楽しい記憶を活性化することで、うつ様行動を改善させることに成功しました。 一日中気分が落ち込んでいる、何をしても楽しくない、などの症状を示すうつ病は、日本においても入院と外来合わせて約96万人もの患者がいると言われています（厚生労働省による2011年患者調査）。しかしながら、一般的に使われている治療薬の効果は個人差が大きく、うつ病の克服は容易ではありません。研究チームは2014年に、最新の光遺伝学[3]を用いて、マウスの嫌な体験の記憶を楽しい体験の記憶に書き換えることに成功しました。「うつ病では、それまで楽しかったことが楽しくなくなるなど、過去の楽しい体験を正しく
「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
「オプトジェネティクス」はいかにして開発されたか | Chem-Station (ケムステ)
前回の記事では、脳／神経科学研究の進展に革命的な寄与を果たした技術「オプトジェネティクス」について簡単に紹介しました。 今回はこの革命的技術がいかにして開発されたか？というお話を紹介したいと思います。 異分野の交差点が新たな革命をもたらした オプトジェネティクスの決定版はスタンフォード大学のカール・ダイセロス（Karl Deisseroth）教授によって開発されました。（1971年生まれの43歳。若い！！） 彼は精神科医でもあり、「どうにも手の着けようが無い精神病を何とかしたい」という問題意識を持っていました。しかし既知の治療法にしても、ほとんどが歴史の偶然によって見つかってきたものばかり。なぜそれが発症するのかすら、科学的にも調べようがなかったのです。 一方、微生物学の世界では、「オプシン」と呼ばれる遺伝子にコードされる光感受性イオンチャネルが研究対象となっていました。微生物の環境応答挙
大脳皮質の神経細胞はなぜ多いのか、その理由を発見 | 理化学研究所
大脳皮質の神経細胞はなぜ多いのか、その理由を発見 －大脳皮質の抑制性細胞は群れることで興奮性細胞へ効果的に作用する－ ポイント 大脳皮質視覚野内の抑制性細胞は高密度な群れを作る 単一では作用が弱いが群れを作ることで作用を強め興奮性細胞の特徴選択性を増強 脳の情報処理の特徴が明らかとなり脳型情報処理機械の開発に期待 要旨 理化学研究所（理研、野依良治理事長）は、遺伝子改変マウスを使った実験により、大脳皮質の神経回路網では、神経細胞が単独ではなく高密度な群れを作って情報処理を行っていることを明らかにしました。これは、理研脳科学総合研究センター（利根川進センター長）大脳皮質回路可塑性研究チームの蝦名鉄平元研究員（現大学共同利用機関法人自然科学研究機構基礎生物学研究所光脳回路研究部 NIBBリサーチフェロー）、津本忠治チームリーダーらの研究チームの成果です。 大脳皮質はヒトで約160億、マウスでも
Brain Science、世界で実施されている脳研究の現状に関する報告書を発表
脳と神経科学に関する研究のうち70%が米国とEU諸国で行われている一方、 中国がこの分野において急速に成長し大きく貢献してきている。 2014年11月13日、ワシントンDC - 研究によれば、人のおよそ4人に1人が脳障害または神経障害を罹患すると考えられていますが1、科学、技術、および医療の各分野に関する情報やサービスを供給する最大手のエルゼビアは本日、Brain Science: Mapping the Landscape of Brain (「脳科学：世界で実施されている脳と神経科学の研究に関する現状」) と題し、現在世界で行われている脳研究の状況についてまとめた包括的かつ画期的な報告書の内容を発表しました。 この調査は、欧州委員会、欧州神経科学会議（FENS）、ヒューマン・ブレイン・プロジェクト（HBP）、カブリ財団、および理化学研究所 脳科学総合研究センター（RIKEN Brain
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http://www.aremachi.com/2018/04/30/%E8%84%B3%E7%A7%91%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%9B%BD%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%82%B9/
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もし「瞬間移動」すると、脳はどう反応する？
脳と義肢とを「より安全に」つなぐ方法
Expired
利根川氏「記憶操る手法確立」 脳研究の先端を語る - 日本経済新聞
ZEROICHI
