重みは学習するのか、測るのか。ハエの脳が問い直すAIのつくり方

OpenAIのGPT-6 Astra発表と、ショウジョウバエの全神経回路図（MaleCNS）発表という二つの出来事を並べ、AIの作り方について問い直す記事。ハエの脳シミュレーションでゲームを動かす研究に触れ、AIの根源的なあり方を考察する。

• ハエの神経系全体の配線図（MaleCNS）が発表され、これを基に脳のシミュレーションでゲームを動かすデモが公開された。
• 現在のAIが膨大なデータと計算資源で重みを学習するのに対し、ハエの脳モデルは顕微鏡で数えたシナプス数を重みとして利用し、学習していない脳が動くことを示した。
• ニューロンの輪郭をたどり繋がりの確定させる作業は、機械学習の進化により大幅に効率化され、ハエの脳全体の配線図作成に要する人手間が劇的に削減された。
• ハエの脳が注目される理由は、動物1匹分の神経系が感覚から運動まで繋がった形で揃い始め、それを個人でも手元で動かせるようになったことである。
• 大規模言語モデルの「学習」による重み生成と、生物の脳の「配線図（構造）」をそのまま重みとして利用するアプローチは、AIの作り方について新たな問いを投げかけている。