[論文レビュー] Neuronal noise as a physical resource for human cognition

T. N. Palmer, Michael O’Shea|arXiv (Cornell University)|Dec 16, 2014

stochastic dynamics and bifurcation参考文献 15被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、神経伝達における邪魔な干渉要因と見なされてきた神経ノイズが、実際には人間の脳におけるエネルギー効率的でハイブリッドな計算を可能にする根本的な物理的資源であると提唱する。イオンチャネルの熱ノイズを確率的計算の基盤として活用することで、確率的処理と決定的処理の相互作用が、強靭で直感的かつ創造的な問題解決能力を実現する。

ABSTRACT

A new class of energy-efficient digital microprocessor is being developed which is susceptible to thermal noise and consequently operates in probabilistic rather than conventional deterministic mode. Hybrid computing systems which combine probabilistic and deterministic processors can provide robust and efficient tools for computational problems that hitherto would be intractable by conventional deterministic algorithm. These developments suggest a revised perspective on the consequences of ion-channel noise in slender axons, often regarded as a hindrance to neuronal computations. It is proposed that the human brain is such an energy-efficient hybrid computational system whose remarkable characteristics emerge from constructive synergies between probabilistic and deterministic modes of operation. In particular, the capacity for intuition and creative problem solving appears to arise naturally from such a hybrid system. Bearing in mind that physical thermal noise is both pure and available at no cost, our proposal has implications for attempts to emulate the energy-efficient human brain on conventional energy-intensive deterministic supercomputers.

研究の動機と目的

• 神経ノイズを人間の認知における悪影響要因から建設的物理的資源へと再定義すること。
• 細い軸索における熱ノイズを用いた確率的計算が、エネルギー効率的な脳機能をどのように実現するかを明らかにすること。
• 確率的および決定的プロセッサを統合したハイブリッドシステムの計算的利点を調査すること。
• 新興の神経モルフィックコンピューティングハードウェアと脳の潜在的ハイブリッドアーキテクチャとの類似性を明らかにすること。
• 直感的および創造的問題解決が、このようなハイブリッドシステムの自然な結果として生じることを説明すること。

提案手法

• 新興のエネルギー効率的確率的マイクロプロセッサと生物学的神経計算との類似性を考察すること。
• 細い軸索におけるイオンチャネルノイズを制御された確率的計算の源としてモデル化すること。
• 脳が決定的処理と確率的処理の両モードを統合したハイブリッドシステムとして機能すると提唱すること。
• 統計力学と情報理論の原則を用いて、ノイズを欠陥ではなく資源として位置づけること。
• 不確実性の高い問題を解く際のハイブリッドシステムの計算的強靭性と効率性を分析すること。
• 純粋でコストフリーの熱ノイズが生物学的計算における基盤的物理的資源として果たす役割を強調すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来、障害要因と見なされてきた神経ノイズが、神経計算においてどのように有益な物理的資源として再解釈できるか。
• RQ2 脳における確率的処理と決定的処理の協調が、どのような計算的利点を生み出すか。
• RQ3 脳のアーキテクチャは、新興のハイブリッド確率的・決定的コンピューティングシステムとどのように類似しているか。
• RQ4 熱ノイズの利用が、生物学的システムにおけるエネルギー効率的で強靭な問題解決をどのように可能にするか。
• RQ5 神経ノイズは、直感や創造的問題解決といった認知機能をどのように可能にするか。

主な発見

• 細い軸索におけるイオンチャネルノイズは、単なる誤差源ではなく、確率的計算の物理的基盤として機能しうる。
• 人間の脳は、決定的処理と確率的処理の両モードを統合したエネルギー効率的ハイブリッド計算システムとして機能している可能性がある。
• 熱ノイズを利用した確率的マイクロプロセッサは、決定的システムでは解けない問題において、強靭性と効率性を示す。
• 直感的および創造的問題解決の能力は、このようなハイブリッドシステムにおける確率的モードと決定的モードの相互作用から自然に生じる。
• 熱ノイズは、純粋で豊富でコストフリーな物理的資源であり、生物学的および人工的システムにおける計算に活用可能である。
• 従来の決定的スーパーコンピュータで脳のエネルギー効率的計算をエミュレートすることは、エネルギー制限とアーキテクチャの不一致により根本的に制限される。