さる2017年5月27日（土）、グランフロント大阪・ナレッジサロンにてシンギュラリティ・サロン＃２２（第２２回公開講演会）を開催しました。

今回は、理化学研究所 情報基盤センター 上級センター研究員の五十嵐 潤さんに、「京・ポスト京コンピュータによる脳の大規模シミュレーション：ペタスケールからエクサスケールへ」と題してお話いただきました。

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本日はまず、シンギュラリティと脳のシミュレーションについて整理してお話をします。その後に脳とはどのようなものなのか。それをシミュレーションするスーパーコンピュータとはどの様なものなのかを説明します。次に、ペタスケールのコンピュータによる脳のシミュレーションの話、次世代の脳シミュレーションの話をします。

シンギュラリティと脳のシミュレーション



「シンギュラリティ」をWikipediaで見てみますと、「技術的特異点またはシンギュラリティとは人工知能が人間の能力を超えることで起こる出来事。人類が人工知能と融合し人類の進化が特異点に達すること」と、書かれています。シンギュラリティとは脳に関係なく、人間以上の存在が出現する、と言うことではないでしょうか。よく言われるのは、シンギュラリティによってそういう存在がうまれることで人間が駆逐される、仕事が奪われるなどということ。そういう、目に見えることがシンギュラリティで起こるのでしょう。それはAIによって起きる。AIの行き着く先が、シンギュラリティを起こすことです。

脳のシミュレーションはこのAIと相互に関係しています。例えばニューラルネットワークで今、先行しているディープラーニングは脳の構造処理機構を模倣しているものです。脳の情報処理機構の転用が人工知能の発展に寄与しているし、人工知能は神経科学の研究に寄与しています

このように相互に関係しながら決定的に違うのは、シンギュラリティでは超知能が現れることです。脳神経科学の方はあくまで脳がどうやって動いているか、脳がどういう働きをしているか、思考がどのようにして生まれるかを探求しています。

こちら(人工知能)の方は社会的な何かが発生するかもしれませんが、脳シミュレーションの方は脳の解明に至っても「そういうものなのか」と解るただそれだけです。

これは地味な結論に見えますが、これによって例えば悟りを開いた人の神経回路は尊いのか、逆に凶悪犯罪を犯した人の神経回路を修正すればいいのではないか、などと様々な考えが出てきます。人間に対しての価値観が脳の解明によって変わるのではないか、と思うわけです。

シンギュラリティによる超知性の誕生に比べると地味かもしれませんが、脳の解明は人の価値観、根本のところに影響する重要な出来事になるのではないか。私はそういうふうに考えています。

遠い未来の話ですが、脳の解明ができて人格が再現できた場合、脳シミュレーションが人間よりも早く実行できた場合、それは人間よりも優れた知性だと言えます。脳の情報処理機構の転用が、人工知能で加速されてそれが本質的なものになればよいと思います。

脳とはどのようなものか

脳とはどういうものか、その概要を簡単に説明します。これは、脳の神経細胞をCGで書き出したものです。数ミリX数ミリの範囲の中で、たくさん繋がりあっているのが分かります。

ここでクイズです。人間の脳の神経細胞の数と地球上の全人類の数は、どちらが多いでしょうか?ヒントとして、今の地球上の全人類は70億ほどです。正解は、人間の脳の神経細胞の数。約860億ですから、神経細胞の数の方が地球上の人間よりも10倍以上多いのです。

この動画は人間の脳をMRIで測定して水分子などでその結合を調べ、それを色づけして可視化したものです。ここでまた問題です。脳の中の神経細胞をつなぐ結合は、何本ぐらいあるでしょうか？答えは約100兆個。脳の中の結合を合わせると地球何周分もの長さになる。もっとも複雑な構造物であると言われています。皆さんの頭の中に、何百億何百兆と言うオーダーのものが入っているのです。

このように脳は複雑なものですが、機能としては非常に優れています。普通のコンピュータは、計算は速いが言われたことしかできません。

人間の脳は、四則演算は遅いが高度な認識や柔軟な学習ができます。この辺りのことは最近、人工知能に駆逐されつつありますが、それでもまだトータルで様々な認識、さまざまな情報を使った上での判断については、人間の脳の方が上だと言えます。そして創造性をもっているということもあります。もう一つ重要なのは、脳は非常に省エネルギーだと言うことです。現在世界最速のスパコン、中国の神威太湖之光は、1,537万ワットを消費します。人間の脳は10ワットなので、比較すると100万分の1以下です。

このように素晴らしい複雑な特性を持つ脳ですが、科学がこれだけ発展しているのに未解明です。膨大な神経細胞の結合が実際にどの様な情報処理をしているのか、皆さんの考えや心を形成しているのか。完全に解明したとはまだ、言い難い。最大の理由としては、神経細胞や結合が複雑で膨大な数のために、全ての活動や相互のやり取りを把握できないということがあります。脳のシミュレーションによって解明するという手法は、全ての活動や相互作用を記録できるため、それらを把握できます。また、ありえない状況でも何度でも試すことができます。倫理的に問題が多いとされる、動物実験の代替にもなります。

脳が解明されたら、何が良いのでしょうか。まず、病気の治療ができます。脳の正常な状態が分かれば、異常な状態が何かが分かるので、それを調整して治すことにつながります。次に、良い勉強法が実現できます。脳の仕組みがわかれば、1日何時間勉強するとか、適切な選択肢が取れる様になるでしょう。人間のように考えるパソコンやロボット、これも夢物語ではなくなるかもしれません。最後が我々自身、人間の存在を考えるヒントになります。皆さんも一度は自分の存在とは何かについて考えたことがあると思います。なぜそういった思考回路になるのか、それがわかれば解答の一つになるかもしれません。このようにさまざまな問題への貢献ができるので、脳の解明はしなければなりません。これは間違いないことだと思います。

スーパーコンピュータとはどのようなものか

脳をシミュレーションするという話の前に、スーパーコンピュータとは何かのお話をします。まずスーパーコンピュータの外観ですが、これが世界一のスーパーコンピュータの姿です。1秒間に12京回の計算ができます。「京」という単位は10の16乗です。千兆かける120回の計算ができる、ということになります。世界第3位のスーパーコンピュータはアメリカのオークリッジ国立研究所にあるタイタンです。これは1秒間に5京回の計算ができます。

これは日本のスーパーコンピュータ「京」です。1秒間に1.1京回の計算ができます。

三つのスパコンを見たわけですが、共通する特徴としてとにかく大きいということがあります。部屋いっぱいにたくさんの筐体が並んでいます。これはなぜかと言いますと、CPUやメモリがたくさん入っているからです。それらが分担して計算するので、スーパーコンピュータの計算は早いわけです。

京の構成を例にして説明しますと、1個のラックを持ってきてふたをとるとボードがたくさん入っています。筐体は864個、総数としてはCPUは88,128個。脳のシミュレーションではこのような膨大な計算要素に神経細胞や結合を分担して計算します。

ここでまた問題です。CPUがたくさん増えるほど分担できる処理は増えるわけですが、増やしすぎると他の問題が起きます。それは何でしょうか？選択肢は、電力が足りなくなる、場所が足りなくなる、お金が足りなくなる、です。

答えは電力が足りなくなるです。京の消費電力は1,200万ワット、これは淡路島の消費電力の40%に相当します。これ以上は増やせないのです。逆に言えばこのコンピューターの電力を減らすことができれば、もっとすごいスーパーコンピュータができて、脳シミュレーションができるということになります。電力を減らすということに対して、すごい性能を出しているのが理化学研究所情報基盤センターにある「菖蒲」です。世界3位の省エネ性能を誇っています。1秒間に2千兆回の計算ができます。

「京」によるパーキンソン病の解明を目指す神経回路モデル開発

以上がスパコンの説明でした。ここからは実際の脳のシミュレーションの話です。まずシミュレーションで使用した京コンピュータの説明をしますと、兵庫県神戸ポートアイランドにありますAICSという機構の建物のなかに入っています。

ここでは、ものづくり、シミュレーション、ナノテクノロジー、防災など様々な分野の計算が行われています。私がやっているのはライフサイエンスで、今日ご紹介するのはHPCI戦略プログラム戦略分野1課題3で行われた「筋骨格系･神経系の階層統合シミュレーション」というものです。筋骨格と脳のモデルを作って双方をつなげて、その相互作用の中で脳の働き筋骨格の働きを調べるというものです。この脳の部分を作るのに沖縄科学技術大学院大学が取り組んでいて、私はここに所属しています。筋骨格すなわち関節運動は、東京大学の高木先生、全身モデルは東京大学の中村先生のチームが担当しています。これらを全部つなげて、脳から指令が出て体からは感覚信号のフィードバックがある状況で脳の機能を調べています。具体的には、パーキンソン病という脳の病気に特化したシミュレーションを行っています。

この研究には3つの目的があります。1つ目は、パーキンソン病による運動の疾患を理解すること。2つ目は、体の運動は脳が司るわけですが、その情報処理機構の理解。3つ目は、将来の医療応用のためのプラットフォーム開発への転用です。

パーキンソン病は中年以降での発症が多く、100万人の患者がいる脳の病気です。発症率は、脳の病気の中ではTOP5に入ります。症状としては、動作の困難や遅れ、手足の震え、筋肉の異常な緊張、姿勢調節障害、歩行障害があります。アメリカの有名俳優マイケル･J･フォックスが、姿勢調節障害をおこしている映像をご覧になったことがあるかもしれません。原因は、中脳黒質のドーパミンニューロンの減少だとわかっています。減少の原因は、ミトコンドリアの酸化ストレス、外傷、遺伝的要因といわれています。治療法としては色々な対処療法があり、Lドーパの摂取、深部脳刺激などで症状が改善します。ただし薬の場合は副作用もありますし、深部刺激の手術はある程度の危険も伴います。

ドーパミンの減少が原因なのははっきりしていますが、なぜ運動に障害を起こすのか、なぜその様な症状が脳の活動に影響するのかはよく分かっていません。この模式図は、パーキンソン病に関係する脳の領域とその結合関係です。パーキンソン病に一番影響を受けるのは大脳基底核です。ここで健常な方には見られない異常なべータ振動という脳波が見られます。

震えを発症する患者さんの場合、末梢、手足の部分ではどの様な事が起きているのでしょうか。震えの周波数は大体決まっていて平均して5hzになっています。震えを発症している患者さんの屈筋と伸筋から筋肉の活動、筋電位を測定すると屈筋と伸筋で、振動のピークが交互に出るような現象が見られます。これによって、屈筋と伸筋が交互に縮んで震えが起きます。パーキンソン病の患者さんは震えが起きる信号が筋肉で発生して、それが脳に届く。信号は脳から来ているわけです

しかし、この信号がどの様に生み出されるのかはまだわかっていません。大脳基底核で異常な振動が発生すると言いましたが、この周波数と震えの周波数は違っていて、その関係もよく分かっていない。その間の所を見ていくと視床で振動関連の発火活動が見られる。運動皮質というところでは振動関連の発火と、5ヘルツから10ヘルツの信号が見られます。全体として、相互に何か関係していそうに見えますが、それがどの様に生み出されるのかはよく分かっていません。

そこで我々は大脳基底核、視床、皮質、脊髄、筋骨格を作ってシミュレーションをしようとしています。これが、我々が作った統合モデルの模式図です。このシミュレーションには京コンピュータを使いました。ニューロンのモデルを開発するには脳シュミレータが必要で、ドイツのユーリッヒ研究所のNESTシミュレータを使いました。京コンピュータと並列計算ができて、現実的な脳のモデルを構築可能で、ホームページで一般に配布されているものです。

まず、大脳基底核単体のシミュレーション結果です。ホンダ･リサーチ･インスティテュート･ジャパンの庄野さんが行いました。これが大脳基底核の神経細胞の結合の模式図です。GPeは淡蒼球外節、STNが視床下核と呼ばれるもので、その間の結合がどうなっているのかを、電気生理学、解剖学のデータを用いて結合モデルを作っています。さらにこの結合が、ドーパミンがあるときとないときで結合強度が変わる、神経細胞の活性度が変わることが分かっていて、それをシミュレーションしました。

これが結果です。ドーパミンが少ない時は縞模様ができています。一斉に活動して休んで、を繰り返すために縞模様になります。これはパーキンソン病の異常なベータ振動と非常に似ています。健常者をシミュレーションすると、この図のような模様になる。ドーパミン枯渇の影響による発火パターンの違い、結合強度の変化で、異常な振動が起こることを示唆する結果となっています。

運動皮質の開発は私が行いました。運動皮質と言うのは、脳の表面の1mmくらいのところに神経細胞が集まっています。この図の層のような構造が運動皮質にはあります。なぜ層になっているかと言うと、この画の集まっている点一つ一つが神経細胞で、どの島の神経細胞がどういう性質を持っているか、どう結合しているかが違うためです。脳のアーキテクチャが垣間見えるものです。こういうものが大脳皮質にはあるのです。

どの層に神経細胞がどのくらいの密度で集まっているのかを実験結果から持ってきてモデルを作っています。これが大脳皮質の運動モデルの模式図です。レイヤー1、2と言うように、名前が付けられています。細胞数は86,000ポイントで、精分発火型神経細胞モデルを使いました。神経細胞間の結合の範囲に関しては、レーザーを使ってどことどこがつながっているのか調べる実験があります。神経細胞のモデルの式がこちらです。これは運動皮質神経細胞の積分発火型モデルの式です。簡単な微分方程式で、Vが閾値を切った時にある値にリセットされるモデルです。

視床モデルも作っていますが、こちらはもう少し複雑で、イオンチャンネルをいくつか足しているようなモデルです(註※コンダクタンスペースモデル)

このモデルはバーストという、ばばっと一気に発火して止まる様なものを生成する能力を持っているモデルです。これがそのモデルを使って行なったシミュレーションモデルの結果です。3次元空間上に配置されたモデルの模式図です。下の図は神経細胞が活動した時だけ表示される様にしてあります(動画)。これが実際にモデルに起きている活動です。神経細胞が出している信号のことを発火と言います。その信号を出す頻度を神経細胞ごとにプロットしたものがこちらの図です。視床の神経細胞はこの様に綺麗な波を打っているのがわかります。10ヘルツの振動がパーキンソン病の状態では発生します。5B層と呼ばれる運動皮質の神経細胞でも、やはり振動的な活動が発生します。

この神経細胞を空間ごとに分かれたグループごとにプロットするとこうなります。各行ごとに違う空間に属している神経細胞です。青のタイミングで発火するグループと赤のタイミングで発火するグループが交互に表れます。これはどういうことかというと、先ほど震えが発生する時、(※腕を曲げ伸ばしされながら説明)屈筋と伸筋が交互に活動することで震えると言いましたが、それに相当するような活動が現れます。これらが屈筋に信号を出し伸筋に信号を出し、これを繰り返すと運動皮質のニューロンの働きで震えが発生する。これも5ヘルツから程度で、実験結果と一致します。パーキンソン病で発生する震えは、視床で発生する波が運動皮質に伝わって交互にこのような活動をして震えが発生している、ということを示唆する結果となっています。震えのメカニズムは視床から発生するのではないだろうか、ということをこのシミュレーションは示唆しています。

最後に脊髄、筋骨格もつなげて全ての神経細胞をシミュレーションする、ということを行いました。これは約300万の神経細胞を京コンピュータの8,192コアを使って6秒間シミュレーションしたものです。これに関しては沖縄科学技術大学院大学のMorenさん、東京大学の今村さん、清水さんが行いました。

このように(註※大脳基底核-運動皮質-視床-筋骨格)全てつなげて同時に実行しました。(註※画面上に)手の動きが発生しています。この脳のモデルは実はものすごく複雑なモデルでして、世界一複雑かもしれません。それをさらに筋骨格のモデルとつないで、スーパーコンピュータで実行しているのは我々ぐらいのものです。ソフトウェア上で実現していること自体が、すごいことです。非常に苦労してこれが成功しました。

健康な方、健常者のシミュレーションもしました。左が脳の大脳基底核、右が視床部分です。これが脊髄、これが筋肉から脳に戻ってくる信号です。上腕の角度をプロットしているのがこの図です。健常な状態では、大脳基底核には振動が発生しません。運動皮質にも振動は起きていません。腕の角度も一定のアングルを保っています。一方、パーキンソン病の状態の時は、まず大脳基底核で異常なデータ振動が見られます。皮質、視床で見ると屈筋と伸筋に送る信号が交互に発生します。それを受けてこの腕のアングルも震える様な振動を発生します。

このようなシミュレーション結果が出ましたが、まだ問題はあります。震えの周波数がパーキンソン病の患者さんよりも遅い、ということがあります。いろいろな理由がありえます。震えを起こす体の部分の選定、筋肉の揺れの問題、、神経細胞の振動の発生時間などが原因として考えられます。まだ周波数の再現には問題があるという状況ですが、パーキンソン病で、何らかの震えが発生する、ということは見え始めています。また、同じ様な脳部位が病原となる発症する病気の研究にも将来的に使えると考えています。てんかんやハンチントン病などは比較的、同じ様な脳の部位が原因で発生します。特にハンチントン病は大脳基底核が関与し、パーキンソン病とは別の症状を示すため、将来的にはこのモデルで調べられるはずです。他の病気の再現、機構の理解に役立てていこうということを検討しています。

“ポスト京”による全脳規模の脳シミュレーションに向けた取り組み

最後に、次世代のスーパーコンピュータで目指している、全脳規模の脳のシミュレーションの取り組みについて説明します。

この図は縦軸がスーパーコンピュータの性能です。下に神経回路シミュレーションの推移が書いてあります。演算性能 (FLOPS) がこちら(註※左側)に書いてあります。1950年からプロットされていて、2010年ぐらいでペタフロップスに達しています。2020年になると、おそらくエクサフロップスに達すると考えられています。実際に2020年までに、エクサフロップス級のコンピュータを作ろうと言うプロジェクトが世界でいくつかあります。このように性能が上がっていくのですが、それに対して神経回路の規模はどの様に変わっているのかをみます。まずは1952年にHodgkinとHuxleyによって行われた1神経細胞での実験。手回し計算機で行われたそうです。1994年には1600個、2000年に3460個、2008年に100万個、16億が2009年、2013年に17億。この計算性能の上昇とともに神経回路も確実に上がってきています。

今2017年ですが、2020年にはどうなっているのかを考えると、計算機の性能の進歩が、神経回路の規模を大きくしている面は非常にあります。特別な状況として、2014年頃から世界で脳の大型プロジェクトが次々に立ち上がっています。世界的に脳研究への投資が行われているのです。

ヨーロッパではヒューマンブレインプロジェクトが行われています。人間の脳のシミュレーションをするのが、大きな目標です。アメリカでは Brain Activity Map Project があります。これは、人間とはいっていませんが、マウスなど動物の脳の活動の機能マップを作るものです。日本では、Brain Mindsで、マーモセットと言う小型のサルの脳の機能を全部調べると言うことが行われています。ポスト京の萌芽的課題では、全脳シミュレータをやろうとしています。中国でもチャイナブレインプロジェクトというのが立ち上がっています。世界的に脳の研究に投資されているのです。そのプロジェクトの結果、脳の配線のデータが出てきます。それによって脳のシミュレーションがより詳細になり、よりシミュレーションできる部分も増え、大規模化にも拍車をかけるという状況があります。

ここでどういうシミュレーションがあるのか簡単に紹介します。まずは2009年にIBMのチームがおこなった、猫の脳の規模の新皮質。新皮質と視床の神経回路モデルです。猫の脳の規模に匹敵する16億個の神経細胞と8.8兆個のシナプス結合という、大規模なものです。このシミュレーションで、脳が発生するアルファ波の集団的な振動活動が発生したことが報告されています。14万CPUを使った計算で、この分野では有名な賞を取っているチームです。

こちらはヨーロッパのブルーブレインプロジェクトで行われた、ラットの体性感覚皮質と言うところの大規模計算です。神経細胞の数としては他よりもかなり少ない3万1000です。しかし、一つ一つの神経細胞をものすごい精度で再現しています。1個の神経細胞だけで数千個、数万個分の神経細胞の計算コストがかかる様なモデルを使っています。体性感覚皮質と言う、非常に特化したところでの精密なモデルを作るということをしています。これは839テラフロップスのスーパーコンピュータを使っています。

もう一つが、知的なタスクを実行できる神経回路モデルです。SPAUNという名前が付いています。このモデルはどちらかと言うと人工知能寄りで、本当に詳細な脳を再現しようというものではありません。この部分は運動、この部分は意図、この部分は視覚、と本当の脳でそういう処理を行なっているであろうと考えられる機能モジュールにより着目し、それらのモジュールを脳のように組み合わせて認知処理を実現しています。。人工知能と脳のハイブリッドの様なモデルです。そういう実装をすると、様々な知的タスクを実行することができるということを示しています。知覚処理、運動処理、判断処理これらがパラメータの変更なしに実行できる、そういうものになっています。複雑なモデルを作ったからといって必ずしもこの様な知的タスクを実行することができるとは限りません。このモデルは本当の脳をつくるというものではありませんが、、非常に知的なものができるので、脳を再現するときに、複雑な脳を作った方が良いのか、同等に機能をするものを考えて作った方が良いのか、どちらが良いのか問題提起するような仕事となっています。

日本ではどういうものがあるかと言うと、有名なものとして、電気通信大学の山崎先生の「猫の規模の小脳のリアルタイムシミュレーション」があります。先ほど紹介した省電力の性能の非常に高い「菖蒲」を用いてシミュレーションしたものです。小脳は大脳皮質とはまた全然違う構造をしています。特殊な神経細胞の間のつながり、アーキテクトに従って作っています。世界でもトップクラスの仕事だと思います。

最後が我々の研究グループが行った「大脳皮質局所回路シミュレーション」です。これはかなり単純なモデルで京コンピュータを使ったベンチマークに用いられました。当時世界最大であった17億3,000万個の神経細胞と10兆4,000億のシナプスのシミュレーション実行を確認したというモデルです。これは先ほどのパーキンソン病のシミュレーションをする前に、京はどれくらいの性能があるのかを調べておこうと言う目的で行ったベンチマークですが、ベンチマークをしたら、たまたま世界トップクラスだった、と言う話です。この17億3,000万個と言う数は、例えば小型のサルの神経細胞よりも数が多いのです。もう少し詳しく見てみると、この図はいろんな動物の脳と、神経細胞の数ですが、マーモセットが6億、ヨザルが14億、京が17億、マカクザルが63億、ヒトが860億なので、京は2桁ぐらい足りません。あと60倍すれば人間には達するという状況です。60倍であればなんとかできそう、という気持ちになってきます。

全脳をはシミュレーションできるものなのでしょうか。神経細胞のシミュレーションに係る計算の量だとか、通信のメモリーのバンド幅だとかが見積もられています。その見積もりによると、エクサフロップス級の性能で、ヒト全脳モデルの1秒間のシミュレーションを数時間程度でできます。我々がすでに17億神経細胞を京で計算できていますので、例えばポスト京だと、1エクサフロップスで単純計算しますと1700億で、ヒト(註※神経細胞は860億)を上回ることができます。実際はこんなに単純ではないのですが、単純計算するとそういうことになります。こういう見積もりに対して、IBM など他の独立したグループもエクサフロップスであればできるであろうと言う予測を出しています。なのでエクサフロップスで全脳に達する、というのはほぼ間違いないでしょう。エクサフロップスはまず間違いなくできるので、これは既定路線、多分できます。

ただ、エクサフロップスができたからといって、本当にそれが脳のモデルなのかと言うとそうではなくて、本当に脳のモデルを作ろうとすると設計図、どういう構造になってるのかというデータが必要です。そのデータが2020年にエクサフロップスのコンピュータができた時にあるのか？と言うと、それはまだわかりません。しかし必要なデータの計測技術これは急速に発達しています。例えば遺伝子改変技術だとかコネクトームという脳の配線を測定する技術が、2000年代になってから急速に発達し、次々にデータが出始めているのです。例えば脳を作ろうとしたら、脳の中の神経細胞がどうつながっているのかという、コネクトームとよばれるデータがないといけませんが、コネクトームに関するデータは、2014年に立て続けに出てきています。これはマウスの脳についてですが、これからこうしたデータはもっと出続けます。神経細胞の種類これもわからないといけないわけですが、そういうことに関してもRNAシーケンサを使った測定技術が発達しています。これもかなり分かってきています。結合した部分がこういう処理なのだ、と言う脳のマップ、これに関しても出ています。今までは人間の脳のマップは50程度の領域に分かれていたのですが、最新のマップでは180程度に増えることが示されています。以前よりもより正確に、どの領域がどのような処理をやっているのか分かってきています。必要なデータと言うのはまだ十分ではないが、今かなり急速に出始めています。数年もしくは10年以内にこのようなデータが爆発的に出現する見込みなので、それほど悲観する状況ではありません。

このような状況で日本でも脳をシミュレーションで作ってそれを調べよう、というプロジェクトが始まっています。2022年にできる次世代のポスト京コンピュータこれを使って全脳シミュレーションをしよう、というのがプロジェクトの主旨です。他にも色々あるのですが、「ポスト京 萌芽的課題：思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」として人工知能へもフィードバックしよう、という試みが入っています。すでに昨年の8月から始まっています。ヨザル規模以上の17億の神経細胞を京では(註※計算が)できているので、その100倍の性能のポスト京を使ってヒト860億を実現する、それを人工知能への応用へ活かすものです。

これがプロジェクトチームの組織構成図です。人工知能チーム、結合解析、哺乳類全脳シミュレーションチーム、昆虫全脳シミュレーションチームがあります。人工知能チームと哺乳類全脳シミュレーションチームが連携しています。大脳皮質は私が担当、沖縄科学技術大学院大学の銅谷先生がこのチームのヘッドで、大脳基底核を担当されています。コネクトームの解析は京都大学の大羽先生が担当され、その解析データをもらって我々が全脳モデルを作る予定です。

これがポスト京コンピュータの模式図で、脳全体のモデルを丸ごと計算します。大脳皮質、視床、小脳などを区切って、計算して中でつないで調べる、ということを大雑把にやろうとしています。ここにあげたものは脳の中の主要な構成、領域でしてこの間で何か通信をして処理を行っている、ということは明らかです。しかし、実際にそれをどうやって処理を行っているのか、人間の柔軟な処理が実現しているのかはわかりません。このため、我々はスーパーコンピュータ上でどういう処理ができるのか調べようとしています。

「大規模神経回路シミュレーションのターゲット1」として小脳と大脳皮質、と言った脳領域間で相互作用があると言う事は局所的にはわかっていますが、全体がどう連携しているのかと言うことはわかっていません。そこで、それらをつないで、脳の情報処理を調べるのに使います。脳の病気はどこか一部の領域が駄目になって起きている、と言う場合は少なくて、さまざまな領域に間接的に影響が広がって神経疾患と言うのは発生しています。例えばてんかんとか鬱病はそうです。そういうものを全部まるごとシミュレーションすることによって調べる、ということをやろうとしています。

ターゲット2としては、脳波、アルファ波が出ると、人はリラックスすると言うことを聞いたことがあると思います。アルファ波やベータ波と言うものは、神経細胞がそういうリズムで活動していて信号を出して発生するものです。そのリズムがなぜ出るのか。分かっているところと分かっていないところがありますが、情報処理に関係しているという説があります。例えば、神経細胞がそれぞれ振動を出すとすると、それが同期すると信号がよく流れて、同期しないと信号が流れない、というようなある種のフィルターになっています。振動現象というものは、神経細胞が集団で作り出しているものです。これを大規模計算で調べるのは、非常に相性が良いのです。そもそもなぜその様な振動が発生するか、情報処理に使われるのか。もしくは異常な振動が病気の時に発生するのはなぜか。そういったことも調べられるはずで、ポスト京シミュレーションのターゲットの一つです。

今の人工知能には、このような振動を使った研究というものがほぼないと思うのですが、振動を使った情報処理が分かればそれを人工知能に持っていく、ということもありえます。

全脳シミュレーションを次の世代で我々が目指しているわけですが、具体的にどういう手順でやっていくかという問題はあります。まずどの部分をやるのか。脳には大脳皮質と小脳と言う部分がありますが、ほぼ9割の神経細胞と体積は、この2つの領域で占められます。

大脳皮質は質量としては80%、神経細胞は160億個、小脳は質量としては10%ですが、神経細胞は690億で80%。この二つを足すとほぼ9割。なので、大規模計算ということに関して考えれば、この2つの領域を計算できれば、ほぼ解決できるということになります。

大脳皮質に関しては、どう計算したら実現できるのかを、今、いろいろと考えているところです。大脳皮質はいわゆる脳のシワの部分です。しわを広げると二次元のシートになります。これはその断面図です。このシートをうまく分割して計算できると、スーパーコンピュータで計算できるということになります。また、大脳皮質の間でどういう結合を作っているのか。近くでは密に結合して遠くの方では少ない、という疎密が分かっています。この特徴を利用すれば、シートをタイル状に分割してスーパーコンピュータで効率よく計算できることになります。

テストはもう始めています。これはシート状の大脳皮質のモデルです。タイル状に分割して各CPUに割り当てて計算しています。京では今22億細胞、22兆結合が計算できるところまで来ています。この京の結果を単純にポスト京に外挿すると4万3千ノードで160億細胞、160兆結合となりこれは十分計算可能な数です。

多分、計算自体はできるでしょう。しかし、それで直ちに人格を再現することは無理です。今後の見通しですが、計算だけならば2020年までに全脳シミュレーションはできるでしょう。しかし、直ちに知性を再現することにはまずなりません。計測した脳のブラッシュアップは必要になります。何事も設計して、いきなりそれができる、ということはありません。それは脳も同じで、脳の方がもっと難しいはずなので、脳のブラッシュアップをやっていくしかありません。脳は全ての構成要素が集まって、動作するものです。2020年代に初めて全ての要素が集まるということは起きるでしょう。それは今までにはないパラダイムチェンジです。それによる利点はたくさんあります。作ったけど何も起こらない、そういうモデルができた時、皆さんがっかりされると思いますが、温かい目で「脳を育てる」という気持ちで見ていただければと思います。おそらくそんなに待たなくても、10年以内ぐらいでブラッシュアップされていくと思います。それを楽しみにしていただけれたらと思います。

このままではだめだという批判はあるのですが、僕は楽観的です。人工知能が今、成功している要因はたくさんのデータが発生していると言うことがまず一つ。1つは計算性能が十分になってきている。これが非常に大きいのです。脳のシミュレーションに関しては、全脳がシミュレーションは非常に重要なイベントです。構成要素がすべて揃う、というのは非常に重要なターニングポイントになります。そこを超える計算性能が実現する2020年がやって来るのはまず、間違いありません。はっきりしたことは言えませんが、この人工知能の隆盛を見ると、脳でも計算性能が揃ったから何か物事が進む、ということはあるだろうと思います。

このまま脳のシミュレーションを突き進めていくと社会への貢献だけでなく、副作用のような何かおかしなことが起こってしまうのではないか、という危惧はありえます。核爆弾のように爆発することで物理的に死ぬ様なことはないのですが、人間の根底にある価値観を変えるという可能性はあります。直ちに人は死なないとしも、根底の大きなものを揺るがすかもしれません。いろんな可能性は考えられ、究極的な話ですが、人間が人格とか知性を再現できるようになったときに、それが人間よりも高速に実行できるようになると、それはある意味、人間よりも優れた知性になりえます。それは、さまざまな疑問を人間自身につきつけてきます。人間を超えるものが出てくること、自分が電子的に模倣、複製できるようになることなどです。それは人間自身への認識や価値観に影響を与えるのではないかと思います。

シンギュラリティとは別の側面で、こういうことが社会問題になるのではないでしょうか。そういう可能性はそんなに遠い未来ではありません。我々が生きているうちにやってくる可能性が高いのです。それも、どこか心に留めておいて欲しいと思います。

（報告：鳥山美由紀）

＊講演資料：