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動画1 神経細胞のシナプス伝達


脳の中の神経細胞(丸)は、活動電位を発生(赤色)すると、シナプスを介して次の神経細胞に情報(シナプス電流)を伝えます。

動画2 シナプス入力の加算による活動電位の発生


神経細胞における細胞内膜電位の変化を示します。神経細胞の膜電位は、静止状態では-65mV程度に保たれていますが、 前の神経細胞からシナプス(入力)電流が入ると、膜電位が0mVに近づき(浅くなり)ます。これが連続して加算され、閾値を超えると、活動電位が発生します。

動画3 シナプス入力の加算による活動電位の発生


ある神経細胞が活動電位を生じるかは、前の神経細胞がどれだけ活動したかに依存します。図の例では、2つの神経細胞からのシナプス入力までは不十分ですが、3つ以上になると活動電位を生じさせることができます。このような空間的加算が、神経回路の中で無数に起こっています。

動画4 神経回路の入出力「A→B」


神経細胞が多数つながり、神経回路を形成しています。一番左が入力層、複数の中間層、右が出力層となります。図の例では、入力層で3つの神経細胞が活動し(入力パターンA)、シナプスを介して中間層を伝わり、出力層で3つの細胞が活動(出力パターン)します。これが基本的な神経回路演算の原理であり、この繰り返しによって、様々な脳機能が実現されます。近年、人工知能研究で注目されているディープラーニングなどの計算原理も、根本的にはこうした神経回路演算のアイデアが基盤となっています。

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