先月、イーロン・マスク氏が率いるNeuralink社の発表が話題を呼びました。 これは、同社が開発した脳とコンピュータをつなぐ技術、いわゆるブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の最新の成果に関するものでした。細いファイバー状の電極を、ロボット技術を駆使して脳に何本も刺し、数千か所からの脳活動の記録、および脳細胞への刺激が可能になった、そして、来年には人間での臨床試験を目指すといいます。 この発表の概要と科学的なインパクトについては、紺野大地（@Daichi__Konno）さんによる記事にまとめられています。 イーロン・マスクとNeuralinkは脳科学をどう変えるのか｜Daichi Konno｜note そんなことしていいの？ 「人間の脳に電極を刺して、コンピュータとつなぐ」。こう聞いて、どう思われたでしょうか。「医療行為としてならありかも…」といったあたりが常識的かもしれません。
IBMは8月18日(現地時間)、知覚・活動・認知といった脳の持つ能力をエミュレートする新世代の実験的なコンピューターチップを発表した。IBM初のニューロシナプティックチップでは、脳などの生体システムにおいて、スパイキングニューロンとシナプスの間に起こる現象を再現するという(プレスリリース、 Technology Reviewの記事、 CNN.co.jpの記事、 本家/.)。 現在、45nmのSOI-CMOS技術で製造された2種類のプロトタイプがテスト中で、ともに256のニューロンが実装されている。ただし、一方は262,144のプログラム可能なシナプスが実装されているのに対し、もう一方には65,536の学習用シナプスが実装されている点が異なる。このチップを使用するシステムは「cognitive computer」と呼ばれ、現在は手書き認識やピンポンゲームのプレイ、車の誘導といった単純なプログ
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
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