人工知能（AI）が人間のように視覚を処理する仕組みを解明するための新たな研究が、カール・スプリング・ハーバー研究所（CSHL）のベンジャミン・カウリー助教授らによって進められている。従来の巨大AIモデルは、人間の脳の複雑さを再現するにはあまりにも抽象的で、実際の神経活動のメカニズムを明確に示せない。カウリー氏は、こうした問題を解決するために「小さく、シンプルなAIモデル」の開発に取り組んだ。 カウリー氏は、カーネギー・メロン大学のマシュー・スミス教授、プリンストン大学のジョナサン・ピロウ教授らと共同で、マカクザルの視覚皮質が自然画像にどう反応するかを詳細に観察。複数の画像を提示し、どの神経細胞が反応するかを記録した。その後、大規模AIモデルを用いて神経応答を予測させ、従来のモデルを30％以上上回る性能を達成。さらに、このモデルを圧縮技術で約1,000分の1にまで小型化。結果として、メール添付可能なサイズの高精度視覚モデルが完成した。 この小型モデルの分析から、神経細胞が画像を「縁」「色」などの低レベル特徴に分解し、異なる方法で統合することで個々の特徴に特化した反応を示すことが明らかになった。たとえば、マカクザル（人間を含む霊長類）の脳には「ドット」を好むV4領域の神経細胞が存在することが判明。これは、目や顔の特徴に深く関係しており、視覚認知の基本的な仕組みを示している。 カウリー氏は、この知見を今後の神経疾患研究に応用する可能性を示唆。アルツハイマー病ではシナプスが失われるが、特定の画像が神経細胞の連携を促すことが分かれば、損傷した神経回路の再構築が可能になる可能性がある。将来的には、特定の視覚刺激を用いて神経変性疾患の予防や治療を行う「画像療法」の実現も夢ではない。この研究は、大規模AIではなく「小さな思考」が、脳の真の働きを解き明かす鍵になることを示している。