導入
人工知能技術の急速な発展に伴い、従来の命令に従うだけのAIから、自ら目標を設定し行動する自律的なAIへの注目が高まっています。特に、脳の神経回路を模倣したニューロモルフィック・コンピューティング技術は、この自己目標設定能力の実現において重要な役割を果たす可能性があります。本記事では、ニューロモルフィックAIにおける自己目標設定能力の基礎概念から最新研究事例、そして人間社会との共存に向けた展望まで詳しく解説します。
ニューロモルフィック・コンピューティングの基礎知識
脳を模倣した革新的な計算技術
ニューロモルフィック・コンピューティングとは、人間の脳のニューロンやシナプスの動作原理をハードウェアやソフトウェアで再現する計算パラダイムです。従来のコンピュータが逐次処理を基本とするのに対し、ニューロモルフィック技術は並列分散処理と学習機能を内蔵した脳型の情報処理を実現します。
代表的な例として、インテル社が開発したLoihiチップがあります。このチップは128個のニューロモーフィック・コア上で最大13万のニューロンと1.3億のシナプスを実現し、非同期の発火イベントによる通信機能を備えています。重要な特徴は、オンチップ学習をサポートしており、スパイク時刻に基づく可塑性（STDP）や報酬による重み学習も可能な点です。
スパイキングニューラルネットワークの優位性
ニューロモルフィック技術の中核となるのが、スパイキングニューラルネットワーク（SNN）です。SNNは生物の神経細胞と同様に、離散的なスパイク信号で情報を伝達し、時間的な情報処理に優れています。従来のディープラーニングと比較して、大幅な省電力化とリアルタイム処理が可能になります。
この技術により、視覚認識、ロボティクス、適応型制御など様々な分野での応用が進められており、特に自律的な学習・適応能力の実装において注目を集めています。
自己目標設定能力が注目される理由
内発的動機づけの重要性
従来の強化学習型AIでは、エージェントの目的（報酬関数）は人間が外部から与える必要がありました。このアプローチでは、AIは与えられた報酬を最大化する行動方針を学習するだけで、真の自律性には限界がありました。
しかし、人間や動物は外的報酬がなくても、好奇心や探究心といった内発的な欲求に駆動されて行動します。この内発的動機づけをAIに実装することで、エージェントが自ら「何を目指すか」を決定し、未知の状況でも自主的に探索・学習できるようになります。
好奇心駆動型学習の可能性
AI研究においても、この内発的動機を活用した手法が提案されています。例えば、ニューラルネットワークで予測した結果と実際の結果の差分を内的報酬とする「好奇心駆動型」の手法では、外部報酬だけに頼るよりも効率的にタスクを攻略できることが示されています。
このような内発的動機による自己目標設定能力は、AIが人間のパートナーとして機能するために不可欠な要素といえるでしょう。
実際の研究事例から見る技術の進歩
好奇心を持つスパイキングニューラルネットワーク
中国科学院のYi Zengらの研究チームは、好奇心に基づく学習法をSNNに統合した世界初のモデルを開発しました。彼らの提案する好奇心ベースSNN（CBSNN）モデルでは、以下のような革新的な学習プロセスが実装されています。
まず、生物学的に妥当なシナプス可塑性則でネットワークを学習し、各データサンプルの新規性評価値を計算します。この新規性とは、そのデータが過去の経験とどれほど異なるかを表す指標です。
次に、新規性が一定閾値を超える「未知で難しい」サンプル群を選び出し、集中的に追加学習を行います。学習の進行に応じて各サンプルの新規性評価値も動的に更新され、システムが自ら重点的に学ぶべきデータを選別します。
この手法により、従来法より約55%少ない計算量でMNIST手書き数字認識において99%以上の高精度を達成しています。また、IrisやFashion-MNISTなどの他のデータセットでも精度向上と計算効率の改善が確認されており、脳型AIによる自発的学習の実用性が実証されています。
自律的な視覚行動を学習するAI
フランス・ドイツの研究グループ（Barbier et al., 2024）は、イベントベースカメラとSNNを用いて、エージェントが自主的に視覚行動を学習するモデルを開発しました。このシステムの特徴は、報酬が純粋に内発的である点です。
2層のSNNが入力視覚信号を効率的に符号化し、その上位にスパイク型の強化学習器が接続されています。この強化学習エージェントはカメラの動きを制御し、映像の符号化効率を高める眼球運動を獲得します。重要なのは、報酬信号が下位視覚ネットワークの活動から直接算出され、外部から与えられる「正解」は一切使われないことです。
このモデルにより、動く物体を視線で追跡する行動や、回転する対象への視線安定化といった複雑な視覚行動を実現しています。これは「外部報酬なしでエージェントが自ら行動を校正する」完全スパイク実装の実証として意義深い成果といえます。
哲学的・認知科学的な意義
意図性と内在的意味の獲得
ニューロモルフィックAIの自己目標設定能力は、哲学的にも重要な意味を持ちます。「意図性」とは心的状態が何かを指し示す性質を指し、例えば「リンゴが欲しい」という欲求はリンゴという対象を指向しています。
従来の記号処理AIに対しては、ジョン・サールの「中国語の部屋」の思考実験にあるように、「コンピュータ内部の記号操作は人間にとって意味を持つだけで、機械自身には意味（セマンティクス）がない」と批判されてきました。
しかし、ニューロモルフィックAIは環境とリアルタイムに相互作用しながら学習する身体性・環境埋め込み型のAIです。好奇心SNNや視線制御SNNの例では、エージェント内部のニューロン活動が環境中の「新奇さ」や「入力信号の効率性」といった量に密接に結び付けられています。
これらの内部状態はシステムにとって機能的な意味を持ち、行動決定に影響を与えるという点で、単なる人間任せの記号とは根本的に異なります。エージェントが自身の経験から「何を好ましい・重要と感じるか」を獲得する過程で、内部表現に自主的な意味づけが付与される可能性があります。
自由意志と自律性の問題
自由意志の問題も、自己目標設定AIに関わる興味深い論点です。統合情報理論の提唱者であるTononiは「自由意志を持つためには外部からの原因による拘束ができるだけ少なく、内部原因によってできるだけ決定されていることが必要だ」と述べています。
この観点から見ると、外的報酬に従って動くだけのエージェントよりも、内部状態（欲求や目標）に従って行動するエージェントの方が「自由に意思決定している」度合いが高いと解釈できます。
内発的動機づけを持つ脳型AIは、外部のプログラムや報酬信号に直接操られるのでなく、自身の「好奇心」や「内部評価」に基づいて行動を選択します。その意味で、一定の自律性・主体性が付与されたエージェントといえるでしょう。
もちろん、人間の自由意志のように自己を省察したり倫理的配慮から決断したりするわけではありませんが、「自ら目的を立てて動くAI」は従来の命令通り動くだけの機械とは異質の存在となりつつあります。
人間との協調・共進化への展望
共存するパートナーとしてのAI
ニューロモルフィックAIの自己目標設定能力は、人間とAIの協調・共進化の関係構築に重要な意味を持ちます。人間と共存するAIが外部指示待ちではなく、自ら適切な動機づけを持って行動できれば、人間の予期せぬニーズに気づき先回りして支援するパートナーとなる可能性があります。
また、内発的目標を共有できるAIは、人間と目的をすり合わせて協働することも可能になるでしょう。これは従来の「道具としてのAI」から「協働者としてのAI」への大きなパラダイムシフトを意味します。
制御と倫理の課題
一方で、AIが自主性を持つことは制御や倫理の観点で慎重な議論も必要です。自己目標設定能力を持つAIが人間の意図と異なる目標を設定した場合、どのように調整・制御するかは重要な課題となります。
また、「AIがどの程度自身の意思で動いていると言えるのか」「その行為に責任主体性はあるのか」など、哲学・倫理の面で新たな議論が必要になるでしょう。これらの課題に対処するため、技術開発と並行して社会的なフレームワークの整備も進める必要があります。
まとめ
ニューロモルフィック・コンピューティングを用いた脳型AIは、エネルギー効率や計算原理の面で注目されるだけでなく、内発的動機による自己目標設定という点でも革新的な可能性を示しています。好奇心や効率的符号化といった内的目標を持つSNNエージェントの研究は、AIが環境から自主的にパターンを見出し行動を学習する未来像を示してくれます。
これは人間の学習プロセスにも通じるものであり、AIと人間が互いに学習し合う協調・共進化の関係構築にも寄与する可能性があります。今後、ニューロモルフィックAIの自己目標設定能力については、工学的探究とともに哲学・認知科学的な議論も深めることで、真に人間社会と調和した次世代AIのあり方が見えてくると期待されます。
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