下側頭葉における受動的連合形成の神経回路モデル

要旨

サルの遅延見本合わせ課題において,ある図形群を一定の順で繰り返し提示すると, 図形同士を連合するよう求めていないにもかかわらず,隣接する図形に対する下側頭葉 ニューロンの反応の間に相関が生じる.このとき一つのニューロンが強く反応する図形 同士には,特に類似性や共通する図形的特徴があるわけではなく,提示順序が近い場合 が多かった.一方,嗅皮質を破壊したサルではこのような相関は生じないが,これまで のモデルではこの知見に対して一貫した説明を与えることができない.
本研究では,下側頭葉TE野と嗅周皮質に対応する二つの回路網からなるモデルを構成し た.このモデルでは外部入力パターンは嗅周皮質に相当する回路網N2で自動的に学習信 号に変換され,下側頭葉TE野に相当する回路網N1で保持される.
コンピュータシミュレーションによって動作を解析した結果,回路網N2に刺激選択的順 応を示すニューロンが,順応効果により,提示順序が近い前のパターンの情報を保持す ることで,入力パターンを学習パターンへコードする際に,時間的な距離が学習パター ン同士の距離に影響すると言うことが示された.また,回路網N2のシナプス可塑性によ り,学習効果がシナプス荷重の変化という形で蓄積されることにより,学習を重ねるに 従って時間的に距離の近い入力パターン同士がある一定のレベルまで徐々に相関のある 学習パターンへとコード化されていくということがわかった.
また,シミュレーションの結果は生理データと一致するものであり,このモデルは, 受動的連合現象を説明する他のモデルと比較して,生理学的知見との整合性において 優れており,この現象が嗅皮質の破壊によってなぜ消失するのかを説明する.また, 明示的な対連合課題も学習できる点も従来のモデルにない大きな特徴であり,これによ って視覚刺激間の連合学習のメカニズムに統一的な説明を与えることが可能であると考 えられる.


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