NeuroAIとその先：神経科学の進歩と人工知能の間をつなぐ

Abstract

神経科学と人工知能（AI）は近年目覚ましい進歩を遂げてきたが、依然として相互に強く結び付いているわけではない。2025年8月に米国国立科学財団（National Science Foundation）が招集したワークショップに基づき、我々は現在のAIにおける3つの基礎的な能力ギャップを特定する。すなわち、物理世界と相互作用できないこと、脆弱なシステムを生み出してしまう不十分な学習、そして持続不可能なエネルギーとデータの非効率である。各ギャップに対処する神経科学の原理として、身体と制御器の共同設計、相互作用による予測、多段階（マルチスケール）の学習に神経調節（ニューモデュレータリ）制御を組み込むこと、階層的で分散したアーキテクチャ、そして疎なイベント駆動型計算を述べる。これらの原理に基づいて、近未来・中期・長期の地平で整理された研究ロードマップを提示する。本計画を実現するには、神経科学と工学の境界をまたいで訓練された新世代の研究者が必要であり、さらに、そのために必要な制度的条件として、学際的な訓練、ハードウェアへのアクセス、コミュニティ標準、そして倫理について説明する。結論として、神経科学に基づく人工知能であるNeuroAI（NeuroAI, neuroscience-informed artificial intelligence）は、現在のAIの限界を克服し、生物の神経計算に対する理解を深める可能性を有すると主張する。