理研脳神経科学研究センターの田澤右京氏と磯村拓哉氏は、シナプス刈り込みが外界の因果グラフを学ぶ最適手続きと形式等価になることを示した。松本空のサイエンスデスクは、ヒューリスティック扱いされてきた刈り込みに統計的根拠が与えられた点を重視する。

要点

結合のON/OFFがベイズモデル選択に対応し、無情報な結合は重みゼロへ収束する。

検証

ブラインド信号分離とルール学習で、従来のモデル縮約より誤差が小さかった。

今後

生きた脳での検証はこれから。AIの構造学習にも示唆を与える橋渡し研究だ。

AIへの示唆

スパース構造学習と接続。因果発見スタートアップの引用増が予想される。