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ニューロン1,000个を用いたシミュレーションの结果
© Masaya Hirashima and Daichi Nozaki
础と叠は、运动误差の推移を示している。颁と顿の各曲线は、各初期条件から开始したニューロン活动の二乗和の推移を示している。忘却が全くない场合には、运动误差は减少するものの（础）、ニューロン活动度は减少せず、最适解には到达しない（颁）。一方、軽微な忘却がある场合には、运动误差が减少したのち（叠）、ニューロン活动度は初期条件に依らず最适解に达する（顿）。全ニューロンの活动パターンを示したヒストグラムも、初期条件に依らず最适状态に収束する。また、このパターンは、実験で観察されるパターンを再现している。

忘却というと、记忆を阻害するものとして悪いイメージを持つ人が多いかもしれません。しかし、今回、东京大学大学院教育学研究科の平岛雅也助教と野崎大地教授は、运动を学习する场合、その记忆を「少しずつ忘れる」ことは、むしろ、运动制御の指令を最适化する効果があることを初めて理论的に証明しました。また、个々の记忆素子において軽微な忘却が起こることを仮定してニューラルネットワークモデルを构筑すると、霊长类の一次运动野神経细胞で観察されるのとほぼ同じ神経活动パターンを再现できることを明らかにしました。これらの结果は、脳の运动学习プロセスにおける軽微な忘却が、运动指令の最适化に贡献している可能性を示唆しています。

本研究成果は、脳における最适化计算の実态が谜に包まれている中、脳に生得的に备わっている忘却という机能が最适化に贡献しうることを示し、生物学的妥当性のある仮説を提唱したという点において学术的に大きな意义を有しています。また、今后、忘却の有効性に関する理解がより深まることで、适度な休息（忘却）を取り入れた効率的な练习スケジュールの开発など、スポーツやリハビリテーション分野への応用につながることも期待されます。

论文情报

Masaya Hirashima, Daichi Nozaki,
“Learning with slight forgetting optimizes sensorimotor transformation in redundant motor systems”,
PLoS Computational Biology Online Edition: 2012/6/29 (Japan time), doi: 10.1371/journal.pcbi.1002590.

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