新しいことを学ぶとき、古い記憶はどこで守られるのか

新しい経験を覚えるためにシナプスが変わる。その変化が、以前の経験を覚えているシナプスにも及べば、古い記憶と干渉するはずだ。

この問題に対し、Onaschらの研究は、同じニューロンを共有していても、学習に使う樹状突起の枝を分ければ干渉を減らせるのではないか、と考えた。樹状突起の働きと抑制回路を組み込んだ、計算モデルによる研究である。Neuron原著 ↗

モデルでは、一つのニューロンに複数の樹状突起区画を持たせている。枝ごとの局所的な活動に応じて、シナプスの強さが変わる。一方、強く抑制された枝では、変化が起きにくい。

そこで、経験の文脈に応じて一部の枝だけを脱抑制する。新しい学習に必要な結合を変えながら、別の枝に形成された結合は保護する、という仕組みだ。

重なりのある入力を続けて学習すると、以前の学習で形成された結合が弱まり得る。しかし、文脈に応じて学習する枝を切り替えると、この干渉を抑えられた。同じニューロンが複数の記憶に関わっても、シナプスの変更まで同じ場所に集中させる必要はない。著者公開の解析説明 ↗

ここから考えたいのは、記憶を守る単位である。

ニューロン単位で見れば、新しい経験でも古い経験でも、同じ細胞が活動しているかもしれない。それでも、その細胞のどの枝が入力を受け、どの結合が学習によって変わるかは異なり得る。活動する細胞が重なっていることと、記憶を支える結合を上書きしていることは、同じではない。

表現ドリフトを扱った記事 ↗では、神経活動の表し方が変わっても、情報を読み続けられるかを考えた。今回加わるのは、変化そのものが一様ではなく、変更から保護される部分があるのではないか、という視点だ。

dropoutのように、一部の要素が使えなくても出力を保つ仕組みとも、問いが少し異なる。こちらは、新しい学習の際に、どの結合を変更の対象にするかを選んでいる。欠けた情報を補うことと、学習による干渉を避けることは、記憶の安定性を支える別の働きとして考えられる。

生体でこの考えを調べるなら、新しい学習の間だけ、枝ごとの抑制の選び分けを乱す実験が考えられる。その後に抑制を戻しても古い記憶が取り出せなければ、学習中の保護が失われた可能性がある。戻すと再び思い出せるなら、保存よりも読み出しの問題かもしれない。

このモデルでは、文脈を知らせる信号は外から与えている。脳が経験をどのように区別し、どの枝を学習に使うかを決める過程は、さらに考える必要がある。それでも、記憶を固定した細胞集団としてだけでなく、変更する場所を選ぶ仕組みとして調べるための、具体的な仮説になっている。