少し前、AIニュースを追っている人たちの間で SF映画のような話題 が一気に広まりました。研究者たちがハエの脳を完全にスキャンすることに成功し、今では誰でもそれをダウンロードして好きな目的に向けてトレーニングできるというのです。
私が探索用に作ったアプリを載せておきます。 こちらをクリック
何が起きて、何が起きていないのかをはっきりさせるために、具体的な事実を整理します。
どのハエか: 成体のメスのキイロショウジョウバエ（Drosophila melanogaster）です。
誰がやったか: 単一の企業ではなく、FlyWireという科学コンソーシアムです。MRC分子生物学研究所（英国ケンブリッジ）、プリンストン大学、バーモント大学、ケンブリッジ大学の研究者たちが参加しました。ハエの脳の完全コネクトームの公開は、10年にわたる国際的な取り組みの集大成です。（Google DeepMindが行ったという情報が広く出回りましたが、DeepMindはこのデータを後から別の実験に使ったにすぎず、元のマップのスキャンと組み立てはFlyWireによるものです。） Berkeley News
どのように行われたか: 脳を7,000枚の極薄スライスに切断し、電子顕微鏡で撮影したうえで、AIがニューロンの種類とその接続を特定するためにアノテーションを付けました。 Berkeley News
マップの規模: 139,255個のニューロンと5,000万を超えるシナプス結合を持ち、史上2番目に完全にマッピングされた脳となりました。最初は1986年に302個のニューロンしか持たない線虫 C. elegans の脳でした。 Mayhemcode
私たちにとって面白いこと: このマップ（「コネクトーム」と呼ばれます）は公開されていてダウンロード可能なデータセットです。ノードと接続のグラフとして構造化されているため、シミュレーションに読み込んで人工ニューラルネットワークと同じように扱えます。目標を与えてトレーニングすれば、実際のハエの行動とは無関係な問題でも解けるようになります。実際、メールの分類やビデオゲームのプレイにトレーニングした人もすでにいます。
そこで私のなかでひらめきが走りました。トレーニングしたときにその脳ネットワークがやっていることは、本質的には、接続されたノードのネットワーク内でひとつの状態から別の状態への最短経路を見つけることです。そしてそれはまさに、 図解和声 2 で「隣接コード」というアイデアとして探求してきたことと同じです。つまり、まったく別のコードへ一気に飛ぶのではなく、一度に1音だけ動かしてあるトライアド（長調または短調）から別のトライアドへと移動するということです。
そのアイデアを念頭に置いて、私はダッシュボードのアプリのひとつ「隣接コード」を作りました。車輪を再発明する必要があったわけではありませんし（このようなやり方で隣接コードを探すツールはすでに存在します）、この種のテクノロジーにようやく飛び込んで、インストールして動かす方法を学ぶための口実として作ったものです。私にとっての収穫はまさにそれでした。こういったものをどのように構築するかを理解することができました。
これを読んでいる方にとっての収穫は別にあります。本物の生物学的な脳がシミュレーションの中で動き、ある状態から別の状態への経路を見つけているという事実を知ること。そして、その同じ論理を和声に応用したとき、隣接するコード同士が3音のうち2音を共有することでつながるコードのマップが生まれるのだということを発見することです。