脳は「新しい道」を作らない――賢くなる仕組みの、拍子抜けするほど地味な答え

脳は新しい神経回路を作るのではなく、既存の結合を強めることで学習しているのかもしれない。バル＝イラン大学の研究チームが人工ニューラルネットワークを使った実験で、性能が向上したモデルからシナプスを間引いても成績がほとんど落ちないことを発見した。ニューロン数がほぼ一定の脳と、パラメータを絞っても賢さを保つAI。両者は「増やすより磨く」という共通の原理で動いているのかもしれないという、拍子抜けするほど地味で興味深い発見を紹介する。〇Learning may rely on stronger neural connections, not expanding networks（2026年7月30日）https://phys.org/news/2026-07-stronger-neural-networks.html〇NLP models: Capacity per weight—capacity per label（2026年）https://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2026.131855〇シンギュラリティに必要なのは「感情」だった？──AIが意識を持つ日はいつ来るのか｜福岡浩二https://note.com/kojifukuoka/n/nd31ad5e436cd〇研究成果「学ぶほど頭がよくなる仕組みがわかった」（2017年9月15日）https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/press/p01_170915.html〇医学博士に聞く、記憶力・学習力アップに影響する脳機能「シナプス可塑性」とは？https://www.toyo.ac.jp/link-toyo/life/synapticplasticity/#脳科学 #神経科学 #ニューラルネットワーク #人工知能 #AI #機械学習 #シナプス #シナプス可塑性 #学習の仕組み #脳の仕組み #バルイラン大学 #Physica_A #言語モデル #NLP #大規模言語モデル #ディープラーニング #科学ニュース #最新研究 #脳とAI #知能とは #認知科学 #神経回路 #科学読み物 #サイエンス #テクノロジー