大脳における視覚情報処理

Processing of visual information in the cerebral cortex

　はじめに

　大脳の最も重要な機能のうちの一つが，外界を認識することであるということは議論を待たないことかと思われる。外界の認識の代表的な例として図形の認識があげられるが，この図形の認識のモデルとして単純パーセプトロンがある。図1に示すようにこのモデルは，入力細胞，中枢細胞，出力細胞の三層より構成される。入力細胞から中枢細胞への接続はランダムに行なわれ，結合係数は＋1（興奮）か－1（抑制）の値をとり，その値は固定されている。中枢細胞から出力細胞への結合係数は正〜負の実数でしかも可変である。すべての細胞は閾値をもち，入力が閾値より大ならば1（発火），入力が閾値より小ならば0（発火せず）の値をとる。このモデルは中枢細胞から出力細胞への接続の結合係数を適当に調節すると，出力細胞が特定の図形に対して1の値をとり，その他の図形に対して0の値をとるようにできる。すなわち，出力細胞は特定の図形を認識することができる。この単純パーセプトロンが，すべての図形を正しく認識するための必要十分条件は，入力細胞N個に対して中枢細胞の数が2^N個であることである。いま，大脳を単純パーセプトロンであると仮定すると，大脳に入力する視神経の線維数は100万本で，大脳が万能である（すなわち，すべての図形を認識できる）ためには，2^1000000すなわち10³⁰⁰⁰⁰⁰。という途方もない数の中枢細胞が必要となる。