パーセプトロンとシナプス可塑性の共通点と相違点：人工知能と脳はどこまで似ているのか？

こんにちは。ゆうせいです。

「シナプス可塑性」は、生物の脳が学習するしくみ。
そして「パーセプトロン」は、人工知能（AI）で使われる学習モデルの一種です。

「この2つって似ているの？」という疑問を持つ人も多いでしょう。
実は、パーセプトロンはシナプスのしくみをヒントに生まれたんです！

今回は、この2つの共通点と相違点をわかりやすく、かつ正確に解説していきます！

まずは用語の整理

共通点（似ているところ）

① 重みが変化することで学習が進む

どちらも、接続の「重み」が変化することで、学習が進んでいきます。

• シナプス可塑性では、ニューロン間のシナプスの強さ（＝伝達のしやすさ）が変化します。
• パーセプトロンでは、入力にかかる重み（重み係数）が学習ルールに従って更新されます。

数式で見ると共通点がはっきり！

パーセプトロンの重み更新式（最も基本形）：

• $w_i$：重み
• $\eta$：学習率
• $t$：正解（教師信号）
• $y$：モデルの出力
• $x_i$：入力値

これは、ヘッブ則（Hebbian rule）や誤差修正学習と共通しています。

② 入力と出力を結ぶ「ネットワーク構造」

• 生物の脳も、神経細胞がネットワークをつくって信号を伝えます。
• パーセプトロンも、入力→重み→出力 という構造になっていて、ニューラルネットワークでは多数のパーセプトロンを組み合わせています。

相違点（ちがうところ）

たとえ話で理解しよう！

• 脳（シナプス可塑性）：まるで職人の手作業。経験や感覚から、道具の使い方を覚えていく。
• パーセプトロン：マニュアル通りに作業するロボット。正解を見せられて、それに向けて調整する。

どちらも「学ぶ」けれど、やり方も、適応力も大きく違うんですね。

この「シナプス可塑性（しなぷすかそせい）」という言葉、ちょっと難しそうに聞こえませんか？
でも実は、私たちが新しいことを覚えたり、上達したりする仕組みの中心にある、とても重要な現象なんです。

次は、「シナプス可塑性とは何か？」について、できるだけかみくだいて、丁寧に説明していきます！

シナプス可塑性とは？

簡単に言うと、

「神経細胞のつながり（シナプス）が、経験によって強くなったり、弱くなったりする性質」

です。

この変化のことを「可塑性（plasticity）」と呼びます。
可塑性とは、「変化できる性質」のこと。粘土が形を変えるように、シナプスも状況に応じて変わるんです！

図で見るシナプス可塑性のイメージ

[Before]
ニューロンA ───●───> ニューロンB
（信号が弱い）

[After 練習や反復によって]
ニューロンA ─━━━▶ ニューロンB
（信号が強く伝わる）

●：シナプスが太く・反応しやすくなる

なぜ重要なのか？

この仕組みがあるからこそ、私たちは：

• 新しいことを学べる
• 失敗を経験として活かせる
• 繰り返しで上達できる

たとえば、自転車の乗り方を何度も練習すると、体が自然に覚えますよね？
これは、何度も同じ神経回路が使われることで、シナプスが強化されたからなんです！

シナプス可塑性の2つのタイプ

【LTP：Long-Term Potentiation】

これは、「よく使う神経回路のシナプスが強化される」現象。
記憶の定着や、学習にとても深く関係しています。

【LTD：Long-Term Depression】

逆に、あまり使われない回路は「弱くなる」ようになっています。
これは、不要な情報を忘れるために大切な仕組みです。

数式で表すと（少しだけ専門的に）

ここで：

• $\Delta w$ はシナプスの強さの変化
• $\eta$ は学習係数（変化のしやすさ）
• $x$ は入力ニューロンの活動（刺激）
• $y$ は出力ニューロンの活動（反応）

この式は、「よく一緒に活動する神経細胞どうしのつながりが強くなる」というヘッブ則（Hebbian rule）を表しています。

例え話：スマホの予測変換と同じ？

スマホで「おは」と打つと「おはよう」が出てきますよね？

これは、あなたがよくその言葉を使っているからです。
脳も同じように、「よく使う回路」はつながりを強めて、スムーズに反応できるようにするんです！

可塑性は一生変わり続ける！

昔は、「脳は大人になると変わらない」と思われていました。
でも最近の研究で、大人でも脳のシナプスはずっと変化し続けることがわかってきています。

つまり、学ぶ力や記憶力は一生伸ばせるということ！
勉強も、スポーツも、日々のトレーニングで脳はどんどん進化するんです。

共通点

• 重みを変えることで学習する
• 入力と出力のネットワーク構造

相違点

• 信号の形式（脳は生化学、パーセプトロンは数学）
• 学習方法（体験ベース vs 正解ベース）
• 忘れるしくみの有無
• 複雑さ・柔軟性・環境との相互作用の深さ

これまでのお話で、「シナプス可塑性」は学習や記憶にとって大事なしくみだということがわかってきましたね。
では、その変化をどうやって起こしているのか？
そのカギを握っているのが――神経伝達物質（しんけいでんたつぶっしつ）です。

次は、神経伝達物質とシナプス可塑性の関係について、しっかり噛みくだいて解説していきます！

神経伝達物質とは？

簡単に言うと、

神経細胞どうしの“メッセージ”を伝えるための化学物質

です。

脳の中では、電気信号だけではなく、化学的なやりとりも行われています。
シナプスという“すき間”では、電気はそのままでは渡れません。
そこで登場するのが、神経伝達物質です。

シナプスの流れを図で確認！

ニューロンA（送り手）
    │
    │（電気信号）
    ▼
[シナプス間隙]
    └─ 神経伝達物質（放出される）
    ▼
ニューロンB（受け手）
    └─ 受容体（レセプター）で受け取る

この「放出」と「受け取り」が何度も繰り返されることで、
シナプスの結びつきが強くなっていくんです。これがシナプス可塑性の本質です！

代表的な神経伝達物質と役割

特にグルタミン酸は、学習と記憶の「主役」です！

グルタミン酸とLTPの関係：もう少し専門的に

グルタミン酸は、受け手のニューロンにあるNMDA受容体やAMPA受容体と結びつきます。
この働きがシナプスを強化する――つまり、LTP（長期増強）の引き金になるのです。

NMDA受容体とLTPの関係

• 同時に強い刺激が入ると、NMDA受容体が開き、Ca²⁺（カルシウムイオン）が流れ込む
• その結果、AMPA受容体が増える
• 情報の流れが強化される（＝シナプス可塑性）

数式で整理（少し難しめ）

この式は、
「グルタミン酸とカルシウムの相互作用が時間的に積み重なることで、LTPが起こる」
ということを意味しています。

例えで理解してみよう！

「神経伝達物質」は、脳の中のメール便のようなもの。
送り手（ニューロンA）が「これ覚えておいてね！」とメールを送ると、受け手（ニューロンB）が「了解！」と返信する。

そのやり取りが増えれば増えるほど、信頼関係が深まり、メッセージも通りやすくなる。
これが「シナプスが強くなる」＝可塑性が高まるということなんです！

神経伝達物質が足りないとどうなる？

• 学習能力の低下：伝達物質がうまく出ないと、シナプスが強くならない
• 記憶障害：グルタミン酸やアセチルコリンの異常はアルツハイマー型認知症に関連
• うつ病・ADHD：ドーパミンやセロトニンの不足が関与することも

神経伝達物質は、脳のパフォーマンスを左右する超重要物質なんですね。

今後の学習のヒント！

・「多層パーセプトロン（MLP）」や「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」を学んでみよう！
・「スパイキングニューラルネットワーク（SNN）」は、生物の神経活動に近い人工モデルです！
・さらに、「強化学習」と「報酬系（ドーパミン）」を比べると、脳とAIの共通点がもっと見えてきます。

人間の脳をまねて生まれた人工知能。その根っこには、シナプスの学びがあるんですね！
また気になるテーマがあれば、気軽に質問してください！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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