AI用語集
人工知能の完全辞典
海馬
内側側頭葉の脳構造で、エピソード記憶の定着と空間ナビゲーションに不可欠であり、しばしば人工ニューラルネットワークでモデル化される。
場所細胞（プレイスセル）
個体が環境の特定の場所にいるときに選択的に活性化する海馬のニューロンで、空間の認知地図を形成する。
グリッド細胞
六角形のグリッド状の周期的な空間活性化パターンを示す嗅内皮質のニューロンで、空間ナビゲーションのための計量システムを提供する。
海馬索引理論
海馬が記憶自体を保存するのではなく、新皮質に分散した表現への索引として機能すると仮定する理論モデル。
記憶の定着
脆弱な短期記憶が安定した長期記憶になる神経生物学的プロセスで、海馬と大脳皮質間の相互作用を含む。
神経再生
休息中や睡眠中に自発的に起こるニューロン活動パターンの逐次的再活性化で、記憶の定着と計画の基礎となると考えられている。
シャープウェーブ・リップル（SWRs）
海馬における高周波（140-200Hz）の電気生理学的振動で、神経再生と記憶の定着と相関している。
シータガンマ結合
海馬におけるシータ波（4-10Hz）とガンマ波（30-100Hz）の振動間の相互作用現象で、逐次的情報のエンコーディングと検索を促進する。
ホップフィールドモデル
海馬の力学にインスパイアされた、部分的な手がかりから完全なパターンを保存・取得できる連想メモリとして機能する再帰的ニューラルネットワーク。
記憶痕跡（エングラム）
特定のニューラルネットワーク内のシナプス強度の持続的な変更によって構成される、脳内の記憶の物理的で持続的な表現。
パターン分離
想起時の干渉を避けるために、海馬が類似の記憶表現をより明確にする計算プロセス。
パターン補完
記憶痕跡に対応するニューラルネットワークの再活性化を通じて、部分的または劣化した手がかりから完全な記憶を想起する海馬の能力。
マーのモデル
記憶に適用される、情報処理システムを理解するための理論的枠組みで、分析を計算レベル、アルゴリズムレベル、実装レベルに分解します。
海馬のワーキングメモリ
新たなエピソード的結合の形成に不可欠な、短時間情報を能動的に維持・操作する海馬の能力。