ヘッブの法則とは
ヘッブの法則とは、「同時に活動した神経細胞どうしは、結びつきを強める」という、脳の学習についての考え方のことです。1949年に心理学者ドナルド・ヘッブが提唱しました。一緒に働いた細胞のつながりが太くなるという素朴な原理で、後のニューラルネットワークやパーセプトロンの源流になった、AIの歴史の出発点のひとつです。
英語表記：Hebbian theory（Hebb’s rule）
ニューラルネットの源流として
ヘッブの法則は、人工のニューラルネットが「重み（つながりの強さ）」を調整する発想の、いわば原型です。ただし、今の深層学習を支えるバックプロパゲーション（誤差逆伝播）とは別の学習則。バックプロパが「答えとのズレ」を全体に行き渡らせて調整するのに対し、ヘッブの法則は「つながった2つの細胞が同時に活動したか」だけで、その場のつながりを変えます。コンピュータが広まる前の脳科学の洞察が、巡り巡って今のAIの土台に効いている、というわけです。
Topic「ともに発火する細胞は結びつく」は、ヘッブの言葉ではない
ヘッブの法則を表す有名な標語に、「ともに発火する細胞は結びつく」があります。とても言い得て妙ですが、じつはこのフレーズ、ヘッブ本人が書いた言葉ではありません。後年（1990年代）に作られた要約として広まったもので、ヘッブ自身の1949年の記述は、もっと慎重で長い言い回しでした。キャッチーな一言が独り歩きして定着した、よくある一例といえるでしょう。
関連用語
ヘッブの法則に関するよくある質問
- ヘッブの法則は、今のAIでも使われていますか？
- 今の深層学習の主流は別の学習則（バックプロパゲーション）ですが、ヘッブの発想は脳に近い学習の研究や、一部のニューラルネットの仕組みに今も生きています。AIの源流を理解するうえで欠かせない考え方です。
- 「神経細胞が結びつく」とは、具体的にどういうことですか？
- ある細胞が別の細胞を繰り返し活動させると、その間の信号の伝わりやすさが増す、という意味です。よく一緒に働く細胞どうしのつながりが強まり、それが記憶や学習の土台になると考えられています。
