テリー・セジノウスキー

セジノウスキーは1984年に全米科学財団（NSF）から大統領若手研究者賞を受賞しました。1996年には学際的研究の卓越性に対してハーベイ・マッド大学からライト賞を、 1999年には国際ニューラルネットワーク学会から学習アルゴリズムへの貢献に対してヘッブ賞を受賞しました。2000年にはニューラルネットワークの理論と実践における根本的な進歩と計算神経科学への貢献により、電気電子学会のフェローになりました。 ^{[ 10 ]}同年、2002年には同学会のニューラルネットワークパイオニア賞も受賞しました。2003年にはジョンズ・ホプキンス大学学者協会に選出されました。彼はデザイン・フューチャーズ・カウンシルのシニアフェローです。^{[ 11 ]}彼は2008年に米国医学アカデミーに選出された。^{[ 12 ]} 2010年には米国科学アカデミー（NAS）の会員に選出され、^{[ 13 ] [ 14 ]} 2011年には米国工学アカデミーに選出された。^{[ 15 ]} 2017年には米国発明家アカデミーに選出された。^{[ 16 ]}これらの功績により、彼は存命中の人物で4つの国立アカデミーすべてに選出されたわずか3人のうちの1人となった。^{[ 17 ]} 2013年には米国芸術科学アカデミーに選出され、^{[ 18 ]} 2014年には米国物理学会のフェローに選出された。^{[ 19 ]}彼は2015年に神経科学学会から理論および計算神経科学のスワルツ賞を授与された。^{[ 20 ]}彼は2017年にチューリッヒ大学から名誉博士号を授与された。2022年にはグルーバー神経科学賞を受賞した。^{[ 21 ]} 2024年には、ラリー・アボットとハイム・ソンポリンスキーと共に、理論神経科学の先駆的な業績によりブレイン賞を受賞した。^{[ 22 ]}同年、プリンストン大学から名誉理学博士号を授与された。^{[ 23 ]}彼は2025年に外国人会員として王立協会のフェローに任命された。^{[ 24 ]}

彼のニューラルネットワークと計算神経科学の研究は先駆的なものでした。1980年代初頭、特にジョン・ホップフィールドの研究に続いて、ニューラルネットワークのコンピュータシミュレーションが広く普及しました。初期の応用例、特にセジノウスキーとジェフリー・ヒントンによるものは、単純なニューラルネットワークでも、少なくともある程度の高度なタスクを学習できることを示しました。1989年、セジノウスキーはMIT Pressから出版されるニューラルネットワークと計算神経科学の主要ジャーナルであるNeural Computationを創刊しました。彼はまた、毎年開催されるNeurIPS会議を運営する非営利団体であるNeural Information Processing Systems Foundationの会長も務めています。この学際的な会議には、生物学、物理学、数学、工学など、多くの分野の研究者が集まります。

彼はジェフリー・ヒントンと共同でボルツマンマシン^{[ 25 ]}を発明し、音声（NETtalk）^{[ 26 ]}や視覚^{[ 27 ]}の難問に学習アルゴリズムを適用する先駆者となった。彼と博士研究員のトニー・ベルは、機械学習、信号処理、データマイニングで広く採用されている独立成分分析（ICA）^{[ 28 ]}のインフォマックスアルゴリズムを開発した。

セジノウスキーの研究の長期的目標は、脳の計算リソースを理解し、計算モデルを使用して脳から行動へのリンク原理を構築することです。この目標は、生物物理学的レベルからシステムレベルまで、さまざまな調査レベルで理論的アプローチと実験的アプローチを組み合わせて追求されています。 海馬と皮質のスライス標本を使用して、スパイク発火の精度や神経調節物質の影響など、単一ニューロンとシナプスの特性を調べています。ニューロン内の電気的および化学的信号処理の生物物理学的モデルは、生理学的実験の補助として使用されます。モンテカルロ法を使用して細胞シグナル伝達をモデル化するための新しい技術が開発されました（MCell）。^{[ 29 ]}

中心的に取り組まれている問題は、樹状突起がニューロン内のシナプス信号をどのように統合するか、ニューロンのネットワークが活動の動的なパターンをどのように生成するか、感覚情報が大脳皮質でどのように表現されるか、睡眠中に記憶表現がどのように形成され、固定化されるか、視覚運動変換がどのように適応的に組織化されるかである。彼の研究室は、ICA を使用したブラインド分離により、頭皮から記録された電気信号と磁気信号、および機能的神経画像からの血行動態信号のソースを分析する新しい方法を開発した。2012 年時点で EEG データ処理用ソフトウェアとして最も人気があったEEGLAB公開ソフトウェアは、もともと彼の研究室で開発されたものである。^{[ 30 ]}

彼は2006年と2007年にビヨンド・ビリーフ・シンポジウムに参加し、講演を行った。 2007年2月にはソーク研究所で開催された「眠りから覚める」会議に参加した（オンラインビデオあり）。^{[ 31 ]}

セジノウスキーは、2013年4月2日にオバマ大統領によって発表された、革新的な神経技術の応用による脳研究（BRAIN）イニシアチブ^{[ 32 ]}に関する国立衛生研究所（NIH）所長諮問委員会のメンバーでした。彼らのBRAIN 2025レポート^{[ 33 ]}は2014年6月5日にNIHによって公開され、NIH BRAINイニシアチブプロジェクトの優先順位付けに使用されています。彼は以前、BRAINイニシアチブのテンプレートとして機能した脳活動マッププロジェクトを開発したエンジニアと神経科学者のチームの一員でした。^{[ 34 ]}

1992年、セジノウスキーはパトリシア・チャーチランドと共著で『The Computational Brain』^{[ 35 ]}を、2002年にはスティーブン・R・クォーツと共著で『 Liars, Lovers, and Heroes: What the New Brain Science Reveals About How We Become Who We Are』^{[ 36 ]}を出版した。彼の著書『The Deep Learning Revolution 』は2018年6月にMIT Pressから出版された。彼の最新著書『ChatGPT and the Future of AI: The Deep Language Revolution 』は2024年10月にMIT Pressから出版された。

彼はバーバラ・オークリー教授と共同で、Courseraで提供されている大規模公開オンライン講座「Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects」を作成し、教えている。この講座は2014年8月と10月、そして2015年1月に最初の3回開講され、約30万人の学生が集まった。2015年には受講者数が100万人に達し^{[ 6 ]}、2017年8月時点で合計約200万人、2021年時点で300万人、2024年時点で400万人に達した。