テレンス・ジョセフ・セジュノフスキー（1947年8月13日生まれ）は、アメリカの計算神経科学者であり、ソーク生物学研究所のフランシス・クリック教授である。同研究所で計算神経生物学研究室を率い、クリック・ジェイコブス理論・計算生物学センターの所長も務めている。また、カリフォルニア大学サンディエゴ校の生物科学教授であり、神経科学、心理学、認知科学、コンピュータ科学、工学の各学科で非常勤教授を務め、同大学の神経計算研究所を共同で率いている。セジュノフスキーは、ニューラルネットワークと計算神経科学における先駆的研究で広く知られており、ジェフリー・ヒントンとのボルツマンマシンの共同発明や、独立成分分析のためのインフォマックスアルゴリズムの開発を含む。
セジュノフスキーの研究は生物学と機械学習を橋渡しし、人工知能から信号処理までの分野に影響を与えてきた。彼は数多くの学術的ポストを歴任し、米国の4つの国立アカデミーすべてへの選出を含む多くの栄誉を受けてきた。2025年には、アメリカ哲学協会に選出され、王立協会の外国人会員に任命された。
幼少期と教育
セジュノフスキーは1947年にオハイオ州クリーブランドで生まれた。1968年にケース・ウェスタン・リザーブ大学で物理学の理学士号を取得した。その後、プリンストン大学に進学し、ジョン・アーチボルド・ウィーラーの指導の下で物理学の修士号を取得し、1978年にジョン・ホップフィールドの指導の下で物理学の博士号を取得した。
修士課程在学中、セジュノフスキーは当時知られていたすべての重力波源からの重力波の強度と、その検出に必要な感度を分析した。彼は、既存の重力波検出器はすべて約1000倍感度が不足しており、必要な検出器が建設されるまでにはあと30年かかると見積もった。この認識が、彼の研究の焦点を物理学から生物学と神経科学へと移行させるきっかけとなった。
経歴と研究
セジュノフスキーは1978年にプリンストン大学生物学科でアラン・ゲルペリンの下で博士研究員としての訓練を開始した。1979年から1981年まで、ハーバード医科大学の神経生物学部門でスティーブン・カフラーの下で博士研究員を務めた。1982年にはジョンズ・ホプキンス大学の生物物理学部門の教員となり、教授に昇進した後、1988年にサンディエゴへ移った。
彼はカリフォルニア工科大学と長年にわたって関係を持ち、1987年にウィアスマ客員神経生物学教授、1993年にシャーマン・フェアチャイルド特別研究員、1995年から1998年まで非常勤客員教授を務めた。2004年にはソーク研究所のフランシス・クリック教授およびクリック・ジェイコブス理論・計算生物学センターの所長に任命された。
セジュノフスキーは1991年から2018年までハワード・ヒューズ医学研究所の研究員を務めた。彼の研究は、脳の計算資源を理解し、計算モデルを用いて脳から行動へのリンク原理を構築することに焦点を当ててきた。彼は、樹状突起が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どのように動的パターンを生成するか、感覚情報が大脳皮質でどのように表現されるか、記憶表現が睡眠中にどのように形成・固定化されるか、視覚運動変換がどのように組織化されるかを探求してきた。
彼の研究室は、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を分析する新しい方法を開発してきた。また、ニューロン内の電気的・化学的信号処理の生物物理学的モデリングに貢献し、細胞シグナリングのモンテカルロモデリングのためのMCellソフトウェアを開発した。
ニューラルネットワークとボルツマンマシン
1980年代初頭、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行われるようになった。セジュノフスキーとジェフリー・ヒントンは、単純なニューラルネットワークがかなり洗練されたタスクを学習できることを実証した。二人は共同で、深層学習の基礎モデルとなった確率的ニューラルネットワークであるボルツマンマシンを共同発明した。ボルツマンマシンの複雑な確率分布を学習する能力は、その後の機械学習と生成AIの発展に影響を与えた。
セジュノフスキーはまた、音声と視覚の困難な問題への学習アルゴリズムの応用を先駆的に行った。彼は、英語のテキストを音読することを学習したニューラルネットワークであるNETtalkを開発した。博士研究員のトニー・ベルとともに、独立成分分析（ICA）のためのインフォマックスアルゴリズムを開発し、これは機械学習、信号処理、データマイニングで広く採用されている。
1989年、セジュノフスキーはMIT Pressが発行するジャーナル『Neural Computation』を創刊し、これは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となった。また、毎年開催されるNeurIPS会議を監督するNeural Information Processing Systems Foundationの会長も務めている。この会議は、生物学、物理学、数学、工学の研究者を結集する主要な学際的会議である。
教育と社会貢献
セジュノフスキーはバーバラ・オークリーとともに、オンラインコース「Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects」を共同制作し、教えた。Courseraで提供されているこのコースは、世界で最も人気のあるオンラインコースとなっている。このコースは、間隔反復やインターリービングを含むエビデンスに基づく学習技法を教え、世界中の何百万人もの学習者に届いている。
彼の教育と社会貢献の取り組みは、神経科学と学習科学の普及に貢献し、複雑なトピックを幅広い聴衆にわかりやすく伝えている。
栄誉と賞
セジュノフスキーはキャリアを通じて数多くの栄誉を受けてきた。1984年には、全米科学財団から大統領若手研究者賞を受賞した。1996年にハーベイ・マッド大学から学際的研究の卓越性に対するライト賞を、1999年に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するヘッブ賞を受賞した。
2000年に電気電子学会（IEEE）のフェローとなり、2002年にニューラルネットワーク先駆者賞を受賞した。2003年にはジョンズ・ホプキンス大学の名誉協会に選出された。また、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もある。
セジュノフスキーは2008年に米国医学アカデミー、2010年に米国科学アカデミー、2011年に米国工学アカデミー、2017年に米国発明家アカデミーに選出された。これにより、彼は米国の4つの国立アカデミーすべてに選出されたわずか3人の存命人物の一人となっている。2013年に米国芸術科学アカデミーに選出され、2014年に米国物理学会のフェローとなった。
2015年に神経科学学会から理論・計算神経科学のスワーツ賞を、2017年にチューリッヒ大学から名誉博士号を、2022年にグルーバー神経科学賞を受賞した。2024年には、ラリー・アボットとハイム・ソンポリンスキーとともに、理論神経科学の先駆的研究に対してブレイン賞を受賞し、プリンストン大学から名誉理学博士号を授与された。2025年には、王立協会の外国人会員に任命され、アメリカ哲学協会に選出された。
遺産と影響
セジュノフスキーの貢献は、神経科学と人工知能の両方に永続的な影響を与えてきた。彼のニューラルネットワークに関する研究は現代の深層学習の基礎を築き、脳機能に関する彼の洞察は機械学習で使用される計算モデルに情報を提供してきた。独立成分分析に関する彼の研究は、信号処理とデータマイニングに応用されている。
指導者および教育者として、彼は計算神経科学の研究者の世代に影響を与えてきた。生物学、物理学、コンピュータ科学を組み合わせた彼の学際的アプローチは、計算神経科学の分野の形成に貢献してきた。ソーク研究所での彼の進行中の研究は、脳の計算資源を探求し続け、脳から行動へのリンク原理を構築することを目指している。