テレンス・ジョセフ・セイノウスキー（1947年8月13日生まれ）は、ソーク生物学研究所のフランシス・クリック教授であり、同研究所で計算神経生物学研究室を指揮し、理論・計算生物学のクリック・ジェイコブスセンターの所長も務めている。彼の研究はニューラルネットワークと計算神経科学に焦点を当て、脳機能と機械学習を橋渡しする基礎的なアルゴリズムとモデルを貢献してきた。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、複数の学科で非常勤教授を務め、同大学の神経計算研究所の共同所長でもある。
セイノウスキーの経歴は物理学、神経生物学、人工知能にわたり、影響力のある共同研究と分野におけるリーダーシップによって特徴づけられる。バーバラ・オークリーと共に、Courseraで広く人気のあるオンラインコース『Learning How To Learn』を共同制作し、教えた。2025年にはアメリカ哲学協会に選出され、長い栄誉のリストに加わった。
幼少期と教育
セイノウスキーは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、1970年に物理学の修士号、1978年に物理学の博士号を取得した。いずれも著名な物理学者、修士課程ではジョン・アーチボルド・ウィーラー、博士課程ではジョン・ホップフィールドの指導を受けた。
大学院在学中、セイノウスキーは重力波源と検出器の感度を分析し、既存の検出器は信号を検出するには約1000倍感度が不足していると結論づけた。適切な検出器が登場するまで約30年かかると予測し、彼は別の分野に焦点を移し、最終的に神経生物学と計算へと向かった。
経歴と研究職
1978年から1979年まで、セイノウスキーはプリンストン大学生物学科の博士研究員として、アラン・ゲルペリンと共に研究した。その後、ハーバード医科大学に移り、1979年から1981年までスティーブン・カフラーの下で神経生物学の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科の教員となり、教授に昇進した後、1988年にサンディエゴへ移った。
セイノウスキーはカリフォルニア工科大学との長い関係を維持し、1987年にウィアスマ記念神経生物学客員教授、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年まで非常勤教授を務めた。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でもあった。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理論・計算生物学のクリック・ジェイコブスセンター所長に任命された。
ニューラルネットワークへの貢献
1980年代のセイノウスキーの初期の研究は、ジョン・ホップフィールドの研究に続き、単純なニューラルネットワークが中程度の複雑さのタスクを学習できることを示すのに貢献した。ジェフリー・ヒントンと協力して、彼はボルツマンマシンを共同発明した。これは確率的ニューラルネットワークであり、深層学習に影響を与えた。また、音声と視覚への学習アルゴリズムの応用を開拓し、特に書かれたテキストを発音することを学習するシステムNETtalkで知られる。
博士研究員のトニー・ベルと共に、セイノウスキーは独立成分分析（ICA）のためのインフォマックスアルゴリズムを開発した。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技術である。1989年には、MIT Pressが発行する主要ジャーナル『Neural Computation』を創刊し、年次のNeurIPS会議を主催する神経情報処理システム財団の会長も務めた。
研究の焦点
セイノウスキーの長期的な研究目標は、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確立することである。彼の研究は、ニューロンの生物物理学的特性からシステムレベルのダイナミクスまで、複数のレベルにわたる。海馬と皮質のスライス標本を用いて、彼の研究室ではスパイク発火の精度や神経調節物質の効果など、単一ニューロンとシナプスの特性を探求している。
彼は、ニューロン内の電気的および化学的シグナル伝達の生物物理学的モデルを開発し、生理学的実験を補完している。新しい技術には、MCellと呼ばれるソフトウェアで実装された細胞シグナル伝達のモンテカルロ法が含まれる。彼の研究は、樹状突起がシナプス信号をどのように統合するか、ネットワークが動的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、記憶表現が睡眠中にどのように形成され統合されるか、視覚運動変換がどのように適応的に組織化されるかを扱う。彼の研究室はまた、頭皮からの電気信号と磁気信号、および機能的神経イメージングからの血行動態信号を分析する方法も開発した。
栄誉と賞
セイノウ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・マッド大学からライト賞、1999年に国際ニューラルネットワーク学会から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年には同学会のニューラルネットワーク先駆者賞を受賞した。
2003年にジョンズ・ホプキンス大学学者協会、2008年に全米医学アカデミー、2010年に全米科学アカデミー、2011年に全米工学アカデミーに選出された。2017年には全米発明家アカデミーに選出され、4つの全国アカデミーすべてに選出された存命人物はわずか3人であり、その一人となった。また、2013年にアメリカ芸術科学アカデミーに選出され、2014年にアメリカ物理学会のフェローとなった。
セイノウスキーは2015年に神経科学学会からスワルツ理論・計算神経科学賞を受賞し、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。2024年には、理論神経科学への先駆的貢献によりラリー・アボットおよびハイム・ソンポリンスキーと共に脳賞を共有し、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た。
教育への影響
研究に加えて、セイノウスキーはバーバラ・オークリーと共同制作したオンラインコース『Learning How To Learn』を通じて教育に貢献してきた。Courseraで提供されるこのコースは、世界で最も人気のあるオンラインコースの一つとなり、学習者が証拠に基づく技術を用いて難しい科目を習得するのを支援した。この取り組みは、科学的洞察を学習のための実用的なツールに変換するという彼の広い関心を反映している。
遺産と影響
セイノウスキーの研究は、計算神経科学と人工知能の両方を形成し、生物学的システムと工学的システムを橋渡ししてきた。ボルツマンマシンやインフォマックスICAなどの彼のアルゴリズムは、ニューラルネットワークと機械学習の研究者の世代に影響を与えてきた。ジャーナルや会議の創設における彼のリーダーシップは、分野の軌道を定義するのに役立ち、彼の学際的アプローチは、神経科学、物理学、計算の交差点での研究に今も刺激を与え続けている。