脳は作って使えばわかる（実装主義）

先日投稿した記事【脳は作ればわかる】の続きです。

https://eijikiwako.blogspot.com/2019/01/blog-post_31.html

先日の記事では、『LSI（大規模半導体集積回路）が、これまでの神経科学の手法では理解できないだろう』という批判に対して、「作ればわかる」という主張をしました。

この主張には、大事な続きがあります。

これまでの神経科学の主要な流れは、神経細胞を見ることにありました。形態を見たり、活動を見たりの、データ観測（実験）です。これに対して、近年別の潮流として「作る」が重要視されています。いわゆるモデル研究（理論）です。「見る」と「作る」のキャッチボールがなされたときに、神経科学は大いに進むことに違いありません。

でも、まだ不足しているポイントがあります。それは「使う」という概念です。

例えば、LSIを完全に復元できたとしても、実際に使って見なければ、その機能や性能はわかりません。LSI上で動いているOSやアプリを復元する必要がありますし、なによりも、そこに何が入力され、何が出力されるのかを再現しないといけません。つまりハードウェア上を流れる「情報」を再現する必要があるのです。

脳は孤独なハードウェアではありません。常に環境から感覚情報が入力されており、独特な主観的世界を作り出し、身体を通じて運動としての出力を行い、さらにその出力は感覚情報に影響を与えています。これまで心理学が取り扱ってきたような、情報の中身までを、現実に即した形で再現する必要があるのです。

昨年発表した論文では、「作る」だけではなく「使う」をかなり意識しました。

「Illusory Motion Reproduced by Deep Neural Networks Trained for Prediction」

https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00345

この論文では人工的に作り上げたモデル脳に、実際にヒトが見るであろう「景色」を入力しています（下の動画参照：First-Person Social Interactions Datasetからの引用）。頭の上にカメラを付けて、ただただディズニーランドをうろうろ歩いて撮った動画ですが、これこそがヒトの脳にとって自然に近い入力情報となります。

その上で、ネットワークが作り出すアウトプットと、ヒトが実際に経験している「知覚体験」と一致するかどうかを検証します。この論文では「錯視」を使いました。あくまでもヒトがリファレンスです。

もちろんまだまだ穴だらけの研究です。本当に現実に即した情報のやりとりを再現するには、やるべきことが山積みです。それでも、この先「見る」「作る」「使う」の三位一体がなされていくなら、神経科学は飛躍的に発展すると信じています。

公共事業でいうところの「箱モノ」を考えていただければよいかとおもいます。どれだけ立派な建物を建てたところで、使わなければ意味がありません。コンサートホールの価値は、そこで何が演奏されるかにかかっているのです。