時間とは一体何なのだろうか？それは宇宙における不動の次元なのか、それとも私たちの脳が生み出した主観的な体験なのだろうか？
物理学では、時間はしばしば静的な次元として描かれ、過去、現在、未来が「ブロック宇宙」の中で同時に存在し、時間の経過は人間の意識の幻覚に過ぎないとされる。しかし、神経科学の視点では、時間は動的で不可分なものであり、記憶、知覚、行動を形作る核となる力である。
「物理学と神経科学の間には、常に緊張関係があり、互いに攻撃し合う傾向がある。神経科学者はよく言うだろう。『もし物理学が時間が流れていないと言うなら、それは物理学の方が間違っているに違いない』と。」カリフォルニア大学ロサンゼルス校の神経科学者ディーン・ブオノマーノは、2つの時間観の間の意見の相違をこのように象徴的に表現している。
しかし、この意見の相違はどこから来るのか？両者は本当に和解できないのだろうか？ブオノマーノは、物理学者のカルロ・ロヴェッリと協力し、これら2つの視点の間で共通点を見つけようと試みてきた。最近の対談で、ブオノマーノとカーネギーメロン大学のポール・ミドルブルックスは、これらの問題を深く掘り下げた。
神経科学における時間の研究から、人工知能が時間と因果関係をどのように理解するか、そして時間概念が意識理論に与える影響に至るまで、彼らは異なる学問分野の視点からこれらの複雑な問いに答えを提供しようと試みた。この議論は、時間の本質を再考し、知能と宇宙のすべてを理解する上での時間の示唆について、私たちに新たな視点を与えてくれる。
ポール・ミドルブルックス
Paul Middlebrooks
カーネギーメロン大学アシスタント研究員、ポッドキャスト「Brain Inspired」主宰者
彼はピッツバーグ大学マーク・ソマー研究室で認知神経科学の博士号を取得。その後、ヴァンダービルト大学のジェフリー・シャール、ジェフ・ウッドマン、ゴードン・ローガン各研究室で博士研究員として、運動皮質と大脳基底核の神経群活動が自由行動マウスの自然行動にどう影響するかを研究した。
ディーン・ブオノマーノ
Dean Buonomano
神経科学者、著者
カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）教授で、計算神経科学と脳の時間意識が研究分野。主な著作に『Brain Bugs: How the Brain's Flaws Shape Our Lives』、『Your Brain Is a Time Machine』などがある。
目次：
01 人工知能は脳科学を無視しているのか？
02 物理学の「時間」 vs. 神経科学の「時間」
03 統合情報理論はなぜ「非科学的」と言われるのか？
04 オルガノイドスライスと従来の脳スライスの違いは？
05 脳は時間を感知できるのか？
06 人工知能は時間を感知する必要があるのか？
07 翻訳者後記
人工知能は脳科学を無視しているのか？
ポール・ミドルブルックス：今日の最初の質問は、人工知能から始めましょう。今年の初めに、あなたは「The brain holds no exclusive rights on how to create intelligence（脳は知能を生み出す唯一の方法ではない）」というツイートを発表されましたが、この記事はやや悲観的に読めました。あなたは、人工知能が脳の動的な特性と脳科学の進歩を無視しており、この傾向は今後さらに強まるだろうと述べました。これは、人工知能の発展が神経科学の軌道から外れてしまったことを意味するのでしょうか？
ディーン・ブオノマーノ：はい、いくつか補足させてください。
まず、人工知能と神経科学は誕生以来、常に姉妹分野でした。私は、人工知能が神経科学を無視していると、いかなる形でも示唆したことはありません。実際、人工知能の基礎は、神経科学のいくつかの基本原理に基づいています。例えば、神経科学では、情報と記憶の保存はシナプス結合の強度とその維持に依存し、学習はシナプス結合の強度の変化に依存すると考えられています。この点は、人工ニューラルネットワークに基づくすべての人工知能の中核をなしています。
畳み込みニューラルネットワークから正則化（ある種の定常可塑性特性を反映）、ニューラルネットワークのランダムドロップアウト（シナプス不全に類似）、そしてV1アーキテクチャに基づいた畳み込みニューラルネットワークの設計に至るまで、これらは明らかに神経科学から着想を得ており、人工知能と神経科学の関係は非常に密接です。フォン・ノイマンが現在「デジタルコンピューター」または「フォン・ノイマン型コンピューター」と呼ばれる最初のアーキテクチャの最初のコードを書き記したときも、彼は脳から着想を得ていました。しかし、コンピューター科学と神経科学の分化も非常に急速に進みました。
私は、現在私たちは分岐点に立っており、人工知能と神経科学の結びつきが徐々に弱まっていると考えています。
2010年頃、人工知能が音声認識、動作認識、そして世界との対話といった問題に本格的に取り組み始めたとき、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）が将来の発展方向と見なされていました。これは脳が時間を感知する方法を模倣し、独自の内部ダイナミクスを持っていました。
しかし、2017年のTransformerアーキテクチャの登場がすべてを変えました。「Attention is All you Need（注意こそが必要なすべて）」という論文は、全く新しい手法を提示し、この分野をRNNからTransformerへと急速に転換させました。私にとって、Transformerの最も驚くべき点は、時間を感知することなく、多くのタスクで優れた性能を発揮できることです。
Transformerは時間とは無関係ですが、順序と時系列を区別できます。例えば、「私は」と「私は？」の違いを区別できます。どのようにしてこれを実現しているのでしょうか？答えは「位置エンコーディング」によるものです。Transformerは「私」を先に処理してから「は」を処理するのではなく、「私は」または「私は？」を同時に並行して処理し、位置エンコーディングによってトークンの位置をマークします。例えば、「私」は最初のトークンとしてマークされ、「は」は2番目のトークンとしてマークされます。このようにして、時間を感知することなく、順序を理解できます。
例えば、あなたがChatGPTに「10秒待ってからフランスの首都を教えてください」と入力しても、それは忠実に実行せず、すぐに「OK」と返答し、答えを出して待つことはありません。もちろん、適切なプロンプトを使用すれば、Pythonコンパイラを呼び出して10秒待ってから回答させることも可能ですが。
ポール・ミドルブルックス：位置エンコーディング自体は時間を利用するのではなく、時系列の位置を利用するのですね。これに対してあなたは悲観的ですか、楽観的ですか、それとも単にこの状況が続くだろうと指摘しているだけですか？そこからどのような結論を導き出しますか？
ディーン・ブオノマーノ：私は、これは「人工知能は神経科学の指導の下でのみ次のステップへ進む」という見方に対する応答だと思います。私はこれについて中立的な立場であり、不可知論者です。ある意味では、NeuroAIの考え方には一理あります。より高い知能レベルに達するためには、人工知能は確かに神経科学の支援を必要とするかもしれません。しかし、先ほど述べたように、過去10年間の人工知能の進歩は目覚ましく、時間の連続性や脳の動的な時系列処理など、神経科学の基本原理に厳密には従っていません。
ちなみに、「sequence（シーケンス）」という言葉は、しばしば時間を暗黙的に含んでいるため、あまり使いたくありません。「ordinality（順序性）」という言葉の方が好みです。これは単に第一、第二、第三といった順序を表すだけです……ここの用語は非常に曖昧で、確かに混乱を招きます。
▷ Joey Guidone
ポール・ミドルブルックス：あなたは人工知能分野の成果を形容する際に、常に「進歩」（progress）という言葉を使っていますね。私たちは「進歩」をどのように定義するのでしょうか？また、「汎用人工知能」（AGI）をどのように定義し、AGIとシンギュラリティの違いは何でしょうか？
ディーン・ブオノマーノ：ある人が言う進歩は、他の人にとっては後退かもしれません。それは、最終的に汎用人工知能（AGI）を追求するのか、それともシンギュラリティを追求するのかによって異なります。
皮肉なことに、AGIとは汎用人工知能を指します。それが何であれ、直接「知能」（intelligence）と定義すればよいでしょう。実際、知能の起源についてはまだ定説がありません。そして、知能を定義せずに議論することは、実際には賢明ではありません。多くの分野でそうですが、意識の分野であれ自由意志の分野であれ、遺伝子の意味であれ、私たちは時として定義が曖昧な抽象概念を扱わざるを得ません。AGIの定義は不明確ですが、知能自体も同様に不明確です。人間は賢いのでしょうか？この基準は高いのでしょうか、低いのでしょうか？人間の知性の基準は非常に低いのです。
物理学と神経科学における「時間」
ポール・ミドルブルックス：この点については意見が一致していますね。では、物理学と神経科学における時間の理解の違いについて話しましょう。あなたの物理学者との共同研究の話から始めましょうか。
ディーン・ブオノマーノ：先ほどTransformerについて議論しましたが、それは良い導入になるかもしれません。Transformerでは、過去と現在が同時に存在します。なぜなら、セグメント全体をTransformerに「並行して」入力するからです。これは、私が物理学者であるカルロ・ロヴェッリと時間の本質について議論した際の2つの見解と、わずかな類似点があります。
カルロと私が共同執筆した「Bridging the neuroscience and physics of time（神経科学と物理学の時間を架橋する）」という論文で、私たちは哲学、物理学、神経科学における時間の本質に関する2つの見解を統合しようと試みました。
一つは「現在主義」で、これは神経科学者としての私たちの直感的な見解です。現在は現実であり、過去はかつて現実であったがこの瞬間にはもはや現実ではなく、過去の記憶は単に脳に残された印象に過ぎない。そして未来はまだ現実になっていないというものです。
もう一つは「永続主義」、または「ブロック宇宙」観、さらにはより極端な「静的永続主義」です。この見解では、宇宙は四次元のブロック宇宙であり、ある意味で時間はすでに過ぎ去った（transpired）とされています。過去、現在、未来のすべての時間は、同様に現実であると。便利な比喩としては、「現在」が時間にとって、「ここ」が空間にとっての関係にあるようなものです。私たちが自分が「ここ」にいることを受け入れつつも、他の場所も「ここ」になり得ることを認めるように。
現在主義では、私たちは他の「現在」の可能性を受け入れません。永続主義では、すべての現在が同様に有効です。
Transformerは、「永続主義」あるいは「ブロック宇宙」の見方を強く体現しています。過去と現在が同時に存在するというものです。一方、RNNは異なり、「現在主義」に近く、情報を段階的に処理します。
▷ ブロック宇宙。出典：Scientific Diagram
ポール・ミドルブルックス：私はいつもブロック宇宙を、好きなだけ薄くスライスできる蝋の塊のように想像しています。それぞれのスライスが時間の1点を表し、異なるスライスにアクセスできると。カルロ・ロヴェッリとどのように共同研究されたのか、ぜひ聞きたいです。以前からの知り合いだったのか、どのようにして協力関係が生まれたのでしょうか？哲学があなたたちを結びつけたのですか？
ディーン・ブオノマーノ：はい、その通りです。カルロとは何回か時間の会議に参加し、時間の哲学に関するいくつかのシンポジウムにも参加しました。物理学と神経科学の間には常に緊張関係があり、私たちは互いを攻撃し合うのが好きです。神経科学者はこう言うのが好きです。「聞いてくれ、私たちは現在主義の宇宙に生きており、時間は流れている、時間は変化している。もし物理学がそうではないと言うなら、物理学のどこかが間違っているに違いない。」少し大げさに言いましたが。
一方、一部の物理学者は、時間の流れは思考の幻覚であると考えており、彼らは反論するでしょう。「聞いてくれ、あなたたち神経科学者は、むしろなぜ私たちにこの時間の流れの幻覚があるのかを突き止めるべきだ。なぜなら、それはそもそも存在しないのだから。」一部の物理学者（全員ではない）は、永続主義を当然の教義と見なしているため、時間がどのように流れるのか、なぜ神経科学者がこのような主観的な時間の流れを感じるのかを想像することは難しいのです。
ここで私はこの問題を二つに分けて考えます。「時間は静的である」というのは、ほとんどの神経科学者にとって非常に直感に反します。では、なぜ物理学者はこの見解を持っているのでしょうか？いくつか理由があります。一つは、物理学の多くの方程式は時間可逆的であり、それを使って未来を予測することも、過去を遡ることもできるからです。この時間の対称性は相対性理論とは無関係ですが、相対性理論の方程式は当然時間可逆的です。
相対性理論では、時間と空間はトレードオフの関係にあり、「ミンコフスキー空間」と呼ばれる概念が存在し、時間と空間が四次元の全体として統合され得ることを示しています。この空間を視覚化する最も良い方法は、絶対的な「現在」が存在しないとすれば、あなたがAの速度で動き、私がBの速度で動くと、私たちの時計は異なる速度で進むということです。「蝋の塊」の比喩に戻ると、私たち全員が蝋の塊の中にいて、もし私たちが異なる角度（直交または対角）でそれを切断すれば、それぞれが異なる「同時性の平面」にいることに気づくでしょう。これは時間の空間化を示唆しています。
ポール・ミドルブルックス：ですから、この問題については、神経科学も物理学も、どちらにも強力な証拠がないのですね。これらはすべて基本的な未解決問題です。この問題の鍵は、時間の経過に対する私たちの主観的な体験にあるのですね。
▷ スペインのシュルレアリスム画家サルバドール・ダリによる時間の解釈。出典：imuseum
私たちが存在する中間の時間スケールでは、神経科学者が現在主義の視点を持つことは許容されます。なぜなら、それが私たちが研究できる全範囲であり、私たちの時間感覚は中間世界の限られた経験に基づいているからです。一方、物理学者の時間に対する哲学的理解は、私たちの認識論の範疇を超えています。なぜなら、私たちはそのスケールでの現象を直接測定したり観察したりすることができないからです。
ディーン・ブオノマーノ：もちろん、私たちは中間的なスケールで生きており、相対論的速度や量子現象は私たちの日常生活には存在しません。これが、私たちがこれらの現象を理解する際に直感が誤ってしまう理由です。「現在主義」に対する私たちの理解は中間世界の産物であり、私はこれを錯覚だとは思いません。なぜなら、ブロック宇宙はまさにその時間スケールで動作しているからです。ブロック宇宙は時間スケールとは無関係です。
私はここからあまり多くの結論を導き出したいとは思いません。これが問題の一部だと考えています。ブラックホール付近の重力や相対論的速度における時間とは異なり、時間の流れはすべてのスケールで起こるべきです。私の見解は、脳が私たちが生きる宇宙、私たちの中間宇宙、そして世界を理解するために進化したのであり、それらがすべて物理法則に支配されている以上、私たちが時間の流れを認識することも現実の一部であるということです。
ポール・ミドルブルックス：それは近似的なニュートン物理学に支配されていますね。それが私たちの生きる世界です。では、私たちの時間感覚もそうだと？
ディーン・ブオノマーノ：はい、それが私たちの物理感覚であり、時間感覚です。しかし、ブロック宇宙観においても、時間感覚は中間的なスケールに適用されます。私が言いたいのは、私たちの時間の知覚は、私たちが生きるこの中間的なスケールで機能する世界に限定されるわけではないということです。
私たちは時間を感知していると提唱しましたが、この点で私とカルロは意見が分かれています。私は、時間が実際に流れているからこそ、私たちは時間を感知しているのだと考えています。明確にすべきは、これは物理法則と決して矛盾しないということです。物理法則は、ニュートン的な絶対時間ではなく、局所的な現在主義を前提とすれば、現在主義も永続主義も許容します。
私たち異常に賢い類人猿は、量子スケールであろうと宇宙スケールであろうと、これらの法則を真に解明する能力を持っていません。私たちがブラックホールや衝突型加速器の隣に住んでいるわけではないと仮定すれば、これらの法則の振る舞いは安定しています。なぜあなたたちが法則を信じないのか、私にはわかりません。
ポール・ミドルブルックス：そうですね。私は今、法則に対する理解が以前とは違うと思っています。おそらく、そう言うのが正しいでしょう。ヤエル・ニヴが言ったことを覚えています。数学の美しさは、「実験を設計して検証できること、数学的演算を行い、様々な数学的演算を行い、それらの数学的演算を異なるものに適用してもすべて有効であること。それが数学の美しさだ」と。私はこの言葉が好きで、まさに「法則」がそこにあるということを表していると思います。
ディーン・ブオノマーノ：脳は認知バイアスに満ちており、私たちは誤った決定を下します。
脳の進化は、私たちの知的欲求を満たすためではなく、物理法則や意識の本質を理解するためでも、ましてや心の理解のためでもないことは明らかです。
私にとって、数学はこれまでに発明された中で最高の知的ツールです。おそらくいつか、一般運動であれ量子物理学におけるシュレーディンガー方程式であれ、抽象的な事柄を記述する一連の方程式が提案されるでしょう。これらの方程式は複雑ですが、適切に適用されれば、私たちは周囲の世界を予測できます。はい、私はこれらの「方程式」が、これらの「法則」を理解するための私たちのツールであると考えています。
明確にしておきますが、私は決してプラトン主義者ではありません。それらが宇宙に存在する実体を反映しているとは考えていません。
数学は完璧ではありません。数学は特定の配置下では完璧になり得ます。数学は真実を捉えることができますが、ひどい数学もたくさん存在します。数学を使って記録できるものもありますが、それは単なる応用数学です。同様に、数学は現実を反映する上で必ずしも正確ではないかもしれません。数学は宇宙の働きを記述する方程式を捉えることもあれば、捉えられないこともあります。
統合情報理論はなぜ「非科学的」と言われるのか？
ポール・ミドルブルックス：では、統合情報理論（Integrated Information Theory、IIT）について話せますか？多くの学者がIITは疑似科学だと考えています。あなたは最近、それが非科学的であると考える理由を詳しく述べた記事を書かれました。IITとは何か、なぜそれが非科学的でありながら予測を行うことができるのか、説明していただけませんか？
ディーン・ブオノマーノ：私は、IITが非科学的であると懸念する公開書簡に100人が署名した理由を理解することの方が、「疑似科学かどうか」という言葉遣いを議論するよりも意味があると考えています。まず、いくつか声明させてください。IIT懸念同盟が形成されたというよりも、これは単に人々が集まっただけと見るべきかもしれません。そして、彼らが100人もの署名を集めたことこそが、人々が反省すべきことであり、なぜそれが現れたのかを考えるべきではありません。また、私はこのグループを代表して発言することはできません。私の見解を共有するだけです。それだけです。私は決して、いかなる方法、立場、形式においても、いかなるグループを代表するものでもありません。
本題に戻りましょう。あなたが尋ねた問題についてです。COGITATEプロジェクトはデータを収集しており、将来的には高品質のデータをオープンソース化する予定です。これは常に良いことだと思いますし、誰もがこの点に同意するでしょう。私のIITに対する懸念はすべてCOGITATEプロジェクトとは無関係であり、IITと物理法則にのみ関連しています。
人々はこの点を理解する必要があると思います（多くの人がこれについて誤解しています）。IITは神経科学理論ではなく、基礎物理理論なのです。それは宇宙の構造と属性について新しい存在論を提唱し、特定の物質構造が意識を持つと主張します。これが、一部の人がそれを汎霊論と見なす理由です。IIT理論の下では、多くの形態の物質が、神経系であるかどうかにかかわらず、意識を持つことができます。これが私がここで物理法則に注目する第一の理由です。
私がIITを非科学的だと考える最も簡潔な説明は次のとおりです。新しい物理法則は既存の法則に統合されなければなりません。そうでなければ、あなたは自由浮動し、切り離され、統合されていない規則や法則を得ることになり、その信頼性を検証することも、既存の法則と一致しているかを知ることもできません。物理学は未完成の美しいパズルのようなもので、多くのピースを含んでいます。既存のピースと統合せずに新しいピースを無作為に組み合わせることはできません。なぜなら、そうすれば他の既存のピースの法則に違反しているかどうかを知ることができないからです。
したがって、既存の法則を統合せずに全く新しい法則を策定することは、通常の科学的方法に適合しないと私は考えます。古い法則と組み合わせることで初めて、違反行為が存在するかどうかがわかります。私の見解（あくまで個人的な見解）では、「はい、私はIITがいくつかの物理法則に違反している可能性があると確かに考えています。」
真の鍵は、それがまるで孤島のような存在であるという点です。IITは「統合情報」という意味を持っていますが、皮肉なことに、他の科学分野とは統合されていません。IITは通常、内在的因果性を持つシステムとして記述されますが、「内在的因果性」という3つの言葉は、直感的な意味で一見して理解できるとは限りません。
私は実際の例を挙げて説明するように努めます。IITは神経科学理論ではないため、ニューロンを必要とせず、論理ゲートシステムで説明できます。
2つの論理ゲートAとBがあり、それらが単純なコピーゲートまたは閾値ゲートであると仮定しましょう。状態はオン（1）かオフ（0）のどちらかで、0を受け取れば0を出力し、1を受け取れば1を出力する、それだけです。
IITは、システムの現在の状態が過去と未来の状態に関する情報を含んでいることを要求します。実際には、これはパーティション、サブネットワーク、チャネル、メカニズムなど、多くの複雑な概念を含みますが、AとBからなるこの単純なシステムでは、Bが現在1である場合、それがシステムの過去を制限するかどうかという一つの問題だけを考えればよいのです。答えは肯定的です。なぜなら、Bが現在1である場合、Aは前のタイムステップで1であったはずであり、それがBが1になった唯一の理由だからです。
これは、このシステムが意識を持っている可能性があり、正のφ値（IITが意識を測定するために使用する指標）を持つ可能性があることを意味します。しかし、私たちは未来も考慮しなければなりません。Bは未来に対して何か制約を与えますか？答えはノーです。なぜなら、Bの状態はそれ自身やAにフィードバックされないからです。
言い換えれば、このシステムは未来に対して何の拘束力も持たないのです。その挙動は、ランダムな状態と比較して追加の情報を持たず、未来を予測することもできません。あなたが先ほど言及したように。
ここで、神経科学者はこう尋ねるかもしれません。「あなたが言う過去と未来とは具体的に何を指すのですか？過去と未来の特定の時点のことですか？」これがIITの難しい点です。なぜなら、それはある範囲の過去と未来のすべての時点を見ることを要求することがあるからです。それは離散的です。コンピューターにとって、このような離散的な時間ステップは明確です。なぜなら、コンピューターの時間は明確に区切られているからです。しかし、脳にとってはそうではなく、これがいくつかの問題を引き起こす可能性があります。
さて、BをAに再接続すると、再帰型ニューラルネットワークが形成されます。このような接続は、Bの状態が未来に影響を与え始め、未来に起こり得ることを制限します。これにより、システムは一定の意識を示すようになります。この接続を追加することで、システムの意識ファイ値は1になります。
次に、この点をさらに理解するために思考実験を試みましょう。IITの特徴の一つは、空間と時間とは無関係であることです。システム内の2つのユニットを分離し、その間の距離を広げても、この分離は実際にはシステムの意識状態を変えません。接続が良好に保たれている限り、システムは常に意識を持っています。さらには、2つのユニットが両方ともオフの状態（値が0）であっても、システムは意識を持っています。
システムの状況をさらに変えてみましょう。2つのユニットを取り出し、それらの間の配線を切断し、光線で接続し、太陽系の両端のどこか、例えば一つは地球に、もう一つは海王星に置くとします。IIT理論によれば、接続が良好である限り、そのファイ値は常に1です。これは非常に重要です。なぜなら、意識は一体どこにあるのか、地球にあるのか、海王星にあるのか、それともその両者の間にあるのか、という問題を引き起こすからです。
もう一つ思考実験をしてみましょう。今度は光路を遮断します。思い出してください、光路は何も伝送していません。なぜなら、それらは0の状態、つまり活性化していない状態で遮断されているからです。私たち物理学者の伝統的な思考方法によれば、何も起こるべきではなく、これは物理学において前例がありません。このとき、唯一起こることはファイ値がゼロに近づくことです。
では、ゼロに戻るのにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？ほとんどの人は瞬時にゼロに戻ると考えています。たとえ2つのゲートが非常に遠く離れていても、瞬時にゼロに戻ると。しかし、あなたは物理学における瞬間的な変化には警戒すべきです。「超光速伝送」は物理学の大罪だからです。したがって、ファイ値は瞬間的に下降しますが、実際には情報が伝送されるわけではありません。
さて、この思考実験をさらに拡張させてください。あなたの名前を使ってこの実験に名前をつけましょう。「ミドルブルックス脳裂実験」です。あなたの許可を得て、私たちはあなたの脳を取り出し、半分を地球に、もう半分を海王星に置き、その間を光線で接続します。ほとんどの人の見方によれば、あなたは依然として意識を持つでしょう。そして、意識を持つ実体の一つの特徴は、意識の変化を交流できることです。ここで、もし私たちがその接続の一部を妨害し、私たちが何をしているかを明確に認識している場合、何が起こるでしょうか？
私は実際には一つの質問をしています。もし脳半球のこれらの接続を遮断した場合、あなたはファイ値（あなたの意識レベル）を通じてこれらの変化を伝えることができるでしょうか。あなたの意識状態はどのように変化し、それでもコミュニケーションは可能でしょうか？私たちは今、情報を即座に伝達する方法を持っているでしょうか？
ここで、IITの支持者はいくつかの点を挙げるでしょう。
遅延の影響：遅延が増加すると信号の分配が変化し、あなたの意識は海王星または地球にあるが、通信できない可能性があります。私はこれは解決可能だと考えます。なぜなら、これは思考実験であり、大気圏間の接続の遅延と大気圏内の接続の遅延に基づいて調整できるからです。
妨害の結果：IITの支持者は「ええ、私が地球上の回線を妨害したから、この結果になったのです」と言うでしょう。現在の状況は少し複雑で、ファイ値がゼロに収束するとか、システムが私が将来のある時点でこれらの接続を妨害することを知っているため、前もって変化するといった、千里眼のような議論があるかもしれません。
要するに、事態は少し複雑になってきました。申し訳ありませんが、これがIITとその関連する思考実験の課題なのです。それが物理法則に違反しているかどうかを明確に指摘することは非常に困難です。私の見解は単純です。IITは「自由浮動」しており、他の物理学の分野から切り離されているため、私が提示したこれらの質問に答えることができません。その定義が十分に明確でなく、他の物理学の分野との統合も十分に密接ではないため、これらの法則が違反されているかどうかを知ることができません。
私は、問題は私たちが新しい存在論に同意するかどうかではなく、新しい存在論が支持されれば同意するだろうという点にあると思います。私たちが新しい存在論に同意する前に、それが既存の存在論に違反しているかどうかをまず明確にしたいのです。私にとって、これは科学的プロセスの第一歩です。私が以前述べたように、物理法則は不変ではなく、変化の余地があります。しかし、経験的データがない状況で提案された新しい存在論が、既存の存在論と一致しているかどうかを知る必要があります。
ポール・ミドルブルックス：特筆すべきは、カール・ポパーの視点から見ると、科学の本質は、既存の科学的知識全体に依存して、それが実際に継続的に反証可能であるという点です。
カール・ポパー（Karl Popper）は20世紀の傑出した哲学者（1902〜1994）でした。彼は「反証可能性」の原則を提唱し、科学理論は経験的事実によって反証可能でなければならない、すなわち理論は誤りであることが証明される可能性を必要とすると強調しました。ポパーは帰納法に反対し、科学知識の発展は仮説の提出と批判的検証に依存すると主張しました。ポパーはまた、「開かれた社会」の概念を探求し、『開かれた社会とその敵』という著書で歴史決定論とユートピア的社会主義を批判し、民主主義と個人の自由の重要性を強調しました。彼の哲学思想は、科学哲学、社会科学、教育学など、多くの分野に深い影響を与え、科学的方法論の発展と知識増殖メカニズムの理解を促進しました。
興味深いことに、あなたの「長広舌」を聞いて、私たちが議論しているのはCOGITATEプロジェクトではなく、海王星や冥王星、視覚経路、そして瞬間性であることに気づきました。結局のところ、予測された結果は、IITが後部頭頂葉皮質に位置するということでした。
ディーン・ブオノマーノ：私は再び強調します。COGITATEプロジェクトは素晴らしいと言いました。データ収集は素晴らしいと思いますが、その解釈や使用方法が理想的であるとは言っていません。彼の問題は、それが2つの理論の検証であり、これら2つの理論はいずれも制約に欠けていることだと思います。スタン・デエーヌの結論を読めば、彼はIITが実際には検証されていないことを明確に指摘しています。検証されたのは、IITが後部頭頂葉皮質に位置する理由を予測する、IITの緩い解釈です。
正直なところ、私は完全に理解していません。IITは数学を核としていますが（この点はまだテストされていません）、IITは数学的基盤の上に構築されており、計算するには複雑すぎます。321個のニューロンを持つ線虫のφ値を、もし今日から計算し始めたら、あなたが計算を終える頃には、太陽は完全に消滅しているでしょう。このような数学的構造は用途が限られています。
もう一点明確にしたいのは、IITの支持者がφ値が意識と関連している、あるいは意識の測定基準だと考えているならば、IITへの注目はそれほど高くなかったでしょう。IITが称賛に値するのはその数学的枠組みですが、実際には彼らはその数学的枠組みを考察していません。なぜなら、定義上、φ値は計算できないため、せいぜい推定値しか得られていないからです。
ポール・ミドルブルックス：COGITATEプロジェクトの事例では、彼らは最終的にIITとグローバルニューラルワークスペース理論（Global Neuronal Workspace Theory、GNWT）の比較テストを行いました。科学界はなぜGNWT理論を受け入れることができ、IITはそうではないのでしょうか？
あなたが述べた認識論的観点からすると、GNWT理論は定義が難しいようです。バーナード・バーズの哲学的定義はより抽象的で、その後のスタニスラス・デエーヌがそれをより神経科学的にしました。
グローバルニューラルワークスペース理論（Global Neuronal Workspace Theory、略称GNWT）は、意識が脳活動からどのように出現し、意識の内容が脳内でどのように表象され処理されるかを説明しようとするものです。GNWTは、意識とは脳内で情報が広範な領域間で伝播した結果であり、特に前頭前野皮質を通じた「グローバル情報放送」メカニズムによるものだと考えます。GNWTは意識内容のグローバルなアクセス可能性を強調します。つまり、情報が意識に入ると、脳内のすべての情報処理システムがその情報を取得できるということです。この理論は認知科学と意識研究分野において重要な影響力を持っており、すでに様々な神経画像技術によって実験的に検証されています。
バーナード・バーズ（Bernard Baars）はGNWTの創始者の一人であり、1988年にこの理論の初期バージョンを提唱し、意識は動的で統合的なプロセスであり、脳の複数の領域間で情報が伝播され共有されると強調しました。バーズは、意識の生成にはグローバルワークスペースが必要であり、このワークスペースは異なる感覚や認知プロセスからの情報を統合し、これらの情報を私たちが意識できる内容に変換すると考えました。
スタニスラス・デエーヌ（Stanislas Dehaene）はGNWTのもう一人の重要な貢献者であり、バーズの基礎の上にこの理論をさらに発展させました。デエーヌの研究は主に意識の神経メカニズムに焦点を当てており、彼は様々な神経画像技術（fMRI、MEG、iEEGなど）を用いて意識の神経的基盤を研究しました。デエーヌは「グローバルニューラルワークスペース」の概念を提唱し、意識の生成には脳内の特定の領域（例えば前頭前野皮質）が他の領域に情報をブロードキャストし、それによって情報がグローバルにアクセス可能になる必要があると考えました。
ディーン・ブオノマーノ：あなたが言いたいのは、GNWT理論が非常に曖昧で、不定形で、制約に著しく欠けているということだと思います。これが混乱の原因であり、あなたがこの件を持ち出してくれて嬉しいです。
実際、多くのことがそうで、人々を混乱させています。もっと簡単な答えや簡単な二分法は見つかりません。「理論」と呼ばれるものは、実際には引用符を付けるべきか、あるいは「前理論」や「推測」と呼ぶべきでしょう。なぜなら、それらは真に成熟した理論ではないからです。
私が考えるに、多くの人々を悩ませているのは、あなたが指摘した点です。2つの理論を比較しようとするとき、一方は不完全ではあるものの、人類科学史上最も成功した存在論である物理法則を変える必要がない理論であり、もう一方は変える必要がある理論です。そして、GNWTとIITの支持がほぼ半々であるとすれば。これら2つの理論は同じレベルにあると言えるでしょうか？もちろん、そうではありません。
私が言いたいのは、両者は互角ですが、片方の理論が物理法則を変える必要があるなら、どちらが優位に立つかということです。当然、物理法則を変える必要のない理論です。実際、彼らと交流したとき、私はある問題を議論しました。結果を考慮すると、どちらがより信頼できるかをどう判断するか、と。
カール・フリストンが、この問題をベイズ法で解決することを提案するかもしれませんね。これは非常に興味深いことです。もし階層化する必要のある多くの考慮事項と測定基準がある場合、ベイズ法を採用できます。そして、ご存じの通り、ベイズ法において、物理法則は重要な事前仮説となります。
ポール・ミドルブルックス：それは強力な事前仮説ですね。いや、最も強力な事前仮説かもしれません。人々は、それこそが私たち（人類）を月へ行かせたと言うが、私たちは（二人とも）まだ月へ行っていないことを知っている、ですよね？
オルガノイドスライスと従来の脳スライスの違いは？
ポール・ミドルブルックス：あなたの最近の器官研究についてコメントするのが適切かどうかはわかりませんが、それはオルガノイドではなく、オルガノタイプですね。オルガノイドとオルガノタイプにはどのような違いがありますか？オルガノイドスライスは単なる脳スライスなのでしょうか？
ディーン・ブオノマーノ：80年代から、オルガノイドスライスは長年にわたって存在しています。脳スライスの電気生理実験を知っていれば、あの「生きたまま切り取る」脳スライス実験に詳しいはずです。つまり、齧歯類から脳組織を取り出し、それをスライスしてACSF（人工脳脊髄液）に入れて活性を保つ。これが脳組織スライスで、培養することもでき、数週間から数ヶ月間生存可能です。
アレン研究所（Allen Institute）は最近、ヒトオルガノイドスライスに関するいくつかの論文を発表しました。彼らが使用した脳組織は、多くの構造的結合と細胞型を保持しており、私たちはそれを脳の小型VLSI（超大規模集積回路）チップと見なし、それを「訓練」することができます。
オルガノイドは、最近発展してきた技術として、多能性幹細胞や細胞培養から始まり、神経発達の初期段階へ誘導します。この技術はまだ発展途上にあり、学習プロセスやヒト大脳皮質の機能を研究するにはまだ利用できません。現在培養されている脳オルガノイドは、脳の非常に初期の発達段階にあり、シナプスはまだ完全に発達しておらず、完全な機能を持っていません。私は最終的にはこの目標が達成されると思いますが、現時点では時期尚早です。
ポール・ミドルブルックス：確認させてください。マウスから脳スライスを採取するというのは、神経科学の入門課程ですね。マウスを安楽死させ、脳を剥離し、脳組織の一部を切り取り、精密なスライサーで非常に薄い脳組織スライスを得て、細胞の活性を維持できる溶液に入れます。その後、この過程で多くの神経接続、つまりニューロン間の長距離接続が切断されるため、これらの脳組織スライスが「回復」するまでしばらく待つ必要があります。その後に、パッチクランプなどの技術を使って、電極で単一ニューロンの信号を記録したり、例えば局所電場電位を記録したり、電流を注入したりできるのですね。では、オルガノイドとオルガノタイプ組織の違いは、実験後に細胞を培養し続けるかどうか、ということですか？
ディーン・ブオノマーノ：今おっしゃったように、過程で多くの長距離神経接続が切断されます。この組織では各ニューロンが大量の入力を失うため、異常なダイナミクスの中にあります。次に、恒常性可塑性が働き始め、閾値やシナプス強度を調整して、ある種の個体発生状態やダイナミクスに戻します。これにより、ニューロンが電気生理学的活動を開始し、ネットワークのように電気生理学的活動を伝達し、さらには「アップ状態」を示し、動的に変化する特性を示すことが観察できます。
ポール・ミドルブルックス：では、脳スライスとオルガノイドスライスは何が違うのですか？
ディーン・ブオノマーノ：従来の脳スライスは、電気生理学的活動を伝達できる動的な状態ではなく、ほとんどの活性を失っています……また、数日間かかる実験では、従来の脳スライスではそれほど長く活性を維持することは困難です。
これは脳スライス、オルガノイド、オルガノイドスライスに関する速習講座です。なぜオルガノイドスライスを使用するのでしょうか？まず科学的な問題から話しましょう。もしニューロンが計算デバイスであり、神経回路が計算を実行するシステムであるならば、なぜ私たちはこれらの計算を完全な脳で研究しなければならないのでしょうか？神経科学は還元論的方法から恩恵を受けており、例えばアメフラシやゼブラフィッシュ、あるいは線虫からインスピレーションを得ることができます。しかし、哺乳類の脳皮質を還元する最良のモデルは、やはり哺乳類の脳皮質であるべきです。
すべての皮質は活動電位を受け取る場所であり、聴覚皮質は聞こえず、視覚皮質は見えません。では、何が聴覚皮質を聴覚情報の処理に長けているのでしょうか？ムリガンカ・スール（Mriganka Sur）の実験で驚くべき現象が発見されました。視覚刺激が聴覚皮質に再配線され、これらの聴覚皮質の細胞が選択性を示したのです。彼らの見解の核心は、皮質が汎用的な計算デバイスであり、活動電位の時空間パターンに応答できるという点にあります。
この原理を借りて、私たちは、感覚皮質、運動皮質、聴覚皮質、視覚皮質が、根本的には活動電位の時空間パターンを処理しているとすれば、これらの独立した神経回路で、ある種の計算、あるいは経験に依存する学習を捕捉できるかどうかをテストしています。
私たちはオルガノイドスライスを、研究をより制御可能にする簡略化されたシステムと見なしています。私たちはその入力、出力、そして組織の処理プロセスを知っています。もし、私たちがそれに安定した再現性のある生理活動パターンを与える方法を見つけることができれば、それを制御することができます。
例えば、光遺伝学的な手法を用いることで、異なる光学パターンで細胞や細胞サブ群を刺激し、それらが学習や予測が可能かどうかを注目することができます。私たちの実験では、まず「赤色光」の刺激を与え、この刺激はだいたい400ミリ秒続きました。次に「青色光」の刺激を与え、青色光は赤色光の開始時、または赤色光の終了時に点灯しました。実験は早期グループと後期グループの2つの異なるグループに分けられ、両グループの唯一の違いは刺激の時間的順序でした。私たちは20秒または30秒ごとに1回、24時間連続して訓練を繰り返しました。その後の実験では、赤色光の刺激のみを与え、異なるタイプの細胞行動が異なるかどうか、あるいはシステムの動的変化が生じるかどうかを観察しました。もしパターン変化が観察されれば、それは経験に基づいて調整されたことを意味します。
私たちが答えたい問題は、脳組織は学習するのか、経験に基づいてその構造と動態を変化させるのか、というものです。私たちは、早期グループでは青色光と赤色光がより早く活動を引き起こし、後期グループではより遅く活動を引き起こすことを観察できて非常に嬉しく思っています。一つの説明は、それが何かが起こることを予測した、あるいは青色光が現れることを予測したが青色光は現れなかった、これは予測エラーであるということです。私はこれがカール・フリストンの見解に対応していると思います。しかし、私たちの主な焦点は、神経回路が経験に依存する形で学習し、時間構造を捉えることができるか、つまり脳組織は実際に学習する、ということです。私たちはこの結果に非常に満足しています。
この成果は、私の研究室にいた非常に優秀な大学院生ベン・リューによるもので、彼は現在カリフォルニア大学サンフランシスコ校で研究しています。ベンは、スライス中に自発活動の再出現があるように見えることを偶然発見したと私に言いました。彼は、早期グループと後期グループで自発活動の構造が異なることに気づきました。早期グループでは、自発活動は通常急速に進展し、その後減衰しますが、後期グループでは、自発活動は時間とともに増加し、予想されるバースト時間よりも後にピークに達します。
私たちの長年の研究方向性、あるいは結論は、時間の知覚は脳の特殊な機能と見なされるべきではなく、それは非常に基礎的であり、神経回路の普遍的な属性であるべきだというものです。もし私たちが言う神経回路が本質的に時間を感知できるという主張が正しいのであれば、このような実験方法によって証明されるはずです。
そして、これは身体がなくても、神経回路が時間を感知できることを示しています。
私はこの問題をIIT理論と関連付けます。なぜなら、IITの予測によると、神経回路にはループが存在するため、意識を持つとされているからです。これがこの研究の倫理的意義であり、多くのオルガノイド、胎児組織、その他の物質が意識を持つ可能性があることを明確にしています。
▷ 出典：Davide Bonazzi
ポール・ミドルブルックス：神経回路における「時間」と「時系列」の違いは何ですか？なぜそれが「時系列」ではなく「時間」を表しているのですか？
ディーン・ブオノマーノ：神経回路では、時系列と時間の結びつきはより密接です。以前議論したように、「時系列」には何らかのものが時間の中で流れる必要があります。脳について話すとき、私は通常「時系列」という言葉を使いません。なぜなら、時系列は何らかの離散的なものを指すからです。これはTransformerには適用されますが、脳には適用されません。しかし、時には両者を区別するのが難しいこともあります。
神経時系列について言えば、例えば鳥のさえずりの研究やインタラクションにおける神経時系列には順序があります。例えば、ニューロンA、B、C、D、Eの順序で、パターン全体が1秒または半秒間続く場合、2つのパターンの順序性は同じですが、時間が変化します。これは単に動的システムの速度の問題です。動的の定義は時間とともに変化するものであり、動的の速度を変えることで提供されます。私たちは速度を変える方法を持っています。私は非常にゆっくり話すことも、非常に速く話すこともできます。これは特別なことではなく、ほとんどの動的システムや多くの動的システムの属性です。
ポール・ミドルブルックス：私も話す速度を落とすことはできますが、それは一貫したものです。時にはゆっくり話し、時には速く話します。これは鳥のさえずりのように、内部の時間間隔のパターンが非常に重要です。おそらくこれが時間と時系列の違いで、時系列には時間が含まれているのですね。
ディーン・ブオノマーノ：はい。私は通常、時間を容器だと考えています。時間の流れ（temporal flow）には時系列性が内在しており、その速度を制御できます。しかし、それはダイナミクスを理解する上での根本ではないと考えています。すべては時間の中で流動しており、時間の流動は時系列として捉えることができます。そしてそれは時間とは無関係、あるいはあなたが注目する時間にのみ実際に現れるでしょう。
このように考えてみてください。もし私が「緑のライトと赤いライトのどちらが先に現れるかを区別してください」と言えば、それは順序タスクです。しかし、「ライトが点滅する間隔はどれくらいですか？」と尋ねたら、それは今や計時タスクになります。どちらも順序性と連続性を必要としますが、後者はミリ秒単位で答えが示されるため時間タスクと呼ばれ、前者の順序タスクはミリ秒単位を必要とせず、単なる系列で十分です。
脳は時間を感知できるのか？
ポール・ミドルブルックス：デビッド・ロビー（David Robbe）は、大脳基底核の研究を通じて、脳は時間を測定できないという結論を一時的に導き出しました。実際、生物が時間を測定する方法は行動プロセスによるものです。「いずれにせよ、時間は脳で測られるのではなく、生物が自身の行動を代替物として利用して時間を推定するのだ。」彼は私にあなたへの質問を託しました。「もし脳の中に群れ時計があるなら、誰がそれを読み取れるのか？」群れ時計のデコーダーとは何なのか？
デビッド・ロビーの「脳は時間を測定できない」という見解については、関連記事「万字追問：綿延之河，時間是否只是空间的倒影？」を参照してください。
ディーン・ブオノマーノ：まず、「デコーダーとは何か」という問題は、空間デコードであろうと色デコードであろうと、ほとんどすべてのプロセスに当てはまります。この問題は、人々が時間に何か特別な点があると考えることから生じているのだと思います。しかし、私は時間が特にユニークな問題だとは考えていません。すべてのエンコーディングプロセスは似ていると思います。
では、誰がデコードしているのか？これは脳内の「ホムンクルス」理論に遡ることができます。私はこの問題には良い答えが見つかっていると考えています。それは「読み取り装置」は必要なく、全体を通して「計算」だけが必要だということです。計算、つまりコードはニューロンの活動パターンを生成し、それがひいては身体の運動パターンを引き起こします。
ロビーの意見、あるいはあなたが今言及した「脳は時間を感知できない」という見方は、非常に極端な見解です。彼が本当にそう言ったのかどうかはわかりませんが、私たちはこの見解が間違っていることを知っています。
ポール・ミドルブルックス：彼の主張はこうだと思います。私がモールス信号を打っていると仮定しましょう。時間はもちろん存在し、この点については誰もが同意します。神経回路と時間次元は、ニューロン経路、筋肉組織の制約、あるいは学習時系列の制約など、身体の制約を受けます。その上で、私は特定のアクションが200ミリ秒かかることを明確に知らなくても、リズムに合わせてタスクを実行できます。言い換えれば、この時間知覚は中間レベルの制約を受けているということです。それは、ニューロンが正確に時間を「測定する」ことに単純に依存するのではなく、世界における私たちの行動能力と、脳と行動の出力能力に依存しているのです。
ディーン・ブオノマーノ：この混乱する問いの答えはわかっていると思います。
あなたは「ミシシッピ川を一つ、ミシシッピ川を二つ」という例を挙げました。私たちは身体を使って時間を測り、時には唇の動きなどの運動指令を使ってリズムを制御します。唇を制御しているのは誰でしょうか？間違いなく脳が唇を制御しています。フィードバックメカニズムが存在するとしても、私たちはフィードバックを制御したり、遮断したりできます。多くの神経系疾患はフィードバックの破壊に関連しており、身体能力の低下を引き起こします。しかし、疑いなく、ダイナミクスを生成しているのは脳であり、脳が制御者なのです。
問題や誤解は、この分野のほとんどの人にとって時間が何を意味するかにあるのかもしれません。私たちが「リズム」と言うとき、実際にはダイナミクスを指しています。
時々、彼は脳が時間を感知できないのは、時計が時間を感知できないのと同じだと言っているように感じます。しかし、時計は単なる機械システムであり、時間とともに変化する動的システムです。時間は、変化を標準化するために私たちが使用する抽象的な概念です。物理学者のエルンスト・マッハは、「時間を使って変化を測ることは全く不可能だ。なぜなら、時間は私たちが変化を測定することによって得られる抽象的な概念だからだ」という名言を残しています。彼が「時間は脳の中にはない」と言うのは、言葉遊びのようなものですが、それは構いません。とにかく時間も時計の中にはありませんから。
時間は変化を具現化した抽象概念にすぎません。
私たちが200ミリ秒または700ミリ秒と言うとき、本当の意味は、時計で測定できるこの時間であり、ここでは時計がそれに合わせる必要があり、時には身体を使ってそれに合わせることもあります。
具体化された時間または具体化されていない時間の例をいくつか挙げられます。
カリフォルニア大学ロサンゼルス校のエレベーターはイライラさせられます。まずカードをスキャンし、その後約905ミリ秒以内に目的の階のボタンを押さなければなりません（私はまだこの技を習得していません）。これを行うために、私たちは時々腕の速度を変えて合わせ、脳が身体を利用して時間計測を助けます。脳が身体を制御し、動的な動作を行うことを否定するのは、間違いなく誤りです。
私の脳は、私が「数える」のを助けるために私の身体を制御しています。これを「数える」と呼ぶべきかどうかはわかりません。あなたがそう呼びたいなら、確かにそう言えますが、因果関係を混同しないでください。明らかに、脳が身体と繋がっており、脳が身体を制御する一部であるとしてもそうです。
ポール・ミドルブルックス：では、あなたのオルガノイドスライスにはニューロンが含まれており、それらも時間を感知できるのですね？
ディーン・ブオノマーノ：はい。ですが、ロビーは反対するかもしれません。時間は変化を定量化するために使う言葉です。しかし、ロビーは「時間」という言葉をほとんどの人とは違う使い方をしており、時間は抽象的な概念であり、私たちは変化を測定することによって時間を得るため、誰も時間を感知できないと考えています。物理については一時的に議論しないでおきましょう。彼と直接話す機会を見つけ、彼がこの問題にどう向き合うか見てみたいと思います。
▷ 出典：Shuzhan Yu
ポール・ミドルブルックス：要するに、私の考えは、一つのニューロンがこれらすべての変化とプロセスを経験するということです。これらの変化には時間がかかります。ニューロンは生きた物体であり、個体であると同時に個体ではなく、しかし自律的な物体です。あなたは、人体は全体であると言うこともできます。もし私がドラムを叩きながら時間を測るなら、私の体内のこれらすべてのプロセスが最終的な行動に影響を与えるでしょう。
質問があります。一つのニューロンは、光に照らされると徐々に適応し、一定の速度でシナプス小胞をリサイクルするようになり、ATPの生成などの律動的なプロセスも関与します。これらのリズムは細胞内で起こりますが、そこに「時間」はありません。これらは単に生細胞内で起こる物理的プロセスの具体的な現れにすぎません。あなたは物理について話さないと言いますが、私たちは物理について議論しなければなりません。
ディーン・ブオノマーノ：まず明確にしておく必要があるのは、これらの現象は単一細胞の特性ではなく、回路の特性であり、神経回路の統合によって初めて実現できるということです。これは確かに少し混乱を招きます。時に私たちは単一細胞の特性を示すために神経動力学という言葉を使いますが、現在では神経動力学は回路の特性を指します。では、動力学とは何でしょうか？
動力学とは、物理法則に従い、時間の中で動作するあらゆる動的システムを指します。それはコンピューターであれ、山から転がり落ちる球であれ。
同様に、「時間」という言葉は混乱を招きやすいと思います。この議論の中で、一部の人々が時間を何らかの実体として誤解することを懸念しています。
「あるプロセスが500ミリ秒続く」と言うとき、そうです、私たちは2つの刺激間の時間差を500ミリ秒に設定した刺激計画について話しています。ここでの「500ミリ秒」とは、水晶振動子が17000回振動するのに必要な時間です。これがこれらの議論がこれほど混乱を招く理由だと思います。時間は非常に重要な概念であるため、私たちはそれが外部世界には存在しないことを忘れがちです。
時間は通常、英語で最も頻繁に使われる名詞だと考えられています。それが存在しないと言うのは少し皮肉です。それは確かに私たちの生活のあらゆる側面、そして起こっている変化を固定しています。脳が時間を感知できると言うとき、私が意味するのは、脳が間違いなく動的なプロセスを持っており、それが外部世界で起こっている変化を同期し、予測し、一致させ、デコードできるということです。内部状況であろうと外部状況であろうと、私たちはたまたま「時間」という言葉を使ってこれらの変化を定量化しているのです。
時々これが混乱を招くことは理解しています。これはベルクソンにまで遡ることもできます。彼は単に「時間」という言葉を使っただけで、ほとんどの人（特に現代の人々）が「時間」を使う方法とは少し違うのだと思います。だから、これは特に研究価値のあるテーマではありません。
人工知能は時間を感知する必要があるのか？
ポール・ミドルブルックス：最後の質問です。最初に人工知能について、そして人工知能において時間がなぜ重要でないのかを議論しました。では、人工知能は時間を必要とするのでしょうか？
ディーン・ブオノマーノ：もう一度明確にしておきたいのですが、私は人工知能において時間が重要でないとは一度も言っていません。私が言ったのは、Transformerの成功には驚かされたということです。そのアーキテクチャが時間感知を許容しないにもかかわらずです。明らかに、ロボット工学や自動運転車といった分野では、時間は重要です。さらに、時間の構造は音声処理にも表れています。例えば、あなたが音声を通じてChatGPTと対話する際に、「大きな目」や「灰色のネクタイ」、あるいは「彼らは彼女に猫の餌を与えた」と「彼らは彼女に猫の餌を与えましたか」といった文は、時間の構造を反映しており、ChatGPTはこれらの時間の違いを捉えることができます。
実際、これはTransformerの能力ではありません。音声認識はフロントエンドの処理ですが、確かに時間間隔と時間構造の捕捉に依存しています。
だから、私は時間の重要性を否定したことは一度もありません。あなたの質問は、人工知能にとって時間が重要かどうか、ですね。答えはイエスです。ただ、その実装方法が異なるだけです。私たちは、遅延のあるフィードフォワードネットワークに基づいて時間ダイナミクスをシミュレートするなど、多くの戦略で時間を処理することができます。
意識の話題に戻りましょう。私にとって、意識は生物学的プロセスであり、その定義はそれが時間とともにどのように進化するかに依存します。私にとって意識は音楽のようなものです。それは時間の流れや生命そのものの中にのみ存在します。凍結した生物が生きているかどうかを尋ねても意味がありません。なぜなら、生命の定義は変化、代謝、繁殖にあるからです……
ポール・ミドルブルックス：あなたの意見に賛成です。私たちが知っている唯一のことは、意識は生物学的プロセスだということです。少なくとも、私たちが生物学的プロセスで知っている唯一の意識の例は、時間とともに流れるものです。意識の分野が様々な異なるチャネルや理論を探求しようとするとき、最初からそれを時間の規則の上に構築しようとすることは役立つと思います。私の考えでは、IITはプロセスではなく、状態です。
ディーン・ブオノマーノ：私の理解では、IITは時間（変化）の概念を必要としません。もしすべてが静的であるならば、IITは依然として意識を持っているでしょう。しかし、これはその定義が明確でなく、対応する測定単位もないため、真に理解することは困難です。私は推測するに、標準的なデジタルコンピューター上で実装される人工知能は、これらのコンピューター自体が連続的な時間を持たず、その計算が離散的であることを考慮すると、意識をサポートしないと思います。なぜなら、それらは連続的な時間をサポートしないからです。
コンパイル後記
時間は脳と知能を理解する鍵です。今回のインタビューで、両専門家は脳が時間をどのように処理するかという問題について深く掘り下げました。時間は外部の次元であるだけでなく、脳内部の計算における核心的な次元の一つでもあります。
ブオノマーノは、神経動力学、予測を行うメカニズム、そして人工知能におけるその潜在的な応用を強調しました。彼はまた、意識や自由意志といった哲学的議題についても探求しました。ブオノマーノは脳機能における時間の核心的な役割を強調しました。「時間保持」（timekeeping）と「時間知覚」（timing）の2つの概念を区別し、脳には専用の「タイマー」がなく、動的なニューラルネットワークを通じて時間をエンコードしていると指摘しました。
脳内の情報処理は、ニューロン活動が高次元空間で絶えず進化する軌跡と見なすことができます。この「時空間軌跡」は、外部情報をエンコードするだけでなく、内在的な時系列構造も反映しています。脳は現在の入力を処理するだけでなく、常に未来を予測しています。予測コーディング（predictive coding）は、知覚、記憶、行動の時間調整を説明するために彼が強調する重要なメカニズムです。
ブオノマーノは、言語、音楽、運動など、どのように時間が私たちの認知機能に組み込まれているかを議論しました。言語理解は、時間構造に高度に依存するプロセスです。彼は、現在の人工知能システムは時間と動的情報の処理において依然として弱い点を指摘し、脳の時間処理メカニズムがAIシステムの改善に役立つと述べました。
哲学的な側面では、彼は時間と自由意志の関係について簡単に議論しました。彼は、人間の知能を真に理解しシミュレートするためには、脳が時間、因果関係、動的情報をどのように処理するかを深く探求する必要があると考えています。これは神経科学の研究にとって重要であり、人々が人工知能の根本的な論理について考えるきっかけにもなります。
読みやすさのため、本記事は聞き取り原稿を適宜編集しました。
原対談はこちら：https://www.thetransmitter.org/brain-inspired/dean-buonomano-explores-the-concept-of-time-in-neuroscience-and-physics/
天橋脳科学研究院傘下の科学メディアで、科学的探求を絆として、人工知能と人間知能の相互融合と促進を深く探求し、科学の限界を絶えず探求することを目指しています。さらに議論したい内容がありましたら、コメント欄にご意見をお寄せいただくか、バックグラウンドで「コミュニティ」とメッセージを残していただければ、コミュニティに参加して私たちと交流できます。
天橋脳科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）は、陳天橋（チェン・ティエンチャオ）と雒芊芊（ルオ・チエンチエン）夫妻が10億ドルを出資して設立した世界最大級の私立脳科学研究機関の一つで、グローバル化、学際性、若手科学者の3つの重点を掲げ、脳科学研究を支援し、人類に貢献することを目指しています。
Chen Instituteは華山医院、上海市精神衛生センターと共同で応用神経技術フロンティアラボ、人工知能と精神健康フロンティアラボを設立し、カリフォルニア工科大学と協力してカリフォルニア工科大学天橋神経科学研究院を設立しました。
Chen Instituteは、欧米、アジア、オセアニアにわたるプロジェクトを含む脳科学と人工知能分野の研究を支援するエコシステムを構築しています。これには学術会議と交流、サマースクールトレーニング、AI駆動科学大賞、科学研究型臨床医奨励計画、特殊症例コミュニティ、中国語メディアの「追問」などが含まれます。