アンケートを今受付中です。surveyまでどうぞ。遅ればせながら神経科学者SNSにもトピックを作っておきました。Webでの反響を探していたのですが、あまりありませんでしたね。わたしの方で把握しているのは以下の方たちです。ありがとうございます。ほかになにか書かれた方はお知らせいただけるとありがたいです。Atsushiさんによる研究会レポート。言及されている部分になんらか応答してみたいと思います。藤井さんもVikingさんも岡崎のworkshopのほうには参加されていないので、神経科学大会のシンポジウムの方を見ての感想だと思いますけど、実のところ、あんまり異論はありません。私自身は視覚に絞るの自体は悪くないと思っていて、神経科学大会でのillusionのシンポジウムは視覚に集中することでこういうことができるよ、と研究プログラムを呈示するという意義を果たしたと思います。hypothesis"にもあったように、視覚の研究系が基本的な構造・機能に関する知見がいちばん進んでいるので、そこをもとに進めてゆくということが研究プログラムとしていちばん向いているであろうということです。cellまでの話だけで閉じているというのはどうにも変だと思ってます。いうわけで、昨今の匂い知覚の処理を使った仕事などは正しい方向へ行っているのではないかと思うのです。)ただし、受動的な知覚研究に閉じてしまうのはよくないと思っていて、どうしたら知覚から行動までとつなげた研究になるだろうか、というのがあのシンポジウムで私が質問したことでした。具体的な質問に出来たら良かったのだけれど。(この部分は以下で膨らませます。)藤井さんがブログで書いていることもそれとけっこう近くて、視覚オタク云々のところよりも大事なのは、「意識研究っていうなら、やっぱり視覚も身体の一部として統合しないとダメだろ。」ってところで、ここは私と問題意識が一致してます。このふたつの問題(視覚オタク、受動的)は独立ではなくて、視覚研究は視覚入力に対してその表象がどのようにできているか、といった受動的な側面の解析に終始しがちです。Blankeのやつとか触覚の仕事はよりアクティブな働きかけを重視していると思うので、そういう研究も紹介できたらなおよいとは思いました。ここからはわたしの持論をずらっと書くんですが、意外と今まで考えてきたことを総動員したものとなりましたので長いです。よければおつきあいください。contingencyとかそのへんの話をしてきましたけど(関連スレッド)、知覚というものは受動的なものではなくて、環境との働きかけによって成立するだろうという作業仮説を持った上で、受動的にできる表象の議論だけしていたら足りないのであって、そのような情報をどうやって行動に利用するか、というところまで考える必要があるのではないか、というのがわたしの問題意識です。agnosiaの患者DFさんはスリットの角度を報告することは出来ないけれども、そのスリットにカードを差し込むことが出来るわけです。いう行動で視覚情報を報告するか(=どのように環境に働きかけるか)によって、使える情報は違っているわけです。pathway側の情報が使われているらしいので、行動に使える情報と意識的にアクセスできる情報とは食い違っているということも起こります。pathwayを使うようなある意味受動的な心表象が成り立つ、というふうに考えればよいと思います。これがわたしが意識の「内部モデル」理論として考えていることです(関連エントリ)。内部モデルの生成は必須だけれども、普段は内部モデルの学習は済んでいて、フィードフォワードでやっていけるのです。内部モデル自体が意識に関わっているという話ではなくて、内部モデルの学習には意識的かつdeliberateな行動が必要となる、と考えているわけです。(これがわたしのJNS論文のタイトルにdeliberateが入っている理由なのだけれど、そのへんの議論は飛躍がありすぎるのでけっきょく消えました。cerebellumがありますが、わたしはparietalの方のことをイメージしてます。)この話は脳内にある情報をどう読み出すか(read-outするか)という問題でもあります。probabilityの情報を持っている」といったようなある種の表象としての話になります。なんかもっとほかのアプローチがあるのではないかと思うのです。(とお会いするたびいつも絡む。」でわたしが注目したのは例のマー流の三段階論というのは、representationの問題とprocessの問題というふたつのパラレルな問題設定があるという点でした。多層ニューラルネットワークの中間層には明示的なrepresentationは必ずしも出来ないのと同様に、実際の脳でもそういう中間表現みたいな活動がたくさん見つかります。MTやITのように外界の情報をまんま写しとっているようなrepresentationをしているニューロンはどちらかというと例外的なものなんだけど、うまいことやるとそういうのが見つかる。XXXを見つけるための奥義だったりする。これはつまり、representationそのもののようなニューロンとprocessを表しているようなニューロンがあると便宜的に(個々のニューロンがそんなこと知ったこっちゃないのであくまでも便宜的に)言えるんではないか、というのがそのとき考えたことでした。以前のLogothetisの話のときにもありましたけど、ニューロンのデータから両眼視野闘争の知覚のcontent(=representation)と選択の過程(process)との神経メカニズムがあるのかもしれない、なんて話と繋げられるかもしれません。その2」で書いていたことです。rivalryに関連するニューロンはほとんどが、見えたときにだけ活動し、見えないときには活動しない。いっぽうで、V4のようなもっと中間的な表現をするところでは、見えたときにだけ活動するニューロンもあるけど、見えたときにだけinhibitionがかかるニューロンもある、という記述がありました。これをもってV4とかは二つの競合する入力のselectionのprocessに関わっているのであって、selectionの結果(=representation)はITにある、というような議論がPNASなどでは行われていたわけです。=読み取り可能な情報の最大量)だけでは足りない。「Processとしての神経活動」を扱いたい。そのためには、ニューロンの活動を複数記録した上で、そのダイナミクスをモデル化した上で、どういう知覚情報が入力し、表現され、使われて環境に働きかけて、その環境変化が知覚情報に影響を及ぼすというループを予想可能なものとして記述して、そのモデルの正しさを制御可能性によって検証すればよい、ということになります。これがわたしがBMI的アプローチが応用のために方向性というよりは、現在のシステム神経科学のアプローチの壁を破ってもっと拡張していくために必須なものであるという理由です...っていつのまにかなんかのプロポーザル書いてるみたいになっちゃったんですけど。「そのダイナミクスをモデル化した上で」なんて簡単に書きましたけど、これをどのレベルでやるかというあたりが重要だと思います。1個のニューロンの発火レベルでの議論だと、例の海馬ニューロンのカオスの制御の話というのがありますが、このレベル(力学的モデルによるアプローチ)で脳内ネットワークを記述しようとしたらずいぶん先の話になるでしょうね。わたしは、ってちょっとここでする話題ではないな。