『マトリックス』の仮想世界から私たちはどれくらい離れているのでしょうか?

将来、マトリックスのように、脳を刺激することでさまざまな幻想的な仮想世界に身を置くことができるようになるのでしょうか?将来、脳コンピューターインターフェースを使って障害を持つ患者の脳内の電気信号を解読し、再び歩いたり話したりできるようになる日が来るのでしょうか?将来、機械が人間のように世界を「理解」し「感じる」ことができるようになるでしょうか?

これらの命題の核心にあるのは、何十年も脳科学の分野を悩ませてきた疑問です。それは、脳は外界からの情報をどうやって符号化するのか、ということです。あなたがスクリーンを見つめながらこの記事を読んでいると想像してください。この瞬間、目の前のスクリーン、スクリーン上のテキスト、部屋の照明の明るさ、遠くの音、記事を読んでいるときに抱く考え、現在の気分など、あらゆる種類の情報があなたの脳に提示されています...私たちは常にさまざまな情報で満たされた世界に住んでいますが、脳の重要な仕事は、これらの情報を1つずつエンコードして心に提示し、この情報を使用して記憶を生成し、考え、行動を起こすことです。

コンピュータは、2 進数の「0」と「1」をコーディングの基本単位として使用します。脳は何千ものニューロンで構成されていますが、ニューロンはどのようにして抽象的な情報をエンコードするのでしょうか。これが今日私たちが議論する質問です。

活動電位は、ニューロンが活性化して通信する基本的な方法です。脳が情報をニューロンの電気信号に変換する方法を研究することが「エンコード」の問題です。ニューロンの活動を通じて脳が何を見て何を考えているのかを推測する方法を研究することが「デコード」です。ある日、脳のエンコードとデコードを理解できれば、それは優れた「脳プログラマー」になり、これらのコードを使用したり、コードを解読したり、さらにはコードを書き換えたりできるようになるようなものになるでしょう。これは、この記事の冒頭にある SF ストーリーに限りなく近いものです。

したがって、脳内の神経コーディングの研究は、今日の脳科学コミュニティにおける中心的な課題の 1 つであることは間違いありません。神経科学の 5 つの主要分野の 1 つであるシステム神経科学の分野全体 (これが私の現在の研究方向でもあります) は、基本的にこの問題を研究しています。

では、上記の「あなたは今、スクリーン上でこの記事を読んでいます」という例に戻ると、脳が視覚情報、環境情報、その他の情報をどのように符号化するかについて、私たちはどのような具体的な知識を持っているのでしょうか。今日のニュースの最前線にある脳コンピューターインターフェースは、どのようにして EEG 信号を解読し、デコードするのでしょうか?以下では、脳科学における神経コーディングの探究の 3 つの段階を簡単に見ていきます。

パート1

ステージ1：「スーパーセル」

1960年代、ハーバード大学のヒューベルとヴィーゼルは、脳内の単一細胞の活動を記録する精密電極の使用を開拓し、視覚皮質の単一ニューロンが視覚刺激を符号化する方法を明らかにしてノーベル生理学・医学賞を受賞しました。

重要なアイデアが生まれました。それは、さまざまな種類の情報が脳内の「スーパー細胞」によってエンコードされる可能性があるというものです。たとえば、あるニューロンは「花」をエンコードし、あるニューロンは「草」をエンコードし、あるニューロンは「豚肉の煮込み」をエンコードし、さらにあるニューロンは「私の祖母」のような抽象的な内容をエンコードします。 2005年にNature誌に掲載されたセンセーショナルな記事がこの考えを裏付けました。研究者らは、被験者の脳内に「フレンズ」の女優ジェニファー・アニストンを特にコード化した細胞があることを発見した。この細胞は他の人や物には反応しないが、アニストンの写真を見ると活性化する。同様に、記事では「シドニーオペラハウス細胞」も発見されました。これらの細胞は、シドニーオペラハウスの写真を見たときにのみ活性化され、他のシーンやキャラクター（アニストンを含む）には興味がありません。

Quiroga, RQ, Reddy, L., Kreiman, G., Koch, C., &Fried, I. (2005).人間の脳内の単一ニューロンによる不変の視覚表現。ネイチャー、435(7045)、1102-1107。

「スーパーセル」理論では、各セルには独自の役割があります。クラスと同じように、勉強を担当する特別学習委員、運動会を担当する体育委員、当番を担当する労働委員がいて、それぞれに役割分担があります。脳には、海馬の「場所細胞」など、そのような細胞がたくさんあります。部屋の中を歩くと、海馬の 1 つの細胞が 2 次元空間内の位置をエンコードします。部屋の特定の位置まで歩くたびに、対応するセルがアクティブになります。

場所細胞の発見は2014年のノーベル賞も受賞しました。「スーパー細胞」理論の黄金時代には、脳内で電極を使って「金の採掘」をすれば、魔法のような「スーパー細胞」が必ず見つかると誰もが信じていたようです。

しかし、「スーパー細胞」理論には致命的な問題がある。それは、脳内の細胞の数は限られているということだ。各細胞が本当に何らかの情報をエンコードしているのであれば、細胞が使い果たされたら何が起こるのでしょうか?私たちは生涯を通じて常に新しい情報を学んでいることを理解してください。「スーパーセル」は確かに効率的なコーディング方法ではないため、「ハイブリッドコーディング」というアイデアが生まれました。

パート2

フェーズ2: ハイブリッドコーディング

混合コーディングの考え方も非常に自然です。クラスの学習委員、スポーツ委員、労働委員は、自分のタスクだけに責任を負うべきではありません。たとえば、大掃除のときには、体育委員が労働委員に協力して作業の一部を担うことができます。春の遠足が発表されたら、学習委員と芸術委員が一緒に臨時的に企画することができます。つまり、各人が主な責任を負っているものの、この具体的な分担は絶対的なものではなく、タスクの状況に応じて混合することができ、一種の「混合選択性」を反映しています。

スタンフォード大学で2013年に行われた研究で、研究者らは、サルの前頭前野のニューロンが、刺激信号の色、動き、文脈などの複数の実験要因に対して混合特異性を示し、その活性化の度合いはこれらの要因の組み合わせによって決まることを発見しました。たとえば、一部の細胞は赤と左向きの刺激に最も敏感でしたが、他の細胞は青と右向きの刺激に最も敏感でした。

マンテ、V.、スシージョ、D.、シェノイ、KV、ニューサム、WT (2013)。前頭前皮質における再帰ダイナミクスによる文脈依存計算。自然、503(7474)、78-84。

混合特異性は、「スーパー細胞」理論における情報の非効率的な 1 対 1 エンコードの問題を解決します。細胞は「多才」であり、同じ細胞が複数の種類の情報を同時にエンコードでき、各種類の情報も複数の細胞に分散されます。ハイブリッドコーディングのアイデアは近年ますます注目を集めています。コンピューターモデリング研究では、ハイブリッドコーディングはスーパーセルラーコーディングよりも効率的で、より複雑な情報をエンコードできることが示されています。

パート3

ステージ3: 人口コーディング

上記では、アニストン細胞、場所細胞、さらには混合特異性細胞など、より明確にエンコードされた情報を持つ細胞に焦点を当てました。しかし、これらの細胞は脳内のすべての細胞のうちのほんの一部に過ぎず、発火している細胞は依然として多くありますが、それらが何をエンコードしているかを正確に特定することは困難です。それでも、これらの細胞は情報を運ぶのでしょうか?

この疑問に基づいて、科学者は「集団コーディング」というアイデアを提案しました。個々のコーディング細胞に焦点を当てるのではなく、機械学習などのデータ分析方法を使用してニューロングループ全体を考慮し、より多くのニューロンからより多くの情報を読み取ることができる可能性があるということです。これは理解するのが難しくありません。 100 個のニューロンに保存される情報は、常に 10 個のニューロンに保存される情報よりも多くなります。

先ほど述べたクラスリーダーの例に当てはめると、クラスの課題をすべてクラスリーダーに任せるのではなく、クラス全員で協力して課題を完了させてみてはいかがでしょうか。そうすることで、クラス全体を見て、クラスがどのように大掃除を行っているか、春の遠足をどのように計画しているか、グループが運動会でどのようにパフォーマンスしているかを研究することができます。

現在、最先端の脳コンピューターインターフェースは、グループコーディングの考え方に基づいています。研究者は被験者の脳内のすべてのニューロンの電気信号を記録し、これらの電気信号を使用して機械学習デコーダーをトレーニングします。このデコーダーは、ニューロン群の電気信号をリアルタイムで読み取り、これを使用して被験者が移動したい方向を予測し、ロボットアームを操作します。この革新的な技術は、障害を持つ患者の生活に新たな希望をもたらし始めています。

Willett, FR, Avansino, DT, Hochberg, LR,Henderson, JM、Shenoy, KV (2021)。手書きによる高性能な脳からテキストへのコミュニケーション。ネイチャー、593(7858)、249-254。

たとえば、2021年にスタンフォード大学のシェノイグループは、グループニューロンの電気信号を使用してリカレントニューラルネットワークをトレーニングし、脊髄麻痺の患者が95％近くの正確率で文章を完成できるように支援しました。

過去 10 年ほどの間に、生体内光学イメージング技術が発達し、数百、あるいは数千のニューロンの集団活動を同時に記録できるようになりました。この技術の進歩により、人々はグループコーディングを理解するための新しい方法について考え始めました。各ニューロンの電気的活動を次元としてとらえ、各瞬間のNニューロンの活性化はN次元空間の点に対応し、私たちの知覚、思考、意識のプロセスもこのN次元空間の線に対応します。この線は神経軌跡と呼ばれます。

キム、TH、シュニッツァー、MJ（2022）。大規模神経集団ダイナミクスの蛍光イメージング。セル、185(1)、9-41;ハーヴェイ、CD、コーエン、P.、タンク、DW（2012）。仮想ナビゲーション決定タスク中の頭頂皮質における選択特有のシーケンス。ネイチャー、484(7392)、62-68。

私たちの考えられるすべての思考活動に対応する抽象的な N 次元空間があり、私たちの思考はこの N 次元空間を泳ぎ回る小魚のようなものだと想像できます。この小魚は外部からの刺激に反応し、また私たち自身の思考や感情によって動かされ、私たちの心の世界を絶えず泳ぎ回っています。これは脳のコーディングを理解するためのまったく新しい考え方です。神経の軌跡を研究することで、神経細胞の活動をさらに理解し、私たちの行動を予測することができます。

2012年のネイチャー誌の記事では、グループニューロンの光学画像化技術により、研究者はマウスの脳内のリアルタイムの神経軌跡を記録できるだけでなく、マウスが数秒後に左に曲がるか右に曲がるかを予測することも可能になったと報告されています。マウスは神経軌跡を通じて心の中ですでに決定を下しており、神経軌跡の方向によってマウスが移動する方向が決まります。

パート4

要約: 将来への疑問

かつて脳は、神秘的で理解不能なブラックボックスのようなものでした。今、私たちはこのブラックボックスに足を踏み入れ、脳のコードを理解し始めています。これは非常にエキサイティングなことです。最後に、日々神経コーディングを研究している研究者として、この問題の将来に対する私の個人的な見通しについてお話ししたいと思います。

記事で言及されている脳コンピューターインターフェースなどのSFシーンは、どれくらい遠いのでしょうか？とても遠いです。科学研究でよくある現象として、数百または数千のニューロンの活性化「コード」を収集したとしても、このコードは文字のない本のようなもので、何を言っているのかほとんど理解できないということがあります。これは、プログラミングの初心者が「for loop」や「end」に直面して完全に混乱しているようなものです。

たとえば、私が自分でデータ分析を行う場合、数百のニューロンと数テラバイトのデータに直面したとき、最初のステップは、ANOVA、PCA、SVM など、考えられるすべてのデータ分析手法を盲目的に試し、何か発見があるかどうかを確認することです。この現象の背景にある理由は、脳のエンコードに関する根本的かつ原理的な理解がまだ不足しており、表面的なデータでしか対応できないためです。

脳科学、さらには生物学界全体で長らく批判されてきた問題は、「ニュートンの三法則」のような生物システムの基本法則に対する理解が欠けていることである。この問題は現在でも存在しており、長い間存在し続けてきたようですが、脳をより深く理解したいのであれば避けて通れない問題です。

もちろん、新しい技術の開発によってこの分野に新たな活力が注入され続けることも期待できます。単一細胞電極記録から光学画像化まで、同時に記録できるニューロンの数は 10 個から 100 個、そして現在では 1,000 個と、指数関数的に増加しています。最新の光学イメージング技術により、マウスの脳の複数の領域、さらには大脳皮質全体のニューロンを同時に記録することが可能になりました。ニューロンの数は 10,000 個というオーダーをほぼ突破しています。これは、近年、物理学、光学、機械工学のバックグラウンドを持つ多くの科学者が神経科学の分野に流入し、高度な電気記録および光学イメージング技術が可能になったおかげです。

だから結局、私はおそらく数十年後には「マトリックス」のストーリーはもはやファンタジーではなくなるだろうと空想するのを好む。

参考文献:

Quiroga, RQ, Reddy, L., Kreiman, G., Koch, C., &Fried, I. (2005).人間の脳内の単一ニューロンによる不変の視覚表現。ネイチャー、435(7045)、1102-1107。

キム、TH、シュニッツァー、MJ（2022）。大規模神経集団ダイナミクスの蛍光イメージング。セル、185(1)、9-41;

ハーヴェイ、CD、コーエン、P.、タンク、DW（2012）。仮想ナビゲーション決定タスク中の頭頂皮質における選択特有のシーケンス。ネイチャー、484(7392)、62-68。

https://braintour.harvard.edu/archives/portfolio-items/hubel-and-wiesel

制作：中国科学博覧会×知乎

著者: xcsun Zhihu 回答者、MIT 神経科学博士

この記事は著者の見解のみを表しており、中国科学博覧会の立場を代表するものではありません。

この記事は中国科学博覧会（kepubolan）に最初に掲載されました。

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