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[14: 数をカウントする神経細胞、シーンの変化で反応する神経細胞] |
■それから、連続的ではない、もっと離散的な情報だと、東北大学に丹治先生という先生がいらっしゃって。
○丹治順先生ですね。有名な。
■そう、有名な。で、その丹治先生のやっぱり有名な仕事の１つが、試行の回数をカウントするニューロンというのがあってね、場所は、頭頂葉だったかな。
連続的な情報ではなくて、現在のトライアルが何回目かという、その回数に応じて発火率が高くなっていく、平たく言えば回数をを覚えている。
○ああ。聞いたことがあります。数を処理する神経細胞があるという話でしたね。
http://www.jst.go.jp/pr/report/report213/
■うん、例えば３回あることをやると、報酬がもらえるといったときに、これは１回目、これは２回目、これは３回目と、だんだんその回数に応じて、そのニューロンの発火率が上がっていく、そんなやつだったと思うんだけど。やっぱり似たような機構ですよね、必要なものは……
○むしろ、どうやって同じ一まとまりのイベントだと考えているのかという方が、何か気になっちゃいますけどね。
■ああ、それはまたそれで、確かに重要な問題ではありますね。うん。
その辺なんかも、その辺は僕はあんまり知らないけど。
ちょっとコンテキストは違うけれども、ビジュアル・シーンをずっと連続的に見せたときに、まとまったシーンだと考えているときにはおとなしくしていいて、次に別のシーンに切り替わったと考えたときに発火するニューロンだか脳の領野が見つかっているはずですね。
○へえ、そういうのがあるんですか。
■うん、ごく最近になって、いろいろ議論されてきた話だと思うんだけどね。ヒトのfMRIを使った実験だったと思いますが。
あと、本当にビデオなんかを見せるんですよ。で、いろいろシーンが移り変わるんだけれども、そのときに、ああ、ここからは違うストーリーとか思うと、あの……
○ああ、何かその話はちょっと聞いたことのあるような。
■こういうニューロン活動があるということは、やっぱり脳は何かしらかのまとまりを付けて、外界を認知しているというわけですよね。まあ、そうじゃないと、学習なんて成立しないでしょうしね。
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[15: 時間は「認知の根幹」をなしている（と私は思う）] |
○ええ、一番最初に伺った時間の話とかは、まさにそういったことも含んでいると思うんですけど。
こう、ずっと時間が流れていく中で、何ていうんでしょうね……。人間だと何か、必ずこう、節目節目で−−「節目」を覚えているわけですよね。そもそも「節目」って何だろうとか、どうやって覚えているのかとか、まあ、いろいろな問題はあると思うんですけど……。
■そうですね。
そう、もともと、時間の話を、そうだ、しなきゃいけなかったんだね（笑）。あなたは記憶のことも書いていらっしゃったよね。
○はい。
■結局、節目というものをどう扱うのか、エピソードの記憶の問題というのはそこに尽きる。私の関心はそこに尽きるというか、他の人の関心は尽きやしないけれども（笑）。
間というのは、その、単に時間を認知するということだけではなくて、ある意味で、人間の精神活動の根幹を、「認知の根幹」を成していると僕は思うんですよね。
○ええ、ええ。
■例えばね、記憶というと、僕自身はあんまりやっていないけど、海馬が重要だということは、誰でも知っているわけなんです。
○ええ。
■けれども例えば何かあるエピソードがあったときに、我々が覚えているのは、その経験した時間の長さそのもので覚えているわけじゃないでしょう。
○うん。
■連続的に流れている時間の中でエピソードを覚えているわけじゃなくて、その節目節目で何かしらかの意味的まとまりが、つまり認知的なイベントがあって、で、それをある時間順序を付けて、エピソードとして覚えているような、そういう側面がありますよね。
○ええ。
■で、これはこれより先だったというのは、だいたい覚えているけれども、その間のことを全部覚えているわけじゃ普通はないわけで。
だからある意味で言うと、時間方向に圧縮されているわけですよね、記憶って。
○ふむ。
■ある時間情報を保ちながらね。必ずしも、実際のエピソードの順序ではない場合もあるように思うけど。もちろんそのメカニズムの中には言語的なものもあるかもしれないんだけど、これはこれより前だっただとか、そういう言葉として覚えているとかいう。
○ああ……。
■そういう可能性もあるけれども、僕はやっぱりもっと原理的な段階で、出来事を時間方向に縮約しちゃうというか、完全に縮約して時間順序を失わせるという意味じゃなくて、出来事の順番と内容を本質的な枠組みだけ残して、エピソードを一連の関係あるものとして覚えていくという、そういう仕組みが、海馬とか、海馬と大脳皮質とのやりとり間にあるんじゃないかと思うんですよね。それがどんなものかまだよく分からないけど、そういう意味で記憶の問題に非常に興味があるんですよね。
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[16: 連想記憶と統計物理] |
■で、僕自身は海馬のモデルを真面目に考えたことはないんですが、僕はね、実は海馬のモデルとかいわれていた、連想記憶モデルの統計物理から、脳の分野に入ったんですけれども。
○連想記憶の統計物理ですか。
■うん、僕は物理屋なんだよ、もともとは。連想記憶ってご存じですか。
○はい。
■そうか、ご存じなら話は早いんだけど、シナプス結合に記憶パターン情報を埋め込んで、それを神経回路のダイナミクスで呼び出そうというモデル。
○その分だけ与えれば出てくるというやつですよね。
■そうそう。で、それも記憶の一面だから、一時期ずいぶんもてはやされた。もちろん、不完全な情報から記憶したパターンを再生するという考え方は、今だって記憶研究の中で重要性を失ったわけではない。で、連想記憶は統計物理に乗っかるということで、それをやってきたんですよね、ずっと10年ぐらい前は。
○それはどういうふうに乗っかるんですか。それに、その話自体もかなり面白そうだとは思うんですけど。
■ああ、まあ、これは私の中では終わった話だけどね、もう。
要するに、連想記憶モデルって神経活動−−まあ、神経が発火したりしないでいる状態を１とか０で考えると、スピン系でしょう。で、スピン系が相互作用しているようなシステムだと考えると、磁性体のモデルとそれほど変わらないわけですね。
○ふむ。
■ただ、ちょっとだけ変わるのは、そのときにお互い同士の相互作用というのが、何かしらかの記憶の情報を表現しなきゃいけないと。例えばある１、０のパターンを回路の安定固定点に保ちたい、そのときにどうしたらいいかという問題になるわけです。実は１、０のパターンを一つだけでなく複数個用意した上で、それからそういう一つ一つのパターンが安定になるようなシナプス結合と状態更新ルールというのは、わりと簡単なものを考えることができて。そうすると完全にランダムなスピン系の問題に乗っかっちゃう。
○いわゆる「スピングラス」とか、そういう手の問題ですか。
■そうそう。それで、どれだけの数の記憶パターンを覚えられるかとか、そういったことが統計力学の手法で計算できる。今は、大学院レベルの演習問題のようになってしまった（笑）。でも、もちろん最初にやった人は偉いと思うけど。
○はい。
■もちろんいろいろな研究がされて、いろいろ分かったこともあるんだけど。
ただ基本的なアイデアというのは、アトラクターが、つまり安定な記憶が何カ所かあって。で、初期状態、つまり手掛かりとして与えた刺激が記憶状態の１つに十分近ければ、そのアトラクターに回路のダイナミクスが自動的に引き込んでくれて、記憶が呼び出されるし、あんまり遠いと、埋め込んだものとは違う、まったくランダムな活動パターンにおちいって、記憶は想起できませんでしたというお話なんですよね。
連想記憶に夢中だった頃は、海馬なんかもそんなものかなと思っていたんですけどね。実際そういうものだと仮定して、いろいろな議論もされているし、モデルもたくさん作られているんだけれども、でもね、やっぱりちょっと違うんじゃないか、それでは不十分なんじゃないかと思うようになった。そう思われるような実験がたくさんあって。
○次号へ続く…。
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