心を読む機械とテレパシーマシン（その２）
テレパシーマシンという観点から、もう一つの問題は、脳からの信号で、どのレベルまでの情報がわかるのかということだ。
脳研究の現状から推定すると、少なくとも、斜めの縞模様（傾きの情報）と同じような視覚的特徴（色，運動方向）や、聴覚や触覚などの感覚、手足の動きなどは、ある程度解るようになる可能性が大きい。これらは脳の中でも、かなり大きな領域を占めているので、未来技術のような装置を使わなくてもパターンの認識はできるだろう。
だから、これで思考タイプライタを作ったり、ロボットや乗り物の操縦などへの応用もできるはずだ。
ただ、それが手足を使った操作、操縦より、優れたものになるかどうかはわからない。
思考で機械をコントロールできれば、手足を動かすタイムラグがないぶん、素早く動かせる可能性はある。だけど、実際のところ十分に訓練された肉体の動きは、思考の速さに比べてそれほど遅いようにも思えない。これについては、実際にそういう装置ができてみないと、本当のところは解らない。
それよりも、もっと早い時点での、意図レベルの脳活動を読みとる事ができるようになれば、肉体より素早い動作は可能になるかも知れない。このような活動は、前頭前野で起きる事が解ってきている。
この場合、意図を司る領域は脳内でもあまり大きくないので、手足の動きの情報などに比べると、機械で読みとるのは難しいだろう。それに、意図の段階の情報では、具体的な動作の精度はあまり高くない可能性もある。
さらに、より高次の脳活動の場合はどうだろうか。
たとえば、記憶や認知に関しては、現在はまだ、脳科学的にはほとんど何も解っていないに等しい。
ぼくの予想では、これらの脳活動を、外に静的な記号として取り出す事は、おそらくできないだろう。
なぜなら、たとえば同じ一匹の犬を見ても、それで引き起こされる思いは人それぞれだからだ。その犬に関連づけられている記憶は、まさにその人独自のもので、当然脳活動パターンも個性的なものになる。
その個性の違いは、縞模様を見た時の脳活動のようすが人それぞれ違っているということよりも、遙かに複雑で、本質的な違いだ。
神谷さんの実験で、ある人の脳情報を、外へ記号として取り出す事ができたのは、すべの人の脳の中に、ある傾きの縞模様に反応するカラム構造があるからだ。つまり脳の中に、人類共通の記号が存在しているから、それを外の記号と対応付けることが可能なわけだ。
これは、ある人の脳活動＝他人には読めない達筆の手書き文字を、コンピュータに記録されたパターン＝活字に、置き換えるような変換といえる。
しかし、ある人の頭の中の犬のイメージと全く同じものは、他の人の頭の中には存在しない。たとえば、Ａさんにとってその犬は、どこにでもいる普通の犬に過ぎないのかも知れないが、Ｂさんにとっては、昔のガールフレンドが飼っていたのと同じ犬種で、当時の彼女とのエピソードまで想起されるというような事があるだろう。
その一連の思い出＝脳活動は、抽象的な一つの記号に置き換える事はできない。つまり人類共通の記号は存在しないわけで、このレベルの脳活動をコンピュータに記録して外部に取り出しても、それは他の人の頭の中で同じ意味をもつ記号にはなり得ない。
また、何らかの超技術で、外に取り出した脳情報を、他の人の脳情報と関連づけようとしても、それは、文化が大きく異なっていて、対応する言葉がない国の言語の翻訳みたいなものにしかならないだろう。
たとえば上のＢさんの犬のイメージを機械に記録して、Ａさんの脳で再生できたとしても、ＡさんにはＢさんの昔のガールフレンドの記憶がないので、Ｂさんの実感している犬のイメージは伝わりようがない。
それとも、Ａさんの脳で犬のイメージが再生されると、Ａさんの昔のガールフレンドの事が思い出されてしまうのだろうか。そうだとしても、それはＢさんの犬のイメージと全く別のものだ。
さらにいうと、厳密には、同じ人が同じ犬を見た場合でも、見るたびに違う思いが浮かんでくる。ようするに、そのたびに脳活動は違っているわけだ。
つまり、脳活動は、脳の中にだけ原因があるわけではなくて、時々刻々変化する環境との相互作用によって形作られている。このことからすると、脳の中にあるその犬のイメージは、そもそも静的な記号に置き換える事に馴染まない。
結局、こういう記号化不能な脳の活動は、マシンへダウンロードすることも、それを介してテレパシーマシンを作る事も不可能なのだ。
ただ、実際にどのレベルの心＝脳活動まで、記号として外部に取り出せるかは、まだ十分に解っているわけではない。そのあたりのところを考察していくと、ちょっと面白いＳＦになりそうな気もするなあ。
・参考
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心を読む機械とテレパシーマシン（その１）
テレパシー・マシンという観点から神谷さんの研究はどういう意味を持つだろうか。
この実験でも、４人の被験者の脳画像パターンはそれぞれ全く違っていて、ある人用に計測したパターンでなければ、その人がどの傾きの縞模様を見ているかは当てられない。
つまり、脳情報が個性的で一人一人違っているという事は揺るぎない事実なわけだ。
ただ、ある人のある画像パターンが、ある傾きに対応しているということは、コンピュータが学習している。つまり、ある人の脳情報を、外へ、記号として取り出す事ができているわけだ。
だから、それを使って、翻訳しながら脳情報をやりとりすることは、原理的にはできるだろう。また、脳情報のマシンへのダウンロードも、できている事になる。
つまり、将来より優れた装置を作る事ができるようになれば、テレパシーマシンを作る事は原理的に不可能ではないわけだ。
もっとも、たとえそうだとしても、このやり方では大きなボトルネックが避けられない。
問題になるのは、ある人のある画像パターンが、どういう情報に対応するかをつきとめるのに、どれくらい時間がかかるかだ。
実験では、被験者に縞模様を見せ、その脳反応を記録し、コンピュータで分析してどのパターンがどの傾きに対応するかというプロセスを８パターンやるのに、だいたい４５分かかるのだそうだ。
この時間は、未来技術なら、もっと高速化は可能だろう。とくにコンピュータによるパターン認識の速度はかなり上げられるはずだ。
だけど、脳パターンを得るには、縞模様を見せるなど、人間に刺激を与える必要がある。 こちらの時間は、将来的にもあまり短縮できそうにない。どんなに短くても秒単位より短くはできないだろうし、おそらくは数分以上かかるだろう。
このことは、有限の時間で、脳内のどれくらいの量の情報を記録できるかについて、大きな制限を課すはずだ。
そういえば昔、あずまひでおが、テレパシーで手旗信号のイメージを送ってコミュニケーションするって話を書いていたけど、そういうことはたぶんいつかできるようになるだろう。
たとえば、Ａさんの発声の時の脳パターンを得て、Ｂさんの言葉を聞いている時の脳パターンに対応させて再生すれば、ＢさんはＡさんの喋る言葉を脳内で聞く事ができるはずだ。つまり、Ａさんが頭の中で「てんどんくいたい」とつぶやけば、Ｂさんにそれがつたわるわけだ。
もちろん、音声認識や音声合成の技術が非常に難しい事から類推すると、この脳情報によるコミュニケーションでも、認識率を上げるのはなかなか難しいかもしれないけどね。
また、それは、テレパシーという言葉が持っている、嘘偽りのない心と心が通じ合うというのとはかなり違ったものになる。基本的には、普通の携帯電話での通話と、あまり違いはないわけだ。
そういう意味でも、この種の技術は、障害者を健常者に近づけるためのものであって、人間を越えた能力を持たせるものにはならないだろう。
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心を読む機械（その２）
さて、神谷さんがやったマインド・リーディングの研究は、このどちらとも違って、脳情報の読みとりにｆＭＲＩ（機能的磁気共鳴画像）を使っている。
脳は賦活領域で血流量が２０～４０％増加するんだけど、ｆＭＲＩはその血流の変化を画像化する装置だ。
ただ、これの画素は３ミリ×３ミリ×３ミリで、かなり大きい。
一方神経細胞は、長さは長いけど太さは１ミクロン程度しかない。
つまり１画素の中に何十万個もの神経細胞が含まれてしまうわけだ。
また、脳神経の機能単位とされるコラム構造（神経の集合体）も、０．１ミリ程度の大きさなので、これまでｆＭＲＩでは、ブレイン・マシン・インターフェースに使えるような、自然な脳情報が取れるとは思われていなかった。
ところが、神谷さんはその粗すぎて意味がないはずの脳画像を、パターン認識させてみたんだよね。
使用したのは、サポート・ベクター・マシンという、郵便番号の自動読みとりとかの手書き文字の認識などにも使われる統計アルゴリズムで、その結果、情報の取り出しに成功したのだ。
具体的には、４人の被験者に８種類の傾きの縞模様を見せて、そのときの視覚野の脳画像を記録してパターン解析を行った。
すると、視覚１次野と２次野の画素を用いたとき、平均２０度程度の誤差という高い精度で、被験者が見ている図形の傾きが予測できたのだ。
脳の視覚野には、特定の傾きの縞模様にだけ反応するコラム構造があって、それも傾きごとに順番に並んでいることが、ネコなどの動物を使った実験で解っている。
当然、人間でも同じ構造があると考えられてきたけど、脳を開けて針を刺して実験するワケにもいかないので、実際に確かめられたことはなかった。
だけど神谷さんの実験で、初めて、人間の脳の視覚野にも傾きに反応するコラム構造があることが確認できたんだよね。
面白いのは、被験者４人の脳情報のパターンは全員違っていて、それぞれの脳で測定しなければならないことだ。
つまり、縞模様に反応するコラム構造という、視覚の非常に基本的な領域でさえ、人それぞれで違っているということだ。要するに、指紋の形成と同じようなことが、脳のコラム構造ができる時にも、起きているのだろう。
神谷さんは、それからもう一つ、斜めの縞を二つ重ねて表示して、被験者がどちらに注意を向けているかを、脳画像から読みとるという実験もやっている。
この実験を始める前に、あらかじめ４５度と１３５度の縞を見た時の、脳画像パターンを得ておく。その上で、２つの斜めの縞を交互に表示させ、被験者にその片方だけに注意を向けてもらう。
すると、たとえば４５度の傾きの縞に注意を向けている時は、４５度の縞模様を見ているときと同じような脳活動が生じるのだ。その結果、８割くらいの的中率で、どちらに注意を向けているかを言い当てる事ができたという。
二つの縞のどちらに注意を向けているかということは、その本人にしか知り得ない主観的な情報だ。
つまり、これはまさに、世界ではじめてマインド・リーディング（読心術）に成功した実験ってわけだ。
現在、神谷さんはこの手法をさらに他の脳情報にも応用を進めていて、ある程度の体の動きや、発声なども脳画像から当てられるようになりつつある。
つまり、思考でロボットアームを動かしたり、思考タイプライタのようなものも可能になるかもしれない。
ただし、これで究極のブレイン・マシン・インターフェースがすぐできるかというと、それはそんなに甘くはない。現状では乗り越え難い制約が、いくつかあるからだ。
まず第一は、ｆＭＲＩは装置が高価で大型なことだ。そのため、いつでもどこでも誰にでも使えるというわけにはいかない。
また、血流から情報を得ているため、反応時間があまり速くない。上の実験でもリアルタイムで反応しているわけではなくて、一つの結果を得るのに２０秒くらい、同じ縞を見せるようにしないといけないという。
もっとも、神谷さんの手法は、装置がｆＭＲＩに限定されるわけではない。
この手法は、比較的粗い脳情報からでも、従来考えられていた以上に詳細な認知状態の推定が可能だということだ。
だから、今後よりコンパクトで速い情報収得が可能な脳計測装置が登場すれば、それに同じ手法が応用できるだろう。たとえばコンパクトさということなら、光トポグラフィなんかが使えるかも知れない。
神谷さんの研究は、ＢＭＩを「使える技術」にするための現実的なステップの一つとして、とても面白いものだと思うなあ。
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心を読む機械（その１）
ぼくは以前から、テレパシー・マシンは作れないと主張してきた。
つまり、脳の中にある情報を、なんらかの装置で読み取り、それを他人の脳で再生したり、心をマシンにダウンロードすることは、原理的に不可能と考えてきた。
その理由は、脳がとても個性的なものだからだ。
脳の基本構造は、もちろん遺伝子によって規定されている。しかしその細部、記憶や認知に関わる部分の大半が、後天的に人それぞれ別個に形成される。これには、指紋と同じような発生レベルでの違いもあるし、成長して記憶が形成される時に、ある情報と神経回路網がどう対応付けられるかの違いもある。
たとえば、１＋１＝２という情報をコーディングしている神経回路網のパターンは、ぼくとあなたでは全く違っていて互換性がない。
そのため、ある人の脳情報（＝神経回路網のパターン）を物理的に読みとって、別の人の脳で再生させても、基本的に意味をなさない。また、その情報を何らかの装置に記録した場合、記録されている生データを第三者が見ても、どんな内容が記録されているか知る事はできない。
さらに、脳の神経回路網のパターンは、経験と学習や、老化によってもどんどん変化していくだろうから、記録された情報を本人の脳で再生した場合でも、非常に古い記憶の場合は、正しく再生されない可能性もある。
ところが最近、脳画像から心を読むというマインド・リーディングに成功したというニュースがあった。
これはなんだか面白そうだって事で、研究を行ったＡＴＲ脳情報研究所の神谷之康さんに取材してきました。
さて、その内容を紹介する前に、予備知識としてちょっとＢＭＩのことに触れておこう。ＢＭＩといっても、ボディ・マス・インデックスじゃないよ。(^_^)
脳から情報を取り出して、何らかの装置とつなげる研究の事を、ＢＭＩ、つまりブレイン・マシン・インターフェースという。
これは、９０年代の終わり頃から、非常にリアリティを持ち始めた研究分野なんだよね。
人間は、自分の意志を伝える時に、結局、筋肉の運動に頼るしかない。
声で喋るにせよ、しぐさで伝えるにせよ、文字を書くにせよ、どれも筋肉の運動を必要とする。
ところが、脊椎の損傷やＡＬＳ（筋萎縮性側索硬化症：あのホーキングが罹っているやつね）などの病気にかかると、それらの意志を伝えるための筋肉運動が大きく制限されてしまう。そこで、そんな人の意志を直接脳から読みとって、外に伝えてやろうというのがブレイン・マシン・インターフェース研究の主な目的だ。
その究極の形として、『スパイダーマン２』の敵キャラ、脊椎に直結した４本のロボットアームを自在に操る、ドック・オクがある。
実際の実験としては、たとえばアカゲザルを使ったものが行われてきた。
まず、アカゲザルの頭をパカッと開けて、その脳の運動皮質に数十本の剣山みたいな電極を刺してやる。
で、そのアカゲザルが、手でジョイスティックを動かして、カーソルをマルの中に入れたらジュースが一滴貰えるという学習をさせる。
このとき、手を動かしている状態の脳活動を記録して、手の動きと脳活動の関係をマッピングする。
つまり、手をこう動かしている時は、この神経とこの神経がこの割合で活動しているとかを、コンピュータに記録したワケね。
その結果、脳活動のデータを見るだけで、カーソルをどう動かそうとしているか推定できるようになる。つまりアカゲザルの心を、限定的にだけど、読む事ができるようになったわけだ。
そして、ある段階からジョイスティックが効かないようにしてやると、やがてアカゲザルは念じるだけでカーソルをコントロールして、ジュースを貰うようになる……。
同様のシステムは、すでに脊椎損傷の人でも実験がはじまっている。
これはアメリカのサイバー・キネティックス社というところがやっているブレイン・ゲートというシステムの実験で、被験者には２ミリ四方に100 個の電極を並べたものを右耳の後ろの運動皮質に埋め込んでいる。
これで50～150 個の神経細胞の信号を取って、人工腕を動かしたり、コンピュータ画面のカーソルをコントロールする。カーソル操作に関しては、ビデオのデモを見る限り、健常者が手でマウスを操作するのと同じくらい自由にできているようだ。
ちなみに、体がすでに動かせなくなっている脊椎損傷患者で、どうやって手の動きと脳の活動のマッピングができるのかというと、手を動かしているつもりになってもらって、そのときの脳信号をコンピュータに記録するという方法をとっている。
つまり、厳密には、かつて手を動かしていた時の脳情報と全く同じものをコンピュータでマッピングしたわけではなくて、患者自身がカーソルを巧くコントロールする脳信号の出し方を新たに学習したといったほうが良いかもしれない。
この方法のメリットは、体を動かしていた時に近い自然な脳信号を使って、機械をコントロールできるので、患者自身の学習時間が後に述べる方法より短くてすむ事と、神経一本一本に針を刺せるから、コントロールの精度が比較的高いということだ。
でも、その反面、頭を開けて、脳に直接電極を突き刺すっていうのは、かなり覚悟が必要なことだし、感染症のリスクも少なくない。また、何年にも渡る長期間の使用に耐えるかどうかも、良くわかっていない。
そこで、もう一つのブレイン・マシン・インターフェースのやり方として、簡単に頭に被って脳の信号を取る装置を使う方法がある。
具体的には、多チャンネルで脳波を計測する装置を使って、パックマンみたいなゲームをコントロールするといった研究が古くからあった。
ただし、これには脳に直接電極を埋め込む方式より、融通の利かない点が多い。
と、いうのも、脳波では、脳活動のかなり大雑把な情報しか解らないからだ。
つまり、手をどちらに動かしているというような情報は、基本的に得ることはできない。それではどうやって、ジョイスティックなどをコントロールするのかというと、被験者が自分の脳波の出し方を練習するんだよね。
たとえば右手を動かす事をイメージすると左脳が、左手を動かす事をイメージすると右脳が、そして暗算をすると脳の前のほうが活発に活動する。
そこでその脳波を、ジョイスティックの動きと関連づければ、思うだけでゲームをコントロールできるわけだ。
でも、それはもちろん、脳の運動を司る部分の、自然な信号を取っているわけじゃない。
そのため、あまりキメ細かい動きはできないし、動きもゆっくりしか対応できない。
それに何千回もトレーニングしないと使えるようにならない上、集中力も必要で、途中でちょっとお腹が空いたとか思っただけでも、コントロールが乱れてしまう。
一方、電極を刺す方法は、運動野の限られた場所からだけ情報をとっているから、雑念があってもコントロールが乱れる事はないんだよね。
