人間の知性の鍵は、脳ネットワークがどのように連携するかにあります。
現代の神経科学は、脳を専門的なシステムの集合として理解しています。注意、知覚、記憶、言語、思考といった脳機能の側面は、異なる脳ネットワークにマッピングされており、各ネットワークは大部分が単独で検討されています。
このアプローチは大きな進歩をもたらしたものの、人間の認知に関する最も基本的な事実の一つである統合システムとしての全体的な統一性が未解決のまま残っています。
現在、ノートルダム大学の研究者らは、脳がどのように組織化され、その統合システムが知能を生み出すかを調査する神経画像研究を実施しています。
「神経科学は、特定のネットワークが何を行うかを説明することに非常に成功していますが、相互作用から単一の一貫した心がどのように現れるかを説明することに関しては、はるかに成功していきました」と、アンドリュー・J.のアロン・バーベイは述べました。ノートルダム大学心理学部のマッケナ・ファミリー心理学教授
認知的結びつきが『一般知能』を形成する方法
心理学者は、注意、知覚、記憶、言語といった多様な領域が相関し、彼らが「一般知能」と呼んだものを形成していることを長らく認識してきました。これは、人間が学術的、専門的、社会的、健康的な文脈において、どのように機能し、適応するかを示しています。それは、日常的な多数の問題や課題に対して、私たちが学び、推論し、実行する効率をどれほどかを形作ります。
1世紀以上にわたり、この構造は認知が根本的なレベルで統一されていることを示唆してきました。欠けているのは、そのような統一が存在する理由を説明する理論です。
「知能の問題は機能的な局在化の問題ではありません」と、ノートルダムヒト神経画像センターおよび意思決定神経科学ラボラトリーの所長でもあるバーベイ氏は述べました。現代の研究では、一般的な知性が脳のどこから起源を持つかがしばしば問うことが多く、主に前頭前皮質および頭頂皮質内の特定の領域ネットワークに焦点を当てています。しかし、より根本的な問題は、知能がグローバルな脳機能を支配する原理――分散型ネットワークがどのように情報を伝達し、集合的に処理するか――からどのように生まれるか、ということです。
バーベイと彼の研究チームは、ノートルダム大学の大学院生で第一著者のラムジー・ウィルコックスを含め、ネットワーク神経科学理論と呼ばれる統合フレームワークの予測を調査しました。彼らの研究は最近、ジャーナル『Nature Communications』に掲載されました。
ネットワーク神経科学理論
研究者らは、一般的な知能はそれ自体がスキルや戦略ではないと主張した。それはパターンです――多様な能力が正の相関を持つ傾向です。この研究は、このパターンが脳ネットワークの効率的な組織化と連携の差異を反映していると主張しています。
この主張を検証するため、認知神経科学者は、これまでに実施された最大規模の研究の一つから脳画像および認知データを分析し、Human Connectome Projectの成人831名と、Intelligence Advanced Research Projects ActivityのSHARPプログラムから資金提供を受けたINSIGHT Studyの独立サンプル145名の成人を検査しました。研究者は、脳の構造と機能の両方の測定を統合し、人間の脳をより正確に特徴付けることを可能にしました。
知能を特定の認知機能や脳ネットワークと同一視するのではなく、ネットワーク神経科学理論はそれを脳全体の働きの性質として特徴付けています。この見解では、知能は脳ネットワークがどのように協調され、動的に再構成され、私たちが人生で直面する多様な問題を解決するかを反映しています。
この研究は、バーベイとウィルコックスによれば、重要な転換を示しています。
「ウィルコックス氏は、脳においてシステム全体の協調が頑健で適応性があるという証拠を見つけた」と述べた。この協調は認知そのものを実行するものではなく、システムが支援できる認知操作の範囲を決定します。
「この枠組みの中で、脳は効率、柔軟性、統合といった全体的な特性によって制約されるネットワークとしてモデル化されています」とウィルコックス氏は述べました。これらの特性は個々のタスクや脳ネットワークに結びついているわけではなく、システム全体の特徴であり、すべての認知操作を形作りますが、いずれにも還元できるものではありません。
「知能がどこにあるかからシステムがどのように組織されているかへと問いが変わると、」ウィルコックスは指摘した。「経験的目標が変化する。」
インテリジェンスは、グローバルに調整されたネットワークシステムとして
研究者らは、ネットワーク神経科学理論の4つの予測を支持する証拠を見つけました。
まず、理論は、知性が単一の脳ネットワークに局在するものではなく、複数のネットワークに分散した処理から生じると予測しています。したがって、知性は、脳が異なるネットワーク間での分業をどのように管理し、必要に応じてそれらを組み合わせるかに依存します。
第二に、脳がこの分散処理を管理するためには、統合と効果的な長距離コミュニケーションが必要です。それらの取り組みを同期させるために、バーベイ氏は、遠く離れた脳領域をつなぐ「ショートカット」として機能し、ネットワーク全体で情報を統合する「大規模で複雑な接続システム」があると述べました。これらの経路は、脳の構造的に離れた領域を結び、効率的なコミュニケーションを可能にし、システム全体で協調的な処理を支援します。
第三に、効果的な統合には、情報が脳全体に流れる方法を形作ることで、ネットワーク間の相互作用を調整する規制的制御が必要です。これらの領域は規制のハブとして機能し、他のネットワークに働きかいて脳の継続的な活動を統括します。彼らは、問題を理解するための微妙な手がかりを組み立てることや新しいスキルを習得すること、あるいは状況が慎重な検討を必要とするか、迅速かつ直感的な対応が必要かを判断することなど、特定の課題に対して適切なネットワークを選択的に採用します。
最後に、バーベイは、一般的な知能は脳が局所的な専門性とグローバルな統合のバランスを取る能力に依存すると述べました。言い換えれば、脳は密接に結びついた局所クラスターがうまくコミュニケーションを取るときに最も機能しますが、短いコミュニケーション経路で遠隔の領域とつながることができる場合です。共同著者によれば、これにより最も効果的な問題解決が可能になります。
研究によれば、知能が統一されているのは、脳が単一の汎用プロセッサに依存しているからではなく、同じ組織原理がすべての認知機能の協働の働きを形作っているからである。
両方のデータセットにおいて、一般的な知能の個人差は、これらのシステムレベルの特性と一貫して関連付けられていました。単一の地域や正典的な「インテリジェンスネットワーク」は、その効果を説明していません。
「認知が協調されると、一般的な知能が可視化されます」とバーベイは指摘しました。「多くのプロセスがシステムレベルの制約の下で連携して動作しなければならないときです。」
人工知能の応用
この研究の示唆は知能研究を超えている、と彼は付け加えた。認知を大規模な組織に根ざすことにより、本研究は心が統一されている理由を原則的に説明します。
このフレームワークは、知能が幼少期に広く発達し、加齢に伴い低下し、特にびまん性脳損傷に対して敏感である理由を説明するのに役立ちます。それぞれの場合において、変化するのは大規模な協調であり、孤立した機能ではありません。
この調査結果は、人工知能に関する継続的な議論や、AIモデルがどのように開発されているかについての議論にも資しています。人間の一般的な知能が専用の汎用メカニズムからではなくシステムレベルの組織から生じるのであれば、人工システムで一般的な知能を実現するには、専門的な能力の蓄積やスケールアップ以上のものが必要となる可能性があります。
「この研究は、人間の脳の設計特性を活用して、人間中心で生物学的にインスパイアされた人工知能の進歩を促す方法について考えさせることができる」とバーベイ氏は述べました。
多くのAIシステムは特定のタスクを非常にうまく実行できますが、異なる状況で自分の知っていることを活かすのに依然として苦労しています。バーベイは言いました。人間の知性はこの柔軟性によって定義されます――そしてそれは人間の脳の独自の組織を反映しています。
本研究は、ストーニー・ブルック大学のババク・ヘマティアン氏とラヴ・ヴァーシュニー氏と共に実施されました。
連絡先：トレーシー・デスタジオ、メディアリレーションズ副部長、574-631-9958、または tdestazi@nd.edu
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