クリストファー・チェルニアック

クリストファー・チェルニアック（1945年生まれ）は、アメリカの神経科学者であり、メリーランド大学哲学部に所属しています。チェルニアックの研究は知識理論から始まり、計算神経解剖学とゲノミクスへと進みました。これらの分野間の根底にあるつながりは、エージェントのモデルに関するものです。この研究は、より現実的で、合理性のリソース制限モデルから始まりました。この認識論から、今度は、グローバル脳の最適配線モデルとゲノム解剖学、つまり構造主義的アプローチに関する研究プログラムが生まれました。

チェルニアックのモノグラフ「極小合理性」は、^{[1] [2]}おそらく最も基本的な心理法則は、人間は有限の存在であるということであると述べています。エージェントの有限リソースモデルは、人間の合理性を無と完全性の間にあると特徴づけます。合理性批判の動機となる洞察は、標準的な理想化が演繹的全知を伴うという認識によって伝えられます。たとえば、演繹科学の一部が自明であるなどです。このような理想的なエージェント/論理学者は、計算可能であれば、一階論理の決定不可能性に関するチャーチの定理に違反することになります。この洞察は、NP完全性が同様に興味深いものであることを示しています。宇宙を消費する規模の計算の扱いにくさは、従来の絶対的な計算不可能性に対する実用的な対応物であり、理想化のもう1つの不可能性層です。^[3] これは、計算複雑性の哲学的意義の一部です。^{[4] [5]}

この研究プログラムは、区分された観点ではなく全体論的な観点に基づいて進められており、その観点では、哲学と科学は本質的に曖昧でありながら、互いに密接に関連しています。たとえば、意味論 (たとえば、嘘つきのパラドックス) や集合論 (たとえば、ラッセルのパラドックス) の古典的なパラドックスは、本質的に矛盾しているのではなく、「手っ取り早くて汚いヒューリスティック」の使用の兆候として再検討することができます。つまり、正確さと実現可能性のスピードと信頼性のトレードオフです。その結果、(a) 計算複雑性理論、(b) 手っ取り早くて汚いヒューリスティックの経験心理学、(c) 限定資源合理性の哲学的理論という 3 つの異なる分野が収束します。このように、限定合理性モデルは、現在の「行動経済学」の基礎となっています。

さらに、この線に沿って、哲学的合理性から物理的な脳配線ハードウェアレベル（およびそれに関連する有機神経解剖学）まで、制限されたリソースアプローチを拡張することはおそらく自然なことです。特に、長距離接続は、効率的に使用するための強い進化圧力を伴う、非常に制約された神経リソースです。接続の最小化は、神経解剖学を推進する組織化原理である脳トラクトグラフィーの第一法則であると思われます。^[6]

そのため、チェルニアック研究室は、コンピューター マイクロチップ設計の配線最適化のアイデアが脳構造にどの程度当てはまるかを測定してきました。「配線を節約する」は、強力な予測モデルであることが判明しました。配線の最小化は、複数のレベル (脳全体の配置、神経節や皮質領域のレイアウト、樹状突起の細胞内構造など) で検出できます。この生物学的構造の多くは、「物理学から直接、無料で」発生するようです。

配線に関する重要な問題は、コンポーネント配置の最適化です。相互接続されたコンポーネントのセットが与えられた場合、コンポーネントをどのように配置すれば総接続コスト (たとえば、配線長) が最小になるでしょうか。この概念は、複数の階層レベルでの神経解剖学の側面を非常に正確に説明しているようです。たとえば、線虫Caenorhabditis elegansの神経系には 11 個の神経節コンポーネントが含まれており、11! (約 40,000,000) 通りの前後順序付けが可能です。実際、ここでの実際の配置は理想であり、実際のレイアウトでは総配線長が最小になることが判明しており、これは予測通りの成功例です。 ^[7]ただし、このような問題は NP 完全です。正確な解法は、通常、指数関数的に爆発するコストを伴う総当たり探索を伴うようです。局所最小値の罠にもかかわらず、この神経解剖学の最適化は、「バネの網目」エネルギー最小化メカニズムによって十分に近似できます。^[8] (「ゲノムボトルネック」に関する以下の議論を参照)。

同様のアプローチは、大脳皮質の相互接続された機能領域の配置にも適用できます。最初の戦略は、より単純な接続コストの尺度、つまり配線を節約する隣接ヒューリスティックへの皮質レイアウトの適合を使用することです。つまり、コンポーネントが接続されている場合は、互いに隣接して配置されます。最適なレイアウトを検証するには、すべての可能なレイアウトをサンプリングする必要があります。マカクザル皮質の17のコア視覚領域の場合、このサブシステムの実際のレイアウトは、隣接コストを最も抑えるレイアウトの上位10〜7位にランクされています^。 [ ^9] 同様の高い最適性のランキングは、ネコ皮質のコア視覚領域セット、およびラットの嗅覚皮質と扁桃体にも当てはまります。

さらに、「サイズの法則」は、このようなローカルとグローバルのトレードオフがあるシステムに適用できるようです。完全なシステムが実際に完全に最適化されている場合、それ自体で評価されるそのサブセットが小さいほど、最適化が不十分になる傾向があります。(これは、神学で見られる関連する視点依存のアイデアを一般化したものであり、悪の問題、つまり全能で慈悲深い神がいる宇宙の明らかな不完全さを説明するものです。) サイズの法則は、上記の皮質システムのそれぞれによく適用され、他の場所 (マイクロチップの設計など) にも適用されます。

このようなネットワーク最適化フレームワークにより、これらの「Save wire」の結果はfMRIを介して生きた人間の大脳全体に拡張され、再現され、^[10]もう1つの予測的成功となった。

ニューロンの樹状突起と軸索の分枝も、最小コストのシュタイナー樹にかなり近いように見えます。^[11]これらの構造は流体力学によって導き出すことができます。これは、現在単純な（非 DNA）物理プロセスから得られる最も複雑な生体構造の一部を構成するようです。生物学的形態形成に関するこのような「物理学で十分」な説明は、「非ゲノム自然主義」を構成します。このように前生物が生物に浸透する理由の 1 つは、「ゲノムのボトルネック」に対処することです。他の生物システムと同様に、ゲノムには限られた容量があります。したがって、「物理学から直接無料で」神経解剖学が多ければ多いほど、ゲノム情報の運搬負荷は少なくなります。

もう一つの疑問が浮かびます。神経配線の最小化はもちろん価値がありますが、なぜそれがそれほど高い優先度を持つように思われるのでしょうか。時には明らかに最大に近い優先度を持つように思われるのでしょうか。超微細神経最適化の重要性は未解決の問題のままです。

もう一つの問題は、心の意図レベルが脳のハードウェアレベルとどのようにかみ合うかということである。一見すると、その関係は緊張関係にあるように見える。いくつかの側面では、脳の配線は事実上完璧に最適化されているように見えるが、合理性は完璧さとの間に不可能性という層を持っている。^[12]おそらくこれは、精神の還元不可能性のもう一つの現れであり、2つの領域が互いに適合していないことはよく知られている。

この研究プログラムの次の章: 計算理論の概念は、生物の DNA の構造と機能を理解するために応用できます。クリック-ワトソン二重らせんモデルは、チューリングの最後の研究と同じ場所と時期、つまり 1950 年頃のケンブリッジで登場したため、DNA をチューリング マシン テープとして利用するアイデアは数十年にわたって浮上してきました。

特に、ゲノムを「ナノブレイン」またはピココンピュータのように扱うことで、同様の接続最小化戦略が遺伝子ネットワークにも現れるかどうかを調べることができます。上で概説したように、数十年にわたって脳内の配線最適化が報告されており、神経科学で最も正確に確認された予測のいくつかに近づき始めています。

現在、ヒトゲノムでは接続最小化の考え方が検討されている。情報伝達は細胞、核、ゲノム内であってもコストがかからないわけではない。例えば、統計的に有意な染色体上ホムンクルス（人体の全体的表現）は、核内のゲノム全体に広がっているように見える。^[13]これは接続コスト最小化の戦略である（例えば、19世紀以降に感覚皮質と運動皮質で報告されたボディマップを参照）。さらに、より細かいスケールの体部位マッピングは、個々の常染色体上で行われると思われる。^[14]

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