ホロノミック脳理論

ホロノミック脳理論は、意識は脳細胞内または脳細胞間の量子効果によって形成されるという考えを研究する神経科学の一分野です。ホロノミックとは、スペクトル座標と時空座標の両方で定義されるヒルベルト位相空間における表現を指します。 ^[1]ホロノミック脳理論は、ニューロンのパターンと周囲の化学物質を調べることで脳の行動を研究する従来の神経科学とは 対立しています^{[要出典] 。}

この量子意識の特定の理論は、もともとデニス・ガボールによって定式化されたホログラムの初期理論に基づいて、物理学者のデイヴィッド・ボームと共同で神経科学者カール・プリブラムによって開発された。この理論は、脳をホログラフィック記憶ネットワークとしてモデル化することで人間の認知を記述する。^{[2] [3]}プリブラムは、これらのプロセスには脳の微細繊維樹状突起網の電気振動が関与しており、軸索とシナプスが関与するより一般的に知られている活動電位とは異なると示唆している。^{[4] [5] [ 6]これらの振動は波であり、記憶が自然にエンコードされる}波の干渉パターンを作成し、波動関数はフーリエ変換によって分析できる。^{[4] [5] [6] [7] [8]}

ガボール、プリブラムらは、これらの脳のプロセスとホログラムへの情報の保存との類似点に注目した。ホログラムもフーリエ変換で分析できる。^{[2] [9]ホログラムでは、十分な大きさのホログラムのどの部分にも、保存された情報全体が含まれる。この理論では、}長期記憶の一部が同様に樹状突起に分散されているため、樹状突起ネットワークの各部分には、ネットワーク全体に保存されたすべての情報が含まれる。^{[2] [9] [10]}このモデルは、保存された異なる情報間の接続を可能にする高速連想記憶や、記憶保存の非局所性（特定の記憶が特定の場所、つまり特定のニューロンクラスターに保存されるわけではない）など、人間の意識の重要な側面を考慮している。^{[2] [11] [12]}

1946年、デニス・ガボールはホログラムを数学的に発明し、ホログラム全体に保存された情報を通じて画像を再構成できるシステムを説明した。^[4]彼は、3次元オブジェクトの情報パターンを、多かれ少なかれ2次元である光線にエンコードできることを実証した。ガボールはまた、ホログラフィック連想記憶を実証するための数学モデルを開発した。^[13]ガボールの同僚の1人であるピーター・ヤコブス・ファン・ヘルデンも、1963年に関連するホログラフィック数学記憶モデルを開発した。^{[14] [15] [16]このモデルには非局所性という重要な側面が含まれていたが、これは数年後の1967年に}ブレイテンバーグとキルシュフィールドの両氏の実験で、脳内の記憶の正確な局在は誤りであることが示されたときに重要になった。 ^[10]

カール・プリブラムは心理学者カール・ラシュリーとともに、霊長類の脳における特定の記憶の正確な位置を特定するために損傷を用いたラシュリーのエングラム実験に取り組んでいた。 ^[2]ラシュリーは脳に小さな損傷を作り、それが記憶にほとんど影響を及ぼさないことを発見した。一方、プリブラムは皮質の広い領域を除去し、記憶と認知機能に複数の深刻な障害をもたらした。記憶は単一のニューロンや正確な位置に保存されるのではなく、神経ネットワーク全体に広がっていた。ラシュリーは脳の干渉パターンが知覚に役割を果たしている可能性を示唆したが、そのようなパターンが脳内でどのように生成されるのか、またそれがどのように脳機能につながるのかは不明であった。^[17]

数年後、神経生理学者ジョン・エクルズによる論文で、シナプス前軸索の分岐末端で波が生成される仕組みが説明された。これらの波が複数になると、干渉縞が生成される。その後まもなく、エメット・リースは、ガボールが以前にフーリエ変換を使用してホログラム内に情報を保存したことに触発され、レーザー光線の干渉縞を通じて視覚画像を保存することに成功した。^[18]エクルズとリースの研究を研究した後、^[17]プリブラムは、記憶がレーザー生成ホログラムに似た干渉縞の形をとる可能性があるという仮説を提唱した。^{[19] 1980年、物理学者デビッド・ボームは、ホロムーブメントと}暗示的秩序と明示的秩序のアイデアを発表した。^[20]プリブラムは1975年にボームの研究を知り^[21]、ホログラムは干渉パターン内に情報を保存し、活性化されるとその情報を再現できるため、脳機能の強力なメタファーとして役立つ可能性があることに気づきました。 ^{[17]神経生理学者のラッセルとカレン・デヴァロワ[22]が共同で「視覚皮質の細胞によって表示される空間周波数エンコーディングは、入力パターンの}フーリエ変換として最もよく説明される」という事実によって、プリブラムはこの推測をさらに推し進めました。 ^[23]

ホログラムの主な特徴は、保存された情報のすべての部分がホログラム全体に分散されていることです。^{[3]保存と検索の両方のプロセスは、}フーリエ変換方程式で記述される方法で実行されます。 ^{[24]ホログラムの一部が}干渉パターンを含むのに十分な大きさである限り、その部分は保存された画像全体を再現できますが、画像にはノイズと呼ばれる望ましくない変化が生じる可能性があります。^[9]

これに類似したものが、ラジオアンテナの放送領域です。領域全体の中の小さな個々の場所では、すべてのチャネルにアクセスすることができ、ホログラムの情報全体が一部に含まれているのと似ています。^[4]ホログラムの別の類似点は、太陽光が観察者の視野内の物体を照らす方法です。太陽光線がどれだけ狭いかは問題ではありません。光線は常に物体のすべての情報を含んでおり、カメラのレンズや眼球によって共役されると、同じ完全な3次元画像を生成します。フーリエ変換の式は、空間形式を空間波の周波数に変換し、その逆も同様です。すべての物体は本質的に振動構造であるためです。光学レンズと同様に機能するさまざまな種類のレンズは、転送される情報の周波数特性を変えることができます。

ホログラム内の情報保存の非局所性は極めて重要である。なぜなら、たとえほとんどの部分が損傷したとしても、全体が十分な大きさの残った単一の部分内に含まれるからである。プリブラムらは、光学ホログラムと人間の脳の記憶保存の類似点に注目した。ホロノミック脳理論によれば、記憶は特定の一般的な領域内に保存されるが、それらの領域内で非局所的に保存される。^[25]これにより、脳は損傷を受けても機能と記憶を維持することができる。^{[3] [24] [26]}全体を収容できるほど大きな部分が存在しない場合にのみ、記憶が失われる。^[4]これにより、脳の大部分（場合によっては半分）が除去されても一部の子供が正常な知能を保持する理由も説明できる。また、脳をさまざまな断面にスライスしても記憶が失われない理由も説明できる。^[5]

プリブラムは、神経ホログラムは皮質内の振動する電波の回折パターンによって形成されると提唱した。^[26]表象は、樹状突起の微細プロセスの分散ネットワークにおける動的変換として発生する。^[27]ホロノミック脳とホログラフィック脳の概念の違いに注意することが重要である。プリブラムは、脳が単一のホログラムとして機能することを示唆しているわけではない。むしろ、より小さな神経ネットワーク内の波が、脳のより大きな働きの中に局所的なホログラムを作成する。^[6]このパッチホログラフィーは、ホロノミーまたはウィンドウフーリエ変換と呼ばれる。

ホログラフィックモデルは、従来のモデルでは説明できない記憶の他の特徴も説明できます。ホップフィールド記憶モデルには、早期の記憶飽和点があり、それを超えると記憶の回復が著しく遅くなり、信頼性が低下します。^[24]一方、ホログラフィック記憶モデルは、理論上の記憶容量がはるかに大きいです。ホログラフィックモデルは、連想記憶を実証したり、異なる概念間の複雑なつながりを保存したり、「非可逆記憶」を通じて忘却を模倣したりすることもできます。^[13]

古典的な脳理論では、ニューロンの樹状突起と細胞体（細胞体）への電気入力の合計は、ニューロンを抑制するか、またはニューロンを興奮させて軸索に沿って次のニューロンとシナプスする場所まで活動電位を発生させます。しかし、これでは従来の軸索樹状突起（軸索から樹状突起）以外のさまざまな種類のシナプスを説明できません。シリアルシナプス、樹状突起と細胞体間、異なる樹状突起間のシナプスなど、他の種類のシナプスの存在を示す証拠があります。^[5]多くのシナプス部位は機能的に双極性であり、つまり各ニューロンからのインパルスを送信および受信し、入力と出力を樹状突起のグループ全体に分散できます。^[5]

この樹状突起、すなわちテレデンドロンと樹状突起のネットワークにおけるプロセスは、活動電位に関連する伝播した神経インパルスによるものではなく、細い繊維の樹状突起の膜における分極の振動によって起こる。^[4]プリブラムは、入力信号が軸索を伝わる前に樹状突起で遅延する長さが、精神的意識に関係しているという仮説を立てている。^{[5] [28]}遅延が短いほど行動は無意識的であり、遅延が長いほど意識の期間が長いことを示している。デビッド・アルコンによる研究では、無意識のパブロフ条件付けの後、経験によって行動の自動性が高まるときのシナプス除去に似た、樹状突起の容積が比例して大きく減少したことが示された。 ^[5]プリブラムらは、無意識の行動は神経回路を介したインパルスによって媒介されるが、意識的な行動は樹状突起の微細プロセスから生じると理論づけている。^[4]

同時に、樹状突起ネットワークは極めて複雑で、枝分かれが多く、枝から多くの樹状突起棘が突き出ているため、一本の木で10万から20万の入力を受け取ることができる。^[5]さらに、シナプスの過分極と脱分極は、樹状突起棘の茎が狭いため、ある程度孤立したままとなり、分極が他の棘にあまり邪魔されずに広がる。この広がりは、細胞内では微小管によって、細胞外ではグリア細胞によってさらに促進される。これらの分極はシナプト樹状突起ネットワーク内で波として作用し、複数の波が同時に存在すると干渉パターンが生じる。^[5]

プリブラムは、皮質処理には2つの層があると示唆している。1つは分離して局在化した神経回路の表面構造、もう1つは表面構造を結合する樹状突起の分枝の深層構造である。深層構造には分散記憶が含まれ、表面構造は検索メカニズムとして機能する。^[4]結合は、シナプト樹状突起ウェブの振動分極の時間的同期を通じて発生する。結合は位相の進みや遅れがない場合にのみ発生すると考えられていたが、ソールとハンフリーの研究では、外側膝状体の細胞が実際にこれらを生成することがわかった。^[5]ここで、位相の進みと遅れは感覚識別を強化するように機能し、重要な特徴を捉えるフレームとして機能している。^[5]これらのフィルターは、ホログラフィック機能に必要なレンズにも似ている。

プリブラムは、ホログラフィックメモリは大容量、並列処理、迅速な認識のための内容のアドレス指定能力、知覚の補完と連想想起のための連想記憶を備えていると指摘している。^{[29] [30]}記憶記憶を備えたシステムでは、これらの相互作用により、自己決定性が次第に高まる。^[27]

プリブラムはもともとホロノミック脳理論を特定の脳プロセスのアナロジーとして開発したが、いくつかの論文（プリブラム自身の最近のものも含む）では、ホログラムと特定の脳機能の類似性は単なる比喩ではなく、実際に構造的なものだと主張している。^{[11] [28] [31]}他の研究者は依然として、この関係はアナロジーにすぎないと主張している。^[32]いくつかの研究では、ホログラフィック記憶モデルで使用されるのと同じ一連の操作が、時間記憶と視運動反応に関する特定のプロセスで実行されることが示されている。これは、少なくとも特定のホロノミック特性を持つ神経構造が存在する可能性を示している。^[10]他の研究では、バイオフォトン放出（可視範囲の弱い電磁波に変換される生物学的電気信号）が、脳内の電気的活動がホログラフィック画像を保存するために必要な条件である可能性があることが実証されている。^{[11] [31]}これらは細胞間コミュニケーションや睡眠を含む特定の脳プロセスで役割を果たしている可能性があるが、現在のものを強化するにはさらなる研究が必要である。^[28]他の研究では、より高度な認知機能と恒温性の間に相関関係があることが示されています。ホログラフィック脳モデルを考慮すると、この温度調節は信号波の歪みを減らすことになり、これはホログラフィックシステムにとって重要な条件です。^[11]参照：ホログラフィックコードと処理に関する計算アプローチ。^[33]

プリブラムの脳機能のホロノミックモデルは当時はあまり注目されなかったが、その後、ジブとヤスエによる脳ダイナミクスやヴィティエロの散逸量子脳ダイナミクスなど、他の量子モデルが開発されてきた。ホロノミックモデルとは直接関係がないものの、これらは古典的な脳理論のみに基づいたアプローチを超え続けている。^{[3] [11]}

1969年、科学者のD・ウィルショー、OP・ブネマン、H・ロンゲ＝ヒギンズは、ガボールのオリジナルのホログラフィックモデルと同じ要件の多くを満たす、代替の非ホログラフィックモデルを提唱した。ガボールモデルでは、脳が入力信号に対してフーリエ解析を使用する方法や、再構成された記憶の低い信号対雑音比に対処する方法が説明されていなかった。ロンゲ＝ヒギンズのコレログラフモデルは、パターンのペアを相関させることができれば、どのシステムでもフーリエホログラフと同じ機能を実行できるという考えに基づいていた。このモデルでは、回折パターンを生成しない微小なピンホールを使用して、フーリエホログラフィーと同様の再構成を作成する。^[3]ホログラムと同様に、離散コレログラフは変位したパターンを認識し、情報を並列かつ非局所的に保存できるため、通常は局所的な損傷によって破壊されることはない。^[34]その後、彼らはモデルをコレログラフを超えて、点がグリッドに配置された平行線になる連想ネットに拡張した。水平線は入力ニューロンの軸索を表し、垂直線は出力ニューロンを表す。各交差点は変更可能なシナプスを表す。これは変位したパターンを認識できないが、より大きな潜在的記憶容量を持つ。これは必ずしも脳がどのように構成されているかを示すことを意図したものではなく、ガボールの元のモデルを改良する可能性を示すことを目的としていた。^[34]連想ネットがニューラルモデルとして魅力的である理由の1つは、記憶要素の一部が破損していたり​​、アドレスのコンポーネントの一部が正しくない場合でも、良好な検索が得られることである。^[35] P. Van Heerdenは、ホログラムの信号対雑音比が理想の50％に達する可能性があることを数学的に実証することで、このモデルに反論した。彼はまた、大容量の記憶容量のために3Dネットワークに高速検索用の2Dニューラルホログラムネットワークを課したモデルを使用した。このモデルの重要な特徴は、保存された情報の向きを変えたり歪みを修正したりする柔軟性であり、これは異なる角度や位置から物体を同じ存在として認識する能力にとって重要であり、相関グラフや関連ネットワークモデルには欠けているものである。^[16]

• ゲシュタルト心理学 – 知覚の理論
• 組織化された客観的還元 - 意識の量子起源の理論
• 量子認知 - 量子論数学の認知現象への応用
• 量子神秘主義 – 量子力学の原理に基づいていると主張する疑似科学
• 自己組織化マップ – 次元削減に役立つ機械学習技術
• 疎分散メモリ – メモリの数学的モデル
• 視覚 – 可視スペクトルの光を使用して周囲の環境を解釈する能力

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• プリブラム、カール (1991)。『脳と知覚：図形処理におけるホロノミーと構造』ローレンス・エルバウム・アソシエイツ。

• Aerts, Diedrick; Czachor, Marek; Sozzo, Sandro (2011)。Privman, V.; Ovchinnikov, V. (編著)。認知、人工知能、ロボットにおける量子相互作用アプローチ。IARIA、量子、ナノ、マイクロテクノロジーに関する第5回国際会議の議事録。ブリュッセル大学出版局。pp . 35–40。arXiv : 1104.3345。
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• プリブラム、カール（2013）。『The Form Within』。プロスペクタ・プレス。
• タルボット、マイケル (2011)。『ホログラフィック・ユニバース』。ハーパーコリンズ。

• KarlPribram.com は、英語とスペイン語で HBT に関する Pribram の記事の PDF をホストしています。