神経哲学

多くのfMRI研究は、機能の局在化（機能的特化と同じ）という仮定に大きく依存している^{[ 17 ] 。}

機能の局在化とは、多くの認知機能が特定の脳領域に局在できることを意味する。機能の局在化の例は、運動皮質の研究から得られる。^{[ 18 ]}運動皮質には、異なる筋肉群を制御する役割を担う異なる細胞群が存在するようだ。

神経科学の多くの哲学者は、fMRIがこの仮定に過度に依存していることを批判している。マイケル・アンダーソンは、減算法fMRIでは認知プロセスにとって重要な脳情報の多くが欠落していると指摘している。^{[ 19 ]}減算fMRIはタスク活性化とコントロール活性化の差しか示さないが、コントロールで活性化された脳領域の多くはタスクにとっても明らかに重要である。

機能の局在化という概念を完全に否定する哲学者もおり、fMRI研究は根本的に誤っていると考えている。^{[ 20 ]}これらの哲学者は、脳の処理は全体論的に作用し、脳の大部分がほとんどの認知タスクの処理に関与していると主張している（神経学における全体論と下記のモジュール性のセクションを参照）。機能の局在化という考えに対する彼らの反対を理解する一つの方法は、ラジオ修理工の思考実験である。^{[ 21 ]}この思考実験では、ラジオ修理工がラジオを開けて真空管を引き抜く。ラジオは大きなピーピー音を発し始め、ラジオ修理工はピーピー音防止管を引き抜いたに違いないと主張する。ラジオにはピーピー音防止管はなく、ラジオ修理工は機能と効果を混同している。この批判はもともと神経心理学的脳病変実験で使用される論理に向けられたものであったが、この批判は神経画像にも依然として適用可能である。これらの考察は、ヴァン・オーデンとパープによる神経画像論理の循環性に対する批判と類似している。^{[ 22 ]}彼らによれば、神経画像研究者は、認知コンポーネントの区分化の理論が正しく、これらのコンポーネントがフィードフォワードモジュールにきれいに分割されると仮定している。これらの仮定は、脳局在化の推論を正当化するために必要である。研究者が脳領域の活性化の出現を、自身の認知理論の正しさの証拠として用いるならば、その論理は循環論法である。

fMRI研究における別の問題のある方法論的仮定は、逆推論の使用である。^{[ 23 ]}逆推論とは、脳領域の活性化を使用して特定の認知プロセスの存在を推論することである。ポルドラックは、この推論の強さは、特定のタスクが特定の認知プロセスを使用する可能性と、その認知プロセスが与えられた場合の脳活性化パターンの可能性に大きく依存すると指摘している。言い換えれば、逆推論の強さは、使用されるタスクの選択性と脳領域の活性化の選択性に基づいている。

2011年にニューヨーク・タイムズに掲載された記事は、逆推論を誤用したとして激しく批判されている。^{[ 24 ]}この研究では、参加者にiPhoneの写真を見せ、研究者らは島皮質の活性化を測定した。研究者らは島皮質の活性化を愛情の証拠とみなし、人々はiPhoneを愛していると結論付けた。批評家らは、島皮質は選択性の低い皮質であり、したがって逆推論には適さないとすぐに指摘した。

神経心理学者のマックス・コルサートは、逆推論の問題をさらに一歩進め、神経画像が心理学理論に情報を提供した事例を神経画像研究者に一つ挙げるよう求めた。^{[ 25 ]}コルサートは、脳画像データが一方の理論とは一致するが他方の理論とは一致しない事例を立証責任としている。

ロスキーズは、コルサートの超認知的な立場が彼の挑戦を勝ち目のないものにしていると主張している。^{[ 26 ]}コルサートは、認知状態の実装はその認知状態の機能に関係がないと主張しているため、コルサートが要求するような方法で心理学理論についてコメントできる神経画像データを見つけることは不可能である。神経画像データは常に実装の低レベルに追いやられ、特定の認知理論を選択的に決定することはできない。

2006年の論文で、リチャード・ヘンソンは、順方向推論を用いて心理レベルでの機能の解離を推論できると示唆している。^{[ 27 ]}彼は、2つの脳領域で2つのタスクタイプ間で交差活性化があり、相互制御領域の活性化に変化がない場合に、このような推論を行うことができると示唆している。

最後に、fMRIにおける純粋挿入の仮定があります。^{[ 28 ]}純粋挿入の仮定とは、単一の認知プロセスが他の認知プロセス群に挿入されても、残りの認知プロセス群の機能に影響を与えないという仮定です。たとえば、脳の読解領域を見つけるために、研究者は被験者に単語を提示したときと、非単語（例：「Floob」）を提示したときの脳をスキャンすることがあります。研究者が、結果として生じる脳パターンの違いが読解に関与する脳領域を表していると推測する場合、これらの変化はタスクの難易度の変化やタスク間の異なる動員を反映したものではないと仮定しています。純粋挿入という用語は、反応時間法に対する批判としてドンダースによって造られました。

最近、研究者たちは、安静時機能的接続性MRIと呼ばれる新しい機能画像技術を使い始めています。^{[ 29 ]}被験者がスキャナーの中でじっと座っている間に、被験者の脳がスキャンされます。被験者が安静にしている間の血中酸素濃度依存性（BOLD）パターンの自然な変動を調べることで、研究者たちはどの脳領域が活性化において共変動しているかを知ることができます。その後、共変動のパターンを使用して、機能的にリンクされた脳領域のマップを作成できます。

「機能的結合性」という名称は、データが示すのは共変動のみであるため、やや誤解を招く可能性がある。とはいえ、これは脳全体の大きなネットワークを研究するための強力な手法である。

認知神経心理学は、脳損傷患者を研究し、選択的障害のパターンを利用して、根底にある認知構造について推論を行います。認知機能間の解離は、これらの機能が独立している証拠とみなされます。理論家は、これらの推論を正当化するために必要ないくつかの重要な仮定を特定しました。^{[ 31 ]}

1. 機能的モジュール性― 心は機能的に分離された認知モジュールに組織化されている。
2. 解剖学的モジュール性― 脳は機能的に分離したモジュールに組織化されている。この仮説は機能局在の仮説と非常によく似ている。しかし、これらの仮説は機能的モジュール性の仮説とは異なり、脳活動の拡散パターンによって実現される分離可能な認知モジュールが存在する可能性がある。
3. 普遍性― 機能的および解剖学的モジュール構造の基本的な構成は、すべての正常な人間において同じである。解離に基づく機能的組織に関する主張を行うには、この前提が必要となる。その主張は、症例研究の事例から集団全体に外挿するものである。
4. 透明性／減算性― 脳損傷後、精神は大幅な再編成を受けない。一つの機能モジュールを除去しても、システム全体の構造は大きく変化しない。この前提は、脳損傷患者を用いて健常者の認知構造について推論を行うことを正当化するために必要である。

認知神経心理学には、主に 3 つのタイプの証拠があります。関連、単一解離、二重解離です。^{[ 32 ]}関連推論では、特定の欠損が同時に発生する可能性が高いことが観察されます。たとえば、脳損傷後に抽象語と具体語の両方の理解に欠損があるケースが多くあります。関連研究は、結果が単一の認知システムの損傷ではなく、隣接する脳領域の損傷によって説明できる可能性があるため、最も弱い形式の証拠と考えられています。^{[ 33 ]}単一解離推論では、脳損傷後に 1 つの認知機能が維持される一方で、別の認知機能が損傷を受ける可能性があることが観察されます。このパターンは、a) 2 つのタスクが異なる認知システムを使用している、b) 2 つのタスクが同じシステムを使用しており、損傷したタスクが維持されたタスクの下流にある、または c) 維持されたタスクが損傷したタスクよりも少ない認知リソースを必要とすることを示しています。認知神経心理学の「ゴールド スタンダード」は二重解離です。二重解離とは、患者1では脳損傷によって課題Aは損なわれるが課題Bは損なわれず、患者2では脳損傷によって課題Aは損なわれるが課題Bは損なわれる場合に発生する現象である。二重解離が1回発生すれば、課題遂行において別々の認知モジュールが関与していると推論するのに十分な証拠になると考えられる。

多くの理論家は、認知神経心理学が二重解離に依存していることを批判している。広く引用されている研究の1つで、JoulaとPlunkettはモデルコネクショニストシステムを使用して、単一モジュールのランダムな損傷によって二重解離行動パターンが発生する可能性があることを示した。^{[ 34 ]}彼らは単語を発音するように訓練された多層コネクショニストシステムを作成した。彼らはシステム内のノードと接続のランダムな破壊を繰り返しシミュレートし、結果として得られたパフォーマンスを散布図にプロットした。結果は、場合によっては規則的な動詞の発音は保たれているが不規則な名詞の発音に欠陥があり、不規則な名詞の発音は保たれているが規則的な動詞の発音に欠陥があることを示した。これらの結果は、二重解離の単一の事例では、複数のシステムへの推論を正当化するには不十分であることを示唆している。^{[ 35 ]}

チャーターは、二重解離論理が誤っている可能性のある理論的な事例を提示している。^{[ 36 ]} 2 つのタスク、タスク A とタスク B が、ほぼすべての同じシステムを使用するが、それぞれ 1 つの相互排他的なモジュールだけが異なる場合、その 2 つのモジュールの選択的損傷は、A と B が異なるシステムを使用していることを示唆しているように見える。チャーターは、ピーナッツにはアレルギーがあるがエビにはアレルギーがない人と、エビにはアレルギーがあるがピーナッツにはアレルギーがない人の例を使用している。彼は、二重解離論理は、ピーナッツとエビが異なるシステムで消化されていると推論することにつながると主張する。ジョン・ダンは、二重解離に対する別の反論を提示している。^{[ 37 ]}彼は、真の欠損の存在を証明するのは簡単だが、別の機能が本当に温存されていることを示すのは難しいと主張する。より多くのデータが蓄積されるにつれて、結果の値は効果量がゼロに収束するが、ゼロよりも統計的検出力が高いゼロより大きい正の値は常に存在する。したがって、特定の二重解離が実際に存在すると完全に確信することは不可能である。

別の観点から、アルフォンソ・カラマッツァは、認知神経心理学における集団研究の使用を拒否する原理的な理由を述べている。^{[ 38 ]}脳損傷患者の研究は、個人の行動を特徴づけて証拠として使用する単一症例研究の形式をとるか、同じ欠陥を示す患者グループの行動を特徴づけて平均化する集団研究の形式をとることができる。一連の患者データをまとめてグループ化することを正当化するためには、研究者はグループが均質であり、その行動が理論的に意味のあるあらゆる点で同等であることを知る必要がある。脳損傷患者の場合、これはグループ内のすべての個人の行動パターンを分析することによってのみ事後的に達成できる。したがって、カラマッツァによれば、いかなる集団研究も、一連の単一症例研究と同等であるか、理論的に正当化されないかのどちらかである。ニューカムとマーシャルは、いくつかのケース（彼らはゲシュヴィント症候群を例として挙げている）があり、集団研究は認知神経心理学の研究において有用なヒューリスティックとして依然として役立つ可能性があると指摘している。^{[ 39 ]}

神経科学では、脳内の情報はニューロンの発火パターンによって符号化されることが一般的に理解されている。^{[ 40 ]}ニューラルコードを取り巻く哲学的疑問の多くは、以下で議論する表現と計算に関する疑問に関連している。ニューロンが平均発火率によって情報を表現するのか、それとも時間的ダイナミクスによって情報が表現されるのかといった、他の方法論的な疑問もある。ニューロンが情報を個々に表現するのか、それとも集団として表現するのかについても同様の疑問がある。

計算神経科学を取り巻く哲学的論争の多くは、説明としてのシミュレーションとモデリングの役割に関係している。カール・クレイバーは、このような解釈について特に声高に主張している。^{[ 41 ]}ジョーンズとラブは、心理学的または神経学的考察によってモデリングパラメータを制約しないベイズ行動モデリングを対象とした特に批判的な記事を書いた。 ^{[ 42 ]} エリック・ウィンズバーグは、科学全般におけるコンピュータモデリングとシミュレーションの役割について書いているが、彼の特徴づけは計算神経科学にも適用できる。^{[ 43 ]}

計算神経科学は、1930年代と1940年代に2つの研究者グループによって始まりました。最初のグループは、計算機とコンピュータ科学の数学的基礎の開発に取り組んでいたアラン・チューリング、アロンゾ・チャーチ、ジョン・フォン・ノイマンで構成されていました。^{[ 49 ]}この研究は、いわゆるチューリングマシンの理論的発展と、計算可能性理論の基礎となる数学を形式化したチャーチ＝チューリングのテーゼで頂点に達しました。2番目のグループは、最初の人工ニューラルネットワークの開発に取り組んでいたウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツで構成されていました。マカロックとピッツは、認知を説明できる論理計算を実装するためにニューロンを使用できるという仮説を最初に立てました。彼らはおもちゃのニューロンを使用して、計算を実行できる論理ゲートを開発しました。^{[ 50 ]}しかし、これらの発展は、1950年代半ばから1960年代まで心理学と神経科学に定着しませんでした。行動主義は1950年代まで心理学を支配していたが、さまざまな分野での新たな発展により、行動主義理論は認知理論に取って代わられた。認知革命の始まりから、計算理論は理論的発展において重要な役割を果たした。ミンスキーとマッカーシーの人工知能の研究、ニューウェルとサイモンのコンピュータシミュレーション、ノーム・チョムスキーの情報理論の言語学への導入はすべて、計算の仮定に大きく依存していた。^{[ 51 ]} 1960年代初頭までに、ヒラリー・パトナムは、脳がチューリングマシンを具現化する機械機能主義を主張していた。この時点で、計算理論は心理学と神経科学にしっかりと定着していた。1980年代半ばまでに、研究者グループは、さまざまなタスクを実行するように訓練できる多層フィードフォワードアナログニューラルネットワークを使用し始めた。セジノフスキ、ローゼンバーグ、ルーメルハート、マクレランドなどの研究者による研究はコネクショニズムと呼ばれ、この学問分野はそれ以来続いています。^{[ 52 ]}コネクショニズムの考え方はポールとパトリシア・チャーチランドに受け入れられ、彼らはコネクショニズム理論の概念を用いて「状態空間意味論」を開発しました。コネクショニズムはフォダー、ピリシン、ピンカーなどの研究者によっても非難されました。コネクショニストとクラシシストの間の緊張関係は、今日でも議論されています。

計算理論が魅力的な理由の 1 つは、コンピュータが意味のある出力を生成するために表現を操作する能力を持っていることです。デジタル コンピュータは、内容を表現するために 1 と 0 の列を使用します。ほとんどの認知科学者は、脳がニューロンの発火パターンで伝達される何らかの形式の表現コードを使用していると仮定しています。計算論的説明は、人間の脳が個人の知覚、思考、感情、行動をどのように伝達し、操作するかを簡単に説明する方法を提供しているようです。^{[ 53 ]}ほとんどの理論家は表現が認知の重要な部分であると主張していますが、その表現の正確な性質については激しい議論があります。主な 2 つの議論は、記号的表現の支持者と連合主義的表現の支持者から来ています。

象徴的表象理論は、フォダーとピンカーによって広く提唱されてきた。象徴的表象とは、対象が記号によって表象され、構成構造に感覚を与える規則に支配された操作によって処理されることを意味する。象徴的表象が表象の構造に敏感であるという事実は、その魅力の大きな部分を占めている。フォダーは、思考を生み出すために言語が構文的に操作されるのと同じように、心的表象が操作されるという「思考の言語仮説」を提唱した。フォダーによれば、「思考の言語仮説」は、言語と思考の両方に見られる体系性と生産性を説明する。^{[ 54 ]}

連想表現は、コネクショニストシステムで説明されることが最も多い。コネクショニスト システムでは、表現はシステムのすべてのノードと接続重みに分散されるため、サブシンボリックであると言われる。^{[ 55 ]}コネクショニスト システムは、シンボリック システムを実装できる。ニューラル ネットワークには、シンボリック処理よりも分散並列処理の方が認知機能の基盤として優れていることを示唆する重要な側面がいくつかある。第一に、これらのシステムの着想は脳自体から得られたものであり、生物学的関連性を示している。第二に、これらのシステムは内容アドレス指定可能なメモリを保存することができ、これはシンボリック システムでのメモリ検索よりもはるかに効率的である。第三に、ニューラル ネットワークは損傷に強く、シンボリック システムでは軽微な損傷でも機能しなくなる可能性がある。最後に、新しい刺激を処理する際のソフト制約と一般化により、ネットワークはシンボリック システムよりも柔軟に動作することができる。

チャーチランドは、コネクショニスト システムにおける表現を状態空間の観点から説明した。システムのコンテンツは n 次元ベクトルで表現され、n はシステムのノード数であり、ベクトルの方向はノードの活性化パターンによって決定される。フォダーは、2 つの異なるコネクショニスト システムが同じコンテンツを持つことはあり得ないという理由で、この表現方法を否定した。^{[ 56 ]}コネクショニスト システムのさらなる数学的分析により、類似したコンテンツを含む可能性のあるコネクショニスト システムは、コンテンツの表現に重要なノードのクラスターを明らかにするためにグラフィカルにマッピングできることが明らかになった。^{[ 57 ]}しかし、状態空間ベクトルの比較はこの種の分析には適していなかった。最近、ニコラス シェイは、クラスター分析を通じて開発された概念を使用して、コネクショニスト システム内のコンテンツに関する独自の説明を提示した。

計算主義は、一種の機能主義的な心の哲学であり、脳は何らかのコンピュータであるという立場をとっていますが、コンピュータであるとはどういう意味でしょうか。計算の定義は、コンピュータと呼ばれる対象を制限できるほど狭くなければなりません。たとえば、胃や気象システムが計算に関与できるほど広い定義を持つことは問題があるように思えるかもしれません。しかし、あらゆる種類の計算システムが計算できるように、十分に広い定義を持つことも必要です。たとえば、計算の定義が記号表現の構文操作に限定されている場合、ほとんどのコネクショニストシステムは計算できません。^{[ 58 ]}リック・グルッシュは、シミュレーションのツールとしての計算と、認知神経科学における理論的立場としての計算を区別しています。^{[ 59 ]}前者の場合、計算モデル化できるものはすべて計算としてカウントされます。後者の場合、脳は、この点で流体力学システムや惑星の軌道のようなシステムとは異なる計算機能です。計算論的な定義における課題は、この二つの意味を明確に区別することである。

あるいは、理論家の中には、理論的な理由から狭義または広義の定義を受け入れることを選択する者もいる。汎計算主義とは、あらゆるものが計算できるという立場である。この見解は、ピッチニーニによって、そのような定義では計算が自明なものとなり、説明的価値が失われるという理由で批判されている。^{[ 60 ]}

計算の最も単純な定義は、計算記述を物理的記述にマッピングできる場合に、システムが計算していると言えるというものです。これは計算の非常に広い定義であり、最終的には汎計算主義の一形態を支持することになります。この見解を提唱したとされることが多いパトナムとサールは、計算は観察者に関連するものであると主張しています。言い換えれば、システムを計算していると見なしたいのであれば、それは計算していると言えるのです。ピッチニーニは、この見解では、すべてが計算しているだけでなく、すべてが無限の数の方法で計算していると指摘しています。^{[ 61 ]}与えられたシステムに無限の数の計算記述を適用できるため、システムは無限の数のタスクを計算することになります。

計算の最も一般的な見解は、計算の意味論的説明です。意味論的アプローチは、マッピングアプローチと同様の計算の概念を使用しますが、システムが意味内容を持つ表現を操作しなければならないという制約が追加されています。表現に関する以前の議論から、チャーチランドのコネクショニストシステムとフォダーの記号システムの両方がこの計算の概念を使用していることに注意してください。実際、フォダーは「表現なしには計算はない」と言ったことで有名です。^{[ 62 ]}計算状態は、広い意味での内容（つまり、外部世界のオブジェクト）への外部化の訴え、または狭い意味での内容（システムの特性によって定義される内容）への内部化の訴えによって個体化できます。^{[ 63 ]}表現の内容を固定するためには、システム内に含まれる情報に訴える必要があることがよくあります。グルッシュは意味論的説明を批判しています。^{[ 59 ]}彼は、システムによる表現を示すためにシステムの情報内容に訴えることを指摘しています。彼は、コーヒーカップの熱伝導率やコーヒーを注いでからの時間など、情報を含むシステムの例としてコーヒーカップを挙げているが、それはあまりにもありふれたもので、確固たる意味で計算するには不向きである。意味論的計算論者は、システムの進化の歴史に訴えることで、この批判を回避しようとする。これは生物意味論的説明と呼ばれる。グルッシュは自分の足を例に挙げ、この説明によれば、足の構造はそのような目的のために進化的に選択されていないため、足は自分が食べた食物の量を計算することはないと述べている。グルッシュは、生物意味論への訴えに対して、思考実験で反論する。どこかの沼に雷が落ちて、あなたの正確なコピーが作られたと想像してみよう。生物意味論的説明によれば、この沼のあなたは、表象内容を割り当てることを正当化する進化の歴史がないため、計算能力を持たないことになる。物理的に同一の2つの構造について、一方は計算していると言えるが、もう一方はそうではないという考えは、物理主義者にとって不穏なものであるはずだ。

計算には構文的または構造的な説明もあります。これらの説明は表現に依存する必要はありません。しかし、計算マッピングの制約として構造と表現の両方を使用することは可能です。オロン・シャグリールは、構造的説明を支持する神経科学の哲学者を何人か挙げています。彼によると、フォダーとピリシンは、彼らの計算理論に何らかの構文的制約を必要としています。これは、体系性に基づいてコネクショニストシステムを否定していることと一致しています。彼はまた、ピッチニーニを構造主義者として挙げ、彼の2008年の論文を引用しています。「数字の入力列から数字の出力列を生成することは、列の特性と（おそらく）システムの内部状態に依存する一般的な規則に従う」。^{[ 64 ]}ピッチニーニはその論文で間違いなく構造主義的な見解を支持していますが、計算の機械論的説明は構文または表現のどちらにも言及しないと主張しています。^{[ 63 ]}ピッチニーニは、シャグリアが尊重していない、計算の統語論的説明と構造論的説明の間に違いがあると考えている可能性がある。

ピッチニーニは、機械論的計算に関する見解において、機能的なメカニズムは車両の異なる部分間の違いに敏感な方法で車両を処理するため、汎用的に計算できると主張する。彼は、これらの車両は媒体に依存しない、つまり、物理的な実装に関係なくマッピング関数は同じであると主張する。計算システムは車両の構造に基づいて区別することができ、機械論的観点から計算におけるエラーを説明できる。

動的システム理論は、認知の計算論的説明に対する代替案として提示される。これらの理論は、断固として反計算論的かつ反表象的である。動的システムは、数学方程式に従って時間とともに変化するシステムとして定義される。動的システム理論は、人間の認知は動的モデルであると主張するが、これは計算論者が人間の精神はコンピュータであると主張するのと同じ意味である。^{[ 65 ]}動的システム理論に対する一般的な反論は、動的システムは計算可能であり、したがって計算論のサブセットであるというものである。ヴァン・ゲルデルは、コンピュータであることと計算可能であることの間には大きな違いがあるとすぐに指摘する。動的モデルを組み込むほど計算の定義を広げれば、事実上汎計算論を受け入れることになる。