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2013年09月26日

「神経ノイズ」が脳をピーク状態にする

ロチェスター大学(University of Rochester)の研究者らが神経科学に携わる科学者たちが最も苦労する質問の答えを見つけたかもしれません。その質問とは「私たちの神経細胞はなぜ突如、とっぴな反応をするのか?」

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彼らの実験では、大脳皮質は非常に混乱した、いわば「ノイジー」なシグナルを使って現実世界の曖昧さに対処していき、この「ノイズ」が脳機能を高め、不確かな状況で決断を下させるといった結果が出ました。

ロチェスター大学のアレックス・プーゲット助教授(Alex Pouget)は「これまで工学者たちは、この『ノイズ』をいかに軽減するかに注力していたのに、最も優れた機械である人間の脳ではこの『ノイズ』が多々存在する」と述べています。

1980年代半ばまでよく使われた脳の情報処理モデルは外部の絵を見て、「内部にあるこれまでに見た絵と照らし合わせて新しい外部の絵を理解する」というモデルでしたが、最近では、「脳は様々な場所から情報を得て、突如、何らかのひらめきを起こす」というものの方が正しいのでは、という動きが強くなっています。後者は150年ほど前にトーマス・ベイズ(Thomas Bayes)によって提唱され、ベージアン計算と言われています。

2年ほど前に、プーゲットが機械工学に携わる友達と話をしているときに、これまで「ノイズ」と考えられていたものが、実際は脳がピーク状態で機能するためのものだと気付きます。

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ベージアン計算はデータがポアソン分布になっているとき最も効果的に機能する、と言われています。そして、脳内のノイズはこのポアソン分布と非常に似ていることにプーゲットは気付いたのです。

そして、プーゲットの研究チームはこの検証に取り組みます。彼の論文には「このノイズは現実世界の不確実性を表していて、計算に必要なリソースを減らすように体系化されている」と書かれています。プーゲットはこの結果を踏まえて「ノイズ」を「変動値」と呼ぶようになりました。

私たちの神経は外部の光、音といった様々な刺激に反応します。しかし時に私たちが変わった事をするとき、例えば川を飛び越えるなど、私たちは通常以上の情報を必要とします。ここで色々な変動値を入手します。川幅はどれくらいあると見えるか、飛び越えられなかった場合どうなるか、自分はどれくらい飛べると認知しているか、など。

それぞれの神経細胞は特定の変動値の問いかけに反応します。そして、脳はベージアン計算を使ってこれらの全ての変動値に対する結論を下します。

この理屈から考えると、直観とは突発的な決断なのではなく、ラフな神経細胞の結論だと言う方が正しいかもしれません。

現在、プーゲットらの研究チームは大脳皮質の全ての部分で同じことが言えるか実証中です。もし構造が似ているのであれば、見ること、動くこと、考えること、愛することといった大脳皮質で行われることは基本的に似ているはずだ、というのが彼らの見解です。

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参照
http://psychcentral.com/news/archives/2006-11/uor-mn111006.html
posted by ヤス at 00:36| Comment(0) | TrackBack(0) | 心理学実験 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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