感情は理論上数値化できるのか――脳回路から「心」を計算する

第1部では、現在の科学で感情がどこまで観測・推定されているかを見た。

現時点では、

• 表情
• 声
• 心拍
• 発汗
• EEG
• iEEG
• valence
• arousal

など、多くの指標を数値化できる。

しかしそれらは、感情そのものではなく、感情と関係する観測値である。

だから現在の感情認識は、

「心を直接読んでいる」

というより、

複数の信号から、本人の感情状態を推定している

と表現した方が正確である。

では、ここから一歩進めよう。

もし人間の脳が完全に物理的な系であり、感情もまた、

• 神経回路
• シナプス結合
• 発火状態
• 神経伝達物質
• 神経修飾物質
• ホルモン
• 受容体
• 身体状態

の結果として生じているのなら、

十分な状態変数を観測できれば、感情も数理的に記述できるのではないか。

この可能性を考える。

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感情を「心」ではなく「状態」として見る

「怒り」という言葉を聞くと、私たちはまず主観を思い浮かべる。

しかし物理系として見るなら、怒っている人の内部では少なくとも何らかの変化が起きている。

• 特定の神経回路が活動する
• 別の回路が抑制される
• 自律神経状態が変化する
• 神経伝達物質や神経修飾物質の放出が変化する
• 内分泌系が変化する
• 筋緊張が変わる
• 心拍や呼吸が変化する
• 注意対象が変わる
• 行動選択の確率が変わる

つまり感情を、

「本人の内面に浮かぶ何か」

だけではなく、

脳と身体の巨大な状態

として見ることができる。

この視点を採れば、感情を数値化するという問いは、

「怒り」という言葉に数字を割り当てられるか

ではなく、

怒りが生じているときの脳・身体状態を十分な変数で記述できるか

という問題に変わる。

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昆虫の脳で起きていること

この発想を考えるうえで、非常に重要なのがconnectome研究である。

connectomeとは、

どのニューロンがどのニューロンに接続しているか

を記録した神経回路の地図である。

ショウジョウバエ成虫では、約14万ニューロン、約5450万シナプスからなる脳全体のconnectomeが構築された。

ここで重要なのは、

「地図ができた」

だけではない。

回路構造を用いて、

• 味覚刺激
• 嗅覚刺激
• 視覚刺激
• 運動選択
• グルーミング
• 摂食

などの神経経路を解析し、刺激から行動までの情報の流れを計算可能な形で扱う研究が進み始めている。

つまり単純な生物では、

入力
↓
感覚ニューロン
↓
中間回路
↓
行動選択回路
↓
運動ニューロン
↓
行動

という流れが、徐々に「回路図」として読めるようになってきた。

これは感情の数値化を考えるうえで重要な示唆を与える。

なぜなら、人間の感情も最終的には、

刺激を受けた脳がどの経路を活動させ、どの状態へ遷移し、どの行動候補を選びやすくするか

という問題として表現できる可能性があるからである。

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では、脳の配線図さえ分かれば感情も読めるのか

ここで一つ大きな落とし穴がある。

配線図だけでは足りない。

同じ二つのニューロンが接続していても、その接続がその瞬間にどれだけ効くかは一定ではない。

必要なのは少なくとも、

• シナプス強度
• 発火頻度
• 興奮性／抑制性
• 神経伝達物質
• 神経修飾物質
• 受容体の種類
• 受容体密度
• 再取り込み速度
• 細胞内シグナル
• 直前までの発火履歴
• 可塑性
• 周囲のグリア細胞の影響

である。

つまりconnectomeは、配線図でしかない。

実際に必要なのは、

配線図 + 現在の活動状態 + 化学状態

である。

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感情の数値化に必要な変数

単純化して、ある時刻 t の感情状態を

E(t)

とする。

すると、概念的には、

E(t) = F(C, W, A, M, R, H, B, P, S)

と書ける。

ここで、

• C = connectome、シナプス接続構造
• W = 各接続の実効的な重み
• A = 神経細胞の発火状態
• M = 神経伝達物質・神経修飾物質の状態
• R = 受容体の種類・密度・感受性
• H = ホルモン・内分泌状態
• B = 心拍、呼吸、内臓など身体状態
• P = 学習履歴、可塑性、長期的な個体差
• S = 現在の外部刺激・社会状況

である。

これは実際の脳モデルを表す完成した方程式ではない。

しかし重要なのは、

感情を単一の変数ではなく、多数の物理状態から生じる関数として考えられる

という点である。

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同じホルモン量でも、同じ感情になるとは限らない

ここで個人差が入る。

例えば同じ量の神経伝達物質やホルモンが存在しても、全員が同じ反応を示すとは限らない。

理由は、受け取る側の感受性が違うからである。

例えばドーパミン系を考えても、重要なのは単純な「ドーパミン量」ではない。

• どの脳領域で放出されたか
• どの受容体に作用したか
• 受容体密度
• 再取り込みの速さ
• 他の伝達物質との組み合わせ
• 神経回路の現在状態

が結果を変える。

つまり、

物質量 × 感受性

という考え方が必要になる。

工学的に言えば、

入力が同じでも、伝達関数が違えば出力は違う。

人間の個人差とは、脳回路の構造だけでなく、この伝達関数の差でもある。

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「怒り」を計算するとしたら

仮に、ある刺激を受けた人がいるとする。

その結果、

• 不快度が上昇
• 覚醒度が上昇
• 接近行動系が活性化
• 攻撃行動回路が活性化
• 抑制系も活動
• 相手との関係性を評価
• 過去の経験を参照

したとする。

ここから、

泣く
逃げる
怒鳴る
殴る
何もしない
距離を取る
言葉で抗議する

といった複数の行動候補が生まれる。

感情が数値化される未来では、

「怒り = 81」

ではなく、

• P（攻撃）= 0.31
• P（離脱）= 0.44
• P（抑制）= 0.78

のように、行動候補ごとの確率まで含めて表現される可能性がある。

つまり感情の数値化とは、

一つの感情値を表示することではなく、

ある脳状態が、次にどの状態・行動へ遷移しやすいかを数理化すること

に近づいていく。

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感情は「巨大な状態空間」になるかもしれない

ここで発想を変える。

感情は、

怒り
悲しみ
恐怖
喜び

という4つの箱ではない。

実際の脳状態は、数百万、数億、あるいはそれ以上の変数を持つ。

この巨大な状態空間の中で、特定の領域が「恐怖」と呼ばれ、別の領域が「怒り」と呼ばれている可能性がある。

つまり、

感情 = 巨大な神経状態空間に現れるマクロなパターン

と考えることができる。

この場合、「怒り」と「恐怖」は完全に別の箱ではなく、部分的に重なりながら異なる状態領域を形成しているかもしれない。

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温度との類似

ここで面白い比較ができる。

温度は、原子一個の中に存在する物質ではない。

大量の粒子の運動状態を統計的にまとめたマクロ量である。

個々の粒子を見ても、

「この粒子は30℃だ」

とは言えない。

しかし大量の粒子をまとめると、温度という意味のある量が現れる。

感情も同じ可能性がある。

一つのニューロンに「怒り」が存在するわけではない。

しかし巨大な神経系の状態をまとめたとき、怒りというマクロ状態が現れる。

この意味では、感情は温度と同じように、多数のミクロ状態から出現する創発的なマクロ量かもしれない。

ただし温度と違い、感情はさらに、

• 個人差
• 学習
• 身体
• 社会状況
• 自己認識

に依存するため、はるかに複雑である。

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人間の脳でも「構造を読む」ことは始まっている

人間の脳は、原理的に観測不能なわけではない。

すでに人間の大脳皮質のごく小さな体積については、ナノメートルスケールでニューロンとシナプスを再構築する研究が行われている。

つまり技術的な方向としては、人間のシナプスそのものを観測することは可能である。

問題は規模だ。

人間の脳は約860億ニューロンを持つ。

一つのニューロンが多数のシナプスを持つため、総シナプス数は桁違いになる。

さらに必要なのは静的な配線図だけではない。

発火はミリ秒単位で変化する。

神経伝達物質濃度も変化する。

受容体状態も変化する。

学習によって重みも変化する。

つまり必要なのは、

巨大な4次元データ

である。

空間3次元に、時間軸が加わる。

さらに化学状態まで必要になる。

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本当の限界は「原理」ではなく「観測量」かもしれない

ここが重要である。

感情を数値化できない理由として、

「感情は心だから測れない」

と考える必要はない。

もし感情が脳・身体の物理状態から生じるなら、原理的には測定対象になり得る。

現在の本当の問題は、

必要な状態変数があまりにも多い

ことにある。

つまり限界は、哲学的な限界ではなく、

観測技術と計算資源の限界

である可能性がある。

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どれほどの計算量になるのか

仮に860億ニューロンの活動だけを追跡するとする。

しかし実際には、ニューロン単位では粗すぎる可能性がある。

必要なのは、

• シナプス単位
• イオンチャネル
• 神経伝達物質
• 受容体
• グリア細胞
• 局所電場
• 血流
• ホルモン
• 身体フィードバック

まで含むかもしれない。

しかもこれらは時間とともに変化する。

完全な脳状態シミュレーションに必要な計算量は、現在のスーパーコンピューターで簡単に扱える規模ではない。

そして重要なのは、計算能力だけではない。

計算する前に、そもそも必要なデータを測らなければならない。

生きた人間の脳全体について、

• 全シナプス構造
• ミリ秒単位の活動
• 局所的な化学状態
• 受容体状態
• 身体からの入力

を同時に非破壊で取得する技術は、現在存在しない。

したがって現状の最大の壁は、

計算と観測の両方

にある。

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しかも脳を「完全再現」する必要があるとは限らない

ここには一つ救いがある。

天気予報をするために、大気中の一個一個の分子を計算する必要はない。

流体としてまとめればよい。

同じように、感情予測にも、すべてのシナプスを逐一計算する必要はない可能性がある。

脳にも、感情を予測するためのマクロな状態変数が存在するかもしれない。

例えば、

• ネットワーク活動
• 神経修飾状態
• 自律神経状態
• 行動選択系
• 抑制系
• 注意状態

など数千～数百万の特徴量まで圧縮できるなら、計算量は大幅に減る。

つまり将来の感情数値化は、

脳を完全にコピーすること

ではなく、

感情予測に必要な最小限の状態量を見つける問題

になる可能性がある。

この圧縮がどこまで可能かは、今後の神経科学と情報科学にとって極めて重要な問題になる。

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AIはこの問題と相性がよい

ここでAIが重要になる。

巨大な神経状態と感情状態の対応関係は、人間が手で方程式を書くには複雑すぎる可能性がある。

しかしAIなら、大量のデータから、

脳状態 → 感情状態

の写像を学習できる。

つまり、

脳を完全に理解してから感情を読む必要はない

可能性がある。

十分なデータがあれば、理論が不完全でも予測モデルを作れる。

これは現在の感情認識AIがすでにやっていることの延長でもある。

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ただしAIが当てられることと、理解したことは同じではない

ここで再び重要な問題が出る。

AIが、

「この脳状態なら90％の確率で恐怖」

と当てられるようになったとしても、

なぜその状態が恐怖なのかを説明できるとは限らない。

つまり、

予測可能性

と

機構理解

は別である。

工学的には当てられれば役に立つ。

理学的には、

なぜそうなるのか

を説明したい。

感情数値化の研究は、この二つの方向へ分かれて進むだろう。

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では、理論上は数値化できるのか

ここまでの議論から、少なくとも一つの立場は成立する。

感情が脳と身体の物理状態から生じるのであれば、原理的にはその状態を数値として記述できる可能性は否定できない。

つまり、

「感情は絶対に数値化できない」

と断言する根拠は現時点では弱い。

むしろ、

• connectome
• 神経活動
• 神経伝達物質
• 受容体
• 身体状態
• 学習履歴

を十分に測れれば、感情を高次元状態として数理記述できる可能性がある。

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ただし、最後まで残るのは工学的制限かもしれない

理論上可能でも、実際に測れるとは限らない。

必要なのは、

• 脳全体を
• 十分な空間解像度で
• 十分な時間解像度で
• 化学状態まで含め
• 生きたまま
• 非破壊で
• 長時間

測る技術である。

さらにそれを、リアルタイムで解析する計算資源が必要になる。

これは極めて高い要求である。

将来的に計算能力が大きく伸びても、必要データ量も同時に増える。

そのため、

感情の数値化は原理的には可能でも、完全な個人脳モデルをリアルタイム計算するには莫大な工学資源が必要になる

可能性が高い。

そしてこの制約は、かなり長く残るだろう。

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さらに厄介なのは、脳そのものが変わり続けること

人間の脳は固定された回路ではない。

学習する。

忘れる。

シナプス強度が変わる。

新しい経験によって反応が変化する。

睡眠不足でも変わる。

薬物でも変わる。

加齢でも変わる。

つまり一度その人の脳を完全に測定しても、そのデータは永久には使えない。

モデルは常に更新し続けなければならない。

感情の数値化が難しい理由は、

脳が巨大だからだけではない。

巨大で、しかも動き続けるから

である。

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最後に残るのは「主観」か

仮に、

脳状態を完全に読み、

行動を100％予測し、

本人の自己申告まで100％当てられたとする。

そのとき、

「この人は恐怖を感じている」

と機能的には言えるだろう。

しかし一つだけ残る。

その恐怖を、第三者は本当に測ったのか。

予測しただけなのか。

本人の主観そのものを捉えたのか。

ここは意識の問題につながる。

つまり将来的に、

機能としての感情

は数値化できるかもしれない。

しかし、

主観としての感情

まで数値化したと言えるかどうかは、別問題として残る可能性がある。

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結論

現時点で、感情を一つの絶対的な物理量として測定する方法は存在しない。

しかし、感情が脳・身体の物理状態から生じるのであれば、

理学的には、

その状態を十分な変数で記述することによって感情を数理化できる可能性は否定できない。

そして工学的には、

connectome研究、脳活動計測、感情デコーディングAIの進歩によって、その方向へ少しずつ近づいている。

ただし人間の脳は巨大で、静的な配線図だけでなく、

発火、化学状態、受容体、身体状態、学習履歴まで変化する。

したがって最後まで残る壁は、

原理的に測れないことではなく、観測し計算するための資源が莫大すぎること

かもしれない。

感情は、

「数値化できない心」

ではなく、

まだ必要な変数を十分に観測できていない巨大な動的システム

なのかもしれない。

そしてそのシステムを十分に記述できたとき、人類は初めて、

「感情とは何か」

という問いに、心理学だけではなく、

物理・工学・数理の言葉で答え始める

ことになる。

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