東京大学ニューロインテリジェンス国際研究機構特任教授 長井 志江氏に聞く
第5回 知覚から感情への機序を解明し多様性理解の可能性を広げる
知覚と感情の複雑な結びつきを「認知フィーリング」として捉え、予測情報処理理論の視点から、多様な認知体験がどのように生まれるのかを理解する――当事者と協働する長井氏の研究は、障害者の主観的な体験を計算モデルで表現しようとする。神経・身体・環境の三層をつなぐ構成的な方法は、人の認知の多様性を明らかにし、倫理や哲学の根本的な課題にも迫る。
長井 志江（ながい ゆきえ）
東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構特任教授。博士（工学）。構成的アプローチから人間の社会的認知機能の発達原理を探る認知発達ロボティクス研究に従事。自他認知や模倣、他者の意図・情動推定、利他的行動などの認知機能が環境との相互作用を通した感覚・運動信号の予測学習に基づき発達するという仮説を提唱し、計算論的神経回路モデルの設計とそれを実装したロボットの実験によって評価。さらに自閉スペクトラム症（ASD）などの発達障害者のための自己理解支援システムを開発。ASD 視覚体験シミュレータは発達障害者の未知の世界を解明するものとして高い注目を集める。Analytics Insight “World’s 50 Most Renowned Women in Robotics”（2020）、IEEE IROS “35 Women in Robotics Engineering and Science”（2022）、Forbes JAPAN “Women In Tech 30”（2024）などに選出。2016 年より CREST「認知ミラーリング」、2021 年より CREST「認知フィーリング」の研究代表者。
目次
知覚と感情とを媒介する「認知フィーリング」
都築 正明（以下――）先生が現在取り組まれている研究について教えてください。
長井 志江氏（以下、長井）国立研究開発法人科学技術振興機構の推進するCREST（Core Research for Evolutional Science and Technology：戦略的創造研究推進事業）の」知覚と感情を媒介する認知フィーリングの原理解明」というプロジェクトを進めています。発達障害当事者の先生たちとの共同研究で、そもそも知覚体験に対して感情が一意に決まっていないことが出発点にあります。このプロジェクトでは、この知覚と感情とのギャップを埋めるメカニズムを」認知フィーリング」と名づけ、それを予測情報処理理論のもとで解明することを目指しています。
具体例などはありますか。
長井 Googleの研究者が開発したDeep Dreamというニューラル・ネットワーク・モデルでは、動物の画像をたくさん学習しておくと、入力画像に学習したパターンに近い特徴が含まれているとそれをきっかけに動物が想起されて、たとえば大学のキャンパスの映像に犬の顔などが現れることが示されました。これが統合失調症の方がみる幻覚に似ているのではないかと考えています。往々にして幻覚はネガティブな怖いイメージを抱かれがちですが、精神疾患の診断を受けてない人のなかには安心や親近感のようなポジティブな感情を抱く人がいます。先行研究として“幻聴さんとなかよくなろう”という当事者研究があります。一般にネガティブなことをいわれるイメージのある幻聴の内容を、ポジティブに変える取り組みです。
「浦河べてるの家」の当事者研究1ですね。
長井 そうです。幻聴や幻視は脳がつくりだしているものですから、その人の考え方次第で変化し得ます。幻聴と対立するのではなく、仲よくなるということを当事者研究を通じて実践すると、その内容がポジティブなものに変わっていって、怖くなくなることが報告されています。この現象がどうして生まれてくるのかを解明して、なにをどう変えたらポジティブに変えうるのかを研究しています。」認知フィーリング」のプロジェクトでは、これまで当事者研究で実践してきたことを、理論的かつ計算論的に検討しています。認知フィーリングには概念的な定義があり、知覚体験についてどれだけ知っているのかという熟知感や、どれだけ現実味があるかという現実感、また流暢に処理ができるのかという処理可能感などのメタレベルの認知が認知フィーリングに対応していて、好き／嫌いや安心／恐怖といった感情とは区別されています。たとえば顔をみて知り合いだと認識するのは、自分が知っている感覚という意味で認知フィーリングに対応します。絶対に知っている人の名前がすぐに思い浮かばないといった経験はみなさんお持ちだと思いますが、単純に知っているだけでなく、知っていることを知っているかというメタ的な知覚が認知フィーリングに該当します。
「浦河べてるの家」の実践になぞらえると、幻聴について名状しがたいものとして恐怖を抱くのではなく、親近感のある“幻聴さん”として認識すれば恐ろしくない。
長井 幻視についても、見えている／見えていないというレベルではなく、自分が知っていてコントロールできるものだという感覚を上げていけば、内容がポジティブに変わるという原理になります。私たちとしては、感情は後からついてくるはずだから、認知フィーリングがどのように上がってくるのか、またどうすればVR体験などを用いて熟知感やコントロール感を上げる支援を行えるのかについて、予測情報処理の考え方に基づいて解明を試みています。先ほどのお絵描きの実験もその一環で、単純に描ける/描けないだけでなく、予測に基づいて描けているかを検証しています。
認知フィーリングから認知ダイバーシティへ
コアとなる困難として挙げられた、内受容についてお話を聞かせてください。
長井 ネガティブな感情をもたらす認知フィーリングは、心拍や呼吸などの内受容感覚の状態に直結していると考えられます。つまり、内受容感覚をフェイク・フィードバックを通じて変化させることができれば、認知フィーリングが好転することも期待できます。例えば、実際の心拍よりも早い心拍をフィードバックされると、自分の心拍だと錯覚して、情動の知覚が変化することも知られています。
そこでいう情動はアントニオ・ダマシオが主張するソマティック・マーカー仮説1にも近いのでしょうか。
長井 はい、内受容感覚がどのような状態にあればフィーリングが変わりうるのかということで、ソマティック・マーカー仮説にも関連します。循環器・呼吸器・自律神経系のダイナミクスをシミュレートするモデルが、以下のようになります。
生理反応の動態理解に向けた循環器・呼吸器・自律神経系シミュレーション（長井先生提供）
長井 心臓モデルを表しているのが、ピンク色で示した図中央の部分です。交感神経と副交感神経の自律神経系で、これらがどのように調整されるのかをシミュレーションしています。ASDの方では、交感神経や副交感神経が適切に働いていないのではないかと考えられる生理信号のパターンがいくつか見られます。実際に人の交感神経や副交感神経を直接測ることは困難ですから、どのような状態にあると心拍が上がったりコントロールが難しくなるのかを測定して、それを再現するモデルパラメータを推定することで自律神経系の働きを検証しています。ASDの方の場合には、心拍が高かったり揺らぎの幅が小さいことが知られています。概念的には心拍の幅が小さいと環境変化への適応が困難なはずですから、そこに認知の問題も影響するのではないかと考えています。
先生が研究を通じて実現したいことをお聞かせください。
長井 認知機能のダイバーシティを正しく理解することに主眼を置いています。現在は、神経機能に由来する多様性を説明するニューロダイバーシティ（神経多様性）を拡張した、認知ダイバーシティのプロジェクトを立ち上げたいと考えています。ニューロダイバーシティというのは脳の機能的な違いに由来する個人の多様性の話です。つまり神経という評価軸のうえで、発達障害と定型発達の間の連続的な違いを考えます。私たちが新しく取り組もうとしているのは、それを拡張するもので、人間の認知は神経機能だけで決まるものではないというアイデアのもと、神経多様性だけでなく、身体の多様性と環境の多様性を総合して認知多様性を考えるということです。
神経多様性 vs. 認知ダイバーシティ（長井先生提供）
環境の多様性というのは、どのようなことでしょう。
長井 環境については、同じASDの方でもどこに住むかによって困りごとの度合いが違うことを当事者研究者から伺ったことから着想しました。わかりやすい例でいうと、日本のような同質性を重んじる国にいると、ほかと異なる属性を持った人は困ってしまいます。一方で、アメリカのような個性が尊重される国では、同じ人が困った人として扱われません。同様に、リアルな世界で困りごとを抱える人も、バーチャルの世界では困りごとを感じずに過ごすことができたりもします。つまり環境よって、その人の多様性が、困る多様性なのか困らない多様性なのかが変わってくるわけです。ですから神経だけでなく、ちゃんと環境をみるべきだというのが環境の多様性の考えかたです。
身体の多様性についても教えてください。
長井 ASDの方には不安障害のある方が多くいらっしゃいます。ASDの方は身体内部の感覚（内受容感覚）をうまく掴めないために、不安を抱えているのではないかという仮説があります。」心拍カウント課題」という実験では、参加者は自分の心拍を数え、その数と心電計で計測した実際の心拍数とを比較することで、参加者の心拍への感度を測ることができます。この方法を用い、イギリスの研究者がASDの方に心拍カウント課題を繰り返してもらったところ、最初は精度が低かったASDの方も、集中して数えるトレーニングを重ねていくと精度が高くなり、結果的に不安障害が軽減されたという有意な結果を得ることができました。つまり、自分の身体への気づきを高めると、それをコントロールすることができるようになり、結果的に不安障害の軽減に繋がったわけです。
多様性理解に神経・身体・環境の方向からアプローチする
桐原永叔 IT批評編集長（以下、桐原）禅宗で行う坐禅でも呼吸を数えたりしますからよく似ていると感じます。坐禅でも、呼吸を数えたり「気」のエネルギーが集まる丹田を意識したりしますが、先ほどの内受容感覚と同じだと思いつつ聞きました。
長井 瞑想やメディテーション、マインドフルネスといったものは自分の身体に注目をして信号処理を変えていくことだと思いますから、その意味では通底するものがあるかと思います。
以前、拝聴したシンポジウムでのご発言で、主観的な体験も神経活動という電気信号として捉えることで、哲学的・宗教的なものが計算論的に理解できる可能性を示唆されていたのが印象的でした。
長井 脳の軸だけ、身体の軸だけ、環境の軸だけで人を理解することはできないと思います。実は、神経・身体・環境という3つの要素が知能を形成するという考えは、ロボティクスでは当たり前のことなんです。ロボットの研究においては、脳に相当するプログラムを書くだけでなく、ロボットの身体も適切に設計しなければなりません。そして、それがどのような環境に置かれるかによってロボットの発揮する知能は異なってきます。ロボティクスでいわれるこの3つの軸を多様性研究にスライドすると、これまで神経機能だけに帰属されていた多様性を捉えなおすことができると考えています。環境の合理的な配慮をどう設計すべきかというのは環境の多様性ですし、さきほどの心拍の課題のように、身体への気づきを高めることは、身体の多様性に介入することに相当します。これらを統合することで、多様性への新しいアプローチがみえてくるのではないかと思います。そう考えれば、結果的として多様性の位相も変わってくると思っています。
桐原 自然科学は多様性を切り捨てて、効果的かつシンプルな原理に落とし込むことで進歩してきましたし、ChatGPTのアウトプットも複雑さや不合理は切り捨てているからこそ、もっともらしく感じるのかとも思います。複雑さを切り捨てることによる効率性の向上は社会秩序を守ってきた面もありますが、社会構造が精緻になりすぎたせいでズレを抱える人たちも多くなり、だからこそ多様性が必要だといわれているのが現在の状況だと思います。今日のお話を伺って、人間を理解するうえでは効率性のなかで捨象されてきたものを再考することが大切だと考えました。
長井 言語表現や意識体験にのぼらない信号が、ローレベルで起こしていることは、私たちの身体を通じなければわかりません。シミュレーションも格段に発達していますが、そこでも足りないものは確実にあります。近年のAIは最適化を軸に進歩していますが、その過程では多様性の価値が捨象されていると考えられます。私は、おそらくそこに人の知能の素晴らしさにおける最も重要なものがあると考えて研究をしています。＜了＞
