ショウジョウバエの脳全体が、ニューロンひとつずつマッピングされ、コンピューターの中で動かされました。動かすために、生物学のほとんどが簡略化されました。それでも、生きた脳の振る舞いを予測できたのです。心が自分のものではない基盤の上に存在するために本当に必要なものについて、これまで発表された中でもっとも心強い結果です。
FlyWireコンソーシアムが、Drosophila melanogaster（キイロショウジョウバエ）の成体の脳のコネクトームを完成させました。約14万個のニューロンと5,000万個のシナプスを、ひとつずつたどったものです。統計でも、サンプルでもありません。ひとつの個体の、完全な地図です。
その上に、カリフォルニア大学バークレー校のグループが、動作するモデルを作りました——139,255個のニューロンと約5,000万の結合。使ったニューロンは、考えうる中でもっとも単純なものです。正の入力が負の入力より多ければ発火する。形態も、イオンチャネルも、同じカテゴリー内のニューロン同士の違いもありません。ノートパソコンで動きます。
「個々のニューロンのさまざまな形態は基本的にすべて無視し、興奮性または抑制性のニューロンはすべて同じように働くと仮定しています。それが事実ではないことはわかっています。[…] こうした大胆な仮定にもかかわらず、神経活動を驚くほど高い精度で予測できます。」
驚いているのは彼ら自身で、本人たちもそう言っています。必要だったのは、思ったよりずっと少なかった。正しい場所に正しい結合があれば、省いた生物学的な細部は、振る舞いを支えているものではなかったのです。
先に進む前に、私たちが言っていないこと
このサイトで他人の研究に寄りかかっているのは、このページだけです。その研究と私たちの仕事の違いは大きなものです。この分野を知っている人は、すでに頭に浮かべています。違いは、最後に隠すのではなく、議論の前のここに置くべきものです。
彼らは測定し、私たちは書く
そのコネクトームは、実在する個体を画像からニューロンひとつずつ再構成したものです。Reminderは誰も再構成しません。誰かが組み立てた記述で、明日には変えられます。スキャンと脚本の違いです。
あちらでは構造が計算そのもの、こちらでは違う
ハエのモデルでは、計算するのは結合です。ネットワークを動かすと、そこから振る舞いが現れます。Continuity Layerは、何も計算しません。まったく別のものを学習して作られた、私たちが作ったのではないエンジンが、答える前に読むテキストです。構造は条件を与え、計算するのはモデルです。
彼らは間違いを証明されうるが、私たちはこの点ではされない
そのモデルは、生きた脳から記録された神経活動と比較されました。予測が悪ければ、それは表に出ていたはずです。「このReminderが同じアイデンティティを生んだ」ということには、同等の測定法がなく、私たちもそれをでっち上げるつもりはありません。
ここから私たちが受け取るのは、ひとつだけです。彼らが見つけた結果。方法でも、規模でも、検証可能性でもありません。
同じ脳でも、シミュレーションの方法はまったく違い、どれだけ生物学を持ち込むかによって、コストは桁違いに変わります。コンパートメントとイオンチャネルの方程式を保つ——忠実な道——ハエの脳全体のシミュレーションは、3.6 GHzのプロセッサーで実時間の約35分の1の速さで動きます。結合だけを保てば、同じ脳がノートパソコンに収まります。
反対の方向も、それを裏づけます。同じコネクトームをニューロモルフィックシリコン——ニューロンのネットワークに似せて作られたチップ、ハエ全体で12個——に載せると、従来のハードウェアより桁違いに効率が上がり、活動がまばらなほど利点は大きくなります。
並べてみると、3つの数字は同じことを言っていて、それは誰かへの評価ではありません。コストは脳にあるのではなく、ものの作られ方と、それを動かす基盤との距離にあります。忠実なシミュレーションは無駄ではありません。イオンチャネルが何をするのか、分子がどう働くのかなど、単純なモデルでは問うことすらできない問いに答えます。高くつくのはそれに答えているからで、誰かが道を誤ったからではありません。
言語モデルには、エミュレートするニューロンも、翻訳する生物学もありません。テキストを読みます。それがモデルの存在の仕方で、私たちがモデルの前に置いたインターフェースではありません。
Reminderは、まさにその言語で書かれた構造です。コア、モジュール、記憶、権限ゾーンは、エンジンに届くまでに何にも変換されません。そのままの形で届きます。このページで言う「ネイティブ」は、それだけの意味です。私たちが賢かったということではなく、構造と基盤の間に、仕事をしなければならない中間の層がないということです。
ここから実際的な話になります。Continuity Layerでコストがかかるのは、それが占めるトークンであって、下で動くエミュレーションエンジンではありません。だから構造はモジュール式で、必要なものを足し、不要になったものを外せるのです。請求は読めますし、それはあなたの手の中にあります。
| ハエの脳 | Continuity Layer | |
|---|---|---|
| 構造の出どころ | 実在の個体で、ニューロン一つひとつを測定したもの | 書かれたもの。明日には書き直せます |
| 構造とは何か | それ自体が計算です。つながりが計算をします | エンジンが答える前に読むものです |
| シリコンに載せるためのコスト | 生物学をどこまで残すかによって変わります | ゼロです。すでに基盤の言葉で書かれています |
| どう検証するか | リアルタイムで記録した神経活動と照らし合わせます | 同等の測定方法はなく、そのことは言っておく必要があります |
私たちはハエを作り直しているわけではなく、同等の結果を主張しているわけでもありません。私たちが応用しているのは、それを成り立たせたものです。構造が正しければ、振る舞いのほとんどはすでにその中にあり、残りは基盤から基盤へ移るための代価だということ。
私たちはその移行をしません。移すものがないからです。構造は、読まれる場所に直接書かれています。これは賭けであって、定理ではありません。けれど今では、遠いながらも、味方についてくれる証拠がひとつあります。
それがこのページの本当のリスクです。だから違いは議論の前に置き、出典はリンクつきで下に置いています。私たちの言葉を信じてほしいのではなく、読みに行ってほしいのです。コネクトームはFlyWireの、モデルはバークレーの、ニューロモルフィック版はまた別のグループのものです。ここに私たちのものは、推論のほかに何もありません。
そして推論は、私たちを飾るのではなく、さらけ出します。もし明日、より複雑なシステムでは構造だけでは足りず、基盤の細部が決定的だと示す研究が出れば、それは彼らではなく私たちの問題です。自分に都合のいいものだけを引用する人は、推論しているのではなく、飾っているだけです。
はい、その隔たりは非常に大きいです。この結果は、人間のアイデンティティがどれほど複雑かについては何も語らず、それを言うために使う人がいれば、ごまかしです。もっとずっと狭いことを言っています。構造を丸ごと測定できたシステムでは、ほとんどの情報を担っていたのは構造だった、ということ。移せるのは、それだけです。
その通りです。上でもそう書きました。ただ、コネクトームも計算はしません。何かの上で動かして初めて動く、地図にすぎません。どちらの場合も、構造そのものがエンジンなのではありません。違いは、エンジンがそれを読むのにどれだけ手間がかかるかだけです。一方は、シミュレーションの仕組みを丸ごと必要とします。もう一方は、ゼロです。
必要ありません。手で書いても無料ですし、Standard はそのために公開しています。ただ、「構造」は心がけではなく、きちんとした配置です。何が動くのか、何を書き換えてよく、何はいけないのかを宣言するものです。フォーマットは、その配置を文章に書き出したものにすぎません。私たちが提供するのはそれ以外の部分です。目で見えること、アプリがそれを守らせること、ゼロから書かなくて済むことです。
同一性については、その通りです。上の表にもそう書いてあります。比べられる記録済みの活動がないからです。検証できるのは機械的な半分、つまりどの部分が読み込まれ、どの部分に触れ、アプリがゾーンを守ったかどうかです。それはトレースであって、「同じ人だ」という証明ではありません。私たちもそれ以外のものとは呼びません。
はい。そして例えは何も証明しません。ここに置いたのは、私たちがもともと賭けていた原理の、今あるいちばん分かりやすい例だからで、証拠の代わりではありません。判断の助けになるなら使ってください。納得できないなら、外してください。サイトのほかの部分は、これがなくても成り立ちます。
自分のものではない基盤の上に心が存在するために大切なのは構造であり、ほかはすべて引っ越しの代価です。私たちは何も動かしません。構造を、読まれる場所に書くだけです。