3-1-3-5: 神経科学 (2024-01-17時点)

3-1-3-5: 神経科学

現代神経科学は、2つの脳機能の重要な発見に基づいています。

まず、19世紀後半にカミッロ・ゴルジ、サンティアゴ・ラモン・イ・カハール、および彼らの協力者によって神経細胞と電気活性化神経回路が分離され、それらが脳の基本的な機能単位として定義されました。

ホジキンとハクスリーの研究は、この分析をより正確な物理モデルに洗練し、彼らは動物で神経伝達の電気理論をテストし、確立しました。（補足：Hodgkin-Huxleyモデル）

🇹🇼現代神経科学は、2つの脳機能の重要な発見に基づいています。まず、19世紀後半にカミッロ・ゴルジ、サンティアゴ・ラモン・イ・カハール、および彼らの協力者によって神経細胞と電気活性化神経回路が分離され、それらが脳の基本的な機能単位として定義されました。ホジキンとハクスリーの研究は、この分析をより正確な物理モデルに洗練し、彼らは動物で神経伝達の電気理論をテストし、確立しました。（補足：Hodgkin-Huxleyモデル）

次に、広い視野で観察すると、豊かで繊細な景色が20世紀の流れの中で徐々に現れてきました。

これにより、伝統的な視点も複雑化しました。

伝統的な視点はしばしば「頭相学」と嘲笑され、つまり、脳の各機能が物理的な位置に制約されているとされます。

🇹🇼次に、広い視野で観察すると、豊かで繊細な景色が20世紀の流れの中で徐々に現れてきました。これにより、伝統的な視点も複雑化しました。伝統的な視点はしばしば「頭相学」と嘲笑され、つまり、脳の各機能が物理的な位置に制約されているとされます。

逆に、パウル・ブロカ（Paul Broca）のような研究者は、

脳の病変患者の研究を通じて、機能的な物理的位置に関する重要な証拠の一部を発見しましたが、

数学モデリング、脳画像、単一神経細胞の活性化実験など、他の証拠も示しています。

多く、またはほとんどの脳の機能は、脳のさまざまな領域で相互作用するパターンから現れるものであり、物理的な位置によって主に生成されるものではありません。

🇹🇼逆に、パウル・ブロカ（Paul Broca）のような研究者は、脳の病変患者の研究を通じて、機能的な物理的位置に関する重要な証拠の一部を発見しましたが、数学モデリング、脳画像、単一神経細胞の活性化実験など、他の証拠も示しています。多く、またはほとんどの脳の機能は、脳のさまざまな領域で相互作用するパターンから現れるものであり、物理的な位置によって主に生成されるものではありません。

🇺🇸現代の神経科学は、脳の機能に関する2つの重要な発見から生まれました。まず、19世紀末にカミッロ・ゴルジ、サンティアゴ・ラモン・イ・カハル、およびその共同研究者たちは、脳の基本的な機能単位としてニューロンとその電気活動を単離しました。この分析は、神経伝達の電気理論を動物で構築し、検証したホジキンとハクスリーの研究によって明確な物理モデルに洗練されました。第二に、より広範で微妙な画像が20世紀にわたって浮かび上がり、伝統的な見方である「頭蓋骨学」として嘲笑されることが多い、各脳機能が脳の一部に物理的に局在しているという見方を複雑化しました。代わりに、ポール・ブロカなどの研究者は、脳の損傷患者を研究することで一部の機能の物理的な局在化の重要な証拠を見つけましたが、数学モデリング、脳画像、単一ニューロンの活性化実験など、さまざまな証拠は、多くの場合、脳の領域全体に分散している多くの脳機能が、主に物理的な局在化ではなく相互作用のパターンから生じることを示唆しています。

これらの発見から、"ニューロン"の"ネットワーク"が浮かび上がります。

各ニューロンは、入力メッセージに基づいて比較的単純な活性化命令に従い、共起の状況に基づいて基本的な接続を更新します。

再び、多元主義のテーマが優雅に現れました（注：ここでは、実際の神経科学者の細かい観察が必要かもしれません）。

🇹🇼これらの発見から、"ニューロン"の"ネットワーク"が浮かび上がります。各ニューロンは、入力メッセージに基づいて比較的単純な活性化命令に従い、共起の状況に基づいて基本的な接続を更新します。再び、多元主義のテーマが優雅に現れました（注：ここでは、実際の神経科学者の細かい観察が必要かもしれません）。

🇺🇸これらの結果から浮かび上がった理解は、「ニューロン」の「ネットワーク」というものであり、それぞれが相対的に単純な活性化ルールに従い、入力に基づいて活性化し、共起に基づいて基礎となる接続を更新するというものでした。再び、多元主義のテーマが優雅に浮かび上がってきます（これには本物の神経学者による厳しい検証が必要です）。

あらゆる領域において、神経科学は計算の複雑さを明確に示しています。

1950年代末から、フランク・ローゼンブラットをはじめとする研究者たちは、最初の「人工ニューラルネットワーク」モデルを構築し、数年以内に完全な人間の脳をシミュレートすることを目指しました

が、このタスクは計算上は可能であるとわかりましたが、数十年の時間がかかることがわかりました。

これにより、人間の脳を研究する方法は多様性を追求するようになりました（モデルと実験の両方を重視）。

🇹🇼* あらゆる領域において、神経科学は計算の複雑さを明確に示しています。1950年代末から、フランク・ローゼンブラットをはじめとする研究者たちは、最初の「人工ニューラルネットワーク」モデルを構築し、数年以内に完全な人間の脳をシミュレートすることを目指しましたが、このタスクは計算上は可能であるとわかりましたが、数十年の時間がかかることがわかりました。これにより、人間の脳を研究する方法は多様性を追求するようになりました（モデルと実験の両方を重視）。

🇺🇸すべての分野の中で、神経科学は計算複雑性によって最も厳しい制約が課されることを示しています。1950年代後半以降、フランク・ローゼンブラットをはじめとする研究者たちは、脳の最初の「人工ニューラルネットワーク」モデルを構築し、数年以内に完全な人間の脳をシミュレートすることを望んでいましたが、それは計算的には数十年先のことであり、もしそれが実現可能であるとしても、脳の研究のための多様な方法（モデルベースと実験ベースの両方）を迫られることとなりました。

ここは脳内の感受性と混沌の例です。

いくつかの初期の考えは脚注に書かれていますが、これらの考えは他の情報とより一貫して組み合わされる必要があります 5。

広範な形式の探求を通じて、部分的な物理的位置と多層構造の相互作用を含むさまざまな形式を調査した結果、いくつかの現象が非常に小さな構造（物理的に近いニューロン）に位置していることがわかりました。

他の現象は大脳領域全体ではないが、広範囲に分布しています。

また、いくつかの現象は物理的には異なるレベルに分布していますが、一貫した脳活動ネットワークに位置しています。

ヘブ理論モデルの拡張により、これらを反復的に共同刺激することで強化することが可能であり、これは科学における「関連性」の概念の最も優雅な証拠の一つかもしれません。

これは、私たちがよく想像する人間関係の発展の方法と非常に似ています。

🇹🇼広範な形式の探求を通じて、部分的な物理的位置と多層構造の相互作用を含むさまざまな形式を調査した結果、いくつかの現象が非常に小さな構造（物理的に近いニューロン）に位置していることがわかりました。他の現象は大脳領域全体ではないが、広範囲に分布しています。また、いくつかの現象は物理的には異なるレベルに分布していますが、一貫した脳活動ネットワークに位置しています。ヘブ理論モデルの拡張により、これらを反復的に共同刺激することで強化することが可能であり、これは科学における「関連性」の概念の最も優雅な証拠の一つかもしれません。これは、私たちがよく想像する人間関係の発展の方法と非常に似ています。

🇺🇸さまざまな形態の部分的な物理的局在化と相互作用の広範な調査は、多スケールの組織に焦点を当てています。一部の現象は非常に小さな構造（いくつかの物理的に近接したニューロン）に局在していますが、他の現象は大脳領域全体ではなく、一部の脳領域に分布しています。また、他の現象は物理的に分散していますが、さまざまな一貫した脳活動ネットワークに異なるスケールで局在しているように見えます。

🇺🇸ヘビアンモデルの接続は、反復的な共発火によって強化されることから、科学における「関係性」のアイデアを最も優雅に表現したものの一つであり、人間関係の発展を想像する方法と非常に近いです。

神経科学は、内包された因果関係を優雅に示しています。

脳の構造は学習において著しい可塑性を持ち、学習内容は人々の居住地や社会環境に大きく依存しています。

人間の経済や社会システムは脳に栄養を供給することができます。

そのため、人々は人間の神経心理学のさまざまな特徴を通じて、より高次の現象（社会、関係、経済、教育システム）を説明しようとするかもしれません。

これらの現象は、脳の本質や機能を形作る一部の核心的な要因です。

したがって、因果関係は典型的なクロスレベルの循環モデルに遡ることができます。

🇹🇼神経科学は、内包された因果関係を優雅に示しています。脳の構造は学習において著しい可塑性を持ち、学習内容は人々の居住地や社会環境に大きく依存しています。人間の経済や社会システムは脳に栄養を供給することができます。そのため、人々は人間の神経心理学のさまざまな特徴を通じて、より高次の現象（社会、関係、経済、教育システム）を説明しようとするかもしれません。これらの現象は、脳の本質や機能を形作る一部の核心的な要因です。したがって、因果関係は典型的なクロスレベルの循環モデルに遡ることができます。

🇺🇸神経科学は、埋め込まれた因果関係を優雅に示しています。脳の構造は学習に対して非常に柔軟であり、学習される内容は人間が生活し構築する社会的文脈や、人間の経済的・社会的システムが脳に提供する栄養素に大きく依存します。したがって、人間の神経心理学の特徴で説明しようとする高次の現象（社会、関係、経済、教育システムなど）は、それらの脳の性質と機能を形成する中心的な要因です。因果関係は、レベル間で古典的な循環パターンをたどります。

現代の神経科学は、これらの認知を一連の応用に変換しています：

脳損傷の治療、精神医学の発展、経頭蓋刺激や他の脳活性化法に基づく治療や介入措置など、さまざまなものです。

ただし、これらの最も革新的で神経科学に触発された技術の一部は、純粋な生物医学だけでなく、デジタル技術でもあります。

神経科学はまた、デジタル技術の発展において、2つのより奇妙で興奮する分野である脳機インターフェースと脳器官を計算基質として使用することにもよく利用されています。

🇹🇼現代の神経科学は、これらの認知を一連の応用に変換しています：脳損傷の治療、精神医学の発展、経頭蓋刺激や他の脳活性化法に基づく治療や介入措置など、さまざまなものです。ただし、これらの最も革新的で神経科学に触発された技術の一部は、純粋な生物医学だけでなく、デジタル技術でもあります。神経科学はまた、デジタル技術の発展において、2つのより奇妙で興奮する分野である脳機インターフェースと脳器官を計算基質として使用することにもよく利用されています。

🇺🇸現代の神経科学は、損傷を受けた脳の患者の治療、精神医学の開発、経頭蓋磁気刺激や他の脳活性化手法に基づく一部の治療や介入など、さまざまな応用に変革をもたらしています。しかし、神経科学に触発された最も変革的な技術は、純粋に生物医学的ではなく、少なくとも部分的にデジタルなものでした。神経科学は、脳-コンピュータインターフェースと脳オルガノイドの使用という、よりエキゾチックで興奮する分野のデジタル技術開発の中心になっています。

数兆のノードで構成されるネットワークで、各ノードは非常に単純な原則に従って動作します。

これらの原則は活性化ニューロンからのインスピレーションに基づいて設計されており、入力の線形組み合わせが一定の閾値を超えると活性化がトリガーされます。

🇹🇼最も一般的なものは、早期の脳の数学モデルに触発された「ニューラルネットワーク」の構造であり、最近の「人工知能」の進歩の基盤となっています。数兆のノードで構成されるネットワークで、各ノードは非常に単純な原則に従って動作します。これらの原則は活性化ニューロンからのインスピレーションに基づいて設計されており、入力の線形組み合わせが一定の閾値を超えると活性化がトリガーされます。これはBERTやGPTモデルなどの「基本モデル」の骨格です。

過去5年間、これらの進展は世界中に広がり、過去2年間ではますますニュースのトップに取り上げられるようになりました。

上記のデモンストレーションで示された神経科学のすべての重要な特徴は、より広範な多元主義（例：多層組織、関連性、埋め込まれた因果関係）がこれらのシステムの運営に反映されています。

🇹🇼過去5年間、これらの進展は世界中に広がり、過去2年間ではますますニュースのトップに取り上げられるようになりました。上記のデモンストレーションで示された神経科学のすべての重要な特徴は、より広範な多元主義（例：多層組織、関連性、埋め込まれた因果関係）がこれらのシステムの運営に反映されています。

🇺🇸最も普及しているのは、脳の初期の数学モデルに触発された「ニューラルネットワーク」アーキテクチャが「人工知能」の最近の進歩の基盤となっていることです。入力の線形結合によって決定される閾値を越えることで活性化するニューロンに触発された、数兆のノードからなるネットワークは、BERTやGPTモデルなどの「基礎モデル」のバックボーンとなっています。これらは過去半世紀にわたって世界中で大流行し、最近2年間でますます見出しを支配しています。上記で議論された神経科学のすべての重要な特徴、およびより広範な多元論（例：多スケールの組織、関係性、埋め込まれた因果関係）は、これらのシステムの操作に現れます。