賢さとは、モデルの何なのか

細胞の章で、脳が賢いのは数が多いからではない、と書いた。書いたまま先へ進んでしまったので、ここで引き取っておきたい。では、何なのか。

数ではない、という言い方は、実は反例で示せる。アフリカゾウの脳のニューロンは2500億個を超えるという見積もりがあり、ヒトのおよそ860億個をはるかに上回る。それでもゾウがヒトより複雑な言語や技術を持つわけではない。理由の一つは配分にある。ゾウのニューロンはその大半が小脳に集まっていて、大脳皮質だけを数え直すとヒトのほうがはっきり多い。細胞の章で触れた「数がどこに偏っているか」という話が、ここで効いてくる。

速さも似た事情だ。電気で走るの章で見たとおり、いちばん速い軸索でも秒速100メートル程度で、電線を流れる電気とは比べものにならないほど遅い。それでも脳は間に合っている。つまり、ニューロンを増やしても、信号を速くしても、その延長線上に賢さがあるわけではない。効いているのは別のところにある。

ここから先は、確立した定義の話ではなく、脳を「モデルをつくる装置」として眺めたときの整理として読んでほしい。その見方をとると、賢さは数ではなく、少なくとも五つの別々の軸に分かれて見えてくる。

この五つは、互いに独立している。どれか一つが高ければよいというものではなく、欠けたところがそのまま詰まりになる。上下の順序があるわけでもない。

解像度は、同じものを見たときに、どこまで細かく区別できるかということだ。感じるの章で見たとおり、知覚そのものが「区別すること」で成り立っている。詳しい人ほど、素人には同じに見えるものの違いが見える。これは目がよいのではなく、そこに当てるモデルが細かいということだろう。

接続は、モデル同士がどうつながっているかだ。つながりが機能をつくるの章で、脳の機能は部位ではなく結合のパターンに宿るという話をした。知識についても似たことが言えそうで、ばらばらに覚えた項目は、思い出すきっかけが一つしかない。つながっていれば、どこからでも辿り着ける。

比喩は飾りではない。モデルを別の場所へ運ぶための、道具だ。

横断は、ある分野で作ったモデルを、別の分野に持ち込めるかどうかだ。千の脳と、座標系の考え方では、脳は具体的な物体だけでなく、抽象的な概念にも同じ座標系の仕組みを使い回しているとされる。だとすれば、比喩やアナロジーは飾りではなく、モデルを別の場所へ運ぶための実際の道具ということになる。

更新は、合わなくなったモデルを直せるかどうかだ。脳は誤差だけを見ているで見たように、脳は予測とのズレを手がかりにモデルを書き換えていく。ところが、モデルが強く固まっていると、ズレのほうが例外として処理されてしまう。知識が多いことが、かえって更新を妨げる場合がある。

そして抑制。これがいちばん見落とされやすい。

つなげばつなぐほどよい、というものではない。注意と情動の章で見たとおり、注意とは選ぶことであり、選ぶとは同時に捨てることだった。決める・動くの章の前頭前野も、何かを始めさせる装置というより、走り出そうとする候補を抑えておく装置だった。関係のないものまで結びついてしまう状態は、豊かな連想ではなく、単に雑音が多い状態に近い。

ここまで来ると、最初の問いは形を変える。「賢い脳を物理的につくるには、どうすればいいか」という問いに置き換えてみると、答えの向きがはっきりする。ニューロンを増やすのでも、信号を速くするのでもない。必要なのは、回路を作り替えられること、必要な回路どうしをつなげられること、そして不要な結合を抑えられること——この三つだろう。

そしてこれは、脳がすでにやっていることでもある。つながりが機能をつくるの章で見た刈り込みは、まさに三つ目をやっている。発達の過程で結合を増やしたあと、使われなかったものを削っていく。脳は足し算だけでできているのではなく、引き算のほうも同じくらい使って作られている。

最後に、線を引いておきたい。ここで並べた五つの軸は、知能の科学的な定義ではない。心理学には知能を測るための独自の道具立てがあり、それは脳のモデルの話とは別の水準にある。この整理はあくまで、脳を予測とモデルの装置として眺めたときに、「賢さ」という言葉をどう分解できるかという一つの見取り図にすぎない。