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翻訳 統合的情報理論について
Integrated information theory
From Wikipedia, the free encyclopedia (September 2023)
荒井康全
Yasumasa Arai 2023/10/29
Integrated information theory (IIT)統合的情報理論はあるシステムの意識にたいする数学的モデルを提案する。
それは究極的にある物理システム（人間の脳のように）がconscious,[1]意識あるのはなぜかを説明する意図をもつframework 枠組みを含んでいる、そして具体的な推測を与えることを意図している。その推測とはどのよな物理システムも意識的か、それはどの程度であるか、そしてなにか特定の経験を持っているか：
なぜそれらはそれらが特定の状態にて感じる特定の道すじで感じるのか（たとえば我々の視界は夜空で眺めていると拡張しているようである）[2]
そしてなにが他の物理的システムが意識的であると受け取るのか（他の動物は意識的か？ whole Universe be宇宙全体ってあるのか？）[3]
IITによれば、あるシステムの意識(what it is like subjectively 主観的のような何か)はcausal properties起因的の性質(what it is like objectively 対象的なような何か)と identical同等であると想像される。
したがって、完全な原因力を開示することによって、物理システムの意識的経験が勘定できるべきであるとなる。(see Central identity).[4]
IITは2004年に神経学者Giulio Tononi .[5]によって提案された。
顕著な関心にもかかわらず、IITは論争的でありそして広く批判を受けた、そのなかには非過誤的な疑似科学であるというのも含んでいる。
概容Overview[edit]
「意識の固い問題」への関係性
Relationship to the "hard problem of consciousness"[edit]
David Chalmers は意識性を説明する試みとして純粋に物理的項で行うことを論議したのである。（すなわち、それらが現在形式化されるように物理法そっくを起動かけ、そして必要にして不可避の意識存在を引き出すのである）その試みは実質的に"hard problem"「固い問題」に入り込むのである。
むしろ物理的原理からスタートをして、そして意識性に到達するより、IITは「意識性からスタート」し（われわれ自身の意識が確かとして受け入れ）、そして仮説的な物理層と勘定をあわせるべく必要になる物性について理屈づけるのである。
現象論から機構学への跳躍を遂行する活動はIITの仮定にある、それはもし意識経験の形式的な物性が十分にそれがおかれている物理系によって勘定があうなら、その物理システムはその経験の物性が制約条件を与えなけければならない。
意識存在するための物理的システムの限界は未知でありそして意識はスペクトラムの上に存在するようである、分裂脳患者の研究[7]をそして脳物質喪失の大きい意識ある患者の研究を含むようにスペクトラムの研究なのである。[8]
特に、IITは現象学から機構学への移行を、意識経験の基本物性(dubbed "axioms")と、そこから、さらに意識的物理システムの基本物性(dubbed "postulates")を同定することを試みるのである。
Mathematics: formalization of the postulates[edit]
数学的式化の完全にして筋の通った勘定については参考をみよ。[9]
拡張Extensions[edit]
たいして大きくないサイズのシステムのΦMax の計算でさえしばしば計算的に取り扱えないことがおきるが、そのようなときには積分情報としてヒューリスティックなもしくは代理的な測度[1]が工夫して使われてきた。
たとえば、Masafumi Oizumi等はΦG Φ∗[11] と幾何積分情報もしくは ΦGΦ�Φ�,[12]で積分化情報のための実用的近似であるものを共用して使っている。
これらはAnil Seth and Adam Barrett.[13] が以前に開発したproxy measures代理測度と関係している。
しかしながら、これらの代理測度のどれも 実質的なΦMax と数学的に証明された関係ではないので、それを使った解析解釈を複雑にしてしまうことになる。
それらは非常に小さいシステムに対してさえ定性的に異なる結果を与える。[14]
2021年に, Angus Leung等が神経データをIITの数学的式化の直接的応用を公開した。[15]
より大きなデータ群での計算機的挑戦を避けるために、著者たちはハエなどの神経集合体の活動[2]に焦点をあてたのである。
その研究の結果はΦMaxが神経データのよりちいさな群のためには首尾よい計算ができている。さらに動物で麻酔下にある場合ではΦMaxが顕著に減少したのであった。
意味ある計算挑戦として積分化情報を計算する場合では神経システムのminimum information partition最小情報分割を見つけることである、そこでは可能なすべてのネットワークの分割をとおして繰り返し計算が要求される。
Daniel Toker とFriedrich T. Sommerはシステム動力学の相関マトリクスの特殊な分解が最小情報分割のために手早くそして安定な代理をあたえたことを証明した。[16]
関連した実験研究 Related experimental work[edit]
システムのΦMaxを計算評価したり、そして意識構造を評価したりするアルゴリズム[10][17]が比較的straightforward一方向的な情報の流れであるが、その time complexity時間的複雑性が高いと計算的に取り扱いが困難になる、これはおおくの興味あるシステムでおきる。[10]
ヒューリスティックおよび近似はときに野球ゲームのようなゲームで複雑なシステムの灯具情報の推測を試みている。しかし、精確な計算は往々不可能になる。
これらの計算挑戦は経験的条件のもとで意識を信頼高くかつ正確にアセスすることの困難なしごとと組み合わせたものとなるが、多くの理論的予測のテストを困難にしている。
それにもかかわらず、研究者はさまざまなsubjects主観での意識水準のアセスのための情報積分化と微分化を測ることを試みている。
たとえば、最近の研究で ΦMaxとして計算的指向のより少ない代用特性を使ってさまざまな意識の水準間での信頼できる差異化をすることができている、これは起きている、寝ている（夢見ているvs夢見ていない）、麻酔下である、そしてコマトース（植物的vs最小限意識vsロックイン状態）の個人が対象である。[20]
IITは存在する経験的証拠を上手にフィットするいくつかの予測をもする、そしてそれは意識研究では見いだされるのとは逆の洞察性を説明するために使うことができる。
たとえば、IITはある脳の領域、cerebellum小脳のような領域では、それらのサイズおよび/もしくは機能的重要性にかかわらず、意識に寄与しないように見えるがそれが何故かを説明するために使うことができる。
受け入れReception[edit]
IITは批判と支持とも双方ひろくその受け入れが及んでいる。
支持者Support[edit]
神経学者Christof Kochは、この理論の後期の版での展開に協力してきたが、かれはIITを「意識についての現実的約束をする唯一の基本理論」と呼んできている。」[21]
神経学者でありかつ意識研究者である Anil Seth はこの理論に協力的であり、注意深くつぎのことを要請している；「意識経験は高度に情報的でありかつつねに統合化されるものである」；そして「IITから直ちに引き出せるひとつのものはわれわれが意識について知っている確かなものについて恰好な後付け検証[3]をあたえてくれている」と。
しかしIITの部分で、私があまり自信がないかなとみているところは統合情報が事実上それが意識であると主張しているところであり―その二つの間を同一であるとしているところである、」[22]そしてその部分こそが、 panpsychistの理論説明を批判してきたものである。[23] 哲学者David Chalmers、その有名な理念であるthe hard problem of consciousness意識の固い問題でしられているが、かれはIITについて篤い支援を表明してきた。
かれによれが、IITはそれがいま正確かどうかというよりも展開の方向性がただしいとしている。[24] Max Tegmark 計算の背後にある computational complexity計算の複雑性に問題を指摘している。 Max Tegmarkによれば「IITの提案する統合手段はシステムが大きいと計算的に非現実的になる、それはそのシステムの情報内容が超-指数関数的に増大するからである。」[25] 結果として、Φは一般的に近似的なものとなる。
しかしながら、Φを近似する方法はさまざまであり、これが大きな平均場神経ネットワークモデルという意味で計算されることになる。この理論のしかるべき仮定がその大きなシステムでの相変化を捉えるために工夫されることには意味がある。[27][28]
[1] heuristic or proxy measures
[2] neuronal population activity
[3] post hoc explanation
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