[論文レビュー] Information, complexity, brains and reality (Kolmogorov Manifesto)

Giulio Ruffini|ArXiv.org|Apr 9, 2007

Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 23被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、脳が普遍的な情報圧縮装置として機能すると提唱し、コルモゴロフ複雑性を認知、科学、現実を統合的に解釈する枠組みとして用いる。すべての科学的および知覚的モデルは、感覚入力をアルゴリズム的に圧縮することから生じ、現実そのものもパターン認識と情報の単純化によって形作られる心的構造であると主張する。

ABSTRACT

I discuss several aspects of information theory and its relationship to physics and neuroscience. The unifying thread of this somewhat chaotic essay is the concept of Kolmogorov or algorithmic complexity (Kolmogorov Complexity, for short). I argue that it is natural to interpret cognition as the art of finding algorithms that apprach the Solomonoff-Kolmogorov-Chaitin (algorithmic) Complexity limit with appropriate tradeoffs. In addition, I claim that what we call the universe is an interpreted abstraction--a mental construct--based on the observed coherence between multiple sensory input streams and our own interactions. Hence, the notion of Universe is itself a model.

研究の動機と目的

• コルモゴロフ複雑性を、情報、認知、物理法則を理解する統一的原則として確立すること。
• 脳を自己参照的でチューリングマシンに類似したシステムと位置づけ、感覚入力の圧縮を通じて現実を構築するものとする。
• 不完全な情報アクセスが、統計力学および量子力学における科学的理論の構築にどのように影響するかを調査すること。
• 自然選択が環境の複雑性を最適に圧縮する生物学的アルゴリズムである役割を考察すること。
• アルゴリズム的複雑性が時間、宇宙、および「現実」が心的構造であるという概念に与える意味を検討すること。

提案手法

• コルモゴロフ複雑性（Kolmogorov Complexity, KC）を、情報、認知、物理法則を分析する中心的理論的枠組みとして用いる。
• 脳を自己言及的システムとしてモデル化し、能動的センサーやアクチュエーターをテープヘッドとして扱い、感覚入力を圧縮対象のデータとみなす。
• アルゴリズム的情報理論を神経科学に適用し、パターン学習実験におけるEEGデータを用いて、神経処理における繰り返しと共鳴を研究する。
• 質量や時空といった物理的概念が、感覚ストリームにおける不変性と繰り返しの検出から導かれるモデルであると提唱する。
• ルール110セルオートマトンと遺伝的アルゴリズムのアイデアを統合し、生物学的および人工系における圧縮メカニズムを模擬する。
• タイムレスな物理学とホイル・デ・ウィット方程式を、KCが低い単一のアルゴリズム的プログラムとして宇宙が表現される枠組みとして考える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 コルモゴロフ複雑性を用いて、生物学的および物理的システムにおける複雑性をどのように区別し、定量化できるか。
• RQ2 ドーパイラのDNA配列のコルモゴロフ複雑性は何か。また、その有効相互作用宇宙の複雑性と相関関係があるか。
• RQ3 EEGデータにおける学習プロセスとパターン共鳴を分析することで、脳の符号化メカニズムを特定できるか。
• RQ4 現実と仮想現実の根本的差異は何か。また、プレゼンス実験はその差をどのように定量化できるか。
• RQ5 宇宙のコルモゴロフ複雑性は何か。また、ホイル・デ・ウィット方程式の解と結びつけることができるか。

主な発見

• 脳は本質的にパターン発見と圧縮の装置であり、認知と科学は、コルモゴロフ複雑性の極限に近づく最小のアルゴリズム探索から生じる。
• 現実は客観的な外部構造ではなく、脳が一貫性のある繰り返しの感覚パターンを解釈することで形成される心的構造である。
• 生物的進化は、自然界が最適な圧縮問題を解くためのアルゴリズムであると解釈され、DNAは環境との相互作用の圧縮表現を符号化している。
• 進化的制約による情報アクセスの不完全性が、統計力学および量子力学が巨視的状態と確率的推論に焦点を当てる理由を説明する。
• 宇宙は、すべての力学的情報を含む単一の数（例：π）として概念化できる可能性があり、時間は「過去」に関する「今」の情報的内容から生じる。
• 仮想環境における「プレゼンス」の概念は、脳が制御された相互作用的情報浴を通じて現実をどのように構築するかを検証するための実験的基盤として形式化できる。