[論文レビュー] Measuring Consciousness

Siddhartha Sen|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2016

Neural Networks and Applications参考文献 3被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、EEG由来の脳波相関関数とシャノンの情報理論を用いて意識を測定する理論的枠組みを提案する。時間に依存する情報関数 $ C(t) $ 及びその微分 $ D(t) $ を計算することで、脳における動的情報処理として意識を定量化し、高い値はより高い注意喚起を示し、ガンマ波活動と強く関連している。

ABSTRACT

A measurement based formula for consciousness, C, as a function of time t, is constructed. The formula depends on identifying a natural relevant self-generated, time-dependent dynamical process inherent in any entity. For human beings the relevant dynamical process identified is the ensemble of brain waves, observed in EEG measurements, that are represented in the model by their measured time dependent correlation functions. These correlation functions define the accessible dynamical state of the brain at any moment of time. From them a time dependent probability function, P(t), is extracted by using a mathematical identity. According to information theory, -P(t) log P(t), is a measure of the information contained in the brain waves. Consciousness, C, is defined by this information theory formula: it is not localized, does not depend on specific hardwire details of the brain, but reflects the information content present in brain waves. Justifications, based on observational evidence, are given for the formula and it is shown that C reflects the degree of "awareness" that a person has at a given moment of time. The model explains the observed time delay between when a brain wave is seen to initiate an action and when there is awareness that the action has been initiated, in terms of the way brain waves processes information. Some testable consequences of the model, including the role dreaming sleep plays in long term memory storage, are discussed. It is also shown that non living entities have C=0.

研究の動機と目的

• 実験的EEGデータに基づく、検証可能で測定に依存する意識のモデルを構築すること。
• 意識を固定された脳構造としてではなく、神経集合における動的情報処理として定義すること。
• 脳波パターン（例：ガンマ波、デルタ波）と意識レベルとの間の定量的関係を確立すること。
• 相関関数と情報理論を用いて主観的経験を測定することの理論的根拠を提供すること。
• 神経動態に基づいて時間的に変化する情報指標（例：$ D(t) $）を用いて、意識的状態と無意識的状態を区別すること。

提案手法

• N個の脳領域におけるEEG相関関数から時間に依存する確率分布 $ P_N(t) $ を抽出する。
• シャノンの情報理論式 $ C(t) = -\sum P_N(t) \ln P_N(t) $ を適用し、意識関連の情報含量を定量化する。
• 情報処理の速度を $ D(t) = \frac{dC}{dt} $ として定義し、意識の動的側面を表現する。
• 平均場近似を用いて、デルタ、シータ、アルファ、ベータ、ガンマ波の寄与を重み $ c_i $ でモデル化し、合計が1になるようにする。
• 実測EEGデータに依存して、脳状態（例：$ c_4 $ が覚醒状態で優勢、$ c_1 $ が深睡状態で優勢）に応じて $ c_i $ 値を割り当てる。
• $ x = \omega_i t $ とし、$ D(t) = \sum_{i=1}^5 c_i \omega_i \frac{dC_i(x)}{dx} $ を用いて、$ D(t) $ を周波数成分 $ \omega_i $ と結びつけ、神経振動のダイナミクスを意識レベルに直接関連付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EEG相関関数から導出される時間に依存する情報含量として、意識を定量化できるか？
• RQ2 情報処理速度 $ D(t) $ は、既知の意識状態（例：レム睡眠、深睡、てんかん性無意識発作）とどの程度相関するか？
• RQ3 高レベルの神経活動が見られるにもかかわらず、ガンマ波成分 $ c_5 $ が意識的状態と無意識的状態をどの程度明確に区別できるか？
• RQ4 情報理論的指標を用いて、植物的状態と最小意識状態を区別できるか？
• RQ5 記憶のアクセスと時間に依存する神経信号は、モデル内で連続的な自己の感覚が生じるのをどのように寄与するか？

主な発見

• 本モデルは、EEG相関関数から導出された $ C(t) $（脳波の情報含量）と $ D(t) $（情報の変化率）によって意識を定義する。
• $ D(t) $ が低い状態（例：レム睡眠、てんかん性無意識発作）は、神経活動が高くても無意識と分類される。
• ガンマ波活動（$ c_5 $）は、覚醒状態およびレム睡眠状態では一貫して存在するが、てんかん性無意識発作では存在せず、これにより意識レベルの低さが説明できる。
• 平均場近似により、脳波タイプごとに状態依存の重み $ c_i $ を割り当てることができ、覚醒状態では $ c_4 $ が優勢、深睡状態では $ c_1 $ が優勢となる。
• 微分 $ D(t) $ が周波数成分 $ \omega_i $ に依存することが示され、神経振動のダイナミクスが意識指標に直接関連している。
• 本モデルは、意識が静的脳回路ではなく、動的で時間に依存する情報処理から生じることを支持しており、自己の連続性は記憶と持続的な情報フローに結びついている。