Abstract
マインドアップロード（Brain Uploading）は、脳の情報処理を別の基盤で再現し、心的機能を移植・複製するという研究仮説の総称である[1]。本稿では、Whole Brain Emulation (WBE) を含むこの概念の現状を、計測・解読・実装という3段階の技術的フレームワークで整理し、コネクトーム研究の進展[9]と未解決の理論的・倫理的課題を概観する。本サイトは研究ノートとして、出典・前提・不確実性を明示する。
Introduction
技術と哲学の交差点
マインドアップロードは、単なる技術的課題ではない。「意識とは何か」「自己とは何か」という人類最古の哲学的問いに、科学的アプローチで挑む試みである。1980年代から議論されてきたこのビジョン[1]は、2000年代以降、計算論的神経科学の進展[2]や「コネクトーム」概念の普及[9]により、技術・倫理・哲学の横断課題として研究対象化してきた[10]。
用語とスコープ
本サイトでは「マインドアップロード」を以下の3領域の交差点として扱う：(i) WBE（脳の機能を計算モデルとして再現する試み）[10]、(ii) 侵襲/非侵襲の脳計測・刺激に基づく部分的な神経補綴（BCI/ニューロプロステティクス）、(iii) 本人性（自己同一性）の操作的定義と検証。
以下を「最低限のガードレール」として運用する：主要な主張には一次/総説などの出典を付す・仮説と事実、価値判断を区別し不確実性を併記する・評価指標や手順を先に定義し再現可能性を優先する。
Technical Framework
マインドアップロードの実現には、3つの技術的マイルストーンが必要である（Figure 1）。
Current Status
302 neurons
~25,000 neurons
~75M neurons
~86B neurons
Figure 1
コネクトーム研究の進展とスケール。線虫（C. elegans）[3]およびショウジョウバエ[4]では完全なコネクトームが解明されている。マウス[5]は現在進行中、ヒト脳[6]は約860億ニューロンを有する。
主要な技術的課題
スケール統合の問題：分子・シナプス・回路・領域・全脳という異なるスケールの研究を統合する理論が不足している。各レベルで知見は蓄積されているが、汎用的な計算論的フレームワークは確立途上である。
ダイナミクスの理解：静的な構造（コネクトーム）だけでなく、時間的な動態の理解が不可欠である。活動パターンが学習によりどのように変化し行動へ影響するかという動的な問いへの回答は困難である。
非侵襲計測の限界：EEGは時間分解能に優れるが空間分解能が低く[7]、fMRIは空間分解能はあるが時間分解能に限界がある[8]。両者を補完する新技術の開発が求められている。
Research Program
論文化を意識した実証プランでは、計測・解読・実装の各段階を統合的に示す。目標はマルチモーダル計測と神経解読を統合した「本人性維持」評価系の設計と論文化である。
| Year | 計測/データ | 解読/解析 | 実装/倫理 |
|---|---|---|---|
| 1 | 高密度EEG/fNIRS/fMRIの同時計測セットアップと再現性計測 | 線形・Transformerを基準モデルとして再現性評価プロトコルを確立 | 計測倫理審査とデータ主権の同意文書整備 |
| 2 | EEG-fMRI/MEGデータ融合とメタデータ整備 | 拡散モデル・因果グラフ比較、表現の可搬性評価 | スケール統合モデルのシミュレーション検証 |
| 3 | オルガノイド/ニューロモーフィックチップでの機能再現評価 | 本人性ベンチマークで解読器を統合評価、論文化 | 倫理・データガバナンス指針完成、公開データセットリリース |
Open Questions
コピーは「本人」か？
意識がコピーにより二つに分裂した場合、どちらが「本人」なのか。あるいは両方が本人なのか。これは哲学的に未解決であり、技術が実現しても答えが出るとは限らない。
意識の科学的定義
「意識とは何か」について科学的な合意がない。主観的体験（クオリア）を客観的に測定・再現できるのか、そもそも定義可能なのかという根本的な問いがある。
何を保存すべきか
「その人らしさ」を保つために何を計測・保存すべきか。神経接続だけで十分か、グリア細胞は必要か、腸内細菌叢の影響は？条件は理論によって大きく異なる。
References
- Moravec, H. Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence. Harvard University Press (1988).
- Sejnowski, T.J., Churchland, P.S. & Movshon, J.A. Computational Neuroscience. Science 250, 744–747 (1990). doi:10.1126/science.250.4977.744
- White, J.G. et al. The Structure of the Nervous System of C. elegans. Phil. Trans. R. Soc. B (1986). doi:10.1098/rstb.1986.0056
- Scheffer, L.K. et al. A Connectome of the Adult Drosophila Central Brain. eLife (2020). doi:10.7554/eLife.57443
- Herculano-Houzel, S. et al. Cellular Scaling Rules for Rodent Brains. PNAS (2006). doi:10.1073/pnas.0604911103
- Herculano-Houzel, S. The Human Brain in Numbers. Front. Hum. Neurosci. 3, 31 (2009). doi:10.3389/neuro.09.031.2009
- Michel, C.M. & Brunet, D. EEG Source Imaging: A Practical Review. Clin. Neurophysiol. (2019). doi:10.1016/j.clinph.2019.02.004
- Logothetis, N.K. What We Can Do and What We Cannot Do with fMRI. Nature (2008). doi:10.1038/nature06976
- Sporns, O., Tononi, G. & Kötter, R. The Human Connectome. PLoS Comput. Biol. 1, e42 (2005). doi:10.1371/journal.pcbi.0010042
- Sandberg, A. Feasibility of Whole Brain Emulation. In Singularity Hypotheses (Springer, 2013). doi:10.1007/978-3-642-31674-6_19
- Friston, K. The free-energy principle: a unified brain theory? Nat. Rev. Neurosci. 11, 127–138 (2010). doi:10.1038/nrn2787
- Ienca, M. & Andorno, R. Towards new human rights in neuroscience. Life Sci. Soc. Policy 13, 5 (2017). doi:10.1186/s40504-017-0050-1
- Yuste, R. et al. Four ethical priorities for neurotechnologies and AI. Nature 551, 159–163 (2017). doi:10.1038/551159a
- Van Essen, D.C. et al. The WU-Minn Human Connectome Project. NeuroImage 80, 62–79 (2013). doi:10.1016/j.neuroimage.2013.05.041