特集ロボット学：構成論的手法による人間理解

ロボティクスによる神経多様性の理解と支援長井志江 ながい ゆきえ

東京大学ニューロインテリジェンス国際研究機構

人間の知能を理解する上で重要な特徴の一つに，多てきた。特に，発達障害を第一人称視点か様性がある。人間は個人や年齢によって異なる特性ら探求する発達障害当事者研究4, 5との協働で，をもつ知能を獲得することで，集団や社会において神経多様性の理解と支援を目指す研究プロジェ相補的な役割を果たしたり，環境変動に対しての頑クトを推進してきた。以降の節では，ロボティク健性を向上させたりする。そこには，発達障害や知スと発達障害当事者研究の共同研究を通して見え的障害などの特異な知能も含まれるが，なぜどのよてきた，神経多様性の発生原理と，それにもとづうに多様性が生まれるのかは謎である。本稿では，

くリカバリー支援に関する最新の研究を紹介する。
筆者は，神経多様性多様性の理解に迫るロボティクス研究を紹介する。

発達障害者数の急激

1 発 達 障 害から神経多様性へな増加が社会問題とな る 一 方 で，1990

2 予測情報処理理論にもとづく神経多様性の発生原理の発生機序として，脳の一般原理である予測情報処理理論に年代後半に提案され注目している。本節

た神経多様性（ニューでは，まず予測情報処理理論を概説し，本理論にロダイバーシティ）の概念が注目を集めている 。神経もとづいて認知発達の連続性と多様性がどのよう多様性とは，発達障害を脳や神経の正常な変異のにどこまで説明できるのかを議論する。

1

結果と捉える概念であり，すべての人の脳には違いがあり，その違いは優劣ではなく個性と見なさ

2. 1

脳の一般原理としての予測情報処理理論れるべきだと考える。このような考えをいち早く予測情報処理（または，予測符号化）は脳のさまざま導入した海外の企業では，発達障害を抱えた人をな機能を統一的に説明する理論として，神経科学積極的に雇用し，彼らが得意とする緻密で反復的者らによって提唱された6〜8。予測情報処理理論な作業を任せることで，売上を 10 倍に伸ばす AIによると，人間の脳は環境や身体から感覚器を通ベンチャーも現れた。しかし，個性を活かす社会して入力されるボトムアップな感覚信号と，過去づくりは，単なる就労率の上昇や教育環境の変化の経験や知識にもとづいて内部モデルからトップだけで実現できるほど，容易なものではない。特ダウンに生成する予測信号の間の誤差，いわゆるに，身体障害と比べて，発達障害は当事者の困り予測誤差を最小化するように機能すると考えられごとが周囲に見えにくい障害であると言われておている（図 1（a））。人間はさまざまな感覚運動経験り，多様性を活かすには，認知機能における個人を通して環境や身体のモデル（内部モデル）を獲得し，の差異を正しく理解し評価することが必要である。 そのモデルにもとづいて環境を認識したり行動を筆者は認知発達ロボティクス2, 3を専門とし，人生成したりする。従来の認知神経科学では，知覚間のように知的な人工システムを開発する過程をや運動といった機能は脳の異なる仕組みにもとづ通して，いかにして人間が知能を獲得するのか，いて説明されていたが，予測情報処理はこれらのまた，なぜそこに多様性が生まれるのかを研究し機能を統一的に説明する原理として注目を集めてロボティクスによる神経多様性の理解と支援科学

41

（a）

（b）

図 1―脳の一般原理とされる予測情報処理とそれにもとづく認知発達の連続性と多様性（a）脳は感覚信号と予測信号の間の誤差，予測誤差を最小化するように知覚と運動を生成，（b）予測情報処理の変調による認知発達の連続性と多様性。

理論を発展させることで，乳幼児の知覚運動機能いる。
たとえば，視覚や聴覚などの知覚は，ボトムアから社会的機能に至る認知発達の連続性と，そこップな感覚信号と内部モデルからのトップダウンに生じる個人の多様性が，統一的に説明できるとな予測信号を，ベイズ推論にもとづいて統合する提案した（図 1（b））9〜11。

ことで生成されると考えられている（図 1（b）中央）。

まず，知覚運動機能の発達は，予測誤差最小化

予測を事前確率，感覚を尤度とすると，知覚は事を通して内部モデルを精緻化する過程と捉えるこ後確率に相当する。ここで，各信号には精度があとができる。たとえば，自己認知能力や物体操作るため，どのような知覚が生成されるかは各信号能力は，乳幼児が身体を動かしたときの固有感覚の精度に依存する。内部モデルが未熟で予測信号とそれを観察した外受容感覚の，多感覚信号の予の精度が低ければ，知覚は感覚信号に依存し，反測誤差を最小化することで獲得される。また情動対に，感覚信号にノイズが多く含まれていれば，は，環境刺激としての外受容感覚とそれによって知覚は予測信号に依存する。このとき検出される誘発される身体内部の内受容感覚を，内部モデル予測誤差が，内部モデルの学習に使用され，よりで矛盾なく統合することで知覚される。これらの正確で精度の高い予測信号を生成するように内部能力はいずれも発達初期は非常に未熟であるが，モデルが更新される。同様に，運動も予測誤差の生後の知覚運動経験を通して予測誤差を最小化す最小化を目的として生成されると考えられる。内ることで，内部モデルとして獲得される（図 1（b）左部モデルは，視覚や聴覚などと同様に，身体の姿下から右上）。そして，獲得された内部モデルにも勢や運動に関する信号，つまり固有感覚信号も予とづき，他者との相互作用の中で予測誤差を最小測する。意図や目標にもとづいて予測した固有感化することで，社会的能力が剏発すると考えられ覚信号と，実際の固有感覚信号を比較し，両信号る。他者は自己と異なる内部モデルをもつため，間の予測誤差を最小化するように姿勢や運動を生自己の知覚運動経験を通して獲得した内部モデル成することで，環境に働きかける。

では，他者の運動を正確に予測することは難しい。
また，他者の感覚入力を共有することもできない

予測情報処理理論にもとづく認知発達ため，限られた感覚信号から他者の運動を予測す

予測情報処理は，本来，成人の脳を説明する理ることも困難である。これに対して，他者運動の論として提案された。これに対して，筆者は，本模倣や意図の推定は，それと類似した自己運動を

2. 242KAGAKU

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生成したときの多感覚信号の想起を通して実現さ図2（a）（b）に，実験に用いたロボットと神経回れると考えられる。内部モデルが十分に獲得され路モデルを示す。神経回路モデルは回帰型の構造

ると，他者運動を観察したときの一部の感覚信号をもち，描画を 2 次元平面の軌道と捉え，現時から，それと連関した多感覚信号を予測すること

刻の描画位置（入力）から次時刻の描画位置（出力）をが可能になり，想起した感覚信号を用いて予測誤予測するように学習する。本実験では，6 種類の差を最小化することで，社会的行動が生まれる。

描画パターン（顔，家，車，花，人，ロケット）を学習デ

この段階での運動は社会的な意図をもたないが，ータとして与え，学習後に描画の一部（最初の 1/3 の後に環境や他者から報酬を受けることで，真に社軌道）を神経回路モデルに呈示して，モデルが意図会的な機能へと発達する。

した描画パターンを推論できるか，また，足りな認知発達の連続性と同様に，発達障害などを含い特徴（残りの 2/3 の軌道）を予測できるかを検証した。

む個人の多様性も，予測情報処理を拡張することさらに，モデルにパラメータ Hs, Hp を導入し，で統一的に説明することができる。たとえば，発学習を通して感覚信号と予測信号の精度が変調す

達障害の一特徴である感覚過敏・鈍麻は，予測・るように操作した。一般的に，発達初期では感感覚信号の精度が過剰に変調した結果と捉えられ覚・予測信号はどちらも精度が低いのに対して，る。まず，何らかの神経科学的要因によって内部発達後期では感覚器の精緻化と内部モデルの学習モデルが適切に形成されないと，予測信号の精度が進み，両信号の精度は高くなると考えられる。

が過剰に低くなる。この結果，知覚は感覚信号に

本実験では，発達的な変化に加えて，両信号の精強く依存し，結果として感覚過敏を生じる（図 1（b）

度のバランスが崩れることで，個人の多様性が現左上）。また，内部モデルが適切に獲得されないと，れるかを検証した（図 1（b）参照）。

過去の経験や知識を利用することも困難なため，感覚信号と予測信号の変調による描画の発新しい環境への適応も難しくなる。反対に，内部

3. 2モデルが過度に学習に影響し，予測信号の精度が達と多様性過剰に高くなると，知覚は予測信号に強くバイア

感覚信号と予測信号の精度を変調させて，神経スされ感覚鈍麻を生じる（図 1（b）右下）。そして，過回路モデルを学習した結果を図 2（c）に示す14。ま

汎化した内部モデルは限られた文脈しか説明できず，グラフの左下と右上を比較すると，感覚・予なくなるため，前者と同様に新しい環境への適応測信号の精度がどちらも低い場合はなぐり描きが困難さを生じる。このことは，一見，類似した能現れ，どちらも高い場合は補完が現れていること力障害（社会活動における困難さ）を示す発達障害が，が確認できる。これらはそれぞれ，低年齢と高年異なる機能障害（身体的な機能における困難さ）によって齢の子供に多く見られる描画であり，感覚・予測引き起こされる可能性を示唆している。

信号の精度の上昇が発達の時間的な変化を再現し

3. 1

3 神経回路モデルを用いた認知発達原理仮説の検証

予測情報処理にもとづく神経回路ていることが確認できる。
次に，感覚・予測信号の精度のバランスが崩れモデルることで，どのような多様性が現れるかを検証し予測情報処理理論にた。感覚信号の精度が過剰に高い場合は（図 2（c）右もとづいて認知発達下），なぐり描きだけではなくなぞり描き（呈示されの連続性と多様性が統一的に説明できることを検た 1/3 の軌道をなぞる運動）が現れた。これは，モデル証するため，神経回路モデルを用いた実験を行っが過学習を起こすことで，感覚信号に過剰に適合た12〜14。描画を課題として，子供に見られる発達したことを示している。つまり，感覚信号が示さ的な変化と個人の多様性が，予測情報処理の変調れているところでは感覚信号を高い精度で再現すによって説明できるかを検証した。

るが，描画パターンに対応する内部モデルが獲得
ロボティクスによる神経多様性の理解と支援

科学

43

（a）

（c）

（b）

図 2―予測情報処理の変調が描画の発達と多様性に与える影響（a）ロボットによる描画実験，（b）
描画の学習に用いた神経回路モデル，（c）感覚・予測信号の精度を変調させたときの描画の学習。

されていないため，感覚信号がなくなると対応すだけではその機序を推定することは困難であるが，るパターンを想起することができない。これが，本実験のように予測情報処理理論にもとづいた神

グラフ左下のなぐり描きのみとは異なる運動を生経回路モデルを構築することで，感覚・予測信号成したと考えられる。一方，予測信号の精度が過の精度の変調として統一的に説明できる可能性が剰に高い場合は（図 2（c）左上），誤推定が多く現れる示された。

ことが確認された。花を顔と混同したり，輪郭が似ている家と車を顔と混同したりする傾向である。
これは，モデルの予測信号精度が高いことで，モデル自身がもつダイナミクスが過剰に学習に影響

神経回路モデル実験

4 神経多様性の見える化とリカバリー支援し，類似したパターンを混同して内部モデルに表現したためと考えられる。

を通して，認知発達の複雑な動態が，脳の予測情報処理における比較的単純な変調（感覚・予測信号精度の変調）によって発生しうること興味深いことに，なぞり描きや誤推定も，なぐが明らかになった。ここで紹介した実験は描画のり描きや補完と同様に，子供の描画に観察するこみであるが，他の認知課題でも同様の結果が示さとができた 。ロボットと同様の描画課題を用いれている16, 17。本節では，これらの神経回路モデて，2～8 歳の子供 104 名を対象に実験を行った

ル研究を推進・発展してきた 2 つの研究プロジ

ところ，年齢とともになぐり描きが補完に変化すェクトを紹介する。

15

るだけではなく，呈示された線を常になぞる子供
神経多様性の見える化を目指す「認知ミラや，呈示された線にかかわらず特定のパターンば4. 1

かり（幾何学図形やジグザグの線など）を描画する子供がーリング」

観察された。実際に子供が何を意図して描いてい筆者は，神経回路モデル研究と発達障害当事者たかは不明であるが，感覚信号に強く影響を受け研究4, 5を融合することで，発達障害者の主観的でる子供（感覚信号精度の過剰な上昇）や，反対に，予測信定性的な困りごとを客観的かつ定量的に評価する号に強く依存しやすい子供（予測信号精度の過剰な上昇）技術の開発を試みてきた。2016 年に始動した戦がいたと推測される。個人の多様性は行動レベル）
略的剏造研究推進事業（CREST「認知ミラーリン

44KAGAKU

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（a）

（b）

図 3―知覚と感情を媒介する認知フィーリングとその動作原理仮説
予測情報処理にもとづいて知覚と感情を媒介する認知フィーリング，（b）多感覚信号の予測誤差の不均衡（a）による認知フィーリングの動作原理。

（期 間：2016-2021 年 度，代 表：長 井 志 江）グ」
で は，神 経展させることで，当事者のリカバリー支援を目指

回路モデルやロボティクス技術を用いて，認知機している22。認知フィーリングとは，知覚や運動能における多様性を鏡のように見える化（ミラーリが生成される情報処理過程に向けられた認知的感ング）する情報処理技術の開発に取り組んだ18。見覚のことを指し，知覚運動体験をどのくらい知っえにくい障害と呼ばれる発達障害を見える化するているのかという熟知感や，それが確からしいのことで，周囲の人が当事者の困りごとを正しく理かという確信感，流暢に処理できるかという処理解することが可能になる。

可能感などを含む23, 24。

本プロジェクトの成果の一つが，自閉スペクト

筆者らは，知覚や運動，特に，発達障害者や精ラム症（ASD: autism spectrum disorder）視覚体験シミュ

神疾患者が体験するそれらの変容（幻覚，妄想，させレータられ体験など）に対する快／不快の感情は，認知フィである。本シミュレータは ASD 者の19, 20多くが抱える視覚過敏・鈍麻を再現するもので，ーリングを媒介として生じると考えている（図 3

定型発達者が ASD 者の困りごとを第一人称視点（a））。さらに，認知フィーリングは知覚や感情とから体験することができる。のべ 4500 名以上を同様に予測情報処理にもとづいて説明され，内受対象にした一般参加のワークショップでは，シミ容・外受容・固有感覚といった多感覚信号の予測ュレータの体験を通して，ASD 者に対するステ誤差の不均衡性によって変動するという仮説を立ィグマ（差別や偏見）が低減することが示された 。てている（図 3（b））。たとえば，幻覚は脳の内部モ

さらに，本シミュレータの開発を通して，視覚過デルからの予測信号が過剰に働くことで，実際に敏・鈍麻における多様性や，それによって生じるは環境に存在しない対象が知覚される現象と考え社会的能力の障害，さらには予測情報処理にもとられる。このとき，外受容感覚の予測誤差は過大づく知覚変容の機序仮説も得られている。となり，他の感覚信号の予測誤差との間に不均衡21を生じることで，認知フィーリングが低下する。
4. 2 「認知フィーリング」にもとづく神経多様性

この認知フィーリングの低下が恐怖などの負の感のリカバリー支援情を生み，当事者にとっての困りごととして体験

そして，2021 年に新たに始動した CREST「認される。逆に捉えると，幻覚そのものは変化しな（期間：2021-2026 年度，代表：長井志江）
知フィーリング」

くても，認知フィーリングを改善することで，発では，CREST「認知ミラーリング」の成果を発達障害者や精神疾患者の負の感情，つまり困りごロボティクスによる神経多様性の理解と支援科学

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との軽減につながると期待できる。筆者らは，これを当事者にとっての新たなリカバリーと捉え，知覚や運動の変容を個性として尊重する支援設計を試みている。本プロジェクトはまだ始動したばかりであり，今後，神経回路モデル研究と発達障害当事者研究，さらに，感覚運動信号の変容を可能にする仮想現実（VR: virtual reality）技術を用いた研究を融合することで，認知フィーリングにもとづく神経多様性のリカバリー支援を目指す。
本稿では，神経多様5 今後の展開（2022）
4―S. Kumagaya: Advanced Robotics, 29（1）, 25（2015）
5― 綾 屋 紗 月・熊 谷 晋 一 郎: 発 達 障 害 当 事 者 研 究，医 学 書 院（2008）
6―K. Friston et al.: Journal of Physiology-Paris, 100, 70（2006）
7―K. Friston & S. Kiebel: Philosophical Transactions of the Royal Society B, 364, 1211
（2009）

8―A. Clark: Behavioral and Brain Sciences, 36（3）, 181（2013）
9―Y. Nagai: Philosophical Transactions of the Royal Society B,374（1771）, 20180030（2019）
10―Y. Nagai: “Predictive coding for cognitive development,” in. eds .）, Springer
Encyclopedia of Robotics , M . H . Ang et al（（2021）
11―K. Friston et al.: Neural Networks, 144, 573（2021）

性の理解と支援を目

12―A . Philippsen & Y . Nagai : Frontiers in Psychiatry , 11,指すロボティクス研

564415（2020）

究を紹介した。神経回路モデル研究と発達障害当事者研究を融合することで，発達障害の発生原理の解明に迫ることができる。特に，脳の一般原理として提案された予測情報処理理論は，認知発達の連続性だけではなく多様性も説明しうる可能性を示している。一方で，本稿で紹介したアプローチはまだ発展途上であり，本アプローチが従来の神経科学や認知科学の知見を超えて，神経多様性の理解に新たな発見をもたらすのか，また，当事者にとって真に役立つ支援設計を生み出

13―A. Philippsen & Y. Nagai: IEEE Transactions on Cognitiveand Developmental Systems, in press.

14―A. Philippsen et al.: Frontiers in Neurorobotics, 16, 856184（2022）
15―A. Philippsen et al.: Frontiers in Psychology, 13, 783446（2022）
16―H. Idei et al.: Computational Psychiatry, 2, 164（2018）
17―H. Idei et al.: Frontiers in Psychiatry, 11, 762（2020）
18―長井志江: 生体の科学，69（1）, 63（2018）
19―S. Qin et al.: in Proceedings of the 4th IEEE International
Conference on Development and Learning and on Epigenetic（2014）pp. 123-124
Robotics
20―長井志江・他:『日本認知科学会第 32 回大会発表論文集』
所収（2015）pp. 32-40
21―M. Tsujita et al.: “Comprehensive Intervention for Reducing
Stigma of Autism Spectrum Disorders: Incorporating the Experi-

すのかは未知数である。本稿で挙げた以外にも，

ence of Simulated Autistic Perception and Social Contact,” under

筆者は，神経科学者や認知科学者，心理学者らとreview.

協働した複数のプロジェクトを推進しており，さ22―戦略的創造研究推進事業（CREST）「知覚と感情を媒介する認知フィーリングの原理解明」（2021）https://cognitive-feeling.jp

まざまな研究分野の技術と知見を統合していくこ

23―N. Schwarz & G. L. Clore: in Social Psychology: Handbookとが，本アプローチのさらなる発展の鍵となる。

（1996）pp. 433-465
of basic principles. The Guilford Press

今後のプロジェクトの進展に期待していただきたい。
謝辞 CREST「認知ミラーリング」および CREST「認知フィーリング」の遂行にあたり，多くの議論を重ねた，東京大学熊谷晋一郎准教授，国立精神・神経医療研究センター山下祐一室長，北海道大学鈴木啓介特任講師，他メンバーに感謝の意を表する。

文献
1―P. Jaarsma & S. Welin: Health Care Analysis, 20, 20（2012）
2―M. Asada et al.: IEEE Transactions on Autonomous Mental（1）, 12（2009）
Development, 1
3―A. Cangelosi & M. Asada: Cognitive Robotics, The MIT Press

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24―S. Arango-Muñoz & K. Michaelian: Philosophical Inquiries, 2（1）, 97（2014）