Introducing “Quantum-like Qualia hypothesis: from Quantum Cognition to Quantum Perception”

Just accepted by Frontiers in Psychology! “Quantum-like Qualia hypothesis: from Quantum Cognition to Quantum Perception” https://osf.io/preprints/psyarxiv/9m5yp

by Tsuchiya, Bruza, Yamada, Saigo, Pothos. Learned a lot from writing this. Very happy to see it finally accepted!

This paper introduces mathematical structure of quantum theory to better understand mathematical structure of qualia and associated psychological processes.

I’ve been always unsatisfied with “points in space” models of qualia (though it’s intuitive and useful…)

A concept of “observables” that are distinguished from “states” in quantum theory is one of the most important ideas in the paper.

I think this fits with various issues associated with the issues around attention and consciousness = qualia. Hope you find it interesting!

By considering “observables”=qualia, “states”=sensory input + attention, we can now precisely model how some combinations of qualia cannot be simultaneously experienced while others are possible. We can use theories of “quantum measurement instruments” in the future.

We call this Quantum-like Qualia (QQ) hypothesis. QQ can be tested in various ways empirically. We wrote a recipe for empirical experiments in Section 4. Some of which are undergoing in our lab!

The more I learn about quantum theory, the more sympathetic I became to people proposing “quantum” to solve consciousness-brain problem.

However, in my view, it is “mathematical structure of quantum theory” that is more important. Not microscopic “quantum phenomena”.

Quantum cognition in decision making has been quite successful. I imagine it will be even more so in the future, thanks to the introduction of the “instrument” theory. They used only quantum math. Not quantum brain.

“Classical” math / concepts assume that qualia are like “things”. Points in the space. This assumes that they can be “measured” in principle without any disturbance to it.

QQ assumes “by default” that measurement affects qualia. (Note that it means classical situations arise in many cases). Depending on attention and sensory inputs (and other contexts), observable=qualia can result in different measurement outcomes.

Yet, this is not the same to say qualia DO not exist before measurement. I think they DO. We need proper methods to estimate what qualia were like before the measurements (We can do this with quantum instrument theory!).

We need to write how to define measurements. And a couple of papers to elaborate on QQ concepts with scientific evidence to come in the next few years.

QQ will hopefully become a quantitative theory like IIT. QQ targets the relationship between qualia and attention.
Causal structural theories (like IIT) would need to be combined with a dynamical/empirical theory like QQ. QQ aims to provide quantitative explanation on the experimental data related qualia. Otherwise, how can we empirically test IIT on the issue of qualia?!

Sameness of qualia

Distinctions among the different levels of sameness (identity > isomorphic > equivalent > adjunction > functor) introduced in category theory is so useful. The more I read philosophical discussion on qualia, I appreciate these distinctions…

The above is Fig 1B of our paper : Tsuchiya, Taguchi, Saigo 2016 Neurosci Research. I’m curious how much people care about the “strength” of the concept of “sameness”. To be honest, I probably didn’t pay much attention to the issue of “sameness” until I met with Hayato Saigo and Shigeru Taguchi in 2015.

Goodman 1977 says “we need only recognize that two qualia are identical if and only if they match all the same qualia.”

What does this sentence mean?

Imagine we are talking about a psychophysical experiment, where qualia of two patches are compared. Then, necessarily, the two patches are already different in space or time.

This means then if we consider “spacetime” relation to consider a category of qualia, these two qualia can’t be “identical” in any way.

But, if “theorists” decide to ignore these relations, then, two qualia can be claimed to be “identical” (but as one is already distinguishing two in some way, it doesn’t make sense to talk about something like this….)

In most cases, what is meant by “identical” is probably at most “isomorphic”. It’s probably more likely to be “equivalent”. Unknowingly, we tend to actively discard what are different when we compare two things other than space and time. For example, unless we ignore textures, shapes, shapes, tastes, etc no two apples can be the same.

Maybe this state of affair continues unless math education entirely rests on a set theoretic notion. In category of Sets, we don’t care about internal relations among the members (=discrete). So as long as the members are the same, two sets are isomorphic.

Let’s say 2 persons have qualia structures with 3 qualia. If their internal relational structures are different, their structures can’t be the same.

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How to be an efficient manager in a remote collaborative project?

Because of the nature of my research, remote collaborations have become essential. Here are some notes on what I found useful on how to better manage these remote projects. There are many more, but I list only three points here, which seem to work in my team in my area of the research. Hope this may be useful to some people!

Table of contents

1. Toyota Matrix & Trello Board
2. Attach the estimated date to finish on every item on the ToDo list
3. Try to make each goal concrete, following the MAC principle

1) Toyota Matrix & Trello Board

In our lab, we have been implementing a method, called the “Toyota matrix”. It consists 4 regions, each of which lists various items related to the project. “Todo”, “Next”, “Problems” and “Awesome”. There are lots of similar techniques, called in different names, like WOOP etc.

As a Toyota matrix, we have used a whiteboard and Google Doc, which works well. Recently, we migrated into Trello, which is better in some aspects. One advantage of Trello is that the owner of the board can move items in “ToDo” into “Done”, which the team can review later.

The most important among 4 regions for me is “Awesome“. Share the “Awesome” goal among the team is quite important. The video from Spotify is inspiring. https://vimeo.com/94950270

If the team doesn’t align with the Awesome goals, collaboration can collapses.

Next important is “Problems“. This can be a difficult component of the matrix to fill if the team consists of all optimists. When we have realists / pessimists, they can come up with all sorts of potential failures. This is very useful. According to the science of the planning, we improve the success rate of the project if we are aware of problems. As I myself is optimistic, these negative comments are useful to keep. If they turn out not big problems, that’s also fine. Explicit listing of these potential problems are also good for pessimists. If they keep on thinking and ruminating these concerns, that can be harmful for the progress. I have seen many cases where these concerns are irrelevant in the end.

In our team, we use “Todo” to list goals and projects that the owner of the board plans to complete soon. We usually meet once a week or two weeks. So, anything that we plan to do before the next meeting comes under Todo.

Anything that won’t finish before the next meeting will go into “Next” area.

So, that’s the first step.

2) Attach the estimated date to finish on every item on the ToDo list

Next thing, which I recently found super important, is to estimate a date of completion for each ToDo item.

It’s known that >40% of items on ToDo list is never finished, if it doesn’t have a date.

There are several problems with the ToDo items without dates.

a) We can’t agree on the priority of the items.

b) We can’t understand each other what is causing the delay of each step. (Or, sources of the under- and over- estimation of these delay).

Having estimated dates of completion makes these issues manageable.

I find it’s better to use a term “estimated dates”. If we call them “deadlines”, it puts unnecessary pressure to the team members.

With these estimates, it becomes clear that almost everyone has significant biases. The biases may be due to perfectionism, planning fallacy, etc.

It seems many struggles come from poor planning of goals. We can improve the quality of goals by making it more measurable and actionable.

3) Try to make each goal concrete, following the MAC principle

M – Measurable

A – Actionable

C – Competent

I’ll skip the C part, for now.

I found that abstract goals, such as “Understand LME”, are not suited to put in ToDo. (Although, these abstract goals can be very effective and important in Awesome).

The problem of the abstract goals is that the team cannot assess whether we achieved them or not. It is better to make each item “measurable”. Compared to “understand LME”, “Read Chapter on LME” is better. “Apply LME to analyse the data” is even better.

Actionability follows a similar principle. If the goals are not something that we can do with concrete actions, it’s hard to see if we are doing something.

Once you get here, breaking down the items further, so that the owner of the board can achieve 4-5 seems to work well. Having many achievable goals makes achieving these feels like a game!

アンパンマンと構造主義

橋爪大三郎の「はじめての構造主義」は面白い。クオリア構造のホームページでも推薦図書として推している。

橋爪氏は、途中で、構造主義と機能主義の考え方を対比していて、これが私が長年アンパンマン（のオープニングテーマ）にずーっと感じていたわだかまりにアドレスしてくれていることに気がついた。

構造主義では、モノの価値というものがあって、それに見合った交換が生じる、とは考えないらしい。むしろ、交換がされるようなモノには価値が生じる、と考える。

一方、機能主義では、Xというものは、〜と いう機能があって、（〜のためにあって）だから価値がある、と考える。

橋爪氏が言う通り、私は機能主義の考えはと狭いなぁと思う。機能が全くないものにもとんでもない価値が生じることなんて日常茶飯事だ。みんなが欲しければ、価値はたかまる。（ここで、ズルい機能主義者は後付で、「みんなが欲しがる」というのが機能だ、というのかもしれない）。

同じように、機能主義的に考えると、社会にとって役にたつから、コミュニケーションがある、と考える。その機能を良くするためにコミュニケーションを改善しようと考える。

だが、構造主義的には、コミュニケーションがあるから社会が成り立つ、と考える。

コミュニケーションに〜という機能があるから、社会に重要だというのは狭い。噂話、ゴシップ、雑談があるから社会・人とのつながりができると考える。人と話すのは〜という機能のため、と考えると、雑談の類は減らすべきと考えるかもしれない。（これもまた機能主義では、雑談には雑談の機能がある、と後付でいうのかもしれない。どっちにしろ雑談に関しては色んな面白い本があって雑談に関する考え方が最近変わった。）

「なんのために生まれて、なにをして生きるのか？ 」

このアンパンマンの歌詞には、私の子どもがアンパンマンのビデオをよく見ていた時によく考えさせられた。一時期は、これを機能主義的に「子孫に遺伝子を残すため」とか「何かアイデアとか形として残すため」とか的に考えたこともあった。「自分より大きな存在、社会、家族、誰かのために生きるため」っていうのもありかとおもった時期もある。が、それもなんか納得行かなかった。

生きるから生物。何かをするから人間。と構造主義的に考えたらどうか？ 答えってそういうことか？

「こたえられないなんて、そんなのはいやだ！」

こういう答えは、アンパンマン（の歌詞の作者）的には納得いかないかもしれない。だけど、中途半端な間違った機能主義的な答えよりよっぽどいいのでは？

なんのために研究するんですか？

いや、むしろ、研究してるから、人間として生きていられるのです。とか。

Planning to fail for better achievement

Recently, our lab members have started using Trello boards for project management. For collaborative projects, we have been using something like this for a while. Recent improvements in Trello make it easier to use than alternatives.

In the course of using Trello, I noticed several typical patterns in micro failures. These failures tend to happen when the members:

1) do not estimate of when to finish an item in “To Do”,

2) overestimate what they can do at a given period, and/or

3) do not plan for the time or possibility of failure.

1) is something I have noticed myself over the years. A certain percentage of items in my “to do” list remain there forever! This has put me under some stress. These accumulated items make me feel that I can’t achieve many things. But I’m not an exception. Psychological studies seem to have shown that ~40% of the items in the To-Do list are never completed!

These studies also point out several disadvantages of the ToDo list. One obvious disadvantage is that all items on the ToDo list look similar in priority.

A pretty effective way to deal with this is to put a self-estimated “time to complete” for every item. This also allows one to realize how much one can do a given task at a given time, which relates to the 2nd problem.

We are pretty bad at estimating how long any project will take. This is known as Planning Fallacy.

Combined with 1 and 2, 3 makes things worse. Many ambitious members have estimated the time to complete as if they are a perfect person. No failures are planned. This makes the planned date to be never achieved.

There are two ways to reduce your planning fallacy. One way is to ask other people to give the estimate. Other people’s judgement seems more registrant against this fallacy. 

Another way is for you to estimate the time as if your colleagues were to do it.

There are two great practices that I’ve tried, which worked very well for me!

I) Know thyself. Record as many activities for at least 2 weeks. Get an estimate of how fast you can do a given task per unit time. I recommend a combination of “the Pomodoro technique”.

II) Include ~15% of CHEAT time / day for your schedule. Planning roughly 1-2 hours per day and 1 day per 2 week as a CHEAT day. This seems to improve the success rate of timely achievement of the project.

「クオリアはどこからくるのか？」（岩波科学ライブラリ １２月１６日発売 の「目次」と「はじめに」

「遂に！ アマゾンで予約ができるようになりました。（本バージョンのみ。電子バージョンは数カ月後に available になるとのこと！） 興味がありそうな方に広めていただけると嬉しいです。脳と意識に興味がある高校生以上から読める内容になっています。」

とTweetしたのはいいけど、岩波のウェブサイトにも、amazonのサイトにも中身をチェックできそうな情報が無い。これじゃぁ誰も本の予約なんてしてくれないだろうと思うので、「目次」と「はじめに」をこのブログで載せます。誰か、これ読んで予約してくれることを願う！

1. 目次
2. はじめに

目次

1章 意識って科学の対象なの? クオリアって何? …………….1

意識の問題は面白い!?/クオリアって一体何?/意識を研究するとはどういうことか?/意識研究のインパクト/意識の研究の難しさ/動物・植物・ロボットに意識はあるのか?

2章 意識はどうすれば研究できるのか? …………………………17

意識やクオリアにはどういう特徴がある?/これまでのアプローチ—心理物理学と脳科学/脳に損傷を受けると私たちの意識やクオリアはどうなるの?/患者の報告・行動・脳活動—すべて がそろった総合的な証拠が最強/盲視患者の詳しい研究/行動や脳活動で明らかになる盲視の証拠/サルも盲視を経験するなんてことがある?/サルが盲視であると証明できるか?/無意識と意識を区別する方法なんてある?

3章 目から脳へ、脳から視覚意識へ …………………………….35

目の構造はどのように視覚意識をカタチづけるのか?/網膜で受けた光の情報はどのように脳に伝わるのか?/ニューロンの守備範囲—「受容野」とは?/目からの情報を受け取る脳部位—一次視覚野(V1)とは?

4章 意識の変化に合わせて変わる脳活動 …………………………43

意識に伴って変わる神経活動(NCC)とは何か?/NCCを見つけるためのパワフルな実験—両眼視野闘争/サルでの両眼視野闘争の研究

5章 意識と注意 …………………………………………………… 51

注意とは何か?/意識と注意はどう違う? それとも同じ?/意識と注意は別々に操作できるか?/意識と注意は違うなんていう証拠はあるの?/注意のことを考えた上で、もう一度問い直す—クオリアって何もの?

6章 意識の統合情報理論 …………………………………………63

意識の理論は必要か?/意識の理論があると何が嬉しいの?/統合情報理論/統合情報理論が重要視する意識の5つの特徴/意識の情報性/意識の統合性/統合情報量とは何か?/意識の排他性/統合情報理論に基づく意識メーター/意識レベルの計測/統合情報量の計算は可能か?/統合情報理論によって脳に損傷を受けた患者の意識を説明できる?/意識の境界は計算できるのか?/分断脳患者の意識と行動/統合情報理論は分断脳患者をどう説明するか?

7章 意識研究の最前線 …………………………………………….107

統合情報理論はクオリア問題にどう答えるの?/これまでのアプローチの限界とそれを乗り越える新しいパラダイムとは?/クオリア構造と情報構造の関係性を明らかにする!/情報構造は抽出きるのか?/クオリア構造を明らかにするために、大規模にクオリア同士の「関係性」を測る!/クオリア構造アプローチで、私とあなたの青クオリアは同じかどうかわかるか?/クオリア構造と情報構造の関係性を明らかにする利点/視覚と聴覚のつなぎ変え実験/意識研究と社会の関わり

おわりに 133 

参考文献

はじめに

私の見ている「青」はあなたの見ている「青」と同じか? 違うのか? 違うとしたらどう違う のか?

このような疑問を読者のみなさんは持ったことがあるでしょうか? 本書では色の感覚意識のこ とを色のクオリアと呼びます。色のクオリアは脳から生み出されている(はずだ)、ということをみ なさんがもしご存じならば、このような疑問は、脳が色のクオリアを生み出す仕組みさえわかれば 解決できる単純な問題なのではないか、と思うでしょう。

ここでは色のクオリアを例にとりましたが、「青」という色のクオリアを、五感感覚(視覚・聴 覚・触覚・味覚・嗅覚)のどんな感覚や、痛み・感情・思考などのクオリアに置き換えても本質的 には同じ疑問が生じます。つまり、あるクオリアに関して、私とあなたが同じように感じているの でしょうか?

実はこの問題は科学に残されている最大の謎の一つ、脳から「意識」が生まれる仕組みに関わっ ており、今のところの科学ではきちんとした説明ができないのです。

意識が脳から生じる仕組みが科学で説明できない、と聞くと不思議に思う読者もいるかもしれません。宇宙が生じた仕組みや、生命が生じた仕組みが説明できない、という話なら聞いたことはあるが、それに比べれば、「意識は脳から生じているんだから、脳と意識の関係性さえわかればいいんでしょう?」「脳についてはたくさんの科学者が研究しているらしいから、そのうちその謎も解けるのでは?」と思う読者もおられるかもしれません。ところが、脳と意識の関係性は、脳の仕組みだけに注目するような研究を進めれば進めるほどに謎が深まるばかりなのです。別の言葉で言えば、脳のさまざまな部位、そしてそれをつくっている神経細胞の集団、それぞれの細胞の特徴、さらに分子、原子と研究対象を変えても、今のところ、どこにも脳から意識が生じる仕組みは見つかっていないのです。脳と意識の関係性の問題は、科学で立ち向かうことができないタイプの問題なのだ、と割り切って、この根源的で哲学的な疑問は引退してからゆっくり考えよう、と諦めてしまう研究者は少なくありません。

本書では、意識が脳から生じてくる仕組みを考えていく中で、最終的には、あるクオリアを私とあなたがどのくらい同じに感じているかを明らかにするために必要な研究手法も紹介していきます。現在、この新しい研究手法の開発を、科学研究費助成事業学術変革領域研究B「クオリア構造と脳活動から得られる情報構造の関係性理解」としてサポートをいただきながら共同研究者の山田真希子さん、大泉匡史さんと進めています。この試みがうまくいくかどうかを見届けるには、数十年の年月がかかるかもしれません。しかし、意識の起源の問題は、人間が有史以来考えてきた問題で、現在まで解決されていない大きな問題です。そのような問題にブレイクスルーが起こせるとしたら、非常にエキサイティングなのではないでしょうか?

私は、我々意識研究者が今抱いているこの興奮を、次世代の研究者に伝えたいと願って本書を執筆しています。また、意識研究など難しそうだと思う一般の方にも研究について、そしてその面白さを知っていただきたいです。それだけでなく、他の分野の研究者の方にも問題やアイデアを共有してもらい、将来的に何らかの共同研究や事業ができればいいなと考えています。そのため、できる限りわかりやすく、詳細は省き、大きなメッセージを伝えることを目標にして書き進めたいと思います。さまざまな結果について単純化しすぎとか、バイアスがかかっているといった部分もあるかもしれません。今後明らかな間違いが見つかれば修正をしていくつもりですので、ご指摘お願いします。

読者のみなさんの中には、私が過去に翻訳した『意識の探求』や『意識をめぐる冒険』をすでに読んだことがある方や、他にも私が勧める代表的な意識研究本である『脳のなかの幽霊』や『意識はいつ生まれるのか』などを読んだという方もおられるでしょう。そのような方や、とりあえずこの本にしか書いていないことだけをつかみたい、という方は、最後の章をまず読んでください。私が最も力を込めて書いた、一番読んで欲しい章です! ただ、最後の章を理解するには、その前の章を読む必要があるかもしれません。

前置きはこれでおしまいです。では、意識・クオリアの問題とそこへのアプローチについて、見ていきましょう!

When is the best time to apply for a PhD program?

Photo by Max Fischer on Pexels.com

I often receive emails from students, asking “Can I join your lab as a PhD student?”

In most cases, I cannot say “yes” immediately. This post explains why.

In email exchanges and zoom interviews, I tend to discuss things that I write below.

I encourage students to think of the question of “when to start” from 2 viewpoints and 2 timescales.

Table of contents

1. From a student’s short-term perspective
2. From a PI’s short-term perspective
3. From a student’s long-term perspective
4. From a PI’s long-term perspective
5. Summary

From a student’s (=your) and a PI’s (=my) viewpoints.

From a short-term and a long-term timescales.

1) A student’s short-term viewpoint

Including myself ~20 years ago, we tend to be very short-sighted when young. Students who are finishing the final year of university are, in particular.

In Australia, 4th year undergraduates do a Master-equivalent Honours thesis project. It tends to be very intense. Usually, it is the first time for students to spend >6 months on one thing and write >10,000 words. While doing this, they don’t have the luxury to think about the future.

At completion of Honours, they tend to think “when to start PhD” by looking at other students, who haven’t thought about it properly too….

If you are at that stage, I recommend you to “take off” at least for several months.

Travel. Read books. Do anything (e.g., volunteer) that you wanted to do. Join a company as an intern and see how the world (outside academia) works. Try to become a Youtuber. Test yourself and gain experience to make you unique.

All these activities will help you identify if it’s worth doing a PhD or not.

Currently, life expectancy is quite long. And you will retire 5 to 10 years later than your parents do / did!  

There is no rush to decide when to start your PhD. Delaying it for a year or more doesn’t matter for you in your life. A hasty decision will cost you  3-5 years (depending on programs). 

In fact, in my experience, the more mature students tend to do well for PhD. (There may be some stats on this, but I’m not aware of it).

Having said that, it’s important to secure the money. If you don’t have economic security, you might want to work for a while to save the money. Actually, you can gain experience from work, too. If you want to join my lab, working in some company that allows you to learn programming will be a huge plus.

If you have already decided to do a PhD 100%, then try to find well-funded research labs, which interests you the most. They might have TA or RA positions for you. Gaining experience in that domain will be useful for you in a long-term (See #3).

2) PI’s short-term viewpoint

By PI, I’m going to talk about myself. (I recommend that you talk with your future PI.)

My main short-term concern is whether you fit the lab. I wrote our policy of recruiting new members (prospective PhD candidates) here. https://sites.google.com/monash.edu/tlab/joincontact-us?authuser=0

I want to make sure you have great TIPS. Techniques, Intelligence, Personality and Speed.

In short, Techniques include various knowledge and skills (e.g., programming).  Intelligence includes communications skills and mindsets (e.g., growth-mind). I want to work with someone who fits with the existing members, including myself!  Speed includes adaptability upon feedback.

The best way for us to find these out is to work on some projects. It can be several months. It can be a Honours project. etc.

I need to make sure TIPS because I want to have a happy supervision experience.  3.5 years is short-term for me, but a long investment from my viewpoint!

What projects you want to pursue matters. But that’s something we can also figure out better if you do some projects with us.

3) A student’s long-term viewpoint

Students tend to have vague long-term plans, especially after PhD. Roughly, those who want to do PhD with me have 3 plans.

a) academic jobs, including research and teaching

b) jobs outside academia (e.g., clinical or industry) 

As I don’t know the reality for option b), I can only give some realistic advice on the pathway a). 

The most important thing that students don’t know is that the day you get a PhD will matter in the future. The date of PhD conferral matters.  Not your age. This is true for almost all scholarships, fellowships, awards, grants, and promotion.

(In Japan, I know some fellowships/scholarships that use “age” as one of the criteria. But that won’t continue given the current worldview. It’s age based discrimination…)

Your CV at the time of PhD conferral will constrain where you can go next (e.g., postdoc, scholarship, etc). The better your CV is at that time, the better options you have.

This means, the later you start PhD, the better.  In fact, the best strategy I usually recommend is to publish a paper before you start PhD.  If you can do that, that will increase the chance of your success in the long-term.

4) PI’s long-term viewpoint

From my viewpoint, choosing which PhD candidates to work with for the next 3.5 years is quite important in the long run.  Having great PhD students shapes the lab in a sustainable manner.

I, as a PI in Australia, generally want to take PhD students. If you, the student, can get a scholarship, I don’t have to pay you. This is important for my long-term viewpoint.

If I were in the US, I would generally have to cover your stipend in some way. If I were in Japan, I would like to take students who can get a JSPS fellowship so that they can focus on research. I may write on these issues later.  Specific details differ for each country.

Roughly, mid-sized labs like mine tend to consist of PI, postdocs, PhD candidates, RAs. Some other short-term students (like Honours, interns, etc) also join in and out.

Hiring postdocs is pretty expensive in Australia. Generally, one grant can hire one postdoc for 3 years in my field. So, relying on a postdoc is quite stressful (as the grant success rate is not that high ~10-25%) and not stable.

So, I would be very happy to work with PhD students, who can contribute to the lab in various ways.  That’s why I pay attention to TIPS.  In particular P: personality.

5) Conclusion & Summary

I hope that what I wrote here has some capacity to generalise to other fields and PIs, but I’m not sure.

At least, if you want to join my lab as a PhD, this is pretty much what I will ask you to think…

1) Take off and think about long-term plans.

2) Delay the start of PhD to maximize your chance in the future.

3) Think a bit from the PI’s perspective as well.

I have also posted some videos answering related questions from a student who is thinking of applying for US/Australian PhD (English), a high school student thinking of going to US University (Japanese) and a student thinking of US grad school (Japanese).

数理人文学は可能か？

Nov 2, 2021 にZoomで行われた久保田晃弘さん（多摩美術大学）による数理人文学セミナーは面白かった（Youtube で公開中）。視聴者のみなさんのバックグラウンドが文系だろうと理系だろうと楽しめる、内容は高度だったが、私にはかなり面白かった。

久保田さんのトークの後のDiscussionで言い残したことがあったのでブログに書き留めておく。（私が動画中にコメントした文系におけるRegistered Reportについての可能性は他のエントリを参照してください）

久保田さんいわく：”数学の定理という、… 形式による自律的な展開性がある…数学の全てを人間…の認知活動によって説明…できない。しかしその基本となる形式…として導入されるアイデアや仮定（公理）には、身体化された（共通の）経験が深く関わっている … 数学は形式的である以前に認知的… 決して超越的かつ唯一のものではない。…　形式と意味内容が不可分のものとなる”

確かにそうなんだけど、ここでは「現存して残っている」タイプの数学しか考えられてない。そのため、どうも私としては違和感が残る。

まず、個々人が生み出すたぐいのアイデアは、単に論理的に破綻していたり、現状に合わないという意味で間違っていることが結構ある。そしてそのようなアイデアは、蓄積されない。それは、その個人の身体（や広い意味での経験）には論理的に整合てきなのかもしれないが。一方で、数学の証明はそういう意味ではすごい。一回証明されれば役にたつかは別として、蓄積はされやすい。

ただし、数学の歴史の中には、おそらく、間違っていた「予想」とか、数学者の直観は数多くあったはず。ワイルズが証明したから今は「フェルマーの最終定理」と呼ばれているが、あれも、間違いだったとわかれば、「フェルマーの最終予想」に格下げされることだろう。数学の予想の中には、後で間違ってた、ってことが証明されることだって有ったはず。ABC予想とその望月さんによる証明なんて、これからどうなるんだろう？ （私としては、たとえ間違ってても、別に良いと思う。加藤文元さんの本は超面白くて一気に読んでしまった）

間違っていたり、他の人の役に立たないアイデアは継承されず、淘汰される。そういう考えを形式化したのが Cultural Evolution という考え。

Cultural Evolution は、Evolution が４つのレベルで起こっているという Eva Jablonka の説とも整合性がいく概念。（この本は結構重要だから誰か日本語に訳せばいいのにと思う。ただ、長いので、短く訳すと良いかと思う）

遺伝子、エピゲノム、個人の学習、文化進化。この４つのレベルで進化が起こる。そして、それぞれのレベルで、パラメータとして取りうる組み合わせは、半端なく多い。文化進化のレベルで言えば、その取りうるパラメータスペースの中で、ある程度の整合性があったり、役に立ったりといったものだけが次世代に継がれていく。ここで生き残ったものは、あるパラメータスペースの中では矛盾がない。（だが、公理系が違うならお互い矛盾するというのがゲーデルの不完全性定理。）

こう考えると、歴史上の誰かの身体性から始まった数学は、全く身体から離れた文化のレベルでも進化をしてきたと考えられる。紙とかも「身体性」に含まないと身体性の議論は成り立たない。（身体性についてはまた今度書くかも）。ただし、各世代で、その世代の誰かが数学を学んで、その人の身体とその人が持っている道具に制限されつつも、理解できる形で書かれていないとその数学は継承されない。

私の考えをまとめる。文化進化の超膨大なパラメータスペースとして存在している数学というものを想定すると、それは別に身体性に制限される必要はないし、身体や個人とは別個に存在していると考えるほうが自然。ただ、我々にとって、意味のあるものはその中の限られた一部であって、そこへのアクセスには、様々な文房具や電子ツールも含んだ文化と身体が重大な制限を加える。

私の考えは、客観主義・主観主義・経験基盤主義とも違うと思う。ある意味、それぞれと同意するところもあるが、それぞれと大きく異るところもある。

Can science deal with a one-shot experience? Do we need repeatability for all forms of science?

On Nov 4 20201, Hayato Saigo & Johanness Kleiner participated in our Consciousness Talks. It was the first Consciousness Talks from a mathematical angle. I greatly enjoyed it! (Next one is on Nov 16 by Matteo Grasso & Steve Phillips).

Towards the end, I argued that science has to deal with one-shot experiences. I didn’t have time to elaborate on this idea there, so here it is.

What did I mean by one-shot experiences?

This was in response to what Johannes brought up to his argument: “private language proper”. (I’m not 100% sure if I am correctly interpreting what he means. I’m also unsure about the usage in Austen Clark’s book. Or the usage by Wittgenstein.)

Johanness’s slide defines “private language proper” as “Terms that have a reference only a for a single individual”. And this was “<=>” with the following statements. “We cannot refer to individual elements of E in theories or experiments on consciousness”. “A fundamental limitation for consciousness science!”

I am not sure how representative this idea is in consciousness research. Potentially an interesting question to ask in a survey for researchers or philosophers in the future. Like these surveys.

I have a strong doubt about the assumptions underlying these statements. I argue that consciousness research has progressed largely because of case studies. Case studies of unique brain damages and its associated changes in phenomenology. Case studies of verbal reports and behaviors that revealed striking links between consciousness and the brain. My favorite book by Ramachandran is full of such examples. https://www.amazon.com/Phantoms-Brain-Probing-Mysteries-Human/dp/0688172172. I elaborated this point in my book (Japanese only). It’s not only historical. It’s also still the biggest and most important source of the evidence. More detailed clinical case studies will be even more critical. (Recent 7T fMRI studies show amazing level of columnar individual differences, a post for another day).

What about individual differences with those who do not share the experiences with others? Synaesthesia, aphantasia, and so on and on and on? (Aphantasia is only recently recognized!)

In fact, color sciences would not have evolved to the current status if there was no science of color blind people… I often wonder how we came to discover people with colorblindness in the first place!

Consciousness science has to deal with experiences that are unique to “a single individual”. And it gains much from such studies.

Statements like Johanness’s may be coming from some notions of what science should be. In some view, science has to deal with something that is repeatable and replicable. Perhaps, this may originate from a view by Galileo etc.

But I disagree with this broader notion as well. This also leads to an even more fundamental question, which I didn’t have time to elaborate on.

Is there any “replicable” and “repeatable” phenomenon? Including everything in the universe. Isn’t any state of the world slightly different always? Isn’t any conscious experience always different in some aspect? Aren’t we ignoring lots of differences to regard something as the same? Isn’t cosmology dealing with the one-shot experience of the universe?

A theory is great if it explains something that other theories can’t. A theory is even useful if it makes useful predictions. But all predictions that the theory makes do not have to be testable. On the last point, we have elaborated in this paper.

現状維持バイアスは諸悪の根源か？

現状維持バイアスは認知バイアスの１つ。今までやってきたことと、新しいこと。どっちをとるかという選択に迫られると、どちらも同じ確率で良い悪いの結果がえられるという状況だとしても、人は今までやってきたことを選んでしまいがち。

私自身は、おそらく他の人と比べると、現状維持バイアスがもともと低いのではないかと思う。前世は破壊神だったのかもしれない。

科学者はみんな新しいことやるはずだから、現状維持バイアスは低いはず。と思うかもしれないが、実際はどうか？ 私の経験では、科学者は一般に、ある特定の分野、特に自分が専門とする分野に関しては、現状維持バイアスは少ない、かもしれないという印象がある。しかし、一歩自分のcomfort zone を出た途端、ゴリゴリの現状維持バイアスの権化みたいな人は多い。全般として、現状維持バイアスの度合いは、おそらく、他の職業の人と変わらないのではないか？

現状維持バイアスは、長い間の狩猟採集民時代に脳に刻み込まれたのだろう。他の認知バイアスも多くがそうだと考えられている。現代の人類学では、~200万年から１万年前という長い期間、人類は似たような生活を送っていたと考えられている。そんだけ時間があれば、狩猟採集民としての環境に合うような人が生き残ってきたはず。

狩猟採集民だった時は、新しいこと ｖｓ 現状維持という選択を迫られたら、多く場合、現状維持の方が有効だったんだろう。フグとか毒キノコ食べたりしたら死ぬし。新しく入ってきた人が「これ良いよ」って言ったからって「うちにはうちのやり方がある！」ってのが有効だったんだろう。

ただ、現状維持バイアスは現代、特に最近では破綻している。個人、家庭、集団、組織、それ以上、それぞれのレベルでの問題の大きな原因の一つはこれだと思う。（逆に解決の仕方もわかっているから、未来は明るい）。

現状維持バイアスが、現代人に全くフィットしない理由は少なくとも３つ。

第一に、科学のおかげで、さまざまなアイデアが replication 可能な形で、効果量も測定できるレベルですでに試されていること。registered report, meta analysis, structured review などの比較的新しいやり方のおかげで、この動きはますます加速している。新しいやり方が上手くことがある程度、統計的に保証されていることが多い。Daigo氏や鈴木祐氏の本はそういう結論をまとめてくれている。

第二に、新しいことを試して失敗する時のコストは、狩猟採集民の時に比べて激減していること。大概の新しいことはトライしても死なない。

第三に、めちゃくちゃ多くの新しい手法、しかもそのAlternativesを簡単に知れる。情報の溢れ具合は半端ない。

なので、今の問題点・改善可能なポイントを洗い出し、現状維持バイアスに反抗して新しいことを試し、良かったら新しい方法を残す、というサイクルを回すと、色んなレベルで問題が解決・改善すると思う。なんて明るい未来！？

この方法で、最近は私自身は少なくとも、どんどん改善していけている感じがしている。目標は、毎日昨日の自分を恥ずかしく思えるようにすること（＝成長）。

こういう思想は、どうやって家族・私のグループ・私の所属するグループを含む組織に共有してきたい。それができるかどうかが今後の課題。