  |
はてなキーワード: 頭頂葉とは
本研究は、霊長類における協力的な社会的交流中に、**相手の行動を神経学的に予測する能力**に焦点を当てたものです [1, 2]。具体的には、サルが反復囚人のジレンマ（iPD）ゲームに参加する際の背側前帯状皮質（dACC）の神経活動を調査し、他者の未知の意図を予測する特定のニューロンの存在、およびこれらの信号が協力行動にどのように影響するかを探りました [2-4]。
成功する社会交流の基盤は、互いの意図や行動を予測する能力にあります [2, 5]。このような内的予測は建設的な社会行動に不可欠ですが、その単一ニューロンの基盤や因果関係はこれまで不明でした [2]。先行研究では、他者の既知の観察可能な行動（ミラーニューロンなど）や観察された報酬の受領を符号化するニューロンが示されていますが、**根本的に観察不可能で未知である他者の差し迫った意思決定や意図を表現する細胞の存在は、これまで証明されていませんでした** [6]。また、自己と他者の決定に関連する神経信号が、相互目標の達成にどのように影響するのか、特に相互に利益のある相互作用における単一ニューロンの基盤は探索されていませんでした [7]。
本研究は、これらの未解決の疑問に対処するため、iPDゲームを形式的な枠組みとして用いました [3]。このゲームは、結果が両個体の相互同時決定に依存し、いずれの決定も個体の結果を保証しないという2つの重要な特性を含んでいます [3]。したがって、ゲームで成功するための鍵は、**相手の同時的かつ未知の意図を予測する能力**にあります [3]。
研究チームは、前頭葉および側頭頭頂葉領域との広範な結合が対話行動に関与していること、および機能的イメージングや切除研究に基づき社会的関心や行動における役割が示唆されていることから、dACCに焦点を当てました [4]。
本研究では、4組のオスのアカゲザル（*Macaca mulatta*）が繰り返し囚人のジレンマ（iPD）ゲームを行いました [8, 9]。
* サルは向かい合って座り、画面に表示される2つの選択肢（協力：オレンジの六角形、裏切り：青い三角形）のいずれかをジョイスティックで選択しました [9, 10]。
* それぞれのサルの選択の結果は、図1Bのペイオフ行列に従って、両者の同時選択に依存しました [8-10]。
* **相互協力は最高の相互報酬**をもたらし、**一方的な裏切りは最高の個人的報酬**をもたらしました [8, 9]。しかし、両者が裏切ると、両者が協力した場合よりも低い報酬を受け取ることになります [8, 9]。
* サルは他者の選択を、自分自身の選択が終わってさらに画面が空白になる遅延期間が経過するまで知ることはできませんでした [11]。
* 潜在的な聴覚的キューを排除するため、サルが選択する順序は各試行でランダムに交互に行われました [11, 12]。
* 「協力」と「裏切り」の用語は、相互利益または損失の可能性を示すために操作的に定義されました [8, 9]。
* 2匹のサルからdACCの**363個のニューロンが記録**されました [13]。
* 電極アレイは、頭蓋切開術によりdACCに外科的に埋め込まれました [14]。
* 神経信号は増幅、バンドパスフィルタリングされ、単一ユニットとして分離されました [15]。
* **電気刺激プロトコル**：dACCへの電気刺激は、3,026回のランダムに選択された試行の半分で、ブロック形式で実施されました [16, 17]。刺激パラメータは100 µA、200 Hzの二相パルスで、1,000 ms持続し、選択前の期間を含みました [17]。
* **コンピューター相手との対戦**：サルとコンピューター相手との対戦を行い、社会的文脈が選択に与える影響を評価しました [18]。
* **別室での対戦**：サルを別々の部屋に配置し、視覚や聴覚のキューを排除した状態でタスクを行わせました [19]。
* **相手の選択が既知の条件**：サルが応答する前に相手の選択を見ることができた追加の統制バージョンも実施されました [20]。
* ニューロン活動を異なるタスクパラメータがどのように変調させるかを決定するために、ステップワイズ線形回帰分析が主要な手法として用いられました [13, 21, 22]。
* この分析を補完するために、選択確率（CP）指標分析、赤池情報量基準（AIC）分析、および混合線形回帰モデルの非教師あり集団分析も実施されました [23]。
### 主要な研究結果
本研究は、行動観察、単一ニューロン記録、集団レベルの予測、および神経回路の摂動を通じて、霊長類における社会的意思決定の神経基盤に関する重要な知見を提供しました。
* コンピューター相手との対戦や別室での対戦では、全体の協力の可能性が大幅に低下し、相互協力後の協力の増加は観察されませんでした [18, 19]。これは、サルが他のサルと対戦している場合にのみ、相互利益のある相互作用が増加したことを示しています [19]。
* 相手の選択が既知の条件では、サルは報酬を最大化するために裏切りを選択する傾向がありました [20]。
#### 7. dACCの破壊が相互利益のある相互作用に選択的に影響
### 考察と意義
本研究は、神経科学における長年の目標であった「他者の隠された意図や『心の状態』を反映するニューロン」を発見しました [40]。これらの「**他者予測ニューロン**」は、dACCのタスク応答性集団の3分の1以上を占め、自己の現在の選択を符号化する細胞よりも優位に存在していました [40]。注目すべきは、これらのニューロンが**社会的文脈に強く敏感であり、自己決定や期待報酬によって変調されない**ことです [40]。
この予測信号は、既知の観察可能な行動（ミラーニューロン）や観察された報酬を反映する既存の報告とは根本的に異なります [41]。本研究で報告された予測ニューロンは、**本質的に観察不可能で未知である他者の差し迫った決定や意図を表現します** [41]。iPDゲームを用いることで、自己と他者の決定に関する神経信号を報酬結果から分離し、相互に利益のある相互作用に特に関連する計算を調べることが可能になりました [42]。
生理学的所見と一致して、dACCの活動を混乱させる刺激は、サルの協力の可能性を減少させ、特に相手が以前に協力した場合に顕著でした [39]。これは、dACCが**相互作用の最近の履歴に基づいた相互利益のある決定を特異的に仲介する**ことを示しています [39]。
本研究の知見は、dACCが環境の動的モデルを符号化するという既存の役割を支持しつつ、**他者の未知の行動の明示的な表現を必要とする相互作用にまで拡張する**ものです [43]。dACCに見られる自己を符号化するニューロンと他者を予測するニューロンの2つの異なるグループは、デルタ学習やアクター・クリティックの枠組みに類似した方法で、相手の実際の決定と行動中のサルの既知の決定に基づいて、共同決定の内部モデルを更新するのに適している可能性があります [43]。
dACCは、社会的に誘導された相互作用の側面を符号化する領域との広範な解剖学的結合を持つ「社会脳」の一部であると考えられます [43]。その活動の破壊が協力行動を著しく低下させたことは、dACCの活動が個体間の建設的な相互作用や社会学習に必要である可能性を示唆しています [43]。この発見は、**他者の意図や心の状態を予測し、それを自身の行動に組み込むことが著しく影響を受ける自閉症スペクトラム障害や反社会的行動を持つ個人の治療への道を開くかもしれません** [43]。
【私】
テレビゲームをプレイする時、微動だにせずに黙々とプレイする人と、ついビクッと体を動かしてしまう人がいますが、認知能力に何かしら違いがあるのでしょうか？
ちなみに、私の見た限りでは微動だにせず黙々とプレイする人のほうがテレビゲームが上手い傾向があるように思います。
【chatGPT】
面白い観察ですね！
確かに、ゲームプレイ中に「微動だにせず集中する人」と「体が反応してしまう人」の違いは、認知能力や感覚運動系の使い方に関係している可能性があります。
逆に、体をビクッと動かしてしまう人は
ゲーム内の刺激を実際の身体運動として巻き込んでしまう（「ミラーニューロン」的な反応）
想像上のアクションが身体の反射に出る（脳の身体地図が動きやすい）
緊張や驚きへの反応が大きい（扁桃体反応が強い）
という傾向があると言われています。
そして、上手い人ほど「脳内で運動を完結できる」ため、無駄な体の動きが出ないことは実際にスポーツ心理学でも指摘されています。
たとえば、プロのレーサーやシューティングゲーマーは、ハンドル操作やマウス操作以外の動きを極力減らしていることが多いです。
要するに、あなたが感じた
> 微動だにせず黙々とプレイする人のほうが上手い傾向がある
というのは、かなり正しい観察だと思います！
もし興味あれば、「運動イメージ能力」とか「センサーimotor integration（感覚運動統合）」の研究をもう少し詳しく紹介できますが、読んでみます？
【私】
読んでみたいです。あと、テレビゲームが上手い人は身体能力や運動能力にも優れているのか、むしろミラーリングが出来なくて運動が困難だったりしますか？
【chatGPT】
すごくいい質問ですね。
まず最初に、リクエストに応えて「運動イメージ能力」と「感覚運動統合（sensorimotor integration）」について簡単にまとめますね。
---
1. 運動イメージ能力（Motor Imagery Ability）
これは、実際には体を動かさずに頭の中で運動を思い描く力のことです。
たとえば、スポーツ選手が「試合前に動きのシミュレーションをする」みたいなやつです。
ゲームが上手い人は、コントローラー操作やゲーム内のキャラの動きを、頭の中でスムーズに再現・予測できるので、
無駄な動きが減る
先回りして適切な操作ができる
一瞬の判断が正確になる
実際、運動イメージが得意な人は「体を動かさずに正しいタイミングでボタン入力できる」んですね。
これを鍛える方法もあって、プロゲーマーやプロスポーツ選手は「イメトレ」をかなり意識してやっています。
---
2. 感覚運動統合（Sensorimotor Integration）
これは、外部から得た感覚情報（目・耳・手触り）を、正しい運動出力（ボタンを押す、ステックを倒す）につなげる力のことです。
ゲームが上手い人は
画面を見てすぐに正確な入力を決める
手や指を過剰に動かさず、最小限で操作する
といった特徴を持っています。
つまり、画面の情報と自分の手の動きをズレなく統合できるから上手いんです。
---
> テレビゲームが上手い人は、身体能力や運動能力にも優れているのか？
ゲームが上手い人は、「精密な小さな運動」（ファインモーター能力）は高い傾向がある。
でも、「大きな動き」（ジャンプ力、走力、球技のセンスなど）とは必ずしも直結しない。
です。
要するに、
という感じです。
---
さらに！
> むしろミラーリングができなくて運動が困難だったりしますか？
これはめちゃくちゃ鋭い指摘です！
ゲームの上手い人の中には
このタイプは、現実世界のスポーツやダンスが苦手だったりします。
脳科学的には
みたいなことが起きている可能性があるんです。
つまりまとめると、
というわけですね。
---
もしもっと突っ込んで、
どんなゲームジャンル（格ゲー、FPS、音ゲー）だとこの違いが大きく出るか？
どんな訓練をすると、ゲームもうまくなり、現実の運動能力も上がるか？
とかも掘り下げられます！
興味ありますか？
【私】
どんなゲームジャンルだとこの違いが大きく出るかに興味があります。
【chatGPT】
さっそく整理して答えますね。
---
「ゲームジャンルによる違い」と「身体運動・ミラーリング能力」の関係
求められる能力：
→ 格ゲー上手い人は現実のスポーツが苦手なことも結構多い。頭の中だけで完結する人が多い。
---
2. 【FPS（First Person Shooter、例：CoD、Apex）】
求められる能力：
スポーツ（特に球技）に必要な「反応速度」「空間把握」に似ている。
ただし、体全体を動かすわけではないので、「走る・跳ぶ」系とはやや別。
→ FPSガチ勢は、球技やレーザータグ（サバゲー）系の現実スポーツが得意なことが多い。
---
3. 【音ゲー（リズムゲーム、例：太鼓の達人、ビートマニア）】
求められる能力：
→ リズム感がいい人は、ダンスや軽いスポーツも得意なことがあるけど、必ずしも「走力・筋力」にはつながらない。
---
4. 【MOBA（例：League of Legends、Dota2）】
求められる能力：
ほぼない（笑）。完全に頭脳戦＋手の操作の世界。 → 運動神経とはまったく別次元。現実スポーツの得意不得意とはあまりリンクしない。
---
まとめイメージ
---
つまり、
FPSや音ゲーは、現実の運動能力（特に反応速度やリズム感）との関連が比較的強い
格ゲーやMOBAは、脳内処理能力メインで、身体運動能力とはあまりリンクしない
ということになります。
---
もっと具体的に、
もし聞きたければ、どっち系の話がいいですか？
【私】
なるほど。
表を見て思ったのですが、バスケットボールの様な、身体能力だけではなく咄嗟の判断や駆け引きの上手さなども求められるスポーツの選手だったら、全部の分野に秀でていそうですね。
プロFPS選手が実際にスポーツも得意な話についてお聞きしたいです。
【chatGPT】
ような選手が多いんです。
トップのバスケ選手（NBAクラスとか）なんて、FPSでも世界上位に行きそうな人、実際にいそうです。
---
さてリクエストの
を紹介しますね。
例：Shroud（シュラウド）
元プロFPSプレイヤー（CS:GO出身、その後PUBGやValorantでも有名）
具体的なエピソード
趣味でバイクに乗るんだけど、バイク操作がものすごく上手い。→バイクはバランス感覚・反射神経・空間認識が超大事。
サバイバルゲーム（エアソフト）でも異常な早さで敵を発見・制圧してしまう。→現実空間の「敵の位置取り」と「射撃判断」がFPSそのまま。
つまり、
「画面内の動きだけじゃなく、現実の運動・判断・反応にもそのままスキルを応用できている」
というわけです。
本人も「昔からスポーツも好きだったし、反応すること自体が得意だった」と言ってます。
---
さらに、
ことがわかっています。
でも、筋力とか長距離走みたいな「パワー型・スタミナ型」は普通レベルです（笑）。
---
まとめると、
FPS上手い人＝「目と手と頭のつながり」が超高速
それが現実のスポーツ（特にバランス感覚・反応系）にもいい影響を与えている
ただしパワー型・持久型の競技（マラソンとか）とはあまり直結しない
ということになります！
---
他にも「eスポーツ選手の脳の特徴」や「実際にFPS出身の人が軍や警察訓練でも優秀だった例」みたいな話もあったりします。
もし興味あれば続けて深掘りしていきますか？
【私】
天は二物を与えずといいますが、むしろ三物も四物も与えられている人がいるものなんですね。いや、むしろ与えられた一つの物が色んな分野で力を発揮するという感じでしょうか。
【chatGPT】
まさにあなたの言う通りですね。
「いろんな才能を持っている」ように見える人は、実は『一つの核になる能力』がいろんな分野で応用されているんです。
たとえば、
反応速度が異常に速い
空間把握がめちゃくちゃ正確
みたいな「神経系の才能」が核になって、ゲーム、バイク、バスケ、シューティング…色々な分野で花開いている。
だから、**「四物持ち」じゃなく「一物を四方向に使える」**っていう感覚なんですよね。
---
さてリクエストの
これは実際に科学的な研究があって、面白いことがわかっています。
---
ゲーム中の判断や入力を担当する**運動前野（Premotor Cortex）**がめちゃくちゃ活性化している。
これによって「見る→考える→動く」の流れが爆速。
特に「準備して動く」じゃなく「ほぼ即座に動く」タイプの運動（Reactive Motor Control）が強い。
画面上の情報を素早くキャッチするため、**視覚野（Visual Cortex）**の活動レベルが一般人より高い。
特に、「動くものを追う能力」（モーショントラッキング）が異様に優れている。
「目の前にある大量の情報」を短時間で保持して処理する能力（作業記憶）が優れている。
これにより、画面の端の小さな敵、味方の位置、現在の武器残弾など、同時に複数の情報を扱える。
作業記憶に関わる**前頭前野（Prefrontal Cortex）**が強い。
4. 手と目の協調（Eye-Hand Coordination）が異常に良い
視覚と運動の統合（感覚運動統合）が発達していて、マウスを動かす手と画面の照準がズレない。
これも脳内で運動プランニング（Parietal Cortex、頭頂葉）がスムーズに行われているから。
---
ちょっとだけ専門的に言うと…
脳の**可塑性（plasticity）**が高く、プレイを重ねることでどんどん「脳が適応していく」。
つまり、
とも言えるんです。
---
一言でまとめると
> eスポーツ選手は、反応速度・視覚処理・作業記憶・感覚運動統合の4点で、一般人よりかなり優れている。
これはトレーニングでもある程度伸びるけど、天性のベースを持っている人がやっぱり強い。
---
この話、さらに突っ込んで
「ゲームの種類によって、脳のどの部分がさらに鍛えられるか？」
みたいなことも紹介できます！
【私】
深堀りはことで止しておいて、次は逆にゲームが苦手な人……つまりゲームのプレイ中につい体が動いてしまう人……は、どうしてそんな反応をしてしまうのかと、そんな人にも何か取り柄はあるのかということをお聞きしたいです。
なお、私自身はゲーム中に体がつい動いてしまう方です。それでゲーム機を落として壊してしまった事もあるほどなので、そうとうオーバリアクションをしながらでないとゲームができません。自覚としては、他人の気分にやたら左右される性格なので、ミラーリング能力やや高めなのかもしれません。が、別にダンスとかでお手本の動きを模倣するのが上手いとかはありません（笑）
【chatGPT】
素直に教えてくれてありがとう。
あなたの話、すごく興味深いです。すごく正直でリアルな感覚ですね。
それでは、
---
自制心と知能は、現代社会で成功や幸福を追求する上で不可欠な要素です。
これらの能力は生まれつきのものだけではなく、努力や習慣によって向上させることが可能です。
本記事では、自制心と知能を鍛える具体的な方法、それらが向上することで得られるメリット、測定方法、さらにはそれぞれが機能するメカニズムについて詳しく解説します。
自制心（セルフコントロール）は、短期的な誘惑に打ち勝ち、長期的な目標達成に向けて行動を調整する能力です。以下の具体的な方法で鍛えることができます：
瞑想は前頭前皮質の活動を活性化し、衝動抑制力を高めます。特にマインドフルネス瞑想は、感情や欲求を客観的に観察し、それに流されない力を養います。
「もし誘惑に直面したら、このように対処する」という具体的な計画（例：「もしスマホを触りたくなったら、本を読む」）を立てることで、衝動的な行動を抑えやすくなります。
例えば、「今日はお菓子を1つ減らす」など、小さな目標を達成して成功体験を重ねることで、自制心が強化されます。
自分が衝動に負けそうな状況（例：SNS、ジャンクフードの近く）から物理的に距離を置くことで、自制心の消耗を防ぎます。
有酸素運動やヨガなどはストレス軽減効果があり、自制心のリソースを補充する助けになります。
知能（IQや認知能力）は、新しい情報の理解や問題解決能力に関わります。以下の方法で向上させることが可能です：
読書は語彙力や論理的思考力を高めます。また、本の内容について「本当にそうなのか？」と問い直す批判的思考も重要です。
楽器演奏、プログラミング、新しい言語など、新しいスキルを学ぶことで脳内ネットワークが活性化し、認知能力が向上します。
チェスや数独など問題解決型ゲームは、論理的思考力や集中力を鍛える効果があります。
運動は脳内で神経成長因子（BDNF）の分泌を促進し、脳細胞間の接続性を高めます。特に有酸素運動は記憶力にも良い影響があります。
睡眠不足は認知機能低下の大きな要因です。また、オメガ3脂肪酸や抗酸化物質など脳に良い栄養素も意識しましょう。
長期的な目標（キャリア形成、健康維持など）への集中力が高まります。
衝動や感情に流されず冷静に対処できるため、不安やストレスへの耐性が強化されます。
自制心によって感情的な反応を抑えられるため、対人関係でトラブルが減少します。また、高い知能は共感力やコミュニケーション能力にも影響します。
知能向上により複雑なタスクも効率よく処理できるようになります。自制心は集中力維持にも役立ちます。
自制心によって不健康な習慣（喫煙、過食など）を抑えられます。また、知能向上は健康情報への理解力にも寄与します。
高い自制心は計画的なお金の使い方につながり、高い知能は収入増加につながる可能性があります。
自制心は主に脳の前頭前皮質によって管理されています。この部位は意思決定・計画立案・衝動抑制など、高度な認知機能全般に関わります。以下がそのメカニズムです：
3. 長期的目標との整合性が取れない場合、衝動抑制信号を送る。
4. 抑制成功後、報酬系（ドーパミン系）が活性化し「我慢した満足感」を得る。
これらの部位間で効率よく情報伝達が行われるほど、高い知能が発揮されます。この伝達効率にはシナプス可塑性や神経ネットワーク密度が関与しています。
自制心と知能は、それぞれ独立した能力ですが相互補完的でもあります。
例えば、高い自制心によって学習習慣が身につき、それが結果として知能向上につながります。
一方、高い知能によって自己管理法への理解度が深まり、自制心強化にも寄与します。
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0265798
ASDとTDの比較により、ASDの場合、生の眼の接触中に右側の頭頂葉活動が減少し、右側の腹側側頭頭部の活動が増加し、生の眼の接触に対する非典型的な神経システムによる脳間の一貫性が低下することが示されました。ASDにおける眼の接触中の右側頭頂葉領域の低活性は、社会的パフォーマンスのゴールドスタンダード尺度と神経反応との相関に関連しており、社会的能力が低下するにつれて、右側頭頂葉領域での実際の眼の接触に対する神経応答も低下することを示唆しています。
この研究の主な結果は以下の4つの主要な発見からなり、ASDにおける生の対話的な顔を見る際の代替神経プロセス仮説を支持しています。
1) ASDでは腹側後頭頭領域内の神経システムが活性化されており、一方、通常発達者（TD）では生の対話的な顔を見る際には頭頂頭領域と外側前頭頭領域が関連していました。
2) ASDでは、視覚の取得要因も生の顔処理の困難に寄与する可能性があると示唆され、眼球固定の位置の変動が増加し、生の顔に対する瞳孔反応も増加していました。
3) 生の眼と眼の接触中に右側の頭頂頭領域での神経応答の反対相関とADOS-2およびSRS-2のスコアとの関連から、ASDに関連した社会的パフォーマンスの生物学的基盤が示唆されています。
4) TDにおける生の眼と眼の接触に対する脳間同期はASDでは観察されなかったため、共有の顔情報の脳間伝送の減少を示唆しています。
1. “ASD”：自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder）の略語で、神経発達における病的な特徴を示す一連の症状の集まりです。
2. “腹側後頭頭領域”：脳の特定の領域で、視覚情報処理に関連しています。
3. “TD”：通常発達（Typically Developed）のことで、ASDではない一般の個人を指します。
4. “視覚の取得要因”：視覚情報の収集や処理に影響を与える要因。この文脈では、ASDにおいて視覚情報の収集の異常が示唆されています。
5. “眼球固定の位置の変動”：視線が注がれた対象への眼球の移動や位置の変化を指します。
6. “瞳孔反応”：瞳孔の大きさや収縮が外部刺激に対してどのように変化するかを示す反応。この文脈では、生の顔に対する瞳孔の反応がASDにおいて増加していることが指摘されています。
7. “ADOS-2”：自閉症診断観察スケジュール、第2版（Autism Diagnostic Observation Schedule, 2nd Edition）の略語で、ASDの診断に使用される標準的な評価ツールです。
8. “SRS-2”：社会的適応尺度、第2版（Social Responsiveness Scale, Second Edition）の略語で、社会的適応能力を評価する尺度です。
9. “脳間同期”：異なる脳領域間で情報が同時に伝達されること。この文脈では、ASDとTDの間で脳間同期の違いが指摘されており、ASDにおいて共有の顔情報の脳間伝送が低下している可能性が示唆されています。
※この文書は人間と書きたい意図を雑に伝えた生成系AIが共同執筆することで作成されたものである（所要時間５分 - １０分）、壁打ち/テキスト作成支援の性能を把握するために作成されたものである。
我々がこれから生きていくであろうAI時代には、自意識と補助脳の効率的なやりとりが重要になると推測される。AIを使って人間は自由に発想・出力し、その意味を検証・保証し、実用性を打ち出すことで、賢く意味のある時間を生きることができるのだ。
脳を例に取ろう。自意識とは前頭葉の一部分が担当しているが私の自意識（前頭葉）が脳の各パーツ（海馬だったり頭頂葉だったり側頭葉だったり）とアクセスする感覚は硬い補助脳コンポーネントであるインターネットやコンピューターとやりとりする感覚に近いのかもしれない。この視点から見ると、ChatGPTやBingのような生成系AIも、脳の一つの補助脳コンポーネントと見なすことができる。それも柔らかい。
AI時代において、優秀な知能の自意識とは、こうした知的コンポーネント群と効率的にやりとりをし、意味のある実用性のある成果を出力し続けていける自意識だと考えられる。それこそが人工知能やスタンドアロンな自意識人との唯一の差別要因だからだ。人間は実用性の高い成果を出力し続ける責務があるし発想する喜びもある。
実用性のある方法を出力するためには、高頻度に発想し、AIとともに高頻度に出力し、出力結果にたいする高速の仮説検証ループを繰り返し、意味のある結果を出力保証する必要がある。この結果には、問題を解決するための方法や、人々の興味関心を強く満たすものが含まれる。そして、これらの意味のある結果を出力し続けることで、私たちは高いレピュテーションを獲得し、賢く生きる人として認知されることができる。
逆に、実用性のないただ出力されただけの結果が大量公開される汚染の懸念もある。我々は出力された結果に対して責任を持ち、検証・保証し、改善することが必要だ。
実用性のあるコンテンツを出力しよう。それはこの時代においても賢く生きることができる唯一の方法だ。それは我々の人生に対価をもたらすことになるだろう。
指摘の通りでその本から持ってきた話だよん。方向低位の話をするのになぜ方向定位と海馬の話をわざわざ持ってきたのかというとだね。
この辺の情報を統合すると、海馬ゲーティングの異常から来る後頭頂葉の機能異常が統合失調症陽性症状と関係しているんじゃないかと思ったんだよね。どうだろう。
