00:01
あやかです。
Ryoheiです。
研エンの仲は、研究者のあやかとエンジニアのRyoheiが、その時々で話したいことを話すポッドキャストです。
概要欄にあるGoogleフォームで、質問・感想・リクエストを募集しています。
Twitterのハッシュタグ研エンの仲でも、感想をお待ちしています。
ということで、続編。初めてですね。
はい。前回のあらすじ行きましょうか。
はい。
ちょっと前回のあらすじ、考えてきたんで、ちょっと見てもらってもいいですか?
はい。お願いします。Ryoheiさんがまとめてくれたんですか?
はい。なんていうか、アニメ風の前回のあらすじ。
ジョージアニメ風。
ジョージアニメ風の、私、あやか。
サセボに住んでいる、ごくごく普通の中学2年生。
東大のオープンキャンパスで聞いた講義が、とっても面白くて、研究者になることを決意。
なんやかんやあって進学した大学の講義で、運命の研究員に出会っちゃった。
イギリス留学を決心した私に立ちふさがるのは、面接、奨学金、そして、とっても厳しい英語のテスト。
いったい私、どうなっちゃうの?
ちなみに、これ、中学2年生の話じゃないからね。
そうだね。オープンキャンパスに行ったのは、もうちょっと。
高校生。高1、2、か。高校1年生か2年生だと思うんですけど。
この構文って、だいたい、なんか、小学5年生とか、中学1年生とか。
そうだね。高校生が、私、あやか、とか言い出すと。
高校2年生とか言ってると、あらあらって。
あらあら、ちょっと。
高校生、本当に高校生かな?みたいな。
ポイントは、いったい私、どうなっちゃうの?ですよね。
どうなっちゃうの?ってことですね。どこで話したんだっけ?
まあ、なんか、どうにかして行くことはできたところで。
なるほど。
留学して。
じゃあ、イギリス到着まで。
到着までかな。
まあ、で、なんやかんやあって、留学できましたと。
イギリスに到着しましたと。
到着しました。
で、なんか、最初の楽器は、なんか試験があるんですよ。
その楽器の最後に、今まで受けてきた、割と最初は座楽が中心で、
で、その間に、こう、いろいろ基礎的な知識を身につけてね、っていう感じなんですけど、
その、試験に合格しないと、次の楽器、実際研究活動することができないっていう、第一の肝門なんですよね。
1個も落としてダメってこと?
あー、というか、1個の試験で、なんか4種類あって、みたいな感じです。
座楽がじゃあ、最初にあると。
そうですね。座楽が最初にあって、最後に試験があるんですけど、
試験がね、めっちゃ辛かったです。試験勉強みたいなのが。
なんか、やっぱ、初めて英語研で受ける試験なんですよね。それが私にとっては。
で、こう、なんか基本的には、その、神経科学の歴史的なところから何か学んで、
どうやってこの知識が発見されたのかっていうか、
それが今、知識になっているのかっていうことを、大体、習う感じになるんです。
この論文があって、この論文があって、みたいな研究の流れで、
あの、最初にこういう仮説が提示されて、その後、こういう実験でサポートされて、
さらにこういう証拠がまた出てきて、みたいな。
だから、具体的に文献を覚えなきゃいけない、みたいな感じ。
03:03
なら、その、名前とかまでは覚えなくていいんだけど、
どうやって証明されたのかっていうことを、研究の中身自体は覚えておく必要があって、
で、それをまとめて、こう、なんかもう一行ぐらいで、
あの、なんだろう、運動学習とは何かとか、
なんか、こう、性能の働きについてのお部屋とか、
説明できるようにならないといけないんだ。
そうそう、すごい、こう、ふわっとした質問に対して、
あの、エッセイを書かなきゃいけなくて、
大体、あれかな、なんか、A4で1ページ半とかぐらい、1個の質問に対して、
で、全部合わせて、大体3,000ワードぐらい書くことになるのかな、
大文4つぐらいあって、
で、なんかそれを、こう、基本的にレポートとか論文とかって、
全部、こう、インターネットにつながってる状態で書いてるわけですよ。
なるほどね。
だから、英語のなんか、些細な文法ミスとかも、基本的に今ってもう直してくれるじゃないですか、全部。
あの、そういうのもない。
まあ、そういうソフトを使えば。
そうそう、ソフトとか、まあ、普通に多分、ワードの標準ですら、スペルミスとか直してくれますよね。
でも、あんまりそういうのやりすぎると、手書きの試験だから、
そうそうそう、もう意味が伝わんなくなっちゃうし、文法もミスりすぎるとわけわかんなくなっちゃうし、
あの、頭から書いて、なんだろう、こう、完成された文章を書くっていう経験が、まあそれはそこまでなくて。
確かにね、コピペっていうか、まあ、あのね、文章をつなぎ替えたりとか、書き換えたりとかは、
結構ありますよね。
文章をコピペして、どこかからコピペするっていうことではなく、文を組み立てる中でコピペを使うとか、挿入するとか、削除するとかっていうのは、
すごい当たり前のようにやってるけど、手書きだとそれはできないと。
そう、だから、英語圏で、幼少の教育を受けてないので、基本的にパソコンで書くものなんですよ、私の中で、絵画っていうのが。
一応ね、学生、高校生の時にはやってますけど、でもそれって自分で考えるっていうよりは、もう目の前に文章があるのを直したりとか、
まあ、多少エッセイとか多分、
そうだね、英作文とか。
英作文、多少はあったと思うんですけど、そんなに、3000ワードいきなり書けって言われて書ける感じじゃないんですよ。
だから、文の構成から何から覚えないといけなくて、
それはある意味、IL2の受験勉強、ちょっと前回話しましたけど、大変な受験勉強で、
多少はね、勉強されたところではあったんです、学べたことであったんですけど、やっぱりもう一回それを学び直すみたいな必要があって、
周りは基本的にみんな、私が苦しんだ英語の試験とかは、まあ、余裕な人たちなわけですよ。
だから、英語圏からの留学生が多かったし、
で、なんかそんな中で、英語的にも頑張んなきゃいけないし、神経科学面でも勉強しなきゃいけないし、
だから、多少は知識あるつもりではいたんですけど、それでもやっぱり大変でしたね。
06:01
だから、最初はこれほんとやってきるのかなって思いました。
そういう研究に関する試験って結構、なんか日本の大学の講義だと珍しいような気がするんですね。
そうかもしれないですね。
知識を問うっていう方が多い気がする。
その、どういう歴史のなんか研究があったのかっていう話。
で、意外とそういうことを聞かれて、
自分の答えて。
そうですね、それを記述で聞くっていうケースってそこまでないかなって。
レポートとかだとたくさんあったと思うんですけど、レポートをまあ限られた時間で、
その場で何も見ることなく参照とか持ち込みとかもできなかったので、
自分の頭の中にあることだけで書くっていうところがやっぱなんか結構大変で、
最初はほんとにこれやってけんのかなっていうか、進めるのかな先にいって、なんか不安に思ってたんですけど、
まあでもなんとか突破することができて。
どうやって勉強したんですか、それは。
いやもうひたすら、なんだろう、寮に、あ、そう、なんかオクスフォードは寮に入るんですよ。
あ、そうじゃん、たしかに。
そうそう、グリフィンドールみたいなね。
まあ、っていうのは冗談ですけど、まあでもなんか、なんだろう、基本的に、
ユニバーシティとカレッジっていう感じになっていて、
で、カレッジっていうのが、あの、なんだろう、こう、大学部とかとは別に、なんとかカレッジに属するみたいな感じになって、
それはなんとか寮に近い。
そうです、そうです。
だから、たぶん一番有名なのと、クライストチャーチかな、クライストチャーチとかが、まあ割と有名で、
あとはまあ、なんかマートンとか、その辺は、マートンだったかな、たしか現在の天皇陛下が留学されてたカレッジとかもあったりするんですけど、
名門なんですね。
名門カレッジ、そうそう。私のところはまあ名門では多分なかったと思うんだけど、
まあ、あの、カレッジに入って、そこにまあ図書館とか、あの、食堂とか、いろんな機能があるんですよね。
面白いね。
基本的に、うん、あの、卒業とかも、入学も基本的にそこに入学するって感じになるし、
卒業もそこが保障するし、生活とかの、まあいろんな、あの、アドミン的なことも相談するのは基本的に全部そこになるんですよね。
あ、そうです、そうです。
お世話になったと。
で、まあ、そこの寮の中にまあ住んでて、あの、住んでなくても所属はできるんですけども、私は、あの、1年目の人は結構優先的に入れるので、
で、その、住んでて、だから同じフロアに、えーと、何人いたかな、5人とかだったかな、いて、まあ割といろんな国から来てて、
で、まあ部屋は完全に自分の部屋があるんですけど、えーと、トイレとお風呂とキッチンが共有、共有みたいな感じ。
まあでもなんか、あの、結構2個ずつとか、キッチン以外は2個ずつとかあったので、あの、全然5人で使う分には、あの、余裕だったし、
で、しかもそういう共有部分は、あの、寮の人が掃除に入ってくれてたから、
結構トラブルで多いのね。
そうそうそう。
キッチンの掃除とか。
うん、うん、そう、そういうの全然困んなかったのは本当によかったですね。
09:02
休日以外は毎日掃除が入ってくれるんで、
で、あとゴミ出しとかも基本的に自分の部屋のゴミを廊下に出しといたら捨ててもらえるみたいな感じだったんで、
あの、すごい、なんかいろいろ助かりました。
寮制度みたいなの。
なるほどね。
で、あの、私初めてだったから外国で暮らすの。
うん。
うん、なんか割と最初がそれでよかったなっていう感覚はありますね。
まあ最初から一人暮らしとかじゃなくて。
うん、うん、そう、周りに隣の部屋とかに、なんか知り合いというか、あの、フラットメイトがいて、話したりできてみたいな感じで。
なるほどね。
でも、そこのフラットメイトっていうのは、あの、同じカレッジに所属しているとはいえ、学部とかは同じだけじゃない?
あ、全然違いますね。
同じ学部で同じカレッジって結構珍しいと思います。
うん。
あんまり、結構ばらけるようになっている感じがして、うん、全然違う専門の人がいて、
だからそれも楽しいっていう感じですね。
なんか、どこのデパートメントなの?みたいな感じで話し、
それぞれみんな、修士だったり博士だったり、いろんな人たちがいるので、まあそれも楽しいっていう感じかな。
なるほどね。日本人の人とかいたんですか?
あ、いました、いました。
まあ、というか、私のカレッジは結構多い方だったかな。
あの、いない、全然日本人とかいなくて、ほうイギリス人しかいないカレッジみたいなのあったりするんですけど。
他の家の国もあんまり少ないっていうカレッジもあるってことですか?
そうですね。
へえ。
私たちは結構アジア系の人とか、アフリカ系の人とか多かったかな。
なんかイラン人の人とか多かったですね、うちのカレッジは。
まあ、だから、あの、そういう感じで結構いろんな国籍の人が一箇所に集まってて、わりと楽しく、はい、やってました。
ちなみにカレッジはどうやって決まるんですか?その組み分け防止とか。
あ、なんかね、一応ね、希望が出せるんだけど、分かんなかったから、
あ、どこが?
なんかもう任せますみたいなのにチェックしたら、
なんかあんまこう、なんだろう、ファンシーじゃないカレッジにいられたというか、
その、有名どころじゃないところにいられたんだけど、
だから、希望を出してれば、もしかしたらもっといいとこっていうか、なんか有名なとこにいれてもらえたのかもしれないけど、
まあ、私は個人的にはこじんまりとしてて、
あの、なんだろう、便利、場所もすごい便利なところにあったんで、
まあ、いいかなとは思ってるんですけど、
ただまあ、事前にすごいいろいろ調べて、いいカレッジとか選んでいれば、
なんかこう、奨学金とかがそのついてたりもするんですよね、
カレッジが出してる奨学金とかもあるから、
なんかそういう面でもいろいろ恩恵があっていいのかなとは思いましたね。
そのカレッジの存在感が大きいっていうのは結構独特ですよね。
そうそう。
なんか基本的に大学がお金を持ってるっていう大学、
そういうユニバーシティ全体も、まあもちろんお金を持ってるのと思うんですけど、
カレッジがすごいお金を持っているっていう感覚なんですよね。
カレッジがこう、いわゆるポストックとか研究員の人を雇うための、
そのフェローシップみたいなのも持ってたりするし、
先生たちも基本的にカレッジについてる感じになるんですよ。
そうなんだ。
だから、全然その専門に直接関係ないけど、
カレッジ上で自分の面倒を見てくれる先生みたいなのがついて、
12:02
定期的に食事とか一緒にするんですよ。
それは面白い関係ですね。
全然学部違うけど。
一応専門ある程度近い人にはしてくれるんですけど、
ドンピシャじゃないケースもあるから、
そうですね、そんな感じで、
あの、宿元金してるみたいな感じで、
たまにご飯食べるだけではあるんですけど、
ちょっと定期的にディナー会みたいなのがそれぞれカレッジであって、
それで友達のカレッジのご飯とか言って、
ここは美味しいとか、ここはまずいとか言いながら、
回るのが楽しい。
そういう時にみんなドレスアップして、
ガチ決めていくんですよ。
普段はマジみんな大体ジーンズになんか取れないみたいな感じなんだけど。
そんな感じでしたね。
割とそういう意味では学生生活としても楽しいというか、
あとあれか、ボールっていうのがあったんですよ。
ボールっていうのは武道会ですね。
マジでダンスパーティー。
アクさん踊ったんですか?
踊った踊った。
なんかサイレントディスコみたいな感じで、
あの、なんだろう、首に、首じゃないや、
ヘッドホンつけて踊るようなやつもあったし、
普通に音楽流れててっていうのもあったし、
結構楽しいですよ。
みんなすごいドレスで決めて、
なので、このカレッジのボールはすごい良いとか、
あそこはどうだとか言いながら、
遊びに来るんだ。
もちろんもちろん。
それで友達のカレッジとかに行ったりするんですよね。
で、やっぱ人気のカレッジはすぐチケットが売り切れちゃうし、
しかも結構高いし。
そうそうそう。そんな感じです。
結構楽しいですよ。やっぱりそういう、
コロナ禍になって今どうなっているのかなっていうのは私もあるんですし、
なんか、あの、さすがに多分最初の1年ぐらいはなかったみたいなんですけど、
友達の投稿とか見る限りは。
そろそろ戻ってる。
そろそろ戻ってると思います。
私がいた時は結構、もうコロナの直前だったんですよね、本当に。
帰ってきてから始まったって感じだったから、
私がいる時はもう全然関係なくみんな、
もう踊りまくってました。
踊りまくってたっていうか、飲んで踊ってみたいな感じで、
踊るって言ってもなんか武道会のああいう、
ワルツとかじゃなくて、普通のクラブミュージックとかなんですけど。
学生の。
学生の。
でも、ワルツとかのとこもあんのかな、どうなんだろう、その辺はわかんない。
格式高いところにもしかしたら行ったらね。
ね、私が行ったところは全部そんな感じではなかった。
もっと普通になんかあれだったけど、
まあでもね、そんな感じですよ。
まあなんか、はい、社会生活はそんな感じ。
で、ちょっとカリキュラムの方に戻ると、
後半、というか残りの2ヶ月は、
なんかそれぞれ研究プロジェクトを。
2ヶ月?
2ターン。
2学期かな。
2学期は、それぞれ研究プロジェクトを1個ずつやって、
それぞれで修論を書くっていう、3ヶ月ずつで。
おお、2つ。
そう、しかもなんか1万ワードぐらいの修論を、結構ガチなのを書くんですよね。
15:01
イントロから書いて、しかもリザルトも自分で出したやつを書くっていう。
実験をして。
そうそう、実験をして、みたいな。
テーマはもらえるんですか?
テーマはもらえます。
なんかそれを選ぶ期間でもあるんですよね、一番最初の学期が。
で、その間になんかいろいろ選んで、
たくさんその教授とかと会って、自分はこういうことに興味があって、みたいな感じで、
なんか100個ぐらいリストが出るんですよ。
まあだいたい、だからそこにいる研究員か、大学院生のお手伝いみたいな感じのが多いんですよね。
で、お手伝いしながらちょっとデータを取って、それを元に自分で論文を書くみたいな、そういう感じでしたね。
すごいね、2つ修論を、1年間なのに。
そうそう、しかもその3ヶ月に1本それを書くわけですけど、
その3ヶ月のうちに、さらになんかエッセイも書かなきゃいけなくて、
そのエッセイは、さっき言ったようなあるテーマを自分で決めて、
それについてレビュー論文を書く練習みたいな感じですね。
で、ちゃんと論文を引用しながら、あるテーマについて書くみたいな、そういう感じでした。
なるほど、一個分野というか、をまとめる、その研究をまとめるっていう課題。
そうですね、ただそれってすごく、自分が授業で習ったことの中で自分の興味があるものについて深めて書くって感じなんですけど、
やっぱり自分の興味にすごい寄せてく感じにはなるんで、
すごいなんか、なんだろう、博士課程になっても、
これすごい自分があの時調べたことがつながってるなって思う瞬間がすごくたくさんあって、
自分がやっぱり興味があることっていうのを、ちゃんと体系的に調べて書くっていう最初の訓練になったので、すごいよかったんです。
いい経験だった。
うん、すごいいい経験でした。
私、3つのテーマについて書いたんですけど、最初は、なんだろう、その時、神経科学での解析方法みたいなところで、
ある、最初からこのパラメーターと相関するかどうかっていうのを決め打ちで研究するんじゃなくて、
取れた神経ダイナミクスから、なんだろう、大量のデータからそれを抽出するみたいな、
そういうダイナミカルアプローチじゃないですけど、なんかこう、そういうやり方が始まってた時期だったんですよね。
で、そういうやり方を使って、今までそういうのが、だいたい運動準備とか運動関係が多かったんですけど、
私が興味ある規定学とか、そういう方向で使えないかっていうことについて書いたっていうものがまずあって、
それで、そういう大脳規定学とか、そういう脳部位に関して、自分でいろいろ書いたりすることができたっていうことがあって、
で、もう1つが、その依存症の数理モデルについて書いたんですよ。
で、それはほんとに後ほど、自分でほんとに研究することになったんで、完全になんか複線を回収してるんですよね。
18:02
で、その時に書いたイントロとか、その時に引用した論文っていうのを、その後自分でもう1回、
全然文章とか文脈は違うけど、もう1回引用してることになってるし、
すごい複線、自分でも回収してるなと思って。
で、もう1つが、もう結構関係していて、それは嗅覚、匂いの学習で価値を新しく学ぶっていうことと、
その、正徳的な、もともと、学習しないで好き嫌いっていうのを学んだりすると思うんですけど、
その匂いの好き嫌いを学習で学ぶのか、正徳的で学ぶのかっていうので、いろいろその神経回路が異なるんですね。
で、それが症状倍の神経回路でどういうふうに分かれているかとか、
それぞれを融合してどんな研究を今後していくべきかみたいなエッセイを書いてて、
それも複線になっていて、それを白論でやってる研究になるんですよね。
それぞれ研究の話も後ほどまとめてしたいなと思うんですけど、
とにかくそういう、自分がどういうことに興味あるのかなっていうのを考えた時期でもあったんですよね。
で、研究、そこでやってた研究っていうのが、後ほどすごい生きてきたなって感じがあって、
すごい大変だって、すごい忙しくて、常に何か書いてるみたいな状態だったんで、
学期中はあんまり遊びにも行けなかったんですよね。
土日も図書館にいたりすることも結構あったし、
キラキラ学生生活をSNSで発信したりもできなかったんですよね。
いや、なんか振り返るとめっちゃ海外旅行してるんですけど、
でもやっぱり基本的に言いながら休みの間、
学期中じゃなくて、
そうそう、学期の間に結構長い休みが1ヶ月くらいあったりするんで、1年しかないのにね。
学期の間すごく濃いってことですよね。
そうそう、学期の間すごい忙しくて、学期と学期の間はすごい遊ぶみたいな感じで過ごしてましたね。
じゃあ日本の大学みたいなアルバイトとかは基本みんなしてる余裕はなさそう。
そうですね、ただ私は一応なんかビザ的にも多少は許されていて、
週何時間とかだったらいいですよみたいな。
で、私の場合はその日本のアラヤっていう会社でちょっとだけインターンというかバイトをしてました。
リモートでってことですね。
はい、リモートで。バイトって言っても本当に研究バイトっていう感じで、
ちょっとコードを書いたりとかする仕事をしてましたね。
なるほど。
まあまあまあ、そんな感じ。
で、漁師さんもね、来てくれましたよね。
遊びね、それで言うと。
イギリスを観光して。
2学期と3学期の間の春休みに、まずモロッコに一緒に行きました。
イギリスに来てくれて、で、イギリスから2人でモロッコに行って、モロッコ旅行してみたいな。
イギリス初だとね、結構航空券リーズナブルで。
そうですね、イギリスからモロッコだと。
21:00
初めてのアフリカ。
そうだね、アフリカ大陸。
そうそう、モロッコすごい楽しかったですね。
あの、全面が青くなられている、青い街っていうシャウエンってところがあるんですけど、
そこも本当に感動しましたね、景色が。
すごい綺麗だったし、あと塗りましたよね、青い壁を。
そう、ね、実際にこう、現地の人とちょっと仲良くなって、あの、小学校を。
塗ってる現場を目撃して、子供たちが。
小学校の授業みたいな感じの一環で、街を青く塗る、壁を塗るっていうのは本当にあるんだって思って、
見てたら、何かやってみるみたいな感じで参加させてもらって、仲良くなったね。
そうそう、そんな感じでね、わりと楽しく春休みを2人で過ごして、
で、あとは参学期が終わって、それはほぼ全て終わって、
で、なんか論文提出したあと最後、高等指紋みたいなのがあるんですよね。
で、その間にまた1ヶ月ぐらいあったんで、その1ヶ月はめちゃくちゃいろいろ旅行しました。
一応だってその時は全て終わってるって、
高等指紋に向けた勉強とかいろいろ必要ではあったんですけど、
でもある程度。
書き物とかは、まあ終わってる。
うん、感じだったんで、その間は結構ね、アイスランドをトレッキングしたりとか。
前ちょっとね、ポッドキャストと話したかなと思うんですけど、そんな感じで。
それ以外にも行ったんですか?
それ以外にも、自分でクロアチアに行って、ドブロクニフかを回ったり、
あとはそのトレッキングルートみたいなのもあったんで、そういうところ行ったり。
あとパリも行ってた?
パリはね、別の機会に友達と行ってましたね。
それは学期中だったと思います。
これは実は、ポッドキャストにも出てくださっているナミちゃん。
うん、小川さんと一緒に行ってました。
そうね、それはそれを含め何人か、何回か友達と旅行もしてましたね。
さっき言ったクロアチアと、その後ベネチアに行ったんですけど、
それはほぼ唯一かな、ヨーロッパで一人で旅行したのはそれだけかもしれない。
あとは結構友達と一緒にベルギーに行ったりとか、
あとイタリア、フィレンゼとかに同じく留学中だった友達と一緒に行ったりして、
それは結構ね、イギリスというか、ヨーロッパで留学するメリットですね。
ヨーロッパのメリットですね。
今はもっともしかしたら、コロナ中は結構大変だったかもしれないんですけど、
当時は本当にいろいろ行きやすくて、
航空券もかなり安かった。
リーズナブルで安かったので、いろいろ回ることができたっていう感じで楽しかったですね。
研究もしてたし、いろいろ旅行もしましたと、そんな感じでしたね。
最初本当にここにずっと博士課程とかイギリスでできるのか、わかんなかったんですけど、
24:02
そうだ、そもそも博士課程にはもうすでに入ってるって話をしなきゃいけない。
日本で?
日本で4月から博士課程に入ってて、ちょっと実験とかはもうすでに始めていて、
今の指導教官でもある先生から、留学自体は行ってきていいよっていう風に言われていて、
彼に向こうに残りたいってなったら、それはそれで、その可能性もこっちも考えていて、
その場合は私がやったテーマっていうのは他の人にあげてっていう感じにする予定だったみたいだったんですけど、
その向こうに行ってみて、ほぼ直後に多分応募しないといけなかったんですよ。
延長して、あと3年間というか博士課程も継続するならば、それを決断しなきゃいけない期限っていうのは結構短かった。
結構すぐだったんですよ。その頃はもうなんか試験勉強とかもあって忙しかったし、
すぐどこの研究室に行くかっていうのも決めなきゃいけなかったし、
割と自分の中ではそこまでここに絶対行きたいみたいになるタイミングがそこまでになかったので、
普通に帰って博士課程をやろうかなっていうつもりでいて、
でもやっぱり1年ぐらい経つと、なんかもっとここにいたいなっていう気持ちにもなりはしたんですけど、
でもなんだかんだで、もともとやりたかったプロジェクトが日本にあるっていうのもあったし、
日本に帰ってこようということで帰ってきて、
結果的にはすごい良かったんですけど、帰ってきて、もう1回そこでやっていた博士のプロジェクトを始めたっていう感じですかね。
なんかそろそろ研究、どういう研究を今までやってきたかみたいな話をまとめて、
というかヒストリーみたいな話もしたいなと。
ここからじゃあ博士の課程でどういうことをやったのかっていう研究の話ってことですね。
そうですね。博士の課程だけじゃなくて、その前からどういう研究をやったのかっていうのもなんか一緒に話そうかなと思うんですけど、
私はなんかドーパミンっていう分子に関してずっと色々研究してきて、
そのドーパミンが脳の中で何しているのかとかどういう機能を持っているのかって、
すごい色々機能があるんですよね。
なんかやる気スイッチとかそういう感じで聞いたこと。
なんか興奮とかそういう感じで。
そうですね。なんかそういう感じで聞くことが多いかなって思うんですけど、
本当にめちゃくちゃ色々機能があって、逆に関係してないことを見つけるほうが難しいぐらいの勢いで、
めっちゃ色々なんか関連性があるんですよね。
なんかそれこそ学習とか、新しく何かを学習するのにも効いていて、
その報酬、例えばジュースをもとに、この匂いがいい匂いかどうかを学ぶとかもありますし、
それこそ動機づけ、やる気をキープするみたいなものにも効いていて、
例えばそのドーパミンを一時的に例えば実験とかで低下させたりすると、
やる気がなくなる。
27:01
やる気がなくなるっていうのはどう測るかっていうのも多分色々あると思うんですけど、
マウスとかそういうハエとか。
マウスとかで言われているのは、
人でも似たようなのがその病気の人でそういう状態になった人が、
ドーパミンが出にくくなっちゃった人っていうのが。
出にくくなっちゃった人っていうのがいて、
そういう人たちはちょっと無気力になってしまったりとか、
動きがスムーズにできなくなったりとか、
そういう色んな症状があるんですけど、
例えば実験的にドーパミンが出づらくなってしまうような状態にすると、
例えばゴールにたどり着くまでの時間が遅くなったり、
ここに報酬があるって、
エサがもらえるって分かっても、
そこにたどり着くまで遅くなったりとかするんですよね。
ただ目の前にエサをあげてれば、
食べる量は変わらないんですけど、
食欲が落ちたわけではない。
食欲が落ちたわけではなくて、
ただそこに行くまでが遅くなったりとか、
難しい課題を解く時間が観察の結果から伸びることが分かると。
分かりやすい実験で言うと、
2つ迷路があって、
片方にはすごい微妙なエサしかなくて、
片方はすごいいいエサがあるんだけど、
代わりに壁を乗り越えなきゃいけないんですよね。
物理的な壁っていうか。
乗り越えないとなくて、
普通は元気なマウスだと、
元気なネズミさんだと報酬大きい方に行くんですけど、
ドパミンが出てないマウスだと、
大きい方に行けなくて、
ちっちゃい方にしか行かなくなるっていう。
そういう、コストに見合ったリターンみたいな、
その辺の感覚が変わってしまうことが分かっていて、
難しい課題にチャレンジして、
大きいエサを食べようという、
こう、どうしなくなるっていうのが。
ただ、大きいエサと小さいエサが、
バリアがない状態だったら、
大きいエサを取り続けるんですよ。
だから、バリアが。
そういう意味では、食べたい気持ちはあると。
そう、いい方、大きいエサの方がいいっていう、
大きいっていうか、いいエサの方がいいっていう感覚はあるんだけど、
ただ、あるし、いいか、みたいな感じになっちゃう。
なるほどね。
そんな感じであるとか、動きを開始することにも、
ドパミンが関係してるっていうのも分かっているし、
あとは、注意とか覚醒とか、本当にいろいろある。
役割が多い。
役割がたくさんあるんですけど、
そのうちに、学習に関するものに関しては、
前回ちょっとお話ししたような、
強化学習理論で一部説明されていて、
スーリーモデルで脳のドパミンの働きっていうのが、
一部は説明されているんですけど。
スーリーモデルで、
ドパミンの働きが説明されるっていうのは、
どういう状態のことですか?
それじゃあ、説明しますね。
最初に、学習に関係してるんじゃないかっていうのが、
言われ始めたのは、
レバーを押すと、
ドパミンの放出に関連するような部分が、
30:01
電気刺激されるようになる。
そしたら、レバーを押し続けるネズミっていうのが、
いたわけです。
じゃあ、これきっと、
学習とか強化に関係してるに違いない、
みたいなことが分かってきて、
ドパミンが関連しそうだ、
みたいなことは、
徐々に明らかになってきてたんですよ。
そんな中で、
じゃあ、ドパミン細胞がどういう、
神経細胞がどういう活動をするかを、
記録しましょうっていうことをするんですね。
そうすると、最初は、
全く予測しなかった報酬に対して、
活動するんですよ。
例えば、何も予測してなくて、
急にジュースが飲めたら、
ジュースに対して、
発火頻度が上がる、
ドパミン細胞の。
ドパミン細胞って言ってるのは、
ドパミンを需要する。
ドパミンを出す細胞。
出す細胞、なるほど。
で、活動するってこと。
出す細胞が活動するってことは、
ドパミンが出るってことなんですけど、
ドパミンが出る。
ちなみに、ドパミンが出るって言ってるのは、
脳の全体でいっぱい出るようになるんですか?
それとも、一部分で出るようになるんですか?
そうですね、一部分。
ドパミン細胞がある部分っていうのは、
結構限られていて、
ある部位にある、
脳のある部位にある、
ドパミン細胞から放出されて、
結構広い範囲に、
ドパミン細胞っていうのが出るっていうのは、
分かってるんですけど、
他の神経伝達物質とかと比べても、
かなり広い範囲に出るっていうのは、
分かってるんですけど、
でもある程度、
狭い部分で出るけど、
それがじわじわ伝わっていくって感じなんですか?
それもありますし、
投射先自体がたくさんあるっていうのもあります。
物質の種類によって、
そういう極材があるっていうのは、
結構よくあること。
だけど、ドパミンの場合、それはちょっと広め?
そうですね。
というか、基本的には本当に、
出た先の、受け取り先のシナプス、
神経細胞がつながる相手側の神経細胞にしか伝わらないようになってたりするんですよ。
周りを囲んでたりとかして、
支持する周りの細胞が。
でもドパミン細胞の場合は、
もうちょっと広く、
ボリュームトランスミッションって言うんですけど、
広く伝わるようにはなって。
周りの細胞もドパミンが伝わって。
ドパミンを受け取れる細胞が受け取るって感じですね。
だから、
仮にその辺にドパミンの分子がふよふよしていても、
受け取る需要帯がない細胞は、
それを受け取ることができないんですけど。
ドパミンそのものが、
どんな神経細胞でも興奮させるみたいな、
そういうイメージではなくて。
そういうわけではないです。
ドパミン需要帯みたいなものを持っている細胞を興奮させる。
そうです、そうです。
なるほど。
で、どうスリーモデルで説明するのか。
まずは何の予測もないときに報酬を得たら活動をすると。
で、次に、
例えば絵とジュースみたいなのを何回も繰り返し見せると。
33:03
絵を見せてジュースを飲ませる。
そうすると、最初は絵のときに出ていたドパミン、
あ、すみません。
報酬のとき、ジュースのときに出ていたドパミンが、
絵の瞬間に出るようになる。
で、学習によって、絵の価値っていう時点で予測できてるわけですよ。
で、すでに予測していて、そこで活動しているという状態になって。
最初は絵を見てジュース出てきた。
で、ジュース出てきたら嬉しいっていうペロペロみたいな、
そういうのが絵が見えた時点で、
お、これはジュースが出るぞっていうことを期待して、
それは頭で考えて期待してっていうだけじゃなくて、
もうその時点で、ジュースを飲んだときに出る興奮と同じタイプの興奮の記録が見られるってことですね。
絵のタイミングですでに。
そうです。
だからだんだん起こってくるっていうのが大事だと。
だんだん変化していく。
で、それは学習っていうことの一つなんじゃないかってことですね。
はい。
で、その最初は報酬に活動していたものが、
報酬のタイミングで活動していたものが、
絵のタイミングで活動するようになるっていう、
それが教科学習理論のスリーモデルで説明できるというか、
報酬予測誤差っていうものを使って教科学習で学習するんですけど、
そのエラーですね、予測してそれが得られたかどうかっていう、
その誤差を使って学習するっていうのが教科学習理論の、
中でも特にTDラーニング、テンポラルディファレンスラーニングって言うんですけど、
日本だってなんて言ったらいいんだろう。
それを使って学習するんですけど、
その式とその活動が合っているっていう、
その状態を説明できているっていう風に言うって感じですね。
じゃあスリーモデル、こういうスリーモデルに、
ドーパミンを含めた報酬意見の仕組みが従っているならば、
こういうデータが出るはずであるっていう予測を立てて、
それに合ったようなデータが出る。
そうですそうです、そういうイメージでいいかなと思います。
で、最初はだから報酬のタイミングで活動してて、
それがその後、絵のタイミング活動するようになって、
で、報酬を実際もらって飲んだ時には活動しないんですよね、もうドーパミン。
で、なぜならもう予測しているから。
で、もらえると思って期待していた時にもらえないと逆に、
そのドーパミン細胞って、もともとの活動量みたいなのがあるんですけど、
それが下がるんですよ、さらに。
で、そういう活動っていうのが基本的に、
その報酬予測誤差、PD誤差っていうものと、
そのスリーモデルで予測されたものと挙動が一致してたので、
ある程度そういう説明できるんじゃないかっていう風に、
その通りの活動をするドーパミン細胞ばかりではないんです、当然。
36:02
ドーパミン細胞のうち何パーセントかがそれに似た活動をするっていう感じなんですけど、
でも一部はそういう形で説明できるんじゃないかっていうことが、
例えばそういう記録から分かってきたっていう感じですね。
動物の記録で分かってきて、
この発見のすごい大枠みたいなところはたくさんの実験で確かめられてはいるんですけど、
なんか絶対にそれが、
例えばじゃあ脳は脅迫症やっていますって完全に言えるかっていうと、
そうとも限らなくて、
他にもこんなモデルで説明できますっていう他の提案もあるし、
細かくどんな計算をしたら、
どういう脳Vでこういう活動が生まれているのかみたいなことも、
まだ完全には分かっていないし、
そもそもこの計算そのものが本当にできているのかっていうことも、
まだ完全に分かってないんですけど、
でもある程度挙動を説明しているようなスーリーモデル、
対応があるっていうことが言われているって感じです。
ちなみに、もしかしたら初めて聞く人もいるかもしれないので、
強化学習っていうワードは、
もしかしたら聞いたことない人もいるかもしれないですけど、
どういうものですか?
なんかすごい強い学習ってわけじゃないってことですよね。
学習の強い版っていう字を書きますけど、
強くなった学習。
そうですね。
強化学習を教師あり学習と教師なし学習との対比で多分説明すると、
教師あり、全部それは機械学習の一種なんですけど、
教師あり学習っていうのは、
直接これの答えはAですよ、Bですよっていうのを対応させて、
それをスーリーモデルが分類できるようになるように目指すっていうのが
教師あり学習で、
教師なし学習はそういうものではなくて、
最初から正解を与えるのではなくて、
そのデータが持っている構造っていうのを可視化したりして、
分類したり、複数のクラスターに分けたりとか、
そういう感じですかね。
なるほど。
強化学習っていうのは、
複数のトライアンドエラーというか学習を通じて、
環境からフィードバックを得て、
それによってトライアンドエラーを繰り返して、
ある選択肢が一本の選択肢より良くなったみたいなものを学ぶっていう感じです。
だから最初からこのルートを辿るのが正しいみたいな一対一を与えられるのではなくて、
複数回学習を繰り返した結果、
こっちの方がよりこういう選択肢を取った方がより良いっていうことを学ぶみたいな、
そういうイメージですかね。
なんかもっと多分、
数理モデルに特化した形でいろんな説明の仕方あるんですけど、
言葉で説明するとしたらそんな感じかなっていうふうに思うんですが、
どうですか。
ありがとうございます。
すみません、急にこう振って。
39:01
いやいやいや。
もしかしたら聞いたことあるかもしれないというか、
前回、件の中でも紹介したような例で言うと、
アルファゴとかそういうゲームを解いて強くなるみたいな、
そういうのは強化学習でやってるんですね。
まあ囲碁AIとか将棋AIみたいなのを多分イメージすると良いのかなと思うんですけど。
こういう盤面でこういう手を打つっていうことが、
そのまま勝ち負けに直接繋がるわけじゃないけど、
なんかそれをどんどんどんどんゲームの展開を進めていくと、
勝ったり負けたりすると。
で、それを逆算するわけですね。
こっちの手を取ると勝つ確率は高くなりそうだみたいなことを、
環境からのフィードバックを得ながら、
つまり盤面がこうなるってことは、
次に取れる手がこうなるっていうふうなフィードバックを得ながら、
学習していくみたいな、そういう感じになってます。
そうですね、はい。
だから、最終的にこちらの方がより良いみたいな選択肢、
だから、環境の中でいろいろ繰り返して試行錯誤するやり取りを通じて、
より良い選択肢を学ぶというか、そんな感じのイメージですかね。
なるほどね。
で、なんだっけ。
ツーリーモデルで説明するとどういうことかって、どう教えてもらっていいですか。
そうですね。最初、それがさっき前回の話で出てきた、
シュルツ先生とか、もちろんその先生以外にも関係した人、
それより前にできてたいろんな理論とかもあるんですけど、
とりあえずはそんな感じのことを講義で聞いて、
面白そうだなと思ったっていうのがきっかけとしてはあって、
でも、調べれば調べるほど本当にこのモデルが正しいのかっていうのは、
どんどん分かんなくなっていくんですけど、
でも、私の中でやっぱりツーリーモデルはあくまでも環境のモデルだと思っていて、
全てのモデルは間違ってるけど、一部のモデルは有用であるっていう、
有名な統計学者の言葉があって、
私は結構それに共感してやっているっていうところがありますね。
脳で完全に全く同じ計算をやっているわけではないかもしれないんだけど、
言語でこういうことが起きているはずだっていう見方を共有するよりも、
こういう計算をしているはずだっていうふうに捉えて言葉を共有する。
シミュレーションとかすることによって、
そういう仮説を共有するっていうことには一定の意味があると思っているみたいな立場です、私は。
脳の仕組みっていうのは言葉で表現するよりも、
多少どちらにせよ誤差というかはあるんだけど、
その数理モデル、その数式を使ったモデリングを使った方がよりちょっと高次元な。
説明力があるのかなっていうのもあるし、
あと予測ができるっていうところがやっぱり大きいかなと思うんですよね。
42:02
仮説を立ててそれを検証するってなった時に、
シミュレーションだとこうなりました、じゃあデータではどうなりますかっていう、
そういう検証ができるし、
それがいいところかなと思います。
もちろんそれは言葉とか論理だけでもできることではあるんだけど、
よりこういうモデル、こういう計算を脳でやってるとしたら、
実際どうなると思いますかみたいな予測ができて、
それが実際データとどう合ってるかっていうのを、
わかりやすく対比するっていう意味で、
シミュレーションはわりと強力な手段なのかなって、
わりと最初に研究始めた時に思って、
まずはその、なんだろう、そういう研究をやってました。
で、学部生の時に始めた研究っていうのは、
数理モデルを使って、わりと当時最新の実験で発見された、
持続的にゴールに、ゴールっていうか報酬に向かって、
上昇するようなドーパミン濃度の変化っていうのがあったんですよ。
それが今まで観察されてたような報酬のタイミングでバッて上がるか、
それとも、なんだろう、例えば絵とか、
そういう予測するような感覚刺激の時にバッて上がるかっていう、
そういう一家的な活動に比べて、
こうやって持続的にダラダラ、
しかもゴールに向かって上がっていくっていう活動が見つかって、
しかもその後、たくさんいろんな実験により見つかるようになって、
で、そういう活動も教科学史で果たして説明できるのか、
それともそれは全く別のシグナル、別の信号なのか、
っていうことに興味を持って研究し始めたのが一番最初だったんですよね。
ゴールに向かって上昇するドーパミンっていうのは、
例えば、なんか絵が出てくるモデルだと、
あ、なんか絵出てきそうだな、みたいな、
チラッ、みたいなその絵の先端のモナリザの絵だったら、
モナリザの頭が見えてきたっていうことで、
こうだんだん上がってくるみたいな。
そうですね、それは実際に見つかったタスクで言うと、
実際ゴールに向かって歩いていくときに上がっていくみたいな、そんな感じですね。
スタートの時点からゴール時点に向かって、
こうだんだん歩いていって、近づくごとに上がっていくみたいな、
そういう感じだったと思います。
で、実際どういう条件でそれが見られるのかっていうのは、
それもなんかいっぱい基本があって、
専門向きに語ろうと思えば、いくらでも語れるんだけど、
ちょっと一旦置いといて。
で、いろいろ見つかったタスクの中で多かったのは、
そういう自発的な行動が見られるようなもので見られることが多かったんですよね。
自分で、自分のペースで近づいていくみたいな。
さっきの絵とかって、タイミングが人間がコントロールしてるわけですよ。
このタイミングで絵を出して、このタイミングで報酬、みたいな。
で、それを動物側が自分で動くことによって、タイミングが決まっていくっていうときに、
45:02
それが見られたりしたので、そういう違いがあるんじゃないかなっていうふうに思ってたんですけど。
それはちなみに立ち止まると、例えば止まったり戻ると減ったりするんですか?
それはいい質問で、なんかその辺をいろいろ切り分けたくて、
実際、歩いてるマウスをテレポーテーションさせたりして、どう変わるかっていうのを調べた研究とかもあります。
微発的じゃなくて、パッと動かす。
気づいたら前に行ってるとか、後ろはなかったかな、前に動かされてるみたいな。
自分で動いてないのに前に進んでるみたいな。
壁がヒュッと近づいてくるみたいな、そういうのもあるかもしれない。
だからゴール地点にピュッてテレポーテーションする。
マウス自体は同じ空間の中で動いてるんですけど、それが急に移動させられてるっていうか、
思ってたより前にいるみたいな状態になった時に、さらにどうなるかっていうのとかは、またいろいろ調べられたりしてるんです。
すごい面白いと思います。
で、その感じのいろいろ研究があるんですけど、
どうやって説明したらいいかっていうのを、森生先生といろいろ議論していって、
私たち以外にもたくさん数理モデルあるんですけど、そのうちの一つとして、
巨化学習に減水溝みたいな、新しいパラメーターを、変数を導入して説明するっていうことを試みて、
それが一番最初の研究だったんですよね。
最初のアイディアとかは、その時はかなり森生先生に出してもらって、
私はシミュレーションを手伝っていつつ勉強するみたいな感じだったんですけど、
その最初のプロジェクトに関しては。
それを2014年に一緒に論文を書いて、
でもなんか私の中では、実際動いているってことが大事そうなのに、
その時の巨化学習のシミュレーションでは、それを入れられなかったんです。
自発的に進む、戻るみたいな、進むか進まないかみたいなのを選べるようなモデルじゃ、その時なくて、
そこが大事なんじゃないかなって、すごく私は個人的に思ってたんですよ。
だから、そういうモデルを作らなきゃダメなんじゃないかと思って、
今考えると結構生意気なんだけど、私が新しいことをやったると思って、やってみたんですよね。
ただ結果的には、ただその進むとか、その場に居座るっていうだけでは説明できなかったんだけど、
そこに元々使っていた減衰効をさらに加えた上で、実験してみると、今までさっき話していたような、
ドーパミンが動機づけにどう関係しているのか、やる気にどう関係しているのかっていうのを実験でちょっと説明したと思うんですけど、
大きい報酬と小さい報酬があった時に、バリアがあると行けなくなったりするって言ったじゃないですか、
それを説明できるようなモデルを作ったんですよ。
48:03
私のアイディアと森先生の元々のアイディアを組み合わせることで、
そういう今まで観察された実験結果をご説明できるようなモデル、それと挙動が一致するようなモデルっていうのを作ることができて、
それを、それが前回のエピソードで話していた、しゅるつ先生に話した話だったとか、
それが私の一番最初に書いたファーストの論文でしたね、それが。
そんな感じで、最初はそうやって主に教学習を中心としたモデルっていうのをやってたんですけど、
ちなみにそれは実際にマウスを飼って実験したりするっていうのを、あやかさんがやってたわけではない。
そうですね、当時はやってなかったんですよ。
で、自分でもそういう実験をやりたいと思ったのもあって、留学を決めたっていうのもあったんですよね。
留学ではそういう動物を使った実験とか。
そうですね、だからスーリーモデルをやってたのもあって、逆にスーリーモデル以外のことをやろうって決めてからいきました。
だから、人で行動実験とかいろいろしたりするっていうのが一つ、そういうプロジェクトと、
あとはマウスでそういう実際にドファミン細胞から記録を取るっていうのと、両方やりましたね。
それぞれに関して主論を書くっていう。
大変だったけどね。
でも、なんかすごくいい経験でしたね。
自分がどういうことをやりたいのかなとかを、改めていろいろ考えるきっかけもあったし。
普通はその修士課程、たとえば2年間日本でやるとして、複数のモデル動物っていうんですか、
マウスの研究、人の研究っていう、別の動物でやる体験ってのはなかなかできない。
そうですね。
まあ、でも、日本のわりとじっくり一つの研究室で長くやるっていうのも、いいんじゃないかなとは思いますけどね。
1年で3ヶ月ずつシュシュってやって、私はすごく、何だろう、先生にも恵まれたし、よかったなって思うんですけど、
やっぱ、面倒見る側の負担も結構大変というか、3ヶ月しかいないし、その間になんとか、
3ヶ月間にはどっか行っちゃうっていうような人に、いろいろ教えてあげなきゃいけないし、
多少はね、それこそ、多少N稼ぎぐらいしてくれるかもしれないけど、もしかしたら自分の研究の。
でもまあ、とはいえね、ちょっと大変ですよね、みんな面倒見るのは。
まあまあまあ、そんな感じなんで、人によってはやっぱり、本当にただN増やすだけとして使われて、
あんまり学習面でいい効果がなかった人、そういう学生さんも。
新しいことが学べるとは限らない。
新しいことは学べるのかもしれないんですけど、何だろう、周りからの扱いがあんまり良くなかったっていうか、
博士の学生とか、ポスト区の人たちも、自分の研究ある意味にちょっと手伝わせてる、
手伝わせてるんだけど、まあでもその、面倒まで見る義理はないみたいな人もいるわけですよね。
51:04
私はすごく運が良かったし、みんなすごい良くしてくれたから、本当にいろいろ学べて良かったんですけど、
そういう人ばっかりじゃないから、まあ結構苦労した人もいて、
あのシステムが一概にめっちゃいいかっていうとわかんないんですけど、
でも私にとってはすごい良かったです。
赤さんって聞いてると結構運いいですよね。
確かに。
そうかも。
豪運なのかもしれない。
豪運ね。よくそのネタで盛り上がりますよね。
赤さんの豪運さは、まあ誰も認めるかもしれない。
そうかな。
まあでもなんか、なんだろう、本当になんか周りの人には恵まれててありがたいなって思うことは多いですね。
なんかそれを運と言ってしまえば運なのかもしれないし、
まあそれを引き寄せる努力があってほしい。
努力なのかな?わかんないです。まあでもなんか最終的には運な気もしますね。
けど、まあまあそんな感じですね。
で、まあそうやってスリーモデルの研究をしていたんですけど、
やっぱり自分である程度データも取りたいなと思ったし、
そのやはりスリーモデルだけで説明するのにも限界があるな。
常にスリーモデルっていうのは予測を立てるとこまでは良くても、
それを実際にその実証したり、新しい仮説とか新しい役割を、
そのドパミンが何してるのか、何してるのかみたいな新しい役割を考える上では、
まあ必然的に実験が必要になってくるから、
その辺はね、もうなんか学部の時からずっと悩んでるんだよね。
いまだに悩んでるんだけど、なんか例えば私はその数学の能力みたいなところで、
今その数理生物とか数理モデルの専門家としてやってる人たちと比べたら全然足りないなって思うし、
なんかかといってものすごい実験できるかって言ったらそういうわけでもないし、
どっちも中途半端なんだよね。
なんかもうそれはなんだろう、こう自分でもすごくわかっていて、
その上でどっちかを強化す、どっちかに完全に進んだ方がいいのかなって思ってたんだけど、
途中からなんか開き直ったんだよね。
なんかどっちかだけやってるとやっぱり自分自身が気になってきて、
どっちもやりたいなっていう風に思うから、
なんかまあそれはやりたいことをやった方がいいんじゃないかなっていうかなんだろう、
生存戦略みたいなこと考えるとさ、やっぱどっちかに特化した方がいいみたいなのあると思うんだけど、
私はそうじゃない道を選んだんだよね。
まあなんか勉強は両方必要になるし、どっちから見ても中途半端になっちゃうんだけど、
まあでもなんか私はずっと、もう本当に学部の時からそれでずっと悩んでて、
どっちをやるか、だから本当にいろんな先輩にも相談したし、
なんかどうしよう、どうしよう、どうしようってずっと思ったし、
人によったらどっちかだけをやった方がいいよって言ってくれる人もたくさんいたんだけど、
どっちかだけをやる人の方が多いわけですね。
54:01
その理論的な部分と実験的な部分と大きく2つに分かれるという風になんか理解してるんですけど、
生物系の研究をする人は。
だから私はなんかね、どっちづかずな自分を諦めたみたいなところが正しいかな。
どっちもやることにしたっていう。
そうですね。
まあ結局やっぱりどっちも必要だとは思うんですよ。
やっぱりその自分がどっちかのプロになって、
こうコラボしてすごくいい仕事をするっていう、
それはそれですごくいい形だと思うし、
私も最初はそれを目指してたんだけど。
理論のプロになって、実験をしてくれるパートナーを見つけて、一緒にコラボレーションをする。
そうです、そうです、そうです。
あれなんか、いまだにそっちの方がいいんじゃねって思ったりはするんだけど、
でもなんか、究極的には自分が本当にやりたいことをやったほうがいいなって思って、
両方やる形になんか落ち着いたんだよね。
だから、ただまあ、博士課程ではなんか実験をやろうと決めていたところがあって、
なんでかって言ったら、時間がかかってもいい期間ってそんなにないから、
時間がかかることを逆にしたかった。
理論というかストーリーモデルの仕事って大体1、2年ぐらいで一段落することが多いんですけど、
なんか博士課程って短くても3年あるじゃないですか、
実験系だと基本的にもっとかかるし、私もそれ以上かかってるんですけど、
でもそうやって基本的にやっぱ博士号を取った時点から、
いろんな課件費とか出せるのも博士とって何年からとか、そういう縛りがついてくるから、
博士の間はやっぱ時間がかかることにチャレンジしてみたかったんですよね。
で、私自身一応オックスフォードでそういう実験プロジェクトにも参加したし、
なんだかんだで私全然話に出てこなかったんですけど、
生物学科卒なので、
卒研とかは目高を使って実験してたんですけど、
確かに出てきてますね。
で、だからちゃんと実験とかはしてたんですよ。
で、私、ただまぁその時は脳活動とかを取るまではいかなかった、行動実験はしてたし、
それはすごくいろんな学びがあって、すごくいい研究室で卒研できたんですけど、
でもなんか、実際自分で神経活動を取って、それを論文にするってことができないままだったんですよね。
そのオックスフォードでも一応その神経活動とか取りはしたけど、
全体、実験プロジェクト全部をやり遂げて、
最初から最後まで?
最初から最後までやり遂げて、
やり遂げて自分がメインのプロジェクトと、なんだろう、メインのプロジェクトを持って、
貫通するみたいな。
貫通するっていう経験がなかったから、博士の家庭ではそれをやろうっていうふうには思ってたんですよね。
で、それもあって、日本の今いる研究室に帰ってきて、で、研究を始めたというか、
57:08
もともとちょこっと予備データはあったんですけど、
ほぼ使わなかったですね、最初の半年で使って、データデータっていうのは、
その後、新しく自分でもう一回立て直すっていうところはあった、立て直すというか、
データ取り直したりとかっていうのはあったんですけど、
なんかどういうことを考えて、その次のプロジェクトをやったかっていうと、
やっぱりなんか、こう、なんだろう、そうやってするモデルでやるだけじゃなくて、
その、いろんな、その、教学習モデルって、こう、なんか価値を学習するみたいにいう言い方をするんですけど、
例えば、報酬がこのタイミングに来るから、絵の価値が高まるわけですよ。
その、後に報酬がもらえるってわかっているから、その絵を見たときの価値が高まって、
そのタイミングでドバミンが出るみたいな、そんな感じで言われていて、
だから、その、学習した感覚刺激です。
何かしらの感覚刺激に対してドバミンが出るっていうのは、まあ、わかってたんですけど、
なんか、でも、こう、例えば、匂いを嗅いで砂糖水がもらえるみたいなのを繰り返すと、
その匂いにより寄ってくようになったりする。
なるほど。
そういう匂いで言うと、焼肉の匂い嗅ぐと、すごいお腹が減っていて、
焼肉が食べれるんじゃないかって、まだ食べてもないし、口に入れてもないのに、そう思っちゃうみたいな、そういうのに近いかな。
そう、で、なんかでも、こう、それって、あの、何だろう、こう、実験室的にそういう状況を作って、
実際そうなってるっていうのを確かめたりはしてるんですけど、
とはいえ、別に、そういうトレーニングとか特別にしなくても、近づきたくなる匂いとそうじゃない匂いってあるじゃないですか。
で、そういう、こう、何だろう、まあ、完全に正徳的と言えるのかどうかっていうのは、またそういう議論があると思うんですけど、
まあ、でもその、何だろう、こう、まあ、実験室上でしっかり学習させるってことをしなくても、こう、好き嫌いっていうのがあって、
で、そういうもの、そういう感覚情報がどれぐらい好ましいか、あるいは嫌いかっていうのが、
ドパミン細胞でどんなふうに表現されているのかなっていうことを、こう、疑問に思って、
で、なんか、こう、砂糖水とか、そういう、いわゆる報酬として使われるものが特別な刺激なのか、
それともあらゆるいろんな、その、好き嫌いっていろんなグラデーションがありますよね。
なんか、めっちゃ好きな匂いも、嫌いな匂いもあるし、なんか、別に何とも思わないみたいなのあるじゃないですか。
で、なんか、そう、今までは、その、あまり何とも思わないような、こう、匂いとか視覚刺激に対して、こう、報酬とか罰、
まあ、砂糖水とか、あるいは電気刺激ショックみたいなのを、こう、連合させることによって、その価値っていうのを、
その匂いの価値が、好き寄りになったり、嫌い寄りになったりっていうことを、まあ、今まで多くの文脈では研究してたんですけど、
1:00:01
そうじゃなくても、そもそもの匂いっていうのが、ドパミンニューロンに、ドパミン細胞にどう表現されているのかっていうところに興味を持ったんですよね。
で、なんか、それはすごく、その、なんだろう、こう、ドパミンっていうものが、その進化的にどういう位置づけを持っていたのかっていう、すごい、
なんか、前にさ、ちらっと多分、あの、ポッドキャストでも話したと思うんですけど、そういうことに実は興味があるみたいな。
匂いのバーグの話とか。
いや、あの、価値関数みたいなものを知りたいみたいな、の中の。
で、それの中には、学習によって、連合によって、なんか、その後いいものが来るってわかってるから好きになるものもあれば、
特にそういうことを、その、経験として学ばなくても、最初から好きだったり嫌いだったりってことがあるわけじゃないですか。
なんか、それが何でなのかなとか、興味があったんですよね。
で、そういう正徳的な、あの、なんだろう、こう、埋め込みがないような世界では、赤ちゃんとか、ま、ハエでもいいんですけど、
は、生まれて、どの匂いに関しても、嫌いとか好きとかないんですけど、
でも、この匂い、たとえば、おっぱいの匂い嗅ぐと、その後に美味しいミルクが飲めるような気がするな、みたいなのを、
だんだんこう、勉強していくことによって、ミルクの匂いっていうのは、いい匂いに違いないとか、
逆に、なんか、臭ったものの匂いっていうのは、その後、お腹を壊すぞ、とか、そういうふうに勉強する。
で、それが起こる前っていうのは、何もそういう価値との結びつきっていうのは、正徳的にないっていう状況が考えられるわけですね。
でも、そうじゃないんじゃないかっていうことを、言おうとしてる。
まあ、そうですね、あの、まあ、その辺は、結構、いろいろな議論ができるかなと思うんですけど、
実際のところ、その、何だろう、そうですね、まあ、なんか、その解釈でいいかなと思います。
なんか、結構、いろいろ難しいなと思っちゃった。自分の中で。
難しすぎているところは?
いやいやいや、でも、すごい分かりやすいし、でも、なんか、自分自身どう思ってるのかなって聞かれると、結構難しいな、難しい質問だなって思ったら聞いたんですけど。
それを完全に否定できるかどうかっていうのは難しい。
まあ、てか、実際そのものを、私が研究したわけじゃないんですけど、まあ、そういうことに興味がありますっていう中ですね。
で、まあ、でも、そういうことを、より、こう、単純なモデルで、結構、研究する機会っていうのがないかなっていうのを考えていて、
その中で、まあ、匂いっていうのは、すごい、こう、分かりやすくて、あの、匂いによる、よらないみたいなものっていうのが、行動で定量したりすることが、まあ、動物でもできるし、
あと、嗅覚回路って、その、昆虫から人まですごい共通してるんですよね。
どういう回路で、あの、まあ、なんか、もちろん、細胞の数とか、なんか、こう、人とか、哺乳類だと、さらに複数の細胞が絡んだりするんですけど、
まあ、全体的な、こう、なんだろう、回路構成みたいなのも、結構似たりするので、まあ、そういう。
それは、じゃあ、視覚とか、聴覚は、結構、違うこともあるっていう。
ああ、そうですね。うん。視覚とかは、特にちょっと違うかなとは思います。はい。
1:03:04
まあ、でも、もちろん、その、なんだろう、機能レベルで言うと、ここと関係してるみたいなことは言えると思うんですけど、
まあ、より、嗅覚の方が、その、騒動性が高いというか、ですかね。
まあ、その辺は、いろいろみなさん意見あると思うんで、私がどうって言い切るのはあれなんですけど。
じゃあ、なんか、どこまで単純な生物まで遡られるんですか?
ミドリムシとか、ゾウリムシみたいな。
ああ、いや、それは、さすがに、単細胞までは行くと、あの、そもそも神経がないので。
確かに。神経、そうだね。
じゃあ、まあ、ある程度、こう、高等な生物ではあって、
そうですね。
まあ、確かに、そこはいろいろ語弊があるかもしれないですけど、
まあまあまあ、そんな感じで、その、あの、そうですね。
まあ、あとは、そういう回路がある程度、あの、もうすでにいろいろ調べられていて、
あの、コネクトームとか、前、ちらっとお話したかな。
話しました。
あの、電源で本当に脳を薄く切って、で、一枚一枚、その、どのニューロンがどこと繋がってるかみたいなのを、
すげえ緻密な作用だね。
そうそうそう、調べて、で、それがもうデータベースになってるんですよね。
だから、ある神経細胞がどの神経細胞と繋がっているのかって、
で、それが何個の、こう、シナプスで繋がっているのかっていうのを含めて、
その、わかって、まあ、ある程度わかってて、それがデータベースになってるっていうのがあって、
そうですね。
まあ、それについて話した回は、ちょっとショーノートに貼っておきましょうか。
はい。話したっけ?そんな詳しく。
確かに。
で、なんかそんな、まあ、いろいろそういう利点があって、
まあ、症状倍でのドーパミン細胞を使って、
で、まあ、あの、研究することにしたんですけど、
なんか、
ポニクトンは、症状倍に関してはわかってるってこと?
そうですね。
へえ。
ただ、まあ、あの、人とか、えーと、マウス、まあ、特にマウスの視覚やとかだと、
割ともう結構やられてはいるんですけど、
まあ、でも、完全にはまだ終わってないみたいな感じかなと思います。
で、肺の場合は反応はもう終わっていって、
反応の半分が終わっていて、
それがもうデータベース化されているっていう感じです。
半分だけなんだ。
まあ、だいたい左右対称じゃね?
だいたい左右対称だから、まあ、半分まずやって、
で、でももう半分もう終わりそうっていう感じらしいです。
はい。
っていう感じかな。
で、まあ、あの、まあ、あとはもう一つその大きな利点として、
なんか、あの、ドパミン細胞を、
その、どの細胞かを、こう、なんだろう、
アイデンティファイ、アイデンティファイって日本で。
まあ、童貞する。
童貞して記録するっていうのは結構難しいんですよね。
ドパミン細胞って言ってるのは、ドパミンを出すような細胞。
はい。
が、を童貞して記録するっていうのは結構難しくて、
で、あの、実際それを、特にその個体が違っても共通する細胞があるかどうかっていうのは、
あの、個体によってやっぱり異なるんですよね。
そのマウスとかだとそれは多分ほぼ不可能に近くて、
なるほど。
1:06:00
その、個体間で平均を取ったりっていうのは多分できないかなと思うんですけど、
あの、なんだろう、こう、特に、まあ、私がまあ興味あるものとして、
そのドパミンの出るところが見たかったんですよね。
その細胞そのものじゃなくて、
ドパミンが出るその神経細胞の出力部の活動が見たくて、
その出力部の活動が、その、なんだろう、きれいに区画化されていて、
で、そのしかも15個ぐらいの機能的なユニットに分かれてるんですよ、その肺に関しては。
肺に関しては。
で、あの、
だからもうすでに分かってると。
あ、そうですね。
で、その、まあ、そういう利点があったので、
まあ、その、その、ある、そのキノコ体っていうんですけど、
あの、連合学習に関係しているような脳部位に投射しているドパミンニューロン全体の活動を見ることができるっていう利点があったので、
まあ、そこの活動を解析したみたいな、それを、はい、博士論文ではやっていて。
それは、じゃあ、他の動物に比べて、まあ、その、見たい脳の部位っていうのの仕組みが、ある程度シンプルで、かつ、まあ、分かっている。
はい、そうですね。
で、それが個体感でも、あの、そんなに違いがないと。
そうですね。
まあ、人間に比べて、こう、肺の場合は、あの、こういうところからこういうところに出てるニューロン、その神経細胞っていうのが、の、この伸び方とか、位置とかがだいたい一緒だよって。
そうですね、そうですね。
まあ、それはその、そういう遺伝子系統を使ってるから。
同じ遺伝子系と同じ、その、遺伝子配列のハエなら、ってことですね。
その辺にいるハエが全部同じような仕組みではないけれども。
ではないです。ではないけれども、まあ、でもその、均一な集団を使ってみる限りには、まあ、ある程度、例えばこの細胞がもう一個、この部分に投射してる細胞がもう一個多いとか、そういう運用の違いはあるんですけど、
なんか、この領域に、その、投射している活動は、例えば、その15個の、その区画があるんですけど、まあ、例えばこの区画は、嫌いな匂いに強く反応するとか、好きな匂いに強く反応するっていうのが、わりと個体感で一致しているっていうことですね。
じゃあ、その、わかんない。例えば人間の一覧性創生児って、つまり双子、同じ遺伝子を持った双子でも、まあその、当然性格が違うみたいなのはもう、あの、正徳的じゃない、その、その後の学習でも説明できると思うんですけど、
まあ、そういうのは、なんか、親って生まれた時の脳の、こう、なんか、なんだろう、それこそコネクトン、その神経細胞同士のつながり方っての、すでに結構違うのは、まあそうなんだろうなって思うんですけど、あの、それは例えば、マウスだと、それはより少なくて、ハエだと、かなりその、なんか、その個体差っていうのは、遺伝子が同じだったら、かなり少ないっていうふうな特徴がある。
まあ、それもあるかなと思いますね。まあ、でも、そもそも数が全然違うので、人の脳とは、あとは、その発生の、その仕組みみたいなものを考えても、より、なんだろう、こう、遺伝的に固定されていて、で、人だと、よりその、遺伝に固定されないというか、その、エピジェネティクスって言うんですけど、その遺伝子だけじゃなくて、えっと、追加で行われる就職とか、そういうもので、もう変わってきたりするので、
1:09:20
あの、まあ、よりいろんな可能性があるっていう感じかなと思いますね。
なんか、ハエ結構良さそうですね。
そうそうそう。
まあ、だからね、ハエ、ハエって脳あるんですか?ぐらいね、そういうふうによく聞かれたり。
確かにね、ハエの研究してますしね、ハエの脳の研究しますっていう。
そうそうそう、するんですけど、まあ、でも、すごく、あの、なんだろう、まあ、10万個ぐらいの神経細胞で、で、しっかり脳の形っていうのはあって、
回路機構っていうのは、まあ、特に嗅覚系とかに関して言うと、すごく騒動性もあるので、哺乳類とかとの。
で、まあ、なんか、そういう意味ではすごく、そのモデルとしては、古くからよく研究されていますし、
その、神経科学でっていうのはないんですけど、たとえば、時計遺伝子の発見であったりとか、そういう外実リズムに関の、その分子機構の研究とかもハエで結構行われていましたし、
それと、そのノーベル賞研究につながるような発見っていうのが、ハエの中で起こったりっていうのはありましたね。
なるほど。
まあ、なので、一応結構研究的にはよく使われているんですけど。
神経科学でも、その他の生物科学でも大活躍の動物やると。
そうですね。まあ、そんな感じで、いろいろ研究をしていて。
で、実際に好きな匂い、嫌いな匂いみたいなものがある程度、そのハエのドパミンニューロンでコードされているってことを発見して、
で、かつ、それがどういう機能を持っているかであったり、あるいは、そのなんだろう、さっきコネクトームが分かってるみたいな話をしたと思うんですけど、
その、そういう解剖学的な経路から、神経活動を予測するみたいなことをやったりする。
それらするモデルとかを使って、ガチニューラルネットワークを作るんですよね。
生物で分かってるウェイトとかを使って、ウェイトを普通学習されるじゃないですか、ニューラルネットワークって。
でも、ウェイトを本当に何個信号筒がつながってるかっていうのを調べてるから、ガチウェイトを使って予測したりとか。
ガチウェイト。
ガチウェイト。
測定によって分かったってことですね。
そうそう。
観察によって分かった。
だから、普通は機械で学習して、それで得られた機械学習モデルを使って、推論する。
この画像にいるのは人だとか、どこにいるみたいな画像を入力として、そういう風な画像処理をするモデルだったらそうだわけですけど、
今回は、動物の中で学習した、ガチニューラルネットワークってちょっと面白い意味だけど、確かにそれは分かりやすいです。
本当のニューラルネットワーク、真剣のネットワークの繋がりを実際に記録できるし、
1:12:03
ここが活動するとこっちが活動しやすいみたいな、そういうどの程度損なのかっていうことが観察で分かるわけなので、
それを再現したものをコンピュータ上でシミュレーションして推論させるっていうことをしたってことですね。
はい、そんな感じです。ありがとうございます。
それは一般によくやられてるんですか?結構ヤバい発想というか、そのことできるんだって。
多分、私が知る限りやったのはこれが初めてなんじゃないかなと思いますね。
一段とかだったらやってるんですよ。
要するに、ある細胞から次繋がってる細胞の活動を予測するのに、実際にコネクトモのデータを使うっていうのはやられてるんですけど、
私がやってるのは結構複数層をまたがっているところだったので、それはあんまり多分誰もやってないことかなっていうのは思います。
ただ、もちろん全然完璧なモデルが作れたわけではないので、そこはいろいろ課題もあるところであるんですけど、
実際に活動のデータを、ある1層目の活動のデータを持っていて、何層か先の活動のデータも持っていて、
その間を実際のコネクトモを使って予測するみたいなことをやったりして、それでとりあえず論文をまとめているみたいなところです。
ちなみにその話は結構面白いので、もっと質問があるんですけど、
ニューラルネットワーク、コンピューター上のニューラルネットワークって、電波して結果出てってのが一瞬じゃないですか。
でも実際の脳の仕組みって、僕が勉強したところによると、タイミングというか結構バラバラに発火していたり、
このニューラルネットワーク、このニューロンが発火して、その間先に伝わるのは結構何十ミリセックとか無視できないぐらい遅くに次のニューロンに伝わったりっていうのがあるわけですね。
そういうのってどうやるんですか、どうしたらいいんですか。
すごい良い質問というか、私がそれはできてないことなんですけど、そういう多分マルチステップモデルみたいな風に本当はした方がいいんですけど、
問題として、活動自体がそんなに早く撮れてないんですよね。何十秒セックみたいなものを撮れてるわけではなくて、
時間解像度が荒い。
そうです。時間解像度が荒くて、時間解像度がそこまで、ここからここに何十秒到達みたいなものまでの解像度になってないっていうことですね。
だから解像度が一層目と最終層で荒いから、その間をそんなに細かくすることにあまり意味がないので、それはやっていないっていうのが私の場合の答えなんですけど、
よりなんだろう、早い活動を両方で持っていれば、それは可能は可能ですね。
なるほど。それはデータの取り方というか、それの技術の問題。
そうですね。技術の問題でもあるし、そもそも反応がどれぐらいの速度で起きるかみたいなのもあるじゃないですか。
1:15:01
で、それを、そうですね。だから、すごい時間解像度が高く撮れていれば、まあいいのかもしれないんですけど、
そもそも活動自体が、何だろう、なめーっと上がってそのまま上がったままだったり、上がってすぐ下がったりとか、いろいろパターンがあると思うんですけど、
それが、実際その、そういう細かい遅れとかを全部考慮した上で、やったほうが正確になるのかどうかっていうのは、やってみないとちょっと分からないっていうところですかね。
そもそもその、これ問題として、自分が記録を取ったハエと、コネクトムデータを取ったハエっていうのは別のハエだから、
なるほど。一応同じ遺伝子である?
まあ近いんですけど、でも完全に一緒ではないので、その意味では、100パーそこのウェイトを使っていいのかっていう問題とかもあって、
だからなんかまあ、時系列をより細かくするっていうこと以上に限界があるから、それを本当にやったところで良くなるかっていうのは分からないっていう感じの答えになるかな。
もちろんその、それ以外にもいろいろやってはいるんですけど、まあそんな感じで、私の中ではまあやっぱりその実験とその両方やりたいっていう気持ちがあって、
で、まあ今回は、まあ教科学習モデルとかの中では捉えづらかった、あのなんだろう、そもそも報酬って何なんですか?みたいな。
っていうところにまあ興味があって、まあそれをまあ自分が解ける範囲の問いに問い直して、まあやってみたっていう感じでしたかね。
で、まあ実際、博論にはそれだけじゃなくて、まあもう一つその摺りモデルを使ったアプローチっていうのも両方含めていて、
ドーパミン細胞に関して摺りモデルを使った研究と、実験のアプローチと両方っていう感じで書いたっていう感じですね。
その報酬って言ってるのは、そのドーパミンが出るっていうこととイコールでいいんですか?
いや、そこも微妙なんですよね。だからなんかまあ、それを得られるっていうことによって何か学習することができるかどうかみたいなところが結構重要になってくるのかなと思うんですけど、
その概念的な話で言うと。で、まあなんかそういう意味では、こうなんだろう、必ずしも誰もが反応するような、そのドーパミンが反応するものがみんな一緒なわけじゃないじゃないですか。
人によっては電車に反応する人もいるかもしれないし、なんかその辺っていろいろなんか違いがあるのが私は面白いと思っていて、
で、なんかそういう、ただその動物でいろいろ実験したりするときって、同じ反応が常に得られることっていうのがまあ重要なわけですよね。
1:18:03
それで言うと、
好みによって変わったりしちゃったら、実験しにくいとか。
それはそれで研究、そういう方向の研究もある。個人差がどういうところから出てくるのかみたいな研究、それはそれで方向性としてはあるんですけど、
やっぱなんかみんなに共通した報酬になるように、例えばある程度のどが渇いた状態にネズミをさせてジュースをあげるとか、そういうことがやっぱ多いですよね。
みんな嬉しいでしょっていう、どんなネズミでも嬉しいでしょっていうことを扱うっていうことが多いわけですね。
そうですね、私はなんかでもそうじゃなくて、なんか個性みたいなのにも興味があったし、それ自体を実際自分の、なんだろう、研究でやったわけじゃないですけど、
自分は単に興味があるって話を今してるだけなんですけど、なんかそういう感じで、今まで報酬って多い少ないみたいな量的な概念としてしか、ある意味モデルの中では扱えないんですよね。
質的な部分っていうのは扱いづらいので。
このジュース好きみたいなシーズンは扱えないってことですね。
扱おうと思えば扱えるっていうか、そういうのも多分考案はされてると思うんですけど、あんまり今までそういうものとは実験対応っていうのはあんまりなかったかなというふうに思うので、そういうのに興味があったっていう感じですかね。
それこそドパミンの活動とかっていうのが満足度とかにも比例してて、要するに常に同じジュースをあげてれば常に同じ活動があるわけではなくて、
そのときどれくらい欲しがっていたか、その主観的な価値に反応しているというか、相関してるんじゃないかみたいな研究もあったりするので、そういう意味ではそもそも主観的な価値とは何かとか、すごいいろいろ話は作想していくんだけど、
でも、そういうことにいろいろ興味があったので、そういうことをやってみて、まだ私の中ではスリーモデルをやるのか、どっちをやるのかっていろいろ迷ってあげて、ちょっとメインのプロジェクトでそういう実験をやりつつ、でも、スリーモデルの研究終わったわけじゃないんだよね。
その後も続けてたんですよ、いろいろ。で、なんか、それの一番最初のきっかけとしては、留学中に計算論的精神医学っていうものであって、私が最初ちょっと説明した最初の2つのプロジェクトは、神経科学で見つかった新しいドパミンの活動とかをスリーモデル説明するっていうことだったんですけど、
それをさらに精神医学とかにも応用して、例えば、依存症とかもドパミンが関わってるんですけど、それがどういうふうに説明されるのかとか、そういうことに興味を持つようになって、
例えば、自閉症とか、アスペルガンとか、そういうものもっていうのがあるんじゃないかなと。
そういう分野を計算論的精神医学っていうふうに呼んだりしてる。前、たぶん、C-SIMAPっていうデータベース作りましたっていう回でちょっと解説してるので、どっちもよかったら聞いてほしいんですけど、なんかそういうデータベースを作ったりしたっていう経緯があって、
1:21:14
そういう、なんだろう、こう、まあ、神経科学でスリーモデルを使うっていうことと、精神医学にそれをさらに応用して、神経科学で分かったことを、精神医学にもどうにかつなげていく筋密をうちを探すっていう、そういうことを自分自身、これから先もやりたいなと思っていて、
で、それを自分でも、まずデータベースを一緒にいろいろ協力を得て作ることができて、で、なんかそれをさらに自分でもそういう研究をしたいと思うわけですよね。それで、今まで最初のスリーモデルの研究を一緒にやっていた森田先生とかに相談して、で、
で、博論の研究とはまた別にっていう。
そうですね、博論、その実験面の研究とは別に、そっちも博士家庭の間にやったので、両方を入れて博論にしたみたいな感じ。
なるほど。よくそんな頭こんがらないですよね。なんで全然違う研究を同時にやってるってことですかね。
私の中では繋がってるから、全然、全然違うとは感じなかったし、どちらもそのドパミンのある側面を捉えてるっていう意味では一つの研究だと思っているので、できたっていう感じですかね。
で、それはその依存症のスリーモデル、で、その中でも依存症のスリーモデルって結構今までいろいろ作られていて、で、何だろう、こう、薬物依存とかに関するモデルっていうのは結構あったんですよ。
致死的にも何個か作られていて、ただそのギャンブル依存とか、そういう直接ドパミンが増えるみたいな薬を飲まなくても起こるような依存に関しては、あんまり、まあそれでも多少はあったんですけど、あんまりそのそれ専用のモデルっていうのはなくて、で、そういうものを。
ちなみに、そういう病気がモデルで説明できるっていうのは、またちょっとさっきの質問と似てますけど、どういう状態のことなんですか?
それは、ある実験に対応するようなモデルを提唱するみたいな感じですね。
実験に対応する。
さっきちょっと話に出たような、行動実験でこういうことが見られました。で、その行動実験に当てはまるような行動をするようなスリーモデルを作ることができました。
じゃあ、その依存症になってしまっているマウスの行動も説明できるようなモデル。
そうですね。
で、そのパラメータをちょっと変えると、普通の健常のマウスも再現できたら、より。
そうですね。このパラメータが重要なんだっていうことが分かったりするので、そういうイメージでいいかなと思います。
あるパラメータとかの違いによって、疾患と通常の行動っていうのが分けられるような原因を探るみたいな、そういう感じですね。
1:24:00
で、私たちはそれを依存症に関して、ちょっと試しにやってみたみたいな感じで、それをいろいろ論文としても発表して、
で、最近ではそれに関するレビューとかをいろいろ一緒に、そういう行動依存に興味を持っている人たちと一緒に、行動依存っていうのはどういうスリーモデルを説明できるのかっていうことをいろいろ議論したりするっていうことをやってました。
で、そこのキーファクターというか、大きな役割占めというのはやっぱりドーパミンであると。
まあそうですね、我々は強化学習モデルを使って、ドーパミンの活動をシミュレーションしつつ、依存に依存用行動みたいなものを説明できるようなモデルを作ったっていう感じになります。
具体的には、強化学習において、動物とか人がいる環境をステートっていう概念で表現するんですよ、その環境を。
10ステップぐらいで、例えば報酬にたどり着くような環境みたいなのを考えたときに、一個一個ステートっていうふうに捉えるんですよね。
で、そのステートの表現の仕方っていうのが、ちょっとフレキシブルに変えることができなかったりとか、そういうパラメーターというか、そういうアルゴリズムを考慮すると依存のような行動が説明できる。
例えば、報酬を獲得する行動をやめられなくなったりとか、あるいは罰があっても罰によってやめるみたいなことができなくなったりとか、そういうことが起こるっていう、そういうモデルを作ったっていう感じです。
本当はその行動をやめた方がいい結果が出るんだけれども、それをやめられないような、本当はやめられる、ちょっとそのパラメーター変わっていればやめられるはずなんだけど、やめられなくなってしまうようなモデルを作ったときに、そのモデルのそのパラメーターっていうのが依存症であるかないかを説明する、その度合いを説明するようなパラメーターじゃないかっていうことを言うわけですよね。
だからAI、依存してしまうようなAIを作って。
そうですね、イメージ的にはそんな感じですね。で、なんか実際どういうその、なんだろう、の中での計算的な変化があるのかっていうのを調べるっていう感じかなと思います。
それはその、例えば依存してしまうAIを作るだけならできるけども、それが脳の中で実際に起こっていることと関連するっていうことは、そういうデータと一致するっていうふうなことをもって説明できているんじゃないかっていうことを言う。
そうですね、だからそこも結構難しくて、ただ行動を説明するだけだったらどんなモデルでもいいと思うんですけど、そこである程度その神経科学と対応するようなモデルを持ってくることによって、いろんな予測をして、実際それが実験的にどうなんですかっていうことを、例えば動物実験とかで確かめたりとかしていくっていう、そういう感じですね。
1:27:20
なるほど、じゃあそのモデルが何でもいいわけじゃなくて、まさにそのニューロルネットワークでもいいし、より脳の構造を抽象化したようなモデルでもいいんだけど、その神経科学的にわかっていることにより近い形のモデルを持ってきて、それを説明できたら、結構脳で起こっていることに近いんじゃないかっていうふうな確信がより高まるっていう。
そうですね、結局のところやっぱりモデルはモデルでしかないと私は思っていて、やっぱりどういう変化が起きているのかっていう仮説を立てて、実際にいろんな実験で検証していくっていうことが必要にはなってくるし、結局的には実験しても本当のことはわからないし、モデルを立てても本当のことはわからないんですよね。
でも、どちらがより、どういう仮説を立てたら、より近づけるのかっていうことだと思うんですよ。それは実験もやったことで、過度に実験を神聖化しなくなったっていうことがあるんですね。
実験が全てみたいな。データが全てみたいな感じ。
実験ができる環境っていうのはすごい限られているじゃないですか。で、実際に記録したいとか知りたいデータっていうのはもっと日常にあるはずだし、こういう行動の中にあるはずなんだけど、でもそれを実際には記録することはできないから、実験だってある意味一部の切り取りなんですよね。
ネズミの例で言うと、ジュースと絵の話っていうのは、そんな状況は実際にはないって言ってしまえば、それまでということですね。
で、より現実世界で起こっているようなやる気みたいなことを説明するためには、より複雑な状況でも同じことが起こっているっていうことを言わなきゃいけない。本来はそのはずだけど、そういうことは実際に実験することですごく難しい。
そうなんですよね。だから同じ状況っていうのを作れないから、観察ぐらいはできるけど、それが偶然なのか何なのかみたいな法則を見出すのは難しくて、だからそういう意味では、ある意味いろんな試行回数とか、シミュレーションをすることによって、ある程度こういうことが起きているんじゃないかという予測を立てて、それを実験的に一部検証して、
じゃあ一部的には、一部はここがもしかしたら正しいのかもね、間違っているのかもねっていう、そういう感じで、本当にちょっとずつ、何だろう、本当とは何なのかって感じなんですけど、寄っていくしかないみたいな感じで、どっちも本当ではない。
1:30:01
中で起こっていることを本当に理解するってことに、どう近づいていくかっていうことを。
究極的には、私はどっちも間違っていると思うんですね。
どっちも間違ってる。
データモデルも間違っているし、真実を知るっていうのは本当に大変なことだと思う。大変っていうか、現実的にはかなり難しいことだと思うんですけど、でもそれを少しずつ理解するために、両方のアプローチが必要だと思うし、
そうですね、わりかしそういう、結構限界を認めながらやっているって感じかもしれないな。
なるほど。脳で起こっていることが分かっている、分かるってどういうことなんだろうなってことを聞きながら、こう思いました。
例えば、常に全ての脳のデータを仮に取ることができたとして、じゃあ本当になんだろう。だから、AはBであるっていう命題が本当に正しいかどうかってことを証明するっていうのはやっぱり難しくて。
反省しながら、脳のこの部位が学習を悟っているみたいなことを証明するってどういうことなんだ。学習って何なんだとか、じゃあその部位を取り除いたら、それができなくなったら、仮説が証明されたと言えるのかってことですね。
その中、例えばこのDNAの複製はこういう仕組みで起こっていますっていうことを証明するのとは結構なんか違う種類の問題。
それもあるかもしれない。それは結構なんだろう、認知的なことを言葉で定義するのがやっぱり難しいみたいなところもあると思うんですよ。
どこまでが認知、例えば学習っていうのはどこまでを指して学習なのかみたいなこともあるし、
それはDNAの複製がされているっていうことを定義するよりもはるかに難しいよ。
どっちが難しいっていうのは難しい。複製も多分どんどん解像度を上げていけば、まだわかってないことも全然あると思うんですね。
セントラルドグマはもう解かれたって言ってるけど、でもまだ研究することはいくらでも残っているし、なんかいろんなレアケースみたいなものもあるし、
そういう意味では別に脳だけが特別だとは私は思わないんですけど、
ただやっぱりそういうより私たちの中で実感に近い認知的な概念っていうのを定義するのがやっぱり難しいっていう部分があって、
そういう意味では何が起きているのかっていうのを完全に理解するっていうのはもしかしたら難しいかもしれないですね。
それにやっぱり少しずつでも近づいていくっていうことが私がやってることだし、なんかそのより生物学的な基盤を持ちながら、
そういう自分とは何かとか認知とか学習とは何かっていうことに迫っていくっていうのはやっぱり面白いことだなっていうのは思いますね。
1:33:05
だから研究始めてからそれなりには期間は経つけど、やっぱり面白いなーって常々思いながらやっているとこはありますね。
なるほど。結構いろんなアプローチを使いながら、自分の解きたい課題っていうのに迫っていってるっていう感じ。
そうですね、だからちょっと説明したんですけど、それがなんかいいことだとは別に思ってないって。
たくさんのルートを持っているってこと?
そうね、だから何だろう、私は一つの対象っていうにはもしかしたら広いのかもしれないけど、
ドーパミンが関連する、例えば依存症とか精神疾患に関することであったり、あるいはそもそもその感覚の価値っていうのがどういうふうにドーパミンで表現されているかっていうことにすごい興味があるので、
それこそなんかおいしさの脳科学とかに興味があるっていうのもそういうところから来てるんですけど、
そういう実際、味とか匂いとか、感覚がどう価値とか報酬に変換されるのかっていうことにすごく興味があるんですよね。
なんかそういう興味は結構一貫してて、ただまあいろんなアプローチをとっているっていう感じかもしれないです。
焼肉っていうのは焼肉食べた人、ことがない人にもいい匂いに感じるですかね?
感じそうですけどね。
感じそうだよね。
でもなんかそれってかなりいろいろ今まで学んだ匂いの足し算でそうなってる感じもするから、結構難しいですよね。
赤ちゃんに嗅がせていい匂いなのか、でも赤ちゃん焼肉食べれないですからね。
確かに。赤ちゃん飼えならいけるかもしれない。
まあとにかくその辺はまだいろいろ、私も実際、興味あることと実際研究できることって結構返りがあるので、
そのまま直接できてるわけではないし、これからも直接やるっていうのはなかなか難しいこともあるかなと思うんですけど、
でもなんかそういうことをやっていきたいかなっていうのはありますね。
研究の話をこんなにまとめてしたのは割と初めてだし、
りょうえさんにもね、説明したこと今までそんなにいなかった。
そうだね、なんか断片的にはこうあったけど、ここまでかつこうだいぶ最初の方から、真っ中から言っただけですね。
そうだよね。
でもそれは結構だいぶつながっているというか、
そうかもしれないね。
それをなんか聞けたの結構、夫としていい体験でした。
夫としていい体験、なるほどね。
まあまあまあ、なんかそういうことを考えながら研究していますね。
まあでも普段はかなり、なんだろうね、なんか限界を感じることの方が多いなっては思いますよ。
なんか面白いなって思うけど、自分の能力的な限界だったりとか、
研究しきれないなって。
そもそも研究、うん、そうね、なんかなんだろう、
まあ研究って大変だなとか難しいなって思うことも多いし、
1:36:02
自分自身がもっとこういうことができたんじゃないかなとか思うことも結構多いので、
まあそういう意味ではなんか本当に、なんかいろいろまだまだだなっていう感覚の方がなんか強いんですけど。
まあでも今回ね、博士号というのは、研究者たちやスタートラインという人もいるのかな、
っていうのに立てたっていうのは、これまでの努力のおかげということですね。
まあ努力なのかな、まあなんなんだろうね。
もしかしたら幸運と。
幸運もあるし、まあでもなんかいろいろ全部終わったわけじゃなくて、
まだ全然やることはあるんで、全然こんなことを喋ってる場合では実はない。
もうなんかアクロの直しをしたりとかいろいろあるんですけど、
ひとまず思いっきりございます。
デバイスもあるしね、まあいろいろ本当にいろいろあるんで、
なんか個人的にはまだ完全に終わったって感じはないんですけど、
まあでもなんかりょうさんにもあんまり説明したことなかったことは説明できたのはすごい良かったかなっていう風に思いますね。
なんかこう、まあ全部こんなに関連づけてというか、
ストーリー立てて話す、時系列に沿って話すっていうのはなかなかない機会だと思うんですけど、
なんかやってみてどうでした?
いや、面白かったというか、なんか自分でもなんかこう、あんまりその準備をせずに喋っちゃったから、
なんか研究とかもっとちゃんと、何だろう、準備しとけばもうちょいうまく喋れたかなっていう感覚があって、
ちょい反省してるんですけど、私の中でも。
まあでもなんか、そうね、なんか自分の興味あること、
その、何だろう、ドパミンに関して、
まあ疾患とすごくいろんな、精神疾患といろんな関係があるっていうところと、
あとはその生態とか進化にすごく重要で、いろんな動物で保存されているっていう、
その2つがかなり、そのドパミンっていう分子をすごく重要なものにしていると個人的には思っていて、
まあそれみんなが思ってるわけじゃないと思うんですけど、
個人的にはそう思っていて、
それを両方の視点で、まあ研究してきたっていうことを話せて、
なんか個人的には嬉しかったですね。
あとなんか今日、実は話を忘れたこととして、
まあなんか、その企業でちょっと研究をしてたりしたこともあるんです。
その依存症に自分がまあ興味を持って、研究したいってなったときに、
実際、そのいろいろ治療に役立てたいとか、
企業とか、まあ世の中に何か役立てたいって思ったときに、
そのデジタル治療みたいなものに興味を持って、
あの企業でちょっと研究してたりした時期があって、
実際ね、その中で自分で論文書いたりもしてるんですけど、
なんか薬の承認プロセスみたいな話。
そうですね、まあなんかそういうのに、一応少し勉強させてもらったりとかもしたんですけど、
まあなんかそんな感じのことも、やっぱ研究への興味から実はすごく派生しているので、
自分の中ではまあつながってるんですけど、
でもまあそれも入れるとね、だいぶなんか遠いんですよね。
遠いっていうか、なんかすごいいろんなことやってるねっていうふうに思われるんですけど、
1:39:01
でもなんか自分の中の興味というか、
その考えてることはかなり一貫してる。
個人的にはね、一貫してるし、
解きたいことっていうのを、いろんな角度から解こうとしてるっていう感じなんですよね。
それは研究だけじゃなくて、企業でやったほうがいいこともあるから、
いろいろそういう形で、キャップさんっていう企業に実際入って、
自分が研究してたりもしたんですけど、
なんかそんな感じの、
そうだな。
でもなんかあんまり、普段はいろんなことやってるんですねって言われるから。
近くで見てるとそれはわかりますよ。
なんかやってることは、こういう全然関係ないように聞こえるプロジェクトの話とか聞いてみても、
確かにこれはなんかこういうところで興味とつながってるんだなっていうのは、
なんとなくわかるし、
もしかしたら聞いてる人、これを1回聞いた人が、
つながりがなかなか見えないってもしかしたらあるかもしれないですけど、
でもなんか僕から見ると、なんかすごい、なんだろうな、
そういう一つの裏テーマみたいなのがあるんだろうなっていうのは。
そうですね。
まあ一応そういうテーマを持ちながらやっていて、
これからもそのテーマに近いようなことをやっていけたらなっていうふうに思っていますね。
本当にいろんな角度でいろんな人と協力しながらやっていきたいなっていう感じは思っています。
いやあらためて研究者ってなんかすげえなって思いますね。
まあというのはなんだろうな、
まあやっぱなんかその多くの特にサラリーマン的に仕事をしている人っていうのは、
なんか自分のやりたいことが説明できるっていう状態であることってなかなかないと思うし、
なんか仕事っていう文脈も張られて、
じゃああなたのやりたいことは何ですかっていう質問に準備ができている人ってあんまりいないと思うんですよ。
なんか研究者ってどうしても仕事的にもそうだし、
それを離れて生き方としても、
なんかそういうことを、なんだろうな、
に準備できていなきゃいけないわけじゃないですか。
なんかそれはなんか大変、
誰でもできることではないし、
なんかそういう訓練もあるだろうし、
なんかそういうことがなんだろう、
まあそういう指名じゃないけど、
なんかこれやりてえみたいな、
強いベクトルみたいなものがない人じゃないとできないことなんだろうなというのも思います。
どうなんだろうね、実際そういう人ばかりではない気もする。
なんかより研究っていうプロセスが好きで、
テーマっていうよりはプロセスが好きだからやってるっていう人もいるし、
そういう人のほうが結構出世したりもする。
そういう能力が高かったりね。
嫌いとかをあんまりも出ず、このテーマ。
そう、いろんなテーマとか、今需要があるテーマに行ったりとか、
1:42:01
なんかそういう人のほうが成功したりはする気がするし、
私も、私よりなんかもっとなんかすごいはっきりミッションがある人もいると思うんだよね。
私のミッションは、なんだろう、社会にどう役立てるかっていう文脈ではまだ結構インマチュアというか、
自分がこういうことに興味があって、こういうことが知りたくて、
それを何かしらの形で社会貢献に役立てたいからこういういろんな活動もしてるみたいな感じで、
説明はできるけど、でも実際本当にもっとすごく切実なニーズに基づいて動いてる人っていうのは全然いるから、
私はどっちに関しても中途半端だなと思う。
なんかなんだろう、本当にこうかなり戦略的に分野を選んだり、
そのテーマを選んでちゃんと成功させていい論文を出してみたいなことできてる人もいれば、
私はそこまでは行ってないし、割と自分の興味を優先しちゃってるところがあるし、
なんかだからって自分の興味がすごくその本当にミッションって感じで一つにまとまっている人みたいな。
あるタイマーを直したいとか、トライも作りたいみたいな。
なんかそういう感じかって言うと、そこまで固まってるっていう感じでもないかな。
だからこういうことが知りたいっていうコアがあって、
それに対して自分がなんかもっと正しい形で知識が使えるようにしたいっていう気持ちはすごくあって、
なんか脳科学っていうのはやややゆさるがちなところがあるじゃないですか。
私は安易にあんまり応用に行きたくないっていうところもあるんですよね。
直接応用するのってやっぱり結構難しいと思っていて、
まずは行動に関するところからかなと思ったのもあって、
そういうデジタル資料とかを実はやってたっていうのもあって、
脳を直接っていうのはやっぱり原始的に難しいなと思っていたので。
ややゆされたりとか応用が難しいっていうのは、脳科学とかに関してすごく期待が大きいわけですね。
いろんな概念がオーバーローデッツというか、本当はそこまで言えてないけど、
そう解釈もできてしまうみたいなことをいろんな人がいろんなふうに解釈して、
すごい発散していってしまうような傾向はありますよね。
それを見て、脳科学っていうのはちょっと怪しいぞみたいなことを、
科学自体怪しいっていうよりは、それの応用され方みたいなことに疑いを呈されるっていうことがあるっていう、
そういうことについて言ってるってことですね。
そうですね。
脳科学自体怪しいわけではない。
脳科学、神経科学自体が怪しいかと言われると、そうでもないんじゃないかなと思う。
もちろん、全ての研究が潔白だというつもりはなくて、言い過ぎな面はあるから。
脳科学怪しいって言ってる人は、脳科学とか神経科学の科学としてのやり方を批判しているというよりは、
どっちかというと、それの応用のされ方、解釈のされ方。
1:45:01
応用とか解釈ですかね。
が多いっていう印象はある。
そうですね。
私は別に研究者が無実だというつもりは全然ないんですけど、
でも、そういうこともあるかもしれないなと思います。
そういう状況だからこそ、いい形で応用したいっていう気持ちは私もすごく強くて、
いろいろは思ってるんだけど、
でも、自分の中でこれっていうキラーアプリケーションがまだあるわけじゃなくて、
ただ、自分の中でそういう軸は持っていたい。
基礎研究をしつつ、やっぱり何かしら還元できるものを探したいっていうところは外さずにやっていきたいなと思っているっていうそれくらいの感じで、
そういう意味ではまだ私は中途半端っていうのはそういうところなんです。
それか、目標が何かすごい定まってるかっていうとそこまでではなくて、
そういうの関係なくサイエンスとしていいものを突き詰めるっていう、そっちに完全に行けてるわけでもなくて、
何もかもが中途半端って言ったら中途半端なかもしれないけど。
でも、これからも忙しい人生になりそうだと。
という感じですかね。
わかんないです。私もとりあえず博士生を取るまでは研究しようと思っていたし、
次も一応研究職で考えてはいるんですけども、いつまで研究をメインでやるかっていうのは今後のキャリアを考える上でも、
わかんないとはわかんないんで、私は一生研究者やっていきますみたいなここで宣言できるわけでは全然ないんですけど。
でも、研究者やってるかどうかともかく忙しそうではあるとは思いますよ。
そうかな。
引退してほのぼの庭いじりみたいなことをする時間がいつ来るのかどうかみたいな。
私さ、それに対して最近思うのがさ、なんかそのAKBのさ、チャンスの順番って曲を最近聞いたって話をしたじゃん。
で、なんかこう夢が逃げるわけじゃなくて、人がそこから逃げてしまうだけみたいな歌詞があるんですよね。
なんか2番のサビとかで。
それはマジ心理だなって思うんですよね。
なんか、もちろん確かにその博士勝手とかは大変なこともたくさんありますけど、
でもなんだろう、やっぱり夢が逃げるというよりは確かに人がそれを諦めるんだと思うんですよ。
で、私もなんかどっかでここから先進むのは、なんか自分の意思じゃない気がするって感じになることが、今でもあるし、なんかこれからもあるんじゃないかなと思っていて。
自分の意思じゃない気がするっていうのは、なんか研究なら。
研究とか、新しく何か自分がプロジェクト始めるときに、これ本当にやりたいのかなっていう気になってくる瞬間がどんどんくる。
だから、やらざるを得ないからやってるだけなんじゃないかなって。
ていうか、まあそうですね。
周りの期待もあるし。
例えば、なんかチャンスがあったときに、それをこう掴み続ける欲を持ち続けるのって、たぶん結構大変なんだよね。
1:48:07
なんかそういう、なんだろう、体力も衰えていく中、ずっと何かがしたいとか、これを知りたいとか、なんかそういう欲を保ち続けるのが、たぶん難しいんじゃないかなっていうふうに思う。
うん。
それを失って、こうなんかそこから離れてしまうっていうこともあるんじゃないかなって。
で、それがその人にとって自然に感じられる瞬間っていうのが、たぶんくるんだよね。
それはなんか悪いことではなくて、なんか人生のフェーズが変わったりしただけだと思うし、
なんかそういうのが自分にもくるのかなって思うから、なんかだから別に、なんだろう、どうなんだろうね。
できるだけその、なんだろう、こうなんとかしたいみたいな、なんか夢を持つじゃないけど、
うんうん。
したいことを持ち続ける。
したいことを持ち続けるっていうのは、なんかそうなったらいいなとは思うけど、
でもなんかそうじゃない自分になったときに受け入れざるを得ないのかなって思う。
まあ、なんか受け入れられるといいですね。
なんかそれができないとちょっとなんか苦しいと思うし。
うんうん。
そうね、だからなんか本当は辞めたいけど、辞められないみたいな感じになるのもね、なんかあれだから。
ただまあ、でもやっぱり人がいつか夢から去る瞬間っていうのがなんかくるのかなっていうのを思ったりはしますね。
まあ、死ぬまでっていうのは、もうなかなかいないわけですからね、人。
そうね、だからそういう意味ではすごくなんだろう、母親に言われたその生きる力みたいな、
まあちょっと前回のエピソードを聞いていただきたいのですが、
うちの母親がよく生きる力、生きる力言っていて、勉強しろとは全然言われなかったんですけど、
なんかそうやってなんだろうね、こう、なんか次こういうことをしたいとか頑張りたいみたいな気持ちを持たせてくれたのは、
やっぱそういう言葉があったからかなっていうのを思っていて、
でもまあそれがずっとこんな感じでずっと頑張ろう頑張ろうってやれるかはちょっとわかんないし、
昔ほどがむしゃらに全部頑張れるかって言うとそうでもないなって思うから、
まあなんかその辺はね、体力と相談しつつやっていきたいと思いますね。
というわけで前後編にあたる。
はい、私は疲れました。
お疲れ様でした。
いやいやでもなんかさ、こんなにずっとさ、自分語りしてちょっとつまんなくなかったですか。
いやいや面白かったですよ。
ちょっと申し訳ない。
なんか前もすごく興味あるし、面白いし、
まあなんかそれを、まあ例えばそのリスナーの方が、なんか全て理解できたって人はなかなかいない。
まあ多分本人だけじゃないですか。
全てのことが、あ、このことねって繋がってわかる。
特に何も見せるものなく説明するのはちょっとね、研究の話は特に難しいところがあったかなと思うんですけど。
まあだけど、なんか、何でる、なんか一人の人がこういうことを感じて、こういう体験をして、でこういう考えに至ったみたいな。
1:51:03
で、それを聞くっていうのはなかなかできることじゃない。
そのここまでじっくり話すっていうのはなかなかないし、
まあ僕も前半は一緒にやったじゃないですか、大学のところまで。
なんかそれ自体も結構いい体験だったし、なんか聞くっていうのも結構面白いと思いますよ。
うん、なるほど。
なかなか、だってそれこそね、思考をたくさんできることはないわけじゃないですか、人生。
うん、うん、たしかに。
一人一人生しかできないわけですよ。
で、でもなんかそれをこう、なんかね、全然違う人の、あったことないかもしれない人が、なんかね、一人生分の、もちろん全部じゃないですけど、
なんかどういうことを考えて、どういうことをやってきてっていうのを聞けるっていうのも結構面白い体験なんじゃないかなとは思いますし、
まあだからなんか、この話をとって聞いてもらうっていうのは結構面白いと思いますよ。
うんうん、たしかに。
心として。
たしかに、そうかもしれない。
そうですね、まあでもやっぱり私は今、その博士課程とか思い返しても、なんだろう、これ全然話してなかったんですけど、
その、なんだろう、すごくその心理的安全性と、その科学的な要求とかレベルの高さっていうのをすごい両立したところで研究することができて、
それは本当に指導教員の香山先生に対して感謝したいなっていうふうに思っていて、
まあ実際そうやって、私が外でいろいろやるのを許してくれたことによって、まあそれによって自分がユニークになれたなっていうふうにも思うんですよね。
やっぱり普通どちらか一つしかできなかったところを、理論の研究も続けさせてもらえたし、実験の研究もそこでいっぱいすることができたので、
なんかそういう意味では本当に、なんかいい死に恵まれたなという気持ちがあって、
なんかやっぱりそういうところに、なんかなんだろう、それは博士課程に限らず、
こういう人と出会えたおかげで自分があるなっていう、そういう出会いがあるのが、なんか一番嬉しいことかなって思いますね。
それは最初に、なんか前半で話した修律先生とかもそうだし、その後その留学先で、もう話しなかったんですけど、
なんか森田先生と二つ目の私が、そのファーストの論文を書いて、そのやる気に関する論文を書いたっていう人と思うんですけど、
なんかそれを、自分が会ったことない人が知っててくれてて、まあてかその引用してくれてたから、話しかけて、
自分の論文を引用してくれた人がオクスフォードで準教授みたいな人だったんですよね。
その人にちょっと授業、その人が授業してくれるから、授業の時にちょっと声をかけたら、授業でちょっと私の話を出してくれたりとか、
こういうモデルを彼女が作ってみたいなのを授業でちょっとやってくれたりとか。
めっちゃすごいやつじゃないですか。
ね。
同級生にそんなやつ言ったら、もうおったままじゃん。
隣の席に座ってるやつが、実はもう論文を書いていて、先生の論文で引用してるんですよ。
1:54:01
そうそうそう。
まあまあ、それはね、なんか先行研究だから、引用せざるを得なかったみたいな感じかもしれないけど、
まあまあでも、その後その人の研究室に呼んでもらって、講演したりみたいなこともあったし、
なんかそういう、やっぱ一つ一つの経験っていうか、なんだろう、こうやって世界とつながることができるんだっていう、
なんか、なんだろう、だから究極的には本当に人とのつながりなんだなっていう、
それが私は一番楽しくて研究してるんだと思うんですよね。
なるほどね。
なんか、こういうことを、なんだろう、まあだからさっき、人の人生一回しかないから、それを聞けるのすごい良いみたいな話があったじゃないですか。
で、私はなんかそういう、なんだろう、いろんな人との接点みたいなところが、なんか一番大事だなって思ったから、それでその話をなんかしたかったんですけど、
まあそれこそ、今の指導教員の先生もそうだし、そうやって留学先で出会った人とか、
なんか、上げだしたらね、もっと上げたい人がたくさんいるんですけど、
例えば、そういう、そのC-SciMapっていうデータベースを作るの、作ったのは山下先生っていう先生と一緒にやってこれたからだし、
もう本当にあれですね、なんか、みんな一人一人名前をあげたいぐらいで、
写辞とかは結構ね、すごい膨大なあれになりました。
博士論文ね。
そうそう博士論文の写辞。
まあもちろん両親に対する感謝も書いたし、両親さんに対する感謝もね、書きましたよね。
ありがとうございます。
だからなんかすごくね、なんか写辞を書いてて、今まで本当にいろんな人にお世話になったなっていうのを思い返して、
なんかでもそれが一番自分にとって、なんか楽しいことでしたね。
研究の中で。
てかなんだろう、研究を通じて人と出会って、なんか同じことに興味があるから、それまでマジゼロ接点だった人といきなり話せるみたいな。
確かに。
なんかそれが、なんかポッドキャストでもそれがなんか最近はあるから、それが楽しいんですけども。
いや、聞いてて思いました。
なんかさっき言ってたのは、その研究が面白いっていうのは、
全然こう、一緒に時間を過ごしてない人でも、同じことに興味がある人に自分のアイディアを届けて、それを引用して、引用してっていうのはつまり自分のアイディアが他の人をインスパイアして、こういうことがあるってことはこういうこともあるんじゃないかっていうことで、
そのお手紙に返事じゃないですけど、書いてくれるわけですね。
なんか新しい研究のアイディアとそれを調べたらこうだったっていう。
なんかそれが帰ってくる瞬間ってすごい嬉しいだろうなっていうのは想像できるし、
なんかそれが実際に引用っていう形で残ることよりも、たぶんそれの10倍か20倍ぐらいは、たぶん読んでインスパイアされたけど何もしなかったって人もたぶんいる。
けどそういうのも含めて面白いっていうか、それで会ってみたら読んだよみたいなすごい良いと思ったみたいな反応がもらえるっていうのは嬉しいみたいな。
それは結構ポッドキャストやっている理由とかにもざわりがあります。
1:57:03
通じるものがあるなって私も喋ってて思いました。
感想っていう形でそれは引用と対比させたわけじゃないですけどいただけるものもあるし、
それがなくても聞いてもらって何かを考えてもらえるっていう時点ですごく、なんだろうなかなかこういうことをやってなかったら起こってなかったことが起こっているわけですよね。
そうそう、本当にそうなんだよね。
前半から聞いてもらった人はわかると思うんですけど、
本当に私の高校生の時から今の自分なんて全く1ミリも想像できてないし、想像もできない人たちと会って話すことができたから、
で、なんか想像しないつながりができてるんだよね。
なんかそのことが面白いかな。
だからやっぱりなんか予測できない人生をこれからも歩みたいですね。
いやー、こういうストーリーを、なんだろう、ここまで聞いてくれてる人は何十人いるのかわからないですけど、
何いるのかわかりませんが、ありがとうございます。
すいませんでした、本当に、なんだろう、自分語りばっかりやったから、今回は。
けどなんかそこまで理解をしているかどうかは置いといて、聞いてくれてる人っていうのが世界のどこかにいるっていうのは結構すごいことだよね。
ね、本当にありがたいことですね。
それはもしかしたら、そのうちの何人かにはなんかすごい役に立つというか、
インスピレーションをもらってくれた人はいるかもしれないし。
そういえばなんか、なんだろう、学部の時はいろいろ葛藤とか話したけど、
博士課程に入ってからはさ、ほぼ葛藤とか話さずにさ、ひたすら研究の話を言うしてたよね。
それはなんか語る時間がなかったかということで、実際は結構。
いろいろ葛藤がね、ありながら、まあ悩んだりもしながらっていう感じでしたけど、
なんかそれを本来語るべきだったんじゃないか、まあいいかもしれないけど。
時間には限りあるのと同時に、あと博士課程に入ってからの、
まあ彩香さんはさっき言ったようにマルチトラックというかなんか、結構そのね、複数のプロジェクトだったりをしていたりするんで、
まあそれに加えて、なんかその話をしていると、なんか大変だったっていうのはあります。
確かに確かに。
そうですね、なんかこういうことにこの時期悩んでてみたいな、なんか思い返そうと思えば思い返せる気がするんですけど、
なんかバタバタしすぎて、ああいう記憶にないというのが、もしかしたらあるかもしれないですけどね。
まあ大まかにはその葛藤のテーマとしてはどういうのがあったんですか。
例えば、本当に最初は就職とかもいろいろ考えていたので、
ああ、その話は聞きたい人いるかもしれない。
なんかいろいろ迷ったりはしましたね。
まあ実際就活みたいなのもちょっと。
まあちょろっとはしました。
まあいきなりその博士課程を終了することまでは全然決めてたし、中退するつもりはなかったんですけど、
まあでもその、なんだろう、そうですね、なんか卒業してそのまま就職するっていうことも考えていたので、その辺も。
2:00:05
でもやっぱりそれは、自分が働いてみたことが私にはよく働いたっていう感じですね。
その企業で研究してみたり、まあちょっとそういうインターンみたいなことで、
自分はこういうことがやりたいのかなとか、なんかこう、
まあこれからもそういう産業とつながりとか持っていきたいけど、やっぱりもう少し自分がこういうことを研究してみたいなとか、
そういうことをなんか体験することで私は学べるタイプだったから、
なんか人によってやっぱりずっと研究してたほうがいいっていう考え方もあると思うし、
それはそれができる人はそうしたほうが私もいいと思うんだけど、
私はなんかやっぱりいろいろモヤモヤ考えてしまうタイプだったから、
なんか行動することで迷いが吹っ切れるみたいなところが自分的にはあったかなって思いますね。
まあでもそれはできる環境というか、そういうのを見守ってくれる先生だったっていうのもあって、
それができて、で、その上で納得する結果、決案をすることができたっていうことはラッキーもあるし、
そういう環境を選べたっていうこともありますよね。
まあそういう感じでした。
あとは、やっぱり私は博士課程からテーマを完全に変えてるので、
そういう意味では人よりちょっと時間かかってたりもして、
その辺はやっぱりなんか焦りとかはありましてね、後半のほうはね。
なんかこう、やっぱり海外PhDとかに比べると短いは短いんですけど私も、
それでもやっぱり同じ分野の人と比べるとね、
やっぱりなんかもう少し早くできたんじゃないかとかいろいろ焦ったりとかもしたし、
それが時間かかったのが、私がいろいろ他のことをやってたからじゃないかとかいうので、
いろいろ反省したり悩んだりとかはずっとしてましたね。
もう終わった、今となってはいろいろやったことが自分の糧になったし、
それが自分をさっきも言いましたけど、ちょっとユニークにするじゃないですけど、
まあ究極的にはそのいろんな経験とかの足し算というか掛け算によって、
自分の希少性みたいなのが作られてくると思うので、
そういう意味ではすごく良かったなって今は思うけど、
当時はやっぱりいろいろ焦ったり、自分がこういうことをやっていたからいけないんじゃないかとか、
ずっと反省したりはしてましたね。
だからなんか全然、ガセカテに入れば順風満帆でしたっていうわけではなかったと思います。
すごく周りの人には恵まれてたし、
辛いこともほとんど研究とか忙しくしすぎたことに由来していて、
周りの人間関係で悩んだとかそんな感じではなかったので、
それは本当に恵まれてたなと思います。
まあなんかこう、ハカセカテというかハカセってなんか面白いなって思うのは、
なんかそういうそのレベルの達成というか、
なんかね、自分は何やりたいんだっていうことに真正面から答えて、
2:03:04
形にしなきゃいけないっていう、
で、それが達成して、あなたにハカセを歩みますっていう、
その達成というかゴールっていうのは、
他のタイプの人生、研究をしてない人生にはなかなかないこと、ないような気もしますね。
どうなんですかね、他の体験でも得られるかなと思うんですけど、
私はその経験じゃないと、ハカセカテじゃないと得られないとは全然思わないんですけど。
まあなんか同じぐらいの大きい達成っていうのは例えばあるとは思うんですけどね。
例えばその昇進するだったり、
まあなんか、わからない、社長になるみたいなこともあるかもしれないけど。
なんか一個プロジェクトをね、成し遂げるとかいろいろありますね。
まあなんかそれは別に尊くないって話じゃないと思うんですけど、
なんかその中に自問自答じゃないけど、
なんか俺は何がしたいんだっていうことを考えなきゃいけないっていうのが、
なんか結構特殊ですよね。
それがなくても、例えば昇進とか大きな責任を果たすみたいなことはできるわけじゃないですか。
で、そのスコープみたいなものは、ある程度その社会からの要請っていうことによって形がこうできてるわけですね。
その社長としての成功だったり、社内での成功みたいなものに関してはなんかあるわけですけど、
なんかそれは結構なんか不思議な制度ですよね。
だいぶ。
そうかもしれないね。
でもそれができないと研究者として、まあ分野によってはありますか。
まあそれができないとってわけではないと思いますね。
別にその自分が何したいのかっていうことを突き詰めるタイプの研究者もいれば、
まあというよりはもう少し需要に合わせてやっていくっていう人ももちろんいるわけなので、
別にどちらが優劣があるわけでもないし、
だから別になんか必ずしもそれをやらなきゃいけないわけではないと思うんですけど、
でも私は結構そういうところをなんか、
まあある意味いいのか悪いのかわかんないけど大事にして考えてきたっていう経緯を、
まあ今日まとめて話すことができたっていう感じかもしれないです。
はい。
なるほど。
これはなんか一番最初の博士って彩香さん何なんですかっていう質問に、
まあちょっと関連してるかなと思って話してみました。
うん。
お疲れ様でした。
はい。
ありがとうございました本当に。
いえいえ。
りょうさんにもねずっと支えていただいて本当に感謝してます。
どうもどうも。
まあなんか見てて楽しかったです。
あははは。
っていう感じかな。
いやーねお疲れ様でした。
ありがとうございます。
まあそれはポッドキャストのこの収録ももう。
もうね、もう今もうヘトヘト。
もう全然こうしゃべれないって言いながらさっきからしゃべっちゃってるんだけどね。
確かに。
なんかこう閉じよう閉じようとしつつ、
あ、これも話したほうがいいかなみたいになっちゃって話してるんだけど、
もうそろそろはい、もう疲れましたので。
はい。
まあまあ今後やりたいこととかに関してはまた次回話すかもしれないですけど、
次の機会でね。
うん。
まあ今回は彩香さんの博士を取るまでの物語。
2:06:03
まあプラスおまけね。
はい。
いくつかありますけどね。
はい。
ということでこの辺で終わると思います。
はい。
はい。
まああの感想などあればね。
ちょっと恥ずかしいな。
この回の感想がっちり恥ずかしい。
人生への感想みたいな感じ。
人生への感想ね。
ちょっと恥ずかしいなさすがに。
あ、ちょっとこれ公開するか迷ってきた。
いや、まああのオープンのところでもあのオグルフォーム、お谷フォームでもありますけど、
まああのそうじゃなくても大丈夫なので。
まあ聞いていただいてまずはありがとうございます。
ありがとうございます。
はい。
あの手柔らかにお願いします。
はい。
ということで、はい。
また次回も聞いてください。
さよなら。
さよなら。
さよなら。
