脳を見ることによって、現在のデジタル同期コンピュータと相補的なアナログ非同期の新しい脳型コンピュータができるのではないか、というのがわれわれの最大の期待です。そこを意識して、これまでのコンピュータとは違う原理に立った脳のようなコンピュータを作りたいという立場で、脳のモデルを作っているというのがわれわれの研究なんです。

一方において心という大きな問題に駆け上がって行こうとすると、やはり人間の脳を調べたくなる。当然のことですがニューロンを調べたのは大半が動物実験ですから。頭蓋骨を開けない方法では古典的には脳波がありますが、脳の一体どこで何が起こっているのかということはほとんどわからない。そうするとPETとかファンクショナルMRIなどの機能画像でなんとか迫れないかということです。今、分解能でいくと、空間的には大体ミリメートルくらいまで、時間的には秒くらいまできています。それくらいの窓でもおそらくこれからいろいろ見えてくるものはたくさんあると思うんです。それで何か心の現象のかけらになるものが見えてくれば手掛かりになるかなというのが現状ということでしょうか。

もう1つの切り口としては、複雑系という本質ですね。例えば脳の中でも大脳というのは非常に複雑に入り組んでいて細胞のパターンや種類も違う。それと比較すると小脳というのは非常にきれいな構造をとっています。ほんとに結晶パターンのような形で、意味のある回路のように見えるんですね。

脳とは直接関係しないんですが、以前黒川紀章さんとお話した時に、面白いことをおっしゃったんですよ。街並みには分かり易い分かりにくさと、分かりにくい分かり易さと2種類あるんですよと。前者は何かというと、郊外に新しい街を作るとしたら碁盤の目のようにも作れるわけです。そうすると座標をふれて大変わかりやすい。でもそんな街を作ってしまうと、どこを見ても同じような風景なので、どこを歩いてもその通りの特徴が出ない。それが分かり易い分かりにくさだと。一方の分かりにくい分かり易さというのは、ヨーロッパの古い街並みのように、ごちゃごちゃになってる。ところが、そういう街は、通りごとに独自の香りのようなものがあって、一見分かりにくいけれども実は分かり易いんだと。そういう2つの側面を考えるのが都市の設計にとって非常に重要な視点を与えるというんですね。

脳というのも今のお話を聞いてると、アナロジーとしては非常に似ている感じがします。分かり易い分かりにくさと、分かりにくい分かり易さを混在させることによって高度な機能を実現しうるようになっているのかも知れないですね。カオスや複雑系というのは、いろいろな二項対立、決定論と確率論、偶然と必然、全体と部分、そういう対立をアウフヘーベンすることによって、より高いレベルに上がるような、そういう概念になっているように思えます。だからそういう所に脳と複雑系の接点があるのかも知れないですね。

そういうことを最初に言ったのが言語学者のチョムスキーです。文法自身が最初にあって、そこからどんどん言葉ができたという発想ですね。帰納的ではなくて、演繹的な文法を作ろうという発想なんです。抽象的な、数学みたいな文法から何語でも出てくる。そういう文法を作れば、おそらく人間の言語というものを記述するのに一番重要な手掛かりになるだろうということを考えたんですね。