イミテーションゲームに描かれた出来事にもかかわらず、アランチューリングは、第二次世界大戦中にドイツのコードを解読した機械を発明しませんでした。ポーランドはそうしました。 しかし、優秀な数学者は、映画で決して言及されていないもの、つまり情報の信頼性を判断するための数学的ツールを発明しました。 彼のツールは、ポーランドのマシンの改良バージョンを使用して、エンコードされたメッセージを解読する作業を高速化しました。
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現在、アカゲザルを研究している研究者は、脳もこの数学ツールを使用して、メッセージをデコードするのではなく、信頼できない証拠をつなぎ合わせて単純な決定を下すことを発見しました。 コロンビア大学の神経科学者マイケルシャドレンと彼のチームにとって、この発見は、私たちが下すすべての決定が、一見不合理な決定であっても、合理的な統計的操作に分解できるという大きなアイデアを裏付けています。 「脳は基本的に合理的だと思います」とシャドレンは言います。
1918年に発明されたドイツのエニグママシンは、メッセージ内の元の文字を新しい文字と交換することで置換暗号を作成し、純粋な意味不明な文字を生成しました。 暗号をより複雑にするために、デバイスにはキーが押されるたびに回転する回転ディスクが内部にあり、キーストロークごとにエンコードが変更されました。 プロセスは非常に複雑だったため、エニグママシンを手にしたとしても、ドイツ人はそれらの暗号化ダイヤルの初期設定を知ることによってのみメッセージを解読できました。
ドイツのエニグマ機、第二次世界大戦のコードブレーカーの敵。 （人間の想像の歴史のウォーカー図書館） チューリングは、爆弾と呼ばれる英国の復号化マシンが毎日テストする必要があった設定の数を削減するアルゴリズムを作成しました。 英国の秘密のBletchley Park施設で働いていたターニングは、同じ位置で開始したローターを備えた機械から2つのメッセージが届いているかどうかを把握することが可能であることに気づきました。 エンコードされた2つのメッセージを上下に並べます。2つのメッセージが同じ初期設定のマシンから来た場合、2つの文字が同じになる可能性はわずかに大きくなります。 これは、ドイツ語では英語のように特定の文字がより一般的である傾向があり、暗号化プロセスではこのパターンが保持されるためです。
チューリングのアルゴリズムは、本質的に、これらの手がかりが有用である確率を合計しました。 また、比較される2つのメッセージが同じローター状態のマシンからのものであることを、累積オッズが受け入れまたは拒否するのに十分である場合も示しました。 逐次確率比検定と呼ばれるこの統計ツールは、問題の最適なソリューションであることが証明されました。 可能な限り少ない文字数を見て、Bletchleyコードブレーカーが2つのメッセージが有用かどうかを判断できるようにして、時間を節約しました。 このアイデアを思いつくためにひそかに働いた数学者はターニングだけではありませんでした。 コロンビア大学のアブラハムウォルドは、1943年にそれを使用して、米国海軍が爆破する必要がある爆弾の数を把握しました。
現在、シャドレンは、人間や他の動物が同様の戦略を使用して不確実な情報を理解する可能性があることを発見しました。 完全に信頼できる証拠に基づいた決定はほとんどないため、不確実性に対処することが重要です。 雨の中で夜に曲がりくねった道を運転することを想像してください。 ホイールを左に回すか右に回すかを選択する必要があります。 しかし、前方の未知の距離にある車のかすかなテールライト、複雑な形状の暗い木の線、またはほとんど見えない車線マーカーをどれだけ信頼できますか？ この情報をどのように組み合わせて外出先に滞在しますか？
Shadlenの研究室のサルは、同様に難しい決定に直面しました。 彼らはコンピューターのモニターに2つのドットが表示されているのを見て、正しいものを選んでおやつを獲得しようとしました。 画面上で次々と点滅する図形が答えを示唆しました。 たとえば、パックマンシンボルが表示されたとき、左のドットはおそらく正しい答えでしたが、確かではありませんでした。 対照的に、五角形は右の点を支持しました。 猿が目を点の一つに向けることで推測を危険にさらすのに十分な形を見たと判断したとき、ゲームは終了しました。
この研究で測定された脳の一部である頭頂外側皮質は、頭頂葉に見られます。 （国立高齢化研究所/国立衛生研究所の画像提供） 正しいドットを選択するために使用できた多くの戦略があります。 猿は最高の手がかりにのみ注意を払い、他の手がかりを無視することができます。 または、サルがその時点までに見た証拠についてどの程度確実であったかに関係なく、一定の時間後に単純に選択を行うことができます。
実際に起こったのは、動物が各形状の信頼性を評価し、それらをランニング合計に加算したときの脳内の情報の蓄積でした。 Shadlenは、サルの脳に電極を無痛で挿入することにより、この蓄積を監視しました。 確率の高い手がかりは脳の活動に大きな飛躍を引き起こし、弱い手がかりは小さな飛躍をもたらしました。 チューリングアルゴリズムの結果のように、左または右のいずれかを優先するアクティビティが特定のしきい値を超えたときに決定が下されたようです。
「脳は、統計学者と協力する方法で決定に到達することがわかりました」とShadlen氏は語ります。Shadlenのチームは、Neuronの次号で結果を発表します。
パリのEcole NormaleSupérieureの神経科学者であるJan Drugowitschは同意する。 「これは、脳がここで概説した戦略を実際に実行しようとするという非常に強力なケースになります」と彼は言います。 しかし、大学への進学先や結婚相手など、より複雑な選択は、単純な統計戦略に要約できますか？
「私たちは、大きな問題を解決する際に脳が直面する課題が、より単純な決定における課題とまったく同じであることを知りません」と、ペンシルベニア大学医学部の神経科学者であるジョシュア・ゴールドは述べています。 「現在、私たちが研究室で研究しているメカニズムがより高いレベルの決定に関係しているのは純粋な推測です。」
