何十年もの間、大衆文化は私たちの意思決定を、冷静で合理的な「論理脳」と衝動的で古い「トカゲ脳」の間のケージマッチとして描いてきた。しかし、新しい研究によれば、それは占いクッキーの定型文と同じくらい正確なものだ。

ジョージア工科大学の計算科学・工学部の助教授であり、神経科学・神経技術・社会研究所（INNS）の教員でもあるナビル・イマム氏は、50年代の階層脳理論を信じていない。「これは進化生物学者が問題を考える方法ではありません」と彼は言い、愛された比喩にそっと火をつけた。

この研究は『Science Advances』に掲載され、脳の進化は新しい領域を古い領域の上に積み重ねる神経ジェンガタワーのようなものではないことを示唆している。代わりに、それは配線と、限られた脳のスペースをめぐる激しい競争に関するものだ。

イマム氏と同僚たちは、生物学的な脳と人工ニューラルネットワークを比較し、進化が2つの競合する配線戦略の間で脳のスペースを割り当てるかもしれないことを見出した：空間マップ（視覚、音、触覚を処理する新皮質など）と分散型「バーコードスタイル」ネットワーク（嗅覚、記憶、感情を扱う大脳辺縁系など）である。両方の戦略は出生前に確立され、脳は白紙の状態というよりは、あらかじめ家具が備え付けられたアパートのようなものだ。

大脳辺縁系は、しばしば怠惰に「爬虫類脳」とひとまとめにされるが、感情を制御するだけでなく、記憶、嗅覚、ナビゲーション、感情調節のための領域も含んでいる。「なぜ人々はこれらすべての異なる領域を1つの大きなシステムにまとめるのでしょうか？」とイマム氏は疑問を呈した。70年代の理論が正確に通用しないことを考えれば、良い質問だ。

研究者たちは、182種にわたって大脳辺縁系と新皮質がどのように一緒に変化するかを調べた。彼らは明確なパターンを見つけた：大脳辺縁系のある部分が比較的大きいとき、他の辺縁系領域も大きく、新皮質は縮小していた。これは独立した進化ではなく、協調した拡大を示唆している。

これを駆動するものをテストするために、彼らはAIモデルを使用した。局所的で空間的な接続を持つネットワークは、視覚、音、触覚に優れており、分散型「バーコード」ネットワークは嗅覚と記憶に優れていた。次に、両方のシステムが「不動産」をめぐって競争するマルチモーダルネットワークを作成した。シミュレートされた環境が嗅覚に報酬を与えたとき、分散システムが拡大し、新皮質が縮小した；視覚が優先されたときは、その逆が起こった。

このトレードオフは現実の奇妙さを説明する：嗅覚に依存する九帯アルマジロは大きな大脳辺縁系を持ち、視覚に依存するリスザルは新皮質が重い脳を持っている。

この含意は生物学を超えて広がる。エンジニアがこの事前配線されたアーキテクチャをAIで模倣できれば、生物学的な脳のように学習し、より少ないデータとエネルギーで済むシステムを構築できるかもしれない。「今日の人工ニューラルネットワークは膨大なデータによって訓練されます - それは育成についてです」とイマム氏は言う。「しかし脳は白紙の状態ではありません...それは自然と育成の混合であり、自然とはその事前配線されたアーキテクチャです。」

この研究は、コーネル大学との共同研究であり、国立科学財団の支援を受けており、脳の進化は論理のはしごを登ることよりも、神経の綱引きで資源をシフトすることに関するものであることを示唆している。そして、それは私たちが支持できる比喩だ。