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ABOVE: © DUNG HOANG

1987年に、ニュージーランドのオタゴ大学の政治学者ジェームズ・フリンは、複数の人間集団で時間とともに幅広い知能が向上しているという不思議な現象を文書化しました。 数十年にわたる大規模な集団の平均IQスコアが入手可能な14カ国において、すべての国が上昇し、そのうちのいくつかは劇的な変化を遂げていた。 例えば、日本の子供たちは1951年から1975年の間にWechsler Intelligence Scale for Childrenと呼ばれるテストで平均20ポイント上昇した。 フランスでは、平均的な 18 歳の男性が 1949 年に受けたテストよりも、1974 年の推論テストで 25 ポイントも良い結果を出しました1

フリンは当初、この傾向はテストの欠陥が原因ではないかと疑っていました。 3521>

フリンは当初、この傾向はテストに誤りがあるのではないかと疑っていたが、その後、より多くのデータと分析により、人間の知能は時とともに向上しているという考えが支持されるようになった。 現在ではフリン効果として知られるこの現象の説明として、教育の向上、栄養状態の改善、テクノロジーの利用拡大、鉛への曝露の低減などが提案されている。 1970年代生まれから、西ヨーロッパのいくつかの国では、この傾向が逆転しており、世代間の変動の背後にあるものの謎が深まっている。 3521>

フリン効果を理解する上での根本的な課題は、知能の定義です。 20世紀初頭、イギリスの心理学者チャールズ・スピアマンは、一見無関係に見えるさまざまな精神的作業、たとえばある重さが他のものより重いかどうかを判断したり、電灯がついた後に素早くボタンを押したりといった作業における人々の平均的な成績が、全く別の作業における我々の平均的な成績を予測することを初めて観察した。 3521>

科学者たちは、脳の大きさや密度、神経活動の同期性、大脳皮質内の全体的な結合性など、個人のgレベルのばらつきの生物学的メカニズムを提唱しています。 しかし、gの正確な生理学的起源はまだ確定しておらず、個人間の知能の違いを簡単に説明することは、研究者にとって依然として困難なことです。 ヨーロッパ全域の1,475人の青年を対象とした最近の研究では、認知テストで測定された知能が、既知の遺伝子マーカー、ドーパミンシグナル伝達に関与する遺伝子のエピジェネティック修飾、運動制御と報酬反応に主要な役割を果たす線条体の灰白質密度、驚くべき報酬手がかりに反応した線条体の活性化などの、多数の生物学的特徴と関連していたことが報告されています2。

人間の賢さを理解することは、分野内外の一部の人々が疑似科学的な概念を持ち込もうとする努力によって、さらに困難なものとなっています。 例えば、知能の研究は、時として優生学、「科学的」人種差別、性差別によって汚染されてきた。 最近では2014年に、元ニューヨークタイムズの科学ライター、ニコラス・ウェイドが、遺伝学の研究を誤って解釈し、人種が知能やその他の特性の平均的な差と相関している可能性を示唆したと批判され、非難を浴びました。 3521>

「私が流動的知能検査に興味を持ったのは、学習した知識よりも問題解決能力に重点を置いたものですが、ある人が他の人より優れている理由を知りたいからではありません」と、ケンブリッジ大学の神経科学者ジョン・ダンカン氏は言います。 「このような機能は誰の心にもあり、それがどのように働くのかを知ることは非常に素晴らしいことだからです」

G を求めて

G と、それを測ることを目的とした IQ (知能指数) テストは、スピアマンの時代から驚くほどの耐久性が証明されています。 スピアマンの発見した、異なる認知テストにおける個人の成績の間に測定可能な相関関係があることは、複数の研究によって裏付けられている。 また、知能が研究者の興味を引くのは、その効果が学業や仕事の成績にとどまらないからです。 IQが高いほど、収入や教育水準が高くなり、慢性疾患や障害、早期死亡のリスクも低くなるという研究結果が次々と発表されている。

脳損傷者の初期の研究では、前頭葉は問題解決に不可欠であるとされていました。 1980年代後半、カリフォルニア大学アーバイン校のリチャード・ハイアーらは、抽象的な推論パズルを解く人々の脳を画像化し、脳の前頭葉、頭頂葉、後頭葉の特定の領域や、それらの間のコミュニケーションを活性化させました。 前頭葉は計画や注意、頭頂葉は感覚情報の解釈、後頭葉は視覚情報の処理に関連し、これらはすべてパズルを解く際に役立つ能力です。 しかし、脳の活動が活発だからといって、認知能力が高いとは言えないとハイアールは指摘する。 「3521>

2007年、ハイアールとニューメキシコ大学のレックス・ユングは、このような神経画像研究に基づき、頭頂・前頭統合説を提唱し、ハイアールらの研究で確認された脳領域が知能の中心であると主張しました3。 (しかし、その後、ハイアールや他の研究者たちは、同じような知能を持つ人たちであっても、同じ精神的作業を行ったときに活性化のパターンが異なることを発見しました。 3521>

テストの点数が高い人ほど、実は脳の活動が低いことがわかりました。これは、頭のよさは、脳の働きの強さではなく、脳の働きの効率のよさであることを示唆しています。

-Richard Haier, University of California, Irvine

脳イメージングによって知の座を見つけることのもうひとつの問題は、満足できる答えを得るには、装置がまだ粗すぎることであると主張する人がいます。 たとえば、1980年代にハイアールが行ったPETスキャンでは、放射性同位元素で標識したグルコースを脳内で追跡し、細胞がミリ秒単位で互いに通信している器官における30分間の代謝活動を把握することができた。 現代のfMRIスキャンは、時間的な精度は高いものの、脳内の血流を追跡するだけで、個々の神経細胞の実際の活動を追跡しているわけではない。 「これは、人間の会話の原理を理解しようとしているのに、街全体から聞こえてくるノイズの量しか聞くことができないのと同じです」と、ダンカン氏は言います。 「20世紀における脳に関する支配的な見解は、解剖学が運命であるというものでした」と、MITのピカワー学習・記憶研究所の神経生理学者アール・ミラーは述べています。

研究者たちは、知能を支えるかもしれない脳の別の特性を提案し始めています。 例えばミラーは、複数のニューロンが同期して発火するときに生じる脳波の挙動を追跡し、IQに関する手がかりを探っている。 最近の研究では、サルの頭部にEEG電極を取り付け、一瞬前に見たものと同じものを見たらバーを離すように教え込んだ。 この課題は、ワーキングメモリ（関連する情報の断片にアクセスして記憶する能力）に依存しており、高周波数のγ波と低周波数のβ波のバーストを引き起こした。 4

Parsing Smartness

人間の知能のばらつきの生物学的根拠はよく分かっていませんが、神経科学、心理学、その他の分野の研究により、そうした違いの根底にあるものについての洞察が生まれ始めています。 よく知られた仮説の1つは、脳スキャンや脳に病変のある人の研究から裏付けられたもので、知能は脳の特定のニューロン集団、その多くは前頭前野と頭頂葉に位置しているというものである。 前頭葉-頭頂葉統合として知られるこの仮説では、これらの領域の構造、活動、および領域間の接続が個人によって異なり、認知タスクのパフォーマンスと相関していると考えています。 提案されているメカニズムの多様性は、知能がどのようにして生じるのかについての科学的不確実性を強調しています。 以下は、これらの仮説のうち、実験的証拠と計算機モデルによって裏付けられた 3 つの仮説です。 ウェブ｜PDF

Miller は、これらの波が脳内の「交通整理」を行い、神経信号が必要なときに適切な神経細胞に到達できるようにしているのではないかと考えています。 「ガンマはボトムアップで、あなたが考えていることの内容を伝えます。 そしてベータはトップダウンで、あなたが考えていることを決定する制御信号を伝達します」と彼は言う。 「ベータがガンマを制御するほど強くない場合、雑念を排除できない脳になってしまいます」

脳通信の全体的なパターンも、知能を説明する候補の1つです。 今年初め、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の心理学研究者アロン・バービーは、拡散テンソルMRIなどの技術を使って脳領域間のつながりを追跡した研究を引用し、ネットワーク神経科学理論と呼ぶこの考えを提案した5。 脳のさまざまな部位が互いにコミュニケーションをとる能力が知能の中心であることを示唆したのは、バーベイが初めてではありませんが、ネットワーク神経科学理論の脳全体の性質は、特定の部位に焦点を当てた頭頂・前頭統合理論のような、より確立されたモデルとは対照的なものです。 「一般的な知能は、人間の脳のシステム全体のトポロジーとダイナミクスにおける個人差に由来します」と、Barbey氏はThe Scientistに語っています。

Emiliano Santarnecchi of Harvard University and Simone Rossi of the University of Siena in Italyも、知能は脳全体の性質だと主張していますが、彼らは全体の可塑性が賢さのカギだと見ているのだとしています。 可塑性とは、脳の再編成能力であり、経頭蓋磁気刺激や電気刺激に反応して発生する脳活動の性質によって測定することができると、サンタネッキは言う。 「私たちがターゲットとする同じネットワークの他のノードにしか反応を示さない人がいる一方で、脳の中で「信号がいたるところに伝播し始める」人もいる。 彼のグループは、IQテストで測定されるような高い知能が、よりネットワークに特化した反応に対応することを発見しています。 3521>

知能がどのように生まれるかについてのヒントが発見されたにもかかわらず、Santarnecchi は、神経科学の中心問題の 1 つと考えるものに関して、研究がより具体的な答えを出していないことに不満を感じています。 そこで彼は現在、認知神経科学者、エンジニア、進化生物学者、その他の分野の研究者が参加するコンソーシアムを率い、知能の生物学的基盤に迫るためのアプローチについて議論しているところである。 サンタネッキは、例えば、非侵襲的な刺激によって脳を操作し、脳の活動と認知能力の因果関係を解明したいと考えている。 「3521>

Putting the g in genes

神経科学者が脳の構造と活動が知能にどのように関係しているかを調べる中で、遺伝学者は別の角度から知能にアプローチしてきました。 ロンドン大学エコノミクス校の心理学研究者であるソフィー・フォン・スタム氏は、これまでに発見した内容から、知能の個人差の約25パーセントは、ゲノムの一塩基多型によって説明できることが判明するだろうと見積もっています。 例えば、今年初め、南カリフォルニア大学の経済学者ダニエル・ベンジャミン教授らは、110万人以上のヨーロッパ系被験者のデータを解析し、知能の一般的な代用指標である学歴と関連するゲノムの部位を1200以上特定しました7。 また、フォン・スタム氏は、最近、知能の遺伝学に関する総説を共著している。「教育と知能の相関は不完全ですが、知能と学業成績は高い相関関係にあり、遺伝学的に非常に高い相関があります」と述べている8。 3521>

このようなゲノムワイド関連研究（GWAS）は、知能や学歴に作用する生物学について明らかにすることに限界があります。 しかし、ヒントはある、とベンジャミンは言う。 例えば、最近の研究で判明した機能既知の遺伝子は、「脳の発達とニューロン間のコミュニケーションのほとんどすべての側面に関与しているようですが、グリア細胞には関与していないようです」とベンジャミンは言う。 グリア細胞は、神経細胞が互いに信号を伝達する速度に影響を与えるため、発火速度は学歴の差の要因にはならないことを示唆している。

他の遺伝子も、知能とさまざまな脳の病気とを結びつけているようだ。 例えば、昨年発表されたプレプリントGWASでは、VU University AmsterdamのDanielle Posthumaらが、認知テストのスコアとうつ病、ADHD、統合失調症と負の相関を持つ変異体との関連を明らかにし、知能と精神障害の低リスクとの既知の相関のメカニズムの可能性を示している。 3521>

Von Stumm氏は、遺伝子データから、脳の構造や機能から知能がどのようにもたらされるかについて、近い将来に有用な情報が得られるかについては懐疑的である。 しかし、GWASはそれほど直接的でない方法で知能に関する洞察をもたらすことができる。 Benjaminたちは、その結果に基づいて、教育水準と相関のある多遺伝子スコアを考案した。 このスコアは、個人の能力を予測するのに使えるほど強力なものではないが、研究者にとっては有用なものである。なぜなら、このスコアを使えば、知能に影響を及ぼす環境因子を特定することを目的とした分析において、遺伝をコントロールすることができるからだ、とBenjamin氏は言う。 「私たちの研究によって、どのような種類の環境的介入が生徒の成果を向上させるかという疑問に対するより良い回答が得られるでしょう」と彼は言います。 「というのも、「貧しい家庭で育つ子どもたちが、どのような影響を受けるのか、初めて直接確かめることができるのです」とフォン・スタム氏は言います。 その遺伝子の違いが、裕福な家庭で育ち、遺伝的素質に合った学習機会をつかむ可能性のある子どもたちと同じくらい、学校の成績を予測するものなのかどうか」

Upping IQ

知能を操作するという考えは魅力的で、まさにそれを実行するための努力に事欠くことはありません。 かつて、知能の向上に期待が持てると思われた戦術のひとつに、脳トレゲームを利用したものがあります。 このゲームでは、反応速度や短期記憶などのスキルが問われるが、練習を重ねることによって、プレイヤーはこの単純なビデオゲームのパフォーマンスを向上させることができる。 しかし、多くの研究のレビューで、このようなゲームが全体的な認知能力を高めるという良い証拠は見つからず、この種の脳トレは現在一般的に期待外れと考えられています。
経頭蓋脳刺激（頭蓋骨を通して軽い電気または磁気パルスを送る）は、ここ十年で知能向上の可能性を示しています。 たとえば2015年、ハーバード大学医学部の神経学者Emiliano Santarnecchiらは、ある種の経頭蓋交流刺激で被験者がパズルを解くのが速くなったことを発見し、2015年のメタ分析では、別の電気刺激である経頭蓋直流刺激の「有意で信頼できる効果」を発見しました（Curr Biol, 23：1449-53）。
磁気刺激でも同様に魅力的な結果が得られていますが、電気刺激と磁気刺激の両方の研究でも、これらの技術の有効性について疑問が呈されており、認知パフォーマンスを改善できると考えている研究者でさえ、臨床的に使用するにはまだ長い道のりであると認めています。

「非侵襲的脳刺激による記憶ネットワークの調整」

参照
知能を高めるために研究者が知る実証済みの方法の1つは、古き良き時代の教育です。 今年初めに発表されたメタ分析では、当時エジンバラ大学の神経心理学者だったスチュアート・リッチー（現キングズ・カレッジ・ロンドン）率いるチームが、複数の研究で報告されたデータから交絡因子をふるい落とし、年齢や教育レベルにかかわらず、学校教育は1年に平均1～5ポイントIQを高めることがわかりました（Psychol Sci, 29:1358-69）。 ブリティッシュコロンビア大学の発達認知神経科学者Adele Diamondを含む研究者たちは、教育のどの要素が最も脳に有益であるかを理解するために研究を進めています。
「知能は、学歴、キャリアの成功、心身の健康など、多くの重要な事柄を予測する」と、リッチーはサイエンティストへの電子メールで書いています。

思考について考える

ブラックボックスとなっているのは知能の生物学だけではなく、研究者はまだ概念そのものに頭を悩ませ続けているのです。 実際、gが脳の特異な性質を表しているという考えには疑問が投げかけられています。 3521>

昨年、ケンブリッジ大学の神経科学者ロジェ・キービットらは、IQはより専門的な認知能力の総合力を示す指標であり、互いに補強し合っていることを示唆する研究を発表しました。 10代後半から20代前半の英国人数百人と、約1年半後の同じ被験者の語彙と視覚的推論テストのスコアを基にした結果である。 2つの時点での同一人物のデータがあれば、語彙力や推論力など、ある認知スキルの成績が、別の領域の向上率を予測できるかどうかを調べることができる、とKievit氏は言う。 研究者たちは、アルゴリズムを使って、知能のさまざまなモデルの下でどのような変化が起こったはずかを予測し、最も適合するのは相互主義、つまり、異なる認知能力が正のフィードバックループで互いに支え合うという考えだと結論づけました10

2016年に、カリフォルニアのクレアモント大学院大学のアンドリュー・コンウェイと、現在ハンガリーのエトヴェシュ・ロラーンド大学のクリストフ・コヴァーチは、知能における複数の認知過程の関与について異なる議論を行いました11。 彼らのモデルでは、例えば単純な計算や環境のナビゲーションに必要な用途別神経ネットワークと、問題を一連の小さな管理可能なブロックに分解するなどの高レベルの汎用実行プロセスが、それぞれ人が認知タスクを完了する上で役割を果たすとされている。 研究チームは、さまざまなタスクが同じ実行プロセスを利用しているという事実が、個人の異種タスクの成績に相関があることを説明し、gによって測定されるのは、単一の能力ではなく、これらの高次プロセスの平均強度である、と主張している。 3521>

研究者が知能という難解な現象に取り組む中で、哲学的な疑問が生じます。 私たちの種は、自分たちの知能の基礎を理解できるほど賢いのだろうか。 この分野の研究者は、科学が人間の思考方法を理解するには長い道のりがあることに概ね同意していますが、ほとんどの人は、今後数十年で大きな洞察が得られるだろうと慎重な楽観的な見方を示しています。 「これは、知能のようなものの基本的な生物学的メカニズムの理解を、まったく新しいレベルへと押し上げるでしょう。

1. J. フリン、「14カ国でIQが大量に上昇。
2. J.A. Kaminski et al., “Epigenetic variance in dopamine D2 receptor,” (ドーパミンD2受容体におけるエピジェネティックな差異。 A marker of IQ malleability?”. Transl Psychiat, 8:169, 2018.
3. R.E. Jung, R.J. Haier, “The parieto-frontal integration theory (P-FIT) of intelligence: Converging neuroimaging evidence,” Behav Brain Sci, 30:135-87, 2007.
4. M. Lundqvistら、”Gamma and beta bursts during working memory readout suggest roles in its volitional control,” Nat Comm, 9:394, 2018.
5. A.K. Barbey, “Network neuroscience theory of human intelligence,” Trends Cogn Sci, 22:8-20, 2018.
6. E.K. Barbey、”Network neuroscience theory of human intelligence,” Nat Comm, 10:474, 2018.
7. E. Santarnecchi, S. Rossi, “Advances in the neuroscience of intelligence: From brain connectivity to brain perturbation,” Span J Psychol, 19:E94, 2016.
8. J.J. Lee et al., “Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals,” Nat Genet, 50:1112-21, 2018.
9. R. Plomin, S. von Stumm, “The new genetics of intelligence,” Nat Rev Genet, 19:148-59, 2018.
10. J.E. Savage et al., “Genome-wide association meta-analysis in 269,867 individuals identifies new genetic and functional links to intelligence,” Nat Genet, 50:912-19, 2018.
11. R.A. Kievit et al, “語彙と推論の相互作用的結合が青年期後半から成人期前半の認知発達を支える” Psychol Sci, 28:1419-31, 2017.
12. K. Kovács, A.R.A. Conway, “Process overlap theory: 知能の一般因子の統一的説明」Psychol Inq, 27:151-177, 2016.