An entropic explanation of insistence on sameness in autism

静かな部屋を求める脳の探求

あなたの脳が、次に何が起こるかを常に予測しようとしている超高速のビデオゲーム機のようなものだと想像してみてください。科学の世界では、これはしばしば「驚きの最小化（minimizing surprise）」と呼ばれます。暗い森の中を歩いている場面を想像してください。もし道を知っていれば、怖くありません。しかし、予想外の場所で枝が折れる音がすると、脳が何が起きているのかを理解しようと必死になるため、心拍数が上がります。この「大変だ、予想していなかった！」という感覚が、科学者が「驚き（surprise）」や「不確実性（uncertainty）」と呼ぶものです。

ここで、現実世界で見ているものと、あなたが記憶しているものとの間の特別な種類の「距離」を想像してみてください。もし目に見えるものが記憶と完璧に一致していれば、距離はゼロになり、あなたは穏やかな気持ちになります。もし目に見えるものが全く新しいもので、記憶が対処法を知らない場合、距離は非常に大きくなり、あなたは圧倒されてしまいます。プルゼミスワフ・シリヴィンスキ（Przemysław Śliwiński）によって書かれたこの論文は、情報理論（データの保存と送信に関する数学）が自閉症と出会う、科学の特定の領域を深く掘り下げています。この論文は、大きな問いを投げかけています。「なぜ一部の自閉症の人々は、物事が全く同じであり続けることをこれほど強く求めるのか？」という問いです。論文は、ある人々にとって、「現実世界」と「記憶」の間の「距離」を埋めることが非常に困難であるため、唯一の安全策は、現実世界をすでに知っているものと全く同じに見せることである、と示唆しています。

論文の核心的なアイデア：「同一性」の数学的マップ

この論文は、自閉症、特に「同一性への固執（insistence on sameness）」として知られる行動（ルーチン、反復行動、厳格な秩序への必要性）に焦に焦点を当てた、新しい視点を提案しています。著者は、これらの行動を言葉だけで説明するのではなく、それらを説明するための数学的な公式を用いています。核となるアイデアは、自閉症の人（特に非言語的で重度の支援を必要とする人々）の脳は、非常に難しいパズルを解こうとしている、という点です。それは、「エントロピー距離（entropy distance）」をいかに低く保つかというパズルです。

平易な言葉で言えば、著者は、これらの個人にとって、脳の「記憶（これを M と呼びましょう）」と「現実世界（これを R と呼びましょう）」が対話するのが困難であると示唆しています。論文では、$D_H(R, M) = H(R|M) + H(M|R)$ という数式を用いて、両者の間の「驚き」と「不確実性」がどれくらい存在するかを測定しています。

• $H(R|M)$ は驚きです。「新しいものを見たが、自分の記憶はその正体を知らなかった」という状態です。
• $H(M|R)$ は不確実性です。「何かを見たが、自分の記憶にはそれが何を意味するかについての推測が多すぎる」という状態です。

論文は、圧倒される感覚（これが不安や「メルトダウン」につながる可能性があります）を止めるために、脳はこの距離を最小化しようとすると主張しています。これには主に2つの戦略があります。

1. すべてを学ぶ： 世界のすべてを暗記し、新しいことが二度と起きないようにする。
2. 世界をコントロールする： 世界がすでに記憶にあるものと全く同じであり続けるようにする。

論文は、「同一性への固執」とは、実際にはこの2番目の戦略が働いている状態であると示唆しています。それは単なる奇妙な癖ではなく、生存戦略なのです。環境を硬直化させ予測可能にすることで、その人は「驚き」のレベルをゼロに保つことができるのです。

「最近傍（Nearest Neighbor）」の脳

なぜこのようなことが起こるのかを説明するために、論文は、この特定の文脈における脳の仕組みに関するいくつかの主要な仮定に基づいたモデルを構築しています。脳が、非常に厳格な司書であり、「最近傍ルール」のみを使用していると想像してください。新しい本（刺激）が入ってきたとき、司書はその物語や意味を理解しません。彼らはただ表紙を見て、図書館にある中で最も似ている本を探すだけです。

ここからが論文の興味深いところです。

• 抽象的な意味の欠如： このモデルは、脳が「愛」「友情」「時間」といった抽象的な概念を理解しないことを前提としています。脳は、触れることができる具体的で物理的なものだけを理解します。「無」の記憶を持つことはできません。なぜなら「無」は触れることのできる物理的な物体ではないからです。
• 「スナップショット」としての記憶： すべての瞬間は単なるスナップショットです。脳は点と点をつなげて物語を作るのではなく、単にスナップショットを保存します。もし出来事の順序がわずかでも変われば、それは全く新しい、恐ろしいスナップショットのように見えます。なぜなら、「最近傍ルール」では一致するものを見つけられないからです。
• 選択の危険性： もし人に2つの異なる道を歩む選択肢を与えたら、脳は混乱します。どちらを選ぶべきか分からず、その混乱が「不確実性」を生み出します。論文は、厳格なルーチンとは、選択肢を完全に取り除き、混乱した分岐路を一本の真っ直ぐな道に変えるための手段であると示唆しています。

治療とケアへの意味

この論文は理論にとどまりません。この数学を用いて、どのように助けるべきかという一連の「ルール」を作成しています。もし目標が「驚きの距離」を下げることであるならば、セラピーは抽象的な概念を教えたり、すぐに柔軟性を強制したりすることであってはなりません。代わりに、論文は以下のように示唆しています。

• 具体的なものに固執する： 絵や言葉ではなく、実物の物体を使用してください。脳が絵と物体を結びつけられない可能性があるからです。
• 近道を作らない： もしルーチンが長い手順の連鎖として学習されているなら、ステップを飛ばすことはできません。ステップを飛ばすと、その連鎖全体が新しく恐ろしいものに見えてしまいます。
• 予測可能な選択肢： もし選択肢を提示しなければならない場合は、脳が推測に迷わないよう、選択肢を非常に明確に区別してください。
• 安全弁としての自己刺激（スティミング）： 論文は、「スティミング（手を振ったり体を揺らしたりすること）」について、非常に興味深い推測を提示しています。これらは、人が自分自身で「既知の」信号を作り出す方法である可能性があると示唆しています。外の世界が騒がしく予測不能すぎる場合、自分自身の予測可能な動きを作ることで、驚きのレベルが低い「コンフォートゾーン（快適な領域）」を作り出すことができます。

「ロボット」と「デジタルツイン」

論文の中で最も独創的な部分の一つは、これらのアイデアをどのようにテストするかという提案です。著者は、これを実在の人間にテストすることは難しく、時間がかかると認めています。そこで、彼らは「チューリング・テストのような」アプローチを提案しています。これらの数学的ルールに基づいて、自閉症の人と同じように振る舞う「デジタルツイン（コンピュータ上のアバター）」を構築することを想像してください。そのアバターを仮想世界に入れ、状況がランダムになりすぎると、同一性を主張し始めるかどうかを確認できます。もしロボットが人間と同じように振る舞うなら、それは数学モデルが正しいことを示唆します。

また、論文は、これらの最適化アルゴリズムを組み込まれた「ロボット化された同居介護者」の未来についても想像しています。人間が何をすべきか推測する代わりに、ロボットは「驚きの距離」を低く保つための完璧なイベントのシーケンスを計算し、その人が圧倒されることなく新しいスキルを学べるようサポートするのです。

論文が「知らない」と述べていること

この論文が「主張していない」ことも重要です。これは自閉症の唯一の理由であるとは言っていませんし、治療法を見つけたとも主張していません。著者は、これが「機能的モデル」であることを明確にしています。つまり、これは脳が内部でどのような生物学的プロセスを行っているかではなく、脳が「何をしているか」を記述しているものです。これは非言語的で重度の支援を必要とする人々に特化したものなので、スペクトラムのすべての人に当てはまるわけではありません。

論文は、「同一性への固執」が一般的な人間の行動、すなわち「誰もが驚きを最小化しようとしている」という現象の特殊なケースであると示唆しています。しかし、この特定のタイプの認知的な制限を持つ人々にとって、脳はあまりにも物理的なパターンを分類し、記憶することに限定されているため、驚きを最小化する方法は、世界をその場に凍結させることしかないのです。

最終的なまとめ

結局のところ、この論文は自閉症に対する新しい定義を提示しています。それは、脳の認知ツールが物理的なものを分類し、記憶し、予測することに限定されており、抽象的な意味や柔軟な変化を扱うことができない状態である、という定義です。世界が混沌としすぎると、脳にはそれを理解するための道具がないため、世界が同じままであることを要求するのです。

著者は、もし私たちがこの数学に基づいた視点を受け入れることができれば、より良いセラピーを設計できると結論づけています。人々に柔軟性を強制するのではなく、彼らの「既知の世界」を、驚きのレベルを高く上げすぎることなく、一歩ずつ、優しく導いていくような環境やロボットを構築することができるのです。これは、これらの行動を「解決すべき問題」として見るのではなく、「混乱した世界における賢い生存戦略」として見るというパラダイムシフトなのです。