神経哲学（しんけいてつがく、）、または神経科学の哲学（しんけいかがくのてつがく、）は、神経科学と哲学の学際的研究分野であり、神経科学的研究が伝統的に心の哲学に分類されてきた議論に対していかなる関連性をもつかを探究するものである。近年の学術的議論では、「神経哲学」と「神経科学の哲学」の区別が明確化されつつある。
「神経哲学」という用語は、パトリシア・チャーチランドが著書『Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind–Brain』（1986年、MIT出版刊）で初めて用いた。チャーチランドの動機は、無形で非物理的な精神過程を駆動する心と、物理的な器官である脳がどのように関係しているのかを問う、長く論争の的となってきた心身問題にあった。この問題は、意思決定、学習、意識、自由意志の存在など、比較的解明されていない他の現象の理解にまで及ぶ。チャーチランドは当初、存在するのは物理的な脳のみであるから、非物理的な心とそれに関連する精神過程を解明するためには、物理的な脳が明らかに関連しており、より重要なことに、不可欠であると論じた。この主張は、当初は同時代の哲学者たちからの反発に遭い、しばしば彼女の議論は誤解された。多くの哲学者は、チャーチランドが脳神経的基盤を「必要」と論じていることを理解する代わりに、「必要かつ十分」と論じていると解釈してしまったのである。こうした思考の流れには歴史的背景があり、プラトン、デカルト、チャルマーズなど多くの古典的哲学者が、心と脳には何ら関係がないと論じてきた。同時代の哲学者はしばしば、神経科学における未解決問題があまりにも多いため、認知を解明するメカニズムには到達し得ないと論じている。これに対しチャーチランドは、反対論者は神経科学が比較的若い分野であり、化学や物理学の未知の領域に制約されている現状を理解していないと反論する。神経科学の哲学は、科学哲学の概念的厳密さと方法論を用いて、神経科学の方法と結果の明確化を試みる分野である。
主要な論点 以下は神経科学の哲学において重要な論点の一覧である。 「心と脳の研究における間接性」 「脳の処理についての計算論的あるいは表象的分析」 「心理学的探究と神経科学的探究の関係」 心のモジュール性 神経科学において何が十分な説明を構成するかCraver, "Explaining the Brain: Mechanisms and Mosaic Unity of Neuroscience" 2007, Oxford University Press, citation: preface vii 「認知機能の位置同定」Bickle, John, Mandik, Peter and Landreth, Anthony, "The Philosophy of Neuroscience", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2010 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <http://plato.stanford.edu/archives/sum2010/entries/neuroscience/ 結合問題、およびそれと密接に関連する境界問題
心と脳の研究の間接性 神経科学的発見の中心をなす方法や技術の多くは、データ解釈を制限しうる前提に依拠している。神経科学の哲学者たちは、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）Poldrack (2010). "Subtraction and Beyond" in Hanson and Bunzl, Human Brain Mapping. pp. 147–160Klein C. (2010) "Philosophical Issues in Neuroimaging" Philosophy Compass 5(2) pp. 186–198、認知神経心理学における解離Dunn (2003) "The Elusive Dissociation" cortex 39 no. 1 pp. 21–37Dunn and Kirsner. 2003. What can we infer from double dissociations?、単一ニューロン記録deCharms and Zandor (2000) "Neural Representation and the temporal code" Annual Review of Neuroscience 23: pp. 613–47、計算論的神経科学Winsberg (2003). "Simulated Experiments: a Methodology for the Virtual World" Philosophy of Science.vol 70 no 1 105–125の使用におけるそうした前提について議論してきた。以下に、神経科学で用いられる方法をめぐる現在の論争と議論を述べる。
fMRI 多くのfMRI研究は、「機能の局在化」Huettel, Song and McCarthy Functional Magnetic Resonance Imaging 2009 Sinauer Associates pp. 1（機能特化とも呼ばれる）という前提に強く依存している。
機能の局在化とは、多くの認知機能が特定の脳領域に位置同定できるという考えである。機能局在の一例として、運動皮質の研究が挙げられるPassingham, R. E. Stephan, K. E. Kotter, R. "The anatomical basis of functional localization in the cortex" Nature Reviews Neuroscience. 2002, VOL 3; PART 8, pages 606–616。運動皮質には、異なる筋肉群を制御することを担う異なる細胞群が存在するように見える。
神経科学の哲学者の多くは、fMRIがこの前提に過度に依拠している点を批判している。マイケル・アンダーソンは、減算法を用いるfMRIでは、認知過程にとって重要な脳情報の多くが取りこぼされていると指摘するAnderson.(2007) "The Massive Redeployment Hypothesis and Functional Topography of the Brain" Philosophical Psychology Vol20 no 2 pp.144–149。減算法によるfMRIが示すのは、課題遂行時の活性化と統制条件下の活性化の差分のみであるが、統制条件で活性化している脳領域の多くも、明らかに課題遂行にとって重要なのである。
fMRIの拒絶 一部の哲学者は、機能局在の概念そのものを完全に拒絶し、fMRI研究は根本的に誤った方向に進んでいるとするThe Massive Redeployment Hypothesis and Functional Topography of the Brain" Philosophical Psychology Vol20 no 2 pp.149–152。彼らは、脳処理は全体論的に作動するのであり、ほとんどの認知課題の処理には脳の広範な領域が関与すると主張する（神経学におけるホーリズム、および後述のモジュール性の節を参照）。彼らの機能局在概念への反対を理解する一つの方法として、ラジオ修理工の思考実験があるBunzel, Hanson, and Poldrack "An Exchange about Localization of Function" Human Brain Mapping. pp.50。この思考実験では、修理工がラジオを開けて真空管を一本引き抜く。するとラジオは大きく口笛のような音を出し始め、修理工は「自分は口笛抑制管を引き抜いてしまったに違いない」と宣言する。しかしラジオに「口笛抑制管」など存在せず、修理工は機能と効果を混同してしまっている。この批判は元来、神経心理学的な脳損傷実験の論理に向けられたものだったが、現在の神経画像研究にも同様に適用される。こうした議論は、ヴァン・オーデンとパープによる神経画像の論理における循環性批判とも類似しているVanOrden, G and Paap, K "Functional Neuroimaging fails to discover Pieces of the Mind" Philosophy of science. 64 pp. S85-S94。彼らによれば、神経画像研究者は自身の認知要素分割理論が正しく、かつそれらの要素がフィードフォワード的モジュールに明確に分割可能だと前提している。これらの前提は、脳における局在を推論するために必要とされる。しかし、研究者が脳領域の活性化を自身の認知理論の正しさの証拠として用いるのであれば、その論理は循環的になる。
逆推論 fMRI研究におけるもう一つの問題的な方法論的前提は、逆推論（reverse inference）の使用であるPoldrack (2006). "Can Cognitive Processes be inferred from Neuroimaging Data"Trends in Cognitive Sciences. vol 10 no 2。逆推論とは、脳領域の活性化から特定の認知過程の存在を推論することである。ポールドラックは、この推論の強度は、与えられた課題が特定の認知過程をどれだけ用いているか、また与えられた認知過程に対してどれだけ特異的な脳活性化パターンが生じるかという尤度に決定的に依存していると指摘する。言い換えれば、逆推論の強度は、用いられる課題の特異性と、脳領域の活性化の特異性とに基づくのである。
2011年に『ニューヨーク・タイムズ』が掲載したある記事は、逆推論を誤用したとして強く批判されたHayden, B "Do you Really love Your iPhone that Way" http://www.psychologytoday.com/blog/the-decision-tree/201110/do-you-really-love-your-iphone-way。その研究では、被験者にiPhoneの写真を見せ、研究者が島皮質の活性化を測定した。研究者はこの島皮質の活性化を愛情の証拠とみなし、人々はiPhoneを愛していると結論付けた。批判者は即座に、島皮質はそれほど特異性の高い皮質領域ではなく、したがって逆推論には適さないと指摘した。
神経心理学者マックス・コルトハートは、逆推論の問題をさらに一歩進めて、神経画像研究が心理学的理論に情報を与えた事例を一つでも挙げてみよと挑戦したColtheart, M(2006b), "What Has Functional Neuroimaging Told Us about the Mind (So Far)?", Cortex 42: 323–331.。コルトハートは、脳画像データが一方の理論と整合的で他方の理論と整合的でないような事例こそが、立証責任を果たすものだとした。
ロスキーズは、コルトハートの極端な認知主義的立場ゆえに彼の挑戦は勝つことができないと主張するRooskies, A. (2009). "Brain-Mind and Structure-Function Relations: A methodological Response to Coltheart" Philosophy of Science. vol 76。コルトハートは、認知状態の実装はその認知状態の機能に何ら関わらないと主張しているため、コルトハートが要求するような形で心理学的理論に対して発言できる神経画像データを見出すことは不可能となる。神経画像データは常に実装という下位のレベルに追いやられ、ある認知理論と他の認知理論を選別することができなくなってしまう。
2006年の論文でリチャード・ヘンソンは、心理学的レベルでの機能解離を推論するために順推論（forward inference）が使えると示唆したHenson, R (2006). "Forward Inference Using Functional Neuroimaging: Dissociations vs Associations" Trends in Cognitive Sciences vol 10 no 2。彼は、2種類の課題のあいだで2つの脳領域に交差的な活性化が生じ、かつ共通の統制領域では活性化に変化がない場合、この種の推論が可能だと主張する。
純粋挿入 最後の前提は、fMRIにおける純粋挿入（pure insertion）の前提であるPoldrack "Subtraction and Beyond" in Hanson and Bunzl Human Brain Mapping pp. 147–160。純粋挿入の前提とは、ある単一の認知過程を別の認知過程の集合に挿入しても、残りの認知過程の機能に影響を与えないとする前提である。たとえば、脳における読解領域を見出すために、研究者が被験者に単語を提示している時と、非単語（例：「Floob」）を提示している時とでスキャンを行う場合を考えよう。研究者が結果として得られた脳活動パターンの差異を読解に関わる脳領域を反映しているものと推論する場合、彼らはその差異が課題の難易度の変化や課題間の異なる動員を反映していないと前提していることになる。「純粋挿入」という用語は、ドンデルスが反応時間法への批判として作った用語である。
安静時機能的結合性MRI 近年、研究者たちは安静時機能的結合性MRI（rs-fcMRI）と呼ばれる新たな機能画像化技術を用いるようになったWig, Schlaggar, and Peterson (2011) "Concepts and Principals in the Analysis of Brain Networks" Annals of the New York Academy of Sciences 1224。被験者がスキャナー内で何もせずじっとしている間に脳がスキャンされる。被験者の安静時における血中酸素濃度依存（BOLD）パターンの自然な変動を観察することで、どの脳領域同士が活性化において共変動するかを見ることができる。その後、共変動のパターンを用いて、機能的に連結した脳領域の地図を構築することができる。
「機能的結合性」という名称は、データが示すのは共変動のみであるため、いささかミスリーディングである。とはいえこれは、脳全体の大規模ネットワークを研究する強力な方法である。
方法論上の問題 取り組むべき重要な方法論的問題がいくつかある。第一に、ネットワークを構成する脳領域を定義するために用いうる脳マッピングは多様であり、選ばれた脳領域によって結果が大きく異なりうる。
第二に、これらの脳領域を特徴づけるためにどのような数学的手法が最良なのかという問題がある。
関心領域となる脳領域は、ある程度ボクセルのサイズに制約される。rs-fcMRIは数立方ミリメートルにすぎないボクセルを用いるため、脳領域はそれより大きなスケールで定義する必要がある。ネットワーク解析に通常用いられる二つの統計手法のうち、片方は単一ボクセルの空間スケールでも機能しうるが、グラフ理論的手法はノードの定義の仕方に極めて敏感である。
脳領域は、「細胞構築」、「結合性」、または「生理学的測度」によって分割することができる。あるいは「理論中立的」アプローチを取って、皮質を任意のサイズに無作為に分割することもできる。
先述のとおり、脳領域を定義した後のネットワーク解析にはいくつかのアプローチがある。シードベース解析は、アプリオリに定義されたシード領域から始まり、その領域と機能的に結合しているすべての領域を見出す。Wigらは、この結果として得られるネットワーク構造は、同定された領域間の相互結合性、あるいはシード領域以外の領域との関係についての情報を何ら与えないことを警告している。
別のアプローチは、独立成分分析（ICA）を用いて時空間成分マップを作成し、これら成分を「関心情報を運ぶもの」と「ノイズによるもの」に分類するというものである。Wigらは再び、ICAのもとで機能的脳領域コミュニティを推論することは困難であると警告している。ICAにはまた、データに直交性を課すという問題もあるMumford et al (2010) "Detecting network modules in fMRI time series: A weighted network analysis approach" Neuroimage. 52。
グラフ理論は、領域間の共変動を特徴づける行列を用い、それをネットワークマップに変換する。グラフ理論的解析の問題は、ネットワークマッピングがアプリオリな脳領域と結合性（ノードとエッジ）に大きく影響される点にある。これは研究者が自身の先入観的理論に従って領域や結合性を恣意的に選択する危険をはらむ。とはいえ、グラフ理論的解析はノード間の一対比較関係を与える唯一の方法であるため、いまだに非常に有用と考えられている。
ICAは比較的原理に基づいた方法という利点があるかもしれないが、脳のネットワーク結合性をより深く理解するためには両方の方法を用いることが重要だと思われる。マンフォードらは、これらの問題を回避し、遺伝子共発現ネットワーク解析から取り入れた統計手法を用いて一対比較関係を判定する原理的アプローチを目指した。
認知神経心理学における解離 認知神経心理学は脳損傷患者を研究し、選択的障害のパターンを用いて根底にある認知構造についての推論を行う。認知機能間の解離は、それらの機能が独立であることの証拠とみなされる。理論家たちは、こうした推論を正当化するために必要となるいくつかの主要な前提を同定してきたColtheart, M "Assumptions and Methods in Cognitive Neuropsychology" in The Handbook of Cognitive Neuropsychology. 2001。 機能的モジュール性：心は機能的に分離された認知モジュールへと組織化されている。 解剖学的モジュール性：脳は機能的に分離されたモジュールへと組織化されている。この前提は機能局在の前提と非常に近いものである。これは機能的モジュール性の前提とは異なり、認知モジュールが分離可能であっても、それが拡散した脳活性化パターンによって実装されている可能性があるからである。 普遍性：機能的および解剖学的モジュール性の基本的組織は、正常なすべての人間で同じである。この前提は、症例研究の事例から母集団へと外挿するような、解離に基づく機能組織についての主張を行うのに必要となる。 透明性／差し引き性：心は脳損傷を受けた後にも大幅な再組織化を起こさない。システム全体の構造を大きく変えることなく、一つの機能モジュールを取り除くことが可能である。この前提は、健常者の認知アーキテクチャに関する推論を行うために脳損傷患者を用いることを正当化するために必要である。
認知神経心理学には主に三種類の証拠がある。連合（association）、単一解離（single dissociation）、二重解離（double dissociation）であるPatterson, K and Plaut, D (2009) "Shallow Droughts Intoxicate the Brain: Lessons from Cognitive Science for Cognitive Neuropsychology"。連合的推論は、ある種の欠損が共起しやすいことを観察する。たとえば、脳損傷後に抽象語の理解と具象語の理解の両方に欠損が生じる症例は多い。連合研究は最も弱い形の証拠とみなされる。結果が、ある単一の認知システムへの損傷ではなく、隣接する脳領域への損傷によって説明されうるからであるDavies, M (2010) "Double Dissociation: Understanding its Role in Cognitive Neuropsychology" Mind & Language vol 25 no 5 pp500-540。単一解離的推論は、脳損傷の後にある認知能力が温存され別の認知能力が損なわれることを観察する。このパターンは、(a) 二つの課題が異なる認知システムを用いている、(b) 二つの課題が同一のシステムを用いているが損なわれた課題が温存された課題よりも下流に位置する、(c) 温存された課題のほうが損なわれた課題よりも必要とする認知資源が少ない、のいずれかを示唆する。認知神経心理学における「ゴールドスタンダード」は二重解離である。二重解離が生じるのは、患者1では脳損傷が課題Aを損ない課題Bを温存し、患者2では脳損傷が課題Aを温存し課題Bを損なうという場合である。この場合、一例の二重解離が、それぞれの課題遂行において異なる認知モジュールが用いられていると推論するのに十分な証拠とみなされる。
多くの理論家は、認知神経心理学が二重解離に依存することを批判している。よく引用される研究で、ジョーラとプランケットはコネクショニストモデルシステムを用い、二重解離的な行動パターンが単一モジュールへの無作為損傷によって生じうることを示したJoula and Plunkett (1998). "Why Double Dissociations Don't Mean Much" Proceedings of the Cognitive Science Society。彼らは単語発音を訓練された多層コネクショニストシステムを作成し、ノードや結合の無作為な破壊を繰り返しシミュレートし、結果として得られたパフォーマンスを散布図にプロットした。結果は、不規則名詞の発音に欠損があり規則動詞の発音は温存される場合と、規則動詞の発音に欠損があり不規則名詞の発音は温存される場合とがあることを示した。これらの結果は、一例の二重解離が複数のシステムへの推論を正当化するのに不十分であることを示唆しているKeren, G and Schuly (2003) "Two is not Always Better than One: a Critical Evaluation of Two System Theories" Perspectives on Psychological Science Vol 4 no 6。
チャーターは、二重解離の論理が誤りでありうる理論的事例を提示しているCharter, N (2003). "How Much Can We Learn From Double Dissociations" Cortex 39 pp.176–179。課題Aと課題Bが二つの課題でほぼすべて同じシステムを用いているが、それぞれ一つずつ相互排他的なモジュールが異なる場合、それら二つのモジュールへの選択的損傷は、AとBが異なるシステムを用いていることを示しているかに見えてしまう。チャーターは、ピーナッツアレルギーだがエビアレルギーではない人と、エビアレルギーだがピーナッツアレルギーではない人の例を用いる。彼は、二重解離の論理を使うと、ピーナッツとエビが異なるシステムで消化されると推論することになると論じる。ジョン・ダンは二重解離に別の異論を呈しているDunn, J (2003) "The elusive Dissociation" Cortex 39 no 1 21–37。彼は、真の欠損の存在を示すことは容易だが、別の機能が真に温存されていることを示すのは難しいと主張する。データが蓄積するにつれて、結果の値はゼロという効果量に収束していくが、そこには常にゼロより大きく、ゼロよりも統計的検出力をもつ正の値が存在し続ける。したがって、与えられた二重解離が実際に存在することについて完全な確信をもつことは不可能なのである。
別の論点では、アルフォンソ・カラマッツァは認知神経心理学における集団研究の使用を拒絶する原理的理由を示しているCaramazza, A (1986) "On Drawing Inferences about the Structure of Normal Cognitive Systems From the Analysis of Patterns of Impaired Performance: the Case for Single Case Studies"。脳損傷患者の研究は、一個人の行動が特徴づけられ証拠として用いられる単一症例研究の形を取るか、同じ欠損を示す患者集団の行動を特徴づけ平均する集団研究の形を取る。患者データのまとめを正当化するには、研究者はその集団が同質的であること、すなわち理論的に意味のあるあらゆる側面で行動が等価であることを知っている必要がある。脳損傷患者の場合、これは集団内の個人すべての行動パターンを解析することによってアポステリオリにしか達成できない。したがってカラマッツァによれば、いかなる集団研究も単一症例研究の集合と等価であるか、理論的に正当化されないものとなる。ニューカムとマーシャルは、集団研究が依然として有用な発見的手法として認知神経心理学的研究に役立ちうる事例（ゲシュヴィント症候群を例として挙げる）があることを指摘したNewcombe and Marshall (1988). "Idealization Meets Psychometrics. The case for the Right Groups and the Right Individuals" Human Cognitive Neuropsychology edited by Ellis and Young。
単一ニューロン記録
神経科学では、情報はニューロンの発火パターンによって脳内にコード化されていると一般に理解されているdeCharms and Zandor (2000) "Neural Representations and the Cortical Code" Annual Review of Neuroscience 23:613–647。神経コードをめぐる哲学的問題の多くは、後述する表象や計算をめぐる問題と関連している。それ以外にも、ニューロンが平均発火率によって情報を表現しているのか、それとも時間的動態によって情報が表現されているのかという問題や、ニューロンが情報を個別的に表象するのか集団として表象するのか、といった方法論的問題がある。
計算論的神経科学 計算論的神経科学をめぐる哲学的論争の多くは、シミュレーションとモデリングの説明としての役割に関わっている。カール・クレイバーはそうした解釈について特に声高に論じてきたCraver, Carl Explaining the Brain. Oxford University Press New York, New York. 2007。ジョーンズとラブは、モデル化のパラメータを心理学的・神経学的考慮事項で制約していないベイズ的行動モデリングを標的とした特に批判的な論文を書いているJones and Love (2011) "Bayesian Fundemantalism or Enlightenment? on the explanatory status and theoretical contribution of Bayesian models of cognition" Brain and Behavioral Sciences vol 34 no 4。エリック・ウィンズバーグは科学全般におけるコンピュータモデリングとシミュレーションの役割について論じてきたが、彼の特徴づけは計算論的神経科学にも適用しうるWinberg, E (2003). "Simulated Experiments: Methodology for a Virtual World" Philosophy of Science.vol 70 no 1。