運動制御のシステム的視点 その1
動的システム理論（DST）は、運動学習を最適化する方法を説明する方法として、運動のリハビリやパフォーマンスの世界で影響を及ぼしています。 その基本的な前提は、運動動作は、身体内の多くの異なるサブシステム、手元のタスク、および環境間の複雑な相互作用の結果であるということです。 この複雑さを考えると、システム理論は、運動行動がどのように変化し、どのように学習が行われるかを分析するための適切なツールであると言えます。
この投稿とその続きでは、DSTからのいくつかの基本概念と、それらをクライアントにどう使うことができるかをレビューしていきます。
（ところで、この投稿にあるいくつかの概念の背景や、痛みの文脈での適用方法についてもっと知りたい場合は、「慢性疼痛に関するシステムの視点」という投稿に興味があるかもしれません）
ハチの巣などの昆虫のコロニーの知的行動を考えてみてください。 巣を作る、ハチミツを作る、赤ちゃんを育てる、外敵を撃退する、といった重要なことをすべて行う方法を知っているミツバチは一匹もいないのです。 しかし、これらの仕事は、何千匹もの異なるハチの間の複雑な相互作用の結果として行われ、ハチは皆、行動のための単純なアルゴリズムに無意識に従っているだけなのです。 同様に、私たちの動きを制御する知性は、何百万もの異なる身体部分と環境との間の複雑な相互作用から生まれるのです。 それは身体の中心的な制御装置ではないのだろうか。 ある意味ではそうです。CNSは、筋肉を意味のあるパターンで動かすためのコマンドをすべて発行しています。 しかし、中枢神経系はそれ自体、多くの部分からなる複雑なシステムです。 DSTが、CNSのような運動の「トップダウン」決定要因や「運動プログラム」の役割を軽視し、身体の構造、環境、手元のタスクの性質などの「ボトムアップ」要因にもっと注意を向けるのは、このためである。
これらの要因が協調運動にとってどれほど重要であるかを示す例として、オンボードのコンピュータやモーターさえないロボットが歩いているビデオをご覧ください。 ロボットを制御する知能は、その構造の中に組み込まれています。
複雑系、自己組織化、トップダウン制御
DSTの大前提は、身体は何百万もの相互作用する部品からなる複雑系であることです。 身体を調整する知性は、ある特定の部分に局在しているのではなく、すべての異なる部分の複雑な相互作用から出現する。 したがって、サーモスタットのような単純な機械とは異なり、複雑なシステムは、中央制御装置なしで制御される挙動を示します。 これらの用語はかなりエキゾチックに聞こえますが、魔法は関係ありません。 自己組織化は、物理法則を無視した生命エネルギーのようなものを意味するわけではありません。 しかし、コントローラーなしにどうやってコントロールすることができるのでしょうか。