The Rediscovery of Slowness: Exploring the Timing of Cognition.
安静時の脳活動をwhole-brain computational modelの助けも借りて解析すると特徴的な「遅い」時間スケールでの活動が見られた。これは力学系におけるmetastabilityもしくはmultistabilityに対応しており、この時間スケールで最適な情報処理が行えると考えられる。
実際計測データに基づいて作成したモデルに入力刺激を入れた時のtemporal binding（=the entropy of all nodes across time; 情報量の大きさ）を計算すると、安静時脳活動で見られた時間スケールを持つ入力でこのbindingが最大という結果を得た。
脳は生存のために刺激に対する「早い」応答と思考する際の「遅い」処理を両方ともこなす必要があり、その機能を進化させてきたはずと筆者らは仮定している。
この認知プロセスにおける時間スケールの考察を最後は禅の話まで拡張していて面白い。
Nonetheless, by learning to optimally balance fast and slow processes in the maximally metastable brain, we may be able to extend the ‘now’ into the ‘long now’. This balancing act could potentially be extended to a Zen-like perspective of observing infinite gratitude for the past, infinite service to the present, and infinite responsibility for the future.
Rethinking segregation and integration: Contributions of whole-brain modelling.
脳は生み出せる情報量の大きさとその統合性のバランスを取ることが正しく機能する上で大切な条件であるとして、その指標をin vivoのデータに基づくモデルによるシミュレーションで求めることを提案。
segregationとintegrationのバランスを見る指標としては、既にいくつか提案されている（neural complexityやΦなど）が筆者らもtemporal-bindingという指標を新たに提案していて、従来の観測データのみに基づく指標よりもawake-sleepの違いを鮮明に浮き出させることに成功している。
