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takahashicleaning · 5 months ago

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ＴＥＤにて

ジェフ・ホーキンス：脳科学があらゆるコンピューティングを変えていく！

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

人間の脳は、素早い情報処理装置ではなく、経験を記憶、再生することで、次の出来事をイメージ予測する利口な記憶装置なのです。

ここで、ジェフ•ホーキンスが、新たな脳の見方について力説します。

実は、iPhoneよりも以前。スマートフォンよりも前に、手の平に乗り、さらにハンドサイズの形で、端末PDA（携帯情報端末）という物を構築しました。

それは、Palm ComputingとHandspringという物で、この創始者がこの人です。さらに、Treo考案者でもあります。

革新的だったのは。ホットシンク(HotSync)と言われるソフトウェアでPCにつなぐと自動で情報を更新してくれる便利なツールでした。

私は二つの組織に所属してます。PalmやHandspring時代の私しか知らない人が多いですが、実は、メンローパークにある非営利研究所のレッドウッド神��科学研究所も運営してます。そこで、私達は理論神経科学や大脳新皮質の仕組みについて研究してます。

さらに•••

これを、Appleのスティーブジョブズは、iPodとiTunesというソフトウェアで音楽の曲データを自動更新と転送。さらに、曲名の入力も自動で更新してくれるというさらなる革新を成し遂げたのです！

話を戻して、実は、私たちは、脳でコミュニケーションしているようなもので、身体は表現の道具だそうです。豊富な事例を説明しながら、脳科学を語っていきます。

理論が、脳科学に大きな影響を与えたことはまだないのです。非常に残念です。なぜでしょう?脳科学者にこの質問をなげがけると、とりあえず現状を認めます。でも、いい脳理論がない理由は様々だと言い訳します。データ不足なんだ。まだ理解できないことが多いからもっと情報が必要なのだ。

と言ったりします。でもさっき言ったようにデータはあり余ってるのです。情報がありすぎて、どう整理し始めるか考えつかないのに増やしてどうなる?運良く魔法のデータでも見つかるとは思えません。

実は、この現状は、理論がないということのしるしなのです。

もうデータはいらない。必要なのはいい理論。

私が考える、他の、とても基本的なことについて話しましょう。つまり、脳について、いい定理や理論がないのは、直感的には、正しいために堅く信じている誤解があって、それが答えを導く妨げになっているのです。私達が信じていることで、明らかな間違いがあります。

それがいったい何なのか話す前に、科学史上でのその存在についてお話しましょう。その他の科学的革命を見てみると、例えば、コペルニクスの太陽系とか、ダーウィンの進化やウェグナーの構造プレートなど。これらは全て脳科学と多くの共通点を持ってます。

第一に、説明できないデータが非常にたくさんありました。

でも、理論が構築されてから、ずっと扱い易くなったのです。それまでは、ものすごーく頭のいい人達さえ、途方にくれていたのに、私達はそのころの人達より利口なわけではないのです。ただ、何かについて本当に理解するのは難しいけれど、一度考えてみてしまえば、結構分かり易いものなのです。

私の娘達は幼稚園生になったころには、これら三つの理論を基本的に理解していました。例えば、ニュートンのように、リンゴとミカンを使って地球の公転を理解するのは、別に大して難しくないのです。

そして、最後に、答えはずっと前から分かってたけど、ある明らかなことのために、みんな無視していたのです。直感的には、正しいために、堅く信じていたある誤解。太陽系の場合��地球が自転していて、地表が時速1000マイルくらいで動き、地球は太陽系を時速100万マイルくらいで動いています。

狂気的なように見えます。地球は動いてないと思い込んでますから、時速100万マイルで動いてる気がしますか？もちろんしませんよ。地球が、宇宙で勢いよく回転してるとか言ったら、狂人扱いされます、昔はそうだったのですよ。

直感的には正しく、明らかでした。

さて、進化の場合は?進化も同様。一神教での聖書によると神が全ての生き物を創造して、猫は猫、犬は犬、人は人、植物は植物、と一生変わらないんだと子供達に教えました。その順番でノアが箱船に乗せたから、かくかくしかじか。

でも、実際には、もし進化を信じるとしたら、私達みんなに共通祖先がいて私達とロビーの植木にも共通祖先がいるはずなのです。これが進化です。信じ難いけどこれは事実なのです。構造プレートについても同様。山と大陸が地上に浮かんでる意味不明ですよね。

それでは、その直感的には正しいようだけど、脳の理解を妨げる誤解とは？これから答えを説明しましょう。そしたら、私はなぜ反対意見が間違っているのか議論しなければなりません。

その直感的には正しいけど明らかな誤解とは、知性は行動によって定義されるということです。

つまり、私達の知能の高さは、知性的な行動によって定められる。私は、この考えが誤解をまねく可能性もあるのだと言いたいのです。実は、知性は、予測能力によって定義されます。

これから見せるスライドと、ある例を通して、どういうことか詳しく説明しましょう。ここに、システムがあります。工学者、科学者はシステムをこのように考えています。

箱の中に何かがあって、入力と出力があるのです。人工知能の研究者いわく、箱の中身はプログラム可能なコンピューターで、脳に相当し、入力を提供すれば、何らかの行動を示す。

アランチューリングは、チューリングテストを定義することで人間同様の行動が確認できれば、知性もつ物体だ！と説きました。こんな行動を基にした知能の測定方法を、私達は長いこと信頼してきました。

でも、実際には「真の知能」は、別のものを基に構成されているのです。人は、この世をパターンの時間的な並びとして経験、記憶し、後に思い出します。

そして、思い出すと同時に、現実と照らし合わせ、常に、次の出来事を予測してます。つまり、私達には、永久の測定基準が存在し、常に、この世を理解し予測してるか？などと無意識に自問しているのです。

記憶の枠組みは、計算とか行動ではなく、記憶、順序やパターンをどう記憶し思い出すか？それは、時空間的なパターンを使っているそうです。レッドウッド神経科学研究所では、まさにそういうことに注目してます。

脳の研究は、かなり進んでる気がするかもしれないけど、DNAで有名なフランシスクリックは、彼の書いたその記事から引用すると、紳士的な言葉使いです。

「明らかに欠けてるのは」「様々な考え方を解釈するための大まかな枠組みです」枠組みとは実に的確な表現だと思いました。彼は理論がないとは言っていません。何から考え始めたらいいのか分からない。

つまり、理論的枠組みがない。いわば、トーマスクーンのいうパラダイム前の時代です。私は、この考え方に、はまってしまい、脳についてこんなに分かっているのだから、無理な訳ない。

生涯にその枠組みを見つけ、社会貢献しようと思いました。そのため、コンピューター業界をやめて、脳に関わることにしました。

まず、MITの人工知能研究所に行き、私も知能機械をつくりたい（アメリカの受験制度は、入学時は簡単なテストで入学できて、卒業が難しいという日本、古代中国の科挙制度とは逆の制度になっています）

まずは、脳の仕組みについて研究したい！と言ったんです。でも、そんなことしなくていい、と言われました。ただ、コンピューターのプログラミングだけをすればいい、と。

脳を研究すべき！と私が言っても、間違いだ、と言うから、間違いはあなただと返した��、不合格でした。

数年後、今度は、カリフォルニア大のバークリー校で再挑戦することにして、今度は、生物学的方面から迫ってみることにしたのです。

生物物理学の大学院に合格したから。さて、脳理論を研究したい！と言いました。でも、脳理論なんて、研究しちゃいかん。そんなことのための研究費はない！大学院生がそんなことしたらだめだ！と言われてしまいました。

非常にがっくりしたけど、この新産業界を変えるぞ！と思いつつ、コンピューター業界に戻り、しばらく、ここで働くしかないな、と決心し、後ろの製品は全部そのころデザインしたのです。

ときに！科学の研究は、人類について何かを明らかにします。まれに、例えば、進化やコペルニクスの発見は、人類について新知識を与えてくれました。人間の根本は脳なのです。

そう、常に。さあ、最後に、知能の測定方法について考えてみましょう。

予測能力を指標とします。次にくる言葉を聞いたり、これらと同じ関係がこれらなら、次の数字は？とか。物体の絵が三つある。四つ目は？とか。これが予測能力の測定法です。これが予測です。

それでは、いい脳理論を築く秘訣は?まず、第一に、ふさわしい枠組みが必要です。それは、記憶の枠組みです。計算とか行動ではなく、記憶、順序やパターンをどう記憶し思い出すか？それは、時空間的なパターンを使うのです。そして、この枠組みの次は理論学者。

一般的に生物学者は理論に強くない。必ずそうとは限らないけど、生物学にはいい理論がないのです。だから、経験からいうと物理学者、工学者、数学者など。アルゴリズム的な考えをする傾向のある人達が一番です。慣れ親しんでいます。

次に、彼らに解剖学、そして、生理学を学ばせます。この理論に用いられる生体用語は、とても現実的でなければいけない。脳理論と言いながら、脳の内部がどうやってつながっていて、動作しているのかを数値で厳密に説明しないものは理論とはいえません。

レッドウッド神経科学研究所では、まさにそういうことに注目してます。研究は、ものすごい勢いで進歩してます。残りの時間では無理��けど、また近いうちにこの舞台で、このことについてお話したいですね。本当に楽しみです。全然、50年もかからないでしょう。

さて、どんな脳理論になるのでしょうか?

第一に、記憶中心の理論でしょう。でも、コンピュータのメモリみたいのものではありませんよ。メモリとは全然違って、目から入力されるような、高次元のパターンを記憶します。さらに、順序も記憶します。順序なしで、記憶や再生はできません。曲を記憶するときは、それを、順に耳にし、順に再生しなければなりません。

こういう順序を伴うパターンは、自動的に連想されるから何か見聞きすれば、機械的に関連するものを思い出したり、自動的記憶再生するのです。そして、次の入力に対する予測こそ、望ましい出力なのです。また、さっき言ったように、その理論は、生物学の面で正確で試したり、築き上げられたりできなくちゃいけません。

理論を築き上げなければ、理解することはできないのです。さて、スライドをもう一枚。これはどんなことをもたらすのでしょうか?知能機械をつくるとか?もちろん。でも、人が想像してるのとは違います。創作に成功することは間違いないと思うけど、どう違うかというと。

第一に、材料はシリコン、シリコンでコンピュータのメモリをつくるのと同じ技術を使用すればいい。ただし、全く違う種類のメモリになります。メモリをセンサーにつなげれば、センサーはリアルタイムに外の世界のデータを感知し、周囲の環境について学びます。

最初からロボットみたいなものが創作される可能性は低いでしょう。ロボットも役に立たなくもなくて、つくる技術はあるけど、ロボットっぼいところは、昔の脳の部分だから、とても複雑で、新しい脳は、昔の脳よりずっと単純です。だから、あまりロボットっぽさのないところから始めます。C-3POみたいなのはずっと先です。

初めは、知能的な自動車などが開発されるでしょう。例えば、車の往来や運転を理解していて、方向指示器を30秒点滅させている車は、角を曲がらないなどと予測できる車とか。

このように脳を使ってるけど、機械的なことをしていない領域でまず適用されだすでしょう。でも、最終的には、適応領域の限界はありせん。どんな結果につながるかは、まだ分からないのです。マイクロプロセッサーを発明した人達も何か重大なものをつくっているとは分かっていたけど。

発明によって、何が起こるかは知らなかったのです。電卓や信号機制御装置ぐらいはできると考えていましたが、携帯電話やインターネットは予想外でした。とにかくすごいものができるぞ、と。

同様に、脳科学と今お話したようなメモリは、基盤技術となり、今後100年の間に信じられないような変化をもたらすでしょう。一番楽しみなのは、科学の領域でどのように使用するか、ということです。

さて、もう時間切れだから、ここでこのトークはおしまいにしましょう。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の��業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

２０２１年では、自動運転車が登場しています。

Appleシリコンでも、メモリ主導型のアーキテクチャーに変更しています。

量子コンピューターや量子超越性もメモリが重要な要素でもあります。

これは、兆し。始まりにすぎません！！不思議と「風の時代」と連動してます。

2020年後半くらいから様々な占いで出てきてた時代の変わり目。それが、西洋占星術で具体的に「風」の時代という形で出てきました。

私が、感じとってたインスピレーションは、たぶんこれかな？

兆しは、世界的な金融ビックバンの1970年代、IT革命のミレニアムの前から出ていたけど。

これは、これまでの約200年間。物質やリアリティの影響力優位「土」の属性の時代から、量子コンピューター、ビットやインターネットなどといった物質ではないものに影響力が増していく「風」の属性の時代に。

そして、本格的に軌道にのっていく属性は、今後200年程続くことになるのです(2020年12月22日から、2100年当たりをピークに少しずつ衰退していく2220年まで)

PalmなどのハンドヘルドPCの頃から・・・

端末をたくさんの小人（こびと）が動かしてくれると言うたとえ話を使ってコンセプトを説明していたこの頃から

約３０年後の２０２４年には、ついに大規模言語モデルを使用したApple インテリジェンスにまで到達しました。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

小人（こびと）が動かしてくれると言うたとえ話をもっとわかりやすく言うと・・・映画「グレムリン」のストライプになる懸念です。

その当時は理解できず「何を言ってるんだ？」とおもってましたが・・・

今、見直すと映画のラストにモグワイを抱えた老人が��蓄のある人工知能時代への警告？が心に響きます。

Apple インテリジェンスは、プライバシーやセキュリテイの懸念も解消しています。

＜おすすめサイト＞

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

実用に向けた大規模言語モデルApple インテリジェンス 2024

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか？

シリコン生命体についてのアイデア2019

ディヴィット・チャーマーズ：あなたは意識をどう説明しますか？

人類の革新。方向性のインスピレーション

メアリー・ルー・ジェプセン：未来のマシンで脳からイメージを読み出せるか？

ヘンリー・マークラム：スーパーコンピュータの中に脳を構築！

Kickstarter タン・レイ：脳波で動作するヘッドセットインターフェイス

EMOTIV EPOCを使用して、GoogleCarを念じただけで運転

ダフニー・コラー：人工知能オンライン教育が教えてくれること

インターステラー(字幕版)

ダニエル・クラフト: 医学の未来ですか？アプリがありますよ！

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