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  • We have historical records that allow us to know how the ancient Greeks dressed,

    歴史資料は 古代ギリシャ人の服装や

  • how they lived,

    暮らしぶりや

  • how they fought ...

    戦い方を教えてくれます

  • but how did they think?

    でも 思考についてはどうでしょう?

  • One natural idea is that the deepest aspects of human thought --

    無理のない解釈の1つは 人間の思考の根本にある—

  • our ability to imagine,

    想像したり

  • to be conscious,

    自意識を持ったり

  • to dream --

    夢を見るという能力が

  • have always been the same.

    昔から同じだったというものです

  • Another possibility

    もう1つの可能性は

  • is that the social transformations that have shaped our culture

    私たちの文化を形作ってきた 社会の変容が

  • may have also changed the structural columns of human thought.

    人間の思考の構造も 変えてきたというものです

  • We may all have different opinions about this.

    このことについての見解は 十人十色でしょう

  • Actually, it's a long-standing philosophical debate.

    実際 これは長い間 哲学論争の的になってきました

  • But is this question even amenable to science?

    そもそもこの問いは 科学の領分なのでしょうか?

  • Here I'd like to propose

    ここで私が提示したいのは

  • that in the same way we can reconstruct how the ancient Greek cities looked

    古代ギリシャの都市が どんな姿をしていたかを

  • just based on a few bricks,

    数個のレンガから再現できるのと同じく

  • that the writings of a culture are the archaeological records,

    ある文化の生んだ書き物が 考古学資料となり

  • the fossils, of human thought.

    人の思考の化石の役目を果たすということです

  • And in fact,

    事実

  • doing some form of psychological analysis

    心理学者ジュリアン・ジェインズは

  • of some of the most ancient books of human culture,

    人類最古の書物のいくつかを対象に ある種の心理分析を行い

  • Julian Jaynes came up in the '70s with a very wild and radical hypothesis:

    1970年代に 非常に奇抜で過激な仮説を立てました

  • that only 3,000 years ago,

    わずか3千年前の人類は

  • humans were what today we would call schizophrenics.

    現在の私たちの呼び方でいえば 統合失調症だったというのです

  • And he made this claim

    この主張の根拠はこうです

  • based on the fact that the first humans described in these books

    これらの書物に登場する 太古の人間たちは

  • behaved consistently,

    終始一貫して

  • in different traditions and in different places of the world,

    文化的・地理的な違いにかかわらず

  • as if they were hearing and obeying voices

    何かの声を聞き それに従うように行動しており

  • that they perceived as coming from the Gods,

    それを神の声やミューズの囁きと考えていた

  • or from the muses ...

    それを神の声やミューズの囁きと考えていた

  • what today we would call hallucinations.

    現代の私たちはこれを幻覚と呼ぶでしょう

  • And only then, as time went on,

    そしてその後 時代が進むにつれ

  • they began to recognize that they were the creators,

    古代人たちは自分たちが 内なる声の創造主であり

  • the owners of these inner voices.

    所有者であることを 認識し始めた

  • And with this, they gained introspection:

    これによって人類は内省 つまり自らの思考について

  • the ability to think about their own thoughts.

    考える能力を手にしたというわけです

  • So Jaynes's theory is that consciousness,

    ジェインズの理論によれば 人間が自意識を

  • at least in the way we perceive it today,

    少なくとも現代の私たちが 認識している形で抱き

  • where we feel that we are the pilots of our own existence --

    自分が自分自身の存在のパイロットだと 感じるようになったのは

  • is a quite recent cultural development.

    かなり最近の 文化的変容なのです

  • And this theory is quite spectacular,

    この理論はとても華々しいものですが

  • but it has an obvious problem

    明白な問題点を抱えています

  • which is that it's built on just a few and very specific examples.

    ごく少数の かなり特殊な事例を 根拠にしているという点です

  • So the question is whether the theory

    果たしてこの理論の

  • that introspection built up in human history only about 3,000 years ago

    人類の内省がほんの3千年前に 成立したという主張は

  • can be examined in a quantitative and objective manner.

    定量的・客観的な方法で 検証できるでしょうか

  • And the problem of how to go about this is quite obvious.

    この問いの扱いにおける 問題点は明らかです

  • It's not like Plato woke up one day and then he wrote,

    プラトンがある日 目覚めて こんなことを言ったらおかしいでしょう

  • "Hello, I'm Plato,

    「やあ 私はプラトン」

  • and as of today, I have a fully introspective consciousness."

    「本日付けで私は 完全に内省的な自意識を獲得しました」

  • (Laughter)

    (笑)

  • And this tells us actually what is the essence of the problem.

    そして実はこれが 問題の核心を教えてくれます

  • We need to find the emergence of a concept that's never said.

    言語化される以前の概念の出現を 私たちは見つけねばならないのです

  • The word introspection does not appear a single time

    内省という言葉そのものは 1度たりとも

  • in the books we want to analyze.

    私たちが分析したい本には 出てきません

  • So our way to solve this is to build the space of words.

    そこで私たちが採ったのが 「語彙空間」を構築するという解決法です

  • This is a huge space that contains all words

    この巨大な空間には ありとあらゆる語が含まれ

  • in such a way that the distance between any two of them

    どんな2つの語をピックアップしても それらの距離から

  • is indicative of how closely related they are.

    関連性の度合いが 示されるというものです

  • So for instance,

    例えば

  • you want the words "dog" and "cat" to be very close together,

    「犬」と「猫」という語は とても近いはずですが

  • but the words "grapefruit" and "logarithm" to be very far away.

    「グレープフルーツ」と「対数」は とても遠いはずですよね

  • And this has to be true for any two words within the space.

    どんな2語にもこれが当てはまる 語彙空間を作らなければなりません

  • And there are different ways that we can construct the space of words.

    語彙空間の構築には いくつかの方法があります

  • One is just asking the experts,

    1つは単に専門家に尋ねる方法

  • a bit like we do with dictionaries.

    辞書を作る時のような感じです

  • Another possibility

    もう1つの手は

  • is following the simple assumption that when two words are related,

    あるシンプルな仮定に従うことです

  • they tend to appear in the same sentences,

    2つの語が関連しているなら それらは傾向として同じセンテンスや

  • in the same paragraphs,

    同じ段落

  • in the same documents,

    同じ文書の中に

  • more often than would be expected just by pure chance.

    単なる偶然を超えた頻度で 現れるという仮定です

  • And this simple hypothesis,

    そしてこのシンプルな仮説

  • this simple method,

    シンプルな手法に

  • with some computational tricks

    私たちの語彙空間がとても複雑で

  • that have to do with the fact

    高次元であるということを

  • that this is a very complex and high-dimensional space,

    反映させた演算方法を採ることで

  • turns out to be quite effective.

    かなりの成果が出ました

  • And just to give you a flavor of how well this works,

    どのくらい効果的なのか 感じをつかんでいただけるよう

  • this is the result we get when we analyze this for some familiar words.

    身近な語を分析した結果を お見せしましょう

  • And you can see first

    ご覧の通り

  • that words automatically organize into semantic neighborhoods.

    これらの語は自動的に 意味上の近隣グループに分かれます

  • So you get the fruits, the body parts,

    果物、身体の部位

  • the computer parts, the scientific terms and so on.

    コンピューターの構成要素、 科学用語などなど

  • The algorithm also identifies that we organize concepts in a hierarchy.

    このアルゴリズムは 概念の階層化も理解してくれます

  • So for instance,

    例えば

  • you can see that the scientific terms break down into two subcategories

    これらの科学用語は2つのサブカテゴリー

  • of the astronomic and the physics terms.

    天文用語と物理用語に分かれていますよね

  • And then there are very fine things.

    さらに とても精緻な機能もあります

  • For instance, the word astronomy,

    例えば天文学という語は

  • which seems a bit bizarre where it is,

    少し奇妙な位置にあるようでいて

  • is actually exactly where it should be,

    実はまさに しかるべき位置にあるのです

  • between what it is,

    それ自体を指す—

  • an actual science,

    科学という語と

  • and between what it describes,

    それが記述する—

  • the astronomical terms.

    天文用語との間にあります

  • And we could go on and on with this.

    こうした例はいくらでも挙げられます

  • Actually, if you stare at this for a while,

    実際これをしばらく見つめて

  • and you just build random trajectories,

    言葉の軌跡を無作為に取り出すだけで

  • you will see that it actually feels a bit like doing poetry.

    どこか詩を作っているような感覚に なるのが分かるでしょう

  • And this is because, in a way,

    なぜなら これはある意味

  • walking in this space is like walking in the mind.

    この空間を探ることが 精神の探索に似ているからです

  • And the last thing

    そして極めつけに

  • is that this algorithm also identifies what are our intuitions,

    このアルゴリズムは 直観とは何なのかも特定してくれます

  • of which words should lead in the neighborhood of introspection.

    直観に関連する語彙を追えば 内省に近づけるはずです

  • So for instance,

    例えば

  • words such as "self," "guilt," "reason," "emotion,"

    「自身」 「罪」 「理性」 「感情」などは

  • are very close to "introspection,"

    内省にとても近い語であり

  • but other words,

    その反対に

  • such as "red," "football," "candle," "banana,"

    「赤」 「サッカー」 「ロウソク」 「バナナ」などは

  • are just very far away.

    かなり遠いというわけです

  • And so once we've built the space,

    語彙空間を構築してみると

  • the question of the history of introspection,

    内省の歴史についての問いや

  • or of the history of any concept

    以前は抽象的で なんとなく捉えにくかった—

  • which before could seem abstract and somehow vague,

    あらゆる概念の 歴史についての問いが

  • becomes concrete --

    具体的なものになり

  • becomes amenable to quantitative science.

    定量的科学で扱えるようになるのです

  • All that we have to do is take the books,

    私たちはただ 対象とする本を手に取り

  • we digitize them,

    それらをデジタル化し

  • and we take this stream of words as a trajectory

    登場する言葉の流れを 1本の軌跡という形で

  • and project them into the space,

    語彙空間に投射し

  • and then we ask whether this trajectory spends significant time

    その軌跡が 有意に長い時間をかけて

  • circling closely to the concept of introspection.

    内省という概念の近くを旋回するか 問えばよいのです

  • And with this,

    そしてこの方法で

  • we could analyze the history of introspection

    古代ギリシャの伝承における 内省の歴史を分析することができました

  • in the ancient Greek tradition,

    文字資料が最も豊富だからです

  • for which we have the best available written record.

    具体的には 分析したい書物を

  • So what we did is we took all the books --

    年代順に並べて

  • we just ordered them by time --

    それぞれの本の全ての語を抜き出し

  • for each book we take the words

    語彙空間に投射して

  • and we project them to the space,

    個々の語が 内省にどのくらい近いかを検討し

  • and then we ask for each word how close it is to introspection,

    その結果の平均を出しました

  • and we just average that.

    次に 時代が変わっていくにつれて

  • And then we ask whether, as time goes on and on,

    これらの本の中身が 徐々に 着々と内省の概念に

  • these books get closer, and closer and closer

    近づいていったかどうかを調べました

  • to the concept of introspection.

    すると まさにこれが 古代ギリシャの伝承で起きていたのです

  • And this is exactly what happens in the ancient Greek tradition.

    ホメロスの伝承の時代には

  • So you can see that for the oldest books in the Homeric tradition,

    内省に近づいた書物の増加傾向は小さく

  • there is a small increase with books getting closer to introspection.

    しかし紀元前4世紀ごろになると

  • But about four centuries before Christ,

    この傾向が急激に増え始めて 5倍近くになり

  • this starts ramping up very rapidly to an almost five-fold increase

    書物がどんどん どんどん 内省の概念に

  • of books getting closer, and closer and closer

    近づいていったことが分かります

  • to the concept of introspection.

    この発見の良いところの1つは

  • And one of the nice things about this

    ここから私たちがさらに

  • is that now we can ask

    同じ傾向が他の 独立した伝承にも 当てはまるかどうか調べられるということです

  • whether this is also true in a different, independent tradition.

    ユダヤ・キリスト教の伝承に対し 同じ分析を行ってみると

  • So we just ran this same analysis on the Judeo-Christian tradition,

    結果 ほぼ同じパターンが出てきました

  • and we got virtually the same pattern.

    ここでもやはり 最古の旧約聖書では 緩やかだった上昇傾向が

  • Again, you see a small increase for the oldest books in the Old Testament,

    後の新約聖書になると 急激に高まります

  • and then it increases much more rapidly

    そして内省に最も近いピークが

  • in the new books of the New Testament.

    『聖アウグスティヌスの告白』

  • And then we get the peak of introspection

    紀元後4世紀ごろの書物です

  • in "The Confessions of Saint Augustine,"

    これはとても重要なことでです

  • about four centuries after Christ.

    なぜなら聖アウグスティヌスは 研究者たち―

  • And this was very important,

    文献学者や歴史家たちから

  • because Saint Augustine had been recognized by scholars,

    内省の始祖の一人と みなされてきたからです

  • philologists, historians,

    近代心理学の生みの親と 考える人もいるほどです

  • as one of the founders of introspection.

    私たちのアルゴリズムは

  • Actually, some believe him to be the father of modern psychology.

    その長所として 定量的であるということや

  • So our algorithm,

    客観的であること

  • which has the virtue of being quantitative,

    そしてもちろん極めて高速で

  • of being objective,

    一瞬で処理を終える 性能を備えていますが

  • and of course of being extremely fast --

    極めて重要ないくつかの結論を

  • it just runs in a fraction of a second --

    長い伝統のあるこの探究に もたらしてくれるのです

  • can capture some of the most important conclusions

    そしてこれが科学の美点の 1つともいえるのですが

  • of this long tradition of investigation.

    今度はこのアイデアを応用し

  • And this is in a way one of the beauties of science,

    一般化して様々な分野に 活かすことができます

  • which is that now this idea can be translated

    人類の意識の過去に対してそうしたように 私たち自身に対して

  • and generalized to a whole lot of different domains.

    問いを立てるならば 何より難しい命題はおそらく

  • So in the same way that we asked about the past of human consciousness,

    この研究から私たちの意識の未来が 分かるのか?という問いでしょう

  • maybe the most challenging question we can pose to ourselves

    もっと厳密な言い方をすれば

  • is whether this can tell us something about the future of our own consciousness.

    私たちが今 話している言葉から

  • To put it more precisely,

    数日後の私たちの心の状態が 分かるかどうかです

  • whether the words we say today

    数か月後

  • can tell us something of where our minds will be in a few days,

    数年後はどうでしょう

  • in a few months

    現代人の多くが 様々なセンサーを身につけ

  • or a few years from now.

    心拍数や

  • And in the same way many of us are now wearing sensors

    呼吸や

  • that detect our heart rate,

    遺伝子をモニターし

  • our respiration,

    それが病気の予防に役立つと 期待しているように

  • our genes,

    モニタリングと分析を 私たちの話す言葉や

  • on the hopes that this may help us prevent diseases,

    ツイッターやメールなどの 書き言葉に対し行うことで

  • we can ask whether monitoring and analyzing the words we speak,

    精神的な変調を予見できないか という問いかけが可能なのです

  • we tweet, we email, we write,

    私は以前から緊密に協力してきた 研究仲間のギレルモ・セッチ氏と

  • can tell us ahead of time whether something may go wrong with our minds.

    この課題に取りかかりました

  • And with Guillermo Cecchi,

    私たちは録音された発話の分析を 34人の

  • who has been my brother in this adventure,

    統合失調症の発症リスクの高い 若者を対象に行いました

  • we took on this task.

    まず最初に発話を アルゴリズムで評価し

  • And we did so by analyzing the recorded speech of 34 young people

    その特徴に基づく予測が 成り立つかを考えました

  • who were at a high risk of developing schizophrenia.

    3年弱の猶予期間内に

  • And so what we did is, we measured speech at day one,

    精神疾患を発症するかどうかです

  • and then we asked whether the properties of the speech could predict,

    しかし希望に反して

  • within a window of almost three years,

    結果は失敗に次ぐ失敗でした

  • the future development of psychosis.

    言葉の意味を分析するための 情報量が不十分だったため

  • But despite our hopes,

    未来の精神構造の予測はできなかったのです

  • we got failure after failure.

    それでも十分に

  • There was just not enough information in semantics

    統合失調症患者のグループと 対照グループの識別はできました

  • to predict the future organization of the mind.

    古文書を分析したときと 似たような結果でしたが

  • It was good enough

    未来の精神疾患の始まりを予測するには 不十分だったのです

  • to distinguish between a group of schizophrenics and a control group,

    けれども そこで気がつきました

  • a bit like we had done for the ancient texts,

    最も重要なのは その人の発話の内容よりも

  • but not to predict the future onset of psychosis.

    言い方のほうではないか

  • But then we realized

    もっと具体的には

  • that maybe the most important thing was not so much what they were saying,

    語が意味の面で どこに位置するかではなく

  • but how they were saying it.

    どのくらい遠くへ また どのくらい速く

  • More specifically,

    別の位置へ移動しているかが 重要なのではないか

  • it was not in which semantic neighborhoods the words were,

    ここで考えついた指標は

  • but how far and fast they jumped

    「意味の一貫性」と呼んでいるものですが

  • from one semantic neighborhood to the other one.

    基本的には発話が 意味の面における1つのトピック—

  • And so we came up with this measure,

    1つのカテゴリーに 留まる度合いのことです

  • which we termed semantic coherence,

    これによって 例の34人の若者に関しては

  • which essentially measures the persistence of speech within one semantic topic,

    意味の一貫性を指標とする アルゴリズムは

  • within one semantic category.

    100%の正確さで

  • And it turned out to be that for this group of 34 people,

    精神疾患の発症を 予測できることが分かりました

  • the algorithm based on semantic coherence could predict,

    このような成果には それまで到達はおろか

  • with 100 percent accuracy,

    近づくことさえ

  • who developed psychosis and who will not.

    他のどんな臨床的手法でも できませんでした

  • And this was something that could not be achieved --

    今でも鮮明に覚えていますが この課題に取り組んでいたある時

  • not even close --

    コンピューターに向かっていると

  • with all the other existing clinical measures.

    ポロという生徒のツイートが 目に入りました

  • And I remember vividly, while I was working on this,

    ブエノスアイレスで 最初に教えた生徒で

  • I was sitting at my computer

    この頃には ニューヨーク在住でした

  • and I saw a bunch of tweets by Polo --

    その彼のツイートが何となく気になり

  • Polo had been my first student back in Buenos Aires,

    はっきり言葉に表れてはいなかったので 何が問題か明確には分かりませんでしたが

  • and at the time he was living in New York.

    私は強い虫の知らせのような

  • And there was something in this tweets --

    何かがおかしいという 強い直感を抱きました

  • I could not tell exactly what because nothing was said explicitly --

    そこでポロに電話してみると

  • but I got this strong hunch,

    彼は実際に不調を感じていたのです

  • this strong intuition, that something was going wrong.

    この単純な事実—

  • So I picked up the phone, and I called Polo,

    つまり行間を読むことによって

  • and in fact he was not feeling well.

    言葉の裏側にある本人の気持ちに 気づけたという事実は

  • And this simple fact,

    単純ながらも 彼を支えるために とても役立ちました

  • that reading in between the lines,

    今日ここで伝えたいのは

  • I could sense, through words, his feelings,

    この直感をアルゴリズムに変換する 方法の理解が近いということ

  • was a simple, but very effective way to help.

    私たち誰もが持ち 私たち誰にでも共通する直感を

  • What I tell you today

    アルゴリズムにできるのです

  • is that we're getting close to understanding

    その先にやがて

  • how we can convert this intuition that we all have,

    今とは大きく違った形のメンタルヘルスが 登場するかもしれません

  • that we all share,

    そこでの客観的で定量的な 自動化された分析が対象にするのは

  • into an algorithm.

    私たちの書く言葉であり

  • And in doing so,

    口にする言葉なのです

  • we may be seeing in the future a very different form of mental health,

    ありがとうございました

  • based on objective, quantitative and automated analysis

    (拍手)

  • of the words we write,

  • of the words we say.

  • Gracias.

  • (Applause)

We have historical records that allow us to know how the ancient Greeks dressed,

歴史資料は 古代ギリシャ人の服装や