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  • I do two things:

    翻訳: Natsu Fukui 校正: Satoshi Tatsuhara

  • I design mobile computers and I study brains.

    私は携帯型コンピュータの設計と、脳の研究をしています

  • Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers)

    今日のトークの主題は脳で、

  • Yay! I have a brain fan out there.

    ヤッター、脳ファンがいるね

  • (Laughter)

    (笑)

  • If I could have my first slide,

    一枚目のスライドを出してもらえますか

  • you'll see the title of my talk and my two affiliations.

    これがこのトークの題名と私が所属してる二つの組織です

  • So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory,

    今日は、なぜいい脳理論が存在しないのかについてお話しましょう

  • why it is important that we should develop one

    なぜ理論を築く必要があり、そのためにどうすべきか

  • and what we can do about it.

    全部20分で話してみせましょう。私は二つの組織に所属してます

  • I'll try to do all that in 20 minutes.

    PalmやHandspring時代の私しか知らない人が多いですが

  • I have two affiliations.

    実はメンローパークにある非営利研究所の

  • Most of you know me from my Palm and Handspring days,

    レッドウッド神経科学研究所も運営してます

  • but I also run a nonprofit scientific research institute

    そこで私達は理論神経科学や

  • called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

    大脳新皮質の仕組みについて研究してます

  • We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

    今日はそういったこともお話しします

  • I'm going to talk all about that.

    これはコンピュータの方の仕事についてのスライドです

  • I have one slide on my other life, the computer life,

    これらは、この20年間に私がつくった製品の一部で

  • and that's this slide here.

    最も初期のノート パソコンやタブレット コンピュータなどから

  • These are some of the products I've worked on over the last 20 years,

    最近出たばかりのTreoまであります

  • starting from the very original laptop

    そしてまだまだつくり続けてます

  • to some of the first tablet computers

    私は本当にモバイル コンピュータが将来

  • and so on, ending up most recently with the Treo,

    今のパソコンに取って代わると信じているから

  • and we're continuing to do this.

    少しでも世のためにと、こういうのを考案してきました

  • I've done this because I believe mobile computing

    でも正直言って全て単なる偶然でした

  • is the future of personal computing,

    本当はこんな製品には全く興味がなくて

  • and I'm trying to make the world a little bit better

    早いうちから

  • by working on these things.

    コンピュータ業界の仕事はしないと決めてました

  • But this was, I admit, all an accident.

    でもその話をする前に、この間ネットで見つけた

  • I really didn't want to do any of these products.

    「グラフィティ」についてどうしてもお話したいのです

  • Very early in my career

    テキスト入力言語のグラフィティについて検索してると

  • I decided I was not going to be in the computer industry.

    あるウェブサイトを見つけたのです

  • Before that, I just have to tell you

    黒板に掲げて文字を記入するやつを作る先生用サイトで

  • about this picture of Graffiti I picked off the web the other day.

    グラフィティつまり落書きも書き込まれていました。あー、気の毒に

  • I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language.

    (笑)

  • I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things

    さて、私は1979年にコーネル大学の工学科を卒業した後

  • across the top of their blackboard,

    インテルで働くことにしました

  • and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.

    コンピュータ業界に踏み込んで3ヶ月後

  • (Laughter)

    「職業選択を誤ってしまった」と気付き

  • So what happened was,

    全く違うもの、つまり脳にはまってしまいました

  • when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79,

    これは現物の脳ではなく、脳のスケッチです

  • I went to work for Intel and was in the computer industry,

    きっかけははっきり覚えてないけど、

  • and three months into that, I fell in love with something else.

    かなり強烈に記憶に残っている出来事があります

  • I said, "I made the wrong career choice here,"

    1979年のサイエンティフィック アメリカン9月号は

  • and I fell in love with brains.

    一冊全てが脳についてだったのです

  • This is not a real brain.

    一番いいテーマで、ニューロン、発達、病気、視覚など

  • This is a picture of one, a line drawing.

    脳について知りたいことは

  • And I don't remember exactly how it happened,

    全て説明してあって実に印象的でした

  • but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.

    脳の研究はかなり進んでる気がするかもしれないけど、

  • In September of 1979,

    DNAで有名なフランシス クリックは、記事の最後で ---

  • Scientific American came out with a single-topic issue about the brain.

    今日は確かDNA発見50周年ですね、

  • It was one of their best issues ever.

    --- 彼はこんなことを書いてました

  • They talked about the neuron, development, disease, vision

    この雑誌に載ってることは、全てそれはそれでいいけど

  • and all the things you might want to know about brains.

    実は脳の仕組みについて

  • It was really quite impressive.

    なーんにもわかっちゃいないんだから

  • One might've had the impression we knew a lot about brains.

    まだ何も信じてはいけない、と

  • But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.

    彼の書いたその記事から引用します。

  • Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.

    紳士的な言葉使いです。「明らかに欠けてるのは」

  • And he wrote a story basically saying, this is all well and good,

    「様々な考え方を解釈するための大まかな枠組みです」

  • but you know, we don't know diddly squat about brains,

    枠組みとは実に的確な表現だと思いました

  • and no one has a clue how they work,

    彼は理論がないとは言っていません

  • so don't believe what anyone tells you.

    何から考え始めたらいいのか分からない つまり

  • This is a quote from that article, he says:

    理論的枠組みがない

  • "What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman --

    いわばトーマス クーンのいうパラダイム前の時代です

  • "What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

    私はこの考え方にはまってしまい、

  • in which to interpret these different approaches."

    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

  • I thought the word "framework" was great.

    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

  • He didn't say we didn't have a theory.

    そのためコンピュータ業界をやめて脳に関わることにしました

  • He says we don't even know how to begin to think about it.

    まずMITの人工知能研究所に行き

  • We don't even have a framework.

    私も知能機械をつくりたい、

  • We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn.

    まずは脳の仕組みについて研究したい、と言ったんです

  • So I fell in love with this.

    でも、そんなことしなくていい、と言われました

  • I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be?

    ただコンピュータのプログラミングだけをすればいい、と

  • It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference.

    脳を研究すべき、と私が言っても、間違いだ、と言うから

  • So I tried to get out of the computer business, into the brain business.

    間違いはあなただと返したら、不合格でした

  • First, I went to MIT, the AI lab was there.

    (笑)

  • I said, I want to build intelligent machines too,

    かなりがっかりしたけど、数年後今度は

  • but I want to study how brains work first.

    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

  • And they said, "Oh, you don't need to do that.

    今度は生物学的方面から迫ってみることにしたのです

  • You're just going to program computers, that's all.

    生物物理学の大学院に合格したから

  • I said, you really ought to study brains.

    さて、脳理論を研究したい、と言いいました

  • They said, "No, you're wrong."

    でも、脳理論なんて研究しちゃいかん、

  • I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.

    そんなことのための研究費はない、

  • (Laughter)

    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

  • I was a little disappointed -- pretty young --

    非常にがっくりしたけど、

  • but I went back again a few years later,

    この業界を変えるぞと思いつつ、コンピュータ業界に戻り

  • this time in California, and I went to Berkeley.

    しばらくここで働くしかないな、と決心し、

  • And I said, I'll go in from the biological side.

    後ろの製品は全部そのころデザインしたのです

  • So I got in the PhD program in biophysics.

    (笑)

  • I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory.

    4年間こんなことをしてちょっとお金を稼いだり、

  • They said, "You can't study theory about brains.

    家庭を築いたりしてちょっと成長しよう、と思いました

  • You can't get funded for that.

    その間に脳科学業界もちょっとは成長するかな、と

  • And as a graduate student, you can't do that."

    ただ4年なんて考えはあまくて、かれこれ16年

  • So I said, oh my gosh.

    でも今はしていますからお話しします

  • I was depressed; I said, but I can make a difference in this field.

    さて、なぜいい脳理論が必要なのだろうか?

  • I went back in the computer industry

    人が科学に取り組む動機はいろいろあります

  • and said, I'll have to work here for a while.

    まず最も基本的な理由は、人は学ぶことが好きで

  • That's when I designed all those computer products.

    興味があればもっと知りたい

  • (Laughter)

    なぜアリについて研究するのか。それはおもしろいから

  • I said, I want to do this for four years, make some money,

    役立つ知識だという以前に、興味深く、魅力的です

  • I was having a family, and I would mature a bit,

    でも、他に、非常に興味をそそられる

  • and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

    特質をもつ科学もあります

  • Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.

    ときに科学の研究は人類について何かを

  • But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.

    明らかにします

  • So why should we have a good brain theory?

    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

  • Well, there's lots of reasons people do science.

    新知識を与えてくれました

  • The most basic one is, people like to know things.

    人間の根本は脳なのです。今、私の脳があなたの脳に話しかけてます

  • We're curious, and we go out and get knowledge.

    体もくっついて来てるけど、会話をしてるのは私達の脳

  • Why do we study ants? It's interesting.

    気持ちや知覚の仕組みについて本当に理解するためには

  • Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating.

    脳の徹底的な理解が必要です

  • But sometimes a science has other attributes

    またときに科学はものすごい社会的貢献、

  • which makes it really interesting.

    テクノロジーやビジネスの進化につながる

  • Sometimes a science will tell something about ourselves;

    脳科学もその一例です

  • it'll tell us who we are.

    というのは、脳の仕組みが分かれば

  • Evolution did this and Copernicus did this,

    知能機械をつくることができるでしょう

  • where we have a new understanding of who we are.

    それは、基盤技術のように最終的には

  • And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.

    社会にすごい利益をもたらすと私は思ってます

  • Our bodies are hanging along for the ride,

    なぜいい脳理論がないのだろう?

  • but my brain is talking to your brain.

    もう100年前から研究されている課題にも関わらず

  • And if we want to understand who we are and how we feel and perceive,

    まず一般に科学はどんなものでしょう

  • we need to understand brains.

    普通の科学とはこんなものです

  • Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies,

    普通の科学の場合、理論と実験がバランス良く存在してます

  • or businesses or whatever.

    理論家が、こんなふうでしょう、と言ったら

  • This is one, too, because when we understand how brains work,

    実験主義者が、いや、違う、と却下する

  • we'll be able to build intelligent machines.

    このように議論が行き来し続けるのです

  • That's a good thing on the whole,

    物理や地質学ならこれでいいけど

  • with tremendous benefits to society,

    これは普通の科学の話で、脳科学はこんな感じです

  • just like a fundamental technology.

    解剖学、生理学、行動から成る山のようなデータがあります

  • So why don't we have a good theory of brains?

    脳についてもう信じられないほど詳しく分かってます

  • People have been working on it for 100 years.

    今年の脳科学会議の出席者数は2万8000人にのぼり

  • Let's first take a look at what normal science looks like.

    全員が脳について研究してるのです

  • This is normal science.

    データは膨大でも理論がない。一番上に貧弱な箱がありますね

  • Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

    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

  • The theorist guy says, "I think this is what's going on,"

    非常に残念です。なぜでしょう?

  • the experimentalist says, "You're wrong."

    脳科学者にこの質問をなげがけると

  • It goes back and forth, this works in physics, this in geology.

    とりあえず現状を認めます。でも

  • But if this is normal science, what does neuroscience look like?

    いい脳理論がない理由は様々だと言い訳します

  • This is what neuroscience looks like.

    データ不足なんだ、まだ理解できないことが多いから

  • We have this mountain of data,

    もっと情報が必要なのだ、と言ったりします

  • which is anatomy, physiology and behavior.

    でもさっき言ったようにデータはあり余ってるのです

  • You can't imagine how much detail we know about brains.

    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

  • There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year,

    増やしてどうなる?

  • and every one of them is doing research in brains.

    運良く魔法のデータでも見つかるとは思えません

  • A lot of data, but no theory.

    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

  • There's a little wimpy box on top there.

    もうデータはいらない。必要なのはいい理論

  • And theory has not played a role in any sort of grand way

    脳は複雑すぎるんだ、という人もいます

  • in the neurosciences.

    あと50年はかかるだろう、と

  • And it's a real shame.

    クリスでさえ、昨日言ってたね

  • Now, why has this come about?

    君のせりふは正確に覚えてないけど

  • If you ask neuroscientists why is this the state of affairs,

    脳はこの世で最も複雑だ、とか。でもそうじゃない

  • first, they'll admit it.

    人は脳より複雑さ。脳を持ってるんだから

  • But if you ask them, they say,

    それに脳は複雑に見えるけど

  • there's various reasons we don't have a good brain theory.

    何でも、理解するまでは複雑に見えるものなのです

  • Some say we still don't have enough data,

    昔からそうでした。それに、私が興味を持ってる

  • we need more information, there's all these things we don't know.

    脳の大脳新皮質という部分にある細胞の数は300億だけど

  • Well, I just told you there's data coming out of your ears.

    それはとっても規則的なのです

  • We have so much information, we don't even know how to organize it.

    同じものが何度も何度も繰り返されてるかのようで

  • What good is more going to do?

    思うほど複雑じゃない。問題は別にあります

  • Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.

    脳は脳を理解できないという人もいます

  • This is a symptom of the fact that we just don't have a theory.

    うわー、非常に禅っぽいですね

  • We don't need more data, we need a good theory.

    (笑)

  • Another one is sometimes people say,

    聞こえはいいけど、何の役に立つの?

  • "Brains are so complex, it'll take another 50 years."

    脳も、たかが細胞の固まり。肝臓なら分かるでしょ

  • I even think Chris said something like this yesterday, something like,

    肝臓にも多数の細胞がありますよね

  • it's one of the most complicated things in the universe.

    だからそんな考えも無意味だと思います

  • That's not true -- you're more complicated than your brain.

    そして最後に、自分が

  • You've got a brain.

    たかが細胞の固まりだなんて気がしない、という人もいます。意識があり、

  • And although the brain looks very complicated,

    今物事を経験しながら、この世に存在してるんだから

  • things look complicated until you understand them.

    ただの細胞の固まりだなんてあり得ない、と

  • That's always been the case.

    昔、生命は目に見えない力に支えられているという考えがあったけど

  • So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in,

    今、それは全くの嘘だったと分かってます

  • has 30 billion cells.

    人の行動を細胞が実現するという発想への疑念以外

  • But, you know what? It's very, very regular.

    何の根拠もありません

  • In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again.

    つまり何らかの形而上学的二元論にはまってる人もいて、

  • It's not as complex as it looks. That's not the issue.

    とても頭のいい人もいるけど、全て却下しましょう

  • Some people say, brains can't understand brains.

    (笑)

  • Very Zen-like. Woo.

    私が考える、他の、とても基本的なことについて

  • (Laughter)

    話しましょう。つまり

  • You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point?

    脳についていい定理がないのは、

  • It's just a bunch of cells. You understand your liver.

    直感的には正しいために堅く信じている

  • It's got a lot of cells in it too, right?

    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

  • So, you know, I don't think there's anything to that.

    私達が信じていることで、明らかな間違いがあります

  • And finally, some people say,

    それがいったい何なのか話す前に、

  • "I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious.

    科学史上でのその存在についてお話しましょう

  • I've got this experience, I'm in the world.

    その他の科学的革命を見てみると、

  • I can't be just a bunch of cells."

    例えばコペルニクスの太陽系とか

  • Well, people used to believe there was a life force to be living,

    ダーウィンの進化やウェグナーの構造プレートなど

  • and we now know that's really not true at all.

    これらは全て脳科学と多くの共通点を持ってます

  • And there's really no evidence,

    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

  • other than that people just disbelieve that cells can do what they do.

    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

  • So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism,

    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

  • some really smart people, too, but we can reject all that.

    私達はそのころの人達より利口なわけではないのです

  • (Laughter)

    ただ、何かについて本当に理解するのは難しいけれど

  • No, there's something else,

    一度考えてみてしまえば、結構分かり易いものなのです

  • something really fundamental, and it is:

    私の娘達は幼稚園生になったころには

  • another reason why we don't have a good brain theory

    これら三つの理論を基本的に理解していました

  • is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption

    例えば、リンゴとミカンを使って地球の公転を理解するのは

  • that has prevented us from seeing the answer.

    別に大して難しくないのです

  • There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.

    そして最後に、答えはずっと前から分かってたけど

  • Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is,

    ある明らかなことのためにみんな無視していたのです

  • I'll tell you about the history of it in science.

    直感的には正しいために、堅く信じていたある誤解

  • Look at other scientific revolutions --

    太陽系の場合、地球が自転していて

  • the solar system, that's Copernicus,

    地表が時速1000マイルくらいで動き、

  • Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.

    地球は太陽系を時速100万マイルくらいで動いています

  • They all have a lot in common with brain science.

    狂気的です。地球は動いてないと思ってますから

  • First, they had a lot of unexplained data. A lot of it.

    時速100万マイルで動いてる気がしますか?

  • But it got more manageable once they had a theory.

    もうちろんしませんよ

  • The best minds were stumped -- really smart people.

    地球が宇宙で勢いよく回転してるとか言ったら、

  • We're not smarter now than they were then;

    狂人扱いされます、昔はそうだったのです

  • it just turns out it's really hard to think of things,

    (笑)

  • but once you've thought of them, it's easy to understand.

    直感的には正しく、明らかでした。さて進化の場合は?

  • My daughters understood these three theories,

    進化も同様。聖書によると神が全ての生き物を創造して

  • in their basic framework, in kindergarten.

    猫は猫、犬は犬、人は人、植物は植物、と

  • It's not that hard -- here's the apple, here's the orange,

    一生変わらないんだと子供達に教えました

  • the Earth goes around, that kind of stuff.

    その順番でノアが箱船に乗せたから、かくかくしかじか

  • Another thing is the answer was there all along,

    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

  • but we kind of ignored it because of this obvious thing.

    私達とロビーの植木にも共通祖先がいるはずなのです

  • It was an intuitive, strongly held belief that was wrong.

    これが進化です。信じ難いけどこれは事実なのです

  • In the case of the solar system,

    構造プレートについても同様

  • the idea that the Earth is spinning,

    山と大陸が地上に浮かんでる

  • the surface is going a thousand miles an hour,

    意味不明ですよね

  • and it's going through the solar system at a million miles an hour --

    それではその直感的には正しいようだけど

  • this is lunacy; we all know the Earth isn't moving.

    脳の理解を妨げる誤解とは?

  • Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?

    これから答えを説明しましょう

  • If you said Earth was spinning around in space and was huge --

    そしたら私はなぜ反対意見が

  • they would lock you up, that's what they did back then.

    間違っているのか議論しなければなりません

  • So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?

    その直感的には正しいけど明らかな誤解とは

  • Evolution, same thing.

    知性は行動によって定義されるということです

  • We taught our kids the Bible says God created all these species,

    つまり、私達の知能の高さは知性的な行動によって

  • cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants;

    定められる。私はこの考えが誤解だと言いたいのです

  • they don't change.

    実は知性は予測能力によって定義されます

  • Noah put them on the ark in that order, blah, blah.

    これから見せるスライドとある例を通して

  • The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor.

    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

  • We all have a common ancestor with the plant in the lobby!

    工学者、科学者はシステムをこのように考えています

  • This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable.

    箱の中に何かがあって、入力と出力があるのです

  • And the same thing about tectonic plates.

    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で、

  • All the mountains and the continents

    脳に相当し、入力を提供すれば

  • are kind of floating around on top of the Earth.

    何らかの行動を示す

  • It doesn't make any sense.

    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

  • So what is the intuitive, but incorrect assumption,

    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

  • that's kept us from understanding brains?

    こんな行動を基にした知能の測定方法を

  • I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point.

    私達は長いこと信頼してきました

  • Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption.

    でも、実際には「真の知能」は

  • The intuitive but obvious thing is:

    別のものを基に構成されているのです

  • somehow, intelligence is defined by behavior;

    人はこの世をパターンの時間的並びとして経験、記憶し、

  • we're intelligent because of how we do things

    後に思い出します。そして思い出すと同時に

  • and how we behave intelligently.

    現実と照らし合わせ、常に次の出来事を予測してます

  • And I'm going to tell you that's wrong.

    つまり私達には永久の測定基準が存在し、常に

  • Intelligence is defined by prediction.

    この世を理解し予測してるか、などと自問しているのです

  • I'm going to work you through this in a few slides,

    今何もしてないけど、あなた達は皆知性的ですよね

  • and give you an example of what this means.

    体をかいて、鼻をほじってるかもしれないけど、

  • Here's a system.

    今別に特別なことはしてません

  • Engineers and scientists like to look at systems like this.

    でも知性的なのです。私の話を理解してます

  • They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs.

    知能をもち英語を話すため、文末の言葉も

  • The AI people said, the thing in the box is a programmable computer,

    分かり(...)

  • because it's equivalent to a brain.

    ます。

  • We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior.

    次の言葉が自然と浮かぶように、常に予測をしてるのです

  • Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

    この永久的予測が

  • we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human --

    大脳新皮質の出力なのです

  • a behavioral metric of what intelligence is

    そして予測は、何らかの方法で知性的行動につながります

  • that has stuck in our minds for a long time.

    どんな方法か、まず知能のない脳を見てみましょう

  • Reality, though -- I call it real intelligence.

    知能のない脳、昔の脳を手に入れたとします

  • Real intelligence is built on something else.

    哺乳類でなくて、例えば爬虫類のもの

  • We experience the world through a sequence of patterns,

    そう、ワニの脳としましょう

  • and we store them, and we recall them.

    ワニは様々な洗練された感覚をもっています

  • When we recall them, we match them up against reality,

    するどい目と耳、触感、

  • and we're making predictions all the time.

    口と鼻。そして非常に複雑な行動を示します

  • It's an internal metric; there's an internal metric about us,

    逃げたり隠れたり、恐れたり興奮したりします。あなたを食べることだってできる

  • saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on.

    あなたを襲うかもしれない。いろんなことができます

  • You're all being intelligent now, but you're not doing anything.

    でも、ワニに、人間のような高い知能があると考えたりはしません

  • Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything.

    既にこんなに複雑な行動を示すのに

  • But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.

    さて、進化の過程で何が起きたんだろう?

  • Because you're intelligent and you speak English,

    最初に哺乳類に起きた進化は

  • you know the word at the end of this

    大脳新皮質の発達でした

  • sentence.

    大脳新皮質を、この昔の脳から

  • The word came to you; you make these predictions all the time.

    突き出てる箱だとしましょう

  • What I'm saying is,

    大脳新皮質とは、新しい層つまり脳の表面の新しい脳です

  • the internal prediction is the output in the neocortex,

    知らない人のために説明しますが、頭のてっぺんの

  • and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

    大きすぎて無理に入れたらしわくちゃになった、あれです

  • Here's how that happens:

    (笑)

  • Let's start with a non-intelligent brain.

    本気ですよ。テーブル ナプキンくらいの大きさで、

  • I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain.

    大きさが合わずくしゃっとなったんです。さあこれを見て

  • And we'll say it's a non-mammal, like a reptile,

    昔の、脳はまだ残ってます。ワニの脳はまだあるのです

  • say, an alligator; we have an alligator.

    そう、これは感情的な脳

  • And the alligator has some very sophisticated senses.

    本能的な反応などの根源なのです

  • It's got good eyes and ears and touch senses and so on,

    その上に大脳新皮質という記憶装置があります

  • a mouth and a nose.

    この記憶装置は脳の感覚を司る部分の上に乗っかってます

  • It has very complex behavior.

    感覚の入力を受けた昔の脳からの出力は

  • It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you.

    大脳新皮質にも上がって来ます。そして大脳新皮質はただ記憶してるのです

  • It can attack. It can do all kinds of stuff.

    そこで大脳新皮質は、ああ、どこに行き、誰と会い、何を聞いたかとか

  • But we don't consider the alligator very intelligent,

    全部記憶しよう、と考えます

  • not in a human sort of way.

    そして将来もし似た環境、全く同じような環境で、

  • But it has all this complex behavior already.

    似たものを見かけたら、再生します

  • Now in evolution, what happened?

    過去の経験を再生しだすのです

  • First thing that happened in evolution with mammals

    ああ、来たことある。次はこんなことが起きるぞ

  • is we started to develop a thing called the neocortex.

    未来を予測することを可能にします

  • I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain.

    本当に予測できるのです。過去の信号が脳に戻ってくることで

  • Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain.

    次に起こることが分かり

  • It's the wrinkly thing on the top of your head

    声に出す前に、文末の言葉が聞こえたのです

  • that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.

    これは古い方の脳へ出力が返っているということで

  • (Laughter)

    これによって、より知性的な判断が可能になります

  • Literally, it's about the size of a table napkin

    このスライドは一番重要だから入念に説明します

  • and doesn't fit, so it's wrinkly.

    常に、ああ、予測できるな、と考えてるのです

  • Now, look at how I've drawn this.

    ネズミの場合、迷路を通過すれば道を覚え、

  • The old brain is still there.

    次にまた迷路に出くわしたら同じ行動をとります

  • You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain.

    でも途端に、より利口になるのです

  • It's all those gut reactions you have.

    つまり、この迷路覚えてるぞ、行先は分かるぞ

  • On top of it, we have this memory system called the neocortex.

    前に来たから予想できるぞと。実際その通りです

  • And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.

    これは全ての哺乳類に関して同様に言えるけど

  • So as the sensory input comes in and feeds from the old brain,

    人間の場合はずっとひどくなったのです

  • it also goes up into the neocortex.

    人間の場合、大脳新皮質の前部が発達して

  • And the neocortex is just memorizing.

    自然の女神はちょっとしたいたずらをしました

  • It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on:

    脳の後部、感覚の部分をコピーして

  • where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.

    前部にくっつけたのです

  • And in the future, when it sees something similar to that again,

    人間だけは後部と同じ仕組みを前部に持ち、

  • in a similar environment, or the exact same environment,

    運動操作のために使っています

  • it'll start playing it back: "Oh, I've been here before,"

    だから人は今、複雑な動作を計画し実行できます

  • and when you were here before, this happened next.

    詳しく解説する時間はないけど、脳の仕組みを理解したいなら

  • It allows you to predict the future.

    哺乳類の大脳新皮質がどのようにパターンを記憶し、予測するかを

  • It literally feeds back the signals into your brain;

    理解しなければならないのです

  • they'll let you see what's going to happen next,

    それでは「予測」の例をいくつか挙げてみましょう

  • will let you hear the word "sentence" before I said it.

    さっき話した文中の言葉もその一例です

  • And it's this feeding back into the old brain

    音楽の場合、例えばジルの曲を聞いたことがあったら

  • that will allow you to make more intelligent decisions.

    彼女が歌ってるうちから次の音が浮かんできます

  • This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little.

    曲を聞きながら次の音を予想します

  • And all the time you say, "Oh, I can predict things,"

    アルバムでは曲の終わりに次の曲が頭に浮かんできます

  • so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze,

    常にこうやって予測してるのです

  • next time you're in one, you have the same behavior.

    「改造されたドアの記憶」という実験があります

  • But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze,

    この実験によるとこんなことが言えます

  • I know which way to go; I've been here before; I can envision the future."

    あなたがここにいる間に、あなたの家のドアを改造します

  • That's what it's doing.

    今ある男があなたの家の

  • This is true for all mammals --

    ドアノブを5センチ移動させてる

  • in humans, it got a lot worse.

    今夜あなたが帰宅したら

  • Humans actually developed the front of the neocortex,

    ドアノブへ手を伸ばしては

  • called the anterior part of the neocortex.

    位置が違うと気付き、何か違うぞ、と思うでしょう

  • And nature did a little trick.

    すぐにはなぜか分からないけど、何か違う

  • It copied the posterior, the back part, which is sensory,

    他にも、ドアノブのサイズを変えたり、

  • and put it in the front.

    素材を銀に変えたりしてもいいのです

  • Humans uniquely have the same mechanism on the front,

    ドアノブをレバーにしたり、ドアの色を変えたり

  • but we use it for motor control.

    窓を付けたり、どんな違いだとしても

  • So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that.

    ドアを開けるために必要な数秒間で

  • I don't have time to explain, but to understand how a brain works,

    何か違うということに気付くでしょう

  • you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works,

    さて、工学的、人工知能的に検証する場合

  • how it is we store patterns and make predictions.

    ドアの特徴を全部含むデータベースを作成します

  • Let me give you a few examples of predictions.

    ドアに近づいては一つずつ特徴を確認していく、

  • I already said the word "sentence."

    ドアの...色とか...

  • In music, if you've heard a song before,

    でも私達の脳はそんなことはしません

  • when you hear it, the next note pops into your head already --

    実際には、脳は常時、

  • you anticipate it.

    次に何が起こるのか予測してるのです

  • With an album, at the end of a song, the next song pops into your head.

    テーブルに手をあてれば、手が止まると分かります

  • It happens all the time, you make predictions.

    歩いているとき、もし少しでもずれたら

  • I have this thing called the "altered door" thought experiment.

    何か違う、と気付きます

  • It says, you have a door at home;

    常に周りの環境について予測してるのです

  • when you're here, I'm changing it --

    視覚について簡単に説明しましょう。女性の絵です

  • I've got a guy back at your house right now, moving the door around,

    他人を眺めるとき、目は2、3秒で

  • moving your doorknob over two inches.

    移転してます

  • When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob,

    無意識のうちに、目は常に動いているのです

  • notice it's in the wrong spot

    だから他人の顔を眺めるときは

  • and go, "Whoa, something happened."

    通常目、目、鼻、口、と焦点を移転させます

  • It may take a second, but something happened.

    さて、もし2つの目の間に

  • I can change your doorknob in other ways --

    別のものがあった場合

  • make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever,

    例えば目があるはずのとこに鼻があったとしたら

  • I can change the door; put colors on, put windows in.

    あれ、え~、と思うでしょう

  • I can change a thousand things about your door

    (笑)

  • and in the two seconds you take to open it,

    何か変だぞ、と

  • you'll notice something has changed.

    それは、予測をしてるからなのです

  • Now, the engineering approach, the AI approach to this,

    そっちに目を向けてから、今何を見てるのかな、

  • is to build a door database with all the door attributes.

    鼻だ、よし、ではなく、何を見るか予測しています

  • And as you go up to the door, we check them off one at time:

    (笑)

  • door, door, color ...

    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

  • We don't do that. Your brain doesn't do that.

    予測能力を指標とします。次にくる言葉を聞いたり

  • Your brain is making constant predictions all the time

    これらと同じ関係がこれらなら、次の数字は?とか

  • about what will happen in your environment.

    物体の絵が三つある。四つ目は?とか

  • As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.

    これが予測能力の測定法です。これが予測です

  • When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch,

    それではいい脳理論を築く秘訣は?

  • I'll know something has changed.

    まず第一に、ふさわしい枠組みが必要です

  • You're constantly making predictions about your environment.

    それは記憶の枠組みです

  • I'll talk about vision, briefly.

    計算とか行動ではなく、記憶

  • This is a picture of a woman.

    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

  • When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second.

    そしてこの枠組みの次は理論学者

  • We're not aware of it, but our eyes are always moving.

    一般的に生物学者は理論に強くない

  • When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth.

    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

  • When your eye moves from eye to eye,

    だから経験からいうと物理学者、工学者、数学者など

  • if there was something else there like a nose,

    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

  • you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"

    次に彼らに解剖学、そして生理学を学ばせます

  • (Laughter)

    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

  • "There's something wrong about this person."

    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

  • That's because you're making a prediction.

    動作しているのかを厳密に説明しないものは

  • It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK."

    理論とはいえません

  • No, you have an expectation of what you're going to see.

    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

  • Every single moment.

    研究は、ものすごい勢いで進歩してます

  • And finally, let's think about how we test intelligence.

    残りの時間では無理でけど、また近いうちにこの舞台で、

  • We test it by prediction: What is the next word in this ...?

    このことについてお話したいですね

  • This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?

    本当に楽しみです。全然50年もかからないでしょう

  • Here's three visions of an object. What's the fourth one?

    さて、どんな脳理論になるのでしょうか?

  • That's how we test it. It's all about prediction.

    第一に、記憶中心の理論でしょう

  • So what is the recipe for brain theory?

    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

  • First of all, we have to have the right framework.

    メモリとは全然違って、

  • And the framework is a memory framework,

    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

  • not a computational or behavior framework,

    さらに順序も記憶します

  • it's a memory framework.

    順序なしで、記憶や再生はできません

  • How do you store and recall these sequences of patterns?

    曲を記憶するときは、それを順に耳にし

  • It's spatiotemporal patterns.

    順に再生しなければなりません

  • Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians --

    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

  • biologists generally are not good theoreticians.

    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

  • Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology.

    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

  • I've found the best people to work with are physicists,

    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

  • engineers and mathematicians,

    試したり、築き上げられたりできなくちゃいけません

  • who tend to think algorithmically.

    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

  • Then they have to learn the anatomy and the physiology.

    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?

  • You have to make these theories very realistic in anatomical terms.

    もちろん。でも人が想像してるのとは違います

  • Anyone who tells you their theory about how the brain works

    創作に成功することは間違いないと思うけど

  • and doesn't tell you exactly how it's working

    どう違うかというと、第一に、材料はシリコン

  • and how the wiring works --

    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

  • it's not a theory.

    使用すればいい

  • And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute.

    ただし、全く違う種類のメモリになります

  • I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing,

    メモリをセンサーにつなげれば

  • and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future,

    センサーはリアルタイムに外の世界のデータを感知し、

  • to tell you about it.

    周囲の環境について学びます

  • I'm really excited; this is not going to take 50 years.

    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

  • What will brain theory look like?

    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

  • First of all, it's going to be about memory.

    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

  • Not like computer memory -- not at all like computer memory.

    新しい脳は昔の脳よりずっと単純です

  • It's very different.

    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

  • It's a memory of very high-dimensional patterns,

    C-3POみたいなのはずっと先です

  • like the things that come from your eyes.

    初めは知能的な自動車などが開発されるでしょう

  • It's also memory of sequences:

    例えば車の往来や運転を理解していて、

  • you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

    方向指示器を30秒点滅させている車は角を曲がらない

  • A song must be heard in sequence over time,

    などと予測できる車とか

  • and you must play it back in sequence over time.

    (笑)

  • And these sequences are auto-associatively recalled,

    あとは知能的な警備システムとか

  • so if I see something, I hear something, it reminds me of it,

    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

  • and it plays back automatically.

    まず適用されだすでしょう

  • It's an automatic playback.

    でも最終的には、適応領域の限界はありせん

  • And prediction of future inputs is the desired output.

    どんな結果につながるかはまだ分からないのです

  • And as I said, the theory must be biologically accurate,

    マイクロ プロセッサーを発明した人達も

  • it must be testable and you must be able to build it.

    何か重大なものをつくっているとは分かっていたけど

  • If you don't build it, you don't understand it.

    発明によって何が起こるかは知らなかったのです

  • One more slide.

    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

  • What is this going to result in?

    携帯電話やインターネットは予想外でした

  • Are we going to really build intelligent machines?

    とにかくすごいものができるぞ、と

  • Absolutely. And it's going to be different than people think.

    同様に、脳科学と今お話したようなメモリは

  • No doubt that it's going to happen, in my mind.

    基盤技術となり、今後100年の間に

  • First of all, we're going to build this stuff out of silicon.

    信じられないような変化をもたらすでしょう

  • The same techniques we use to build silicon computer memories,

    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

  • we can use here.

    さてもう時間切れだから、ここでこのトークは

  • But they're very different types of memories.

    おしまいにしましょう

  • And we'll attach these memories to sensors,

  • and the sensors will experience real-live, real-world data,

  • and learn about their environment.

  • Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots.

  • Not that robots aren't useful; people can build robots.

  • But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard.

  • The new brain is easier than the old brain.

  • So first we'll do things that don't require a lot of robotics.

  • So you're not going to see C-3PO.

  • You're going to see things more like intelligent cars

  • that really understand what traffic is, what driving is

  • and have learned that cars with the blinkers on for half a minute

  • probably aren't going to turn.

  • (Laughter)

  • We can also do intelligent security systems.

  • Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics --

  • those are the things that will happen first.

  • But ultimately, the world's the limit.

  • I don't know how this will turn out.

  • I know a lot of people who invented the microprocessor.

  • And if you talk to them,

  • they knew what they were doing was really significant,

  • but they didn't really know what was going to happen.

  • They couldn't anticipate cell phones and the Internet

  • and all this kind of stuff.

  • They just knew like, "We're going to build calculators

  • and traffic-light controllers.

  • But it's going to be big!"

  • In the same way, brain science and these memories

  • are going to be a very fundamental technology,

  • and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years.

  • And I'm most excited about how we're going to use them in science.

  • So I think that's all my time -- I'm over,

  • and I'm going to end my talk right there.

I do two things:

翻訳: Natsu Fukui 校正: Satoshi Tatsuhara

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A2 初級 日本語 TED 理論 予測 大脳 皮質 記憶

TED】ジェフ・ホーキンス:脳科学はコンピューティングをどう変えるか (Jeff Hawkins: 脳科学はコンピューティングをどう変えるか) (【TED】Jeff Hawkins: How brain science will change computing (Jeff Hawkins: How brain science will change computing))

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    Zenn に公開 2021 年 01 月 14 日
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