If we take a look back at the history

知能とは何でしょうか？

of how intelligence has been viewed,

知能に関する議論について

one seminal example has been

歴史を振り返ってみると

Edsger Dijkstra's famous quote that

エドガー・ダイクストラの 有名な言葉につきあたります

"the question of whether a machine can think

エドガー・ダイクストラの 有名な言葉につきあたります

is about as interesting

“機械が考えることができるのか という問いはー

as the question of whether a submarine

“機械が考えることができるのか という問いはー

can swim."

潜水艦が泳ぐことができるか という問いと 同じくらい興味深い”

Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,

潜水艦が泳ぐことができるか という問いと 同じくらい興味深い”

intended it as a criticism

エドガー・ダイクストラのこの言葉は アラン・チューリングなど

of the early pioneers of computer science,

コンピュータ科学の先駆者達への 批判から出たものです

like Alan Turing.

コンピュータ科学の先駆者達への 批判から出たものです

However, if you take a look back

コンピュータ科学の先駆者達への 批判から出たものです

and think about what have been

しかし考えてみるとー

the most empowering innovations

しかし考えてみるとー

that enabled us to build

“泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー

artificial machines that swim

“泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー

and artificial machines that [fly],

最大の原動力とは何なのでしょうか？

you find that it was only through understanding

最大の原動力とは何なのでしょうか？

the underlying physical mechanisms

単に泳ぎや飛行の物理的原理を 理解することによって

of swimming and flight

単に泳ぎや飛行の物理的原理を 理解することによって

that we were able to build these machines.

単に泳ぎや飛行の物理的原理を 理解することによって

And so, several years ago,

このような機械を 作ることができたのです

I undertook a program to try to understand

数年前 私が行った研究はー

the fundamental physical mechanisms

数年前 私が行った研究はー

underlying intelligence.

知能における物理的な基本原理を 解明することでした

Let's take a step back.

知能における物理的な基本原理を 解明することでした

Let's first begin with a thought experiment.

その前に ある思考実験をしたいと思います

Pretend that you're an alien race

その前に ある思考実験をしたいと思います

that doesn't know anything about Earth biology

自分が地球のことを何も知らない エイリアンだと思ってください

or Earth neuroscience or Earth intelligence,

自分が地球のことを何も知らない エイリアンだと思ってください

but you have amazing telescopes

生物学や神経学 知能について何も知りません

and you're able to watch the Earth,

しかし高性能な望遠鏡で 地球を観察することができ

and you have amazingly long lives,

しかし高性能な望遠鏡で 地球を観察することができ

so you're able to watch the Earth

かなり長生きなので 何百万年 いや 何十億年も地球を観察できるとします

over millions, even billions of years.

かなり長生きなので 何百万年 いや 何十億年も地球を観察できるとします

And you observe a really strange effect.

かなり長生きなので 何百万年 いや 何十億年も地球を観察できるとします

You observe that, over the course of the millennia,

すると変わったものを 見ることになります

Earth is continually bombarded with asteroids

千年も観察しているとー

up until a point,

地球に常に 隕石が衝突していることがわかります

and that at some point,

地球に常に 隕石が衝突していることがわかります

corresponding roughly to our year, 2000 AD,

しかし紀元2000年頃になるとー

asteroids that are on

しかし紀元2000年頃になるとー

a collision course with the Earth

不思議なことに 地球に衝突するはずの隕石はー

that otherwise would have collided

不思議なことに 地球に衝突するはずの隕石はー

mysteriously get deflected

衝突前に進路を変えたり 爆発してしまうのです

or they detonate before they can hit the Earth.

衝突前に進路を変えたり 爆発してしまうのです

Now of course, as earthlings,

衝突前に進路を変えたり 爆発してしまうのです

we know the reason would be

もちろん地球人は その理由は 自らを守ろうとしている事であると―

that we're trying to save ourselves.

もちろん地球人は その理由は 自らを守ろうとしている事であると―

We're trying to prevent an impact.

知っています

But if you're an alien race

衝突を防ごうとしているのです

who doesn't know any of this,

しかしエイリアンであるあなたは

doesn't have any concept of Earth intelligence,

そんなことは いざ知らず

you'd be forced to put together

地球の知的生命体の存在について 考えも及ばず

a physical theory that explains how,

なぜ隕石がある時期から 地球に衝突しなくなる―

up until a certain point in time,

なぜ隕石がある時期から 地球に衝突しなくなる―

asteroids that would demolish the surface of a planet

神秘的なできごとについて

mysteriously stop doing that.

物理的な理論を考えるしかありません

And so I claim that this is the same question

物理的な理論を考えるしかありません

as understanding the physical nature of intelligence.

これは知能の物理的本質を 理解することと同じ問題なのです

So in this program that I undertook several years ago,

これは知能の物理的本質を 理解することと同じ問題なのです

I looked at a variety of different threads

そこで 数年前に行った研究では

across science, across a variety of disciplines,

知能の統一的な原理を指し示す 科学の多くの分野に目を向けました

that were pointing, I think,

知能の統一的な原理を指し示す 科学の多くの分野に目を向けました

towards a single, underlying mechanism

知能の統一的な原理を指し示す 科学の多くの分野に目を向けました

for intelligence.

知能の統一的な原理を指し示す 科学の多くの分野に目を向けました

In cosmology, for example,

知能の統一的な原理を指し示す 科学の多くの分野に目を向けました

there have been a variety of different threads of evidence

例えば宇宙論では 様々な証拠により

that our universe appears to be finely tuned

例えば宇宙論では 様々な証拠により

for the development of intelligence,

この宇宙は 知能が発達し

and, in particular, for the development

この宇宙は 知能が発達し

of universal states

特に宇宙の将来の多様性が 最大化するようにー

that maximize the diversity of possible futures.

うまく調整されていると 示されています

In game play, for example, in Go --

うまく調整されていると 示されています

everyone remembers in 1997

例えばゲームの碁を見てみましょう

when IBM's Deep Blue beat Garry Kasparov at chess --

だれでも チェスでIBMのディープブルーが

fewer people are aware

1997年にカスパロフを破ったことを覚えていますが

that in the past 10 years or so,

あまり良く知られていないことは

the game of Go,

最近の10年間において

arguably a much more challenging game

分岐因子が非常に多くチェスよりも はるかに難しいゲームである

because it has a much higher branching factor,

分岐因子が非常に多くチェスよりも はるかに難しいゲームである

has also started to succumb

碁においてもコンピュータが 対戦する人間に

to computer game players

同様な理由で勝ち始めたことです

for the same reason:

同様な理由で勝ち始めたことです

the best techniques right now for computers playing Go

同様な理由で勝ち始めたことです

are techniques that try to maximize future options

現状ではコンピュータにとっての 最善の方法は

during game play.

将来の選択肢を最大にすることなのです

Finally, in robotic motion planning,

将来の選択肢を最大にすることなのです

there have been a variety of recent techniques

最後の例として ロボットの動作プログラムでは

that have tried to take advantage

複雑な仕事を達成するためー

of abilities of robots to maximize

複雑な仕事を達成するためー

future freedom of action

行動の自由度を最大化する能力を 利用しようとする最新技法があります

in order to accomplish complex tasks.

行動の自由度を最大化する能力を 利用しようとする最新技法があります

And so, taking all of these different threads

行動の自由度を最大化する能力を 利用しようとする最新技法があります

and putting them together,

数年前から問い続けてきたことですが

I asked, starting several years ago,

異なる分野を総合的に考えることで

is there an underlying mechanism for intelligence

知能の背後にある原理は 見えてくるのでしょうか？

that we can factor out

知能の背後にある原理は 見えてくるのでしょうか？

of all of these different threads?

知能の背後にある原理は 見えてくるのでしょうか？

Is there a single equation for intelligence?

知能の背後にある原理は 見えてくるのでしょうか？

And the answer, I believe, is yes. ["F = T ∇ Sτ"]

統一的な公式は存在するのでしょうか？

What you're seeing is probably

私の答えはイエスです [F = T ∇ Sτ]

the closest equivalent to an E = mc²

E = mc²とよく似ていますが これは知能の公式です

for intelligence that I've seen.

E = mc²とよく似ていますが これは知能の公式です

So what you're seeing here

E = mc²とよく似ていますが これは知能の公式です

is a statement of correspondence

それぞれ何を表しているかというと

that intelligence is a force, F,

それぞれ何を表しているかというと

that acts so as to maximize future freedom of action.

Fが知能 未来の自由度を最大にする力です

It acts to maximize future freedom of action,

Fが知能 未来の自由度を最大にする力です

or keep options open,

未来の自由度を最大にし 選択肢を広げる際に働くのがー

with some strength T,

強度T そして ある時間タウτまでに

with the diversity of possible accessible futures, S,

強度T そして ある時間タウτまでに

up to some future time horizon, tau.

到達可能な未来の多様性がSです

In short, intelligence doesn't like to get trapped.

到達可能な未来の多様性がSです

Intelligence tries to maximize future freedom of action

要は知能は留まっているのが 嫌いだということです

and keep options open.

知能は未来の自由度を最大にし 選択肢を広げ続けます

And so, given this one equation,

知能は未来の自由度を最大にし 選択肢を広げ続けます

it's natural to ask, so what can you do with this?

しかし 自然な疑問が湧いてきます

How predictive is it?

この式をどう使うのか? 何が予測できるのでしょうか？

Does it predict human-level intelligence?

この式をどう使うのか? 何が予測できるのでしょうか？

Does it predict artificial intelligence?

人間の知能レベル？ 人工知能の進歩予測？

So I'm going to show you now a video

人間の知能レベル？ 人工知能の進歩予測？

that will, I think, demonstrate

これからビデオをお見せします

some of the amazing applications

これからビデオをお見せします

of just this single equation.

このたった一つの式に様々な

(Video) Narrator: Recent research in cosmology

素晴らしい応用があることを 示します

has suggested that universes that produce

宇宙論における最新の研究によると

more disorder, or "entropy," over their lifetimes

“エントロピー”つまり乱雑さを 増大させる宇宙はー

should tend to have more favorable conditions

“エントロピー”つまり乱雑さを 増大させる宇宙はー

for the existence of intelligent beings such as ourselves.

知的生命体が存在するのに 最適な状態へと方向付けられています

But what if that tentative cosmological connection

知的生命体が存在するのに 最適な状態へと方向付けられています

between entropy and intelligence

しかし宇宙論的な意味で エントロピーと知能の間に

hints at a deeper relationship?

しかし宇宙論的な意味で エントロピーと知能の間に

What if intelligent behavior doesn't just correlate

深いレベルで関係があるとしたら？

with the production of long-term entropy,

知的行動は長期的なエントロピーの 増加と関係があるだけでなく

but actually emerges directly from it?

知的行動は長期的なエントロピーの 増加と関係があるだけでなく

To find out, we developed a software engine

エントロピーそのものから 発生しているとしたら？

called Entropica, designed to maximize

それを確かめるために開発したのが エントロピカというソフトです

the production of long-term entropy

それを確かめるために開発したのが エントロピカというソフトです

of any system that it finds itself in.

どのような系であっても

Amazingly, Entropica was able to pass

長期的エントロピーの増加を 最大化するように設計されています

multiple animal intelligence tests, play human games,

驚いたことにエントロピカは 指示がなくても

and even earn money trading stocks,

様々な動物知能テストをクリアし 人間が行うようなゲーム

all without being instructed to do so.

様々な動物知能テストをクリアし 人間が行うようなゲーム

Here are some examples of Entropica in action.

さらには 株の取引きすらできたのです

Just like a human standing upright without falling over,

エントロピカの行動を見てください

here we see Entropica

倒れることなく 人間のように直立二足歩行をし

automatically balancing a pole using a cart.

ご覧のようにカートを使って ポールのバランスを取ろうとします

This behavior is remarkable in part

カートを使って ポールのバランスを取ろうとします

because we never gave Entropica a goal.

驚くべきことの一つは エントロピカに―

It simply decided on its own to balance the pole.

目的を与えていないのに この様に行動することです

This balancing ability will have appliactions

自分で判断し ポールのバランスを取ります

for humanoid robotics

こうした能力はヒューマノイドや 障害者のための支援技術に応用できます

and human assistive technologies.

こうした能力はヒューマノイドや 障害者のための支援技術に応用できます

Just as some animals can use objects

こうした能力はヒューマノイドや 障害者のための支援技術に応用できます

in their environments as tools

一部の動物は手の届かない所に 道具を使いますが

to reach into narrow spaces,

一部の動物は手の届かない所に 道具を使いますが

here we see that Entropica,

一部の動物は手の届かない所に 道具を使いますが

again on its own initiative,

エントロピカの場合を見てみましょう

was able to move a large disk representing an animal

エントロピカの場合を見てみましょう

around so as to cause a small disk,

動物を表す大きなディスクを動かし

representing a tool, to reach into a confined space

道具を表す小さなディスクを 狭い場所に動かすことができました

holding a third disk

道具を表す小さなディスクを 狭い場所に動かすことができました

and release the third disk from its initially fixed position.

もう一枚のディスクは 元の位置から解放させます

This tool use ability will have applications

もう一枚のディスクは 元の位置から解放させます

for smart manufacturing and agriculture.

こうした道具を使う能力は 製造業や農業に応用できます

In addition, just as some other animals

こうした道具を使う能力は 製造業や農業に応用できます

are able to cooperate by pulling opposite ends of a rope

また エサをとるため協力して ロープの端を引っ張る動物もいます

at the same time to release food,

また エサをとるため協力して ロープの端を引っ張る動物もいます

here we see that Entropica is able to accomplish

また エサをとるため協力して ロープの端を引っ張る動物もいます

a model version of that task.

エントロピカもモデルにおいて この課題をクリアできました

This cooperative ability has interesting implications

エントロピカもモデルにおいて この課題をクリアできました

for economic planning and a variety of other fields.

こうした協力する能力は 経済計画など多くの分野に応用できます

Entropica is broadly applicable

こうした協力する能力は 経済計画など多くの分野に応用できます

to a variety of domains.

エントロピカは様々な分野に 広く応用できるのです

For example, here we see it successfully

エントロピカは様々な分野に 広く応用できるのです

playing a game of pong against itself,

例えばポンというゲームを 自分だけで見事にプレイしており

illustrating its potential for gaming.

例えばポンというゲームを 自分だけで見事にプレイしており

Here we see Entropica orchestrating

ゲームを遂行する能力を 示しています

new connections on a social network

また つながりを常に失いがちな ソーシャルネットワークにおいて

where friends are constantly falling out of touch

また つながりを常に失いがちな ソーシャルネットワークにおいて

and successfully keeping the network well connected.

エントロピカは新しい関係を 上手く築いていきます

This same network orchestration ability

エントロピカは新しい関係を 上手く築いていきます

also has applications in health care,

このネットワークの組織能力は

energy, and intelligence.

ヘルスケアやエネルギー 知能の分野にも応用できます

Here we see Entropica directing the paths

ヘルスケアやエネルギー 知能の分野にも応用できます

of a fleet of ships,

船の一群がパナマ運河を発見し

successfully discovering and utilizing the Panama Canal

船の一群がパナマ運河を発見し

to globally extend its reach from the Atlantic

大西洋から太平洋へと 活動範囲を広げる様子も

to the Pacific.

大西洋から太平洋へと 活動範囲を広げる様子も

By the same token, Entropica

再現しています

is broadly applicable to problems

エントロピカは 自主防衛 物流 運送などにも応用できます

in autonomous defense, logistics and transportation.

エントロピカは 自主防衛 物流 運送などにも応用できます

Finally, here we see Entropica

エントロピカは 自主防衛 物流 運送などにも応用できます

spontaneously discovering and executing

最後の例ですが 株取引で 安く買って高く売る戦略を

a buy-low, sell-high strategy

最後の例ですが 株取引で 安く買って高く売る戦略を

on a simulated range traded stock,

直ちに発見し シミュレーションの 条件内でこれを実行し

successfully growing assets under management

直ちに発見し シミュレーションの 条件内でこれを実行し

exponentially.

管理可能なやり方で 資産を一気に 増やすことができるのです

This risk management ability

管理可能なやり方で 資産を一気に 増やすことができるのです

will have broad applications in finance

こうしたリスク管理能力は 経済や保険の分野に広く応用できます

and insurance.

こうしたリスク管理能力は 経済や保険の分野に広く応用できます

Alex Wissner-Gross: So what you've just seen

こうしたリスク管理能力は 経済や保険の分野に広く応用できます

is that a variety of signature human intelligent

これまで見てきたのは 人間の知能的な認知行動です

cognitive behaviors

これまで見てきたのは 人間の知能的な認知行動です

such as tool use and walking upright

これまで見てきたのは 人間の知能的な認知行動です

and social cooperation

道具の使用や直立二足歩行 社会的協力といったものです

all follow from a single equation,

道具の使用や直立二足歩行 社会的協力といったものです

which drives a system

これらは全てー

to maximize its future freedom of action.

未来の行動の自由度を最大にする 一つの式から導かれます

Now, there's a profound irony here.

未来の行動の自由度を最大にする 一つの式から導かれます

Going back to the beginning

ここでとても皮肉なのが

of the usage of the term robot,

ロボットという言葉を始めて使用した 戯曲“RUR”ではー

the play "RUR,"

ロボットという言葉を始めて使用した 戯曲“RUR”ではー

there was always a concept

ロボットという言葉を始めて使用した 戯曲“RUR”ではー

that if we developed machine intelligence,

“もし知能を持つ機械を作ったとしたら ロボットの反乱が起こるだろう”

there would be a cybernetic revolt.

“もし知能を持つ機械を作ったとしたら ロボットの反乱が起こるだろう”

The machines would rise up against us.

というコンセプトがありました

One major consequence of this work

機械が私達に敵対し 立ち上がるというのです

is that maybe all of these decades,

ここ数十年における

we've had the whole concept of cybernetic revolt

我々の研究の主な成果として

in reverse.

ロボットによる反乱について

It's not that machines first become intelligent

全く逆の結果が得られたのです

and then megalomaniacal

なにも知能を持った機械がー

and try to take over the world.

誇大妄想で世界を支配しようと するわけではありません

It's quite the opposite,

誇大妄想で世界を支配しようと するわけではありません

that the urge to take control

全くの逆でー

of all possible futures

未来の全ての可能性を コントロールする自然の原理は―

is a more fundamental principle

未来の全ての可能性を コントロールする自然の原理は―

than that of intelligence,

知能よりも基本的で

that general intelligence may in fact emerge

知能よりも基本的で

directly from this sort of control-grabbing,

可能性をコントロールしようとする 自然の原理により

rather than vice versa.

知性というものが発生するのであり

Another important consequence is goal seeking.

その逆ではないのでしょう

I'm often asked, how does the ability to seek goals

もう一つの重要な結果がゴールシークです

follow from this sort of framework?

よく質問されることですが 目標を探す能力が この原理に

And the answer is, the ability to seek goals

どのように従っているのでしょう

will follow directly from this

その答えは ゴールを探す能力は

in the following sense:

次のことと直接的に関係するのです

just like you would travel through a tunnel,

次のことと直接的に関係するのです

a bottleneck in your future path space,

様々な目的を達成するためにー

in order to achieve many other

様々な目的を達成するためにー

diverse objectives later on,

待ち構える障害を切り抜けたり

or just like you would invest

待ち構える障害を切り抜けたり

in a financial security,

長期的に財産を増やすためー

reducing your short-term liquidity

長期的に財産を増やすためー

in order to increase your wealth over the long term,

短期的に資金が減ったとしても 生活資金保障に投資するなど

goal seeking emerges directly

短期的に資金が減ったとしても 生活資金保障に投資するなど

from a long-term drive

ゴールシークは 未来の行動の自由度を増加させるー

to increase future freedom of action.

ゴールシークは 未来の行動の自由度を増加させるー

Finally, Richard Feynman, famous physicist,

長期的な動機から直接発生します

once wrote that if human civilization were destroyed

最後に 有名な物理学者 リチャード・フェインマンの言葉

and you could pass only a single concept

“もし人間の文明が滅びー

on to our descendants

文明を再建するため ある概念を 一つだけ子孫に伝えられるとしたら

to help them rebuild civilization,

文明を再建するため ある概念を 一つだけ子孫に伝えられるとしたら

that concept should be

文明を再建するため ある概念を 一つだけ子孫に伝えられるとしたら

that all matter around us

「私達の周りの物は全て 小さな原子でできておりー

is made out of tiny elements

「私達の周りの物は全て 小さな原子でできておりー

that attract each other when they're far apart

離れた時は引き付け合うが 引っ付いた時は離れる」という概念だ”

but repel each other when they're close together.

離れた時は引き付け合うが 引っ付いた時は離れる」という概念だ”

My equivalent of that statement

離れた時は引き付け合うが 引っ付いた時は離れる」という概念だ”

to pass on to descendants

この言葉の私の解釈はー