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  • So, I lead a team at Google that works on machine intelligence;

    翻訳: Kaori Nozaki 校正: Yasushi Aoki

  • in other words, the engineering discipline of making computers and devices

    私はGoogleで 機械知能に取り組む 開発チームを率いています

  • able to do some of the things that brains do.

    機械知能とは コンピューターや いろいろな種類の端末に

  • And this makes us interested in real brains

    人間の脳のような機能を 持たせるための技術です

  • and neuroscience as well,

    仕事上 私たちは 人間の脳の働きや

  • and especially interested in the things that our brains do

    神経科学に関心があり

  • that are still far superior to the performance of computers.

    脳が未だコンピューターより はるかに優れている領域に

  • Historically, one of those areas has been perception,

    特に興味を持っています

  • the process by which things out there in the world --

    そのような領域として 古くから認識されていたのは 知覚です

  • sounds and images --

    知覚とは 外界に存在するもの―

  • can turn into concepts in the mind.

    つまり 音や映像のようなものを

  • This is essential for our own brains,

    心の中の概念に 変えるプロセスです

  • and it's also pretty useful on a computer.

    これは 人間の脳に 本質的に備わっている能力ですが

  • The machine perception algorithms, for example, that our team makes,

    コンピューターにも 有用なものです

  • are what enable your pictures on Google Photos to become searchable,

    例えば 私の部署で作っている 機械知覚アルゴリズムは

  • based on what's in them.

    Googleフォトの画像を

  • The flip side of perception is creativity:

    写っているものに基づいて 検索できるようにする技術です

  • turning a concept into something out there into the world.

    一方 知覚と対照的なものに 創造性があります

  • So over the past year, our work on machine perception

    創造性とは 概念を 何かの形で世に生み出すことです

  • has also unexpectedly connected with the world of machine creativity

    この1年の我々の 機械知覚への取り組みの中で

  • and machine art.

    コンピューターによる創造 「機械芸術」の世界との

  • I think Michelangelo had a penetrating insight

    意外な接点を見ました

  • into to this dual relationship between perception and creativity.

    ミケランジェロには 先見の明があり

  • This is a famous quote of his:

    この「知覚と創造の二重の関係」を 見ていたのだと思います

  • "Every block of stone has a statue inside of it,

    彼は 有名な言葉を残しています

  • and the job of the sculptor is to discover it."

    「どんな石の塊にも 彫像が隠れており

  • So I think that what Michelangelo was getting at

    彫刻家の仕事は その像を見出すことである」

  • is that we create by perceiving,

    ミケランジェロが気づいていたのは

  • and that perception itself is an act of imagination

    我々は 知覚によって 創造しているということで

  • and is the stuff of creativity.

    知覚自体が 想像する行為であり

  • The organ that does all the thinking and perceiving and imagining,

    創造的なものだということです

  • of course, is the brain.

    人体の中で 思考 知覚 想像を行う器官は

  • And I'd like to begin with a brief bit of history

    言うまでもなく 脳です

  • about what we know about brains.

    そこで 脳科学の歩みについて

  • Because unlike, say, the heart or the intestines,

    簡単に振り返りましょう

  • you really can't say very much about a brain by just looking at it,

    心臓や腸などとは違い

  • at least with the naked eye.

    脳については 外観からは 分からないことが多いからです

  • The early anatomists who looked at brains

    少なくとも 肉眼で見た場合には

  • gave the superficial structures of this thing all kinds of fanciful names,

    脳に注目した 昔の解剖学者たちは

  • like hippocampus, meaning "little shrimp."

    脳の外部構造を見て しゃれた名前を付けました

  • But of course that sort of thing doesn't tell us very much

    例えば「海馬」 これは タツノオトシゴのことです

  • about what's actually going on inside.

    しかし そのように付けられた名前は

  • The first person who, I think, really developed some kind of insight

    その働きについて ほとんど何も示していません

  • into what was going on in the brain

    脳内で起きていることについて 本当の知見を初めて得たのは

  • was the great Spanish neuroanatomist, Santiago Ramón y Cajal,

    19世紀の 偉大な スペイン人神経解剖学者

  • in the 19th century,

    サンティアゴ・ラモン・イ・カハールだと

  • who used microscopy and special stains

    私は思います

  • that could selectively fill in or render in very high contrast

    彼は顕微鏡と 選択的に染める特殊な染料を使って

  • the individual cells in the brain,

    脳内の個々の細胞を 非常にはっきりした形で

  • in order to start to understand their morphologies.

    見られるようにし

  • And these are the kinds of drawings that he made of neurons

    そこから 形態学的理解が 進むようになりました

  • in the 19th century.

    19世紀に 彼が描いた 神経のイメージは

  • This is from a bird brain.

    このようなものでした

  • And you see this incredible variety of different sorts of cells,

    これは 鳥の脳です

  • even the cellular theory itself was quite new at this point.

    このように 驚くほど 多様な細胞があります

  • And these structures,

    当時は 細胞説自体が ごく新しいものでした

  • these cells that have these arborizations,

    この構造 この細胞には

  • these branches that can go very, very long distances --

    樹状突起があります

  • this was very novel at the time.

    この突起は 非常に長く伸びうるのですが

  • They're reminiscent, of course, of wires.

    これも 当時は目新しいことでした

  • That might have been obvious to some people in the 19th century;

    樹状突起は 配線のようにも見えます

  • the revolutions of wiring and electricity were just getting underway.

    このことは 19世紀の一部の人には 一目瞭然だったかもしれません

  • But in many ways,

    電気による革命が進み 配線が普及し始めた時代だったからです

  • these microanatomical drawings of Ramón y Cajal's, like this one,

    しかし いろいろな面で

  • they're still in some ways unsurpassed.

    ラモン・イ・カハールが提示した 微細解剖学的な図は

  • We're still more than a century later,

    ある意味 今なお越えられていません

  • trying to finish the job that Ramón y Cajal started.

    1世紀を経た今も 我々は

  • These are raw data from our collaborators

    ラモン・イ・カハールが始めた仕事を 完成させようと試み続けています

  • at the Max Planck Institute of Neuroscience.

    これは 我々が提携している

  • And what our collaborators have done

    マックス・プランク神経科学研究所による 生のデータです

  • is to image little pieces of brain tissue.

    彼らが行ったのは

  • The entire sample here is about one cubic millimeter in size,

    脳の組織の小さな断片を 可視化するということです

  • and I'm showing you a very, very small piece of it here.

    この試料全体の大きさは 1立方ミリメートルで

  • That bar on the left is about one micron.

    今 お見せしているのは そのごく一部です

  • The structures you see are mitochondria

    左の棒の長さが 1ミクロンです

  • that are the size of bacteria.

    ご覧の構造は ミトコンドリアで

  • And these are consecutive slices

    大きさとしては バクテリアと同程度です

  • through this very, very tiny block of tissue.

    ごく小さな組織片の

  • Just for comparison's sake,

    連続的断面を映しています

  • the diameter of an average strand of hair is about 100 microns.

    比較のために言うと

  • So we're looking at something much, much smaller

    髪の毛の直径は 平均約100ミクロンです

  • than a single strand of hair.

    ご覧のものは 髪の毛の直径よりも

  • And from these kinds of serial electron microscopy slices,

    はるかに小さいんです

  • one can start to make reconstructions in 3D of neurons that look like these.

    このような 電子顕微鏡による 連続断面像から

  • So these are sort of in the same style as Ramón y Cajal.

    ニューロンの3次元像を 再構成できます

  • Only a few neurons lit up,

    ここでは ラモン・イ・カハールが したのと同じように

  • because otherwise we wouldn't be able to see anything here.

    ごく一部のニューロンだけを示しています

  • It would be so crowded,

    そうしなければ あまりに密集していて

  • so full of structure,

    わけが分からなくなってしまいます

  • of wiring all connecting one neuron to another.

    ニューロンは 互いに結合し合った —

  • So Ramón y Cajal was a little bit ahead of his time,

    非常に複雑な構造をしているためです

  • and progress on understanding the brain

    ラモン・イ・カハールは 時代の先を行っていて

  • proceeded slowly over the next few decades.

    脳に対する理解は

  • But we knew that neurons used electricity,

    その後の数十年で ゆっくりと進んでいきました

  • and by World War II, our technology was advanced enough

    やがて ニューロンは 電気を使っていることが発見され

  • to start doing real electrical experiments on live neurons

    第二次世界大戦の頃には

  • to better understand how they worked.

    仕組みの解明のため 生きたニューロンを使って

  • This was the very same time when computers were being invented,

    電気的な実験ができるくらいに 技術が進歩しました

  • very much based on the idea of modeling the brain --

    ほぼ同時期に コンピューターも発明されましたが

  • of "intelligent machinery," as Alan Turing called it,

    これは 人間の脳をモデル化するという アイデアに基づいていました

  • one of the fathers of computer science.

    コンピュータ科学の父の1人である アラン・チューリングは

  • Warren McCulloch and Walter Pitts looked at Ramón y Cajal's drawing

    これを「知的機械」と呼びました

  • of visual cortex,

    そしてウォーレン・マカロックと ウォルター・ピッツが

  • which I'm showing here.

    ラモン・イ・カハールの 視覚野の図に 目を向けました

  • This is the cortex that processes imagery that comes from the eye.

    今 ここでお見せしているものです

  • And for them, this looked like a circuit diagram.

    これは 目から受け取ったイメージを 処理する皮質です

  • So there are a lot of details in McCulloch and Pitts's circuit diagram

    2人には これが 回路図のように見えました

  • that are not quite right.

    マカロックとピッツの回路図の 細かい部分には

  • But this basic idea

    間違いが たくさんありますが

  • that visual cortex works like a series of computational elements

    その基本的な概念

  • that pass information one to the next in a cascade,

    つまり 視覚野は一連の 計算要素のように働き

  • is essentially correct.

    段階的に情報を 受け渡していくという概念は

  • Let's talk for a moment

    本質的に正しいものでした

  • about what a model for processing visual information would need to do.

    ここで 少し時間を取って

  • The basic task of perception

    視覚情報処理が どんなことをするのか 説明しようと思います

  • is to take an image like this one and say,

    知覚の基本的な仕事は

  • "That's a bird,"

    このような画像を見て 識別をすることです

  • which is a very simple thing for us to do with our brains.

    「あれは鳥だ」と

  • But you should all understand that for a computer,

    人間の脳は この処理を簡単にやってのけますが

  • this was pretty much impossible just a few years ago.

    コンピューターにとっては難問で

  • The classical computing paradigm

    数年前までは ほとんど不可能でした

  • is not one in which this task is easy to do.

    従来の コンピューターの構造は

  • So what's going on between the pixels,

    こういうタスクには不向きなんです

  • between the image of the bird and the word "bird,"

    鳥のピクセル画像と

  • is essentially a set of neurons connected to each other

    「鳥」という言葉の間にあるのは

  • in a neural network,

    ニューラルネットワークの中の

  • as I'm diagramming here.

    結合しあった 一連のニューロンです

  • This neural network could be biological, inside our visual cortices,

    図示すると こうなります

  • or, nowadays, we start to have the capability

    このニューラルネットワークは 視覚野内に生物学的なものとして存在し

  • to model such neural networks on the computer.

    また最近では コンピューター上に

  • And I'll show you what that actually looks like.

    モデル化できるようになりました

  • So the pixels you can think about as a first layer of neurons,

    どのように動作するか お見せしましょう

  • and that's, in fact, how it works in the eye --

    画像は ニューロンの 第1層を示しています

  • that's the neurons in the retina.

    これは目で言うと

  • And those feed forward

    網膜内のニューロンに相当します

  • into one layer after another layer, after another layer of neurons,

    情報は

  • all connected by synapses of different weights.

    ニューロンの1つの層から別の層へと 次々と受け渡され

  • The behavior of this network

    ニューロン同士は 重みの異なる シナプスでつながれています

  • is characterized by the strengths of all of those synapses.

    このネットワークの動作は

  • Those characterize the computational properties of this network.

    シナプス結合の 強さによって変わり

  • And at the end of the day,

    それが ネットワークの 計算的特徴を決めます

  • you have a neuron or a small group of neurons

    そうして最終的には

  • that light up, saying, "bird."

    少数のニューロン群が反応し

  • Now I'm going to represent those three things --

    「鳥」だと認識されます

  • the input pixels and the synapses in the neural network,

    ここで3つの対象物 ―

  • and bird, the output --

    入力されたピクセル ニューラルネットワーク内のシナプス

  • by three variables: x, w and y.

    出力である「鳥」

  • There are maybe a million or so x's --

    この3つを 「x」「w」「y」と置きましょう

  • a million pixels in that image.

    xは 画像中のピクセルなので

  • There are billions or trillions of w's,

    100万個くらいあり

  • which represent the weights of all these synapses in the neural network.

    wは数十億から数兆個

  • And there's a very small number of y's,

    ニューラルネット内の全シナプスの 結合強度を表します

  • of outputs that that network has.

    このネットワークからの 出力である

  • "Bird" is only four letters, right?

    yの個数はごくわずかです

  • So let's pretend that this is just a simple formula,

    「bird」は たった4文字ですよね?

  • x "x" w = y.

    ここで 次の簡単な式が 成立すると仮定します

  • I'm putting the times in scare quotes

    x “×” w =y

  • because what's really going on there, of course,

    「かける」に引用符を付けたのは

  • is a very complicated series of mathematical operations.

    この場面で実行される演算は

  • That's one equation.

    実際には 非常に複雑な 数学的な計算だからです

  • There are three variables.

    1つの方程式があって

  • And we all know that if you have one equation,

    3個の変数があります

  • you can solve one variable by knowing the other two things.

    ご存じのように 3つの変数のうち 2つの値が分かれば

  • So the problem of inference,

    残りの変数の値も求められます

  • that is, figuring out that the picture of a bird is a bird,

    ここでの問題は

  • is this one:

    鳥の画像から

  • it's where y is the unknown and w and x are known.

    それが鳥だと推論する ということでした

  • You know the neural network, you know the pixels.

    つまり y が未知で xとwが分かっています

  • As you can see, that's actually a relatively straightforward problem.

    画像 x と ネットワーク w は 与えられています

  • You multiply two times three and you're done.

    ご覧のように 比較的単純な問題です

  • I'll show you an artificial neural network

    2と3を掛け合わせれば 答えは出ます

  • that we've built recently, doing exactly that.

    我々が最近構築した ニューラルネットワークでは

  • This is running in real time on a mobile phone,

    まさに これを実行しています

  • and that's, of course, amazing in its own right,

    携帯電話上で リアルタイムで処理をしています

  • that mobile phones can do so many billions and trillions of operations

    こんなに すごいことができるのも

  • per second.

    現在の携帯電話では 1秒当たり 数十億~数兆の命令を

  • What you're looking at is a phone

    実行できるからです

  • looking at one after another picture of a bird,

    ご覧いただいているのは

  • and actually not only saying, "Yes, it's a bird,"

    携帯電話で次々に出す 鳥の画像に対し

  • but identifying the species of bird with a network of this sort.

    ニューラルネットが 「これは鳥だ」と言うだけでなく

  • So in that picture,

    鳥の種類まで 特定しているところです

  • the x and the w are known, and the y is the unknown.

    この式で言うと

  • I'm glossing over the very difficult part, of course,

    xとwが既知で yが未知の場合です

  • which is how on earth do we figure out the w,

    ここで 難しい部分を はしょっていました

  • the brain that can do such a thing?

    wは そもそも どうやって求めたらいいのか

  • How would we ever learn such a model?

    脳がやっているようなことですが

  • So this process of learning, of solving for w,

    人間は どうやって学ぶのでしょう?

  • if we were doing this with the simple equation

    この学習プロセス wを解くという問題は

  • in which we think about these as numbers,

    変数が数値の 簡単な式であれば

  • we know exactly how to do that: 6 = 2 x w,

    どうすればよいか分かります

  • well, we divide by two and we're done.

    6=2×w を解くには

  • The problem is with this operator.

    両辺を2で割れば済みます

  • So, division --

    ここで問題になるのは この演算子です

  • we've used division because it's the inverse to multiplication,

    今 割り算をしましたが

  • but as I've just said,

    それは割り算が 掛け算の逆演算だからです

  • the multiplication is a bit of a lie here.

    しかし 先ほど言ったとおり

  • This is a very, very complicated, very non-linear operation;

    掛け算と見るのには ウソがあり

  • it has no inverse.

    実際には とても複雑な非線形演算で

  • So we have to figure out a way to solve the equation

    逆演算が存在しません

  • without a division operator.

    だから 除算演算子を使わずに

  • And the way to do that is fairly straightforward.

    これを解かなければなりません

  • You just say, let's play a little algebra trick,

    でも そのやり方はそう難しくありません

  • and move the six over to the right-hand side of the equation.

    代数学的な ちょっとしたワザを使うんです

  • Now, we're still using multiplication.

    まず「6」を式の右辺に移します

  • And that zero -- let's think about it as an error.

    依然として乗算を使っています

  • In other words, if we've solved for w the right way,

    そして 左辺の「0」を誤差と考えます

  • then the error will be zero.

    つまり wを正しく求められれば

  • And if we haven't gotten it quite right,

    誤差の値は0になります

  • the error will be greater than zero.

    wの値が 正しくない場合

  • So now we can just take guesses to minimize the error,

    誤差は0より大きくなります

  • and that's the sort of thing computers are very good at.

    誤差の値が最小になるよう 推量をします

  • So you've taken an initial guess:

    こういう処理なら コンピューターは大得意です

  • what if w = 0?

    最初の推測値として

  • Well, then the error is 6.

    w=0では どうでしょう?

  • What if w = 1? The error is 4.

    誤差は6です

  • And then the computer can sort of play Marco Polo,

    w=1の場合 誤差は4

  • and drive down the error close to zero.

    マルコ・ポーロ式鬼ごっこのような調子で

  • As it does that, it's getting successive approximations to w.

    誤差を0に近づけていき

  • Typically, it never quite gets there, but after about a dozen steps,

    そうやってwの近似値を求めます

  • we're up to w = 2.999, which is close enough.

    通常 正解そのものにたどり着くことは ありませんが

  • And this is the learning process.

    数十回繰り返すと w=2.999のような 十分近い値が求まります

  • So remember that what's been going on here

    これが 学習プロセスです

  • is that we've been taking a lot of known x's and known y's

    ここで改めて 思い出してください

  • and solving for the w in the middle through an iterative process.

    私たちがやっていたのは 既知の xとyに対し

  • It's exactly the same way that we do our own learning.

    反復的プロセスによって 真ん中の wの値を求めるということです

  • We have many, many images as babies

    これは人間がものごとを学習するのと 同じやり方です

  • and we get told, "This is a bird; this is not a bird."

    赤ちゃんのとき たくさんの絵を見せられ

  • And over time, through iteration,

    「これは鳥 これは鳥じゃない」と 教わります

  • we solve for w, we solve for those neural connections.

    この学習を反復することで

  • So now, we've held x and w fixed to solve for y;

    wを解いて 神経結合を作り出すんです

  • that's everyday, fast perception.

    xと w に対して y を求めるというのは

  • We figure out how we can solve for w,

    高速な日常的「知覚」です

  • that's learning, which is a lot harder,

    w を求める方法を 先ほど考えましたが

  • because we need to do error minimization,

    これは「学習」であり ずっと難しいことです

  • using a lot of training examples.

    なぜなら 多くの訓練例を使って

  • And about a year ago, Alex Mordvintsev, on our team,

    誤差を最小化する必要が あるからです

  • decided to experiment with what happens if we try solving for x,

    1年ほど前 私のチームの アレックス・モードヴィンツェフは

  • given a known w and a known y.

    既知の w と y に対して x の値を求めるとどうなるか

  • In other words,

    実験してみることにしました

  • you know that it's a bird,

    言い換えると

  • and you already have your neural network that you've trained on birds,

    鳥に対してトレーニングされた ニューラルネットが

  • but what is the picture of a bird?

    鳥だと答えを出す

  • It turns out that by using exactly the same error-minimization procedure,

    「鳥の絵」はどんなものか ということです

  • one