I do two things: I design mobile computers and I study brains. Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers) Yay! I have a brain fan out there.
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 今日のトークの主題は脳で、 ヤッター、脳ファンがいるね
(Laughter) If I could have my first slide, you'll see the title of my talk and my two affiliations. So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory, why it is important that we should develop one and what we can do about it. I'll try to do all that in 20 minutes. I have two affiliations. Most of you know me from my Palm and Handspring days, but I also run a nonprofit scientific research institute called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park. We study theoretical neuroscience and how the neocortex works. I'm going to talk all about that.
(笑) 一枚目のスライドを出してもらえますか 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 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 なぜ理論を築く必要があり、そのためにどうすべきか 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 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 レッドウッド神経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
I have one slide on my other life, the computer life, and that's this slide here. These are some of the products I've worked on over the last 20 years, starting from the very original laptop to some of the first tablet computers and so on, ending up most recently with the Treo, and we're continuing to do this. I've done this because I believe mobile computing is the future of personal computing, and I'm trying to make the world a little bit better by working on these things. But this was, I admit, all an accident. I really didn't want to do any of these products. Very early in my career I decided I was not going to be in the computer industry.
今日はそういったこともお話しします 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 これらは、この20年間に私がつくった製品の一部で 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 最近出たばかりのTreoまであります そしてまだまだつくり続けてます 私は本当にモバイル コンピュータが将来 今のパソコンに取って代わると信じているから 少しでも世のためにと、こういうのを考案してきました でも正直言って全て単なる偶然でした 本当はこんな製品には全く興味がなくて 早いうちから コンピュータ業界の仕事はしないと決めてました
Before that, I just have to tell you about this picture of Graffiti I picked off the web the other day. I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language. I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things across the top of their blackboard, and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.
でもその話をする前に、この間ネットで見つけた 「グラフィティ」についてどうしてもお話したいのです 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 あるウェブサイトを見つけたのです 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 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
(Laughter)
(笑)
So what happened was, when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79, I went to work for Intel and was in the computer industry, and three months into that, I fell in love with something else. I said, "I made the wrong career choice here," and I fell in love with brains. This is not a real brain. This is a picture of one, a line drawing. And I don't remember exactly how it happened, but I have one recollection, which was pretty strong in my mind. In September of 1979, Scientific American came out with a single-topic issue about the brain. It was one of their best issues ever. They talked about the neuron, development, disease, vision and all the things you might want to know about brains. It was really quite impressive.
さて、私は1979年にコーネル大学の工学科を卒業した後 インテルで働くことにしました コンピュータ業界に踏み込んで3ヶ月後 「職業選択を誤ってしまった」と気付き 全く違うもの、つまり脳にはまってしまいました これは現物の脳ではなく、脳のスケッチです きっかけははっきり覚えてないけど、 かなり強烈に記憶に残っている出来事があります 1979年のサイエンティフィック アメリカン9月号は 一冊全てが脳についてだったのです 一番いいテーマで、ニューロン、発達、病気、視覚など 脳について知りたいことは 全て説明してあって実に印象的でした 脳の研究はかなり進んでる気がするかもしれないけど、
One might've had the impression we knew a lot about brains. But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame. Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA. And he wrote a story basically saying, this is all well and good, but you know, we don't know diddly squat about brains, and no one has a clue how they work, so don't believe what anyone tells you. This is a quote from that article, he says: "What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman -- "What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas in which to interpret these different approaches." I thought the word "framework" was great. He didn't say we didn't have a theory. He says we don't even know how to begin to think about it. We don't even have a framework. We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn. So I fell in love with this. I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be? It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference. So I tried to get out of the computer business, into the brain business.
DNAで有名なフランシス クリックは、記事の最後で --- 今日は確かDNA発見50周年ですね、 --- 彼はこんなことを書いてました この雑誌に載ってることは、全てそれはそれでいいけど 実は脳の仕組みについて なーんにもわかっちゃいないんだから まだ何も信じてはいけない、と 彼の書いたその記事から引用します。 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業界をやめて脳に関わることにしました
First, I went to MIT, the AI lab was there. I said, I want to build intelligent machines too, but I want to study how brains work first. And they said, "Oh, you don't need to do that. You're just going to program computers, that's all. I said, you really ought to study brains. They said, "No, you're wrong." I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.
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、 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ら、不合格でした (笑)
(Laughter)
I was a little disappointed -- pretty young -- but I went back again a few years later, this time in California, and I went to Berkeley. And I said, I'll go in from the biological side. So I got in the PhD program in biophysics. I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory. They said, "You can't study theory about brains. You can't get funded for that. And as a graduate student, you can't do that." So I said, oh my gosh. I was depressed; I said, but I can make a difference in this field. I went back in the computer industry and said, I'll have to work here for a while. That's when I designed all those computer products.
かなりがっかりしたけど、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、 この業界を変えるぞと思いつつ、コンピュータ業界に戻り 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
(Laughter)
(笑)
I said, I want to do this for four years, make some money, I was having a family, and I would mature a bit, and maybe the business of neuroscience would mature a bit. Well, it took longer than four years. It's been about 16 years. But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it. So why should we have a good brain theory? Well, there's lots of reasons people do science. The most basic one is, people like to know things. We're curious, and we go out and get knowledge. Why do we study ants? It's interesting. Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating. But sometimes a science has other attributes which makes it really interesting.
4年間こんなことをしてちょっとお金を稼いだり、 家庭を築いたりしてちょっと成長しよう、と思いました その間に脳科学業界もちょっとは成長するかな、と ただ4年なんて考えはあまくて、かれこれ16年 でも今はしていますからお話しします さて、なぜいい脳理論が必要なのだろうか? 人が科学に取り組む動機はいろいろあります まず最も基本的な理由は、人は学ぶことが好きで 興味があればもっと知りたい なぜアリについて研究するのか。それはおもしろいから 役立つ知識だという以前に、興味深く、魅力的です でも、他に、非常に興味をそそられる 特質をもつ科学もあります
Sometimes a science will tell something about ourselves; it'll tell us who we are. Evolution did this and Copernicus did this, where we have a new understanding of who we are. And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain. Our bodies are hanging along for the ride, but my brain is talking to your brain. And if we want to understand who we are and how we feel and perceive, we need to understand brains. Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies, or businesses or whatever. This is one, too, because when we understand how brains work, we'll be able to build intelligent machines. That's a good thing on the whole, with tremendous benefits to society, just like a fundamental technology.
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。今、私の脳があなたの脳に話しかけてます 体もくっついて来てるけど、会話をしてるのは私達の脳 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 脳の徹底的な理解が必要です またときに科学はものすごい社会的貢献、 テクノロジーやビジネスの進化につながる 脳科学もその一例です というのは、脳の仕組みが分かれば 知能機械をつくることができるでしょう それは、基盤技術のように最終的には 社会にすごい利益をもたらすと私は思ってます
So why don't we have a good theory of brains? People have been working on it for 100 years. Let's first take a look at what normal science looks like. This is normal science. Normal science is a nice balance between theory and experimentalists. The theorist guy says, "I think this is what's going on," the experimentalist says, "You're wrong." It goes back and forth, this works in physics, this in geology. But if this is normal science, what does neuroscience look like? This is what neuroscience looks like. We have this mountain of data, which is anatomy, physiology and behavior. You can't imagine how much detail we know about brains. There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year, and every one of them is doing research in brains. A lot of data, but no theory. There's a little wimpy box on top there.
なぜいい脳理論がないのだろう? もう100年前から研究されている課題にも関わらず まず一般に科学はどんなものでしょう 普通の科学とはこんなものです 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 理論家が、こんなふうでしょう、と言ったら 実験主義者が、いや、違う、と却下する このように議論が行き来し続けるのです 物理や地質学ならこれでいいけど これは普通の科学の話で、脳科学はこんな感じです 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 脳についてもう信じられないほど詳しく分かってます 今年の脳科学会議の出席者数は2万8000人にのぼり 全員が脳について研究してるのです 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 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
And theory has not played a role in any sort of grand way in the neurosciences. And it's a real shame. Now, why has this come about? If you ask neuroscientists why is this the state of affairs, first, they'll admit it. But if you ask them, they say, there's various reasons we don't have a good brain theory. Some say we still don't have enough data, we need more information, there's all these things we don't know. Well, I just told you there's data coming out of your ears. We have so much information, we don't even know how to organize it. What good is more going to do? Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so. This is a symptom of the fact that we just don't have a theory. We don't need more data, we need a good theory.
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
Another one is sometimes people say, "Brains are so complex, it'll take another 50 years." I even think Chris said something like this yesterday, something like, it's one of the most complicated things in the universe. That's not true -- you're more complicated than your brain. You've got a brain. And although the brain looks very complicated, things look complicated until you understand them. That's always been the case. So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in, has 30 billion cells. But, you know what? It's very, very regular. In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again. It's not as complex as it looks. That's not the issue.
脳は複雑すぎるんだ、という人もいます あと50年はかかるだろう、と クリスでさえ、昨日言ってたね 君のせりふは正確に覚えてないけど 脳はこの世で最も複雑だ、とか。でもそうじゃない 人は脳より複雑さ。脳を持ってるんだから それに脳は複雑に見えるけど 何でも、理解するまでは複雑に見えるものなのです 昔からそうでした。それに、私が興味を持ってる 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 それはとっても規則的なのです 同じものが何度も何度も繰り返されてるかのようで 思うほど複雑じゃない。問題は別にあります
Some people say, brains can't understand brains. Very Zen-like. Woo.
脳は脳を理解できないという人もいます うわー、非常に禅っぽいですね
(Laughter)
(笑)
You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point? It's just a bunch of cells. You understand your liver. It's got a lot of cells in it too, right? So, you know, I don't think there's anything to that. And finally, some people say, "I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious. I've got this experience, I'm in the world. I can't be just a bunch of cells." Well, people used to believe there was a life force to be living, and we now know that's really not true at all. And there's really no evidence, other than that people just disbelieve that cells can do what they do. So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism, some really smart people, too, but we can reject all that.
聞こえはいいけど、何の役に立つの? 脳も、たかが細胞の固まり。肝臓なら分かるでしょ 肝臓にも多数の細胞がありますよね だからそんな考えも無意味だと思います そして最後に、自分が 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、 今物事を経験しながら、この世に存在してるんだから ただの細胞の固まりだなんてあり得ない、と 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 今、それは全くの嘘だったと分かってます 人の行動を細胞が実現するという発想への疑念以外 何の根拠もありません 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、 とても頭のいい人もいるけど、全て却下しましょう
(Laughter)
(笑)
No, there's something else, something really fundamental, and it is: another reason why we don't have a good brain theory is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption that has prevented us from seeing the answer. There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong. Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is, I'll tell you about the history of it in science. Look at other scientific revolutions -- the solar system, that's Copernicus, Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener. They all have a lot in common with brain science.
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
First, they had a lot of unexplained data. A lot of it. But it got more manageable once they had a theory. The best minds were stumped -- really smart people. We're not smarter now than they were then; it just turns out it's really hard to think of things, but once you've thought of them, it's easy to understand. My daughters understood these three theories, in their basic framework, in kindergarten. It's not that hard -- here's the apple, here's the orange, the Earth goes around, that kind of stuff.
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、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
Another thing is the answer was there all along, but we kind of ignored it because of this obvious thing. It was an intuitive, strongly held belief that was wrong. In the case of the solar system, the idea that the Earth is spinning, the surface is going a thousand miles an hour, and it's going through the solar system at a million miles an hour -- this is lunacy; we all know the Earth isn't moving. Do you feel like you're moving a thousand miles an hour? If you said Earth was spinning around in space and was huge -- they would lock you up, that's what they did back then.
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 狂気的です。地球は動いてないと思ってますから 時速100万マイルで動いてる気がしますか? もうちろんしませんよ 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
So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?
(笑) 直感的には正しく、明らかでした。さて進化の場合は?
Evolution, same thing. We taught our kids the Bible says God created all these species, cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants; they don't change. Noah put them on the ark in that order, blah, blah. The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor. We all have a common ancestor with the plant in the lobby! This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable. And the same thing about tectonic plates. All the mountains and the continents are kind of floating around on top of the Earth. It doesn't make any sense.
進化も同様。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
So what is the intuitive, but incorrect assumption, that's kept us from understanding brains? I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point. Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption. The intuitive but obvious thing is: somehow, intelligence is defined by behavior; we're intelligent because of how we do things and how we behave intelligently. And I'm going to tell you that's wrong. Intelligence is defined by prediction.
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
I'm going to work you through this in a few slides, and give you an example of what this means. Here's a system. Engineers and scientists like to look at systems like this. They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs. The AI people said, the thing in the box is a programmable computer, because it's equivalent to a brain. We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior. Alan Turing defined the Turing test, which essentially says, we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human -- a behavioral metric of what intelligence is that has stuck in our minds for a long time.
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
Reality, though -- I call it real intelligence. Real intelligence is built on something else. We experience the world through a sequence of patterns, and we store them, and we recall them. When we recall them, we match them up against reality, and we're making predictions all the time. It's an internal metric; there's an internal metric about us, saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on. You're all being intelligent now, but you're not doing anything. Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything. But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying. Because you're intelligent and you speak English, you know the word at the end of this sentence.
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、などと自問しているのです 今何もしてないけど、あなた達は皆知性的ですよね 体をかいて、鼻をほじってるかもしれないけど、 今別に特別なことはしてません でも知性的なのです。私の話を理解してます 知能をもち英語を話すため、文末の言葉も 分かり(...) ます。
The word came to you; you make these predictions all the time. What I'm saying is, the internal prediction is the output in the neocortex, and somehow, prediction leads to intelligent behavior. Here's how that happens: Let's start with a non-intelligent brain. I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain. And we'll say it's a non-mammal, like a reptile, say, an alligator; we have an alligator. And the alligator has some very sophisticated senses. It's got good eyes and ears and touch senses and so on, a mouth and a nose. It has very complex behavior. It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you. It can attack. It can do all kinds of stuff. But we don't consider the alligator very intelligent, not in a human sort of way.
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 この永久的予測が 大脳新皮質の出力なのです 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 どんな方法か、まず知能のない脳を見てみましょう 知能のない脳、昔の脳を手に入れたとします 哺乳類でなくて、例えば爬虫類のもの そう、ワニの脳としましょう ワニは様々な洗練された感覚をもっています するどい目と耳、触感、 口と鼻。そして非常に複雑な行動を示します 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 あなたを襲うかもしれない。いろんなことができます 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
But it has all this complex behavior already. Now in evolution, what happened? First thing that happened in evolution with mammals is we started to develop a thing called the neocortex. I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain. Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain. It's the wrinkly thing on the top of your head that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.
既にこんなに複雑な行動を示すのに さて、進化の過程で何が起きたんだろう? 最初に哺乳類に起きた進化は 大脳新皮質の発達でした 大脳新皮質を、この昔の脳から 突き出てる箱だとしましょう 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 知らない人のために説明しますが、頭のてっぺんの 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
(Laughter)
(笑)
Literally, it's about the size of a table napkin and doesn't fit, so it's wrinkly. Now, look at how I've drawn this. The old brain is still there. You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain. It's all those gut reactions you have. On top of it, we have this memory system called the neocortex. And the memory system is sitting over the sensory part of the brain. So as the sensory input comes in and feeds from the old brain, it also goes up into the neocortex. And the neocortex is just memorizing. It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on: where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on. And in the future, when it sees something similar to that again, in a similar environment, or the exact same environment, it'll start playing it back: "Oh, I've been here before," and when you were here before, this happened next. It allows you to predict the future. It literally feeds back the signals into your brain; they'll let you see what's going to happen next, will let you hear the word "sentence" before I said it. And it's this feeding back into the old brain that will allow you to make more intelligent decisions.
本気ですよ。テーブル ナプキンくらいの大きさで、 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 昔の、脳はまだ残ってます。ワニの脳はまだあるのです そう、これは感情的な脳 本能的な反応などの根源なのです その上に大脳新皮質という記憶装置があります 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 感覚の入力を受けた昔の脳からの出力は 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 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 全部記憶しよう、と考えます そして将来もし似た環境、全く同じような環境で、 似たものを見かけたら、再生します 過去の経験を再生しだすのです ああ、来たことある。次はこんなことが起きるぞ 未来を予測することを可能にします 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 次に起こることが分かり 声に出す前に、文末の言葉が聞こえたのです これは古い方の脳へ出力が返っているということで これによって、より知性的な判断が可能になります
This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little. And all the time you say, "Oh, I can predict things," so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze, next time you're in one, you have the same behavior. But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze, I know which way to go; I've been here before; I can envision the future." That's what it's doing. This is true for all mammals -- in humans, it got a lot worse. Humans actually developed the front of the neocortex, called the anterior part of the neocortex. And nature did a little trick. It copied the posterior, the back part, which is sensory, and put it in the front. Humans uniquely have the same mechanism on the front, but we use it for motor control.
このスライドは一番重要だから入念に説明します 常に、ああ、予測できるな、と考えてるのです ネズミの場合、迷路を通過すれば道を覚え、 次にまた迷路に出くわしたら同じ行動をとります でも途端に、より利口になるのです つまり、この迷路覚えてるぞ、行先は分かるぞ 前に来たから予想できるぞと。実際その通りです これは全ての哺乳類に関して同様に言えるけど 人間の場合はずっとひどくなったのです 人間の場合、大脳新皮質の前部が発達して 自然の女神はちょっとしたいたずらをしました 脳の後部、感覚の部分をコピーして 前部にくっつけたのです 人間だけは後部と同じ仕組みを前部に持ち、 運動操作のために使っています
So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that. I don't have time to explain, but to understand how a brain works, you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works, how it is we store patterns and make predictions. Let me give you a few examples of predictions. I already said the word "sentence." In music, if you've heard a song before, when you hear it, the next note pops into your head already -- you anticipate it. With an album, at the end of a song, the next song pops into your head. It happens all the time, you make predictions.
だから人は今、複雑な動作を計画し実行できます 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 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 理解しなければならないのです それでは「予測」の例をいくつか挙げてみましょう さっき話した文中の言葉もその一例です 音楽の場合、例えばジルの曲を聞いたことがあったら 彼女が歌ってるうちから次の音が浮かんできます 曲を聞きながら次の音を予想します 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 常にこうやって予測してるのです
I have this thing called the "altered door" thought experiment. It says, you have a door at home; when you're here, I'm changing it -- I've got a guy back at your house right now, moving the door around, moving your doorknob over two inches. When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob, notice it's in the wrong spot and go, "Whoa, something happened." It may take a second, but something happened. I can change your doorknob in other ways -- make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever, I can change the door; put colors on, put windows in. I can change a thousand things about your door and in the two seconds you take to open it, you'll notice something has changed.
「改造されたドアの記憶」という実験があります この実験によるとこんなことが言えます 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 今ある男があなたの家の ドアノブを5センチ移動させてる 今夜あなたが帰宅したら ドアノブへ手を伸ばしては 位置が違うと気付き、何か違うぞ、と思うでしょう すぐにはなぜか分からないけど、何か違う 他にも、ドアノブのサイズを変えたり、 素材を銀に変えたりしてもいいのです ドアノブをレバーにしたり、ドアの色を変えたり 窓を付けたり、どんな違いだとしても ドアを開けるために必要な数秒間で 何か違うということに気付くでしょう
Now, the engineering approach, the AI approach to this, is to build a door database with all the door attributes. And as you go up to the door, we check them off one at time: door, door, color ... We don't do that. Your brain doesn't do that. Your brain is making constant predictions all the time about what will happen in your environment. As I put my hand on this table, I expect to feel it stop. When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch, I'll know something has changed. You're constantly making predictions about your environment. I'll talk about vision, briefly. This is a picture of a woman. When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second. We're not aware of it, but our eyes are always moving. When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth. When your eye moves from eye to eye, if there was something else there like a nose, you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"
さて、工学的、人工知能的に検証する場合 ドアの特徴を全部含むデータベースを作成します ドアに近づいては一つずつ特徴を確認していく、 ドアの...色とか... でも私達の脳はそんなことはしません 実際には、脳は常時、 次に何が起こるのか予測してるのです テーブルに手をあてれば、手が止まると分かります 歩いているとき、もし少しでもずれたら 何か違う、と気付きます 常に周りの環境について予測してるのです 視覚について簡単に説明しましょう。女性の絵です 他人を眺めるとき、目は2、3秒で 移転してます 無意識のうちに、目は常に動いているのです だから他人の顔を眺めるときは 通常目、目、鼻、口、と焦点を移転させます さて、もし2つの目の間に 別のものがあった場合 例えば目があるはずのとこに鼻があったとしたら
(Laughter)
あれ、え~、と思うでしょう
"There's something wrong about this person." That's because you're making a prediction. It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK." No, you have an expectation of what you're going to see.
(笑) 何か変だぞ、と それは、予測をしてるからなのです そっちに目を向けてから、今何を見てるのかな、 鼻だ、よし、ではなく、何を見るか予測しています
(笑)
Every single moment. And finally, let's think about how we test intelligence. We test it by prediction: What is the next word in this ...? This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence? Here's three visions of an object. What's the fourth one? That's how we test it. It's all about prediction.
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?
So what is the recipe for brain theory? First of all, we have to have the right framework. And the framework is a memory framework, not a computational or behavior framework, it's a memory framework. How do you store and recall these sequences of patterns? It's spatiotemporal patterns.
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
Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians -- biologists generally are not good theoreticians. Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology. I've found the best people to work with are physicists, engineers and mathematicians, who tend to think algorithmically. Then they have to learn the anatomy and the physiology. You have to make these theories very realistic in anatomical terms. Anyone who tells you their theory about how the brain works and doesn't tell you exactly how it's working and how the wiring works -- it's not a theory.
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 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
And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute. I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing, and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future, to tell you about it. I'm really excited; this is not going to take 50 years.
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でけど、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
What will brain theory look like? First of all, it's going to be about memory. Not like computer memory -- not at all like computer memory. It's very different. It's a memory of very high-dimensional patterns, like the things that come from your eyes. It's also memory of sequences: you cannot learn or recall anything outside of a sequence. A song must be heard in sequence over time, and you must play it back in sequence over time. And these sequences are auto-associatively recalled, so if I see something, I hear something, it reminds me of it, and it plays back automatically. It's an automatic playback. And prediction of future inputs is the desired output. And as I said, the theory must be biologically accurate, it must be testable and you must be able to build it. If you don't build it, you don't understand it.
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
One more slide. What is this going to result in? Are we going to really build intelligent machines? Absolutely. And it's going to be different than people think. No doubt that it's going to happen, in my mind. First of all, we're going to build this stuff out of silicon. The same techniques we use to build silicon computer memories, we can use here. But they're very different types of memories. And we'll attach these memories to sensors, and the sensors will experience real-live, real-world data, and learn about their environment.
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
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.
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
(Laughter)
(笑)
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.
あとは知能的な警備システムとか 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