Jeff Hawkins: How brain science will change computing

ジェフ・ホーキンスが語る「脳科学がコンピューティングを変える」

翻訳: Natsu Fukui 校正: Satoshi Tatsuhara

I do two things:

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

I design mobile computers and I study brains.

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）

一枚目のスライドを出してもらえますか

If I could have my first slide,

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

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,

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.

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

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 have two affiliations.

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

PalmやHandspring時代の私しか知らない人が多いですが

but I also run a nonprofit scientific research institute

実はメンローパークにある非営利研究所の

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

レッドウッド神経科学研究所も運営してます

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

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'm going to talk all about that.

今日はそういったこともお話しします

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

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

and that's this slide here.

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

これらは、この20年間に私がつくった製品の一部で

starting from the very original laptop

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

to some of the first tablet computers

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

最近出たばかりのTreoまであります

and we're continuing to do this.

そしてまだまだつくり続けてます

I've done this because I believe mobile computing

私は本当にモバイル コンピュータが将来

is the future of personal computing,

今のパソコンに取って代わると信じているから

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

少しでも世のためにと、こういうのを考案してきました

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

でも正直言って全て単なる偶然でした

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

本当はこんな製品には全く興味がなくて

Very early in my career

早いうちから

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

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

でもその話をする前に、この間ネットで見つけた

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

「グラフィティ」についてどうしてもお話したいのです

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

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

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

across the top of their blackboard,

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

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,

さて、私は1979年にコーネル大学の工学科を卒業した後

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

インテルで働くことにしました

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

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

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

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

and I fell in love with brains.

全く違うもの、つまり脳にはまってしまいました

This is not a real brain.

これは現物の脳ではなく、脳のスケッチです

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

きっかけははっきり覚えてないけど、

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

かなり強烈に記憶に残っている出来事があります

In September of 1979,

1979年のサイエンティフィック アメリカン9月号は

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

一冊全てが脳についてだったのです

It was one of their best issues ever.

一番いいテーマで、ニューロン、発達、病気、視覚など

They talked about the neuron, development, disease, vision

脳について知りたいことは

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

全て説明してあって実に印象的でした

It was really quite impressive.

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

脳の研究はかなり進んでる気がするかもしれないけど、

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

DNAで有名なフランシス クリックは、記事の最後で ---

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

今日は確かDNA発見50周年ですね、

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

--- 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

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

実は脳の仕組みについて

and no one has a clue how they work,

なーんにもわかっちゃいないんだから

so don't believe what anyone tells you.

まだ何も信じてはいけない、と

This is a quote from that article, he says:

彼の書いたその記事から引用します。

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

紳士的な言葉使いです。「明らかに欠けてるのは」

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

「様々な考え方を解釈するための大まかな枠組みです」

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

枠組みとは実に的確な表現だと思いました

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

彼は理論がないとは言っていません

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

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

We don't even have a framework.

いわばトーマス クーンのいうパラダイム前の時代です

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

私はこの考え方にはまってしまい、

So I fell in love with this.

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

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

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

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

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

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.

まずMITの人工知能研究所に行き

I said, I want to build intelligent machines too,

私も知能機械をつくりたい、

but I want to study how brains work first.

まずは脳の仕組みについて研究したい、と言ったんです

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

でも、そんなことしなくていい、と言われました

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

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

I said, you really ought to study brains.

脳を研究すべき、と私が言っても、間違いだ、と言うから

They said, "No, you're wrong."

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

間違いはあなただと返したら、不合格でした

(Laughter)

（笑）

I was a little disappointed -- pretty young --

かなりがっかりしたけど、数年後今度は

but I went back again a few years later,

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

this time in California, and I went to Berkeley.

今度は生物学的方面から迫ってみることにしたのです

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

So I got in the PhD program in biophysics.

生物物理学の大学院に合格したから

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

さて、脳理論を研究したい、と言いいました

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

でも、脳理論なんて研究しちゃいかん、

You can't get funded for that.

そんなことのための研究費はない、

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

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

So I said, oh my gosh.

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

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

I went back in the computer industry

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

しばらくここで働くしかないな、と決心し、

That's when I designed all those computer products.

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,

4年間こんなことをしてちょっとお金を稼いだり、

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

家庭を築いたりしてちょっと成長しよう、と思いました

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

その間に脳科学業界もちょっとは成長するかな、と

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

ただ4年なんて考えはあまくて、かれこれ16年

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

でも今はしていますからお話しします

So why should we have a good brain theory?

さて、なぜいい脳理論が必要なのだろうか?

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

人が科学に取り組む動機はいろいろあります

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

まず最も基本的な理由は、人は学ぶことが好きで

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

興味があればもっと知りたい

Why do we study ants? It's interesting.

なぜアリについて研究するのか。それはおもしろいから

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

役立つ知識だという以前に、興味深く、魅力的です

But sometimes a science has other attributes

でも、他に、非常に興味をそそられる

which makes it really interesting.

特質をもつ科学もあります

Sometimes a science will tell something about ourselves;

ときに科学の研究は人類について何かを

it'll tell us who we are.

明らかにします

Evolution did this and Copernicus did this,

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

where we have a new understanding of who we are.

新知識を与えてくれました

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

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

Our bodies are hanging along for the ride,

体もくっついて来てるけど、会話をしてるのは私達の脳

but my brain is talking to your brain.

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

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

we need to understand brains.

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

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

or businesses or whatever.

脳科学もその一例です

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

というのは、脳の仕組みが分かれば

we'll be able to build intelligent machines.

知能機械をつくることができるでしょう

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

それは、基盤技術のように最終的には

just like a fundamental technology.

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?

なぜいい脳理論がないのだろう?

People have been working on it for 100 years.

もう100年前から研究されている課題にも関わらず

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

まず一般に科学はどんなものでしょう

This is normal science.

普通の科学とはこんなものです

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

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

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

理論家が、こんなふうでしょう、と言ったら

the experimentalist says, "You're wrong."

実験主義者が、いや、違う、と却下する

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

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

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

これは普通の科学の話で、脳科学はこんな感じです

This is what neuroscience looks like.

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

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

You can't imagine how much detail we know about 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

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

今年の脳科学会議の出席者数は2万8000人にのぼり

and every one of them is doing research in brains.

全員が脳について研究してるのです

A lot of data, but no theory.

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

There's a little wimpy box on top there.

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

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

in the neurosciences.

And it's a real shame.

非常に残念です。なぜでしょう?

Now, why has this come about?

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

脳科学者にこの質問をなげがけると

first, they'll admit it.

とりあえず現状を認めます。でも

But if you ask them, they say,

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

いい脳理論がない理由は様々だと言い訳します

Some say we still don't have enough data,

データ不足なんだ、まだ理解できないことが多いから

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

もっと情報が必要なのだ、と言ったりします

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

でもさっき言ったようにデータはあり余ってるのです

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

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

What good is more going to do?

増やしてどうなる?

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

運良く魔法のデータでも見つかるとは思えません

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

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

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,

脳は複雑すぎるんだ、という人もいます

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

あと50年はかかるだろう、と

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

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

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

脳はこの世で最も複雑だ、とか。でもそうじゃない

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

人は脳より複雑さ。脳を持ってるんだから

You've got a brain.

それに脳は複雑に見えるけど

And although the brain looks very complicated,

何でも、理解するまでは複雑に見えるものなのです

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

昔からそうでした。それに、私が興味を持ってる

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

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

has 30 billion cells.

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

それはとっても規則的なのです

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

同じものが何度も何度も繰り返されてるかのようで

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

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.

脳は脳を理解できないという人もいます

Very Zen-like. Woo.

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?

聞こえはいいけど、何の役に立つの?

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

脳も、たかが細胞の固まり。肝臓なら分かるでしょ

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

肝臓にも多数の細胞がありますよね

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

だからそんな考えも無意味だと思います

And finally, some people say,

そして最後に、自分が

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

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、

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

今物事を経験しながら、この世に存在してるんだから

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

ただの細胞の固まりだなんてあり得ない、と

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

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

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

今、それは全くの嘘だったと分かってます

And there's really no evidence,

人の行動を細胞が実現するという発想への疑念以外

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

何の根拠もありません

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

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、

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

とても頭のいい人もいるけど、全て却下しましょう

(Laughter)

（笑）

私が考える、他の、とても基本的なことについて

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

話しましょう。つまり

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

脳についていい定理がないのは、

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

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

that has prevented us from seeing the answer.

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

私達が信じていることで、明らかな間違いがあります

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

それがいったい何なのか話す前に、

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

科学史上でのその存在についてお話しましょう

Look at other scientific revolutions --

その他の科学的革命を見てみると、

the solar system, that's Copernicus,

例えばコペルニクスの太陽系とか

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

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

They all have a lot in common with brain science.

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

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

But it got more manageable once they had a theory.

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

The best minds were stumped -- really smart people.

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

We're not smarter now than they were then;

私達はそのころの人達より利口なわけではないのです

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

ただ、何かについて本当に理解するのは難しいけれど

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

一度考えてみてしまえば、結構分かり易いものなのです

My daughters understood these three theories,

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

in their basic framework, in kindergarten.

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

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

the Earth goes around, that kind of stuff.

別に大して難しくないのです

Another thing is the answer was there all along,

そして最後に、答えはずっと前から分かってたけど

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

ある明らかなことのためにみんな無視していたのです

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

直感的には正しいために、堅く信じていたある誤解

In the case of the solar system,

太陽系の場合、地球が自転していて

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

地表が時速1000マイルくらいで動き、

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

地球は太陽系を時速100万マイルくらいで動いています

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

狂気的です。地球は動いてないと思ってますから

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

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

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

地球が宇宙で勢いよく回転してるとか言ったら、

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

狂人扱いされます、昔はそうだったのです

（笑）

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

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.

進化も同様。聖書によると神が全ての生き物を創造して

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

猫は猫、犬は犬、人は人、植物は植物、と

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

一生変わらないんだと子供達に教えました

they don't change.

その順番でノアが箱船に乗せたから、かくかくしかじか

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.

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

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

私達とロビーの植木にも共通祖先がいるはずなのです

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

これが進化です。信じ難いけどこれは事実なのです

And the same thing about tectonic plates.

構造プレートについても同様

All the mountains and the continents

山と大陸が地上に浮かんでる

are kind of floating around on top of the Earth.

意味不明ですよね

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

それではその直感的には正しいようだけど

that's kept us from understanding brains?

脳の理解を妨げる誤解とは？

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

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

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

間違っているのか議論しなければなりません

The intuitive but obvious thing is:

その直感的には正しいけど明らかな誤解とは

somehow, intelligence is defined by behavior;

知性は行動によって定義されるということです

we're intelligent because of how we do things

つまり、私達の知能の高さは知性的な行動によって

and how we behave intelligently.

定められる。私はこの考えが誤解だと言いたいのです

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

Intelligence is defined by prediction.

実は知性は予測能力によって定義されます

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

これから見せるスライドとある例を通して

and give you an example of what this means.

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

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

工学者、科学者はシステムをこのように考えています

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

箱の中に何かがあって、入力と出力があるのです

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

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、

because it's equivalent to a brain.

脳に相当し、入力を提供すれば

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

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

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

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

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

こんな行動を基にした知能の測定方法を

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

私達は長いこと信頼してきました

Reality, though -- I call it real intelligence.

でも、実際には「真の知能」は

Real intelligence is built on something else.

別のものを基に構成されているのです

We experience the world through a sequence of patterns,

人はこの世をパターンの時間的並びとして経験、記憶し、

and we store them, and we recall them.

後に思い出します。そして思い出すと同時に

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

現実と照らし合わせ、常に次の出来事を予測してます

and we're making predictions all the time.

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

つまり私達には永久の測定基準が存在し、常に

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

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

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

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、

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

今別に特別なことはしてません

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

でも知性的なのです。私の話を理解してます

Because you're intelligent and you speak English,

知能をもち英語を話すため、文末の言葉も

you know the word at the end of this

分かり（...）

ます。

sentence.

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

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

What I'm saying is,

この永久的予測が

the internal prediction is the output in the neocortex,

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

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

どんな方法か、まず知能のない脳を見てみましょう

Let's start with a non-intelligent brain.

知能のない脳、昔の脳を手に入れたとします

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,

哺乳類でなくて、例えば爬虫類のもの

say, an alligator; we have an alligator.

そう、ワニの脳としましょう

And the alligator has some very sophisticated senses.

ワニは様々な洗練された感覚をもっています

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

するどい目と耳、触感、

a mouth and a nose.

口と鼻。そして非常に複雑な行動を示します

It has very complex behavior.

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

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

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

あなたを襲うかもしれない。いろんなことができます

But we don't consider the alligator very intelligent,

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

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

既にこんなに複雑な行動を示すのに

Now in evolution, what happened?

さて、進化の過程で何が起きたんだろう?

First thing that happened in evolution with mammals

最初に哺乳類に起きた進化は

is we started to develop a thing called the neocortex.

大脳新皮質の発達でした

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

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

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

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

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

知らない人のために説明しますが、頭のてっぺんの

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

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

本気ですよ。テーブル ナプキンくらいの大きさで、

and doesn't fit, so it's wrinkly.

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

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

昔の、脳はまだ残ってます。ワニの脳はまだあるのです

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

そう、これは感情的な脳

It's all those gut reactions you have.

本能的な反応などの根源なのです

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

その上に大脳新皮質という記憶装置があります

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

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

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

感覚の入力を受けた昔の脳からの出力は

it also goes up into the neocortex.

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

And the neocortex is just memorizing.

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

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

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

全部記憶しよう、と考えます

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

そして将来もし似た環境、全く同じような環境で、

in a similar environment, or the exact same environment,

似たものを見かけたら、再生します

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

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

and when you were here before, this happened next.

未来を予測することを可能にします

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your 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

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

次に起こることが分かり

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

声に出す前に、文末の言葉が聞こえたのです

And it's this feeding back into the old brain

これは古い方の脳へ出力が返っているということで

that will allow you to make more intelligent decisions.

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.

このスライドは一番重要だから入念に説明します

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

常に、ああ、予測できるな、と考えてるのです

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

ネズミの場合、迷路を通過すれば道を覚え、

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

次にまた迷路に出くわしたら同じ行動をとります

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

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

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

前に来たから予想できるぞと。実際その通りです

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

これは全ての哺乳類に関して同様に言えるけど

in humans, it got a lot worse.

人間の場合はずっとひどくなったのです

Humans actually developed the front of the neocortex,

人間の場合、大脳新皮質の前部が発達して

called the anterior part of the neocortex.

自然の女神はちょっとしたいたずらをしました

And nature did a little trick.

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

脳の後部、感覚の部分をコピーして

and put it in the front.

前部にくっつけたのです

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

人間だけは後部と同じ仕組みを前部に持ち、

but we use it for motor control.

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.

だから人は今、複雑な動作を計画し実行できます

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

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

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

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

how it is we store patterns and make predictions.

それでは「予測」の例をいくつか挙げてみましょう

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

さっき話した文中の言葉もその一例です

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

音楽の場合、例えばジルの曲を聞いたことがあったら

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

彼女が歌ってるうちから次の音が浮かんできます

you anticipate it.

曲を聞きながら次の音を予想します

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

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

It happens all the time, you make predictions.

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.

「改造されたドアの記憶」という実験があります

It says, you have a door at home;

この実験によるとこんなことが言えます

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

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

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

今ある男があなたの家の

moving your doorknob over two inches.

ドアノブを5センチ移動させてる

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

今夜あなたが帰宅したら

ドアノブへ手を伸ばしては

notice it's in the wrong spot

位置が違うと気付き、何か違うぞ、と思うでしょう

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

すぐにはなぜか分からないけど、何か違う

I can change your doorknob in other ways --

他にも、ドアノブのサイズを変えたり、

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

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

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

窓を付けたり、どんな違いだとしても

I can change a thousand things about your door

ドアを開けるために必要な数秒間で

and in the two seconds you take to open it,

何か違うということに気付くでしょう

you'll notice something has changed.

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

さて、工学的、人工知能的に検証する場合

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

ドアの特徴を全部含むデータベースを作成します

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

ドアに近づいては一つずつ特徴を確認していく、

door, door, color ...

ドアの...色とか...

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

でも私達の脳はそんなことはしません

Your brain is making constant predictions all the time

実際には、脳は常時、

about what will happen in your environment.

次に何が起こるのか予測してるのです

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

テーブルに手をあてれば、手が止まると分かります

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

歩いているとき、もし少しでもずれたら

I'll know something has changed.

何か違う、と気付きます

You're constantly making predictions about your environment.

常に周りの環境について予測してるのです

I'll talk about vision, briefly.

視覚について簡単に説明しましょう。女性の絵です

This is a picture of a woman.

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

他人を眺めるとき、目は2、3秒で

移転してます

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

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

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

通常目、目、鼻、口、と焦点を移転させます

When your eye moves from eye to eye,

さて、もし2つの目の間に

if there was something else there like a nose,

別のものがあった場合

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

例えば目があるはずのとこに鼻があったとしたら

あれ、え～、と思うでしょう

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

（笑）

何か変だぞ、と

That's because you're making a prediction.

それは、予測をしてるからなのです

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

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

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

（笑）

Every single moment.

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

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

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

予測能力を指標とします。次にくる言葉を聞いたり

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

これらと同じ関係がこれらなら、次の数字は？とか

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

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

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

So what is the recipe for brain theory?

それではいい脳理論を築く秘訣は?

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

まず第一に、ふさわしい枠組みが必要です

And the framework is a memory framework,

それは記憶の枠組みです

not a computational or behavior framework,

計算とか行動ではなく、記憶

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

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

It's spatiotemporal patterns.

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

そしてこの枠組みの次は理論学者

biologists generally are not good theoreticians.

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

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,

だから経験からいうと物理学者、工学者、数学者など

engineers and mathematicians,

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

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

次に彼らに解剖学、そして生理学を学ばせます

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

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

Anyone who tells you their theory about how the brain works

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

動作しているのかを厳密に説明しないものは

and how the wiring works --

理論とはいえません

it's not a theory.

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

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

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

研究は、ものすごい勢いで進歩してます

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

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

to tell you about it.

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

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?

さて、どんな脳理論になるのでしょうか?

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

第一に、記憶中心の理論でしょう

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

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

It's very different.

メモリとは全然違って、

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

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

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

さらに順序も記憶します

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

順序なしで、記憶や再生はできません

A song must be heard in sequence over time,

曲を記憶するときは、それを順に耳にし

and you must play it back in sequence over time.

順に再生しなければなりません

And these sequences are auto-associatively recalled,

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

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

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

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

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

And prediction of future inputs is the desired output.

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

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

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

試したり、築き上げられたりできなくちゃいけません

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

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?

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?

Are we going to really build intelligent machines?

もちろん。でも人が想像してるのとは違います

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

創作に成功することは間違いないと思うけど

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

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

どう違うかというと、第一に、材料はシリコン

The same techniques we use to build silicon computer memories,

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

we can use here.

使用すればいい

But they're very different types of memories.

ただし、全く違う種類のメモリになります

And we'll attach these memories to sensors,

メモリをセンサーにつなげれば

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

センサーはリアルタイムに外の世界のデータを感知し、

and learn about their environment.

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.

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

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

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

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

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

The new brain is easier than the old brain.

新しい脳は昔の脳よりずっと単純です

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

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

So you're not going to see C-3PO.

C-3POみたいなのはずっと先です

You're going to see things more like intelligent cars

初めは知能的な自動車などが開発されるでしょう

that really understand what traffic is, what driving is

例えば車の往来や運転を理解していて、

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

方向指示器を30秒点滅させている車は角を曲がらない

probably aren't going to turn.

などと予測できる車とか

(Laughter)

（笑）

We can also do intelligent security systems.

あとは知能的な警備システムとか

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

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

those are the things that will happen first.

まず適用されだすでしょう

But ultimately, the world's the limit.

でも最終的には、適応領域の限界はありせん

I don't know how this will turn out.

どんな結果につながるかはまだ分からないのです

I know a lot of people who invented the microprocessor.

マイクロ プロセッサーを発明した人達も

And if you talk to them,

何か重大なものをつくっているとは分かっていたけど

they knew what they were doing was really significant,

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

発明によって何が起こるかは知らなかったのです

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

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

and all this kind of stuff.

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

携帯電話やインターネットは予想外でした

and traffic-light controllers.

とにかくすごいものができるぞ、と

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

同様に、脳科学と今お話したようなメモリは

are going to be a very fundamental technology,

基盤技術となり、今後100年の間に

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

信じられないような変化をもたらすでしょう

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

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

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

さてもう時間切れだから、ここでこのトークは

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

おしまいにしましょう