Are Insect Brains the Secret to Great AI? | Frances S. Chance | TED

翻訳: Shigekazu Nakaya 校正: Takako Ramsden

Creating intelligence on a computer.

コンピュータで知性を創造することー

This has been the Holy Grail for artificial intelligence

それは長きにわたり AIが目指している究極の目標です

for quite some time.

But how do we get there?

どうしたら達成できるのでしょう？

So we view ourselves as highly intelligent beings.

私たちは人間を 非常に知的な存在と見なしています

So it's logical to study our own brains,

ですから 認識能力の基盤である 人間の脳を研究することは

the substrate of our cognition, for creating artificial intelligence.

人工知能を作成するのに 理にかなっています

人間の脳の働きをコンピュータ上で 再現できるかどうか想像してみてください

Imagine if we could replicate how our own brains work on a computer.

But now consider the journey that would be required.

まずは 再現までの道のりについて 見ていきましょう

The human brain contains 86 billion neurons.

860億個のニューロン（神経細胞）が 人間の脳の中にあります

Each is constantly communicating with thousands of others,

何千ものニューロンが 常に お互いにコミュニケーションを取り

and each has individual characteristics of its own.

各ニューロンは 独自の特性を持っています

Capturing the human brain on a computer

人間の脳を コンピュータに取り込むことは

may simply be too big and too complex a problem

データが大き過ぎる上 複雑過ぎるため

to tackle with the technology and the knowledge that we have today.

現在の技術と知識では 難しいでしょう

I believe that we can capture a brain on a computer,

私は 不可能ではないと思っています

but we have to start smaller.

しかし かなり小さいところから 始めなければいけません

しかし かなり小さいところから 始めなければいけません

Much smaller.

These insects have three of the most fascinating brains in the world to me.

世界で最も魅力的な脳を持つのは この３種の昆虫だと思います

While they do not possess human-level intelligence,

知性は 人間のレベルには及びませんが

each is remarkable at a particular task.

それぞれの機能は 注目に値します

Think of them as highly trained specialists.

どれも高度な訓練を受けた スペシャリストだと考えてください

African dung beetles are really good at rolling large balls in straight lines.

アフリカのフンコロガシは 大きな玉をまっすぐ転がすのが得意です

(Laughter)

（笑）

Now, if you've ever made a snowman,

雪だるまを作ったことがある人なら

you know that rolling a large ball is not easy.

大きな玉を転がすのが 難しいことをご存知でしょう

Now picture trying to make that snowman

想像してみてください

when the ball of snow is as big as you are

雪の玉が あなたと同じくらいの大きさで

and you're standing on your head.

頭を下にして 逆立ちする 自分の姿を

(Laughter)

（笑）

Sahara desert ants are navigation specialists.

サハラ砂漠のアリは ナビゲーションのスペシャリストです

They might have to wander a considerable distance to forage for food.

食料調達のために かなりの距離を歩く必要がありそうですが

But once they do find sustenance,

ひとたび 糧が見つかれば

they know how to calculate the straightest path home.

家に帰る最短の直線経路を 計算することができます

And the dragonfly is a hunting specialist.

トンボは狩りのスペシャリストです

In the wild, dragonflies capture approximately 95 percent

野生のトンボは 自分が選んだ獲物の 約95％を捕獲します

of the prey they choose to go after.

野生のトンボは 自分が選んだ獲物の 約95％を捕獲します

These insects are so good at their specialties

これらの昆虫は 優秀なスペシャリストなので

that neuroscientists such as myself study them as model systems

私のような神経科学者が モデル系として研究し

to understand how animal nervous systems solve particular problems.

昆虫の神経系が どのように 問題を解決するかを理解しようとします

And in my own research, I study brains to bring these solutions,

私の研究でも 昆虫の脳を研究し

the best that biology has to offer, to computers.

生物学で得た知見を 問題の解決策として コンピュータに入れています

So consider the dragonfly brain.

トンボの脳を見てみましょう

It has only on the order of one million neurons.

トンボの脳には100万程度の ニューロンしかありません

Now, it's still not easy to unravel a circuit of even one million neurons.

100万個のニューロンの回路の解明すら まだ容易ではありませんが

But given the choice

100万のニューロンの脳か 860億のニューロンの脳か選択できるなら

between trying to tease apart the one-million-neuron brain

versus the 86-billion-neuron brain,

100万のニューロンの脳か 860億のニューロンの脳か選択できるなら

which would you choose to try first?

あなたなら どちらを先に研究しますか？

(Laughter)

（笑）

When studying these smaller insect brains,

小さな昆虫の脳を研究するとき

the immediate goal is not human intelligence.

人間の知性を理解することが 目標ではありません

We study these brains for what the insects do well.

その昆虫が得意とすることを 理解するために脳を研究しています

And in the case of the dragonfly, that's interception.

トンボが得意とするのは インターセプトです

So when dragonflies are hunting,

トンボが狩りをするとき

they do more than just fly straight at the prey.

獲物に向かって まっすぐ飛ぶのではなく

They fly in such a way that they will intercept it.

インターセプトするかのように

They aim for where the prey is going to be.

獲物の動きを 予測して飛行しています

Much like a soccer player, running to intercept a pass.

サッカー選手が相手のパスを遮り ボールを奪いに走るのに似ています

To do this correctly,

これを正確に行うためには

dragonflies need to perform what is known as a coordinate transformation,

「座標変換」を行う必要があります

going from the eye’s frame of reference, or what the dragonfly sees,

目に入った情報 つまり 視覚座標系から

to the body's frame of reference,

身体座標系に変換します

or how the dragonfly needs to turn its body to intercept.

インターセプトのために どう胴体を回転するかを決めます

Coordinate transformations are a basic calculation

座標変換は 基本的な計算で

that animals need to perform to interact with the world.

動物が世界と関わるために 必要な能力です

We do them instinctively every time we reach for something.

私たち人間も 何かに手を伸ばすたびに 本能的に行なっています

When I reach for an object straight in front of me,

目の前にある物体に手を伸ばす場合と

my arm takes a very different trajectory than if I turn my head,

横を向いて 片側にずれた物体に 手を伸ばす場合とでは

look at that same object when it is off to one side

腕がたどる軌道は大きく異なります

and reach for it there.

腕がたどる軌道は大きく異なります

In both cases, my eyes see the same image of that object,

どちらの場合でも 目に映る物体の画像は同じです

but my brain is sending my arm on a very different trajectory

しかし 脳は 首の位置に基づいて 腕に 異なる軌道の情報を送ります

based on the position of my neck.

しかし 脳は 首の位置に基づいて 腕に 異なる軌道の情報を送ります

And dragonflies are fast.

さらに トンボの動きは速いです

This means they calculate fast.

これは 高速で計算することを 意味します

The latency, or the time it takes for a dragonfly to respond

トンボが獲物の動きを見てから 反応するまでの時間は

once it sees the prey turn,

トンボが獲物の動きを見てから 反応するまでの時間は

is about 50 milliseconds.

約50ミリ秒です

This latency is remarkable.

この応答時間は驚異的です

For one thing, it's only half the time of a human eye blink.

第１に これは人間のまばたきの 半分の時間です

But for another thing,

さらに

it suggests that dragonflies capture how to intercept

比較的 または驚くほど少ない計算手順で

in only relatively or surprisingly few computational steps.

どうインターセプトするかを 把握することを示しています

So in the brain,

脳内では

a computational step is a single neuron

１つの計算手順とは 単一または１層のニューロンが

or a layer of neurons working in parallel.

同時に行う動作です

It takes a single neuron about 10 milliseconds

１つのニューロンは 約10ミリ秒で すべての情報を処理して応答します

to add up all its inputs and respond.

１つのニューロンは 約10ミリ秒で すべての情報を処理して応答します

The 50-millisecond response time

50ミリ秒の応答時間ということは

means that once the dragonfly sees its prey turn,

トンボが獲物を見つけてから

there's only time for maybe four of these computational steps

計算手順が４つ または

or four layers of neurons, working in sequence, one after the other,

４層のニューロンが順次作用して

to calculate how the dragonfly needs to turn.

どの程度回転するべきか 計算するということです

In other words, if I want to study

言い換えれば

トンボがどのように座標変換を行うかを 研究したいのであれば

how the dragonfly does coordinate transformations,

the neural circuit that I need to understand,

理解しなければならない神経回路ー

the neural circuit that I need to study,

つまり 研究しなければならない神経回路は

can have at most four layers of neurons.

最大で４層のニューロンです

Each layer may have many neurons,

各層には多くのニューロンがありますが

but this is a small neural circuit.

小さな神経回路です

Small enough that we can identify it

識別できるくらいの大きさで

and study it with the tools that are available today.

現在 入手可能なツールで 研究できる大きさです

And this is what I'm trying to do.

私の研究についてお話ししましょう

I have built a model of what I believe is the neural circuit

開発したのは 私の考える神経回路のモデルで

that calculates how the dragonfly should turn.

トンボが どのように 胴体を回転するかを計算します

And here is the cool result.

興味深い結果が得られました

In the model,

このモデルでは

dragonflies do coordinate transformations in only one computational step,

トンボはたった１つの計算手順 あるいは １つのニューロン層で

one layer of neurons.

座標変換を行います

This is something we can test and understand.

これは 実験でわかることです

In a computer simulation,

コンピュータ・シミュレーションで

I can predict the activities of individual neurons

トンボが狩りをしている間の 個々のニューロンの活動を予測できます

while the dragonfly is hunting.

トンボが狩りをしている間の 個々のニューロンの活動を予測できます

For example, here I am predicting the action potentials, or the spikes,

例えば ここで予測しているのは スパイクと呼ばれる活動電位です

that are fired by one of these neurons

獲物が動くのを トンボが見たときに ニューロンの１つが 発火します

when the dragonfly sees the prey move.

獲物が動くのを トンボが見たときに ニューロンの１つが 発火します

To test the model, my collaborators and I

このモデルの実験のために 共同研究者とともに

are now comparing these predicted neural responses

予測した神経反応と

with responses of neurons recorded in living dragonfly brains.

生きているトンボの脳の ニューロンの反応とを比較しています

These are ongoing experiments

これは 現在進行中の実験で

in which we put living dragonflies in virtual reality.

バーチャル リアリティ（VR）に 生きたトンボを使います

(Laughter)

（笑）

Now, it's not practical to put VR goggles on a dragonfly.

トンボに VRゴーグルを装着するのは 現実的ではありません

So instead, we show movies of moving targets to the dragonfly,

その代わりに トンボに 獲物が動く動画を見せて

while an electrode records activity patterns of individual neurons

脳内の個々のニューロンの 活動パターンを電極で記録します

in the brain.

Yeah, he likes the movies.

ええ 彼は映画が好きなんです

If the responses that we record in the brain

脳内に記録した反応が

match those predicted by the model,

モデルで予測したものと一致する場合

we will have identified which neurons are responsible

どのニューロンが座標変換に 関わっているかが特定できます

for coordinate transformations.

どのニューロンが座標変換に 関わっているかが特定できます

The next step will be to understand the specifics

次のステップでわかるのは

of how these neurons work together to do the calculation.

ニューロンがどのように連携して 計算を行うかです

But this is how we begin to understand how brains do basic

このようにして 基本的または原始的な計算を 脳がどう行うかを理解できるようになります

or primitive calculations.

Calculations that I regard as building blocks for more complex functions,

計算とは 積み木のような複雑なもので

not only for interception but also for cognition.

インターセプトにも認知にも 行われています

The way that these neurons compute may be different from anything

ニューロンが計算する方法は 今日のコンピュータのものとは異なるでしょう

that exists on a computer today.

ニューロンが計算する方法は 今日のコンピュータのものとは異なるでしょう

And the goal of this work is to do more than just write code

この研究の目標は 単に コードを書いて

that replicates the activity patterns of neurons.

ニューロンの活動パターンを 再現することではありません

We aim to build a computer chip

目標は コンピュータチップの作成で

that not only does the same things as biological brains

生物の脳と同じことを行うだけでなく

but does them in the same way as biological brains.

同じ方法で行うことを目指しています

This could lead to drones driven by computers

そうすれば トンボの脳と同じ大きさの コンピュータを搭載したドローンで

the same size of the dragonfly's brain

そうすれば トンボの脳と同じ大きさの コンピュータを搭載したドローンで

that captures some targets and avoid others.

標的を捕獲したり回避したり できるかもしれません

Personally, I'm hoping for a small army of these

個人的には この小型ドローンの軍隊が

to defend my backyard from mosquitoes in the summer.

夏の蚊から 裏庭を守ってくれるのが望みです

(Laughter)

（笑）

The GPS on your phone could be replaced by a new navigation device

携帯電話のGPSは フンコロガシや アリに基づいたデバイスに取って代わり

based on dung beetles or ants

携帯電話のGPSは フンコロガシや アリに基づいたデバイスに取って代わり

that could guide you to the straight or the easy path home.

まっすぐな道や楽な道を 案内してくれるかもしれません

And what would the power requirements of these devices be like?

ところで これらのデバイスには どれだけの電力が必要でしょうか

As small as it is --

小さくても

Or, sorry -- as large as it is,

あっごめんなさい 大きくても

the human brain is estimated to have the same power requirements

人間の脳は20ワットの電球と 同じ電力を消費します

as a 20-watt light bulb.

人間の脳は20ワットの電球と 同じ電力を消費します

Imagine if all brain-inspired computers

脳にヒントを得たすべてのコンピュータも

had the same extremely low-power requirements.

非常に低い電力しか消費しないと 想像してみてください

Your smartphone or your smartwatch probably needs charging every day.

あなたのスマートフォンやスマートウォッチは 毎日充電が必要でしょう

Your new brain-inspired device might only need charging every few months,

脳にヒントを得たデバイスは 数か月または数年に一回の充電だけで済みます

or maybe even every few years.

脳にヒントを得たデバイスは 数か月または数年に一回の充電だけで済みます

The famous physicist, Richard Feynman, once said,

かの有名な物理学者 リチャード・ファインマンは言いました

"What I cannot create, I do not understand."

「私は自分に作れないものは 理解できない」

What I see in insect nervous systems

昆虫の神経系を研究して

is an opportunity to understand brains

脳と同じ働きのコンピュータを作ることで 脳を理解する可能性が広がります

through the creation of computers that work as brains do.

脳と同じ働きのコンピュータを作ることで 脳を理解する可能性が広がります

And creation of these computers will not just be for knowledge.

このコンピュータ作成は 理解だけが目的ではありません

There's potential for real impact on your devices, your vehicles,

あなたのデバイスや自動車にも 応用できるものです

maybe even artificial intelligences.

人工知能も応用できるかもしれません

So next time you see an insect,

今度 昆虫を見たら

consider that these tiny brains can lead to remarkable computers.

その小さな脳が 驚異的なコンピュータを 生み出すと想像してみてください

And think of the potential that they offer us for the future.

私たちの将来にもたらす 可能性についても 考えてみてください

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

（拍手）