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」

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 （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 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

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

(笑）

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、 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

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）

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

（笑）

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

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

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 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

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

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 （笑） 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

（笑）

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

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

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

（笑） 直感的には正しく、明らかでした。さて進化の場合は? 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

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 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

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。

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

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

（笑）

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

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

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

「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

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 あれ、え～、と思うでしょう （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）

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? 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

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 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

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

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

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

（笑）

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