ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

アレックス・ウィスナー=グロス: 知能の方程式

Filmed:
2,098,891 views

知能に公式なんてあるのでしょうか?はい、 F = T ∇ Sτです。物理学者そしてコンピュータ科学者であるアレックス・ウィスナー=グロスが、この式が一体どんな意味があるのか、魅力的で、内容のある話で説明します。 (TEDxBeaconStreetにて収録)
- Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio

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00:12
Intelligenceインテリジェンス -- what is it?
0
899
3667
知能とは何でしょうか?
00:16
If we take a look back at the history歴史
1
4566
2291
知能に関する議論について
00:18
of how intelligenceインテリジェンス has been viewed見た,
2
6857
2624
歴史を振り返ってみると
00:21
one seminal精神的 example has been
3
9481
3618
エドガー・ダイクストラの
有名な言葉につきあたります
00:25
Edsgerエッジャー Dijkstra'sダイクストラの famous有名な quote見積もり that
4
13099
3477
エドガー・ダイクストラの
有名な言葉につきあたります
00:28
"the question質問 of whetherかどうか a machine機械 can think
5
16576
3111
“機械が考えることができるのか
という問いはー
00:31
is about as interesting面白い
6
19687
1310
“機械が考えることができるのか
という問いはー
00:32
as the question質問 of whetherかどうか a submarine潜水艦
7
20997
2971
潜水艦が泳ぐことができるか
という問いと 同じくらい興味深い”
00:35
can swim泳ぐ."
8
23968
1790
潜水艦が泳ぐことができるか
という問いと 同じくらい興味深い”
00:37
Now, Edsgerエッジャー Dijkstraダイクストラ, when he wrote書きました this,
9
25758
3844
エドガー・ダイクストラのこの言葉は
アラン・チューリングなど
00:41
intended意図されました it as a criticism批判
10
29602
2054
コンピュータ科学の先駆者達への
批判から出たものです
00:43
of the early早い pioneersパイオニア of computerコンピューター science科学,
11
31656
3000
コンピュータ科学の先駆者達への
批判から出たものです
00:46
like Alanアラン Turingチューリング.
12
34656
1747
コンピュータ科学の先駆者達への
批判から出たものです
00:48
Howeverしかしながら, if you take a look back
13
36403
2499
しかし考えてみるとー
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
しかし考えてみるとー
00:52
the most最も empowering力を与える innovationsイノベーション
15
40867
1996
“泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー
00:54
that enabled有効 us to buildビルドする
16
42863
1879
“泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー
00:56
artificial人工的な machines機械 that swim泳ぐ
17
44742
2234
最大の原動力とは何なのでしょうか?
00:58
and artificial人工的な machines機械 that [fly飛ぶ],
18
46976
2573
最大の原動力とは何なのでしょうか?
01:01
you find that it was only throughを通して understanding理解
19
49549
3547
単に泳ぎや飛行の物理的原理を
理解することによって
01:05
the underlying根底にある physical物理的 mechanismsメカニズム
20
53096
2608
単に泳ぎや飛行の物理的原理を
理解することによって
01:07
of swimming水泳 and flightフライト
21
55704
2779
単に泳ぎや飛行の物理的原理を
理解することによって
01:10
that we were ableできる to buildビルドする these machines機械.
22
58483
3172
このような機械を
作ることができたのです
01:13
And so, severalいくつかの years ago,
23
61655
2256
数年前 私が行った研究はー
01:15
I undertook引き受ける a programプログラム to try to understandわかる
24
63911
3249
数年前 私が行った研究はー
01:19
the fundamental基本的な physical物理的 mechanismsメカニズム
25
67160
2634
知能における物理的な基本原理を
解明することでした
01:21
underlying根底にある intelligenceインテリジェンス.
26
69794
2768
知能における物理的な基本原理を
解明することでした
01:24
Let's take a stepステップ back.
27
72562
1860
その前に ある思考実験をしたいと思います
01:26
Let's first beginベギン with a thought experiment実験.
28
74422
3149
その前に ある思考実験をしたいと思います
01:29
Pretendふりをする that you're an alienエイリアン raceレース
29
77571
2854
自分が地球のことを何も知らない
エイリアンだと思ってください
01:32
that doesn't know anything about Earth地球 biology生物学
30
80425
3041
自分が地球のことを何も知らない
エイリアンだと思ってください
01:35
or Earth地球 neuroscience神経科学 or Earth地球 intelligenceインテリジェンス,
31
83466
3116
生物学や神経学
知能について何も知りません
01:38
but you have amazing素晴らしい telescopes望遠鏡
32
86582
2192
しかし高性能な望遠鏡で
地球を観察することができ
01:40
and you're ableできる to watch the Earth地球,
33
88774
2362
しかし高性能な望遠鏡で
地球を観察することができ
01:43
and you have amazingly驚くほど long lives人生,
34
91136
2332
かなり長生きなので 何百万年 いや
何十億年も地球を観察できるとします
01:45
so you're ableできる to watch the Earth地球
35
93468
1499
かなり長生きなので 何百万年 いや
何十億年も地球を観察できるとします
01:46
over millions何百万, even billions何十億 of years.
36
94967
3442
かなり長生きなので 何百万年 いや
何十億年も地球を観察できるとします
01:50
And you observe観察する a really strange奇妙な effect効果.
37
98409
3015
すると変わったものを
見ることになります
01:53
You observe観察する that, over the courseコース of the millennia千年,
38
101424
4312
千年も観察しているとー
01:57
Earth地球 is continually継続的に bombarded砲撃された with asteroids小惑星
39
105736
4285
地球に常に
隕石が衝突していることがわかります
02:02
up until〜まで a pointポイント,
40
110021
2087
地球に常に
隕石が衝突していることがわかります
02:04
and that at some pointポイント,
41
112108
1531
しかし紀元2000年頃になるとー
02:05
corresponding対応する roughly大まかに to our year, 2000 AD広告,
42
113639
4192
しかし紀元2000年頃になるとー
02:09
asteroids小惑星 that are on
43
117831
1716
不思議なことに
地球に衝突するはずの隕石はー
02:11
a collision衝突 courseコース with the Earth地球
44
119547
1931
不思議なことに
地球に衝突するはずの隕石はー
02:13
that otherwiseさもないと would have collided衝突した
45
121478
1975
衝突前に進路を変えたり
爆発してしまうのです
02:15
mysteriously不思議なことに get deflected偏向した
46
123453
2415
衝突前に進路を変えたり
爆発してしまうのです
02:17
or they detonate爆発する before they can hitヒット the Earth地球.
47
125868
3072
衝突前に進路を変えたり
爆発してしまうのです
02:20
Now of courseコース, as earthlingsアースリング,
48
128940
2083
もちろん地球人は その理由は
自らを守ろうとしている事であると―
02:23
we know the reason理由 would be
49
131023
1544
もちろん地球人は その理由は
自らを守ろうとしている事であると―
02:24
that we're trying試す to saveセーブ ourselves自分自身.
50
132567
1756
知っています
02:26
We're trying試す to prevent防ぐ an impact影響.
51
134323
3080
衝突を防ごうとしているのです
02:29
But if you're an alienエイリアン raceレース
52
137403
1711
しかしエイリアンであるあなたは
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
そんなことは いざ知らず
02:32
doesn't have any concept概念 of Earth地球 intelligenceインテリジェンス,
54
140260
2514
地球の知的生命体の存在について
考えも及ばず
02:34
you'dあなたは be forced強制された to put together一緒に
55
142774
1728
なぜ隕石がある時期から
地球に衝突しなくなる―
02:36
a physical物理的 theory理論 that explains説明する how,
56
144502
2918
なぜ隕石がある時期から
地球に衝突しなくなる―
02:39
up until〜まで a certainある pointポイント in time,
57
147420
2538
神秘的なできごとについて
02:41
asteroids小惑星 that would demolish解体する the surface表面 of a planet惑星
58
149958
4449
物理的な理論を考えるしかありません
02:46
mysteriously不思議なことに stop doing that.
59
154407
3231
物理的な理論を考えるしかありません
02:49
And so I claim請求 that this is the same同じ question質問
60
157638
4204
これは知能の物理的本質を
理解することと同じ問題なのです
02:53
as understanding理解 the physical物理的 nature自然 of intelligenceインテリジェンス.
61
161842
3998
これは知能の物理的本質を
理解することと同じ問題なのです
02:57
So in this programプログラム that I
undertook引き受ける severalいくつかの years ago,
62
165840
3882
そこで 数年前に行った研究では
03:01
I looked見た at a variety品種 of different異なる threadsスレッド
63
169722
2765
知能の統一的な原理を指し示す
科学の多くの分野に目を向けました
03:04
across横断する science科学, across横断する a variety品種 of disciplines分野,
64
172487
3162
知能の統一的な原理を指し示す
科学の多くの分野に目を向けました
03:07
that were pointingポインティング, I think,
65
175649
1892
知能の統一的な原理を指し示す
科学の多くの分野に目を向けました
03:09
towards方向 a singleシングル, underlying根底にある mechanism機構
66
177541
2548
知能の統一的な原理を指し示す
科学の多くの分野に目を向けました
03:12
for intelligenceインテリジェンス.
67
180089
1581
知能の統一的な原理を指し示す
科学の多くの分野に目を向けました
03:13
In cosmology宇宙論, for example,
68
181670
2546
例えば宇宙論では
様々な証拠により
03:16
there have been a variety品種 of
different異なる threadsスレッド of evidence証拠
69
184216
2747
例えば宇宙論では
様々な証拠により
03:18
that our universe宇宙 appears登場する to be finely細かく tuned調整された
70
186963
3407
この宇宙は 知能が発達し
03:22
for the development開発 of intelligenceインテリジェンス,
71
190370
2153
この宇宙は 知能が発達し
03:24
and, in particular特に, for the development開発
72
192523
2389
特に宇宙の将来の多様性が
最大化するようにー
03:26
of universalユニバーサル states
73
194912
1886
うまく調整されていると
示されています
03:28
that maximize最大化する the diversity多様性 of possible可能 futures先物.
74
196798
4098
うまく調整されていると
示されています
03:32
In gameゲーム play遊びます, for example, in Go --
75
200896
2344
例えばゲームの碁を見てみましょう
03:35
everyoneみんな remembers覚えている in 1997
76
203240
3025
だれでも チェスでIBMのディープブルーが
03:38
when IBM'sIBMの Deep深い Blue beatビート
Garryギャリー Kasparovカスパロフ at chessチェス --
77
206265
3951
1997年にカスパロフを破ったことを覚えていますが
03:42
fewer少ない people are aware承知して
78
210216
1523
あまり良く知られていないことは
03:43
that in the past過去 10 years or so,
79
211739
2018
最近の10年間において
03:45
the gameゲーム of Go,
80
213757
1198
分岐因子が非常に多くチェスよりも
はるかに難しいゲームである
03:46
arguably間違いなく a much more challenging挑戦 gameゲーム
81
214955
1956
分岐因子が非常に多くチェスよりも
はるかに難しいゲームである
03:48
because it has a much higher高い branching分岐 factor因子,
82
216911
2425
碁においてもコンピュータが
対戦する人間に
03:51
has alsoまた、 started開始した to succumb負ける
83
219336
1702
同様な理由で勝ち始めたことです
03:53
to computerコンピューター gameゲーム players選手
84
221038
1865
同様な理由で勝ち始めたことです
03:54
for the same同じ reason理由:
85
222903
1573
同様な理由で勝ち始めたことです
03:56
the bestベスト techniques技術 right now
for computersコンピュータ playing遊ぶ Go
86
224476
2800
現状ではコンピュータにとっての
最善の方法は
03:59
are techniques技術 that try to maximize最大化する future未来 optionsオプション
87
227276
3696
将来の選択肢を最大にすることなのです
04:02
during gameゲーム play遊びます.
88
230972
2014
将来の選択肢を最大にすることなのです
04:04
Finally最後に, in roboticロボット motionモーション planningプランニング,
89
232986
3581
最後の例として
ロボットの動作プログラムでは
04:08
there have been a variety品種 of recent最近 techniques技術
90
236567
2182
複雑な仕事を達成するためー
04:10
that have tried試した to take advantage利点
91
238749
1902
複雑な仕事を達成するためー
04:12
of abilities能力 of robotsロボット to maximize最大化する
92
240651
3146
行動の自由度を最大化する能力を
利用しようとする最新技法があります
04:15
future未来 freedom自由 of actionアクション
93
243797
1506
行動の自由度を最大化する能力を
利用しようとする最新技法があります
04:17
in order注文 to accomplish達成する complex複合体 tasksタスク.
94
245303
3097
行動の自由度を最大化する能力を
利用しようとする最新技法があります
04:20
And so, taking取る all of these different異なる threadsスレッド
95
248400
2355
数年前から問い続けてきたことですが
04:22
and puttingパッティング them together一緒に,
96
250755
1622
異なる分野を総合的に考えることで
04:24
I asked尋ねた, starting起動 severalいくつかの years ago,
97
252377
2640
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:27
is there an underlying根底にある mechanism機構 for intelligenceインテリジェンス
98
255017
2850
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:29
that we can factor因子 out
99
257867
1673
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:31
of all of these different異なる threadsスレッド?
100
259540
1774
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:33
Is there a singleシングル equation方程式 for intelligenceインテリジェンス?
101
261314
4593
統一的な公式は存在するのでしょうか?
04:37
And the answer回答, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
私の答えはイエスです
[F = T ∇ Sτ]
04:41
What you're seeing見る is probably多分
103
269278
1913
E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です
04:43
the closest最も近い equivalent同等 to an E = mcmc²
104
271191
3294
E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です
04:46
for intelligenceインテリジェンス that I've seen見た.
105
274485
2830
E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です
04:49
So what you're seeing見る here
106
277315
1702
それぞれ何を表しているかというと
04:51
is a statementステートメント of correspondence対応
107
279017
2669
それぞれ何を表しているかというと
04:53
that intelligenceインテリジェンス is a force, F,
108
281686
4435
Fが知能
未来の自由度を最大にする力です
04:58
that acts行為 so as to maximize最大化する future未来 freedom自由 of actionアクション.
109
286121
4650
Fが知能
未来の自由度を最大にする力です
05:02
It acts行為 to maximize最大化する future未来 freedom自由 of actionアクション,
110
290771
2375
未来の自由度を最大にし
選択肢を広げる際に働くのがー
05:05
or keep optionsオプション open開いた,
111
293146
1628
強度T そして ある時間タウτまでに
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
強度T そして ある時間タウτまでに
05:08
with the diversity多様性 of possible可能 accessibleアクセス可能な futures先物, S,
113
296999
4777
到達可能な未来の多様性がSです
05:13
up to some future未来 time horizon地平線, tauタウ.
114
301776
2550
到達可能な未来の多様性がSです
05:16
In shortショート, intelligenceインテリジェンス doesn't like to get trappedトラップされた.
115
304326
3209
要は知能は留まっているのが
嫌いだということです
05:19
Intelligenceインテリジェンス tries試行する to maximize最大化する
future未来 freedom自由 of actionアクション
116
307535
3055
知能は未来の自由度を最大にし
選択肢を広げ続けます
05:22
and keep optionsオプション open開いた.
117
310590
2673
知能は未来の自由度を最大にし
選択肢を広げ続けます
05:25
And so, given与えられた this one equation方程式,
118
313263
2433
しかし 自然な疑問が湧いてきます
05:27
it's naturalナチュラル to ask尋ねる, so what can you do with this?
119
315696
2532
この式をどう使うのか?
何が予測できるのでしょうか?
05:30
How predictive予測的 is it?
120
318228
1351
この式をどう使うのか?
何が予測できるのでしょうか?
05:31
Does it predict予測する human-level人間レベル intelligenceインテリジェンス?
121
319579
2135
人間の知能レベル?
人工知能の進歩予測?
05:33
Does it predict予測する artificial人工的な intelligenceインテリジェンス?
122
321714
2818
人間の知能レベル?
人工知能の進歩予測?
05:36
So I'm going to showショー you now a videoビデオ
123
324532
2042
これからビデオをお見せします
05:38
that will, I think, demonstrate実証する
124
326574
3420
これからビデオをお見せします
05:41
some of the amazing素晴らしい applicationsアプリケーション
125
329994
2288
このたった一つの式に様々な
05:44
of just this singleシングル equation方程式.
126
332282
2319
素晴らしい応用があることを
示します
05:46
(Videoビデオ) Narratorナレーター: Recent最近 research研究 in cosmology宇宙論
127
334601
1979
宇宙論における最新の研究によると
05:48
has suggested示唆 that universes宇宙 that produce作物
128
336580
2047
“エントロピー”つまり乱雑さを
増大させる宇宙はー
05:50
more disorder障害, or "entropyエントロピ," over their彼らの lifetimes生涯
129
338627
3481
“エントロピー”つまり乱雑さを
増大させる宇宙はー
05:54
should tend傾向がある to have more favorable有利な conditions条件
130
342108
2478
知的生命体が存在するのに
最適な状態へと方向付けられています
05:56
for the existence存在 of intelligentインテリジェントな
beings存在 suchそのような as ourselves自分自身.
131
344586
3016
知的生命体が存在するのに
最適な状態へと方向付けられています
05:59
But what if that tentative暫定的 cosmological宇宙論 connection接続
132
347602
2574
しかし宇宙論的な意味で
エントロピーと知能の間に
06:02
betweenの間に entropyエントロピ and intelligenceインテリジェンス
133
350176
1843
しかし宇宙論的な意味で
エントロピーと知能の間に
06:04
hintsヒント at a deeperもっと深く relationship関係?
134
352019
1771
深いレベルで関係があるとしたら?
06:05
What if intelligentインテリジェントな behavior動作 doesn't just correlate相関する
135
353790
2564
知的行動は長期的なエントロピーの
増加と関係があるだけでなく
06:08
with the production製造 of long-term長期 entropyエントロピ,
136
356354
1844
知的行動は長期的なエントロピーの
増加と関係があるだけでなく
06:10
but actually実際に emerges出現する directly直接 from it?
137
358198
2318
エントロピーそのものから
発生しているとしたら?
06:12
To find out, we developed発展した a softwareソフトウェア engineエンジン
138
360516
2406
それを確かめるために開発したのが
エントロピカというソフトです
06:14
calledと呼ばれる Entropicaエントロピカ, designed設計 to maximize最大化する
139
362922
2503
それを確かめるために開発したのが
エントロピカというソフトです
06:17
the production製造 of long-term長期 entropyエントロピ
140
365425
1768
どのような系であっても
06:19
of any systemシステム that it finds見つけた itself自体 in.
141
367193
2576
長期的エントロピーの増加を
最大化するように設計されています
06:21
Amazingly驚くほど, Entropicaエントロピカ was ableできる to passパス
142
369769
2155
驚いたことにエントロピカは
指示がなくても
06:23
multiple複数 animal動物 intelligenceインテリジェンス
testsテスト, play遊びます human人間 gamesゲーム,
143
371924
3456
様々な動物知能テストをクリアし
人間が行うようなゲーム
06:27
and even earn獲得する moneyお金 tradingトレーディング stocks株式,
144
375380
2146
様々な動物知能テストをクリアし
人間が行うようなゲーム
06:29
all withoutなし beingであること instructed指示された to do so.
145
377526
2111
さらには
株の取引きすらできたのです
06:31
Here are some examples of Entropicaエントロピカ in actionアクション.
146
379637
2518
エントロピカの行動を見てください
06:34
Just like a human人間 standing立っている
upright直立 withoutなし falling落下 over,
147
382155
3205
倒れることなく
人間のように直立二足歩行をし
06:37
here we see Entropicaエントロピカ
148
385360
1230
ご覧のようにカートを使って
ポールのバランスを取ろうとします
06:38
automatically自動的に balancingバランシング a poleポール usingを使用して a cartカート.
149
386590
2885
カートを使って
ポールのバランスを取ろうとします
06:41
This behavior動作 is remarkable顕著 in part
150
389475
2012
驚くべきことの一つは
エントロピカに―
06:43
because we never gave与えた Entropicaエントロピカ a goalゴール.
151
391487
2331
目的を与えていないのに
この様に行動することです
06:45
It simply単に decided決定しました on its own自分の to balanceバランス the poleポール.
152
393818
3157
自分で判断し
ポールのバランスを取ります
06:48
This balancingバランシング ability能力 will have appliactions服飾
153
396975
2132
こうした能力はヒューマノイドや
障害者のための支援技術に応用できます
06:51
for humanoidヒューマノイド roboticsロボット工学
154
399107
1397
こうした能力はヒューマノイドや
障害者のための支援技術に応用できます
06:52
and human人間 assistive補助的 technologiesテクノロジー.
155
400504
2515
こうした能力はヒューマノイドや
障害者のための支援技術に応用できます
06:55
Just as some animals動物 can use objectsオブジェクト
156
403019
2001
一部の動物は手の届かない所に
道具を使いますが
06:57
in their彼らの environments環境 as toolsツール
157
405020
1442
一部の動物は手の届かない所に
道具を使いますが
06:58
to reachリーチ into narrow狭い spacesスペース,
158
406462
1987
一部の動物は手の届かない所に
道具を使いますが
07:00
here we see that Entropicaエントロピカ,
159
408449
1882
エントロピカの場合を見てみましょう
07:02
again on its own自分の initiativeイニシアチブ,
160
410331
1838
エントロピカの場合を見てみましょう
07:04
was ableできる to move動く a large
diskディスク representing代理人 an animal動物
161
412169
2910
動物を表す大きなディスクを動かし
07:07
around so as to cause原因 a small小さい diskディスク,
162
415079
2345
道具を表す小さなディスクを
狭い場所に動かすことができました
07:09
representing代理人 a toolツール, to reachリーチ into a confined閉じ込められた spaceスペース
163
417424
2771
道具を表す小さなディスクを
狭い場所に動かすことができました
07:12
holdingホールディング a third三番 diskディスク
164
420195
1537
もう一枚のディスクは
元の位置から解放させます
07:13
and release解放 the third三番 diskディスク
from its initially当初 fixed一定 positionポジション.
165
421732
2972
もう一枚のディスクは
元の位置から解放させます
07:16
This toolツール use ability能力 will have applicationsアプリケーション
166
424704
2189
こうした道具を使う能力は
製造業や農業に応用できます
07:18
for smartスマート manufacturing製造 and agriculture農業.
167
426893
2359
こうした道具を使う能力は
製造業や農業に応用できます
07:21
In addition添加, just as some other animals動物
168
429252
1944
また エサをとるため協力して
ロープの端を引っ張る動物もいます
07:23
are ableできる to cooperate協力する by pulling引っ張る
opposite反対の ends終わり of a ropeロープ
169
431196
2696
また エサをとるため協力して
ロープの端を引っ張る動物もいます
07:25
at the same同じ time to release解放 foodフード,
170
433892
2053
また エサをとるため協力して
ロープの端を引っ張る動物もいます
07:27
here we see that Entropicaエントロピカ is ableできる to accomplish達成する
171
435945
2295
エントロピカもモデルにおいて
この課題をクリアできました
07:30
a modelモデル versionバージョン of that task仕事.
172
438240
1988
エントロピカもモデルにおいて
この課題をクリアできました
07:32
This cooperative協力的 ability能力 has interesting面白い implications意義
173
440228
2522
こうした協力する能力は
経済計画など多くの分野に応用できます
07:34
for economic経済的 planningプランニング and a variety品種 of other fieldsフィールド.
174
442750
3435
こうした協力する能力は
経済計画など多くの分野に応用できます
07:38
Entropicaエントロピカ is broadly広く applicable適用可能な
175
446185
2071
エントロピカは様々な分野に
広く応用できるのです
07:40
to a variety品種 of domainsドメイン.
176
448256
1943
エントロピカは様々な分野に
広く応用できるのです
07:42
For example, here we see it successfully正常に
177
450199
2442
例えばポンというゲームを
自分だけで見事にプレイしており
07:44
playing遊ぶ a gameゲーム of pongポン againstに対して itself自体,
178
452641
2559
例えばポンというゲームを
自分だけで見事にプレイしており
07:47
illustrating説明する its potential潜在的な for gamingゲーム.
179
455200
2343
ゲームを遂行する能力を
示しています
07:49
Here we see Entropicaエントロピカ orchestratingオーケストレーション
180
457543
1919
また つながりを常に失いがちな
ソーシャルネットワークにおいて
07:51
new新しい connections接続 on a socialソーシャル networkネットワーク
181
459462
1839
また つながりを常に失いがちな
ソーシャルネットワークにおいて
07:53
where friends友達 are constantly常に falling落下 out of touchタッチ
182
461301
2760
エントロピカは新しい関係を
上手く築いていきます
07:56
and successfully正常に keeping維持
the networkネットワーク well connected接続された.
183
464061
2856
エントロピカは新しい関係を
上手く築いていきます
07:58
This same同じ networkネットワーク orchestrationオーケストレーション ability能力
184
466917
2298
このネットワークの組織能力は
08:01
alsoまた、 has applicationsアプリケーション in health健康 careお手入れ,
185
469215
2328
ヘルスケアやエネルギー
知能の分野にも応用できます
08:03
energyエネルギー, and intelligenceインテリジェンス.
186
471543
3232
ヘルスケアやエネルギー
知能の分野にも応用できます
08:06
Here we see Entropicaエントロピカ directing演出 the pathsパス
187
474775
2085
船の一群がパナマ運河を発見し
08:08
of a fleet艦隊 of ships,
188
476860
1486
船の一群がパナマ運河を発見し
08:10
successfully正常に discovering発見する and
utilizing利用する the Panamaパナマ Canal運河
189
478346
3175
大西洋から太平洋へと
活動範囲を広げる様子も
08:13
to globally世界的に extend拡張する its reachリーチ from the Atlantic大西洋
190
481521
2458
大西洋から太平洋へと
活動範囲を広げる様子も
08:15
to the Pacificパシフィック.
191
483979
1529
再現しています
08:17
By the same同じ tokenトークン, Entropicaエントロピカ
192
485508
1727
エントロピカは 自主防衛
物流 運送などにも応用できます
08:19
is broadly広く applicable適用可能な to problems問題
193
487235
1620
エントロピカは 自主防衛
物流 運送などにも応用できます
08:20
in autonomous自律的 defense防衛, logisticsロジスティクス and transportation交通.
194
488855
5302
エントロピカは 自主防衛
物流 運送などにも応用できます
08:26
Finally最後に, here we see Entropicaエントロピカ
195
494173
2030
最後の例ですが 株取引で
安く買って高く売る戦略を
08:28
spontaneously自発的に discovering発見する and executing実行中
196
496203
2723
最後の例ですが 株取引で
安く買って高く売る戦略を
08:30
a buy-lowバイロー, sell-high高値で売る strategy戦略
197
498926
2067
直ちに発見し シミュレーションの
条件内でこれを実行し
08:32
on a simulatedシミュレートされた range範囲 traded取引された stock株式,
198
500993
2178
直ちに発見し シミュレーションの
条件内でこれを実行し
08:35
successfully正常に growing成長する assets資産 under management管理
199
503171
2331
管理可能なやり方で 資産を一気に
増やすことができるのです
08:37
exponentially指数関数的に.
200
505502
1424
管理可能なやり方で 資産を一気に
増やすことができるのです
08:38
This riskリスク management管理 ability能力
201
506926
1308
こうしたリスク管理能力は
経済や保険の分野に広く応用できます
08:40
will have broad広い applicationsアプリケーション in financeファイナンス
202
508234
2487
こうしたリスク管理能力は
経済や保険の分野に広く応用できます
08:42
and insurance保険.
203
510721
3328
こうしたリスク管理能力は
経済や保険の分野に広く応用できます
08:46
Alexアレックス Wissner-Grossウィスナー・グロス: So what you've just seen見た
204
514049
2091
これまで見てきたのは
人間の知能的な認知行動です
08:48
is that a variety品種 of signature署名 human人間 intelligentインテリジェントな
205
516140
4392
これまで見てきたのは
人間の知能的な認知行動です
08:52
cognitive認知 behaviors行動
206
520532
1757
これまで見てきたのは
人間の知能的な認知行動です
08:54
suchそのような as toolツール use and walking歩く upright直立
207
522289
2831
道具の使用や直立二足歩行
社会的協力といったものです
08:57
and socialソーシャル cooperation協力
208
525120
2029
道具の使用や直立二足歩行
社会的協力といったものです
08:59
all followフォローする from a singleシングル equation方程式,
209
527149
2972
これらは全てー
09:02
whichどの drivesドライブ a systemシステム
210
530121
1932
未来の行動の自由度を最大にする
一つの式から導かれます
09:04
to maximize最大化する its future未来 freedom自由 of actionアクション.
211
532053
3911
未来の行動の自由度を最大にする
一つの式から導かれます
09:07
Now, there's a profound深遠な ironyアイロニー here.
212
535964
3007
ここでとても皮肉なのが
09:10
Going back to the beginning始まり
213
538971
2024
ロボットという言葉を始めて使用した
戯曲“RUR”ではー
09:12
of the usage使用法 of the term期間 robotロボット,
214
540995
3273
ロボットという言葉を始めて使用した
戯曲“RUR”ではー
09:16
the play遊びます "RURRUR,"
215
544268
2903
ロボットという言葉を始めて使用した
戯曲“RUR”ではー
09:19
there was always a concept概念
216
547171
2235
“もし知能を持つ機械を作ったとしたら
ロボットの反乱が起こるだろう”
09:21
that if we developed発展した machine機械 intelligenceインテリジェンス,
217
549406
3226
“もし知能を持つ機械を作ったとしたら
ロボットの反乱が起こるだろう”
09:24
there would be a cyberneticサイバネティック revolt反乱.
218
552632
3027
というコンセプトがありました
09:27
The machines機械 would rise上昇 up againstに対して us.
219
555659
3551
機械が私達に敵対し
立ち上がるというのです
09:31
One majorメジャー consequence結果 of this work
220
559210
2319
ここ数十年における
09:33
is that maybe all of these decades数十年,
221
561529
2769
我々の研究の主な成果として
09:36
we've私たちは had the whole全体 concept概念 of cyberneticサイバネティック revolt反乱
222
564298
2976
ロボットによる反乱について
09:39
in reverse.
223
567274
2011
全く逆の結果が得られたのです
09:41
It's not that machines機械 first become〜になる intelligentインテリジェントな
224
569285
3279
なにも知能を持った機械がー
09:44
and then megalomaniacal巨人
225
572564
2015
誇大妄想で世界を支配しようと
するわけではありません
09:46
and try to take over the world世界.
226
574579
2224
誇大妄想で世界を支配しようと
するわけではありません
09:48
It's quiteかなり the opposite反対の,
227
576803
1434
全くの逆でー
09:50
that the urge衝動 to take controlコントロール
228
578237
2906
未来の全ての可能性を
コントロールする自然の原理は―
09:53
of all possible可能 futures先物
229
581143
2261
未来の全ての可能性を
コントロールする自然の原理は―
09:55
is a more fundamental基本的な principle原理
230
583404
2118
知能よりも基本的で
09:57
than that of intelligenceインテリジェンス,
231
585522
1363
知能よりも基本的で
09:58
that general一般 intelligenceインテリジェンス mayかもしれない in fact事実 emerge出現する
232
586885
3700
可能性をコントロールしようとする
自然の原理により
10:02
directly直接 from this sortソート of control-grabbingコントロールをつかむ,
233
590585
3559
知性というものが発生するのであり
10:06
ratherむしろ than vice versaその逆.
234
594144
4185
その逆ではないのでしょう
10:10
Anotherもう一つ important重要 consequence結果 is goalゴール seekingシーク.
235
598329
3769
もう一つの重要な結果がゴールシークです
10:14
I'm oftenしばしば asked尋ねた, how does the ability能力 to seekシーク goalsゴール
236
602098
4360
よく質問されることですが
目標を探す能力が この原理に
10:18
followフォローする from this sortソート of frameworkフレームワーク?
237
606458
1620
どのように従っているのでしょう
10:20
And the answer回答 is, the ability能力 to seekシーク goalsゴール
238
608078
3028
その答えは ゴールを探す能力は
10:23
will followフォローする directly直接 from this
239
611106
1882
次のことと直接的に関係するのです
10:24
in the following以下 senseセンス:
240
612988
1834
次のことと直接的に関係するのです
10:26
just like you would travel旅行 throughを通して a tunnelトンネル,
241
614822
2865
様々な目的を達成するためにー
10:29
a bottleneckボトルネック in your future未来 pathパス spaceスペース,
242
617687
2505
様々な目的を達成するためにー
10:32
in order注文 to achieve達成する manyたくさんの other
243
620192
1871
待ち構える障害を切り抜けたり
10:34
diverse多様 objectives目的 later後で on,
244
622063
2021
待ち構える障害を切り抜けたり
10:36
or just like you would invest投資する
245
624084
2372
長期的に財産を増やすためー
10:38
in a financial金融 securityセキュリティ,
246
626456
1787
長期的に財産を増やすためー
10:40
reducing還元する your short-term短期 liquidity流動性
247
628243
2237
短期的に資金が減ったとしても
生活資金保障に投資するなど
10:42
in order注文 to increase増加する your wealth over the long term期間,
248
630480
2400
短期的に資金が減ったとしても
生活資金保障に投資するなど
10:44
goalゴール seekingシーク emerges出現する directly直接
249
632880
2337
ゴールシークは
未来の行動の自由度を増加させるー
10:47
from a long-term長期 driveドライブ
250
635217
1729
ゴールシークは
未来の行動の自由度を増加させるー
10:48
to increase増加する future未来 freedom自由 of actionアクション.
251
636946
4037
長期的な動機から直接発生します
10:52
Finally最後に, Richardリチャード FeynmanFeynman, famous有名な physicist物理学者,
252
640983
3528
最後に 有名な物理学者
リチャード・フェインマンの言葉
10:56
once一度 wrote書きました that if human人間 civilization文明 were destroyed破壊されました
253
644511
3672
“もし人間の文明が滅びー
11:00
and you could passパス only a singleシングル concept概念
254
648183
1893
文明を再建するため ある概念を
一つだけ子孫に伝えられるとしたら
11:02
on to our descendants子孫
255
650076
1371
文明を再建するため ある概念を
一つだけ子孫に伝えられるとしたら
11:03
to help them rebuild再構築する civilization文明,
256
651447
2307
文明を再建するため ある概念を
一つだけ子孫に伝えられるとしたら
11:05
that concept概念 should be
257
653754
1686
「私達の周りの物は全て
小さな原子でできておりー
11:07
that all matter問題 around us
258
655440
1852
「私達の周りの物は全て
小さな原子でできておりー
11:09
is made out of tiny小さな elements要素
259
657292
2323
離れた時は引き付け合うが
引っ付いた時は離れる」という概念だ”
11:11
that attract引き付ける each other when they're far遠い apart離れて
260
659615
2508
離れた時は引き付け合うが
引っ付いた時は離れる」という概念だ”
11:14
but repel反発する each other when they're close閉じる together一緒に.
261
662123
3330
離れた時は引き付け合うが
引っ付いた時は離れる」という概念だ”
11:17
My equivalent同等 of that statementステートメント
262
665453
1781
この言葉の私の解釈はー
11:19
to passパス on to descendants子孫
263
667234
1268
この言葉の私の解釈はー
11:20
to help them buildビルドする artificial人工的な intelligencesインテリジェンス
264
668502
2712
人工知能の製作と
人間の知能の理解に役立つ―
11:23
or to help them understandわかる human人間 intelligenceインテリジェンス,
265
671214
2949
人工知能の製作と
人間の知能の理解に役立つ―
11:26
is the following以下:
266
674163
1267
次のようなものです
11:27
Intelligenceインテリジェンス should be viewed見た
267
675430
2053
知能というのは
未来の自由度を最大にしー
11:29
as a physical物理的 processプロセス
268
677483
1413
知能というのは
未来の自由度を最大にしー
11:30
that tries試行する to maximize最大化する future未来 freedom自由 of actionアクション
269
678896
2965
制限をなくすような
物理的プロセスであるべきだということです
11:33
and avoid避ける constraints制約 in its own自分の future未来.
270
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制限をなくすような
物理的プロセスであるべきだということです
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Thank you very much.
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ありがとうございました
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(Applause拍手)
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(拍手)
Translated by Hidehito Sumitomo
Reviewed by Tomoyuki Suzuki

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ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com