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TED2014

Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

レイ・カーツワイル: ハイブリッド思考の世界が来る

March 20, 2014

2億年前、我々の祖先である初期の哺乳類は、脳の新たな器官、大脳新皮質を発達させました。この切手サイズの組織(クルミの大きさ程の脳を覆っていた)は人間が進化する上での鍵となりました。フューチャリストのレイ・カーツワイルは次なる脳の大きな飛躍--クラウドの演算能力の利用--に備えるべきだと提言します。

Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
Let me tell you a story.
一つ 物語をお話しします
00:12
It goes back 200 million years.
2億年前のことです
00:15
It's a story of the neocortex,
これは大脳新皮質
--「新たな外皮」-- の物語です
00:16
which means "new rind."
これは大脳新皮質
--「新たな外皮」-- の物語です
00:18
So in these early mammals,
さてネズミのような初期の哺乳類では--
00:20
because only mammals have a neocortex,
ちなみに 大脳新皮質を
有するのは哺乳類のみです--
00:23
rodent-like creatures.
ちなみに 大脳新皮質を
有するのは哺乳類のみです--
00:25
It was the size of a postage stamp and just as thin,
それは切手サイズの大きさと薄さで
00:27
and was a thin covering around
彼らのクルミ大の
00:30
their walnut-sized brain,
脳を覆う ほんの薄い外皮だったのですが
00:32
but it was capable of a new type of thinking.
新しい考え方を可能にしました
00:34
Rather than the fixed behaviors
哺乳類以外の動物が持つ
00:38
that non-mammalian animals have,
組み込まれた習性に従うだけではなく
00:39
it could invent new behaviors.
新たな習性の発明を可能にしました
00:41
So a mouse is escaping a predator,
例えばネズミが天敵から逃げていて
00:44
its path is blocked,
逃げ道がふさがっていると
00:46
it'll try to invent a new solution.
別の解決策を見出そうとします
00:48
That may work, it may not,
上手くいくかは分かりません
00:50
but if it does, it will remember that
しかし 上手くいけばそれを覚え
00:51
and have a new behavior,
新たな習性を得て
00:53
and that can actually spread virally
その習性は種 全体に
00:54
through the rest of the community.
ウイルスのように広まります
00:56
Another mouse watching this could say,
他のネズミがそれを見て
00:58
"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"
「あの岩を迂回したのは賢かったな」
01:00
and it could adopt a new behavior as well.
と言って自分も新しい習性を
取り入れるのです
01:02
Non-mammalian animals
哺乳類以外の動物は
01:06
couldn't do any of those things.
これが出来ません
01:08
They had fixed behaviors.
習性は固定されています
01:10
Now they could learn a new behavior
新しい習性を得るためには
01:11
but not in the course of one lifetime.
一生涯では足りません
01:12
In the course of maybe a thousand lifetimes,
千世代ほどを通して
01:15
it could evolve a new fixed behavior.
新たな習性を進化させます
01:16
That was perfectly okay 200 million years ago.
2億年前はそれで全然大丈夫でした
01:20
The environment changed very slowly.
環境の変化はゆっくりしていて
01:23
It could take 10,000 years for there to be
大きく環境が変化するのに
01:25
a significant environmental change,
1万年近くかかったでしょう
01:27
and during that period of time
そしてそれぐらいの期間で
01:29
it would evolve a new behavior.
新しい習性を進化させるのです
01:30
Now that went along fine,
それでも上手くいってましたが
01:33
but then something happened.
6,500万年前に
01:35
Sixty-five million years ago,
あることが起きました
01:36
there was a sudden, violent
change to the environment.
急で 過激な 環境の変化です
01:39
We call it the Cretaceous extinction event.
K-T境界(白亜紀末)の
大量絶滅と呼ばれています
01:41
That's when the dinosaurs went extinct,
これは恐竜が絶滅し
01:45
that's when 75 percent of the
動植物の75%が
01:47
animal and plant species went extinct,
絶滅した時です
01:50
and that's when mammals
そして哺乳類が絶滅種の
01:53
overtook their ecological niche,
ニッチを埋めた時でもありました
01:55
and to anthropomorphize, biological evolution said,
そして「生物学的進化」さんは
こう言いました
01:57
"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"
「この大脳新皮質っていいね」
02:01
and it began to grow it.
そしてそれを育て始めました
02:03
And mammals got bigger,
哺乳類は大きくなり
02:05
their brains got bigger at an even faster pace,
脳はさらに速いペースで肥大化し
02:06
and the neocortex got bigger even faster than that
大脳新皮質はそれより
さらに速く肥大化しました
02:09
and developed these distinctive ridges and folds
そして表面積を大きくするための
02:13
basically to increase its surface area.
特徴的な隆起や折り目が発達しました
02:16
If you took the human neocortex
もし人間の大脳新皮質を
02:18
and stretched it out,
取り出して広げたら
02:20
it's about the size of a table napkin,
テーブルナプキンぐらいになります
02:22
and it's still a thin structure.
組織は非常に薄く
02:23
It's about the thickness of a table napkin.
テーブルナプキンほどの厚みです
02:25
But it has so many convolutions and ridges
しかし いくつもの隆起と皺のため
02:27
it's now 80 percent of our brain,
脳の80%も占めているのです
02:29
and that's where we do our thinking,
そしてそこで思考が行われていて
02:32
and it's the great sublimator.
考えを昇華させてくれます
02:35
We still have that old brain
基本的な欲求や
02:36
that provides our basic drives and motivations,
動機を与える古い脳はまだ残っています
02:37
but I may have a drive for conquest,
しかし 例えば私が持つ支配欲は
02:40
and that'll be sublimated by the neocortex
大脳新皮質によって昇華されるのです--
02:43
into writing a poem or inventing an app
詩を書いたり アプリを開発したり
02:46
or giving a TED Talk,
TEDで講演をすることに
02:49
and it's really the neocortex that's where
その昇華が起こっている場所こそが
02:50
the action is.
大脳新皮質なのです
02:54
Fifty years ago, I wrote a paper
50年前 私は論文で
02:56
describing how I thought the brain worked,
私の考える脳のメカニズム--
02:57
and I described it as a series of modules.
モジュールの連続的な組み合わせ--
を説明しました
02:59
Each module could do things with a pattern.
各モジュールは一つの
パターンを処理します
03:02
It could learn a pattern. It could remember a pattern.
パターンを習い パターンを覚え
03:05
It could implement a pattern.
パターンを実行します
03:07
And these modules were organized in hierarchies,
そしてモジュールは階層的に組織され
03:09
and we created that hierarchy with our own thinking.
その階層は私達自身の思考により
組織されます
03:11
And there was actually very little to go on
50年前はその論文からそれ以上発展することは
03:14
50 years ago.
殆どありませんでしたが
03:18
It led me to meet President Johnson.
でも これでジョンソン大統領に会えました
03:19
I've been thinking about this for 50 years,
私はこのことに関して50年間考え
03:21
and a year and a half ago I came out with the book
1年半前に 本を出版しました
03:24
"How To Create A Mind,"
「思考の創り方」です
03:26
which has the same thesis,
同じ仮説を立ててますが
03:28
but now there's a plethora of evidence.
今度は沢山の証拠があります
03:29
The amount of data we're getting about the brain
ニューロサイエンスにより
03:32
from neuroscience is doubling every year.
脳に関するデータは
毎年倍増しています
03:34
Spatial resolution of brainscanning of all types
あらゆる脳スキャンの
イメージ映像が
03:36
is doubling every year.
毎年倍増しているのです
03:39
We can now see inside a living brain
現在では生きている脳の中を見て
03:41
and see individual interneural connections
個々の神経がリアルタイムで
03:43
connecting in real time, firing in real time.
繋がりを作り
伝達を行い
03:46
We can see your brain create your thoughts.
脳が考えを創り また 考えが脳を創る
03:48
We can see your thoughts create your brain,
場面が見られます
03:51
which is really key to how it works.
実はこれがカギなのです
03:52
So let me describe briefly how it works.
簡単にですが 説明します
03:54
I've actually counted these modules.
私はモジュールの数を数えました
03:57
We have about 300 million of them,
それらは3億個近くあり
03:59
and we create them in these hierarchies.
それらで階層を作りました
04:01
I'll give you a simple example.
簡単な例を示します
04:03
I've got a bunch of modules
ここにたくさんのモジュールがあります
04:05
that can recognize the crossbar to a capital A,
これらは大文字「A」の横棒を認識します
04:08
and that's all they care about.
機能はそれだけです
04:11
A beautiful song can play,
美しい音楽が流れても
04:13
a pretty girl could walk by,
素敵な女性がそばに来ても
04:15
they don't care, but they see
a crossbar to a capital A,
反応しません
しかしAの横棒を見たら
04:16
they get very excited and they say "crossbar,"
非常に興奮して「横棒」と言います
04:19
and they put out a high probability
軸索から信号が出力される確率は
04:22
on their output axon.
非常に高くなり
04:24
That goes to the next level,
次の階層に出力されます
04:26
and these layers are organized in conceptual levels.
階層ごとに異なる概念レベルで
組織されています
04:27
Each is more abstract than the next one,
それぞれが前の階より抽象的です
04:30
so the next one might say "capital A."
次の階層が「大文字A」と言い
04:32
That goes up to a higher
level that might say "Apple."
さらに高い階層で「APPLE」と
言うかもしれません
04:34
Information flows down also.
情報は下方にも流れます
04:37
If the apple recognizer has seen A-P-P-L,
APPLE 認識モジュールが
A-P-P-L と認識したら
04:39
it'll think to itself, "Hmm, I
think an E is probably likely,"
その層は「ウーン Eがおそらく次だろう」
と考え
04:42
and it'll send a signal down to all the E recognizers
E認識モジュールたちに伝達します
04:46
saying, "Be on the lookout for an E,
「Eに目を光らせて
04:48
I think one might be coming."
もうすぐ来るから」と
04:50
The E recognizers will lower their threshold
E認識モジュールは閾値を低くして
04:51
and they see some sloppy
thing, could be an E.
Eに見えなくもない物も認識します
04:54
Ordinarily you wouldn't think so,
普段とは違って
04:56
but we're expecting an E, it's good enough,
予期していたので
「E を見た」と言い
04:58
and yeah, I've seen an E, and then apple says,
APPLE モジュールは
05:00
"Yeah, I've seen an Apple."
「APPLE を見た」と言います
05:01
Go up another five levels,
さらに5つ階層を上がれば
05:03
and you're now at a pretty high level
この階層のかなり--
05:05
of this hierarchy,
高い所に来ます
05:06
and stretch down into the different senses,
そこでは下の階層の別の五感の情報を
05:08
and you may have a module
that sees a certain fabric,
―特定の生地、声、 香水を―
05:10
hears a certain voice quality,
smells a certain perfume,
認識するモジュールの
情報を組み合わせ
05:13
and will say, "My wife has entered the room."
「妻が部屋に入ってきた」
と言います
05:16
Go up another 10 levels, and now you're at
さらに10階層上がれば
05:18
a very high level.
かなり高い階層に出ます
05:20
You're probably in the frontal cortex,
そこは前頭部皮質あたりでしょう
05:21
and you'll have modules that say, "That was ironic.
そこでのモジュールはこう言うでしょう
「今のは皮肉だね」
05:23
That's funny. She's pretty."
「それは面白い 彼女はかわいい」
05:27
You might think that those are more sophisticated,
上の階層の方が洗練されている
と思いがちですが
05:29
but actually what's more complicated
実際に複雑なのは
05:31
is the hierarchy beneath them.
その下の階層組織なのです
05:33
There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,
16才の女の子が脳手術を受けているとき
05:36
and she was conscious because the surgeons
執刀医が彼女と話をするため
05:38
wanted to talk to her.
意識を保っておきました
05:40
You can do that because there's no pain receptors
脳の痛みは感じないため
こんなことが出来ます
05:42
in the brain.
脳の痛みは感じないため
こんなことが出来ます
05:44
And whenever they stimulated particular,
そして 大脳新皮質の
05:45
very small points on her neocortex,
ある小さな点を刺激したら
05:46
shown here in red, she would laugh.
この赤い部分です--
彼女は笑いました
05:49
So at first they thought they were triggering
執刀医たちは 反射的に笑う点を
05:52
some kind of laugh reflex,
刺激したと考えていましたが
05:53
but no, they quickly realized they had found
すぐに大脳新皮質のユーモアを
05:55
the points in her neocortex that detect humor,
認識する部分を見つけたと気づきました
05:57
and she just found everything hilarious
それでそこを刺激する度に
06:00
whenever they stimulated these points.
彼女には全てが滑稽に感じたのです
06:02
"You guys are so funny just standing around,"
「貴方たちがそこにいるだけで面白いわ」
06:05
was the typical comment,
というのが主なコメントでしたが
06:07
and they weren't funny,
執刀医たちは面白くありませんでした
06:08
not while doing surgery.
手術中だったのですから
06:11
So how are we doing today?
では現代ではどのように
なっているでしょうか?
06:14
Well, computers are actually beginning to master
まぁ まず コンピューターが人間の
06:19
human language with techniques
言語を大脳新皮質のそれに似た
06:22
that are similar to the neocortex.
技術で習得してきています
06:24
I actually described the algorithm,
実は私が開発し
06:27
which is similar to something called
「階層隠れマルコフモデル」
06:28
a hierarchical hidden Markov model,
と呼ばれる 私が90年代に
06:30
something I've worked on since the '90s.
取り組んでいたものに類似しています
06:32
"Jeopardy" is a very broad natural language game,
「ジェパディー」は広範囲な
自然言語を使うゲームですが
06:36
and Watson got a higher score
「ワトソン」の得点はベストプレーヤー
二人を合わせたものより上でした
06:39
than the best two players combined.
「ワトソン」の得点はベストプレーヤー
二人を合わせたものより上でした
06:41
It got this query correct:
彼はこの問題にも正解しました
06:43
"A long, tiresome speech
「泡立ったパイのトッピングによる
06:45
delivered by a frothy pie topping,"
長くて退屈なスピーチ」
06:47
and it quickly responded,
"What is a meringue harangue?"
「メレンゲ・ハレンゲとは何?」
とすぐに答えました
06:50
And Jennings and the other guy didn't get that.
ジェニングズたちには
この答えが分かってませんでした
06:52
It's a pretty sophisticated example of
これはコンピューターが人の言語を
06:55
computers actually understanding human language,
理解できるという高度な例です
06:57
and it actually got its knowledge by reading
その知識は実際に
06:59
Wikipedia and several other encyclopedias.
ウィキペディアやその他百科事典を
読んで得られたものです
07:00
Five to 10 years from now,
5年から10年後
07:04
search engines will actually be based on
検索エンジンは言葉の組み合わせや
07:06
not just looking for combinations of words and links
リンクに基づくだけではなく
07:09
but actually understanding,
ウェブ上の情報や
07:11
reading for understanding the billions of pages
本を読んで 理解した内容に
07:13
on the web and in books.
基づくものになるでしょう
07:16
So you'll be walking along, and Google will pop up
あなたが歩いている時に
グーグルが出てきて
07:18
and say, "You know, Mary, you expressed concern
こう言います
「マリー 一か月前に貴方は
07:21
to me a month ago that your glutathione supplement
グルタチオンのサプリが
血液脳関門を通ってないのではと
07:24
wasn't getting past the blood-brain barrier.
不安になっていましたね
07:27
Well, new research just came out 13 seconds ago
実は13秒前新しい研究が発表され
07:29
that shows a whole new approach to that
グルタチオン摂取の全く新しい
07:32
and a new way to take glutathione.
アプローチを紹介しています
07:34
Let me summarize it for you."
今から要約しますね」
07:36
Twenty years from now, we'll have nanobots,
今から20年後にはナノボットが
開発されているでしょう
07:38
because another exponential trend
微細化の技術は
07:42
is the shrinking of technology.
急激に進歩しています
07:44
They'll go into our brain
それらは毛細血管をとおって
07:45
through the capillaries
脳に行きます
07:48
and basically connect our neocortex
そして私たちの大脳新皮質を
07:49
to a synthetic neocortex in the cloud
クラウドの人工大脳新皮質につなぎ
07:52
providing an extension of our neocortex.
大脳新皮質の機能を拡張します
07:55
Now today, I mean,
今でも私たちの電話には
07:58
you have a computer in your phone,
コンピューターがあります
08:00
but if you need 10,000 computers for a few seconds
複雑な研究のために1万の
コンピューターを
08:02
to do a complex search,
数秒間必要とするとき
08:04
you can access that for a second or two in the cloud.
クラウドにアクセスすればすぐに出来ます
08:06
In the 2030s, if you need some extra neocortex,
2030年代では余分に大脳新皮質が
必要になれば
08:09
you'll be able to connect to that in the cloud
脳から直接クラウドにつなげられること
になるでしょう
08:12
directly from your brain.
脳から直接クラウドにつなげられること
になるでしょう
08:15
So I'm walking along and I say,
私は歩きながら
08:16
"Oh, there's Chris Anderson.
「あ クリス・アンダーソンだ」と言い
08:18
He's coming my way.
彼が近づいてきます
08:19
I'd better think of something clever to say.
何か賢いことを言わなければ
08:21
I've got three seconds.
時間は3秒
08:23
My 300 million modules in my neocortex
私の大脳新皮質にある3億の
モジュールだけでは足りない
08:25
isn't going to cut it.
私の大脳新皮質にある3億の
モジュールだけでは足りない
08:28
I need a billion more."
後10億必要だ
08:29
I'll be able to access that in the cloud.
そこで私はクラウドにアクセスできます
08:30
And our thinking, then, will be a hybrid
そして私たちの思考は生物学的と
08:33
of biological and non-biological thinking,
非生物学的な思考のハイブリッドになります
08:36
but the non-biological portion
そして非生物学的な部分は
08:40
is subject to my law of accelerating returns.
私の収穫加速の法則に則ります
08:42
It will grow exponentially.
指数関数的に成長するのです
08:44
And remember what happens
前回 大脳新皮質が拡張した時
08:47
the last time we expanded our neocortex?
何が起きたか覚えていますか?
08:49
That was two million years ago
200万年前 私たちは
08:51
when we became humanoids
ヒト科へと進化し
08:53
and developed these large foreheads.
大きな前頭葉を発達させました
08:54
Other primates have a slanted brow.
他の類人猿の額も突き出していますが
08:55
They don't have the frontal cortex.
前頭葉はありません
08:58
But the frontal cortex is not
really qualitatively different.
しかし 前頭葉は質的に特別ではなく
09:00
It's a quantitative expansion of neocortex,
大脳新皮質が拡張しているのです
09:04
but that additional quantity of thinking
思考の量が増えたことが
09:06
was the enabling factor for us to take
質的な飛躍を遂げることを
09:09
a qualitative leap and invent language
可能にした要因なのです
09:11
and art and science and technology
言語や芸術、科学や技術
09:14
and TED conferences.
そしてTED
09:16
No other species has done that.
他の種にはできなかったことです
09:18
And so, over the next few decades,
次の数十年で私たちは
09:20
we're going to do it again.
また飛躍します
09:22
We're going to again expand our neocortex,
再び 大脳新皮質を拡張します
09:23
only this time we won't be limited
ただし今度は決まった構造の容器に
その限界を決められることはありません
09:26
by a fixed architecture of enclosure.
ただし今度は決まった構造の容器に
その限界を決められることはありません
09:27
It'll be expanded without limit.
限界なく拡張するのです
09:32
That additional quantity will again
この量的な拡張はまたもや
09:35
be the enabling factor for another qualitative leap
文化と技術に質的な飛躍をもたらす
09:37
in culture and technology.
要因となるでしょう
09:40
Thank you very much.
ありがとうございました
09:42
(Applause)
(拍手)
09:44
Translator:Makoto Ikeo
Reviewer:Eriko T.

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Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

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