TEDGlobal 2009
Henry Markram: A brain in a supercomputer
ヘンリー・マークラムがスーパーコンピュータの中に脳を構築
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ヘンリー・マークラムは言います、間もなく--心の謎を解決できると。精神疾患、記憶、知覚：これらはニューロンと電気信号で成り立っています。そして、脳の100,000,000,000,000ものシナプスすべてをモデル化したスーパーコンピュータで心の謎を解明しようとしています。
Henry Markram - Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time. Full bio
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time. Full bio
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00:18
Our mission is to build
0
0
3000
我々のミッションは、人間の脳の
00:21
a detailed, realistic
1
3000
2000
詳細かつ現実的な
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computer model of the human brain.
2
5000
2000
コンピュータモデルを構築することです。
00:25
And we've done, in the past four years,
3
7000
3000
我々は、過去４年の間に
00:28
a proof of concept
4
10000
2000
コンセプトの実証を、
00:30
on a small part of the rodent brain,
5
12000
3000
げっ歯類の脳の小片で行いました。
00:33
and with this proof of concept we are now scaling the project up
6
15000
3000
この実証によって、目下このプロジェクトを
00:36
to reach the human brain.
7
18000
3000
ヒトの脳にまでスケールアップしようとしています。
00:39
Why are we doing this?
8
21000
2000
なぜこんなことをするのでしょうか？
00:41
There are three important reasons.
9
23000
2000
重要な理由が三つあります。
00:43
The first is, it's essential for us to understand the human brain
10
25000
4000
第一に、人間の脳を理解することは、
00:47
if we do want to get along in society,
11
29000
2000
社会でうまくやっていくのに不可欠です。
00:49
and I think that it is a key step in evolution.
12
31000
4000
また、進化の重要なステップだと思います。
00:53
The second reason is,
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35000
2000
第二の理由としては、
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we cannot keep doing animal experimentation forever,
14
37000
6000
動物実験をいつまでも続けるわけにはいきません。
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and we have to embody all our data and all our knowledge
15
43000
4000
全てのデータや知識を作業モデルに
01:05
into a working model.
16
47000
3000
統合する必要があります。
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It's like a Noah's Ark. It's like an archive.
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50000
4000
ノアの方舟であり、アーカイブのようなものです。
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And the third reason is that there are two billion people on the planet
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54000
3000
第三の理由は、地球上には二十億もの人々が
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that are affected by mental disorder,
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57000
4000
精神疾患を患っています。
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and the drugs that are used today
20
61000
2000
今日使われている薬の大部分は、
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are largely empirical.
21
63000
2000
経験的なものですが、
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I think that we can come up with very concrete solutions on
22
65000
3000
疾病の手当についてとても具体的な答えを
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how to treat disorders.
23
68000
3000
見つけ出せると思います。
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Now, even at this stage,
24
71000
3000
今、この段階でも、
01:32
we can use the brain model
25
74000
2000
脳のモデルを使用して、
01:34
to explore some fundamental questions
26
76000
3000
脳の働きについての基本的な問題を
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about how the brain works.
27
79000
2000
探究することができます。
01:39
And here, at TED, for the first time,
28
81000
2000
ここＴＥＤで、はじめて
01:41
I'd like to share with you how we're addressing
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83000
2000
我々の取り組みを共有したいと思います、
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one theory -- there are many theories --
30
85000
3000
一つの理論--多くの理論がありますが--
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one theory of how the brain works.
31
88000
4000
脳の働きについての一つの理論について。
01:50
So, this theory is that the brain
32
92000
4000
その理論によれば、脳が
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creates, builds, a version of the universe,
33
96000
6000
宇宙の１つのバージョンを創造し、構築するのです。
02:00
and projects this version of the universe,
34
102000
3000
そして、この宇宙のバージョンを、
02:03
like a bubble, all around us.
35
105000
4000
泡のように、周囲すべてに映し出すのです。
02:07
Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries.
36
109000
4000
これはもちろん何世紀にもわたる哲学的な議論の的です。
02:11
But, for the first time, we can actually address this,
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113000
3000
しかし、はじめて、実際にこの問題に、
02:14
with brain simulation,
38
116000
2000
脳のシミュレーションにより取り組み、
02:16
and ask very systematic and rigorous questions,
39
118000
4000
非常に体系的で厳密な問いを投げかけることができます、
02:20
whether this theory could possibly be true.
40
122000
4000
この理論がほんとうに真実であり得るのかを。
02:24
The reason why the moon is huge on the horizon
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126000
3000
月が地平線上では巨大になる理由は、
02:27
is simply because our perceptual bubble
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129000
3000
単に私たちの知覚の泡が
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does not stretch out 380,000 kilometers.
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132000
4000
38 万キロメートルも広がらないからです。
02:34
It runs out of space.
44
136000
2000
空間の限界からはみ出るのです。
02:36
And so what we do is we compare the buildings
45
138000
4000
そこで、私たちは建物と比較するのです、
02:40
within our perceptual bubble,
46
142000
2000
知覚の泡の範囲内で、
02:42
and we make a decision.
47
144000
2000
そして、判断します。
02:44
We make a decision it's that big,
48
146000
2000
私たちはその大きさであると判断します、
02:46
even though it's not that big.
49
148000
2000
その大きさではないにもかかわらず。
02:48
And what that illustrates
50
150000
2000
これが示すことは、
02:50
is that decisions are the key things
51
152000
2000
判断が重要なものであるということです。
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that support our perceptual bubble. It keeps it alive.
52
154000
5000
判断が私たちの知覚の泡を支え、生かし続けています。
02:57
Without decisions you cannot see, you cannot think,
53
159000
2000
判断なしには、見ることも、考えることも、
02:59
you cannot feel.
54
161000
2000
感じることもできません。
03:01
And you may think that anesthetics work
55
163000
2000
麻酔薬の働きは、痛みを感じないように、
03:03
by sending you into some deep sleep,
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165000
3000
深い睡眠にいざなったり
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or by blocking your receptors so that you don't feel pain,
57
168000
3000
受容器官をブロックしたりすると考えているかもしれません。
03:09
but in fact most anesthetics don't work that way.
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171000
3000
しかし実はほとんどの麻酔薬はこのようには働きません。
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What they do is they introduce a noise
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174000
3000
その働きはノイズを脳に導入し、
03:15
into the brain so that the neurons cannot understand each other.
60
177000
3000
ニューロンが互いを理解できないようにするのです。
03:18
They are confused,
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180000
2000
ニューロンは混乱します。
03:20
and you cannot make a decision.
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182000
3000
すると、判断できなくなります。
03:23
So, while you're trying to make up your mind
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185000
3000
そのため、あなたが決めかねているうちに
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what the doctor, the surgeon, is doing
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188000
2000
外科医の先生は、体を切り裂き、
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while he's hacking away at your body, he's long gone.
65
190000
2000
とっくにいなくなっています。
03:30
He's at home having tea.
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192000
2000
家でお茶をしています。
03:32
(Laughter)
67
194000
2000
（笑）
03:34
So, when you walk up to a door and you open it,
68
196000
3000
さて、ドアに歩いていって開けると、
03:37
what you compulsively have to do to perceive
69
199000
3000
知覚するためには、たちどころに
03:40
is to make decisions,
70
202000
2000
判断しなければなりません。
03:42
thousands of decisions about the size of the room,
71
204000
3000
数千もの判断を、部屋の大きさや、
03:45
the walls, the height, the objects in this room.
72
207000
3000
壁、高さ、室内にある物体についてすることなのです。
03:48
99 percent of what you see
73
210000
3000
見るものの９９パーセントは、
03:51
is not what comes in through the eyes.
74
213000
4000
目から入ってきたものではないのです。
03:55
It is what you infer about that room.
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217000
4000
その部屋についてあなた方が推論したことなのです。
03:59
So I can say, with some certainty,
76
221000
4000
そこで、ある程度の確信をもって、こう言えます、
04:03
"I think, therefore I am."
77
225000
3000
「われ思う、故にわれ在り」と。
04:06
But I cannot say, "You think, therefore you are,"
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228000
4000
しかし、「あなたが思う、故にあなたが在る」とは言えません。
04:10
because "you" are within my perceptual bubble.
79
232000
5000
なぜなら、「あなた」は私の知覚の泡の中にいるからです。
04:15
Now, we can speculate and philosophize this,
80
237000
3000
ここで、思いを巡らし、哲学することもできますが、
04:18
but we don't actually have to for the next hundred years.
81
240000
3000
これからの百年は、実際にその必要はありません。
04:21
We can ask a very concrete question.
82
243000
2000
私たちは、非常に具体的に問いかけることができます。
04:23
"Can the brain build such a perception?"
83
245000
4000
「脳はそのような知覚を構築できるのか？」
04:27
Is it capable of doing it?
84
249000
2000
そんな能力があるのでしょうか？
04:29
Does it have the substance to do it?
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251000
2000
そのための実体があるのでしょうか？
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And that's what I'm going to describe to you today.
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253000
3000
これが今日みなさんにお話しすることです。
04:34
So, it took the universe 11 billion years to build the brain.
87
256000
4000
この宇宙が脳を構築するのに１１０億年かかりました。
04:38
It had to improve it a little bit.
88
260000
2000
少しずつ改善するしかありませんでした。
04:40
It had to add to the frontal part, so that you would have instincts,
89
262000
3000
本能を得られるように、前頭部に加えなければなりませんでした。
04:43
because they had to cope on land.
90
265000
3000
というのは、陸上で対応するためです。
04:46
But the real big step was the neocortex.
91
268000
4000
しかし本当の大きなステップは新皮質でした。
04:50
It's a new brain. You needed it.
92
272000
2000
新しい脳です。これが必要でした。
04:52
The mammals needed it
93
274000
2000
哺乳類に必要でした。
04:54
because they had to cope with parenthood,
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276000
4000
その理由は、親の役割をこなしたり、
04:58
social interactions,
95
280000
2000
社会的なやりとりや、
05:00
complex cognitive functions.
96
282000
3000
複雑な認知機能のためです。
05:03
So, you can think of the neocortex
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285000
2000
そこで、新皮質は、実際のところ
05:05
actually as the ultimate solution today,
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287000
5000
私たちの知るこの宇宙の今日の究極的な答えと
05:10
of the universe as we know it.
99
292000
3000
考えることができます。
05:13
It's the pinnacle, it's the final product
100
295000
2000
この宇宙が生成した
05:15
that the universe has produced.
101
297000
4000
頂点であり、最終生成物です。
05:19
It was so successful in evolution
102
301000
2000
進化に成功したので、
05:21
that from mouse to man it expanded
103
303000
2000
マウスからヒトまで
05:23
about a thousandfold in terms of the numbers of neurons,
104
305000
3000
ニューロンの数をおよそ千倍に増やし、
05:26
to produce this almost frightening
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308000
3000
このほとんど驚くべき組織、構造を
05:29
organ, structure.
106
311000
3000
生成したのです。
05:32
And it has not stopped its evolutionary path.
107
314000
3000
その進化の行程はまだ止まっていません。
05:35
In fact, the neocortex in the human brain
108
317000
2000
実際、人間の脳の新皮質は、
05:37
is evolving at an enormous speed.
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319000
3000
ものすごいスピードで進化しています。
05:40
If you zoom into the surface of the neocortex,
110
322000
2000
新皮質の表面にズームインすると、
05:42
you discover that it's made up of little modules,
111
324000
3000
小さなモジュールで構成されていることを発見します。
05:45
G5 processors, like in a computer.
112
327000
2000
コンピュータの中のG5プロセッサのようですが、
05:47
But there are about a million of them.
113
329000
3000
それが約百万もあります。
05:50
They were so successful in evolution
114
332000
2000
進化に成功したので、
05:52
that what we did was to duplicate them
115
334000
2000
それをいくつもいくつも複製して
05:54
over and over and add more and more of them to the brain
116
336000
2000
どんどん脳に付け加えて行ったので、
05:56
until we ran out of space in the skull.
117
338000
3000
頭蓋の中は一杯になりました。
05:59
And the brain started to fold in on itself,
118
341000
2000
そして、脳は自ら折りたたみ始めました。
06:01
and that's why the neocortex is so highly convoluted.
119
343000
3000
これが、新皮質が高度に畳み込まれている理由です。
06:04
We're just packing in columns,
120
346000
2000
柱構造に詰め込んでいき、
06:06
so that we'd have more neocortical columns
121
348000
3000
新皮質カラムの数を増やすことで、
06:09
to perform more complex functions.
122
351000
3000
より複雑に機能できるようになります。
06:12
So you can think of the neocortex actually as
123
354000
2000
そこで、新皮質のたとえとして、
06:14
a massive grand piano,
124
356000
2000
巨大なグランドピアノ、
06:16
a million-key grand piano.
125
358000
3000
鍵盤が百万もあるグランドピアノと考えてください。
06:19
Each of these neocortical columns
126
361000
2000
これら新皮質カラムの各々は、
06:21
would produce a note.
127
363000
2000
ある音を生み出すでしょう。
06:23
You stimulate it; it produces a symphony.
128
365000
3000
あなたがそれを刺激し、シンフォニーを生み出します。
06:26
But it's not just a symphony of perception.
129
368000
3000
しかし、ただの知覚のシンフォニーではありません。
06:29
It's a symphony of your universe, your reality.
130
371000
3000
あなたの宇宙、あなたの現実のシンフォニーです。
06:32
Now, of course it takes years to learn how
131
374000
3000
もちろん、何年もかかります
06:35
to master a grand piano with a million keys.
132
377000
3000
百万もの鍵盤のあるグランドピアノをマスターするには。
06:38
That's why you have to send your kids to good schools,
133
380000
2000
そのため、子供を良い学校に行かせなければなりません。
06:40
hopefully eventually to Oxford.
134
382000
2000
願わくば、最終的にはオックスフォードに。
06:42
But it's not only education.
135
384000
3000
でも、教育だけではありません。
06:45
It's also genetics.
136
387000
2000
遺伝もあります。
06:47
You may be born lucky,
137
389000
2000
幸運な星の下に生まれ、
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where you know how to master your neocortical column,
138
391000
4000
つまり、新皮質カラムの扱いに熟達しており、
06:53
and you can play a fantastic symphony.
139
395000
2000
素晴らしいシンフォニーを演奏できるのかもしれません。
06:55
In fact, there is a new theory of autism
140
397000
3000
実際、自閉症についての新たな学説があります。
06:58
called the "intense world" theory,
141
400000
2000
「強烈な世界」の理論と呼ばれ、
07:00
which suggests that the neocortical columns are super-columns.
142
402000
4000
新皮質カラムが特別なものであることを示唆しています。
07:04
They are highly reactive, and they are super-plastic,
143
406000
4000
これらは非常に反応性があり、超可塑性があり、
07:08
and so the autists are probably capable of
144
410000
3000
そのため、自閉症者は思いもよらないような
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building and learning a symphony
145
413000
2000
シンフォニーを構築したり、習得したり
07:13
which is unthinkable for us.
146
415000
2000
できるのでしょう。
07:15
But you can also understand
147
417000
2000
しかし、理解できるでしょう、
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that if you have a disease
148
419000
2000
もしこれらのカラムのどれかに
07:19
within one of these columns,
149
421000
2000
疾患があれば、
07:21
the note is going to be off.
150
423000
2000
音が外れることを。
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The perception, the symphony that you create
151
425000
2000
創造されるシンフォニー、知覚は
07:25
is going to be corrupted,
152
427000
2000
乱されることになり、
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and you will have symptoms of disease.
153
429000
3000
疾患の症状がでることでしょう。
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So, the Holy Grail for neuroscience
154
432000
4000
そのため、神経科学の聖杯は、
07:34
is really to understand the design of the neocoritical column --
155
436000
4000
本当に新皮質カラムのデザインを理解することなのです--
07:38
and it's not just for neuroscience;
156
440000
2000
神経科学に限ったことではありません。
07:40
it's perhaps to understand perception, to understand reality,
157
442000
3000
たぶん知覚を理解すること、リアリティを理解すること、
07:43
and perhaps to even also understand physical reality.
158
445000
4000
ことによると物理的リアリティさえも理解することなのです。
07:47
So, what we did was, for the past 15 years,
159
449000
3000
そこで過去15年間にわたり我々は
07:50
was to dissect out the neocortex, systematically.
160
452000
4000
体系的に、新皮質をばらばらにすることでした。
07:54
It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest.
161
456000
4000
これは、熱帯雨林に行き、その一部をカタログ化することに少し似ています。
07:58
How many trees does it have?
162
460000
2000
どれだけの樹木があるのか？
08:00
What shapes are the trees?
163
462000
2000
樹木の形は？
08:02
How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?
164
464000
3000
各種類の樹木がどれだけあるのか？ どこに位置しているのか？
08:05
But it's a bit more than cataloging because you actually have to
165
467000
2000
単にカタログ化するだけではなく、実際には、
08:07
describe and discover all the rules of communication,
166
469000
4000
情報伝達のルールすべてを記述し、発見しなければなりません。
08:11
the rules of connectivity,
167
473000
2000
接続性のルールです。
08:13
because the neurons don't just like to connect with any neuron.
168
475000
3000
ニューロンはどのニューロンとも接続したがるわけではないのです。
08:16
They choose very carefully who they connect with.
169
478000
3000
ニューロンは接続する相手を大変慎重に選んでいます。
08:19
It's also more than cataloging
170
481000
3000
また、カタログ化するだけではありません。
08:22
because you actually have to build three-dimensional
171
484000
2000
というのは、実際には、これらの三次元のデジタルモデルを
08:24
digital models of them.
172
486000
2000
構築しなければならないからです。
08:26
And we did that for tens of thousands of neurons,
173
488000
2000
我々は、これを数万ものニューロンについて行いました。
08:28
built digital models of all the different types
174
490000
3000
出くわしたニューロンのあらゆるタイプの
08:31
of neurons we came across.
175
493000
2000
デジタルモデルを構築しました。
08:33
And once you have that, you can actually
176
495000
2000
一旦それが得られると、実際に
08:35
begin to build the neocortical column.
177
497000
4000
新皮質カラムを構築し始めることができます。
08:39
And here we're coiling them up.
178
501000
3000
ここで、これらを巻き上げています。
08:42
But as you do this, what you see
179
504000
3000
しかしその際に、分かることは、
08:45
is that the branches intersect
180
507000
2000
枝が、実際には、
08:47
actually in millions of locations,
181
509000
3000
数百万もの箇所で交差し、
08:50
and at each of these intersections
182
512000
3000
これら交点の各々で、
08:53
they can form a synapse.
183
515000
2000
シナプスを形成し得るということです。
08:55
And a synapse is a chemical location
184
517000
2000
シナプスという場所では化学的に、
08:57
where they communicate with each other.
185
519000
3000
ニューロンが互いに情報伝達しています。
09:00
And these synapses together
186
522000
2000
これらのシナプスが集まって
09:02
form the network
187
524000
2000
ネットワークを形成し、
09:04
or the circuit of the brain.
188
526000
3000
すなわち、脳の回路を形成します。
09:07
Now, the circuit, you could also think of as
189
529000
4000
この回路は、脳の織物とも
09:11
the fabric of the brain.
190
533000
2000
考えることができるでしょう。
09:13
And when you think of the fabric of the brain,
191
535000
3000
脳の織物について考えるとき、
09:16
the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet?
192
538000
4000
その構造はどのように構築され、カーペットのパターンはどんなものでしょう？
09:20
You realize that this poses
193
542000
2000
これは、脳のどんな理論に対しても
09:22
a fundamental challenge to any theory of the brain,
194
544000
4000
根本的な挑戦を突き付けることになるとお気づきでしょう。
09:26
and especially to a theory that says
195
548000
2000
特に、次のような理論に対して、
09:28
that there is some reality that emerges
196
550000
2000
すなわち、何らかのリアリティが
09:30
out of this carpet, out of this particular carpet
197
552000
3000
このカーペット、特定のパターンを有するこの特定のカーペットから、
09:33
with a particular pattern.
198
555000
2000
出現するという理論に対して。
09:35
The reason is because the most important design secret of the brain
199
557000
3000
その理由は、脳の最も重要なデザイン上の秘密が
09:38
is diversity.
200
560000
2000
多様性にあるからです。
09:40
Every neuron is different.
201
562000
2000
ニューロンは全部異なっています。
09:42
It's the same in the forest. Every pine tree is different.
202
564000
2000
森と同じです。松の木は全部異なっています。
09:44
You may have many different types of trees,
203
566000
2000
種類の異なる木もたくさんあるかもしれもしれませんが、
09:46
but every pine tree is different. And in the brain it's the same.
204
568000
3000
松の木も全部異なっています。脳でも同じです。
09:49
So there is no neuron in my brain that is the same as another,
205
571000
3000
私の脳には、他のニューロンと同じニューロンはありません。
09:52
and there is no neuron in my brain that is the same as in yours.
206
574000
3000
また、私の脳には、あなたのと同じニューロンはありません。
09:55
And your neurons are not going to be oriented and positioned
207
577000
3000
あなたのニューロンは、方向や位置が
09:58
in exactly the same way.
208
580000
2000
まったく同じものはありません。
10:00
And you may have more or less neurons.
209
582000
2000
ニューロンも多かったり、少なかったりします。
10:02
So it's very unlikely
210
584000
2000
そのため、ほとんどありえないのです、
10:04
that you got the same fabric, the same circuitry.
211
586000
4000
同じ織物、同じ回路を持っている人など。
10:08
So, how could we possibly create a reality
212
590000
2000
それでは、私たちが互いに理解し合える
10:10
that we can even understand each other?
213
592000
3000
リアリティをどのようにして創造し得るのでしょうか？
10:13
Well, we don't have to speculate.
214
595000
2000
あれこれ考える必要はありません。
10:15
We can look at all 10 million synapses now.
215
597000
3000
私たちはいま千万ものシナプスすべてを調べることができます。
10:18
We can look at the fabric. And we can change neurons.
216
600000
3000
織物を調べることも、ニューロンを変えることもできます。
10:21
We can use different neurons with different variations.
217
603000
2000
異なるバリエーションのニューロンを使うことができます。
10:23
We can position them in different places,
218
605000
2000
ニューロンを異なる場所に配置したり、
10:25
orient them in different places.
219
607000
2000
異なる場所で向きを変えたりできます。
10:27
We can use less or more of them.
220
609000
2000
少なくしたり、多くしたりできます。
10:29
And when we do that
221
611000
2000
そのようにした場合、我々は、
10:31
what we discovered is that the circuitry does change.
222
613000
3000
回路が変化することを発見しました。
10:34
But the pattern of how the circuitry is designed does not.
223
616000
7000
しかし、回路をどうデザインするか、というパターンは変化しません。
10:41
So, the fabric of the brain,
224
623000
2000
そのため、脳の織物は、
10:43
even though your brain may be smaller, bigger,
225
625000
2000
脳が小さかろうが、大きかろうが、
10:45
it may have different types of neurons,
226
627000
3000
種類の異なるニューロンや、
10:48
different morphologies of neurons,
227
630000
2000
形態の異なるニューロンがあっても、
10:50
we actually do share
228
632000
3000
私たちは実際には同じ
10:53
the same fabric.
229
635000
2000
織物を共有しているのです。
10:55
And we think this is species-specific,
230
637000
2000
我々はこれが種に固有であると考えています。
10:57
which means that that could explain
231
639000
2000
これは、種を超えてコミュニケートできない理由を
10:59
why we can't communicate across species.
232
641000
2000
説明できるのではないかということを意味します。
11:01
So, let's switch it on. But to do it, what you have to do
233
643000
3000
では、スイッチを入れましょう。しかし、そのためには、
11:04
is you have to make this come alive.
234
646000
2000
活性化しなければなりません。
11:06
We make it come alive
235
648000
2000
活性化するには、
11:08
with equations, a lot of mathematics.
236
650000
2000
数式を使います。たくさんの計算です。
11:10
And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators
237
652000
4000
実際のところ、ニューロンを電気ジェネレータにする数式は、
11:14
were discovered by two Cambridge Nobel Laureates.
238
656000
3000
ケンブリッジの二人のノーベル賞受賞者によって発見されました。
11:17
So, we have the mathematics to make neurons come alive.
239
659000
3000
それで、ニューロンを活性化する数学が手に入りました。
11:20
We also have the mathematics to describe
240
662000
2000
我々は、さらに数学を手に入れました。
11:22
how neurons collect information,
241
664000
3000
ニューロンがどのように情報を集め、
11:25
and how they create a little lightning bolt
242
667000
3000
ニューロンがどのように小さな稲妻を生み出して
11:28
to communicate with each other.
243
670000
2000
互いに情報伝達するかを記述する数学です。
11:30
And when they get to the synapse,
244
672000
2000
そして、シナプスに達すると、
11:32
what they do is they effectively,
245
674000
2000
事実上、行われるのは、
11:34
literally, shock the synapse.
246
676000
3000
文字通り、シナプスにショックを与えるのです。
11:37
It's like electrical shock
247
679000
2000
感電のようなものであり、
11:39
that releases the chemicals from these synapses.
248
681000
3000
これらのシナプスから化学物質が放出されます。
11:42
And we've got the mathematics to describe this process.
249
684000
3000
このプロセスも、数学的に記述できています。
11:45
So we can describe the communication between the neurons.
250
687000
4000
そのため、ニューロン間の情報伝達を記述することができます。
11:49
There literally are only a handful
251
691000
3000
文字通りほんの一握りの数式だけです、
11:52
of equations that you need to simulate
252
694000
2000
新皮質の活動を
11:54
the activity of the neocortex.
253
696000
2000
シミュレートするのに必要なのは。
11:56
But what you do need is a very big computer.
254
698000
3000
しかし、とても大きなコンピュータが必要になります。
11:59
And in fact you need one laptop
255
701000
2000
実際、一つのラップトップが
12:01
to do all the calculations just for one neuron.
256
703000
3000
たった一つのニューロンの計算すべてのために必要になります。
12:04
So you need 10,000 laptops.
257
706000
2000
そのため、1万台のラップトップが必要です。
12:06
So where do you go? You go to IBM,
258
708000
2000
どこに行きますか？ IBMに行きますね。
12:08
and you get a supercomputer, because they know how to take
259
710000
2000
スーパーコンピュータのために。IBMは、知っています、
12:10
10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator.
260
712000
4000
1万台のラップトップを冷蔵庫の大きさに押し込む方法を。
12:14
So now we have this Blue Gene supercomputer.
261
716000
3000
それで、このブルー・ジーン・スーパーコンピュータを手に入れました。
12:17
We can load up all the neurons,
262
719000
2000
すべてのニューロンをロードし、
12:19
each one on to its processor,
263
721000
2000
各々をそのプロセッサに割り当て、
12:21
and fire it up, and see what happens.
264
723000
4000
発火させて、何が起こるかを見ます。
12:25
Take the magic carpet for a ride.
265
727000
3000
魔法の絨毯に乗りましょう。
12:28
Here we activate it. And this gives the first glimpse
266
730000
3000
アクティブ化すると、はじめてご覧のように、
12:31
of what is happening in your brain
267
733000
2000
刺激があるときに、脳の中では
12:33
when there is a stimulation.
268
735000
2000
こんなことが起きています。
12:35
It's the first view.
269
737000
2000
はじめての光景です。
12:37
Now, when you look at that the first time, you think,
270
739000
2000
はじめてこれを見ると、思うかもしれません
12:39
"My god. How is reality coming out of that?"
271
741000
5000
「すごい、どうしてこの中からリアリティが出てくるの？」と。
12:44
But, in fact, you can start,
272
746000
3000
しかし、実際のところ、
12:47
even though we haven't trained this neocortical column
273
749000
4000
この新皮質カラムをトレーニングしていなくても、
12:51
to create a specific reality.
274
753000
2000
固有のリアリティを創造しはじめることができます。
12:53
But we can ask, "Where is the rose?"
275
755000
4000
「バラはどこにあるの？」とか、
12:57
We can ask, "Where is it inside,
276
759000
2000
「写真で刺激すると、この中のどこにあるの？」
12:59
if we stimulate it with a picture?"
277
761000
3000
と尋ねることができます。
13:02
Where is it inside the neocortex?
278
764000
2000
新皮質内部のどこだというのでしょう？
13:04
Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.
279
766000
4000
究極的には、そこを刺激すると、そこにあることになります。
13:08
So, the way that we can look at that
280
770000
2000
そのため、我々が調べる方法は、
13:10
is to ignore the neurons, ignore the synapses,
281
772000
3000
ニューロンを無視し、シナプスを無視し、
13:13
and look just at the raw electrical activity.
282
775000
2000
ただそのままの電気的活動を調べるのです。
13:15
Because that is what it's creating.
283
777000
2000
なぜなら、それが創造されているものだからです。
13:17
It's creating electrical patterns.
284
779000
2000
電気的パターンを創造しているのです。
13:19
So when we did this,
285
781000
2000
そこで、そのようにすると、
13:21
we indeed, for the first time,
286
783000
2000
実に、はじめて、
13:23
saw these ghost-like structures:
287
785000
3000
ゴーストのような構造が見えました。
13:26
electrical objects appearing
288
788000
3000
電気的オブジェクトが、
13:29
within the neocortical column.
289
791000
3000
新皮質カラムの内部に現れたのです。
13:32
And it's these electrical objects
290
794000
3000
これらの電気的オブジェクトは、
13:35
that are holding all the information about
291
797000
3000
すべての情報を保持しています、
13:38
whatever stimulated it.
292
800000
3000
刺激したものがなんであれ。
13:41
And then when we zoomed into this,
293
803000
2000
そして、ズームインすると、
13:43
it's like a veritable universe.
294
805000
4000
紛れもなく宇宙のようです。
13:47
So the next step
295
809000
2000
そこで、次のステップは、
13:49
is just to take these brain coordinates
296
811000
4000
これらの脳の座標を取って、
13:53
and to project them into perceptual space.
297
815000
4000
知覚空間に投影することです。
13:57
And if you do that,
298
819000
2000
これを行うと、
13:59
you will be able to step inside
299
821000
2000
踏み込むことができます
14:01
the reality that is created
300
823000
2000
創造されたリアリティの内部に
14:03
by this machine,
301
825000
2000
このマシンによって
14:05
by this piece of the brain.
302
827000
3000
この１つの脳によって創造された内部に。
14:08
So, in summary,
303
830000
2000
まとめましょう。
14:10
I think that the universe may have --
304
832000
2000
思うに、この宇宙は、もしかしたら、
14:12
it's possible --
305
834000
2000
あり得ることですが－
14:14
evolved a brain to see itself,
306
836000
3000
脳を進化させて、宇宙自体を見ようとしたのではないでしょうか。
14:17
which may be a first step in becoming aware of itself.
307
839000
5000
これは自己に気付く、最初のステップかもしれません。
14:22
There is a lot more to do to test these theories,
308
844000
2000
すべきことがまだたくさんあります、
14:24
and to test any other theories.
309
846000
3000
これらの理論をテストするにも、他のどんな理論をテストするにも。
14:27
But I hope that you are at least partly convinced
310
849000
3000
しかし、多少は納得されたのではないでしょうか、
14:30
that it is not impossible to build a brain.
311
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脳を構築することが不可能ではないことを。
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We can do it within 10 years,
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１０年以内にはできるでしょう。
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and if we do succeed,
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そして、もし成功すれば、
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we will send to TED, in 10 years,
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2000
１０年以内に、ＴＥＤに
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a hologram to talk to you. Thank you.
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ホログラムを送ってお話しすることでしょう。
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(Applause)
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（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Henry Markram - NeuroscientistHenry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time.
Why you should listen
In the microscopic, yet-uncharted circuitry of the cortex, Henry Markram is perhaps the most ambitious -- and our most promising -- frontiersman. Backed by the extraordinary power of the IBM Blue Gene supercomputing architecture, which can perform hundreds of trillions of calculations per second, he's using complex models to precisely simulate the neocortical column (and its tens of millions of neural connections) in 3D.
Though the aim of Blue Brain research is mainly biomedical, it has been edging up on some deep, contentious philosophical questions about the mind -- "Can a robot think?" and "Can consciousness be reduced to mechanical components?" -- the consequence of which Markram is well aware: Asked by Seed Magazine what a simulation of a full brain might do, he answered, "Everything. I mean everything" -- with a grin.
Now, with a successful proof-of-concept for simulation in hand (the project's first phase was completed in 2007), Markram is looking toward a future where brains might be modeled even down to the molecular and genetic level. Computing power marching rightward and up along the graph of Moore's Law, Markram is sure to be at the forefront as answers to the mysteries of cognition emerge.
Henry Markram | Speaker | TED.com