ABOUT THE SPEAKER
Jeff Hawkins - Computer designer, brain researcher
Jeff Hawkins pioneered the development of PDAs such as the Palm and Treo. Now he's trying to understand how the human brain really works, and adapt its method -- which he describes as a deep system for storing memory -- to create new kinds of computers and tools.

Why you should listen

Jeff Hawkins' Palm PDA became such a widely used productivity tool during the 1990s that some fanatical users claimed it replaced their brains. But Hawkins' deepest interest was in the brain itself. So after the success of the Palm and Treo, which he brought to market at Handspring, Hawkins delved into brain research at the Redwood Center for Theoretical Neuroscience in Berkeley, Calif., and a new company called Numenta.

Hawkins' dual goal is to achieve an understanding of how the human brain actually works -- and then develop software to mimic its functionality, delivering true artificial intelligence. In his book On Intelligence (2004) he lays out his compelling, controversial theory: Contrary to popular AI wisdom, the human neocortex doesn't work like a processor; rather, it relies on a memory system that stores and plays back experiences to help us predict, intelligently, what will happen next. He thinks that "hierarchical temporal memory" computer platforms, which mimic this functionality (and which Numenta might pioneer), could enable groundbreaking new applications that could powerfully extend human intelligence.

More profile about the speaker
Jeff Hawkins | Speaker | TED.com
TED2003

Jeff Hawkins: How brain science will change computing

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」

Filmed:
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脳は素早い情報処理装置ではなく、経験を記憶、再生することで次の出来事を予測する利口な記憶装置なのです。Treo考案者のジェフ・ホーキンスが新たな脳の見方について力説します。
- Computer designer, brain researcher
Jeff Hawkins pioneered the development of PDAs such as the Palm and Treo. Now he's trying to understand how the human brain really works, and adapt its method -- which he describes as a deep system for storing memory -- to create new kinds of computers and tools. Full bio

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00:25
I do two things: I design設計 mobileモバイル computersコンピュータ and I study調査 brains頭脳.
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0
3000
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
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And today's今日の talk is about brains頭脳 and,
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4000
2000
今日のトークの主題は脳で、
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yayわーい, somewhereどこかで I have a brain fanファン out there.
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6000
2000
ヤッター、脳ファンがいるね
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(Laughter笑い)
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2000
(笑)
00:35
I'm going to, if I can have my first slide滑り台 up here,
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10000
2000
一枚目のスライドを出してもらえますか
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and you'llあなたは see the titleタイトル of my talk and my two affiliations提携.
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4000
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
00:41
So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory理論,
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4000
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
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why it is important重要 that we should develop開発する one and what we can do about it.
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20000
3000
なぜ理論を築く必要があり、そのためにどうすべきか
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And I'll try to do all that in 20 minutes. I have two affiliations提携.
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3000
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
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Most最も of you know me from my Palmパーム and Handspring手のひら days日々,
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PalmやHandspring時代の私しか知らない人が多いですが
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but I alsoまた、 run走る a nonprofit非営利団体 scientific科学的 research研究 institute研究所
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3000
実はメンローパークにある非営利研究所の
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calledと呼ばれる the Redwoodレッドウッド Neuroscience神経科学 Institute研究所 in Menloメンロ Parkパーク,
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レッドウッド神経科学研究所も運営してます
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and we study調査 theoretical理論的 neuroscience神経科学,
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2000
そこで私達は理論神経科学や
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and we study調査 how the neocortex新皮質 works作品.
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2000
大脳新皮質の仕組みについて研究してます
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I'm going to talk all about that.
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38000
2000
今日はそういったこともお話しします
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I have one slide滑り台 on my other life, the computerコンピューター life, and that's the slide滑り台 here.
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40000
3000
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
01:08
These are some of the products製品 I've worked働いた on over the last 20 years,
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43000
3000
これらは、この20年間に私がつくった製品の一部で
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starting起動 back from the very original元の laptopラップトップ to some of the first tabletタブレット computersコンピュータ
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4000
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
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and so on, and endingエンディング up most最も recently最近 with the Treoトレオ,
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2000
最近出たばかりのTreoまであります
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and we're continuing続ける to do this.
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2000
そしてまだまだつくり続けてます
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And I've done完了 this because I really believe that mobileモバイル computing計算
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2000
私は本当にモバイル コンピュータが将来
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is the future未来 of personal個人的 computing計算, and I'm trying試す to make the world世界
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3000
今のパソコンに取って代わると信じているから
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a little bitビット better by workingワーキング on these things.
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3000
少しでも世のためにと、こういうのを考案してきました
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But this was, I have to admit認める, all an accident事故.
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62000
2000
でも正直言って全て単なる偶然でした
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I really didn't want to do any of these products製品
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64000
2000
本当はこんな製品には全く興味がなくて
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and very early早い in my careerキャリア I decided決定しました
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2000
早いうちから
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I was not going to be in the computerコンピューター industry業界.
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コンピュータ業界の仕事はしないと決めてました
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And before I tell you about that, I just have to tell you
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71000
2000
でもその話をする前に、この間ネットで見つけた
01:38
this one little picture画像 of graffiti落書き there I picked選んだ off the webウェブ the other day.
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73000
2000
「グラフィティ」についてどうしてもお話したいのです
01:40
I was looking for a picture画像 of graffiti落書き, little textテキスト input入力 language言語,
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75000
3000
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
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and I found見つけた the websiteウェブサイト dedicated専用 to teachers教師 who want to make these,
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78000
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あるウェブサイトを見つけたのです
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you know, the scriptスクリプト writing書き込み things across横断する the top of their彼らの blackboard黒板,
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81000
3000
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
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and they had added追加された graffiti落書き to it, and I'm sorry about that.
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84000
3000
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
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(Laughter笑い)
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87000
2000
(笑)
01:54
So what happened起こった was, when I was young若い and got out of engineeringエンジニアリング school学校
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89000
5000
さて、私は1979年にコーネル大学の工学科を卒業した後
01:59
at Cornellコーネル in '79, I decided決定しました -- I went行った to work for Intelインテル and
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94000
4000
インテルで働くことにしました
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I was in the computerコンピューター industry業界 -- and three months数ヶ月 into that,
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98000
3000
コンピュータ業界に踏み込んで3ヶ月後
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I fell落ちた in love with something elseelse, and I said, "I made the wrong違う careerキャリア choice選択 here,"
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101000
4000
「職業選択を誤ってしまった」と気付き
02:10
and I fell落ちた in love with brains頭脳.
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105000
3000
全く違うもの、つまり脳にはまってしまいました
02:13
This is not a realリアル brain. This is a picture画像 of one, a lineライン drawingお絵かき.
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108000
3000
これは現物の脳ではなく、脳のスケッチです
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But I don't remember思い出す exactly正確に how it happened起こった,
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111000
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きっかけははっきり覚えてないけど、
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but I have one recollection想起, whichどの was prettyかなり strong強い in my mindマインド.
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114000
3000
かなり強烈に記憶に残っている出来事があります
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In September9月 1979, Scientific科学的 Americanアメリカ人 came来た out
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1979年のサイエンティフィック アメリカン9月号は
02:25
with a singleシングル topicトピック issue問題 about the brain. And it was quiteかなり good.
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一冊全てが脳についてだったのです
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It was one of the bestベスト issues問題 ever. And they talked話した about the neuronニューロン
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3000
一番いいテーマで、ニューロン、発達、病気、視覚など
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and development開発 and disease疾患 and visionビジョン and all the things
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2000
脳について知りたいことは
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you mightかもしれない want to know about brains頭脳. It was really quiteかなり impressive印象的な.
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3000
全て説明してあって実に印象的でした
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And one mightかもしれない have the impression印象 that we really knew知っていた a lot about brains頭脳.
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3000
脳の研究はかなり進んでる気がするかもしれないけど、
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But the last article記事 in that issue問題 was written書かれた by Francisフランシス Crickクリック of DNADNA fame名声.
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134000
4000
DNAで有名なフランシス クリックは、記事の最後で ---
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Today今日 is, I think, the 50thth anniversary記念日 of the discovery発見 of DNADNA.
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3000
今日は確かDNA発見50周年ですね、
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And he wrote書きました a storyストーリー basically基本的に saying言って,
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141000
2000
--- 彼はこんなことを書いてました
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well, this is all well and good, but you know what,
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3000
この雑誌に載ってることは、全てそれはそれでいいけど
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we don't know diddleyディドリー squatスクワット about brains頭脳
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146000
2000
実は脳の仕組みについて
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and no one has a clue手がかり how these things work,
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148000
2000
なーんにもわかっちゃいないんだから
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so don't believe what anyone誰でも tells伝える you.
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2000
まだ何も信じてはいけない、と
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This is a quote見積もり from that article記事. He said, "What is conspicuously目立つ lacking欠けている,"
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152000
3000
彼の書いたその記事から引用します。
03:00
he's a very proper適切な Britishイギリス人 gentleman紳士 so, "What is conspicuously目立つ lacking欠けている
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155000
4000
紳士的な言葉使いです。「明らかに欠けてるのは」
03:04
is a broad広い frameworkフレームワーク of ideasアイデア in whichどの to interpret解釈する these different異なる approachesアプローチ."
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159000
3000
「様々な考え方を解釈するための大まかな枠組みです」
03:07
I thought the wordワード frameworkフレームワーク was great.
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2000
枠組みとは実に的確な表現だと思いました
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He didn't say we didn't even have a theory理論. He says言う,
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164000
2000
彼は理論がないとは言っていません
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we don't even know how to beginベギン to think about it --
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166000
2000
何から考え始めたらいいのか分からない つまり
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we don't even have a frameworkフレームワーク.
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168000
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理論的枠組みがない
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We are in the pre-paradigmプレパラダイム days日々, if you want to use Thomasトーマス Kuhnクーン.
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3000
いわばトーマス クーンのいうパラダイム前の時代です
03:18
And so I fell落ちた in love with this, and said look,
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173000
3000
私はこの考え方にはまってしまい、
03:21
we have all this knowledge知識 about brains頭脳. How hardハード can it be?
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3000
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
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And this is something we can work on my lifetime一生. I feltフェルト I could make a difference,
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3000
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
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and so I tried試した to get out of the computerコンピューター businessビジネス, into the brain businessビジネス.
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4000
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
03:31
First, I went行った to MITMIT, the AIAI lab研究室 was there,
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186000
2000
まずMITの人工知能研究所に行き
03:33
and I said, well, I want to buildビルドする intelligentインテリジェントな machines機械, too,
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188000
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私も知能機械をつくりたい、
03:35
but the way I want to do it is to study調査 how brains頭脳 work first.
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3000
まずは脳の仕組みについて研究したい、と言ったんです
03:38
And they said, oh, you don't need to do that.
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3000
でも、そんなことしなくていい、と言われました
03:41
We're just going to programプログラム computersコンピュータ; that's all we need to do.
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2000
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
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And I said, no, you really oughtすべきだ to study調査 brains頭脳. They said, oh, you know,
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198000
3000
脳を研究すべき、と私が言っても、間違いだ、と言うから
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you're wrong違う. And I said, no, you're wrong違う, and I didn't get in.
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201000
2000
間違いはあなただと返したら、不合格でした
03:48
(Laughter笑い)
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203000
1000
(笑)
03:50
But I was a little disappointed失望した -- prettyかなり young若い -- but I went行った back again
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205000
2000
かなりがっかりしたけど、数年後今度は
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a few少数 years later後で and this time was in Californiaカリフォルニア, and I went行った to Berkeleyバークレー.
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207000
3000
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
03:55
And I said, I'll go in from the biological生物学的 side.
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210000
4000
今度は生物学的方面から迫ってみることにしたのです
03:59
So I got in -- in the PhPh.D. programプログラム in biophysics生物物理学, and I was, all right,
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214000
3000
生物物理学の大学院に合格したから
04:02
I'm studying勉強する brains頭脳 now, and I said, well, I want to study調査 theory理論.
79
217000
3000
さて、脳理論を研究したい、と言いいました
04:05
And they said, oh no, you can't study調査 theory理論 about brains頭脳.
80
220000
2000
でも、脳理論なんて研究しちゃいかん、
04:07
That's not something you do. You can't get funded資金提供 for that.
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222000
2000
そんなことのための研究費はない、
04:09
And as a graduate卒業 student学生, you can't do that. So I said, oh my goshうんざり.
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224000
4000
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
04:13
I was very depressed落ち込んだ. I said, but I can make a difference in this fieldフィールド.
83
228000
2000
非常にがっくりしたけど、
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So what I did is I went行った back in the computerコンピューター industry業界
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230000
3000
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
04:18
and said, well, I'll have to work here for a while, do something.
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233000
2000
しばらくここで働くしかないな、と決心し、
04:20
That's when I designed設計 all those computerコンピューター products製品.
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3000
後ろの製品は全部そのころデザインしたのです
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(Laughter笑い)
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1000
(笑)
04:24
And I said, I want to do this for four4つの years, make some moneyお金,
88
239000
3000
4年間こんなことをしてちょっとお金を稼いだり、
04:27
like I was having持つ a family家族, and I would mature成熟した a bitビット,
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242000
4000
家庭を築いたりしてちょっと成長しよう、と思いました
04:31
and maybe the businessビジネス of neuroscience神経科学 would mature成熟した a bitビット.
90
246000
3000
その間に脳科学業界もちょっとは成長するかな、と
04:34
Well, it took取った longerより長いです than four4つの years. It's been about 16 years.
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249000
3000
ただ4年なんて考えはあまくて、かれこれ16年
04:37
But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.
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252000
2000
でも今はしていますからお話しします
04:39
So why should we have a good brain theory理論?
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254000
3000
さて、なぜいい脳理論が必要なのだろうか?
04:42
Well, there's lots of reasons理由 people do science科学.
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257000
3000
人が科学に取り組む動機はいろいろあります
04:45
One is -- the most最も basic基本的な one is -- people like to know things.
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260000
3000
まず最も基本的な理由は、人は学ぶことが好きで
04:48
We're curious好奇心, and we just go out and get knowledge知識, you know?
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2000
興味があればもっと知りたい
04:50
Why do we study調査 antsアリ? Well, it's interesting面白い.
97
265000
2000
なぜアリについて研究するのか。それはおもしろいから
04:52
Maybe we'll私たちは learn学ぶ something really useful有用 about it, but it's interesting面白い and fascinating魅力的な.
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267000
3000
役立つ知識だという以前に、興味深く、魅力的です
04:55
But sometimes時々, a science科学 has some other attributes属性
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2000
でも、他に、非常に興味をそそられる
04:57
whichどの makes作る it really, really interesting面白い.
100
272000
2000
特質をもつ科学もあります
04:59
Sometimes時々 a science科学 will tell something about ourselves自分自身,
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274000
3000
ときに科学の研究は人類について何かを
05:02
it'llそれはよ tell us who we are.
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277000
1000
明らかにします
05:03
Rarelyまれに, you know: evolution進化 did this and Copernicusコペルニクス did this,
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278000
3000
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
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where we have a new新しい understanding理解 of who we are.
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281000
2000
新知識を与えてくれました
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And after all, we are our brains頭脳. My brain is talking話す to your brain.
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283000
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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
05:12
Our bodies are hanging吊るす along一緒に for the rideライド, but my brain is talking話す to your brain.
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287000
3000
体もくっついて来てるけど、会話をしてるのは私達の脳
05:15
And if we want to understandわかる who we are and how we feel and perceive知覚する,
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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
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we really understandわかる what brains頭脳 are.
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293000
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脳の徹底的な理解が必要です
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Anotherもう一つ thing is sometimes時々 science科学
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295000
2000
またときに科学はものすごい社会的貢献、
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leadsリード to really big大きい societal社会 benefits利点 and technologiesテクノロジー,
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297000
2000
テクノロジーやビジネスの進化につながる
05:24
or businessesビジネス, or whateverなんでも, that come out of it. And this is one, too,
111
299000
2000
脳科学もその一例です
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because when we understandわかる how brains頭脳 work, we're going to be ableできる
112
301000
3000
というのは、脳の仕組みが分かれば
05:29
to buildビルドする intelligentインテリジェントな machines機械, and I think that's actually実際に a good thing on the whole全体,
113
304000
3000
知能機械をつくることができるでしょう
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and it's going to have tremendousすばらしい benefits利点 to society社会,
114
307000
2000
それは、基盤技術のように最終的には
05:34
just like a fundamental基本的な technology技術.
115
309000
2000
社会にすごい利益をもたらすと私は思ってます
05:36
So why don't we have a good theory理論 of brains頭脳?
116
311000
2000
なぜいい脳理論がないのだろう?
05:38
And people have been workingワーキング on it for 100 years.
117
313000
3000
もう100年前から研究されている課題にも関わらず
05:41
Well, let's first take a look at what normal正常 science科学 looks外見 like.
118
316000
2000
まず一般に科学はどんなものでしょう
05:43
This is normal正常 science科学.
119
318000
2000
普通の科学とはこんなものです
05:45
Normalノーマル science科学 is a niceいい balanceバランス betweenの間に theory理論 and experimentalists実験者.
120
320000
4000
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
05:49
And so the theorist理論家 guys say, well, I think this is what's going on,
121
324000
2000
理論家が、こんなふうでしょう、と言ったら
05:51
and the experimentalist実験主義者 says言う, no, you're wrong違う.
122
326000
2000
実験主義者が、いや、違う、と却下する
05:53
And it goes行く back and forth前進, you know?
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328000
2000
このように議論が行き来し続けるのです
05:55
This works作品 in physics物理. This works作品 in geology地質学. But if this is normal正常 science科学,
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330000
2000
物理や地質学ならこれでいいけど
05:57
what does neuroscience神経科学 look like? This is what neuroscience神経科学 looks外見 like.
125
332000
3000
これは普通の科学の話で、脳科学はこんな感じです
06:00
We have this mountain of dataデータ, whichどの is anatomy解剖学, physiology生理 and behavior動作.
126
335000
5000
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
06:05
You can't imagine想像する how much detail詳細 we know about brains頭脳.
127
340000
3000
脳についてもう信じられないほど詳しく分かってます
06:08
There were 28,000 people who went行った to the neuroscience神経科学 conference会議 this year,
128
343000
4000
今年の脳科学会議の出席者数は2万8000人にのぼり
06:12
and everyすべて one of them is doing research研究 in brains頭脳.
129
347000
2000
全員が脳について研究してるのです
06:14
A lot of dataデータ. But there's no theory理論. There's a little, wimpywimpy boxボックス on top there.
130
349000
4000
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
06:18
And theory理論 has not playedプレーした a role役割 in any sortソート of grand壮大 way in the neurosciences神経科学.
131
353000
5000
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
06:23
And it's a realリアル shame. Now why has this come about?
132
358000
3000
非常に残念です。なぜでしょう?
06:26
If you ask尋ねる neuroscientists神経科学者, why is this the state状態 of affair事件,
133
361000
2000
脳科学者にこの質問をなげがけると
06:28
they'll彼らは first of all admit認める it. But if you ask尋ねる them, they'll彼らは say,
134
363000
3000
とりあえず現状を認めます。でも
06:31
well, there's various様々な reasons理由 we don't have a good brain theory理論.
135
366000
3000
いい脳理論がない理由は様々だと言い訳します
06:34
Some people say, well, we don't still have enough十分な dataデータ,
136
369000
2000
データ不足なんだ、まだ理解できないことが多いから
06:36
we need to get more information情報, there's all these things we don't know.
137
371000
3000
もっと情報が必要なのだ、と言ったりします
06:39
Well, I just told you there's so much dataデータ coming到来 out your ears.
138
374000
3000
でもさっき言ったようにデータはあり余ってるのです
06:42
We have so much information情報, we don't even know how to beginベギン to organize整理する it.
139
377000
3000
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
06:45
What good is more going to do?
140
380000
2000
増やしてどうなる?
06:47
Maybe we'll私たちは be lucky幸運な and discover発見する some magicマジック thing, but I don't think so.
141
382000
3000
運良く魔法のデータでも見つかるとは思えません
06:50
This is actually実際に a symptom症状 of the fact事実 that we just don't have a theory理論.
142
385000
3000
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
06:53
We don't need more dataデータ -- we need a good theory理論 about it.
143
388000
3000
もうデータはいらない。必要なのはいい理論
06:56
Anotherもう一つ one is sometimes時々 people say, well, brains頭脳 are so complex複合体,
144
391000
3000
脳は複雑すぎるんだ、という人もいます
06:59
it'llそれはよ take another別の 50 years.
145
394000
2000
あと50年はかかるだろう、と
07:01
I even think Chrisクリス said something like this yesterday昨日.
146
396000
2000
クリスでさえ、昨日言ってたね
07:03
I'm not sure what you said, Chrisクリス, but something like,
147
398000
2000
君のせりふは正確に覚えてないけど
07:05
well, it's one of the most最も complicated複雑な things in the universe宇宙. That's not true真実.
148
400000
3000
脳はこの世で最も複雑だ、とか。でもそうじゃない
07:08
You're more complicated複雑な than your brain. You've got a brain.
149
403000
2000
人は脳より複雑さ。脳を持ってるんだから
07:10
And it's alsoまた、, althoughただし、 the brain looks外見 very complicated複雑な,
150
405000
2000
それに脳は複雑に見えるけど
07:12
things look complicated複雑な until〜まで you understandわかる them.
151
407000
3000
何でも、理解するまでは複雑に見えるものなのです
07:15
That's always been the case場合. And so all we can say, well,
152
410000
3000
昔からそうでした。それに、私が興味を持ってる
07:18
my neocortex新皮質, whichどの is the part of the brain I'm interested興味がある in, has 30 billion cells細胞.
153
413000
4000
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
07:22
But, you know what? It's very, very regular定期的.
154
417000
2000
それはとっても規則的なのです
07:24
In fact事実, it looks外見 like it's the same同じ thing repeated繰り返し over and over and over again.
155
419000
3000
同じものが何度も何度も繰り返されてるかのようで
07:27
It's not as complex複合体 as it looks外見. That's not the issue問題.
156
422000
3000
思うほど複雑じゃない。問題は別にあります
07:30
Some people say, brains頭脳 can't understandわかる brains頭脳.
157
425000
2000
脳は脳を理解できないという人もいます
07:32
Very Zen-like禅のような. Whooうわー. (Laughter笑い)
158
427000
3000
うわー、非常に禅っぽいですね
07:35
You know,
159
430000
1000
(笑)
07:36
it sounds good, but why? I mean, what's the pointポイント?
160
431000
3000
聞こえはいいけど、何の役に立つの?
07:39
It's just a bunch of cells細胞. You understandわかる your liver.
161
434000
3000
脳も、たかが細胞の固まり。肝臓なら分かるでしょ
07:42
It's got a lot of cells細胞 in it too, right?
162
437000
2000
肝臓にも多数の細胞がありますよね
07:44
So, you know, I don't think there's anything to that.
163
439000
2000
だからそんな考えも無意味だと思います
07:46
And finally最後に, some people say, well, you know,
164
441000
2000
そして最後に、自分が
07:48
I don't feel like a bunch of cells細胞, you know. I'm conscious意識的な.
165
443000
4000
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、
07:52
I've got this experience経験, I'm in the world世界, you know.
166
447000
2000
今物事を経験しながら、この世に存在してるんだから
07:54
I can't be just a bunch of cells細胞. Well, you know,
167
449000
2000
ただの細胞の固まりだなんてあり得ない、と
07:56
people used to believe there was a life force to be living生活,
168
451000
3000
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
07:59
and we now know that's really not true真実 at all.
169
454000
2000
今、それは全くの嘘だったと分かってます
08:01
And there's really no evidence証拠 that says言う -- well, other than people
170
456000
3000
人の行動を細胞が実現するという発想への疑念以外
08:04
just have disbelief不信 that cells細胞 can do what they do.
171
459000
2000
何の根拠もありません
08:06
And so, if some people have fallen倒れた into the pitピット of metaphysical形而上学的な dualism二元論,
172
461000
3000
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、
08:09
some really smartスマート people, too, but we can reject拒絶する all that.
173
464000
3000
とても頭のいい人もいるけど、全て却下しましょう
08:12
(Laughter笑い)
174
467000
2000
(笑)
08:14
No, I'm going to tell you there's something elseelse,
175
469000
3000
私が考える、他の、とても基本的なことについて
08:17
and it's really fundamental基本的な, and this is what it is:
176
472000
2000
話しましょう。つまり
08:19
there's another別の reason理由 why we don't have a good brain theory理論,
177
474000
2000
脳についていい定理がないのは、
08:21
and it's because we have an intuitive直感的な, strongly-held強く保持された,
178
476000
3000
直感的には正しいために堅く信じている
08:24
but incorrect間違った assumption仮定 that has prevented予防された us from seeing見る the answer回答.
179
479000
5000
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
08:29
There's something we believe that just, it's obvious明らか, but it's wrong違う.
180
484000
3000
私達が信じていることで、明らかな間違いがあります
08:32
Now, there's a history歴史 of this in science科学 and before I tell you what it is,
181
487000
4000
それがいったい何なのか話す前に、
08:36
I'm going to tell you a bitビット about the history歴史 of it in science科学.
182
491000
2000
科学史上でのその存在についてお話しましょう
08:38
You look at some other scientific科学的 revolutions回転,
183
493000
2000
その他の科学的革命を見てみると、
08:40
and this case場合, I'm talking話す about the solar太陽 systemシステム, that's Copernicusコペルニクス,
184
495000
2000
例えばコペルニクスの太陽系とか
08:42
Darwin'sダーウィン evolution進化, and tectonic構造的な platesプレート, that's Wegenerウェゲナー.
185
497000
3000
ダーウィンの進化やウェグナーの構造プレートなど
08:45
They all have a lot in common一般 with brain science科学.
186
500000
3000
これらは全て脳科学と多くの共通点を持ってます
08:48
First of all, they had a lot of unexplained説明できない dataデータ. A lot of it.
187
503000
3000
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
08:51
But it got more manageable管理しやすい once一度 they had a theory理論.
188
506000
3000
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
08:54
The bestベスト minds were stumped切り詰められた -- really, really smartスマート people.
189
509000
3000
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
08:57
We're not smarterスマートな now than they were then.
190
512000
2000
私達はそのころの人達より利口なわけではないのです
08:59
It just turnsターン out it's really hardハード to think of things,
191
514000
2000
ただ、何かについて本当に理解するのは難しいけれど
09:01
but once一度 you've thought of them, it's kind種類 of easy簡単 to understandわかる it.
192
516000
2000
一度考えてみてしまえば、結構分かり易いものなのです
09:03
My daughters understood理解された these three theories理論
193
518000
2000
私の娘達は幼稚園生になったころには
09:05
in their彼らの basic基本的な frameworkフレームワーク by the time they were in kindergarten幼稚園.
194
520000
3000
これら三つの理論を基本的に理解していました
09:08
And now it's not that hardハード, you know, here'sここにいる the apple林檎, here'sここにいる the orangeオレンジ,
195
523000
3000
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
09:11
you know, the Earth地球 goes行く around, that kind種類 of stuffもの.
196
526000
3000
別に大して難しくないのです
09:14
Finally最後に, another別の thing is the answer回答 was there all along一緒に,
197
529000
2000
そして最後に、答えはずっと前から分かってたけど
09:16
but we kind種類 of ignored無視された it because of this obvious明らか thing, and that's the thing.
198
531000
3000
ある明らかなことのためにみんな無視していたのです
09:19
It was an intuitive直感的な, strong-held強力な belief信念 that was wrong違う.
199
534000
3000
直感的には正しいために、堅く信じていたある誤解
09:22
In the case場合 of the solar太陽 systemシステム, the ideaアイディア that the Earth地球 is spinning紡糸
200
537000
3000
太陽系の場合、地球が自転していて
09:25
and the surface表面 of the Earth地球 is going like a thousand milesマイル an hour時間,
201
540000
3000
地表が時速1000マイルくらいで動き、
09:28
and the Earth地球 is going throughを通して the solar太陽 systemシステム about a million百万 milesマイル an hour時間.
202
543000
3000
地球は太陽系を時速100万マイルくらいで動いています
09:31
This is lunacy狂信. We all know the Earth地球 isn't moving動く.
203
546000
2000
狂気的です。地球は動いてないと思ってますから
09:33
Do you feel like you're moving動く a thousand milesマイル an hour時間?
204
548000
2000
時速100万マイルで動いてる気がしますか?
09:35
Of courseコース not. You know, and someone誰か who said,
205
550000
2000
もうちろんしませんよ
09:37
well, it was spinning紡糸 around in spaceスペース and it's so huge巨大,
206
552000
2000
地球が宇宙で勢いよく回転してるとか言ったら、
09:39
they would lockロック you up, and that's what they did back then.
207
554000
2000
狂人扱いされます、昔はそうだったのです
09:41
(Laughter笑い)
208
556000
1000
(笑)
09:42
So it was intuitive直感的な and obvious明らか. Now what about evolution進化?
209
557000
3000
直感的には正しく、明らかでした。さて進化の場合は?
09:45
Evolution's進化の the same同じ thing. We taught教えた our kids子供たち, well, the Bible聖書 says言う,
210
560000
3000
進化も同様。聖書によると神が全ての生き物を創造して
09:48
you know, God created作成した all these species, cats are cats, dogs are dogs,
211
563000
2000
猫は猫、犬は犬、人は人、植物は植物、と
09:50
people are people, plants植物 are plants植物, they don't change変化する.
212
565000
3000
一生変わらないんだと子供達に教えました
09:53
Noahノア put them on the Ark箱舟 in that order注文, blahああ, blahああ, blahああ. And, you know,
213
568000
4000
その順番でノアが箱船に乗せたから、かくかくしかじか
09:57
the fact事実 is, if you believe in evolution進化, we all have a common一般 ancestor祖先,
214
572000
4000
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
10:01
and we all have a common一般 ancestry祖先 with the plant工場 in the lobbyロビー.
215
576000
3000
私達とロビーの植木にも共通祖先がいるはずなのです
10:04
This is what evolution進化 tells伝える us. And, it's true真実. It's kind種類 of unbelievable信じられない.
216
579000
3000
これが進化です。信じ難いけどこれは事実なのです
10:07
And the same同じ thing about tectonic構造的な platesプレート, you know?
217
582000
3000
構造プレートについても同様
10:10
All the mountains山々 and the continents大陸 are kind種類 of floatingフローティング around
218
585000
2000
山と大陸が地上に浮かんでる
10:12
on top of the Earth地球, you know? It's like, it doesn't make any senseセンス.
219
587000
4000
意味不明ですよね
10:16
So what is the intuitive直感的な, but incorrect間違った assumption仮定,
220
591000
4000
それではその直感的には正しいようだけど
10:20
that's kept保管 us from understanding理解 brains頭脳?
221
595000
2000
脳の理解を妨げる誤解とは?
10:22
Now I'm going to tell it to you, and it's going to seem思われる obvious明らか that that is correct正しい,
222
597000
2000
これから答えを説明しましょう
10:24
and that's the pointポイント, right? Then I'm going to have to make an argument引数
223
599000
2000
そしたら私はなぜ反対意見が
10:26
why you're incorrect間違った about the other assumption仮定.
224
601000
2000
間違っているのか議論しなければなりません
10:28
The intuitive直感的な but obvious明らか thing is that somehow何とか intelligenceインテリジェンス
225
603000
3000
その直感的には正しいけど明らかな誤解とは
10:31
is defined定義された by behavior動作,
226
606000
2000
知性は行動によって定義されるということです
10:33
that we are intelligentインテリジェントな because of the way that we do things
227
608000
2000
つまり、私達の知能の高さは知性的な行動によって
10:35
and the way we behave行動する intelligently知的に, and I'm going to tell you that's wrong違う.
228
610000
3000
定められる。私はこの考えが誤解だと言いたいのです
10:38
What it is is intelligenceインテリジェンス is defined定義された by prediction予測.
229
613000
2000
実は知性は予測能力によって定義されます
10:40
And I'm going to work you throughを通して this in a few少数 slidesスライド here,
230
615000
3000
これから見せるスライドとある例を通して
10:43
give you an example of what this means手段. Here'sここにいる a systemシステム.
231
618000
4000
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
10:47
Engineersエンジニア like to look at systemsシステム like this. Scientists科学者 like to look at systemsシステム like this.
232
622000
3000
工学者、科学者はシステムをこのように考えています
10:50
They say, well, we have a thing in a boxボックス, and we have its inputs入力 and its outputs出力.
233
625000
3000
箱の中に何かがあって、入力と出力があるのです
10:53
The AIAI people said, well, the thing in the boxボックス is a programmableプログラム可能な computerコンピューター
234
628000
3000
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、
10:56
because that's equivalent同等 to a brain, and we'll私たちは feedフィード it some inputs入力
235
631000
2000
脳に相当し、入力を提供すれば
10:58
and we'll私たちは get it to do something, have some behavior動作.
236
633000
2000
何らかの行動を示す
11:00
And Alanアラン Turingチューリング defined定義された the Turingチューリング testテスト, whichどの is essentially基本的に saying言って,
237
635000
3000
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
11:03
we'll私たちは know if something's何か intelligentインテリジェントな if it behaves動作する identical同一 to a human人間.
238
638000
3000
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
11:06
A behavioral行動的 metricメトリック of what intelligenceインテリジェンス is,
239
641000
3000
こんな行動を基にした知能の測定方法を
11:09
and this has stuck立ち往生 in our minds for a long period期間 of time.
240
644000
3000
私達は長いこと信頼してきました
11:12
Reality現実 thoughしかし, I call it realリアル intelligenceインテリジェンス.
241
647000
2000
でも、実際には「真の知能」は
11:14
Realリアル intelligenceインテリジェンス is built建てられた on something elseelse.
242
649000
2000
別のものを基に構成されているのです
11:16
We experience経験 the world世界 throughを通して a sequenceシーケンス of patternsパターン, and we store格納 them,
243
651000
4000
人はこの世をパターンの時間的並びとして経験、記憶し、
11:20
and we recall想起 them. And when we recall想起 them, we match一致 them up
244
655000
3000
後に思い出します。そして思い出すと同時に
11:23
againstに対して reality現実, and we're making作る predictions予測 all the time.
245
658000
4000
現実と照らし合わせ、常に次の出来事を予測してます
11:27
It's an eternal永遠の metricメトリック. There's an eternal永遠の metricメトリック about us sortソート of saying言って,
246
662000
3000
つまり私達には永久の測定基準が存在し、常に
11:30
do we understandわかる the world世界? Am I making作る predictions予測? And so on.
247
665000
3000
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
11:33
You're all beingであること intelligentインテリジェントな right now, but you're not doing anything.
248
668000
2000
今何もしてないけど、あなた達は皆知性的ですよね
11:35
Maybe you're scratching引っ掻く yourselfあなた自身, or pickingピッキング your nose,
249
670000
2000
体をかいて、鼻をほじってるかもしれないけど、
11:37
I don't know, but you're not doing anything right now,
250
672000
2000
今別に特別なことはしてません
11:39
but you're beingであること intelligentインテリジェントな; you're understanding理解 what I'm saying言って.
251
674000
3000
でも知性的なのです。私の話を理解してます
11:42
Because you're intelligentインテリジェントな and you speak話す English英語,
252
677000
2000
知能をもち英語を話すため、文末の言葉も
11:44
you know what wordワード is at the end終わり of this -- (Silence沈黙)
253
679000
1000
分かり(...)
11:45
sentence.
254
680000
2000
ます。
11:47
The wordワード came来た into you, and you're making作る these predictions予測 all the time.
255
682000
3000
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
11:50
And then, what I'm saying言って is,
256
685000
2000
この永久的予測が
11:52
is that the eternal永遠の prediction予測 is the output出力 in the neocortex新皮質.
257
687000
2000
大脳新皮質の出力なのです
11:54
And that somehow何とか, prediction予測 leadsリード to intelligentインテリジェントな behavior動作.
258
689000
3000
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
11:57
And here'sここにいる how that happens起こる. Let's start開始 with a non-intelligent非インテリジェントな brain.
259
692000
3000
どんな方法か、まず知能のない脳を見てみましょう
12:00
Well I'll argue主張する a non-intelligent非インテリジェントな brain, we got holdホールド of an old古い brain,
260
695000
4000
知能のない脳、昔の脳を手に入れたとします
12:04
and we're going to say it's like a non-mammal非哺乳動物, like a reptile爬虫類,
261
699000
3000
哺乳類でなくて、例えば爬虫類のもの
12:07
so I'll say, an alligatorアリゲーター; we have an alligatorアリゲーター.
262
702000
2000
そう、ワニの脳としましょう
12:09
And the alligatorアリゲーター has some very sophisticated洗練された senses感覚.
263
704000
3000
ワニは様々な洗練された感覚をもっています
12:12
It's got good eyes and ears and touchタッチ senses感覚 and so on,
264
707000
3000
するどい目と耳、触感、
12:15
a mouth and a nose. It has very complex複合体 behavior動作.
265
710000
4000
口と鼻。そして非常に複雑な行動を示します
12:19
It can run走る and hide隠す. It has fears恐怖 and emotions感情. It can eat食べる you, you know.
266
714000
4000
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
12:23
It can attack攻撃. It can do all kinds種類 of stuffもの.
267
718000
4000
あなたを襲うかもしれない。いろんなことができます
12:27
But we don't consider検討する the alligatorアリゲーター very intelligentインテリジェントな, not like in a human人間 sortソート of way.
268
722000
5000
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
12:32
But it has all this complex複合体 behavior動作 already既に.
269
727000
2000
既にこんなに複雑な行動を示すのに
12:34
Now, in evolution進化, what happened起こった?
270
729000
2000
さて、進化の過程で何が起きたんだろう?
12:36
First thing that happened起こった in evolution進化 with mammals哺乳類,
271
731000
3000
最初に哺乳類に起きた進化は
12:39
we started開始した to develop開発する a thing calledと呼ばれる the neocortex新皮質.
272
734000
2000
大脳新皮質の発達でした
12:41
And I'm going to represent代表する the neocortex新皮質 here,
273
736000
2000
大脳新皮質を、この昔の脳から
12:43
by this boxボックス that's sticking固着する on top of the old古い brain.
274
738000
2000
突き出てる箱だとしましょう
12:45
Neocortex新皮質 means手段 new新しい layer. It is a new新しい layer on top of your brain.
275
740000
3000
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
12:48
If you don't know it, it's the wrinkly酒飲み thing on the top of your head that,
276
743000
3000
知らない人のために説明しますが、頭のてっぺんの
12:51
it's got wrinkly酒飲み because it got shoved押された in there and doesn't fitフィット.
277
746000
3000
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
12:54
(Laughter笑い)
278
749000
1000
(笑)
12:55
No, really, that's what it is. It's about the sizeサイズ of a table napkinナプキン.
279
750000
2000
本気ですよ。テーブル ナプキンくらいの大きさで、
12:57
And it doesn't fitフィット, so it gets取得 all wrinkly酒飲み. Now look at how I've drawn描かれた this here.
280
752000
3000
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
13:00
The old古い brain is still there. You still have that alligatorアリゲーター brain.
281
755000
4000
昔の、脳はまだ残ってます。ワニの脳はまだあるのです
13:04
You do. It's your emotional感情の brain.
282
759000
2000
そう、これは感情的な脳
13:06
It's all those things, and all those gut reactions反応 you have.
283
761000
3000
本能的な反応などの根源なのです
13:09
And on top of it, we have this memory記憶 systemシステム calledと呼ばれる the neocortex新皮質.
284
764000
3000
その上に大脳新皮質という記憶装置があります
13:12
And the memory記憶 systemシステム is sitting座っている over the sensory感覚 part of the brain.
285
767000
4000
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
13:16
And so as the sensory感覚 input入力 comes来る in and feedsフィード from the old古い brain,
286
771000
3000
感覚の入力を受けた昔の脳からの出力は
13:19
it alsoまた、 goes行く up into the neocortex新皮質. And the neocortex新皮質 is just memorizing思い出す.
287
774000
4000
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
13:23
It's sitting座っている there saying言って, ahああ, I'm going to memorize暗記する all the things that are going on:
288
778000
4000
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
13:27
where I've been, people I've seen見た, things I've heard聞いた, and so on.
289
782000
2000
全部記憶しよう、と考えます
13:29
And in the future未来, when it sees見える something similar類似 to that again,
290
784000
4000
そして将来もし似た環境、全く同じような環境で、
13:33
so in a similar類似 environment環境, or the exact正確 same同じ environment環境,
291
788000
3000
似たものを見かけたら、再生します
13:36
it'llそれはよ play遊びます it back. It'llそれは start開始 playing遊ぶ it back.
292
791000
2000
過去の経験を再生しだすのです
13:38
Oh, I've been here before. And when you've been here before,
293
793000
2000
ああ、来たことある。次はこんなことが起きるぞ
13:40
this happened起こった next. It allows許す you to predict予測する the future未来.
294
795000
3000
未来を予測することを可能にします
13:43
It allows許す you to, literally文字通り it feedsフィード back the signalsシグナル into your brain;
295
798000
4000
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
13:47
they'll彼らは let you see what's going to happen起こる next,
296
802000
2000
次に起こることが分かり
13:49
will let you hear聞く the wordワード "sentence" before I said it.
297
804000
3000
声に出す前に、文末の言葉が聞こえたのです
13:52
And it's this feeding給餌 back into the old古い brain
298
807000
3000
これは古い方の脳へ出力が返っているということで
13:55
that'llそれは allow許す you to make very more intelligentインテリジェントな decisions決定.
299
810000
3000
これによって、より知性的な判断が可能になります
13:58
This is the most最も important重要 slide滑り台 of my talk, so I'll dwell住む on it a little bitビット.
300
813000
3000
このスライドは一番重要だから入念に説明します
14:01
And so, all the time you say, oh, I can predict予測する the things.
301
816000
4000
常に、ああ、予測できるな、と考えてるのです
14:05
And if you're a ratラット and you go throughを通して a maze迷路, and then you learn学ぶ the maze迷路,
302
820000
3000
ネズミの場合、迷路を通過すれば道を覚え、
14:08
the next time you're in a maze迷路, you have the same同じ behavior動作,
303
823000
2000
次にまた迷路に出くわしたら同じ行動をとります
14:10
but all of a sudden突然, you're smarterスマートな
304
825000
2000
でも途端に、より利口になるのです
14:12
because you say, oh, I recognize認識する this maze迷路, I know whichどの way to go,
305
827000
3000
つまり、この迷路覚えてるぞ、行先は分かるぞ
14:15
I've been here before, I can envision想像 the future未来. And that's what it's doing.
306
830000
3000
前に来たから予想できるぞと。実際その通りです
14:18
In humans人間 -- by the way, this is true真実 for all mammals哺乳類;
307
833000
3000
これは全ての哺乳類に関して同様に言えるけど
14:21
it's true真実 for other mammals哺乳類 -- and in humans人間, it got a lot worse悪化する.
308
836000
2000
人間の場合はずっとひどくなったのです
14:23
In humans人間, we actually実際に developed発展した the frontフロント part of the neocortex新皮質
309
838000
3000
人間の場合、大脳新皮質の前部が発達して
14:26
calledと呼ばれる the anterior前方 part of the neocortex新皮質. And nature自然 did a little trickトリック.
310
841000
4000
自然の女神はちょっとしたいたずらをしました
14:30
It copiedコピーされた the posterior後部 part, the back part, whichどの is sensory感覚,
311
845000
2000
脳の後部、感覚の部分をコピーして
14:32
and put it in the frontフロント part.
312
847000
2000
前部にくっつけたのです
14:34
And humans人間 uniquely一意に have the same同じ mechanism機構 on the frontフロント,
313
849000
2000
人間だけは後部と同じ仕組みを前部に持ち、
14:36
but we use it for motorモーター controlコントロール.
314
851000
2000
運動操作のために使っています
14:38
So we are now ableできる to make very sophisticated洗練された motorモーター planningプランニング, things like that.
315
853000
3000
だから人は今、複雑な動作を計画し実行できます
14:41
I don't have time to get into all this, but if you want to understandわかる how a brain works作品,
316
856000
3000
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
14:44
you have to understandわかる how the first part of the mammalian哺乳類 neocortex新皮質 works作品,
317
859000
3000
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
14:47
how it is we store格納 patternsパターン and make predictions予測.
318
862000
2000
理解しなければならないのです
14:49
So let me give you a few少数 examples of predictions予測.
319
864000
3000
それでは「予測」の例をいくつか挙げてみましょう
14:52
I already既に said the wordワード "sentence." In music音楽,
320
867000
2000
さっき話した文中の言葉もその一例です
14:54
if you've heard聞いた a song before, if you heard聞いた Jillジル sing歌う those songs before,
321
869000
3000
音楽の場合、例えばジルの曲を聞いたことがあったら
14:57
when she sings歌う them, the next note注意 popsポップス into your head already既に --
322
872000
3000
彼女が歌ってるうちから次の音が浮かんできます
15:00
you anticipate予期する it as you're going. If it was an albumアルバム of music音楽,
323
875000
2000
曲を聞きながら次の音を予想します
15:02
the end終わり of one albumアルバム, the next song popsポップス into your head.
324
877000
3000
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
15:05
And these things happen起こる all the time. You're making作る these predictions予測.
325
880000
2000
常にこうやって予測してるのです
15:07
I have this thing calledと呼ばれる the altered変更されました doorドア thought experiment実験.
326
882000
3000
「改造されたドアの記憶」という実験があります
15:10
And the altered変更されました doorドア thought experiment実験 says言う, you have a doorドア at home,
327
885000
3000
この実験によるとこんなことが言えます
15:13
and when you're here, I'm changing変化 it, I've got a guy
328
888000
3000
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
15:16
back at your house right now, moving動く the doorドア around,
329
891000
2000
今ある男があなたの家の
15:18
and they're going to take your doorknobドアノブ and move動く it over two inchesインチ.
330
893000
2000
ドアノブを5センチ移動させてる
15:20
And when you go home tonight今晩, you're going to put your handハンド out there,
331
895000
2000
今夜あなたが帰宅したら
15:22
and you're going to reachリーチ for the doorknobドアノブ and you're going to notice通知
332
897000
2000
ドアノブへ手を伸ばしては
15:24
it's in the wrong違う spotスポット, and you'llあなたは go, whoaウア, something happened起こった.
333
899000
3000
位置が違うと気付き、何か違うぞ、と思うでしょう
15:27
It mayかもしれない take a second二番 to figure数字 out what it was, but something happened起こった.
334
902000
2000
すぐにはなぜか分からないけど、何か違う
15:29
Now I could change変化する your doorknobドアノブ in other ways方法.
335
904000
2000
他にも、ドアノブのサイズを変えたり、
15:31
I can make it larger大きい or smaller小さい, I can change変化する its brass真鍮 to silver,
336
906000
2000
素材を銀に変えたりしてもいいのです
15:33
I could make it a leverレバー. I can change変化する your doorドア, put colors on;
337
908000
2000
ドアノブをレバーにしたり、ドアの色を変えたり
15:35
I can put windows in. I can change変化する a thousand things about your doorドア,
338
910000
3000
窓を付けたり、どんな違いだとしても
15:38
and in the two seconds you take to open開いた your doorドア,
339
913000
2000
ドアを開けるために必要な数秒間で
15:40
you're going to notice通知 that something has changedかわった.
340
915000
3000
何か違うということに気付くでしょう
15:43
Now, the engineeringエンジニアリング approachアプローチ to this, the AIAI approachアプローチ to this,
341
918000
2000
さて、工学的、人工知能的に検証する場合
15:45
is to buildビルドする a doorドア databaseデータベース. It has all the doorドア attributes属性.
342
920000
3000
ドアの特徴を全部含むデータベースを作成します
15:48
And as you go up to the doorドア, you know, let's checkチェック them off one at time.
343
923000
3000
ドアに近づいては一つずつ特徴を確認していく、
15:51
Doorドア, doorドア, doorドア, you know, color, you know what I'm saying言って.
344
926000
2000
ドアの...色とか...
15:53
We don't do that. Your brain doesn't do that.
345
928000
2000
でも私達の脳はそんなことはしません
15:55
What your brain is doing is making作る constant定数 predictions予測 all the time
346
930000
2000
実際には、脳は常時、
15:57
about what is going to happen起こる in your environment環境.
347
932000
2000
次に何が起こるのか予測してるのです
15:59
As I put my handハンド on this table, I expect期待する to feel it stop.
348
934000
3000
テーブルに手をあてれば、手が止まると分かります
16:02
When I walk歩く, everyすべて stepステップ, if I missed逃した it by an eighth第8 of an inchインチ,
349
937000
3000
歩いているとき、もし少しでもずれたら
16:05
I'll know something has changedかわった.
350
940000
2000
何か違う、と気付きます
16:07
You're constantly常に making作る predictions予測 about your environment環境.
351
942000
2000
常に周りの環境について予測してるのです
16:09
I'll talk about visionビジョン here briefly簡単に. This is a picture画像 of a woman女性.
352
944000
3000
視覚について簡単に説明しましょう。女性の絵です
16:12
And when you look at people, your eyes are caught捕らえられた
353
947000
2000
他人を眺めるとき、目は2、3秒で
16:14
over at two to three times a second二番.
354
949000
1000
移転してます
16:15
You're not aware承知して of this, but your eyes are always moving動く.
355
950000
2000
無意識のうちに、目は常に動いているのです
16:17
And so when you look at someone's誰かの face,
356
952000
2000
だから他人の顔を眺めるときは
16:19
you'dあなたは typically典型的には go from eye to eye to eye to nose to mouth.
357
954000
2000
通常目、目、鼻、口、と焦点を移転させます
16:21
Now, when your eye moves動き from eye to eye,
358
956000
2000
さて、もし2つの目の間に
16:23
if there was something elseelse there like, a nose,
359
958000
2000
別のものがあった場合
16:25
you'dあなたは see a nose where an eye is supposed想定される to be,
360
960000
2000
例えば目があるはずのとこに鼻があったとしたら
16:27
and you'dあなたは go, oh shitたわごと, you know --
361
962000
3000
あれ、え~、と思うでしょう
16:30
(Laughter笑い)
362
965000
1000
(笑)
16:31
There's something wrong違う about this person.
363
966000
2000
何か変だぞ、と
16:33
And that's because you're making作る a prediction予測.
364
968000
2000
それは、予測をしてるからなのです
16:35
It's not like you just look over there and say, what am I seeing見る now?
365
970000
2000
そっちに目を向けてから、今何を見てるのかな、
16:37
A nose, that's okay. No, you have an expectation期待 of what you're going to see.
366
972000
3000
鼻だ、よし、ではなく、何を見るか予測しています
16:40
(Laughter笑い)
367
975000
1000
(笑)
16:41
Everyすべて singleシングル moment瞬間. And finally最後に, let's think about how we testテスト intelligenceインテリジェンス.
368
976000
4000
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
16:45
We testテスト it by prediction予測. What is the next wordワード in this, you know?
369
980000
3000
予測能力を指標とします。次にくる言葉を聞いたり
16:48
This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?
370
983000
3000
これらと同じ関係がこれらなら、次の数字は?とか
16:51
Here'sここにいる three visionsビジョン of an objectオブジェクト.
371
986000
2000
物体の絵が三つある。四つ目は?とか
16:53
What's the fourth第4 one? That's how we testテスト it. It's all about prediction予測.
372
988000
4000
これが予測能力の測定法です。これが予測です
16:57
So what is the recipeレシピ for brain theory理論?
373
992000
3000
それではいい脳理論を築く秘訣は?
17:00
First of all, we have to have the right frameworkフレームワーク.
374
995000
3000
まず第一に、ふさわしい枠組みが必要です
17:03
And the frameworkフレームワーク is a memory記憶 frameworkフレームワーク,
375
998000
2000
それは記憶の枠組みです
17:05
not a computation計算 or behavior動作 frameworkフレームワーク. It's a memory記憶 frameworkフレームワーク.
376
1000000
2000
計算とか行動ではなく、記憶
17:07
How do you store格納 and recall想起 these sequencesシーケンス or patternsパターン? It's spatio-temporal時空間 patternsパターン.
377
1002000
4000
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
17:11
Then, if in that frameworkフレームワーク, you take a bunch of theoreticians理論家.
378
1006000
3000
そしてこの枠組みの次は理論学者
17:14
Now biologists生物学者 generally一般的に are not good theoreticians理論家.
379
1009000
2000
一般的に生物学者は理論に強くない
17:16
It's not always true真実, but in general一般, there's not a good history歴史 of theory理論 in biology生物学.
380
1011000
4000
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
17:20
So I found見つけた the bestベスト people to work with are physicists物理学者,
381
1015000
3000
だから経験からいうと物理学者、工学者、数学者など
17:23
engineersエンジニア and mathematicians数学者, who tend傾向がある to think algorithmicallyアルゴリズム的に.
382
1018000
3000
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
17:26
Then they have to learn学ぶ the anatomy解剖学, and they've彼らは got to learn学ぶ the physiology生理.
383
1021000
3000
次に彼らに解剖学、そして生理学を学ばせます
17:29
You have to make these theories理論 very realistic現実的な in anatomical解剖学的 terms条項.
384
1024000
4000
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
17:33
Anyone誰でも who gets取得 up and tells伝える you their彼らの theory理論 about how the brain works作品
385
1028000
4000
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
17:37
and doesn't tell you exactly正確に how it's workingワーキング in the brain
386
1032000
2000
動作しているのかを厳密に説明しないものは
17:39
and how the wiring配線 works作品 in the brain, it is not a theory理論.
387
1034000
2000
理論とはいえません
17:41
And that's what we're doing at the Redwoodレッドウッド Neuroscience神経科学 Institute研究所.
388
1036000
3000
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
17:44
I would love to have more time to tell you we're making作る fantastic素晴らしい progress進捗 in this thing,
389
1039000
4000
研究は、ものすごい勢いで進歩してます
17:48
and I expect期待する to be back up on this stageステージ,
390
1043000
2000
残りの時間では無理でけど、また近いうちにこの舞台で、
17:50
maybe this will be some other time in the not too distant遠い future未来 and tell you about it.
391
1045000
2000
このことについてお話したいですね
17:52
I'm really, really excited興奮した. This is not going to take 50 years at all.
392
1047000
3000
本当に楽しみです。全然50年もかからないでしょう
17:55
So what will brain theory理論 look like?
393
1050000
2000
さて、どんな脳理論になるのでしょうか?
17:57
First of all, it's going to be a theory理論 about memory記憶.
394
1052000
2000
第一に、記憶中心の理論でしょう
17:59
Not like computerコンピューター memory記憶. It's not at all like computerコンピューター memory記憶.
395
1054000
3000
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
18:02
It's very, very different異なる. And it's a memory記憶 of these very
396
1057000
2000
メモリとは全然違って、
18:04
high-dimensional高次元 patternsパターン, like the things that come from your eyes.
397
1059000
3000
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
18:07
It's alsoまた、 memory記憶 of sequencesシーケンス.
398
1062000
2000
さらに順序も記憶します
18:09
You cannotできない learn学ぶ or recall想起 anything outside外側 of a sequenceシーケンス.
399
1064000
2000
順序なしで、記憶や再生はできません
18:11
A song must必須 be heard聞いた in sequenceシーケンス over time,
400
1066000
3000
曲を記憶するときは、それを順に耳にし
18:14
and you must必須 play遊びます it back in sequenceシーケンス over time.
401
1069000
3000
順に再生しなければなりません
18:17
And these sequencesシーケンス are auto-associatively自動関連 recalled想起された, so if I see something,
402
1072000
3000
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
18:20
I hear聞く something, it reminds思い出させる me of it, and then it plays演劇 back automatically自動的に.
403
1075000
3000
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
18:23
It's an automatic自動 playback再生. And prediction予測 of future未来 inputs入力 is the desired望む output出力.
404
1078000
4000
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
18:27
And as I said, the theory理論 must必須 be biologically生物学的に accurate正確,
405
1082000
3000
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
18:30
it must必須 be testableテスト可能な, and you must必須 be ableできる to buildビルドする it.
406
1085000
2000
試したり、築き上げられたりできなくちゃいけません
18:32
If you don't buildビルドする it, you don't understandわかる it. So, one more slide滑り台 here.
407
1087000
4000
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
18:36
What is this going to result結果 in? Are we going to really buildビルドする intelligentインテリジェントな machines機械?
408
1091000
4000
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?
18:40
Absolutely絶対に. And it's going to be different異なる than people think.
409
1095000
4000
もちろん。でも人が想像してるのとは違います
18:44
No doubt疑問に思う that it's going to happen起こる, in my mindマインド.
410
1099000
3000
創作に成功することは間違いないと思うけど
18:47
First of all, it's going to be built建てられた up, we're going to buildビルドする the stuffもの out of siliconシリコン.
411
1102000
4000
どう違うかというと、第一に、材料はシリコン
18:51
The same同じ techniques技術 we use for building建物 siliconシリコン computerコンピューター memories思い出,
412
1106000
3000
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
18:54
we can use for here.
413
1109000
1000
使用すればいい
18:55
But they're very different異なる typesタイプ of memories思い出.
414
1110000
2000
ただし、全く違う種類のメモリになります
18:57
And we're going to attach付ける these memories思い出 to sensorsセンサ,
415
1112000
2000
メモリをセンサーにつなげれば
18:59
and the sensorsセンサ will experience経験 real-live実生活, real-world現実の世界 dataデータ,
416
1114000
3000
センサーはリアルタイムに外の世界のデータを感知し、
19:02
and these things are going to learn学ぶ about their彼らの environment環境.
417
1117000
2000
周囲の環境について学びます
19:04
Now it's very unlikely起こりそうもない the first things you're going to see are like robotsロボット.
418
1119000
3000
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
19:07
Not that robotsロボット aren'tない useful有用 and people can buildビルドする robotsロボット.
419
1122000
3000
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
19:10
But the roboticsロボット工学 part is the hardest一番難しい part. That's the old古い brain. That's really hardハード.
420
1125000
4000
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
19:14
The new新しい brain is actually実際に kind種類 of easierより簡単に than the old古い brain.
421
1129000
2000
新しい脳は昔の脳よりずっと単純です
19:16
So the first thing we're going to do are the things that don't require要求する a lot of roboticsロボット工学.
422
1131000
3000
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
19:19
So you're not going to see C-C-3POPO.
423
1134000
2000
C-3POみたいなのはずっと先です
19:21
You're going to more see things like, you know, intelligentインテリジェントな cars
424
1136000
2000
初めは知能的な自動車などが開発されるでしょう
19:23
that really understandわかる what trafficトラフィック is and what driving運転 is
425
1138000
3000
例えば車の往来や運転を理解していて、
19:26
and have learned学んだ that certainある typesタイプ of cars with the blinkersウインカー on for halfハーフ a minute
426
1141000
3000
方向指示器を30秒点滅させている車は角を曲がらない
19:29
probably多分 aren'tない going to turn順番, things like that.
427
1144000
2000
などと予測できる車とか
19:31
(Laughter笑い)
428
1146000
1000
(笑)
19:32
We can alsoまた、 do intelligentインテリジェントな securityセキュリティ systemsシステム.
429
1147000
2000
あとは知能的な警備システムとか
19:34
Anywhereどこでも where we're basically基本的に usingを使用して our brain, but not doing a lot of mechanics力学.
430
1149000
4000
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
19:38
Those are the things that are going to happen起こる first.
431
1153000
2000
まず適用されだすでしょう
19:40
But ultimately最終的に, the world's世界の the limit限界 here.
432
1155000
2000
でも最終的には、適応領域の限界はありせん
19:42
I don't know how this is going to turn順番 out.
433
1157000
2000
どんな結果につながるかはまだ分からないのです
19:44
I know a lot of people who invented発明された the microprocessorマイクロプロセッサ
434
1159000
2000
マイクロ プロセッサーを発明した人達も
19:46
and if you talk to them, they knew知っていた what they were doing was really significant重要な,
435
1161000
5000
何か重大なものをつくっているとは分かっていたけど
19:51
but they didn't really know what was going to happen起こる.
436
1166000
3000
発明によって何が起こるかは知らなかったのです
19:54
They couldn'tできなかった anticipate予期する cell細胞 phones電話機 and the Internetインターネット and all this kind種類 of stuffもの.
437
1169000
5000
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
19:59
They just knew知っていた like, hey, they were going to buildビルドする calculators電卓
438
1174000
2000
携帯電話やインターネットは予想外でした
20:01
and trafficトラフィック light controllersコントローラ. But it's going to be big大きい.
439
1176000
2000
とにかくすごいものができるぞ、と
20:03
In the same同じ way, this is like brain science科学 and these memories思い出
440
1178000
3000
同様に、脳科学と今お話したようなメモリは
20:06
are going to be a very fundamental基本的な technology技術, and it's going to lead
441
1181000
3000
基盤技術となり、今後100年の間に
20:09
to very unbelievable信じられない changes変更 in the next 100 years.
442
1184000
3000
信じられないような変化をもたらすでしょう
20:12
And I'm most最も excited興奮した about how we're going to use them in science科学.
443
1187000
4000
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
20:16
So I think that's all my time, I'm over it, and I'm going to end終わり my talk
444
1191000
3000
さてもう時間切れだから、ここでこのトークは
20:19
right there.
445
1194000
1000
おしまいにしましょう
Translated by Natsu Fukui
Reviewed by Satoshi Tatsuhara

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ABOUT THE SPEAKER
Jeff Hawkins - Computer designer, brain researcher
Jeff Hawkins pioneered the development of PDAs such as the Palm and Treo. Now he's trying to understand how the human brain really works, and adapt its method -- which he describes as a deep system for storing memory -- to create new kinds of computers and tools.

Why you should listen

Jeff Hawkins' Palm PDA became such a widely used productivity tool during the 1990s that some fanatical users claimed it replaced their brains. But Hawkins' deepest interest was in the brain itself. So after the success of the Palm and Treo, which he brought to market at Handspring, Hawkins delved into brain research at the Redwood Center for Theoretical Neuroscience in Berkeley, Calif., and a new company called Numenta.

Hawkins' dual goal is to achieve an understanding of how the human brain actually works -- and then develop software to mimic its functionality, delivering true artificial intelligence. In his book On Intelligence (2004) he lays out his compelling, controversial theory: Contrary to popular AI wisdom, the human neocortex doesn't work like a processor; rather, it relies on a memory system that stores and plays back experiences to help us predict, intelligently, what will happen next. He thinks that "hierarchical temporal memory" computer platforms, which mimic this functionality (and which Numenta might pioneer), could enable groundbreaking new applications that could powerfully extend human intelligence.

More profile about the speaker
Jeff Hawkins | Speaker | TED.com