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TEDGlobal 2011

Daniel Wolpert: The real reason for brains

ダニエル・ウォルパート: 脳の存在理由

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神経科学者であるダニエル・ウォルパートは驚くべき仮説で話を始めます。脳は考えたり感じたりするためではなく、動きを制御するために進化した、と。彼の面白くデータに富んだ話は脳がいかに美しく機敏な動きをヒトが作り出すかを教えてくれます。

- Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body. Full bio

私は神経科学者です
00:15
I'm私は aa neuroscientist神経科学者.
神経科学では
00:17
Andそして in neuroscience神経科学,
脳に関しての多くの難問に立ち会います
00:19
we我々 have持ってる to deal対処 with〜と manyたくさんの difficult難しい questions質問 about theその brain.
しかし私はその中でも最も簡単で
00:22
Butだけど I want欲しいです to start開始 with〜と theその easiest最も簡単な question質問
だれもが人生の中で一度は問いかけるだろう
00:24
andそして theその question質問 you君は really本当に should〜すべき have持ってる allすべて asked尋ねた yourselvesあなた自身 at〜で some一部 pointポイント in yourきみの life生活,
脳の働きに対する理解の基本となる
00:27
becauseなぜなら it'sそれは aa fundamental基本的な question質問
疑問から始めましょう
00:29
ifif we我々 want欲しいです to understandわかる brain function関数.
私たち人間や動物には
00:31
Andそして thatそれ is, whyなぜ do行う we我々 andそして otherその他 animals動物
なぜ脳があるのか
00:33
have持ってる brains頭脳?
この地球上の生物全てに脳があるわけではありません
00:35
Notない allすべて species on our我々の planet惑星 have持ってる brains頭脳,
脳の存在理由を知るためには
00:38
soそう ifif we我々 want欲しいです to know知っている what theその brain is forために,
なぜ私たちの脳ができたのか考える必要があります
00:40
let'sさあ think思う about whyなぜ we我々 evolved進化した one1.
何かを感じたり考えたりするためだと
00:42
Now you君は mayかもしれない reason理由 thatそれ we我々 have持ってる one1
結論付けるかもしれませんが
00:44
to perceive知覚する theその world世界 orまたは to think思う,
それは完全に間違いです
00:46
andそして that'sそれは completely完全に wrong違う.
この質問を少し考えてみれば
00:48
Ifif you君は think思う about thisこの question質問 forために anyどれか length長さ of time時間,
脳が存在する理由は明らかになります
00:51
it'sそれは blindingly盲目的に obvious明らか whyなぜ we我々 have持ってる aa brain.
脳を持つ理由はただ一つ
00:53
We我々 have持ってる aa brain forために one1 reason理由 andそして one1 reason理由 onlyのみ,
柔軟で複雑な動きを可能にすることです
00:56
andそして that'sそれは to produce作物 adaptable適応性のある andそして complex複合体 movements動き.
これが脳を持つ唯一の理由です
00:59
Thereそこ is noいいえ otherその他 reason理由 to have持ってる aa brain.
考えてみてください
01:01
Think思う about itそれ.
唯一 動作だけが周りの世界に
01:03
Movement移動 is theその onlyのみ way方法 you君は have持ってる
働きかけのできる方法なのです
01:05
of affecting影響 theその world世界 aroundまわり you君は.
例外は発汗だけです
01:07
Now that'sそれは notない quiteかなり true真実. There'sそこに one1 otherその他 way方法, andそして that'sそれは throughを通して sweating発汗.
それ以外は
01:10
Butだけど apart離れて fromから thatそれ,
すべて筋肉の収縮が伴います
01:12
everythingすべて elseelse goes行く throughを通して contractions収縮 of muscles筋肉.
コミュニケーションを考えてみてください
01:14
Soそう think思う about communicationコミュニケーション ---
話し ジェスチャー 筆記 手話
01:16
speechスピーチ, gesturesジェスチャー, writing書き込み, sign符号 language言語 ---
すべて筋肉の収縮によって成り立っています
01:19
they're彼らは allすべて mediated仲介する throughを通して contractions収縮 of yourきみの muscles筋肉.
覚えておかなければいけないことは
01:22
Soそう it'sそれは really本当に important重要 to remember思い出す
感覚や記憶 認知の過程は重要ですが
01:24
thatそれ sensory感覚, memory記憶 andそして cognitive認知 processesプロセス are allすべて important重要,
それらが必要なのは
01:28
butだけど they're彼らは onlyのみ important重要
将来的に動作に影響を与えるときだけです
01:30
to eitherどちらか driveドライブ orまたは suppress抑圧する future未来 movements動き.
後の動作に影響を与えないのであれば
01:32
Thereそこ canできる be〜する noいいえ evolutionary進化的 advantage利点
幼少時代の記憶を保持したり
01:34
to laying敷設 downダウン memories思い出 of childhood子供時代
バラの色を感知することには
01:36
orまたは perceiving知覚する theその color of aa roseローズ
進化的な意義を持ちません
01:38
ifif itそれ doesn'tしない affect影響を与える theその way方法 you'reあなたは going行く to move動く later後で in life生活.
この話を信じない人もいるかもしれません
01:41
Now forために thoseそれら who don'tしない believe信じる thisこの argument引数,
木や草などには脳がありませんが
01:43
we我々 have持ってる trees andそして grass on our我々の planet惑星 withoutなし theその brain,
確たる証拠はこの
01:45
butだけど theその clinchingクリンチング evidence証拠 is thisこの animal動物 hereここに ---
地味な動物 ホヤです
01:47
theその humble謙虚な sea squirt噴水.
01:49
Rudimentary初歩的な animal動物, has持っている aa nervous神経質な systemシステム,
この原始的な生物は神経系を持っており
幼生のときは海を泳ぎまわります
01:52
swims泳ぐ aroundまわり in theその ocean海洋 in itsその juvenile少年 life生活.
そしてあるときになると
01:54
Andそして at〜で some一部 pointポイント of itsその life生活,
岩にとりつきます
01:56
itそれ implantsインプラント on aa rock.
永住の場所とした岩にとりついてはじめてするのは
01:58
Andそして theその first最初 thingもの itそれ doesする in implanting移植する on thatそれ rock, whichどの itそれ never決して leaves,
自分の脳と神経系を食物として
02:01
is to digestダイジェスト itsその own自分の brain andそして nervous神経質な systemシステム
消化することです
02:04
forために foodフード.
一旦動く必要がなくなると
02:06
Soそう once一度 you君は don'tしない need必要 to move動く,
脳のような贅沢品はいらないのです
02:08
you君は don'tしない need必要 theその luxury贅沢 of thatそれ brain.
この動物はよく
02:11
Andそして thisこの animal動物 is oftenしばしば taken撮影
大学で終身雇用された教授の
02:13
asとして an analogy類推 to what happens起こる at〜で universities大学
比喩で持ち出されますが
02:15
whenいつ professors教授 get取得する tenure在籍,
それはまた別の機会にしましょう
02:17
butだけど that'sそれは aa different異なる subject主題.
(拍手)
02:19
(Applause拍手)
私は動作至上主義者です
02:21
Soそう I am午前 aa movement移動 chauvinist信者.
動作こそが脳のもっとも重要な働きと信じていますし
02:24
I believe信じる movement移動 is theその most最も important重要 function関数 of theその brain ---
それは誰にも否定させたくありません
02:26
don'tしない let〜する anyone誰でも telltell you君は thatそれ it'sそれは notない true真実.
動作はそれほど重要ですが
02:28
Now ifif movement移動 is soそう important重要,
脳がどのように制御しているのかを
02:30
howどうやって wellよく are we我々 doingやっている
私たちはどれ位理解しているのでしょうか
02:32
understanding理解 howどうやって theその brain controlsコントロール movement移動?
それはごくわずかであり とても難しい問題です
02:34
Andそして theその answer回答 is we're私たちは doingやっている extremely極端な poorly不完全に; it'sそれは aa very非常に hardハード problem問題.
しかし人間と同じ動作をする
02:36
Butだけど we我々 canできる look見える at〜で howどうやって wellよく we're私たちは doingやっている
機械を作ることによって いかに
02:38
by〜によって thinking考え about howどうやって wellよく we're私たちは doingやっている building建物 machines機械
私たちがうまくやっているかを観察できます
02:40
whichどの canできる do行う what humans人間 canできる do行う.
チェスの試合を例にしましょう
02:42
Think思う about theその gameゲーム of chessチェス.
駒を動かす戦略を私たちはどれほどうまくたてられるでしょうか
02:44
Howどうやって wellよく are we我々 doingやっている determining決定する what pieceピース to move動く whereどこで?
ゲイリー・カスパロフが収監される前にIBMの
02:47
Ifif you君は pitピット Garryガリ Kasparovカスパロフ hereここに, whenいつ he's彼は notない in jail刑務所,
ディープブルーと対戦したとすると
02:50
againstに対して IBM'sアイブス Deep深い Blue,
ディープブルーが勝つこともあったでしょう
02:52
wellよく theその answer回答 is IBM'sアイブス Deep深い Blue will意志 occasionally時折 win勝つ.
ここにいる誰かが相手なら
絶対に勝つでしょう
02:55
Andそして I think思う ifif IBM'sアイブス Deep深い Blue playedプレーした anyone誰でも in thisこの roomルーム, itそれ would〜する win勝つ everyすべて time時間.
これが答えです
02:58
Thatそれ problem問題 is solved解決した.
では 次の質問
03:00
What about theその problem問題
チェスの駒を取り上げて
03:02
of pickingピッキング upアップ aa chessチェス pieceピース,
器用に動かし 盤上に戻すのはどれほどうまくできるでしょうか
03:04
dexterously巧みに manipulating操作する itそれ andそして puttingパッティング itそれ backバック downダウン on theその boardボード?
5歳の子供の器用さと最新のロボットを比べても
03:07
Ifif you君は put置く aa five year-old child's子供の dexterity器用 againstに対して theその bestベスト robotsロボット of today今日,
答えは簡単です
03:10
theその answer回答 is simple単純:
子供が容易に勝つでしょう
03:12
theその child wins勝つ easily簡単に.
勝負になりません
03:14
There'sそこに noいいえ competitionコンペ at〜で allすべて.
なぜ上の問題はそう簡単なのに
03:16
Now whyなぜ is thatそれ top problem問題 soそう easy簡単
下の問題はそんなに難しいのでしょうか
03:18
andそして theその bottom problem問題 soそう hardハード?
とても賢い5歳の子供ならば
03:20
One1 reason理由 is aa very非常に smartスマート five year-old
上の問題には答えられるかもしれません
03:22
couldできた telltell you君は theその algorithmアルゴリズム forために thatそれ top problem問題 ---
最終局まで可能な進め方を考え
03:24
look見える at〜で allすべて possible可能 moves動き to theその end終わり of theその gameゲーム
勝てるものを選び出すこと
03:26
andそして choose選択する theその one1 thatそれ makes作る you君は win勝つ.
それはとても単純なことです
03:28
Soそう it'sそれは aa very非常に simple単純 algorithmアルゴリズム.
もちろん間違うこともありますが
03:30
Now of courseコース thereそこ are otherその他 moves動き,
巨大なコンピュータを使えば
03:32
butだけど with〜と vast広大 computersコンピュータ we我々 approximate近似
正解に近づけることはできます
03:34
andそして come来る close閉じる to theその optimal最適な solution溶液.
器用さとなると
03:36
Whenいつ itそれ comes来る to beingであること dexterous器用,
どんなアルゴリズムを解くのかも
はっきりしません
03:38
it'sそれは notない even偶数 clearクリア what theその algorithmアルゴリズム is you君は have持ってる to solve解決する to be〜する dexterous器用.
周りの世界を把握し
働きかけることが必要で
03:40
Andそして we'll私たちは see見る you君は have持ってる to bothどちらも perceive知覚する andそして act行為 on theその world世界,
03:42
whichどの has持っている aa lotロット of problems問題.
それが多くの問題をはらんでいます
03:44
Butだけど let〜する me showショー you君は cutting-edge最先端 roboticsロボット工学.
最新のロボット工学をご覧ください
03:46
Now aa lotロット of roboticsロボット工学 is very非常に impressive印象的な,
今では多くの驚くべきロボットがあります
03:48
butだけど manipulation操作 roboticsロボット工学 is really本当に justちょうど in theその darkダーク ages年齢.
しかし動作ロボット工学はまさに暗黒時代です
03:51
Soそう thisこの is theその end終わり of aa Phph.Dd. projectプロジェクト
最高のロボット工学研究所の一つの
博士号プロジェクトの結果がこれです
03:53
fromから one1 of theその bestベスト roboticsロボット工学 institutes研究所.
学生がこのロボットを訓練し
03:55
Andそして theその student学生 has持っている trained訓練された thisこの robotロボット
グラスに水を注げるようにしました
03:57
to pour注ぐ thisこの water into aa glassガラス.
水がはねるので難しい課題でしたが 行うことは可能です
03:59
It'sそれは aa hardハード problem問題 becauseなぜなら theその water sloshesスロッシュ about, butだけど itそれ canできる do行う itそれ.
しかし人間のような機敏さはまったくありません
04:02
Butだけど itそれ doesn'tしない do行う itそれ with〜と anything何でも like好きな theその agility敏捷性 of aa human人間.
違う動作をさせたいと考えるとすると
04:05
Now ifif you君は want欲しいです thisこの robotロボット to do行う aa different異なる task仕事,
それはまた3年間の博士号プロジェクトが必要です
04:08
that'sそれは another別の three-year3年 Phph.Dd. programプログラム.
ここには一つのタスクから他につながるような
04:11
Thereそこ is noいいえ generalization一般化 at〜で allすべて
一般化はまったくありません
04:13
fromから one1 task仕事 to another別の in roboticsロボット工学.
ではこの例と 人間の中でも
04:15
Now we我々 canできる compare比較する thisこの
もっともすばらしいパフォーマンスとを比べてみましょう
04:17
to cutting-edge最先端 human人間 performanceパフォーマンス.
このエミリー・フォックスさんはカップ・スタッキングの
04:19
Soそう what I'm私は going行く to showショー you君は is Emilyエミリー Fox
世界記録保持者です
04:21
winning勝つ theその world世界 record記録 forために cupカップ stackingスタッキング.
アメリカ人の方はこの競技をご存知と思いますが
04:24
Now theその Americansアメリカ人 in theその audience聴衆 will意志 know知っている allすべて about cupカップ stackingスタッキング.
高校のスポーツで
04:26
It'sそれは aa high高い school学校 sportスポーツ
12個のカップを決まった順序でなるべく早く
04:28
whereどこで you君は have持ってる 12 cupsカップ you君は have持ってる to stackスタック andそして unstackスタックを解除する
積み重ねたり並べたりします
04:30
againstに対して theその clockクロック in aa prescribed所定 order注文.
これは彼女が世界記録をとったときの実速度の映像です
04:32
Andそして thisこの is her彼女 getting取得 theその world世界 record記録 in realリアル time時間.
04:39
(Laughter笑い)
(拍手)
04:47
(Applause拍手)
とてもうれしそうです
04:52
Andそして she's彼女は prettyかなり happyハッピー.
頭の中で起こっていることはわかりませんが
04:54
We我々 have持ってる noいいえ ideaアイディア what is going行く on inside内部 her彼女 brain whenいつ she彼女 doesする thatそれ,
それこそが知りたいことなのです
04:56
andそして that'sそれは what we'd結婚した like好きな to know知っている.
04:58
Soそう in myじぶんの groupグループ, what we我々 tryお試しください to do行う
そこで私のチームは
ヒトがどのように動作を制御するか
リバースエンジニアすることに挑戦しました
05:00
is reverse engineerエンジニア howどうやって humans人間 controlコントロール movement移動.
簡単なことに思えるかもしれません
05:03
Andそして itそれ sounds like好きな an easy簡単 problem問題.
指令を送って
それに対応して筋肉が収縮し
05:05
You君は send送信する aa commandコマンド downダウン, itそれ causes原因 muscles筋肉 to contract契約する.
05:07
Yourきみの arm orまたは body moves動き,
腕や身体が動き
視覚 皮ふや筋肉などからのフィードバックがある
05:09
andそして you君は get取得する sensory感覚 feedbackフィードバック fromから visionビジョン, fromから skin, fromから muscles筋肉 andそして soそう on.
05:12
Theその troubleトラブル is
問題は
それらが望むようなきれいな信号ではないことです
05:14
theseこれら signalsシグナル are notない theその beautiful綺麗な signalsシグナル you君は want欲しいです themそれら to be〜する.
動作を制御するときに難しいことのひとつが
05:16
Soそう one1 thingもの thatそれ makes作る controlling制御する movement移動 difficult難しい
フィードバックがノイズだらけということです
05:18
is, forために example, sensory感覚 feedbackフィードバック is extremely極端な noisyうるさい.
ノイズといっても音ではなく
05:21
Now by〜によって noiseノイズ, I do行う notない mean平均 sound.
工学や神経科学の世界で 信号を破損させる
05:24
We我々 useつかいます itそれ in theその engineeringエンジニアリング andそして neuroscience神経科学 senseセンス
ランダム・ノイズという意味で使っています
05:26
meaning意味 aa randomランダム noiseノイズ corrupting腐敗する aa signal信号.
昔 デジタルラジオが出る前の古いラジオで選局するときに
05:28
Soそう theその old古い days日々 before digitalデジタル radio無線 whenいつ you君は wereあった tuningチューニング in yourきみの radio無線
聞こえるガガガという音
05:31
andそして you君は heard聞いた "crrcckkkcrrcckkk" on theその station you君は wanted欲しい to hear聞く,
それがノイズです
05:33
thatそれ wasあった theその noiseノイズ.
もっと一般的に言うと信号を破損させるものです
05:35
Butだけど moreもっと generally一般的に, thisこの noiseノイズ is something何か thatそれ corrupts腐敗 theその signal信号.
例を挙げると 机の下に手を置いて
05:38
Soそう forために example, ifif you君は put置く yourきみの handハンド under aa table
反対の手で位置を当てようとすると
05:40
andそして tryお試しください to localizeローカライズする itそれ with〜と yourきみの otherその他 handハンド,
数センチの誤差がでるでしょう
05:42
you君は canできる be〜する offオフ by〜によって severalいくつかの centimetersセンチメートル
それは感覚にノイズが発生したからです
05:44
due支払う to theその noiseノイズ in sensory感覚 feedbackフィードバック.
それと同様に 運動の表す信号に作動の信号を重ねると
05:46
Similarly同様に, whenいつ you君は put置く motorモーター output出力 on movement移動 output出力,
雑音だらけになってしまいます
05:48
it'sそれは extremely極端な noisyうるさい.
ダートゲームで標的の中心を狙わずに
05:50
Forget忘れる about trying試す to hitヒット theその bull's雄牛 eye in dartsダーツ,
同じところを何度も狙ってみましょう
05:52
justちょうど aim目的 forために theその same同じ spotスポット over以上 andそして over以上 again再び.
動作には大きな振れ幅があり矢は大きくばらつきます
05:54
You君は have持ってる aa huge巨大 spread普及 due支払う to movement移動 variability変動性.
それ以上に 外の世界 仕事は
05:57
Andそして moreもっと thanより thatそれ, theその outside外側 world世界, orまたは task仕事,
不定でかつ多様です
05:59
is bothどちらも ambiguousあいまいな andそして variable変数.
ティーポットは満杯や空のときがあり
06:01
Theその teapotティーポット couldできた be〜する full満員, itそれ couldできた be〜する empty空の.
時とともに変化します
06:03
Itそれ changes変更 over以上 time時間.
私たちはそうしたノイズだらけの中で動いているわけです
06:05
Soそう we我々 work作業 in aa whole全体 sensory感覚 movement移動 task仕事 soupスープ of noiseノイズ.
このノイズはとてもひどいので
06:09
Now thisこの noiseノイズ is soそう greatすばらしいです
この影響を少なくできる人には 社会の中で
06:11
thatそれ society社会 places場所 aa huge巨大 premiumプレミアム
大きな賞賛が与えられます
06:13
on thoseそれら of us米国 who canできる reduce減らす theその consequences結果 of noiseノイズ.
もしあなたが金属の棒で小さな白球(ゴルフボール)を
06:16
Soそう ifif you'reあなたは lucky幸運な enough十分な to be〜する ableできる to knockノック aa small小さい white ball
数百メートル先の穴に入れることができたなら
06:19
into aa hole severalいくつかの hundred yardsヤード away離れて usingを使用して aa long長いです metal金属 stickスティック,
この社会は何億ドルの賞金で
06:22
our我々の society社会 will意志 be〜する willing喜んで to reward褒賞 you君は
あなたを賞賛するでしょう
06:24
with〜と hundreds数百 of millions何百万 of dollarsドル.
ここで私が皆さんに納得していただきたいことは
06:27
Now what I want欲しいです to convince説得する you君は of
脳もこうしたノイズや変動が及ぼす影響を
06:29
is theその brain alsoまた、 goes行く throughを通して aa lotロット of effort努力
減らすために 多くの努力を
06:31
to reduce減らす theその negative consequences結果
しているということです
06:33
of thisこの sortソート of noiseノイズ andそして variability変動性.
ここで ある概念を紹介しましょう
06:35
Andそして to do行う thatそれ, I'm私は going行く to telltell you君は about aa frameworkフレームワーク
統計学や機械学習の分野ではこの50年とても一般的なもので
06:37
whichどの is very非常に popular人気 in statistics統計 andそして machine機械 learning学習 of theその last最終 50 years
ベイズ決定理論と呼ばれています
06:40
calledと呼ばれる Bayesianベイジアン decision決定 theory理論.
この考えは最近になって
06:42
Andそして it'sそれは moreもっと recently最近 aa unifying統一する way方法
脳の不確定要素に対する扱いを考える時の方法として支持されてきています
06:45
to think思う about howどうやって theその brain dealsお得 with〜と uncertainty不確実性.
基本的には推測の後に行動を開始するという考え方です
06:48
Andそして theその fundamental基本的な ideaアイディア is you君は want欲しいです to make作る inferences推論 andそして then次に take取る actions行動.
推測について考えましょう
06:51
Soそう let'sさあ think思う about theその inference推論.
周囲の世界に対して信念を形成する必要があります
06:53
You君は want欲しいです to generate生成する beliefs信念 about theその world世界.
ではその信念とは何でしょうか
06:55
Soそう what are beliefs信念?
信念とは次のような 自分の腕がどこにあるのか や
06:57
Beliefs信念 couldできた be〜する: whereどこで are myじぶんの arms武器 in spaceスペース?
自分が見ているのは猫なのか狐なのか といったものです
06:59
Am午前 I looking探している at〜で aa catネコ orまたは aa fox?
こういった信念を私たちは確率をもってみています
07:01
Butだけど we're私たちは going行く to represent代表する beliefs信念 with〜と probabilities確率.
つまり信念とは
07:04
Soそう we're私たちは going行く to represent代表する aa belief信念
0と1の間にあるのです
07:06
with〜と aa number betweenの間に zeroゼロ andそして one1 ---
0は全く信じていない状態 1は間違いなく確かという状態です
07:08
zeroゼロ meaning意味 I don'tしない believe信じる itそれ at〜で allすべて, one1 means手段 I'm私は absolutely絶対に certainある.
途中の数字は不確定さを表しています
07:11
Andそして numbers数字 in betweenの間に give与える you君は theその grayグレー levelsレベル of uncertainty不確実性.
ベイズ推論の鍵となる考え方は
07:14
Andそして theその keyキー ideaアイディア to Bayesianベイジアン inference推論
推論をするにあたり
07:16
is you君は have持ってる two sourcesソース of information情報
2つの情報源があることです
07:18
fromから whichどの to make作る yourきみの inference推論.
データと
07:20
You君は have持ってる dataデータ,
神経科学的なデータは感覚入力です
07:22
andそして dataデータ in neuroscience神経科学 is sensory感覚 input入力.
感覚からの入力があるので信念を形成することができます
07:24
Soそう I have持ってる sensory感覚 input入力, whichどの I canできる take取る in to make作る beliefs信念.
しかしもうひとつの情報源として事前知識があります
07:27
Butだけど there'sそこに another別の sourceソース of information情報, andそして that'sそれは effectively効果的に prior前の knowledge知識.
人は人生の中で記憶として知識を蓄えます
07:30
You君は accumulate累積する knowledge知識 throughout全体を通して yourきみの life生活 in memories思い出.
ベイズ決定理論のポイントは
07:33
Andそして theその pointポイント about Bayesianベイジアン decision決定 theory理論
事前知識と感覚からの入力を
07:35
is itそれ gives与える you君は theその mathematics数学
元に新しい信念を作る際に
07:37
of theその optimal最適な way方法 to combine結合する
効率的な組み合わせ方に
07:39
yourきみの prior前の knowledge知識 with〜と yourきみの sensory感覚 evidence証拠
数学的な解を与えるところです
07:41
to generate生成する new新しい beliefs信念.
ここに公式をお見せします
07:43
Andそして I've私は put置く theその formula upアップ thereそこ.
これをそのまま説明はしませんが とても美しいのです
07:45
I'm私は notない going行く to explain説明する what thatそれ formula is, butだけど it'sそれは very非常に beautiful綺麗な.
美しくかつ説得力もあります
07:47
Andそして itそれ has持っている realリアル beauty美しさ andそして realリアル explanatory説明的な powerパワー.
これが証明するもの 推測されるものは
07:50
Andそして what itそれ really本当に says言う, andそして what you君は want欲しいです to estimate推定,
感覚からの入力が与えられたときの
07:52
is theその probability確率 of different異なる beliefs信念
それぞれの信念の可能性です
07:54
given与えられた yourきみの sensory感覚 input入力.
直観的な例をあげましょう
07:56
Soそう let〜する me give与える you君は an intuitive直感的な example.
テニスを練習しているときに
07:58
Imagine想像する you'reあなたは learning学習 to play遊びます tennisテニス
ネットを超えて向かってきたボールがどこで弾むかを
08:01
andそして you君は want欲しいです to decide決めます whereどこで theその ball is going行く to bounceバウンス
推測したいと思います
08:03
asとして itそれ comes来る over以上 theその netネット towards方向 you君は.
ベイズ理論によると そこには
08:05
Thereそこ are two sourcesソース of information情報
2つの情報源があります
08:07
Bayes'ベイズ ' ruleルール tells伝える you君は.
感覚からの入力は 視覚や聴覚を使うことにより
08:09
There'sそこに sensory感覚 evidence証拠 --- you君は canできる useつかいます visualビジュアル information情報 auditory聴覚 information情報,
ボールがその赤い地点に着地するというでしょう
08:12
andそして thatそれ mightかもしれない telltell you君は it'sそれは going行く to land土地 in thatそれ red spotスポット.
ただし ご存知のように感覚は完璧ではないので
08:15
Butだけど you君は know知っている thatそれ yourきみの senses感覚 are notない perfect完璧な,
ボールが着地する地点はバラツキがあって
08:18
andそして thereforeしたがって、 there'sそこに some一部 variability変動性 of whereどこで it'sそれは going行く to land土地
赤い雲で示されています
08:20
shown示された by〜によって thatそれ cloud of red,
0.1から0.5の数字を示しています
08:22
representing代理人 numbers数字 betweenの間に 0.5 andそして maybe多分 0.1.
この情報は今のショットから得ることができるものですが
08:26
Thatそれ information情報 is available利用可能な in theその current現在 shotショット,
もうひとつ情報源は
08:28
butだけど there'sそこに another別の sourceソース of information情報
このショットからは得ることができません
08:30
notない available利用可能な on theその current現在 shotショット,
テニスの試合を何度も経験することによってだけ身に付くことで
08:32
butだけど onlyのみ available利用可能な by〜によって repeated繰り返し experience経験 in theその gameゲーム of tennisテニス,
試合中のボールの行方はコート全体で
08:35
andそして that'sそれは thatそれ theその ball doesn'tしない bounceバウンス
均等ではないということです
08:37
with〜と equal等しい probability確率 over以上 theその court裁判所 during theその match一致.
対戦相手がとても強い場合
08:39
Ifif you'reあなたは playing遊ぶ againstに対して aa very非常に good良い opponent相手,
あなたにとっては返しづらい
08:41
they彼ら mayかもしれない distribute分配します itそれ in thatそれ green areaエリア,
緑の区域にボールを
08:43
whichどの is theその prior前の distribution分布,
打ってくるでしょう
08:45
making作る itそれ hardハード forために you君は to returnリターン.
これら2つの情報は重要な情報を持っています
08:47
Now bothどちらも theseこれら sourcesソース of information情報 carryキャリー important重要 information情報.
ベイズ理論によると
08:49
Andそして what Bayes'ベイズ ' ruleルール says言う
赤の数字と緑の数字を掛け合わせ
08:51
is thatそれ I should〜すべき multiplyかける theその numbers数字 on theその red by〜によって theその numbers数字 on theその green
楕円型の黄色の数字を導き出す
08:54
to get取得する theその numbers数字 of theその yellow, whichどの have持ってる theその ellipses楕円,
それが信念なのです
08:57
andそして that'sそれは myじぶんの belief信念.
これが効率的に情報を組み合わせる方法です
08:59
Soそう it'sそれは theその optimal最適な way方法 of combining結合する information情報.
数年前でしたらこの話をしなかったと思います
09:02
Now I wouldn'tしないだろう telltell you君は allすべて thisこの ifif itそれ wasn'tなかった thatそれ aa few少数 years ago,
その後これこそがまさしく人が新しい動作を
09:04
we我々 showed示した thisこの is exactly正確に what people do行う
学習するときの方法だということが分かりました
09:06
whenいつ they彼ら learn学ぶ new新しい movement移動 skillsスキル.
これが意味するところは
09:08
Andそして what itそれ means手段
私たちはまさしくベイズ推論のとおりに動いているということです
09:10
is we我々 really本当に are Bayesianベイジアン inference推論 machines機械.
生きる中で 周りの確率的な世界から学んだことを基に
09:12
Asとして we我々 go行く aroundまわり, we我々 learn学ぶ about statistics統計 of theその world世界 andそして lay寝る thatそれ downダウン,
するだけではなく
09:16
butだけど we我々 alsoまた、 learn学ぶ
感覚がいかにノイズだらけなのかも学び
09:18
about howどうやって noisyうるさい our我々の own自分の sensory感覚 apparatus装置 is,
それらを実生活の中で
09:20
andそして then次に combine結合する thoseそれら
ベイズ式に組み合わせているのです
09:22
in aa realリアル Bayesianベイジアン way方法.
ベイズの中で鍵となるのは公式のこの部分です
09:24
Now aa keyキー part to theその Bayesianベイジアン is thisこの part of theその formula.
この部分というのは
09:27
Andそして what thisこの part really本当に says言う
信念に影響を与える
09:29
is I have持ってる to predict予測する theその probability確率
感覚からの様々な入力の持つ確率を
09:31
of different異なる sensory感覚 feedbacksフィードバック
予測しなければいけないということです
09:33
given与えられた myじぶんの beliefs信念.
これは未来を予期しなくてはいけないということです
09:35
Soそう thatそれ really本当に means手段 I have持ってる to make作る predictions予測 of theその future未来.
脳は今からおきるであろう感覚からの入力について
09:38
Andそして I want欲しいです to convince説得する you君は theその brain doesする make作る predictions予測
予想をします
09:40
of theその sensory感覚 feedbackフィードバック it'sそれは going行く to get取得する.
さらにはその事柄に対するあなたの
09:42
Andそして moreoverまた、, itそれ profoundly深く changes変更 yourきみの perceptions知覚
感じ方も変えてしまいます
09:44
by〜によって what you君は do行う.
そうすることによって 脳が
09:46
Andそして to do行う thatそれ, I'll私はよ telltell you君は
感覚からの入力にどのように対処するかがわかります
09:48
about howどうやって theその brain dealsお得 with〜と sensory感覚 input入力.
指令を送ると
09:50
Soそう you君は send送信する aa commandコマンド outでる,
感覚からのフィードバックがありますが
09:53
you君は get取得する sensory感覚 feedbackフィードバック backバック,
その仕組みは身体的特性と
09:55
andそして thatそれ transformation変換 is governed支配
感覚器官によって制御されています
09:57
by〜によって theその physics物理 of yourきみの body andそして yourきみの sensory感覚 apparatus装置.
しかし脳の中を見ることで想像はできます
10:00
Butだけど you君は canできる imagine想像する looking探している inside内部 theその brain.
これがその脳の中身です
10:02
Andそして here'sここにいる inside内部 theその brain.
この小さな予言者 神経シミュレータは
10:04
You君は mightかもしれない have持ってる aa little少し predictorプレディクタ, aa neuralニューラル simulatorシミュレータ,
身体特性と感覚を模擬します
10:06
of theその physics物理 of yourきみの body andそして yourきみの senses感覚.
脳が指令を送ると
10:08
Soそう asとして you君は send送信する aa movement移動 commandコマンド downダウン,
指令のコピーを作り
10:10
you君は tapタップ aa copyコピー of thatそれ offオフ
この神経シミュレータに送り
10:12
andそして run走る itそれ into yourきみの neuralニューラル simulatorシミュレータ
実際の行動からの感覚入力を予想します
10:14
to anticipate予期する theその sensory感覚 consequences結果 of yourきみの actions行動.
ケチャップを振ると
10:18
Soそう asとして I shake振る thisこの ketchupケチャップ bottleボトル,
下の行のように時間の関数として実際のフィードバックを得るのです
10:20
I get取得する some一部 true真実 sensory感覚 feedbackフィードバック asとして theその function関数 of time時間 in theその bottom row.
もし予測がうまくいけば 同じことが起こるでしょう
10:23
Andそして ifif I've私は got持っている aa good良い predictorプレディクタ, itそれ predicts予測する theその same同じ thingもの.
なぜこんなことをするのでしょう
10:26
Wellよく whyなぜ would〜する I bother気にする doingやっている thatそれ?
いずれにせよ同じフィードバックを受けるにもかかわらず
10:28
I'm私は going行く to get取得する theその same同じ feedbackフィードバック anywayとにかく.
これにはしっかりとした意味があるのです
10:30
Wellよく there'sそこに good良い reasons理由.
考えてみてください ケチャップを振るときに
10:32
Imagine想像する, asとして I shake振る theその ketchupケチャップ bottleボトル,
だれかが親切にもケチャップを叩いてくれたとしましょう
10:34
someone誰か very非常に kindly親切に comes来る upアップ to me andそして tapsタップ itそれ on theその backバック forために me.
この外部からの干渉は 感覚からの入力に
10:37
Now I get取得する an extra余分な sourceソース of sensory感覚 information情報
追加を発生させます
10:39
due支払う to thatそれ external外部 act行為.
ここでは2つの情報
10:41
Soそう I get取得する two sourcesソース.
叩かれたことと 自分が振っていることが入力されます
10:43
I get取得する you君は tappingタップ on itそれ, andそして I get取得する me shaking振る itそれ,
しかしこれは自分からすれば
10:46
butだけど fromから myじぶんの senses'感覚 ' pointポイント of view見る,
入力は組み合わさって1つになっています
10:48
thatそれ is combined結合された together一緒に into one1 sourceソース of information情報.
これらの理由から
10:51
Now there'sそこに good良い reason理由 to believe信じる
外部からの干渉と自発的な行動を分ける必要があるのです
10:53
thatそれ you君は would〜する want欲しいです to be〜する ableできる to distinguish区別する external外部 eventsイベント fromから internal内部 eventsイベント.
外部的な干渉は自分の内部で起きていることをすべて感知するより
10:56
Becauseなぜなら external外部 eventsイベント are actually実際に muchたくさん moreもっと behaviorally行動的に relevant関連する
もっと行動に即しているからです
10:59
thanより feeling感じ everythingすべて that'sそれは going行く on inside内部 myじぶんの body.
推測を補正するための方法としては
11:02
Soそう one1 way方法 to reconstruct再構築する thatそれ
自分の指令に基づく予測と
11:04
is to compare比較する theその prediction予測 ---
実際との比較を
11:06
whichどの is onlyのみ basedベース on yourきみの movement移動 commandsコマンド ---
することです
11:08
with〜と theその reality現実.
ここでの差異は外部からの影響であるはずです
11:10
Anyどれか discrepancy不一致 should〜すべき hopefullyうまくいけば be〜する external外部.
生活の中で
11:13
Soそう asとして I go行く aroundまわり theその world世界,
自分が得るはずのものを予測しそれらを引き算しているのです
11:15
I'm私は making作る predictions予測 of what I should〜すべき get取得する, subtracting減算する themそれら offオフ.
残されたものが外部からの影響です
11:18
Everythingすべて left over以上 is external外部 to me.
このことの根拠は何でしょうか
11:20
What evidence証拠 is thereそこ forために thisこの?
ここにいい例があります
11:22
Wellよく there'sそこに one1 very非常に clearクリア example
自分で引き起こした感覚と 他人が起こしたものでは
11:24
whereどこで aa sensation感覚 generated生成された by〜によって myself私自身 feels感じる very非常に different異なる
全く違うのです
11:26
then次に ifif generated生成された by〜によって another別の person.
そこで私たちはもっともわかりやすい
11:28
Andそして soそう we我々 decided決定しました theその most最も obvious明らか place場所 to start開始
くすぐりの実験を始めました
11:30
wasあった with〜と ticklingくすぐり.
昔から 自分で自分をくすぐっても他人がやるようには
11:32
It'sそれは beenされている known既知の forために aa long長いです time時間, you君は can'tできない tickleくすぐる yourselfあなた自身
くすぐったくないことは知られています
11:34
asとして wellよく asとして otherその他 people canできる.
しかしそれがいまだ証明されていない理由として 自身の神経シミュレータが
11:36
Butだけど itそれ hasn't持っていない really本当に beenされている shown示された, it'sそれは becauseなぜなら you君は have持ってる aa neuralニューラル simulatorシミュレータ,
自分で感覚を模倣し
11:39
simulatingシミュレートする yourきみの own自分の body
それらを引き算していることがあります
11:41
andそして subtracting減算する offオフ thatそれ senseセンス.
そこでロボット工学を用いて
11:43
Soそう we我々 canできる bring持参する theその experiments実験 of theその 21stセント century世紀
21世紀の実験を行うことにしたのです
11:46
by〜によって applying申請中 roboticロボット technologiesテクノロジー to thisこの problem問題.
私たちは片方に棒がついたロボットを作成し
11:49
Andそして in effect効果, what we我々 have持ってる is some一部 sortソート of stickスティック in one1 handハンド attached添付された to aa robotロボット,
被験者に棒を前後に動かしてもらいました
11:52
andそして they're彼らは going行く to move動く thatそれ backバック andそして forward前進.
その動きをコンピュータで追跡し
11:54
Andそして then次に we're私たちは going行く to trackトラック thatそれ with〜と aa computerコンピューター
それをもうひとつのロボットに反映し
11:56
andそして useつかいます itそれ to controlコントロール another別の robotロボット,
彼らの手のひらを別の棒でくすぐらせたのです
11:58
whichどの is going行く to tickleくすぐる their彼らの palm手のひら with〜と another別の stickスティック.
そして被験者にはくすぐったさなどの
12:00
Andそして then次に we're私たちは going行く to ask尋ねる themそれら to rateレート aa bunch of thingsもの
様々な質問をしました
12:02
includingを含む ticklishnessほの暗い.
ここに結果の一部をお見せしましょう
12:04
I'll私はよ showショー you君は justちょうど one1 part of our我々の study調査.
ロボットを除いてみましょう
12:06
Andそして hereここに I've私は taken撮影 away離れて theその robotsロボット,
基本的に被験者は右腕を前後にサイン波状に動かしています
12:08
butだけど basically基本的に people move動く with〜と their彼らの right arm sinusoidally正弦波的に backバック andそして forward前進.
少しの遅延の後にその動きを別のロボットで模倣します
12:11
Andそして we我々 replayリプレイ thatそれ to theその otherその他 handハンド with〜と aa time時間 delayディレイ.
全く遅延がない状態 つまり
12:14
Eitherどちらか noいいえ time時間 delayディレイ,
光が手のひらをくすぐるようなケースや
12:16
in whichどの case場合 light would〜する justちょうど tickleくすぐる yourきみの palm手のひら,
0.2秒や0.3秒の遅延があるケースを試しました
12:18
orまたは with〜と aa time時間 delayディレイ of two-tenths二十分の of three-tenths3分の1 of aa second二番.
ここで重要なのは
12:22
Soそう theその important重要 pointポイント hereここに
右腕は常に同じこと 前後にサイン波状に動かしています
12:24
is theその right handハンド always常に doesする theその same同じ thingsもの --- sinusoidal正弦波 movement移動.
左腕は常に同じ 前後にサイン波状にくすぐりを受けています
12:27
Theその left handハンド always常に is theその same同じ andそして puts置く sinusoidal正弦波 tickleくすぐる.
ここで確かめているのは時間差との因果関係です
12:30
Allすべて we're私たちは playing遊ぶ with〜と is aa tempoテンポ causality因果関係.
遅延なしから0.1秒の遅延になると
12:32
Andそして asとして we我々 go行く fromから naught何もない to 0.1 second二番,
くすぐったくなり
12:34
itそれ becomes〜になる moreもっと ticklishくすぐったい.
0.1秒から0.2秒になると
12:36
Asとして you君は go行く fromから 0.1 to 0.2,
さらにくすぐったくなります
12:38
itそれ becomes〜になる moreもっと ticklishくすぐったい at〜で theその end終わり.
0.2秒の遅延になると
12:40
Andそして by〜によって 0.2 of aa second二番,
自分が何もしていないのと
12:42
it'sそれは equivalently同等に ticklishくすぐったい
ほぼ同等のくすぐったさがロボットから感じられます
12:44
to theその robotロボット thatそれ justちょうど tickledくすぐり you君は withoutなし you君は doingやっている anything何でも.
つまり 感覚の相殺に関わっているものは
12:46
Soそう whateverなんでも is responsible責任ある forために thisこの cancellationキャンセル
時間差との因果関係がとても強いということです
12:48
is extremely極端な tightlyしっかりと coupled結合された with〜と tempoテンポ causality因果関係.
この図を基に考えると いかに
12:51
Andそして basedベース on thisこの illustration, we我々 really本当に convinced確信している ourselves自分自身 in theその fieldフィールド
脳が正確に予期し
12:54
thatそれ theその brain's脳の making作る precise正確 predictions予測
感覚から引き算しているかがわかります
12:56
andそして subtracting減算する themそれら offオフ fromから theその sensations感覚.
これは私の研究室で行われた研究の中では最悪のものです
12:59
Now I have持ってる to admit認める, theseこれら are theその worst最悪 studies研究 myじぶんの lab研究室 has持っている everこれまで run走る.
くすぐったさというのは移り変わるもので
13:02
Becauseなぜなら theその tickleくすぐる sensation感覚 on theその palm手のひら comes来る andそして goes行く,
この結論を導き出すためには
13:04
you君は need必要 large numbers数字 of subjects科目
多くの被験者が必要だからです
13:06
with〜と theseこれら stars making作る themそれら significant重要な.
そこで私たちはこの結論を評価するために
13:08
Soそう we我々 wereあった looking探している forために aa muchたくさん moreもっと objective目的 way方法
もっと客観的な方法を探しました
13:10
to assess評価する thisこの phenomena現象.
その間に私には2人の娘が生まれました
13:12
Andそして in theその intervening介入する years I had持っていました two daughters.
子供たちを後部座席に乗せて長旅に出ると
13:14
Andそして one1 thingもの you君は notice通知 about children子供 in backseats後部座席 of cars on long長いです journeys,
けんかになります
13:17
they彼ら get取得する into fights戦う ---
一人がもう一人にちょっかいを出し始めると もう一人がやり返します
13:19
whichどの started開始した with〜と one1 of themそれら doingやっている something何か to theその otherその他, theその otherその他 retaliating報復する.
すぐにひどくなります
13:22
Itそれ quickly早く escalatesエスカレートする.
そして子供は次第にエスカレートする力を使ったけんかに発展することが多いのです
13:24
Andそして children子供 tend傾向がある to get取得する into fights戦う whichどの escalateエスカレート in terms条項 of force.
私が子供に注意をすると
13:27
Now whenいつ I screamed叫んだ at〜で myじぶんの children子供 to stopやめる,
両方とも もう一人のほうが
13:29
sometimes時々 they彼ら would〜する bothどちらも sayいう to me
もっと強くたたいたと言うのです
13:31
theその otherその他 person hitヒット themそれら harderもっと強く.
子供がうそをついている訳ではないと分っていたので
13:34
Now I happen起こる to know知っている myじぶんの children子供 don'tしない lie嘘つき,
神経科学者として考えてみると
13:36
soそう I thought思想, asとして aa neuroscientist神経科学者,
彼らの言っていることが食い違っているのを
13:38
itそれ wasあった important重要 howどうやって I couldできた explain説明する
説明付けるのは重要なことだと考えました
13:40
howどうやって they彼ら wereあった telling伝える inconsistent一貫性のない truths真実.
くすぐりの実験から仮説を立てました
13:42
Andそして we我々 hypothesize仮説を立てる basedベース on theその ticklingくすぐり study調査
子供がもう一人をたたくときに
13:44
thatそれ whenいつ one1 child hitsヒット another別の,
動作の指令を出します
13:46
they彼ら generate生成する theその movement移動 commandコマンド.
感覚からの入力を予想しそれらを引き算します
13:48
They彼ら predict予測する theその sensory感覚 consequences結果 andそして subtract減算 itそれ offオフ.
そうすると彼らは自分が思っていたより弱くたたいたつもりになるのです
13:51
Soそう they彼ら actually実際に think思う they've彼らは hitヒット theその person lessもっと少なく hardハード thanより they彼ら have持ってる ---
くすぐりのときのように
13:53
ratherむしろ like好きな theその ticklingくすぐり.
一方たたかれるほうは
13:55
Whereas一方、 theその passive受動的 recipient受取人
予想がないので全ての力を感じることになります
13:57
doesn'tしない make作る theその prediction予測, feels感じる theその full満員 blowブロー.
つまり同じ力でたたき返すと
13:59
Soそう ifif they彼ら retaliate報復する with〜と theその same同じ force,
たたかれたほうは強くやり返されたと思うのです
14:01
theその first最初 person will意志 think思う it'sそれは beenされている escalatedエスカレートされた.
そこでこれを実験室で試すことにしました
14:03
Soそう we我々 decided決定しました to testテスト thisこの in theその lab研究室.
(笑い)
14:05
(Laughter笑い)
子供も使いませんし けんかもしません
14:08
Now we我々 don'tしない work作業 with〜と children子供, we我々 don'tしない work作業 with〜と hittingヒッティング,
しかし概念は同じです
14:10
butだけど theその concept概念 is identical同一.
二人の大人を連れてきて これからゲームをすると伝えます
14:12
We我々 bring持参する in two adults大人. We我々 telltell themそれら they're彼らは going行く to play遊びます aa gameゲーム.
このように向かい合わせに一人ずつが座ります
14:15
Andそして soそう here'sここにいる playerプレーヤー one1 andそして playerプレーヤー two sitting座っている opposite反対の to each otherその他.
ゲームはとても単純です
14:17
Andそして theその gameゲーム is very非常に simple単純.
モーターと小さなレバー それと
14:19
We我々 started開始した with〜と aa motorモーター
小さな伝達機でできます
14:21
with〜と aa little少し leverレバー, aa little少し force transfuserトランスフューザー.
そしてこのモーターで一人目の指を下方向に
14:23
Andそして we我々 useつかいます thisこの motorモーター to apply適用する force downダウン to playerプレーヤー one's一人 fingers
3秒間だけ力を加えます
14:25
forために three seconds andそして then次に itそれ stops停止.
その人は その力を覚えて
14:28
Andそして thatそれ player'sプレーヤーの beenされている told言った, remember思い出す theその experience経験 of thatそれ force
別の指で
14:31
andそして useつかいます yourきみの otherその他 finger
同じだけの下向きの力を
14:33
to apply適用する theその same同じ force
伝達機を通してもう一人に与えてくださいといわれ 彼らは言われたとおりにします
14:35
downダウン to theその otherその他 subject's科目 finger throughを通して aa force transfuserトランスフューザー --- andそして they彼ら do行う thatそれ.
もう一人は その強さを覚えて
14:38
Andそして playerプレーヤー two's二人 beenされている told言った, remember思い出す theその experience経験 of thatそれ force.
もう一方の手で同じ強さで下に押すように言われました
14:41
Useつかいます yourきみの otherその他 handハンド to apply適用する theその force backバック downダウン.
そのように彼らは交互に
14:44
Andそして soそう they彼ら take取る itそれ in turnsターン
自分が受けた分の力をかけていったのです
14:46
to apply適用する theその force they've彼らは justちょうど experienced経験豊富な backバック andそして forward前進.
重要なのは
14:48
Butだけど critically批判的に,
彼らはそれぞれ別の部屋でゲームの説明を受けたことです
14:50
they're彼らは briefedブリーフィング about theその rulesルール of theその gameゲーム in separate別々の rooms部屋.
彼らはもう一人がどのようなルール説明を受けたか知らないのです
14:53
Soそう they彼ら don'tしない know知っている theその rulesルール theその otherその他 person's playing遊ぶ by〜によって.
私たちがここで計測したのは
14:55
Andそして what we've私たちは measured測定された
時間とともに変化した力です
14:57
is theその force asとして aa function関数 of terms条項.
それではこちらを見てみましょう
14:59
Andそして ifif we我々 look見える at〜で what we我々 start開始 with〜と,
4分の1ニュートンがここで これがくりかえしの回数です
15:01
aa quarter四半期 of aa Newtonニュートン thereそこ, aa number of turnsターン,
赤い線が受けた力と与えた力が同じことを示す線です
15:03
perfect完璧な would〜する be〜する thatそれ red lineライン.
そして全ての被験者ペアに見られたのがこちらです
15:05
Andそして what we我々 see見る in allすべて pairsペア of subjects科目 is thisこの ---
回数ごとに力が70パーセントずつ
15:08
aa 70 percentパーセント escalationエスカレーション in force
上っています
15:10
on each go行く.
この結果から示されるのは
15:12
Soそう itそれ really本当に suggests提案する, whenいつ you'reあなたは doingやっている thisこの ---
他の研究からもわかるように
15:14
basedベース on thisこの study調査 andそして othersその他 we've私たちは done完了 ---
脳は感覚からの入力を相殺しており
15:16
thatそれ theその brain is canceling取り消す theその sensory感覚 consequences結果
加えている力を過小評価しているということです
15:18
andそして underestimating過小評価 theその force it'sそれは producing生産する.
これによって脳が予測をしていることと
15:20
Soそう itそれ re-shows再演する theその brain makes作る predictions予測
感じ方まで変えてしまうことが再確認されました
15:22
andそして fundamentally根本的に changes変更 theその precepts教訓.
推測し 予測をして
15:25
Soそう we've私たちは made inferences推論, we've私たちは done完了 predictions予測,
次は行動を起こさなければなりません
15:28
now we我々 have持ってる to generate生成する actions行動.
ベイズ理論によれば 信念に従って
15:30
Andそして what Bayes'ベイズ ' ruleルール says言う is, given与えられた myじぶんの beliefs信念,
最善と思われるものが選ばれるはずです
15:32
theその actionアクション should〜すべき in some一部 senseセンス be〜する optimal最適な.
しかし問題があります
15:34
Butだけど we've私たちは got持っている aa problem問題.
タスクは抽象的なのです 何か飲みたい 踊りたいなど
15:36
Tasksタスク are symbolicシンボリック --- I want欲しいです to drinkドリンク, I want欲しいです to danceダンス ---
しかし動作を起こすには600もの筋肉を特定の順番で
15:39
butだけど theその movement移動 systemシステム has持っている to contract契約する 600 muscles筋肉
収縮させなければなりません
15:41
in aa particular特に sequenceシーケンス.
タスクと動作の間には
15:43
Andそして there'sそこに aa big大きい gapギャップ
大きな溝があるのです
15:45
betweenの間に theその task仕事 andそして theその movement移動 systemシステム.
なので捉え方は無限にあるのです
15:47
Soそう itそれ couldできた be〜する bridgedブリッジされた in infinitely無限に manyたくさんの different異なる ways方法.
1地点から他の1地点への移動を考えましょう
15:49
Soそう think思う about justちょうど aa pointポイント to pointポイント movement移動.
無数にある道の中から
15:51
I couldできた choose選択する theseこれら two pathsパス
この2つを選ぶかもしれません
15:53
outでる of an infinite無限 number of pathsパス.
道を選ぶと
15:55
Having持つ chosen選ばれた aa particular特に pathパス,
様々な関節の組み合わせで
15:57
I canできる holdホールド myじぶんの handハンド on thatそれ pathパス
私の手をその道に沿わせることができます
15:59
asとして infinitely無限に manyたくさんの different異なる jointジョイント configurations構成.
そして腕は関節の組み合わせで
16:01
Andそして I canできる holdホールド myじぶんの arm in aa particular特に jointジョイント configuration設定
緊張させることも緩ませることもできます
16:03
eitherどちらか very非常に stiff堅い orまたは very非常に relaxedリラックスした.
選択肢はたくさんあるのです
16:05
Soそう I have持ってる aa huge巨大 amount of choice選択 to make作る.
ところが私たちはとても型にはまっています
16:08
Now itそれ turnsターン outでる, we我々 are extremely極端な stereotypicalステレオタイプの.
みんな同じように動くのです
16:11
We我々 allすべて move動く theその same同じ way方法 prettyかなり muchたくさん.
型にはまっているということは
16:14
Andそして soそう itそれ turnsターン outでる we're私たちは soそう stereotypicalステレオタイプの,
脳の中には決まった型を作り出す暗号を解読する
16:16
our我々の brains頭脳 have持ってる got持っている dedicated専用 neuralニューラル circuitry回路
専用の神経回路があるのです
16:18
to decodeデコード thisこの stereotypingステレオタイピング.
なので いくつかの点を使って
16:20
Soそう ifif I take取る some一部 dotsドット
生物のような動きを見せると
16:22
andそして setセット themそれら in motionモーション with〜と biological生物学的 motionモーション,
脳の神経回路は何が起こっているかすぐに理解します
16:25
yourきみの brain's脳の circuitry回路 would〜する understandわかる instantly即座に what's何ですか going行く on.
多くの点が動いていますが
16:28
Now thisこの is aa bunch of dotsドット moving動く.
この人が何をしているかお分かりですね
16:30
You君は will意志 know知っている what thisこの person is doingやっている,
喜んでいるか悲しんでいるか 若者か年寄りか 多くの情報があります
16:33
whetherかどうか happyハッピー, sad悲しい, old古い, young若い --- aa huge巨大 amount of information情報.
もしこの点がレース場の車に付いていたとしたら
16:36
Ifif theseこれら dotsドット wereあった cars going行く on aa racingレース circuit回路,
何が起こっているかまったくわからないでしょう
16:38
you君は would〜する have持ってる absolutely絶対に noいいえ ideaアイディア what's何ですか going行く on.
なぜ動作は
16:41
Soそう whyなぜ is itそれ
決められた動きなのでしょう?
16:43
thatそれ we我々 move動く theその particular特に ways方法 we我々 do行う?
実際に何が起こっているかを考えてみましょう
16:45
Wellよく let'sさあ think思う about what really本当に happens起こる.
私たち全員が全く同じように動いているわけではありません
16:47
Maybe多分 we我々 don'tしない allすべて quiteかなり move動く theその same同じ way方法.
人々によって違いはあるでしょう
16:50
Maybe多分 there'sそこに variation変化 in theその population人口.
他の人よりよく動ける人は
16:52
Andそして maybe多分 thoseそれら who move動く betterより良い thanより othersその他
子供を残せる確率が高いのかもしれません
16:54
have持ってる got持っている moreもっと chanceチャンス of getting取得 their彼らの children子供 into theその next generation世代.
進化の過程で動作はよりよくなってきたのです
16:56
Soそう in evolutionary進化的 scalesスケール, movements動き get取得する betterより良い.
生活の中では動作は学習を通じて改善します
16:59
Andそして perhapsおそらく in life生活, movements動き get取得する betterより良い throughを通して learning学習.
では動作の良い悪いとは何でしょうか?
17:02
Soそう what is itそれ about aa movement移動 whichどの is good良い orまたは bad悪い?
このボールを妨害するときに
17:04
Imagine想像する I want欲しいです to interceptインターセプト thisこの ball.
とる経路は2つあります
17:06
Hereここに are two possible可能 pathsパス to thatそれ ball.
左側の経路を取ると決めると
17:09
Wellよく ifif I choose選択する theその left-hand左手 pathパス,
すぐさま時間とともに筋肉に
17:11
I canできる work作業 outでる theその forces required必須
必要とされる力を導き出せます
17:13
in one1 of myじぶんの muscles筋肉 asとして aa function関数 of time時間.
しかしここにノイズがのります
17:15
Butだけど there'sそこに noiseノイズ added追加された to thisこの.
この美しい滑らかな必要な力に対して実際に得るのは
17:17
Soそう what I actually実際に get取得する, basedベース on thisこの lovely美しい, smooth滑らかな, desired望む force,
ノイズだらけのものです
17:20
is aa very非常に noisyうるさい versionバージョン.
つまり何回にもわたって同じ指令を受けると
17:22
Soそう ifif I pickピック theその same同じ commandコマンド throughを通して manyたくさんの times,
ノイズは毎回変わるのでその数だけ様々な動きを得ることになります
17:25
I will意志 get取得する aa different異なる noisyうるさい versionバージョン each time時間, becauseなぜなら noiseノイズ changes変更 each time時間.
これからお見せするのは
17:28
Soそう what I canできる showショー you君は hereここに
そのような方法をとると いかに動きのバラツキが
17:30
is howどうやって theその variability変動性 of theその movement移動 will意志 evolve進化する
進化するかです
17:32
ifif I choose選択する thatそれ way方法.
右にあるように 違う動きを選ぶと
17:34
Ifif I choose選択する aa different異なる way方法 of moving動く --- on theその right forために example ---
異なった指令や異なったノイズを受け 雑音の混ざった複雑な
17:37
then次に I'll私はよ have持ってる aa different異なる commandコマンド, different異なる noiseノイズ,
結果になるでしょう
17:39
playing遊ぶ throughを通して aa noisyうるさい systemシステム, very非常に complicated複雑な.
確かなことは バラツキはその時により異なるということです
17:42
Allすべて we我々 canできる be〜する sure確かに of is theその variability変動性 will意志 be〜する different異なる.
ある動作をすると
17:45
Ifif I move動く in thisこの particular特に way方法,
何回もの経験の末にバラツキは少なくなります
17:47
I end終わり upアップ with〜と aa smaller小さい variability変動性 across横断する manyたくさんの movements動き.
それら2つのうちから選ぶとすると
17:50
Soそう ifif I have持ってる to choose選択する betweenの間に thoseそれら two,
バラツキの少ない右の方を選ぶでしょう
17:52
I would〜する choose選択する theその right one1 becauseなぜなら it'sそれは lessもっと少なく variable変数.
基本的な考え方としては
17:54
Andそして theその fundamental基本的な ideaアイディア
ノイズによる悪影響をできるだけ
17:56
is you君は want欲しいです to plan計画 yourきみの movements動き
少なくするように動作を計画するのです
17:58
soそう asとして to minimize最小化する theその negative consequence結果 of theその noiseノイズ.
ここで直感できることは
18:01
Andそして one1 intuition直感 to get取得する
ここでお見せしたノイズやバラツキは 力が大きいほど
18:03
is actually実際に theその amount of noiseノイズ orまたは variability変動性 I showショー hereここに
大きくなるのです
18:05
gets取得 biggerより大きい asとして theその force gets取得 biggerより大きい.
なので原理の一つとして大きい力は避けたがるのです
18:07
Soそう you君は want欲しいです to avoid避ける big大きい forces asとして one1 principle原理.
これを使って
18:10
Soそう we've私たちは shown示された thatそれ usingを使用して thisこの,
膨大なデータを説明することができることを示しました
18:12
we我々 canできる explain説明する aa huge巨大 amount of dataデータ ---
それは暮らしの中で人々はノイズによる悪影響を最小限に
18:14
thatそれ exactly正確に people are going行く about their彼らの lives人生 planningプランニング movements動き
抑えるために動作を計画しているということです
18:17
soそう asとして to minimize最小化する negative consequences結果 of noiseノイズ.
これで脳が動作を制御するために進化した
18:20
Soそう I hope希望 I've私は convinced確信している you君は theその brain is thereそこ
ということを納得いただけたでしょうか
18:22
andそして evolved進化した to controlコントロール movement移動.
その仕組みを理解するのは知的挑戦です
18:24
Andそして it'sそれは an intellectual知的 challengeチャレンジ to understandわかる howどうやって we我々 do行う thatそれ.
しかしそれは同時に
18:27
Butだけど it'sそれは alsoまた、 relevant関連する
病気やリハビリにも関係してきます
18:29
forために disease疾患 andそして rehabilitationリハビリ.
動作に影響を及ぼす病気はたくさんあります
18:31
Thereそこ are manyたくさんの diseases病気 whichどの effect効果 movement移動.
また願わくば 動作制御の方法を理解することによって
18:34
Andそして hopefullyうまくいけば ifif we我々 understandわかる howどうやって we我々 controlコントロール movement移動,
ロボット技術にも応用できるかもしれません
18:36
we我々 canできる apply適用する thatそれ to roboticロボット technology技術.
最後にお伝えしたいのは
18:38
Andそして finally最後に, I want欲しいです to remind思い出させる you君は,
動物が行っているタスクはいかに簡単に見えても
18:40
whenいつ you君は see見る animals動物 do行う what look見える like好きな very非常に simple単純 tasksタスク,
脳の中で起こっている複雑さは
18:42
theその actual実際の complexity複雑 of what is going行く on inside内部 their彼らの brain
本当に劇的です
18:44
is really本当に quiteかなり dramatic劇的.
ありがとう
18:46
Thank感謝 you君は very非常に muchたくさん.
(拍手)
18:48
(Applause拍手)
クリス・アンダーソン「簡単な質問をします、ダン
18:56
Chrisクリス Andersonアンダーソン: Quickクイック question質問 forために you君は, Danダン.
あなたは動作 (ダン「至上主義者」) 至上主義者ですよね」
18:58
Soそう you'reあなたは aa movement移動 --- (DWdw: Chauvinist信者.) --- chauvinist信者.
「私たちが脳の機能と考えている他のこと
19:02
Doesする thatそれ mean平均 thatそれ you君は think思う thatそれ theその otherその他 thingsもの we我々 think思う our我々の brains頭脳 are about ---
夢やあこがれ 恋愛などのことは
19:05
theその dreaming, theその yearning憧れ, theその falling落下 in love andそして allすべて theseこれら thingsもの ---
余興や偶然だとお考えですか?」
19:08
are aa kind種類 of side showショー, an accident事故?
ダン「いいえ それらはみな結果的に
19:11
DWdw: Noいいえ, noいいえ, actually実際に I think思う they're彼らは allすべて important重要
繁殖につなげるための正しい行動に誘導する観点から重要です
19:13
to driveドライブ theその right movement移動 behavior動作 to get取得する reproduction再生 in theその end終わり.
感覚や記憶を研究している人は なぜ子供時代の
19:16
Soそう I think思う people who study調査 sensation感覚 orまたは memory記憶
記憶を蓄積するのかに気付いていないと思います
19:19
withoutなし realizing実現する whyなぜ you'reあなたは laying敷設 downダウン memories思い出 of childhood子供時代.
例をあげると ほとんど子供時代の記憶が残っていないのは
19:21
Theその fact事実 thatそれ we我々 forget忘れる most最も of our我々の childhood子供時代, forために example,
後の生活の行動に影響を与えないから問題にならないのです
19:24
is probably多分 fine細かい, becauseなぜなら itそれ doesn'tしない effect効果 our我々の movements動き later後で in life生活.
動作に影響を与えることだけを覚えておけばいいのです」
19:27
You君は onlyのみ need必要 to store格納 thingsもの whichどの are really本当に going行く to effect効果 movement移動.
クリス「脳を研究している もっというと意識を研究している人は
19:30
CAca: Soそう you君は think思う thatそれ people thinking考え about theその brain, andそして consciousness意識 generally一般的に,
動作がどう絡んでくるかを考えることで
19:33
couldできた get取得する realリアル insight洞察力
本当の洞察を得られるということですね」
19:35
by〜によって saying言って, whereどこで doesする movement移動 play遊びます in thisこの gameゲーム?
ダン「一例として
19:37
DWdw: Soそう people have持ってる found見つけた outでる forために example
何のために視覚があるかを考えずに視覚を研究するのは
19:39
thatそれ studying勉強する visionビジョン in theその absence不在 of realizing実現する whyなぜ you君は have持ってる visionビジョン
間違いだということです
19:41
is aa mistake間違い.
視覚を研究するためには 動作がどのように
19:43
You君は have持ってる to study調査 visionビジョン with〜と theその realization実現
視覚を使うかを理解する必要があります
19:45
of howどうやって theその movement移動 systemシステム is going行く to useつかいます visionビジョン.
そのように考えるとどのように視覚が使われるのかという考え方が変わります」
19:47
Andそして itそれ uses用途 itそれ very非常に differently異なって once一度 you君は think思う about itそれ thatそれ way方法.
クリス「とても興味深かったです 本当にありがとう」
19:49
CAca: Wellよく thatそれ wasあった quiteかなり fascinating魅力的な. Thank感謝 you君は very非常に muchたくさん indeed確かに.
(拍手)
19:52
(Applause拍手)
Translated by Shogo Kobayashi
Reviewed by Masaki Yanagishita

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About the speaker:

Daniel Wolpert - Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body.

Why you should listen

Consider your hand. You use it to lift things, to balance yourself, to give and take, to sense the world. It has a range of interacting degrees of freedom, and it interacts with many different objects under a variety of environmental conditions. And for most of us, it all just works. At his lab in the Engineering department at Cambridge, Daniel Wolpert and his team are studying why, looking to understand the computations underlying the brain's sensorimotor control of the body.

As he says, "I believe that to understand movement is to understand the whole brain. And therefore it’s important to remember when you are studying memory, cognition, sensory processing, they’re there for a reason, and that reason is action.”  Movement is the only way we have of interacting with the world, whether foraging for food or attracting a waiter's attention. Indeed, all communication, including speech, sign language, gestures and writing, is mediated via the motor system. Taking this viewpoint, and using computational and robotic techniques as well as virtual reality systems, Wolpert and his team research the purpose of the human brain and the way it determines future actions.

 

 

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Daniel Wolpert | Speaker | TED.com