- 概要
- 著者
- 新皮質が思考している
- 新皮質で修正できる
- 機械も創造できる
- AIと思考実験してみた
- Q1: 「考える脳 考えるコンピューター」という本の重要なポイントは何ですか?
- Q2: 予測と観察を繰り返せることは、どのような場面で特に有効だと思いますか?
- Q3: 予測が信頼できるものになるためには、どんな条件が必要だと思いますか?
- Q4: しかし、人間の思考や社会では、なぜ予測が外れることが多いのでしょうか?
- Q5: では、「できること」と「できないこと」を見極めるにはどうすればよいでしょうか?
- Q6: 他の動物はなぜ人間のように発展できないのでしょうか?
- Q7: 新皮質の機能をさらに発展させるためには、どんなことを意識すればよいでしょうか?
- Q8: では、「戻せるもの」と「戻せないもの」をどう判断すればよいでしょうか?
- Q9: しかし、「未知の未来」、例えば海外移住などはどう判断すればよいでしょうか?
- Q10: 「未知の仕事の未来」など、誰も経験していないことはどう判断すればよいでしょうか?
概要
脳と同様にはたらく機械や人工知能は実現可能か?最新型ロボットでも難しい二足歩行を幼児が易易とこなす背景には、膨大な記憶に基づき将来を絶えず予測する脳の存在があり、その中核となる仕組みは大脳新皮質のアルゴリズムが担っている。スマートフォンの原型となるPDAを開発し成功を収めた著者が迫る知能の本質とは。脳科学とコンピューター工学の境界を揺るがした名著に新たな書き下ろし序文を収録。
著者
ジェフ・ホーキンス
1957年生まれ。神経科学者、起業家。神経科学とAIの研究を行なうヌメンタ社の共同創業者、チーフサイエンティスト。1979年にコーネル大学で電気工学の学士号を取得後、インテルのソフトウェア・エンジニアとして数年間働く。1986年にカリフォルニア大学バークレー校で神経科学の博士課程に進学後、1992年にパーム・コンピューティングを設立し、現在のスマートフォンの先駆けとなる携帯情報端末「パームパイロット」を開発。2002年にレッドウッド神経科学研究所を、2005年にヌメンタ社を設立
サンドラ・ブレイクスリー
科学ライターとして、30年以上にわたりニューヨーク・タイムズ紙で科学と医学の記事を執筆
新皮質が思考している
新皮質が思考している
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) January 25, 2025
哺乳類以外は予測できない
爬虫類は記憶が乏しく、毎回新しい探検になる
新皮質はどの動物も同じ6層構造で、表層の海馬が記憶を作り、深層ほど細胞が多く密集している
神経は柔軟で入力情報によって領域の機能が変わる#考える脳考えるコンピューターhttps://t.co/5hEzYRwRRq
新皮質で修正できる
新皮質で修正できる
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) January 26, 2025
予測と観察を繰り返せる
感覚からの入力で、深層から表層へ一直線に登る上向き
記憶を用いた思考で、一層から枝分かれに広がる下向き
の比較で認識している
途中で予測の折り返しもできるため、想像して予定を立てられる#考える脳考えるコンピューターhttps://t.co/5hEzYRwRRq
機械も創造できる
機械も創造できる
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) January 26, 2025
パターン化して予測を立てられる
創造性の高いとされるのは、鑑賞者の予測を裏切れる芸術で、AIでも前情報を繋ぎ合わせつつ、低確率でランダムを選べば良い
アインシュタインは脳の構造が特殊で、計算や推論が得意だった#考える脳考えるコンピューターhttps://t.co/5hEzYRxpGY
AIと思考実験してみた
Q1: 「考える脳 考えるコンピューター」という本の重要なポイントは何ですか?
この本の重要なポイントは、「人間の脳がどのように予測し、学習するのか」という仕組みについてです。新技術が発展しても、思考できるのは哺乳類だけで、爬虫類は記憶が乏しいため毎回が新しい探検になる。一方で、人間の脳にある「新皮質」は、どの動物でも共通して6層構造を持ち、情報の入力によって柔軟に機能が変わる。この新皮質があることで、私たちは予測と観察を繰り返し、試行錯誤を通じて学習していけるんです。
Q2: 予測と観察を繰り返せることは、どのような場面で特に有効だと思いますか?
これは、試行錯誤が必要な場面で特に有効だと思います。世の中はランダム性が大きく、自然そのものが予測できないものです。だからこそ、試行錯誤を繰り返すことで科学的なエビデンスを蓄え、法則性を見つけていくことが重要になります。例えば、新しい技術の開発や科学研究もそうですし、日常生活でも、何度も試して最適な方法を見つけることが役に立ちます。人間はこの「予測と観察の繰り返し」ができるからこそ、ここまで発展できたのではないかと考えています。
Q3: 予測が信頼できるものになるためには、どんな条件が必要だと思いますか?
予測が信頼できるものになるためには、「同じ条件下で繰り返し試せること」が大事だと思います。科学は再現性を重視していて、誰がどこでやっても同じ結果が得られることが求められます。同じ条件で何度も試し、データを蓄積することで、予測の精度を高めることができる。つまり、「安定した環境での試行回数」が増えるほど、予測はより信頼性の高いものになっていくということです。
Q4: しかし、人間の思考や社会では、なぜ予測が外れることが多いのでしょうか?
社会や人間の思考では、予測が外れることが多い理由は「世界のランダム性がもっと大きいから」だと思います。例えば、天気予報はとても精密なシミュレーションを使っていますが、地球の裏側で蝶が羽ばたいただけで気象が変わるほど複雑なシステムです。社会の動きや人の行動も同じで、さまざまな要素が絡み合い、完全に予測することは難しい。だからこそ、「できることとできないこと」を見極めながら、可能性を高める方向で進めることが大事だと思います。
Q5: では、「できること」と「できないこと」を見極めるにはどうすればよいでしょうか?
これには、実際に行動を繰り返していくしかないと思います。1回失敗したからといって、2回目に成功する可能性もありますし、少なくとも5回程度は試す価値がある。人間は、行動して失敗から学び、それを修正する能力があるのが強みです。他の動物と違って、ただ反射的に動くだけでなく、過去の失敗を分析し、次に活かせるのがポイント。だからこそ、「試行錯誤を通じて自分の限界を知る」ことが、できることとできないことを見極める手段になると思います。
Q6: 他の動物はなぜ人間のように発展できないのでしょうか?
一番の違いは「新皮質」の存在だと思います。人間はこの新皮質が発達しているため、過去の経験を分析し、未来を予測する能力が高い。例えば、アインシュタインの脳は特に特殊な構造を持っていて、計算や推論が得意だったとされています。動物にも学習能力はありますが、脳の構造が違うため、同じレベルの予測や試行錯誤ができません。
Q7: 新皮質の機能をさらに発展させるためには、どんなことを意識すればよいでしょうか?
不確実な状況の中で、まず行動してみることが大切だと思います。人間は考えすぎて行動を躊躇することがありますが、多くのことは「往復切符のように、元に戻れる」ものです。例えば、試しに転職してみても、元の仕事には戻れないかもしれませんが、別の仕事を探すことは可能です。一方で、結婚や子供を持つことなど、後戻りが難しいものは慎重に考える必要があります。つまり、「戻せるものは行動優先、戻せないものは熟考する」というバランスが大切だと思います。
Q8: では、「戻せるもの」と「戻せないもの」をどう判断すればよいでしょうか?
判断が難しい場合は、「それは戻せないもの」と考え、一つずつ慎重に試していくのがよいと思います。例えば、転職の場合、いきなり辞めるのではなく、転職先の通勤環境を試しにシミュレーションしてみる。実際に朝の時間に試してみれば、「この環境なら納得できる」と判断しやすくなる。同様に、子供を持つかどうかの判断では、友人の育児を間近で見たり、保育園を訪問したりして、自分に合うかどうかを確かめるのがよいでしょう。
Q9: しかし、「未知の未来」、例えば海外移住などはどう判断すればよいでしょうか?
これも「試せる範囲で試してみる」ことが大切です。例えば、いきなり移住するのではなく、その国で最も過酷な環境の時期に訪れることがポイントです。寒冷地に住むなら、最も寒い時期に行ってみる。暑い国なら、猛暑のシーズンに行く。そうすることで、「この環境でやっていけるか」をより現実的に判断できます。
Q10: 「未知の仕事の未来」など、誰も経験していないことはどう判断すればよいでしょうか?
これも完全に試すことはできませんが、似た状況の経験者の話を聞いたり、過去のトレンドを分析することで補強できます。例えば、AIの普及が仕事にどんな影響を与えるのかを知りたければ、すでにAIを活用している分野の人の話を聞いたり、過去の技術革新がどのように職業を変えたかを研究するとよい。新しい未来に対しても、過去のパターンを学ぶことで、ある程度の予測を立てることができると思います。
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