『心を創る方法』（2012年）は、脳の仕組みの核心に迫る一冊です。人間がどのように思考し、世界を認識し、行動を決断するのかを正確に理解すれば、本物の人工知能の創造は、すぐそこにある可能性のように思えてきます。
人間の心は何でできているのか？（そして、自分で作る方法）
確かに、コンピューターは驚くべきことを成し遂げます。コンピューターが数字を処理し、問題を解決する驚異的なスピードには目を見張るものがあります。しかし、それはまだ始まりに過ぎません。
とはいえ、意識を持つコンピューターや、真に創造的であったり、自由意志を持ったりするロボットの実現には、まだ長い道のりがあるように思えます。あるいは、そうではないのでしょうか？
ここでは、人間の脳がどのように機能し、情報を処理するのか、その基本を学びます。そして、少なくとも理論上は、強力なコンピューターにも同じことができないと考える理由はない、ということをすぐに理解できるでしょう。
本書で学べること
- ほんのわずかな香水の香りが、なぜ豊かな記憶の扉を開くのか
- 歯の磨き方という日常動作が、脳の情報処理の仕組みをどう解き明かすのか
- 人工知能が洗濯機のように身近な存在になるのは、いつなのか
人間の脳は、厳密で秩序だった方法で情報を蓄えている。
記憶とは不思議なものです。何年も思い出さなかった出来事が、ふとした小さなきっかけ、例えば祖母の焼いたクッキーの香りのようなもので、驚くほど鮮明によみがえります。
興味深いことに、この現象は、脳の中で情報がどのように整理されているかを私たちに多く教えてくれます。
脳は、パターンに従って情報を保存し、整理します。例えば、最後に歩道を歩いた時のことを考えてみてください。その時のことをどれだけ細かく覚えているでしょうか？すれ違った人の顔を一人でも描写できるでしょうか？
そのようなありふれた詳細を思い描くのは難しいことです。しかし、特定のテクニックを使うことで、一連の記憶を呼び戻すことができます。
例えば、警察の似顔絵作成官は、目撃者に様々な顔のパーツを見せて、記憶のきっかけを与え、回復させます。脳が情報をパターンの連続として保存しているため、似た眉の形を見ることで、残りの部分、この場合は顔全体を思い出すことができるのです。
このようなきっかけは常に起こっています。あなたが見たり、嗅いだり、その他の感覚で経験したりするもの（祖母のクッキーのように）が、遠い昔の記憶の扉を開くことがあります。
数多くの記憶術が、このパターンの原理に基づいています。パターンのほんの一部さえ掴むことができれば、残りの連鎖が明らかになるのです。
いくつかの簡単な思考実験は、脳がどのように情報を検索するかを正確に示しています。
あなたは間違いなくアルファベットを暗唱できます。しかし、それを逆から言えるでしょうか？理論上は、これは簡単な作業のはずです。あなたの脳は、必要な情報をすべて、どこかに蓄えているのですから。しかし、その情報にAからZまでと異なる方法でアクセスするのは難しいのです！
同様に、暗記した曲を最初からではなく、途中から演奏するのも難しいでしょう。これは、脳が情報を順序立てて保存しているからです。そのため、順序通りでない始め方は「不自然」に感じられ、脳はピースを組み合わせるのに苦労します。
大脳新皮質は、記憶と思考を司る脳の部位である。
大脳新皮質は脳の最外層であり、その質量の大部分を占めています。その大きさは、現代人固有のものです。大脳新皮質は、物体認識、言語理解、身体制御など、多くの重要な脳機能を担っています。
脳の大脳新皮質は、情報を階層的に保存・整理します。これは理にかなっています。なぜなら、思考を含む私たちのあらゆる行動は、階層とパターンに分解できるからです。
これを説明するために、寝る準備をするプロセスに含まれるステップを考えてみてください。おそらく、最初のステップは歯を磨くことでしょう。しかし、このステップの中にも、歯ブラシに歯磨き粉をつける、実際に磨く、水ですすぐなど、別のステップが含まれています。
あなたの脳は、これらの「ステップの中のステップ」を、大脳新皮質にあるニューロンの均一に組織化されたグループである皮質円柱に保存します。大脳新皮質にはそのような円柱が約50万個あり、それぞれに約6万個のニューロンが含まれています。
各皮質円柱の中には、約100個のニューロンで構成されるパターン認識装置があります。全体として、大脳新皮質には約3億個のパターン認識装置が存在します。
これらの一部は低レベルの認識装置で、あるパターンの特定の断片が存在するたびに発火します。この情報はその後、断片をまとめ上げる高レベルの認識装置へと流れます。
例えば、あなたが単語を見るとき、低レベルの認識装置は、個々の文字を区別する線や形を認識して発火します。高レベルの認識装置は、それらの文字の組み合わせを検出して、完全な単語を作り上げます。
私たちの感覚は絶えず入力を受け取り、この入力は過去の経験やパターンと比較されます。これに対応するため、脳の認識装置は絶え間なく発火し続けているのです！
パターン認識のおかげで、あなたの脳は通常、ある物のごく一部を見ただけでも、それが何であるかを予測できます。たとえそれが見たことのないものであっても！
人間の脳におけるあらゆる「道」は、大脳新皮質へと通ず。
有能な管理者のように、大脳新皮質は熟練したネットワーク構築者です。タスクに応じて、脳の他の部位と連携して仕事を成し遂げます。
私たちが物体を見たり、聞いたり、触ったり、嗅いだりするとき、受け取った感覚情報は感覚皮質でその旅を開始し、視床を通ってから大脳新皮質に到達します。
中脳に位置する視床は、触感や味覚などの感覚が快いか不快かという本能的な反応に関与し、その情報が大脳新皮質の一部である島皮質に渡される前に役割を果たします。
視床と大脳新皮質は絶えず通信しています。実際、この通信は非常に重要で、視床が損傷した人は昏睡状態に陥るか、最悪の場合死に至ることさえあります。
大脳新皮質は、海馬と呼ばれる脳の別の特殊な部位にも依存しています。海馬は各脳半球に位置する小さな領域で、どの出来事を記憶すべきかを大脳新皮質に伝えます。
感覚情報が大脳新皮質に到達するたびに、海馬はそれが新しいものか注目すべきものか、あるいは以前の感覚の変化形かどうかを判断します。そして、大脳新皮質はその情報に応じて処理します。
例えば、海馬は新しい顔を認識するのに重要であり、友人の髪型が変わった場合にそれを知らせて、良い関係を保つのに役立ちます。アルツハイマー病の症状の多く、例えば新しいことを学ぶのが難しいといった問題は、海馬の損傷によって引き起こされます。
動きの制御に関しては、大脳新皮質は小脳と呼ばれる別の脳部位と作業を分担します。
小脳は、基本機能と呼ばれる特定の本能的な反応を担っています。例えば、速い球を本能的にキャッチしようと手を伸ばすとき、それは小脳が働いているのです。
小脳は、実際には人間の大脳新皮質がもっと小さかった時代の名残です。現在では、ほとんどの動きは大脳新皮質によって制御されています。しかし驚くべきことに、ダンスや習字といった洗練された優雅な動きは、依然として小脳によって制御されています。
人の創造性や恋愛感情さえも、脳の大脳新皮質によって生み出される。
人間であることは本当に素晴らしいことです。あまりにも素晴らしいため、芸術を創造するといった人間特有の経験や活動は、純粋に神経学的なプロセスでは説明できないと多くの人が考えています。
しかし、これは本当に正しいのでしょうか？
先に学んだように、外界からの感覚入力は、脳の大脳新皮質の一部である島皮質へと伝わります。そして、この場所で紡錘形細胞が生じます。
これらの細胞は、大脳新皮質の比較的離れた領域を接続する長いニューロンです。紡錘形細胞は、悲しみや怒り、あるいは愛や性的欲求といった感情を生み出すことに深く関与しています。
大脳新皮質の他の領域は、これらの感情を制御し、理解しようと最善を尽くします。しかし、興奮した紡錘形細胞は、脳の非常に多くの異なる領域に接続されているため、手に負えません。これこそが、人は激情や怒りに駆られているとき、必ずしも最善の決断を下せるとは限らない理由です！
同様に、創造性も脳の大脳新皮質から直接生まれます。例えば、大脳新皮質が大きければ大きいほど、あなたの創造的可能性はより深遠なものになります。
大脳新皮質を構成するパターン認識装置の本来の性質の一つに、メタファーを生み出し、シンボルから複数の意味を解釈する能力があります。これは詩や芸術の重要な要素です。
パターン認識装置は1秒間に100回発火し、あなたの脳は1秒間に何百万ものメタファーを認識できる可能性があります。
もし何らかの方法で大脳新皮質を強化できれば、人はより創造的になるかもしれません。しかし、これを実際に行う一つの方法は、コラボレーションを通じてです。結局のところ、「三人寄れば文殊の知恵」です！
将来的には、何らかの非生物学的な大脳新皮質、つまり人工知能を組み込むことで、人間の知性を拡張できるかもしれません。
現代科学は、今日私たちが理解しているように、脳の大脳新皮質や他の領域がどのように人間の心を作り出しているかを、明らかによく把握しています。次は、この知識を機械に応用し、真の人工知能を開発するという目標に向けて、どのように活用できるかを探求します。
現在のテクノロジーは、すでに人工知能の創造へと大きく前進している。
発明家は必ずしもゼロから始めるわけではありません。時に彼らは、自然の中に革新のためのインスピレーションを見つけます。
そうしたインスピレーションの一つは、あなたの両耳の間にあります。すなわち、脳です。もし人工の心を作り出せるなら、人間の脳の機能を模倣する「デジタル」大脳新皮質を開発してみてはどうでしょうか？
人工の心を創造する秘訣は、脳の大脳新皮質のように、自ら学習するシステムを開発することにあります。そして、ある統計的手法のおかげで、これが今や可能になりつつあります。
人工知能（AI）の研究は、コンピューティングの初期の時代である1930年代から1940年代にさかのぼります。
当初、研究者たちは気後れしていました。たとえ十分に強力なプロセッサを開発できたとしても、真に人工的な心を作り出すには、そこに大量の情報を供給しなければならないからです。当時、これはかなりの障害でした。
このすべてが変わったのは1980年代、科学者たちが確率に基づく数学的解決法に取り組み始めたときです。ロシアの数学者アンドレイ・マルコフにちなんで名付けられた階層的隠れマルコフモデル（HHMM）と呼ばれるこの手法は、ソフトウェアがまるで子供のように学習し、賢くなることを可能にします。
このモデルを採用したソフトウェアは、パターン認識を通じて学習します。脳の大脳新皮質が行うパターン認識と同様に、HHMMも階層システムに基づいています。
まず、ソフトウェアは一連のデータの中で次に何が来るかを予測します。例えば、TとHで始まる3文字の単語を読んだ場合、過去の学習経験に基づいて、次の文字はEだろうと予測するかもしれません。予測が正しければ、これは階層の次のレベルでの別の予測、つまり、その連続する次の単語は名詞だろうという予測を引き起こします。
この方法は、今日、例えば音声認識ソフトウェアで使用されています。さらに、HHMMベースのソフトウェアのバリエーションは、何百万人ものiPhoneユーザーが、Appleの自動アシスタントであるSiriに最寄りのレストランを尋ねる際に使用されています。
自由意志を持つ意識的な人工知能は、SFの空想以上のものだ。
iPhoneのSiriや他のオンラインボットと会話しようとしたことがあるなら、そのようなソフトウェアがほとんど人間らしくないことをご存知でしょう。少なくとも、まだ。
しかし、人工知能（AI）システムは急速に賢く、より自律的になりつつあります。例えば、IBMのワトソンは、AIの可能性を垣間見せてくれます。2011年、何百万人もの人々が、アメリカのクイズ番組「ジェパディ！」で、ワトソンが最強の出場者たちを打ち負かすのを目撃しました。
プログラムの組み合わせを用いて、ワトソンはWikipedia全体を含む2億ページもの自然言語文書を読み、理解することができました。クイズ番組のヒントに見られるような、トリッキーで洒落の効いた言い回しも、ワトソンの処理能力を動じさせることはありませんでした。
ワトソンは、質問に対するすべての可能な回答を組み合わせ、統計分析を実行して、どの回答が正解である可能性が最も高いかを特定することで機能します。
しかし、もしワトソンが代わりに世界の問題に取り組むようにプログラムされたとしたらどうでしょうか？人工知能は、意識や自由意志さえも発達させることができるのでしょうか？
哲学者たちは、意識を持つとはどういうことかを長い間熟考してきました。ルネ・デカルトの「我思う、ゆえに我あり」という言葉は有名です。彼が本質的に意味したのは、人が経験をしていると自覚している限り、その人は意識を持っているということです。しかし、自由意志はどうでしょうか？
自由意志の概念も、依然として熱く議論されています。実際、研究によると、脳は、人がこれから下そうとしている決断に気づく前に、行動を開始していることが示されています。自由意志という考え方は、現実というよりも、むしろ感覚に過ぎない可能性さえあります。
著者は、自ら得た知識のすべてを検索するとき、ワトソンは実際に思考していると主張します。
そして、今日の機械が思考するのに十分なほど脳を模倣できるなら、未来の機械は思考し、自由意志が存在すると仮定すれば、人間と機械を区別するのを困難にするような方法で、自由意志による行為を行うことができるでしょう。
2030年代には、本物の人工知能は社会で当たり前の存在になる。
もし私たちが真の人工知能を本当に創造できるなら、そのような機械が社会の「普通の」一部となるのはいつ頃だと予想できるでしょうか？
実際のところ、テクノロジーは急速にAIの要件に追いつきつつあります。著者のいわゆる収穫加速の法則は、情報技術の予測可能で、常に加速する成長を説明しています。技術開発がこの軌道をたどると仮定すれば、ごく近い将来、人間の脳をシミュレートするのに十分なほど高度になるでしょう。
インテルはすでに、部品をこれ以上縮小するのではなく、互いに積み重ねることで回路基板上のスペース問題を効果的に回避する3Dコンピュータチップの製造を開始しています。同社は、このようなチップが2020年代の終わりまでには業界標準になると予想しています。
著者は、デジタル大脳新皮質に必要なプロセッサは、1秒間に10の16乗回の計算を実行できる必要があると推定しています。現在、日本の最速スーパーコンピュータは、すでにこの速度で計算を実行できます。
デジタル皮質は、それぞれ72バイトのメモリを持つ約3億個のパターン認識装置があると仮定して、約200億バイトのデータを保存できる必要もあります。これもまた、今日の平均的なコンピュータでさえ超えることができるレベルの処理能力です。
著者の主張によれば、私たちは2029年には説得力のあるAIの例を目の当たりにし、AIは2030年代にはありふれたものになるでしょう。著者によれば、ロボットがしばしば意識を持つ存在として扱われる映画やテレビでのAIの描写の数々が、私たちを意識的な人工知能を生活に迎え入れる準備に導いてきたのです。
この種の予測に関する著者の実績は、これが実際にそうなるだろうという確信を抱かせます。1990年代に、著者は2009年に向けて147の予測を行いましたが、そのうち誤りであると判明したのはわずか3つでした！
最後に
この本の重要なメッセージ：
コンピューターを開けてすべての部品を見たなら、その複雑さに簡単に迷い込んでしまうでしょう。しかし、一歩引いて見れば、数ページの文章と特定の数式でその機能をエレガントに説明することができます。同じことが人間の脳にも言えます。そして、この理解こそが、私たちを最初の真の人工知能へと近づけるのです。
さらに読みたい人へ: レイ・カーツワイル著『シンギュラリティは近い』
『シンギュラリティは近い』（2005年）は、進化がいかに劇的な新段階へと近づきつつあるかを示しています。2029年までには、コンピュータは論理や数学だけでなく、人間よりも賢くなるでしょう。この出来事は、私たちの生き方を根底から変えるだけでなく、人類の未来について深刻な問いを投げかけることになります。
