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知能の方程式

  • 0:01 - 0:05
    知能とは何でしょうか？
  • 0:05 - 0:07
    知能に関する議論について
  • 0:07 - 0:09
    歴史を振り返ってみると
  • 0:09 - 0:13
    エドガー・ダイクストラの
    有名な言葉につきあたります
  • 0:13 - 0:17
    エドガー・ダイクストラの
    有名な言葉につきあたります
  • 0:17 - 0:20
    “機械が考えることができるのか
    という問いはー
  • 0:20 - 0:21
    “機械が考えることができるのか
    という問いはー
  • 0:21 - 0:24
    潜水艦が泳ぐことができるか
    という問いと 同じくらい興味深い”
  • 0:24 - 0:26
    潜水艦が泳ぐことができるか
    という問いと 同じくらい興味深い”
  • 0:26 - 0:30
    エドガー・ダイクストラのこの言葉は
    アラン・チューリングなど
  • 0:30 - 0:32
    コンピュータ科学の先駆者達への
    批判から出たものです
  • 0:32 - 0:35
    コンピュータ科学の先駆者達への
    批判から出たものです
  • 0:35 - 0:36
    コンピュータ科学の先駆者達への
    批判から出たものです
  • 0:36 - 0:39
    しかし考えてみるとー
  • 0:39 - 0:41
    しかし考えてみるとー
  • 0:41 - 0:43
    “泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー
  • 0:43 - 0:45
    “泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー
  • 0:45 - 0:47
    最大の原動力とは何なのでしょうか？
  • 0:47 - 0:50
    最大の原動力とは何なのでしょうか？
  • 0:50 - 0:53
    単に泳ぎや飛行の物理的原理を
    理解することによって
  • 0:53 - 0:56
    単に泳ぎや飛行の物理的原理を
    理解することによって
  • 0:56 - 0:58
    単に泳ぎや飛行の物理的原理を
    理解することによって
  • 0:58 - 1:02
    このような機械を
    作ることができたのです
  • 1:02 - 1:04
    数年前 私が行った研究はー
  • 1:04 - 1:07
    数年前 私が行った研究はー
  • 1:07 - 1:10
    知能における物理的な基本原理を
    解明することでした
  • 1:10 - 1:13
    知能における物理的な基本原理を
    解明することでした
  • 1:13 - 1:14
    その前に ある思考実験をしたいと思います
  • 1:14 - 1:18
    その前に ある思考実験をしたいと思います
  • 1:18 - 1:20
    自分が地球のことを何も知らない
    エイリアンだと思ってください
  • 1:20 - 1:23
    自分が地球のことを何も知らない
    エイリアンだと思ってください
  • 1:23 - 1:27
    生物学や神経学
    知能について何も知りません
  • 1:27 - 1:29
    しかし高性能な望遠鏡で
    地球を観察することができ
  • 1:29 - 1:31
    しかし高性能な望遠鏡で
    地球を観察することができ
  • 1:31 - 1:33
    かなり長生きなので 何百万年 いや
    何十億年も地球を観察できるとします
  • 1:33 - 1:35
    かなり長生きなので 何百万年 いや
    何十億年も地球を観察できるとします
  • 1:35 - 1:38
    かなり長生きなので 何百万年 いや
    何十億年も地球を観察できるとします
  • 1:38 - 1:41
    すると変わったものを
    見ることになります
  • 1:41 - 1:46
    千年も観察しているとー
  • 1:46 - 1:50
    地球に常に
    隕石が衝突していることがわかります
  • 1:50 - 1:52
    地球に常に
    隕石が衝突していることがわかります
  • 1:52 - 1:54
    しかし紀元2000年頃になるとー
  • 1:54 - 1:58
    しかし紀元2000年頃になるとー
  • 1:58 - 2:00
    不思議なことに
    地球に衝突するはずの隕石はー
  • 2:00 - 2:01
    不思議なことに
    地球に衝突するはずの隕石はー
  • 2:01 - 2:03
    衝突前に進路を変えたり
    爆発してしまうのです
  • 2:03 - 2:06
    衝突前に進路を変えたり
    爆発してしまうのです
  • 2:06 - 2:09
    衝突前に進路を変えたり
    爆発してしまうのです
  • 2:09 - 2:11
    もちろん地球人は その理由は
    自らを守ろうとしている事であると―
  • 2:11 - 2:13
    もちろん地球人は その理由は
    自らを守ろうとしている事であると―
  • 2:13 - 2:14
    知っています
  • 2:14 - 2:17
    衝突を防ごうとしているのです
  • 2:17 - 2:19
    しかしエイリアンであるあなたは
  • 2:19 - 2:20
    そんなことは いざ知らず
  • 2:20 - 2:23
    地球の知的生命体の存在について
    考えも及ばず
  • 2:23 - 2:25
    なぜ隕石がある時期から
    地球に衝突しなくなる―
  • 2:25 - 2:27
    なぜ隕石がある時期から
    地球に衝突しなくなる―
  • 2:27 - 2:30
    神秘的なできごとについて
  • 2:30 - 2:34
    物理的な理論を考えるしかありません
  • 2:34 - 2:38
    物理的な理論を考えるしかありません
  • 2:38 - 2:42
    これは知能の物理的本質を
    理解することと同じ問題なのです
  • 2:42 - 2:46
    これは知能の物理的本質を
    理解することと同じ問題なのです
  • 2:46 - 2:50
    そこで 数年前に行った研究では
  • 2:50 - 2:52
    知能の統一的な原理を指し示す
    科学の多くの分野に目を向けました
  • 2:52 - 2:56
    知能の統一的な原理を指し示す
    科学の多くの分野に目を向けました
  • 2:56 - 2:58
    知能の統一的な原理を指し示す
    科学の多くの分野に目を向けました
  • 2:58 - 3:00
    知能の統一的な原理を指し示す
    科学の多くの分野に目を向けました
  • 3:00 - 3:02
    知能の統一的な原理を指し示す
    科学の多くの分野に目を向けました
  • 3:02 - 3:04
    例えば宇宙論では
    様々な証拠により
  • 3:04 - 3:07
    例えば宇宙論では
    様々な証拠により
  • 3:07 - 3:10
    この宇宙は 知能が発達し
  • 3:10 - 3:13
    この宇宙は 知能が発達し
  • 3:13 - 3:15
    特に宇宙の将来の多様性が
    最大化するようにー
  • 3:15 - 3:17
    うまく調整されていると
    示されています
  • 3:17 - 3:21
    うまく調整されていると
    示されています
  • 3:21 - 3:23
    例えばゲームの碁を見てみましょう
  • 3:23 - 3:26
    だれでも チェスでIBMのディープブルーが
  • 3:26 - 3:30
    1997年にカスパロフを破ったことを覚えていますが
  • 3:30 - 3:32
    あまり良く知られていないことは
  • 3:32 - 3:34
    最近の10年間において
  • 3:34 - 3:35
    分岐因子が非常に多くチェスよりも
    はるかに難しいゲームである
  • 3:35 - 3:37
    分岐因子が非常に多くチェスよりも
    はるかに難しいゲームである
  • 3:37 - 3:39
    碁においてもコンピュータが
    対戦する人間に
  • 3:39 - 3:41
    同様な理由で勝ち始めたことです
  • 3:41 - 3:43
    同様な理由で勝ち始めたことです
  • 3:43 - 3:44
    同様な理由で勝ち始めたことです
  • 3:44 - 3:47
    現状ではコンピュータにとっての
    最善の方法は
  • 3:47 - 3:51
    将来の選択肢を最大にすることなのです
  • 3:51 - 3:53
    将来の選択肢を最大にすることなのです
  • 3:53 - 3:57
    最後の例として
    ロボットの動作プログラムでは
  • 3:57 - 3:59
    複雑な仕事を達成するためー
  • 3:59 - 4:01
    複雑な仕事を達成するためー
  • 4:01 - 4:04
    行動の自由度を最大化する能力を
    利用しようとする最新技法があります
  • 4:04 - 4:05
    行動の自由度を最大化する能力を
    利用しようとする最新技法があります
  • 4:05 - 4:08
    行動の自由度を最大化する能力を
    利用しようとする最新技法があります
  • 4:08 - 4:11
    数年前から問い続けてきたことですが
  • 4:11 - 4:12
    異なる分野を総合的に考えることで
  • 4:12 - 4:15
    知能の背後にある原理は
    見えてくるのでしょうか？
  • 4:15 - 4:18
    知能の背後にある原理は
    見えてくるのでしょうか？
  • 4:18 - 4:20
    知能の背後にある原理は
    見えてくるのでしょうか？
  • 4:20 - 4:21
    知能の背後にある原理は
    見えてくるのでしょうか？
  • 4:21 - 4:26
    統一的な公式は存在するのでしょうか？
  • 4:26 - 4:29
    私の答えはイエスです
    [F = T ∇ Sτ]
  • 4:29 - 4:31
    E = mc²とよく似ていますが
    これは知能の公式です
  • 4:31 - 4:34
    E = mc²とよく似ていますが
    これは知能の公式です
  • 4:34 - 4:37
    E = mc²とよく似ていますが
    これは知能の公式です
  • 4:37 - 4:39
    それぞれ何を表しているかというと
  • 4:39 - 4:42
    それぞれ何を表しているかというと
  • 4:42 - 4:46
    Fが知能
    未来の自由度を最大にする力です
  • 4:46 - 4:51
    Fが知能
    未来の自由度を最大にする力です
  • 4:51 - 4:53
    未来の自由度を最大にし
    選択肢を広げる際に働くのがー
  • 4:53 - 4:55
    強度T そして ある時間タウτまでに
  • 4:55 - 4:57
    強度T そして ある時間タウτまでに
  • 4:57 - 5:02
    到達可能な未来の多様性がSです
  • 5:02 - 5:04
    到達可能な未来の多様性がSです
  • 5:04 - 5:08
    要は知能は留まっているのが
    嫌いだということです
  • 5:08 - 5:11
    知能は未来の自由度を最大にし
    選択肢を広げ続けます
  • 5:11 - 5:13
    知能は未来の自由度を最大にし
    選択肢を広げ続けます
  • 5:13 - 5:16
    しかし 自然な疑問が湧いてきます
  • 5:16 - 5:18
    この式をどう使うのか?
    何が予測できるのでしょうか？
  • 5:18 - 5:20
    この式をどう使うのか?
    何が予測できるのでしょうか？
  • 5:20 - 5:22
    人間の知能レベル？
    人工知能の進歩予測？
  • 5:22 - 5:25
    人間の知能レベル？
    人工知能の進歩予測？
  • 5:25 - 5:27
    これからビデオをお見せします
  • 5:27 - 5:30
    これからビデオをお見せします
  • 5:30 - 5:32
    このたった一つの式に様々な
  • 5:32 - 5:35
    素晴らしい応用があることを
    示します
  • 5:35 - 5:37
    宇宙論における最新の研究によると
  • 5:37 - 5:39
    “エントロピー”つまり乱雑さを
    増大させる宇宙はー
  • 5:39 - 5:42
    “エントロピー”つまり乱雑さを
    増大させる宇宙はー
  • 5:42 - 5:45
    知的生命体が存在するのに
    最適な状態へと方向付けられています
  • 5:45 - 5:48
    知的生命体が存在するのに
    最適な状態へと方向付けられています
  • 5:48 - 5:50
    しかし宇宙論的な意味で
    エントロピーと知能の間に
  • 5:50 - 5:52
    しかし宇宙論的な意味で
    エントロピーと知能の間に
  • 5:52 - 5:54
    深いレベルで関係があるとしたら？
  • 5:54 - 5:56
    知的行動は長期的なエントロピーの
    増加と関係があるだけでなく
  • 5:56 - 5:58
    知的行動は長期的なエントロピーの
    増加と関係があるだけでなく
  • 5:58 - 6:01
    エントロピーそのものから
    発生しているとしたら？
  • 6:01 - 6:03
    それを確かめるために開発したのが
    エントロピカというソフトです
  • 6:03 - 6:05
    それを確かめるために開発したのが
    エントロピカというソフトです
  • 6:05 - 6:07
    どのような系であっても
  • 6:07 - 6:10
    長期的エントロピーの増加を
    最大化するように設計されています
  • 6:10 - 6:12
    驚いたことにエントロピカは
    指示がなくても
  • 6:12 - 6:15
    様々な動物知能テストをクリアし
    人間が行うようなゲーム
  • 6:15 - 6:18
    様々な動物知能テストをクリアし
    人間が行うようなゲーム
  • 6:18 - 6:20
    さらには
    株の取引きすらできたのです
  • 6:20 - 6:22
    エントロピカの行動を見てください
  • 6:22 - 6:25
    倒れることなく
    人間のように直立二足歩行をし
  • 6:25 - 6:27
    ご覧のようにカートを使って
    ポールのバランスを取ろうとします
  • 6:27 - 6:29
    カートを使って
    ポールのバランスを取ろうとします
  • 6:29 - 6:31
    驚くべきことの一つは
    エントロピカに―
  • 6:31 - 6:34
    目的を与えていないのに
    この様に行動することです
  • 6:34 - 6:37
    自分で判断し
    ポールのバランスを取ります
  • 6:37 - 6:39
    こうした能力はヒューマノイドや
    障害者のための支援技術に応用できます
  • 6:39 - 6:41
    こうした能力はヒューマノイドや
    障害者のための支援技術に応用できます
  • 6:41 - 6:43
    こうした能力はヒューマノイドや
    障害者のための支援技術に応用できます
  • 6:43 - 6:45
    一部の動物は手の届かない所に
    道具を使いますが
  • 6:45 - 6:46
    一部の動物は手の届かない所に
    道具を使いますが
  • 6:46 - 6:48
    一部の動物は手の届かない所に
    道具を使いますが
  • 6:48 - 6:50
    エントロピカの場合を見てみましょう
  • 6:50 - 6:52
    エントロピカの場合を見てみましょう
  • 6:52 - 6:55
    動物を表す大きなディスクを動かし
  • 6:55 - 6:57
    道具を表す小さなディスクを
    狭い場所に動かすことができました
  • 6:57 - 7:00
    道具を表す小さなディスクを
    狭い場所に動かすことができました
  • 7:00 - 7:02
    もう一枚のディスクは
    元の位置から解放させます
  • 7:02 - 7:05
    もう一枚のディスクは
    元の位置から解放させます
  • 7:05 - 7:07
    こうした道具を使う能力は
    製造業や農業に応用できます
  • 7:07 - 7:09
    こうした道具を使う能力は
    製造業や農業に応用できます
  • 7:09 - 7:11
    また エサをとるため協力して
    ロープの端を引っ張る動物もいます
  • 7:11 - 7:14
    また エサをとるため協力して
    ロープの端を引っ張る動物もいます
  • 7:14 - 7:16
    また エサをとるため協力して
    ロープの端を引っ張る動物もいます
  • 7:16 - 7:18
    エントロピカもモデルにおいて
    この課題をクリアできました
  • 7:18 - 7:20
    エントロピカもモデルにおいて
    この課題をクリアできました
  • 7:20 - 7:23
    こうした協力する能力は
    経済計画など多くの分野に応用できます
  • 7:23 - 7:26
    こうした協力する能力は
    経済計画など多くの分野に応用できます
  • 7:26 - 7:28
    エントロピカは様々な分野に
    広く応用できるのです
  • 7:28 - 7:30
    エントロピカは様々な分野に
    広く応用できるのです
  • 7:30 - 7:33
    例えばポンというゲームを
    自分だけで見事にプレイしており
  • 7:33 - 7:35
    例えばポンというゲームを
    自分だけで見事にプレイしており
  • 7:35 - 7:38
    ゲームを遂行する能力を
    示しています
  • 7:38 - 7:39
    また つながりを常に失いがちな
    ソーシャルネットワークにおいて
  • 7:39 - 7:41
    また つながりを常に失いがちな
    ソーシャルネットワークにおいて
  • 7:41 - 7:44
    エントロピカは新しい関係を
    上手く築いていきます
  • 7:44 - 7:47
    エントロピカは新しい関係を
    上手く築いていきます
  • 7:47 - 7:49
    このネットワークの組織能力は
  • 7:49 - 7:52
    ヘルスケアやエネルギー
    知能の分野にも応用できます
  • 7:52 - 7:55
    ヘルスケアやエネルギー
    知能の分野にも応用できます
  • 7:55 - 7:57
    船の一群がパナマ運河を発見し
  • 7:57 - 7:58
    船の一群がパナマ運河を発見し
  • 7:58 - 8:02
    大西洋から太平洋へと
    活動範囲を広げる様子も
  • 8:02 - 8:04
    大西洋から太平洋へと
    活動範囲を広げる様子も
  • 8:04 - 8:06
    再現しています
  • 8:06 - 8:07
    エントロピカは 自主防衛
    物流 運送などにも応用できます
  • 8:07 - 8:09
    エントロピカは 自主防衛
    物流 運送などにも応用できます
  • 8:09 - 8:14
    エントロピカは 自主防衛
    物流 運送などにも応用できます
  • 8:14 - 8:16
    最後の例ですが 株取引で
    安く買って高く売る戦略を
  • 8:16 - 8:19
    最後の例ですが 株取引で
    安く買って高く売る戦略を
  • 8:19 - 8:21
    直ちに発見し シミュレーションの
    条件内でこれを実行し
  • 8:21 - 8:23
    直ちに発見し シミュレーションの
    条件内でこれを実行し
  • 8:23 - 8:26
    管理可能なやり方で 資産を一気に
    増やすことができるのです
  • 8:26 - 8:27
    管理可能なやり方で 資産を一気に
    増やすことができるのです
  • 8:27 - 8:28
    こうしたリスク管理能力は
    経済や保険の分野に広く応用できます
  • 8:28 - 8:31
    こうしたリスク管理能力は
    経済や保険の分野に広く応用できます
  • 8:31 - 8:34
    こうしたリスク管理能力は
    経済や保険の分野に広く応用できます
  • 8:34 - 8:36
    これまで見てきたのは
    人間の知能的な認知行動です
  • 8:36 - 8:41
    これまで見てきたのは
    人間の知能的な認知行動です
  • 8:41 - 8:42
    これまで見てきたのは
    人間の知能的な認知行動です
  • 8:42 - 8:45
    道具の使用や直立二足歩行
    社会的協力といったものです
  • 8:45 - 8:47
    道具の使用や直立二足歩行
    社会的協力といったものです
  • 8:47 - 8:50
    これらは全てー
  • 8:50 - 8:52
    未来の行動の自由度を最大にする
    一つの式から導かれます
  • 8:52 - 8:56
    未来の行動の自由度を最大にする
    一つの式から導かれます
  • 8:56 - 8:59
    ここでとても皮肉なのが
  • 8:59 - 9:01
    ロボットという言葉を始めて使用した
    戯曲“RUR”ではー
  • 9:01 - 9:04
    ロボットという言葉を始めて使用した
    戯曲“RUR”ではー
  • 9:04 - 9:07
    ロボットという言葉を始めて使用した
    戯曲“RUR”ではー
  • 9:07 - 9:09
    “もし知能を持つ機械を作ったとしたら
    ロボットの反乱が起こるだろう”
  • 9:09 - 9:13
    “もし知能を持つ機械を作ったとしたら
    ロボットの反乱が起こるだろう”
  • 9:13 - 9:16
    というコンセプトがありました
  • 9:16 - 9:19
    機械が私達に敵対し
    立ち上がるというのです
  • 9:19 - 9:22
    ここ数十年における
  • 9:22 - 9:24
    我々の研究の主な成果として
  • 9:24 - 9:27
    ロボットによる反乱について
  • 9:27 - 9:29
    全く逆の結果が得られたのです
  • 9:29 - 9:33
    なにも知能を持った機械がー
  • 9:33 - 9:35
    誇大妄想で世界を支配しようと
    するわけではありません
  • 9:35 - 9:37
    誇大妄想で世界を支配しようと
    するわけではありません
  • 9:37 - 9:38
    全くの逆でー
  • 9:38 - 9:41
    未来の全ての可能性を
    コントロールする自然の原理は―
  • 9:41 - 9:43
    未来の全ての可能性を
    コントロールする自然の原理は―
  • 9:43 - 9:46
    知能よりも基本的で
  • 9:46 - 9:47
    知能よりも基本的で
  • 9:47 - 9:51
    可能性をコントロールしようとする
    自然の原理により
  • 9:51 - 9:54
    知性というものが発生するのであり
  • 9:54 - 9:58
    その逆ではないのでしょう
  • 9:58 - 10:02
    もう一つの重要な結果がゴールシークです
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    よく質問されることですが
    目標を探す能力が この原理に
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    どのように従っているのでしょう
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    その答えは ゴールを探す能力は
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    次のことと直接的に関係するのです
  • 10:13 - 10:15
    次のことと直接的に関係するのです
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    様々な目的を達成するためにー
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    様々な目的を達成するためにー
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    待ち構える障害を切り抜けたり
  • 10:22 - 10:24
    待ち構える障害を切り抜けたり
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    長期的に財産を増やすためー
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    長期的に財産を増やすためー
  • 10:28 - 10:30
    短期的に資金が減ったとしても
    生活資金保障に投資するなど
  • 10:30 - 10:33
    短期的に資金が減ったとしても
    生活資金保障に投資するなど
  • 10:33 - 10:35
    ゴールシークは
    未来の行動の自由度を増加させるー
  • 10:35 - 10:37
    ゴールシークは
    未来の行動の自由度を増加させるー
  • 10:37 - 10:41
    長期的な動機から直接発生します
  • 10:41 - 10:45
    最後に 有名な物理学者
    リチャード・フェインマンの言葉
  • 10:45 - 10:48
    “もし人間の文明が滅びー
  • 10:48 - 10:50
    文明を再建するため ある概念を
    一つだけ子孫に伝えられるとしたら
  • 10:50 - 10:51
    文明を再建するため ある概念を
    一つだけ子孫に伝えられるとしたら
  • 10:51 - 10:54
    文明を再建するため ある概念を
    一つだけ子孫に伝えられるとしたら
  • 10:54 - 10:55
    「私達の周りの物は全て
    小さな原子でできておりー
  • 10:55 - 10:57
    「私達の周りの物は全て
    小さな原子でできておりー
  • 10:57 - 11:00
    離れた時は引き付け合うが
    引っ付いた時は離れる」という概念だ”
  • 11:00 - 11:02
    離れた時は引き付け合うが
    引っ付いた時は離れる」という概念だ”
  • 11:02 - 11:05
    離れた時は引き付け合うが
    引っ付いた時は離れる」という概念だ”
  • 11:05 - 11:07
    この言葉の私の解釈はー
  • 11:07 - 11:09
    この言葉の私の解釈はー
  • 11:09 - 11:11
    人工知能の製作と
    人間の知能の理解に役立つ―
  • 11:11 - 11:14
    人工知能の製作と
    人間の知能の理解に役立つ―
  • 11:14 - 11:15
    次のようなものです
  • 11:15 - 11:17
    知能というのは
    未来の自由度を最大にしー
  • 11:17 - 11:19
    知能というのは
    未来の自由度を最大にしー
  • 11:19 - 11:22
    制限をなくすような
    物理的プロセスであるべきだということです
  • 11:22 - 11:25
    制限をなくすような
    物理的プロセスであるべきだということです
  • 11:25 - 11:27
    ありがとうございました
  • 11:27 - 11:31
    (拍手)
Title:
知能の方程式
Speaker:
アレックス・ウィスナー=グロス
Description:

知能に公式なんてあるのでしょうか？はい、 F = T ∇ Sτです。物理学者そしてコンピュータ科学者であるアレックス・ウィスナー=グロスが、この式が一体どんな意味があるのか、魅力的で、内容のある話で説明します。 (TEDxBeaconStreetにて収録)
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:48
Natsuhiko Mizutani approved Japanese subtitles for A new equation for intelligence
Natsuhiko Mizutani edited Japanese subtitles for A new equation for intelligence
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Tomoyuki Suzuki accepted Japanese subtitles for A new equation for intelligence
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