知能の方程式
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0:01 - 0:05知能とは何でしょうか?
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0:05 - 0:07知能に関する議論について
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0:07 - 0:09歴史を振り返ってみると
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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
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0:39 - 0:41しかし考えてみるとー
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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
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0:45 - 0:47最大の原動力とは何なのでしょうか?
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0:47 - 0:50最大の原動力とは何なのでしょうか?
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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
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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 - 3:301997年にカスパロフを破ったことを覚えていますが
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3:30 - 3:32あまり良く知られていないことは
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3:32 - 3:34最近の10年間において
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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
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4:11 - 4:12異なる分野を総合的に考えることで
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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 - 4:31E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です -
4:31 - 4:34E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です -
4:34 - 4:37E = 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 - 4:46Fが知能
未来の自由度を最大にする力です -
4:46 - 4:51F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
-
10:02 - 10:06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 -
10:06 - 10:08どのように従っているのでしょう
-
10:08 - 10:11その答えは ゴールを探す能力は
-
10:11 - 10:13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
-
10:15 - 10:18様々な目的を達成するためにー
-
10:18 - 10:20様々な目的を達成するためにー
-
10:20 - 10:22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
-
10:24 - 10:26長期的に財産を増やすためー
-
10:26 - 10:28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)
- 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 | ||
Natsuhiko Mizutani edited Japanese subtitles for A new equation for intelligence | ||
Natsuhiko Mizutani edited Japanese subtitles for A new equation for intelligence | ||
Tomoyuki Suzuki accepted Japanese subtitles for A new equation for intelligence | ||
Tomoyuki Suzuki edited Japanese subtitles for A new equation for intelligence | ||
Tomoyuki Suzuki edited Japanese subtitles for A new equation for intelligence | ||
Tomoyuki Suzuki edited Japanese subtitles for A new equation for intelligence |