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TEDxBeaconStreet

Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

アレックス・ウィスナー=グロス: 知能の方程式

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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)

- Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio

Intelligenceインテリジェンス -- what is itそれ?
知能とは何でしょうか?
00:12
Ifもし we我々 take a look見える backバック at the history歴史
知能に関する議論について
00:16
of howどうやって intelligenceインテリジェンス has been viewed見た,
歴史を振り返ってみると
00:18
one1 seminal精神的 example has been
エドガー・ダイクストラの
有名な言葉につきあたります
00:21
Edsgerエッジャー Dijkstra'sダイクストラの famous有名な quote見積もり thatそれ
エドガー・ダイクストラの
有名な言葉につきあたります
00:25
"the question質問 of whetherかどうか a machine機械 can think思う
“機械が考えることができるのか
という問いはー
00:28
is about as interesting面白い
“機械が考えることができるのか
という問いはー
00:31
as the question質問 of whetherかどうか a submarine潜水艦
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”
00:32
can swim泳ぐ."
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”
00:35
Now, Edsgerエッジャー Dijkstraダイクストラ, whenいつ he wrote書きました thisこの,
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
00:37
intended意図されました itそれ as a criticism批判
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
00:41
of the early早い pioneersパイオニア of computerコンピューター science科学,
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
00:43
like Alanアラン Turingチューリング.
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
00:46
Howeverしかしながら, ifif you君は take a look見える backバック
しかし考えてみるとー
00:48
and think思う about what have been
しかし考えてみるとー
00:50
the most最も empowering力を与える innovationsイノベーション
“泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー
00:52
thatそれ enabled有効 us to buildビルドする
“泳ぐ機械”や“飛ぶ機械”を作ることができたー
00:54
artificial人工的な machines機械 thatそれ swim泳ぐ
最大の原動力とは何なのでしょうか?
00:56
and artificial人工的な machines機械 thatそれ [fly飛ぶ],
最大の原動力とは何なのでしょうか?
00:58
you君は find見つける thatそれ itそれ was onlyのみ throughを通して understanding理解
単に泳ぎや飛行の物理的原理を
理解することによって
01:01
the underlying根底にある physical物理的 mechanismsメカニズム
単に泳ぎや飛行の物理的原理を
理解することによって
01:05
of swimming水泳 and flightフライト
単に泳ぎや飛行の物理的原理を
理解することによって
01:07
thatそれ we我々 were ableできる to buildビルドする theseこれら machines機械.
このような機械を
作ることができたのです
01:10
And soそう, severalいくつかの years ago,
数年前 私が行った研究はー
01:13
I undertook引き受ける a programプログラム to try to understandわかる
数年前 私が行った研究はー
01:15
the fundamental基本的な physical物理的 mechanismsメカニズム
知能における物理的な基本原理を
解明することでした
01:19
underlying根底にある intelligenceインテリジェンス.
知能における物理的な基本原理を
解明することでした
01:21
Let'sしてみましょう take a stepステップ backバック.
その前に ある思考実験をしたいと思います
01:24
Let'sしてみましょう first最初 beginベギン with〜と a thought experiment実験.
その前に ある思考実験をしたいと思います
01:26
Pretendふりをする thatそれ you'reあなたは an alienエイリアン raceレース
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
01:29
thatそれ doesn'tしない know知っている anything何でも about Earth地球 biology生物学
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
01:32
orまたは Earth地球 neuroscience神経科学 orまたは Earth地球 intelligenceインテリジェンス,
生物学や神経学
知能について何も知りません
01:35
butだけど you君は have amazing素晴らしい telescopes望遠鏡
しかし高性能な望遠鏡で
地球を観察することができ
01:38
and you'reあなたは ableできる to watch時計 the Earth地球,
しかし高性能な望遠鏡で
地球を観察することができ
01:40
and you君は have amazingly驚くほど long長いです lives人生,
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
01:43
soそう you'reあなたは ableできる to watch時計 the Earth地球
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
01:45
over millions何百万, even billions何十億 of years.
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
01:46
And you君は observe観察する a really本当に strange奇妙な effect効果.
すると変わったものを
見ることになります
01:50
Youあなたが observe観察する thatそれ, over the courseコース of the millennia千年,
千年も観察しているとー
01:53
Earth地球 is continually継続的に bombarded砲撃された with〜と asteroids小惑星
地球に常に
隕石が衝突していることがわかります
01:57
upアップ until〜まで a pointポイント,
地球に常に
隕石が衝突していることがわかります
02:02
and thatそれ at some一部 pointポイント,
しかし紀元2000年頃になるとー
02:04
corresponding対応する roughly大まかに to our我々の year, 2000 AD広告,
しかし紀元2000年頃になるとー
02:05
asteroids小惑星 thatそれ are on
不思議なことに
地球に衝突するはずの隕石はー
02:09
a collision衝突 courseコース with〜と the Earth地球
不思議なことに
地球に衝突するはずの隕石はー
02:11
thatそれ otherwiseさもないと would have collided衝突した
衝突前に進路を変えたり
爆発してしまうのです
02:13
mysteriously不思議なことに get deflected偏向した
衝突前に進路を変えたり
爆発してしまうのです
02:15
orまたは they彼ら detonate爆発する before they彼ら can hitヒット the Earth地球.
衝突前に進路を変えたり
爆発してしまうのです
02:17
Now of courseコース, as earthlingsアースリング,
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―
02:20
we我々 know知っている the reason理由 would be
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―
02:23
thatそれ we're私たちは trying試す to saveセーブ ourselves自分自身.
知っています
02:24
We're我々 はしています。 trying試す to prevent防ぐ an impact影響.
衝突を防ごうとしているのです
02:26
Butだがしかし ifif you'reあなたは an alienエイリアン raceレース
しかしエイリアンであるあなたは
02:29
who doesn'tしない know知っている anyどれか of thisこの,
そんなことは いざ知らず
02:31
doesn'tしない have anyどれか concept概念 of Earth地球 intelligenceインテリジェンス,
地球の知的生命体の存在について
考えも及ばず
02:32
you'dあなたは be forced強制された to put together一緒に
なぜ隕石がある時期から
地球に衝突しなくなる―
02:34
a physical物理的 theory理論 thatそれ explains説明する howどうやって,
なぜ隕石がある時期から
地球に衝突しなくなる―
02:36
upアップ until〜まで a certainある pointポイント in time時間,
神秘的なできごとについて
02:39
asteroids小惑星 thatそれ would demolish解体する the surface表面 of a planet惑星
物理的な理論を考えるしかありません
02:41
mysteriously不思議なことに stopやめる doing thatそれ.
物理的な理論を考えるしかありません
02:46
And soそう I claim請求 thatそれ thisこの is the same同じ question質問
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
02:49
as understanding理解 the physical物理的 nature自然 of intelligenceインテリジェンス.
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
02:53
Soだから in thisこの programプログラム thatそれ I
undertook引き受ける severalいくつかの years ago,
そこで 数年前に行った研究では
02:57
I looked見た at a variety品種 of different異なる threadsスレッド
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
03:01
across横断する science科学, across横断する a variety品種 of disciplines分野,
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
03:04
thatそれ were pointingポインティング, I think思う,
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
03:07
towards方向 a singleシングル, underlying根底にある mechanism機構
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
03:09
for intelligenceインテリジェンス.
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
03:12
In cosmology宇宙論, for example,
例えば宇宙論では
様々な証拠により
03:13
thereそこ have been a variety品種 of
different異なる threadsスレッド of evidence証拠
例えば宇宙論では
様々な証拠により
03:16
thatそれ our我々の universe宇宙 appears登場する to be finely細かく tuned調整された
この宇宙は 知能が発達し
03:18
for the development開発 of intelligenceインテリジェンス,
この宇宙は 知能が発達し
03:22
and, in particular特に, for the development開発
特に宇宙の将来の多様性が
最大化するようにー
03:24
of universalユニバーサル states
うまく調整されていると
示されています
03:26
thatそれ maximize最大化する the diversity多様性 of possible可能 futures先物.
うまく調整されていると
示されています
03:28
In gameゲーム play遊びます, for example, in Go --
例えばゲームの碁を見てみましょう
03:32
everyoneみんな remembers覚えている in 1997
だれでも チェスでIBMのディープブルーが
03:35
whenいつ IBM'sIBMの Deep深い Blue beatビート
Garryギャリー Kasparovカスパロフ at chessチェス --
1997年にカスパロフを破ったことを覚えていますが
03:38
fewer少ない people are aware承知して
あまり良く知られていないことは
03:42
thatそれ in the past過去 10 years orまたは soそう,
最近の10年間において
03:43
the gameゲーム of Go,
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
03:45
arguably間違いなく a muchたくさん moreもっと challenging挑戦 gameゲーム
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
03:46
becauseなぜなら itそれ has a muchたくさん higher高い branching分岐 factor因子,
碁においてもコンピュータが
対戦する人間に
03:48
has alsoまた、 started開始した to succumb負ける
同様な理由で勝ち始めたことです
03:51
to computerコンピューター gameゲーム players選手
同様な理由で勝ち始めたことです
03:53
for the same同じ reason理由:
同様な理由で勝ち始めたことです
03:54
the bestベスト techniques技術 right now
for computersコンピュータ playing遊ぶ Go
現状ではコンピュータにとっての
最善の方法は
03:56
are techniques技術 thatそれ try to maximize最大化する future未来 optionsオプション
将来の選択肢を最大にすることなのです
03:59
during gameゲーム play遊びます.
将来の選択肢を最大にすることなのです
04:02
Finally最後に, in roboticロボット motionモーション planningプランニング,
最後の例として
ロボットの動作プログラムでは
04:04
thereそこ have been a variety品種 of recent最近 techniques技術
複雑な仕事を達成するためー
04:08
thatそれ have tried試した to take advantage利点
複雑な仕事を達成するためー
04:10
of abilities能力 of robotsロボット to maximize最大化する
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
04:12
future未来 freedom自由 of actionアクション
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
04:15
in order注文 to accomplish達成する complex複合体 tasksタスク.
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
04:17
And soそう, taking取る allすべて of theseこれら different異なる threadsスレッド
数年前から問い続けてきたことですが
04:20
and puttingパッティング themそれら together一緒に,
異なる分野を総合的に考えることで
04:22
I asked尋ねた, starting起動 severalいくつかの years ago,
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:24
is thereそこ an underlying根底にある mechanism機構 for intelligenceインテリジェンス
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:27
thatそれ we我々 can factor因子 outでる
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:29
of allすべて of theseこれら different異なる threadsスレッド?
知能の背後にある原理は
見えてくるのでしょうか?
04:31
Is thereそこ a singleシングル equation方程式 for intelligenceインテリジェンス?
統一的な公式は存在するのでしょうか?
04:33
And the answer回答, I believe信じる, is yesはい.
["F = T ∇ Sτ"]
私の答えはイエスです
[F = T ∇ Sτ]
04:37
What you'reあなたは seeing見る is probably多分
E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です
04:41
the closest最も近い equivalent同等 to an E = mcmc²
E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です
04:43
for intelligenceインテリジェンス thatそれ I've私は seen見た.
E = mc²とよく似ていますが
これは知能の公式です
04:46
Soだから what you'reあなたは seeing見る hereここに
それぞれ何を表しているかというと
04:49
is a statementステートメント of correspondence対応
それぞれ何を表しているかというと
04:51
thatそれ intelligenceインテリジェンス is a force, F,
Fが知能
未来の自由度を最大にする力です
04:53
thatそれ acts行為 soそう as to maximize最大化する future未来 freedom自由 of actionアクション.
Fが知能
未来の自由度を最大にする力です
04:58
Itそれ acts行為 to maximize最大化する future未来 freedom自由 of actionアクション,
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
05:02
orまたは keepキープ optionsオプション open開いた,
強度T そして ある時間タウτまでに
05:05
with〜と some一部 strength T,
強度T そして ある時間タウτまでに
05:06
with〜と the diversity多様性 of possible可能 accessibleアクセス可能な futures先物, S,
到達可能な未来の多様性がSです
05:08
upアップ to some一部 future未来 time時間 horizon地平線, tauタウ.
到達可能な未来の多様性がSです
05:13
In shortショート, intelligenceインテリジェンス doesn'tしない like to get trappedトラップされた.
要は知能は留まっているのが
嫌いだということです
05:16
Intelligenceインテリジェンス tries試行する to maximize最大化する
future未来 freedom自由 of actionアクション
知能は未来の自由度を最大にし
選択肢を広げ続けます
05:19
and keepキープ optionsオプション open開いた.
知能は未来の自由度を最大にし
選択肢を広げ続けます
05:22
And soそう, given与えられた thisこの one1 equation方程式,
しかし 自然な疑問が湧いてきます
05:25
it'sそれは naturalナチュラル to ask尋ねる, soそう what can you君は do with〜と thisこの?
この式をどう使うのか?
何が予測できるのでしょうか?
05:27
Howどう predictive予測的 is itそれ?
この式をどう使うのか?
何が予測できるのでしょうか?
05:30
Does itそれ predict予測する human-level人間レベル intelligenceインテリジェンス?
人間の知能レベル?
人工知能の進歩予測?
05:31
Does itそれ predict予測する artificial人工的な intelligenceインテリジェンス?
人間の知能レベル?
人工知能の進歩予測?
05:33
Soだから I'm私は going to showショー you君は now a videoビデオ
これからビデオをお見せします
05:36
thatそれ will, I think思う, demonstrate実証する
これからビデオをお見せします
05:38
some一部 of the amazing素晴らしい applicationsアプリケーション
このたった一つの式に様々な
05:41
of justちょうど thisこの singleシングル equation方程式.
素晴らしい応用があることを
示します
05:44
(Videoビデオ) Narratorナレーター: Recent最近 research研究 in cosmology宇宙論
宇宙論における最新の研究によると
05:46
has suggested示唆 thatそれ universes宇宙 thatそれ produce作物
“エントロピー”つまり乱雑さを
増大させる宇宙はー
05:48
moreもっと disorder障害, orまたは "entropyエントロピ," over their彼らの lifetimes生涯
“エントロピー”つまり乱雑さを
増大させる宇宙はー
05:50
should tend傾向がある to have moreもっと favorable有利な conditions条件
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
05:54
for the existence存在 of intelligentインテリジェントな
beings存在 suchそのような as ourselves自分自身.
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
05:56
Butだがしかし what ifif thatそれ tentative暫定的 cosmological宇宙論 connection接続
しかし宇宙論的な意味で
エントロピーと知能の間に
05:59
betweenの間に entropyエントロピ and intelligenceインテリジェンス
しかし宇宙論的な意味で
エントロピーと知能の間に
06:02
hintsヒント at a deeperもっと深く relationship関係?
深いレベルで関係があるとしたら?
06:04
What ifif intelligentインテリジェントな behavior動作 doesn'tしない justちょうど correlate相関する
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
06:05
with〜と the production製造 of long-term長期 entropyエントロピ,
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
06:08
butだけど actually実際に emerges出現する directly直接 fromから itそれ?
エントロピーそのものから
発生しているとしたら?
06:10
To find見つける outでる, we我々 developed発展した a softwareソフトウェア engineエンジン
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
06:12
calledと呼ばれる Entropicaエントロピカ, designed設計 to maximize最大化する
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
06:14
the production製造 of long-term長期 entropyエントロピ
どのような系であっても
06:17
of anyどれか systemシステム thatそれ itそれ finds見つけた itself自体 in.
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
06:19
Amazingly驚くほど, Entropicaエントロピカ was ableできる to passパス
驚いたことにエントロピカは
指示がなくても
06:21
multiple複数 animal動物 intelligenceインテリジェンス
testsテスト, play遊びます human人間 gamesゲーム,
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
06:23
and even earn獲得する moneyお金 tradingトレーディング stocks株式,
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
06:27
allすべて withoutなし beingであること instructed指示された to do soそう.
さらには
株の取引きすらできたのです
06:29
Hereここは are some一部 examples of Entropicaエントロピカ in actionアクション.
エントロピカの行動を見てください
06:31
Justちょうど like a human人間 standing立っている
upright直立 withoutなし falling落下 over,
倒れることなく
人間のように直立二足歩行をし
06:34
hereここに we我々 see見る Entropicaエントロピカ
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
06:37
automatically自動的に balancingバランシング a poleポール usingを使用して a cartカート.
カートを使って
ポールのバランスを取ろうとします
06:38
Thisこれ behavior動作 is remarkable顕著 in part
驚くべきことの一つは
エントロピカに―
06:41
becauseなぜなら we我々 never決して gave与えた Entropicaエントロピカ a goalゴール.
目的を与えていないのに
この様に行動することです
06:43
Itそれ simply単に decided決定しました on itsその own自分の to balanceバランス the poleポール.
自分で判断し
ポールのバランスを取ります
06:45
Thisこれ balancingバランシング ability能力 will have appliactions服飾
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
06:48
for humanoidヒューマノイド roboticsロボット工学
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
06:51
and human人間 assistive補助的 technologiesテクノロジー.
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
06:52
Justちょうど as some一部 animals動物 can useつかいます objectsオブジェクト
一部の動物は手の届かない所に
道具を使いますが
06:55
in their彼らの environments環境 as toolsツール
一部の動物は手の届かない所に
道具を使いますが
06:57
to reachリーチ into narrow狭い spacesスペース,
一部の動物は手の届かない所に
道具を使いますが
06:58
hereここに we我々 see見る thatそれ Entropicaエントロピカ,
エントロピカの場合を見てみましょう
07:00
again再び on itsその own自分の initiativeイニシアチブ,
エントロピカの場合を見てみましょう
07:02
was ableできる to move動く a large
diskディスク representing代理人 an animal動物
動物を表す大きなディスクを動かし
07:04
aroundまわり soそう as to cause原因 a small小さい diskディスク,
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
07:07
representing代理人 a toolツール, to reachリーチ into a confined閉じ込められた spaceスペース
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
07:09
holdingホールディング a third三番 diskディスク
もう一枚のディスクは
元の位置から解放させます
07:12
and release解放 the third三番 diskディスク
fromから itsその initially当初 fixed一定 positionポジション.
もう一枚のディスクは
元の位置から解放させます
07:13
Thisこれ toolツール useつかいます ability能力 will have applicationsアプリケーション
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
07:16
for smartスマート manufacturing製造 and agriculture農業.
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
07:18
In addition添加, justちょうど as some一部 otherその他 animals動物
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
07:21
are ableできる to cooperate協力する by pulling引っ張る
opposite反対の ends終わり of a ropeロープ
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
07:23
at the same同じ time時間 to release解放 foodフード,
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
07:25
hereここに we我々 see見る thatそれ Entropicaエントロピカ is ableできる to accomplish達成する
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
07:27
a modelモデル versionバージョン of thatそれ task仕事.
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
07:30
Thisこれ cooperative協力的 ability能力 has interesting面白い implications意義
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
07:32
for economic経済的 planningプランニング and a variety品種 of otherその他 fieldsフィールド.
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
07:34
Entropicaエントロピカ is broadly広く applicable適用可能な
エントロピカは様々な分野に
広く応用できるのです
07:38
to a variety品種 of domainsドメイン.
エントロピカは様々な分野に
広く応用できるのです
07:40
For example, hereここに we我々 see見る itそれ successfully正常に
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
07:42
playing遊ぶ a gameゲーム of pongポン againstに対して itself自体,
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
07:44
illustrating説明する itsその potential潜在的な for gamingゲーム.
ゲームを遂行する能力を
示しています
07:47
Hereここは we我々 see見る Entropicaエントロピカ orchestratingオーケストレーション
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
07:49
new新しい connections接続 on a socialソーシャル networkネットワーク
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
07:51
whereどこで friends友達 are constantly常に falling落下 outでる of touchタッチ
エントロピカは新しい関係を
上手く築いていきます
07:53
and successfully正常に keeping維持
the networkネットワーク well connected接続された.
エントロピカは新しい関係を
上手く築いていきます
07:56
Thisこれ same同じ networkネットワーク orchestrationオーケストレーション ability能力
このネットワークの組織能力は
07:58
alsoまた、 has applicationsアプリケーション in health健康 careお手入れ,
ヘルスケアやエネルギー
知能の分野にも応用できます
08:01
energyエネルギー, and intelligenceインテリジェンス.
ヘルスケアやエネルギー
知能の分野にも応用できます
08:03
Hereここは we我々 see見る Entropicaエントロピカ directing演出 the pathsパス
船の一群がパナマ運河を発見し
08:06
of a fleet艦隊 of ships,
船の一群がパナマ運河を発見し
08:08
successfully正常に discovering発見する and
utilizing利用する the Panamaパナマ Canal運河
大西洋から太平洋へと
活動範囲を広げる様子も
08:10
to globally世界的に extend拡張する itsその reachリーチ fromから the Atlantic大西洋
大西洋から太平洋へと
活動範囲を広げる様子も
08:13
to the Pacificパシフィック.
再現しています
08:15
By the same同じ tokenトークン, Entropicaエントロピカ
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
08:17
is broadly広く applicable適用可能な to problems問題
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
08:19
in autonomous自律的 defense防衛, logisticsロジスティクス and transportation交通.
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
08:20
Finally最後に, hereここに we我々 see見る Entropicaエントロピカ
最後の例ですが 株取引で
安く買って高く売る戦略を
08:26
spontaneously自発的に discovering発見する and executing実行中
最後の例ですが 株取引で
安く買って高く売る戦略を
08:28
a buy-lowバイロー, sell-high高値で売る strategy戦略
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
08:30
on a simulatedシミュレートされた range範囲 traded取引された stock株式,
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
08:32
successfully正常に growing成長する assets資産 under management管理
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
08:35
exponentially指数関数的に.
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
08:37
Thisこれ riskリスク management管理 ability能力
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
08:38
will have broad広い applicationsアプリケーション in financeファイナンス
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
08:40
and insurance保険.
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
08:42
Alexアレックス Wissner-Grossウィスナー・グロス: Soだから what you'veあなたは justちょうど seen見た
これまで見てきたのは
人間の知能的な認知行動です
08:46
is thatそれ a variety品種 of signature署名 human人間 intelligentインテリジェントな
これまで見てきたのは
人間の知能的な認知行動です
08:48
cognitive認知 behaviors行動
これまで見てきたのは
人間の知能的な認知行動です
08:52
suchそのような as toolツール useつかいます and walking歩く upright直立
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
08:54
and socialソーシャル cooperation協力
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
08:57
allすべて followフォローする fromから a singleシングル equation方程式,
これらは全てー
08:59
whichどの drivesドライブ a systemシステム
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
09:02
to maximize最大化する itsその future未来 freedom自由 of actionアクション.
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
09:04
Now, there'sそこに a profound深遠な ironyアイロニー hereここに.
ここでとても皮肉なのが
09:07
Going backバック to the beginning始まり
ロボットという言葉を始めて使用した
戯曲“RUR”ではー
09:10
of the usage使用法 of the term期間 robotロボット,
ロボットという言葉を始めて使用した
戯曲“RUR”ではー
09:12
the play遊びます "RURRUR,"
ロボットという言葉を始めて使用した
戯曲“RUR”ではー
09:16
thereそこ was always常に a concept概念
“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”
09:19
thatそれ ifif we我々 developed発展した machine機械 intelligenceインテリジェンス,
“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”
09:21
thereそこ would be a cyberneticサイバネティック revolt反乱.
というコンセプトがありました
09:24
The machines機械 would rise上昇 upアップ againstに対して us.
機械が私達に敵対し
立ち上がるというのです
09:27
One1 つ majorメジャー consequence結果 of thisこの work
ここ数十年における
09:31
is thatそれ maybe多分 allすべて of theseこれら decades数十年,
我々の研究の主な成果として
09:33
we've私たちは had the whole全体 concept概念 of cyberneticサイバネティック revolt反乱
ロボットによる反乱について
09:36
in reverse.
全く逆の結果が得られたのです
09:39
It'sそれは、します。 notない thatそれ machines機械 first最初 become〜になる intelligentインテリジェントな
なにも知能を持った機械がー
09:41
and then次に megalomaniacal巨人
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
09:44
and try to take over the world世界.
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
09:46
It'sそれは、します。 quiteかなり the opposite反対の,
全くの逆でー
09:48
thatそれ the urge衝動 to take controlコントロール
未来の全ての可能性を
コントロールする自然の原理は―
09:50
of allすべて possible可能 futures先物
未来の全ての可能性を
コントロールする自然の原理は―
09:53
is a moreもっと fundamental基本的な principle原理
知能よりも基本的で
09:55
thanより thatそれ of intelligenceインテリジェンス,
知能よりも基本的で
09:57
thatそれ general一般 intelligenceインテリジェンス mayかもしれない in fact事実 emerge出現する
可能性をコントロールしようとする
自然の原理により
09:58
directly直接 fromから thisこの sortソート of control-grabbingコントロールをつかむ,
知性というものが発生するのであり
10:02
ratherむしろ thanより vice versaその逆.
その逆ではないのでしょう
10:06
Anotherもう一つ important重要 consequence結果 is goalゴール seekingシーク.
もう一つの重要な結果がゴールシークです
10:10
I'm私は oftenしばしば asked尋ねた, howどうやって does the ability能力 to seekシーク goalsゴール
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
10:14
followフォローする fromから thisこの sortソート of frameworkフレームワーク?
どのように従っているのでしょう
10:18
And the answer回答 is, the ability能力 to seekシーク goalsゴール
その答えは ゴールを探す能力は
10:20
will followフォローする directly直接 fromから thisこの
次のことと直接的に関係するのです
10:23
in the following以下 senseセンス:
次のことと直接的に関係するのです
10:24
justちょうど like you君は would travel旅行 throughを通して a tunnelトンネル,
様々な目的を達成するためにー
10:26
a bottleneckボトルネック in yourきみの future未来 pathパス spaceスペース,
様々な目的を達成するためにー
10:29
in order注文 to achieve達成する manyたくさんの otherその他
待ち構える障害を切り抜けたり
10:32
diverse多様 objectives目的 later後で on,
待ち構える障害を切り抜けたり
10:34
orまたは justちょうど like you君は would invest投資する
長期的に財産を増やすためー
10:36
in a financial金融 securityセキュリティ,
長期的に財産を増やすためー
10:38
reducing還元する yourきみの short-term短期 liquidity流動性
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
10:40
in order注文 to increase増加する yourきみの wealth over the long長いです term期間,
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
10:42
goalゴール seekingシーク emerges出現する directly直接
ゴールシークは
未来の行動の自由度を増加させるー
10:44
fromから a long-term長期 driveドライブ
ゴールシークは
未来の行動の自由度を増加させるー
10:47
to increase増加する future未来 freedom自由 of actionアクション.
長期的な動機から直接発生します
10:48
Finally最後に, Richardリチャード FeynmanFeynman, famous有名な physicist物理学者,
最後に 有名な物理学者
リチャード・フェインマンの言葉
10:52
once一度 wrote書きました thatそれ ifif human人間 civilization文明 were destroyed破壊されました
“もし人間の文明が滅びー
10:56
and you君は could passパス onlyのみ a singleシングル concept概念
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
11:00
on to our我々の descendants子孫
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
11:02
to help助けて themそれら rebuild再構築する civilization文明,
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
11:03
thatそれ concept概念 should be
「私達の周りの物は全て
小さな原子でできておりー
11:05
thatそれ allすべて matter問題 aroundまわり us
「私達の周りの物は全て
小さな原子でできておりー
11:07
is made outでる of tiny小さな elements要素
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”
11:09
thatそれ attract引き付ける each otherその他 whenいつ they're彼らは far遠い apart離れて
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”
11:11
butだけど repel反発する each otherその他 whenいつ they're彼らは close閉じる together一緒に.
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”
11:14
My私の equivalent同等 of thatそれ statementステートメント
この言葉の私の解釈はー
11:17
to passパス on to descendants子孫
この言葉の私の解釈はー
11:19
to help助けて themそれら buildビルドする artificial人工的な intelligencesインテリジェンス
人工知能の製作と
人間の知能の理解に役立つ―
11:20
orまたは to help助けて themそれら understandわかる human人間 intelligenceインテリジェンス,
人工知能の製作と
人間の知能の理解に役立つ―
11:23
is the following以下:
次のようなものです
11:26
Intelligenceインテリジェンス should be viewed見た
知能というのは
未来の自由度を最大にしー
11:27
as a physical物理的 processプロセス
知能というのは
未来の自由度を最大にしー
11:29
thatそれ tries試行する to maximize最大化する future未来 freedom自由 of actionアクション
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
11:30
and avoid避ける constraints制約 in itsその own自分の future未来.
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
11:33
Thankありがとうございます you君は very非常に muchたくさん.
ありがとうございました
11:37
(Applause拍手)
(拍手)
11:38
Translated by Hidehito Sumitomo
Reviewed by Tomoyuki Suzuki

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About the speaker:

Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com