ABOUT THE SPEAKER
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.

Why you should listen

Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.

In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.

More profile about the speaker
Mariano Sigman | Speaker | TED.com
TED2016

Mariano Sigman: Your words may predict your future mental health

マリアーノ・シグマン: 言葉から、あなたの将来のメンタルヘルスが予測できるとしたら？

Filmed:
3,146,887 views

言葉の話し方や書き方から、あなたの将来の精神状態、さらには精神疾患の発症までもが予測できたとしたら？ 神経科学者のマリアーノ・シグマンが古代ギリシャと内省の起源へと時代を遡り、どのような仕組みで言葉から人の内面が垣間見えるのかを掘り下げます。彼はまた、言葉をマッピングする方法を用いた、統合失調症の発症を予測することもできるアルゴリズムについても詳しく解説します。シグマンによれば、私たちの書いたり話したりする言葉の客観的・定量的な自動分析に基づく、今とは大きく違った形のメンタルヘルスが将来的に登場するかもしれません。
- Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio

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00:13
We have historical歴史的 records記録 that allow許す us
to know how the ancient古代 Greeksギリシャ人 dressed服を着た,
0
1006
5150
歴史資料は
古代ギリシャ人の服装や
00:18
how they lived住んでいました,
1
6180
1254
暮らしぶりや
00:19
how they fought戦った ...
2
7458
1522
戦い方を教えてくれます
00:21
but how did they think?
3
9004
1524
でも 思考についてはどうでしょう？
00:23
One naturalナチュラル ideaアイディア is that the deepest最も深い
aspects側面 of human人間 thought --
4
11432
4440
無理のない解釈の１つは
人間の思考の根本にある—
00:27
our ability能力 to imagine想像する,
5
15896
1872
想像したり
00:29
to be conscious意識的な,
6
17792
1397
自意識を持ったり
00:31
to dream夢 --
7
19213
1231
夢を見るという能力が
00:32
have always been the same同じ.
8
20468
1619
昔から同じだったというものです
00:34
Anotherもう一つ possibility可能性
9
22872
1499
もう１つの可能性は
00:36
is that the socialソーシャル transformations変換
that have shaped形をした our culture文化
10
24395
3723
私たちの文化を形作ってきた
社会の変容が
00:40
mayかもしれない have alsoまた、 changedかわった
the structural構造的 columns列 of human人間 thought.
11
28142
3785
人間の思考の構造も
変えてきたというものです
00:44
We mayかもしれない all have different異なる
opinions意見 about this.
12
32911
2524
このことについての見解は
十人十色でしょう
00:47
Actually実際に, it's a long-standing長年の
philosophical哲学的 debateディベート.
13
35459
2717
実際 これは長い間
哲学論争の的になってきました
00:50
But is this question質問
even amenable従順な to science科学?
14
38644
2727
そもそもこの問いは
科学の領分なのでしょうか？
00:54
Here I'd like to propose提案する
15
42834
2506
ここで私が提示したいのは
00:57
that in the same同じ way we can reconstruct再構築する
how the ancient古代 Greekギリシャ語 cities都市 looked見た
16
45364
4772
古代ギリシャの都市が
どんな姿をしていたかを
01:02
just basedベース on a few少数 bricksレンガ,
17
50160
2388
数個のレンガから再現できるのと同じく
01:04
that the writings執筆 of a culture文化
are the archaeological考古学的 records記録,
18
52572
4126
ある文化の生んだ書き物が
考古学資料となり
01:08
the fossils化石, of human人間 thought.
19
56722
2143
人の思考の化石の役目を果たすということです
01:11
And in fact事実,
20
59905
1174
事実
01:13
doing some form形 of psychological心理的 analysis分析
21
61103
2206
心理学者ジュリアン・ジェインズは
01:15
of some of the most最も ancient古代
books本 of human人間 culture文化,
22
63333
3544
人類最古の書物のいくつかを対象に
ある種の心理分析を行い
01:18
Julianジュリアン Jaynesジェーンズ came来た up in the '70s
with a very wild野生 and radicalラジカル hypothesis仮説:
23
66901
5955
1970年代に
非常に奇抜で過激な仮説を立てました
01:24
that only 3,000 years年 ago前,
24
72880
2413
わずか３千年前の人類は
01:27
humans人間 were what today今日
we would call schizophrenics統合失調症.
25
75317
4888
現在の私たちの呼び方でいえば
統合失調症だったというのです
01:33
And he made製 this claim請求
26
81753
1508
この主張の根拠はこうです
01:35
basedベース on the fact事実 that the first
humans人間 described記載された in these books本
27
83285
3301
これらの書物に登場する
太古の人間たちは
01:38
behaved行動した consistently一貫して,
28
86610
1904
終始一貫して
01:40
in different異なる traditions伝統
and in different異なる places場所 of the world世界,
29
88538
3016
文化的・地理的な違いにかかわらず
01:43
as if they were hearing聴覚 and obeying従う voices声
30
91578
3532
何かの声を聞き
それに従うように行動しており
01:47
that they perceived知覚される
as coming到来 from the Gods神々,
31
95134
3040
それを神の声やミューズの囁きと考えていた
01:50
or from the musesミューズ ...
32
98198
1198
それを神の声やミューズの囁きと考えていた
01:52
what today今日 we would call hallucinations幻覚.
33
100063
2769
現代の私たちはこれを幻覚と呼ぶでしょう
01:55
And only then, as time went行った on,
34
103888
2626
そしてその後
時代が進むにつれ
01:58
they began始まった to recognize認識する
that they were the creatorsクリエイター,
35
106538
3651
古代人たちは自分たちが
内なる声の創造主であり
02:02
the owners所有者 of these innerインナー voices声.
36
110213
2515
所有者であることを
認識し始めた
02:05
And with this, they gained得られた introspectionイントロスペクション:
37
113316
2715
これによって人類は内省
つまり自らの思考について
02:08
the ability能力 to think
about their彼らの own自分の thoughts思考.
38
116055
2483
考える能力を手にしたというわけです
02:11
So Jaynes'sジェーンズ theory理論 is that consciousness意識,
39
119785
3397
ジェインズの理論によれば
人間が自意識を
02:15
at least少なくとも in the way we perceive知覚する it today今日,
40
123206
3166
少なくとも現代の私たちが
認識している形で抱き
02:18
where we feel that we are the pilotsパイロット
of our own自分の existence存在 --
41
126396
3540
自分が自分自身の存在のパイロットだと
感じるようになったのは
02:21
is a quiteかなり recent最近 cultural文化的 development開発.
42
129960
2737
かなり最近の
文化的変容なのです
02:25
And this theory理論 is quiteかなり spectacular素晴らしい,
43
133456
1786
この理論はとても華々しいものですが
02:27
but it has an obvious明らか problem問題
44
135266
1433
明白な問題点を抱えています
02:28
whichどの is that it's built建てられた on just a few少数
and very specific特定 examples例.
45
136723
3992
ごく少数の かなり特殊な事例を
根拠にしているという点です
02:33
So the question質問 is whetherかどうか the theory理論
46
141085
1763
果たしてこの理論の
02:34
that introspectionイントロスペクション built建てられた up in human人間
history歴史 only about 3,000 years年 ago前
47
142872
4751
人類の内省がほんの３千年前に
成立したという主張は
02:39
can be examined調べた in a quantitative定量的
and objective目的 manner方法.
48
147647
2984
定量的・客観的な方法で
検証できるでしょうか
02:43
And the problem問題 of how
to go about this is quiteかなり obvious明らか.
49
151543
3563
この問いの扱いにおける
問題点は明らかです
02:47
It's not like Platoプラトン woke目が覚めた up one day
and then he wrote書きました,
50
155130
3460
プラトンがある日 目覚めて
こんなことを言ったらおかしいでしょう
02:50
"Helloこんにちは, I'm Platoプラトン,
51
158614
1659
「やあ 私はプラトン」
02:52
and as of today今日, I have
a fully完全に introspective内省的 consciousness意識."
52
160297
2889
「本日付けで私は
完全に内省的な自意識を獲得しました」
02:55
(Laughter笑い)
53
163210
2293
（笑）
02:57
And this tells伝える us actually実際に
what is the essenceエッセンス of the problem問題.
54
165527
3333
そして実はこれが
問題の核心を教えてくれます
03:01
We need to find the emergence出現
of a concept概念 that's never said.
55
169467
4055
言語化される以前の概念の出現を
私たちは見つけねばならないのです
03:06
The wordワード introspectionイントロスペクション
does not appear現れる a singleシングル time
56
174434
4310
内省という言葉そのものは
１度たりとも
03:10
in the books本 we want to analyze分析する.
57
178768
1919
私たちが分析したい本には
出てきません
03:13
So our way to solve解決する this
is to buildビルドする the spaceスペース of words言葉.
58
181728
4087
そこで私たちが採ったのが
「語彙空間」を構築するという解決法です
03:18
This is a huge巨大 spaceスペース
that contains含まれる all words言葉
59
186571
3287
この巨大な空間には
ありとあらゆる語が含まれ
03:21
in suchそのような a way that the distance距離
betweenの間に any two of them
60
189882
2802
どんな２つの語をピックアップしても
それらの距離から
関連性の度合いが
示されるというものです
03:24
is indicative指示的 of how
closely密接に related関連する they are.
61
192708
2883
03:28
So for instanceインスタンス,
62
196460
1151
例えば
「犬」と「猫」という語は
とても近いはずですが
03:29
you want the words言葉 "dog犬" and "catネコ"
to be very close閉じる together一緒に,
63
197635
2897
03:32
but the words言葉 "grapefruitグレープフルーツ" and "logarithm対数"
to be very far遠い away.
64
200556
3831
「グレープフルーツ」と「対数」は
とても遠いはずですよね
03:36
And this has to be true真実
for any two words言葉 within以内 the spaceスペース.
65
204809
3896
どんな２語にもこれが当てはまる
語彙空間を作らなければなりません
03:41
And there are different異なる ways方法
that we can construct構成する the spaceスペース of words言葉.
66
209626
3341
語彙空間の構築には
いくつかの方法があります
03:44
One is just asking尋ねる the experts専門家,
67
212991
1643
１つは単に専門家に尋ねる方法
03:46
a bitビット like we do with dictionaries辞書.
68
214658
1896
辞書を作る時のような感じです
03:48
Anotherもう一つ possibility可能性
69
216896
1428
もう１つの手は
03:50
is following以下 the simple単純 assumption仮定
that when two words言葉 are related関連する,
70
218348
3715
あるシンプルな仮定に従うことです
２つの語が関連しているなら
それらは傾向として同じセンテンスや
03:54
they tend傾向がある to appear現れる in the same同じ sentences文章,
71
222087
2349
03:56
in the same同じ paragraphs段落,
72
224460
1453
同じ段落
03:57
in the same同じ documents書類,
73
225937
1770
同じ文書の中に
03:59
more oftenしばしば than would be expected期待される
just by pureピュア chanceチャンス.
74
227731
3182
単なる偶然を超えた頻度で
現れるという仮定です
04:04
And this simple単純 hypothesis仮説,
75
232231
2050
そしてこのシンプルな仮説
04:06
this simple単純 method方法,
76
234305
1306
シンプルな手法に
04:07
with some computational計算上の tricksトリック
77
235635
1607
私たちの語彙空間がとても複雑で
04:09
that have to do with the fact事実
78
237266
1389
高次元であるということを
04:10
that this is a very complex複合体
and high-dimensional高次元 spaceスペース,
79
238679
3064
反映させた演算方法を採ることで
04:13
turnsターン out to be quiteかなり effective効果的な.
80
241767
1665
かなりの成果が出ました
04:16
And just to give you a flavor風味
of how well this works作品,
81
244155
2802
どのくらい効果的なのか
感じをつかんでいただけるよう
04:18
this is the result結果 we get when
we analyze分析する this for some familiar身近な words言葉.
82
246981
3912
身近な語を分析した結果を
お見せしましょう
04:23
And you can see first
83
251607
1185
ご覧の通り
04:24
that words言葉 automatically自動的に organize整理する
into semanticセマンティック neighborhoods近隣.
84
252816
3278
これらの語は自動的に
意味上の近隣グループに分かれます
04:28
So you get the fruits果物, the body体 parts部品,
85
256118
2217
果物、身体の部位
コンピューターの構成要素、
科学用語などなど
04:30
the computerコンピューター parts部品,
the scientific科学的 terms条項 and so on.
86
258359
2425
04:33
The algorithmアルゴリズム alsoまた、 identifies識別する
that we organize整理する conceptsコンセプト in a hierarchy階層.
87
261119
4222
このアルゴリズムは
概念の階層化も理解してくれます
04:37
So for instanceインスタンス,
88
265852
1151
例えば
これらの科学用語は２つのサブカテゴリー
04:39
you can see that the scientific科学的 terms条項
breakブレーク down into two subcategoriesサブカテゴリ
89
267027
3597
04:42
of the astronomic天文学的な and the physics物理 terms条項.
90
270648
2100
天文用語と物理用語に分かれていますよね
04:45
And then there are very fine things.
91
273338
2246
さらに とても精緻な機能もあります
04:47
For instanceインスタンス, the wordワード astronomy天文学,
92
275608
1905
例えば天文学という語は
04:49
whichどの seems思われる a bitビット bizarre奇妙な where it is,
93
277537
1815
少し奇妙な位置にあるようでいて
04:51
is actually実際に exactly正確に where it should be,
94
279376
2048
実はまさに
しかるべき位置にあるのです
04:53
betweenの間に what it is,
95
281448
1595
それ自体を指す—
04:55
an actual実際の science科学,
96
283067
1270
科学という語と
04:56
and betweenの間に what it describes説明する,
97
284361
1536
それが記述する—
04:57
the astronomical天文学的 terms条項.
98
285921
1492
天文用語との間にあります
05:00
And we could go on and on with this.
99
288182
1891
こうした例はいくらでも挙げられます
05:02
Actually実際に, if you stare見詰める
at this for a while,
100
290097
2060
実際これをしばらく見つめて
言葉の軌跡を無作為に取り出すだけで
05:04
and you just buildビルドする randomランダム trajectories軌道,
101
292181
1858
どこか詩を作っているような感覚に
なるのが分かるでしょう
05:06
you will see that it actually実際に feels感じる
a bitビット like doing poetry詩.
102
294063
3166
05:10
And this is because, in a way,
103
298018
1882
なぜなら これはある意味
05:11
walking歩く in this spaceスペース
is like walking歩く in the mindマインド.
104
299924
2940
この空間を探ることが
精神の探索に似ているからです
05:16
And the last thing
105
304027
1617
そして極めつけに
05:17
is that this algorithmアルゴリズム alsoまた、 identifies識別する
what are our intuitions直感,
106
305668
4040
このアルゴリズムは
直観とは何なのかも特定してくれます
05:21
of whichどの words言葉 should lead鉛
in the neighborhoodご近所 of introspectionイントロスペクション.
107
309732
3896
直観に関連する語彙を追えば
内省に近づけるはずです
05:25
So for instanceインスタンス,
108
313652
1223
例えば
05:26
words言葉 suchそのような as "self自己," "guilt罪悪感,"
"reason理由," "emotion感情,"
109
314899
3979
「自身」 「罪」 「理性」 「感情」などは
内省にとても近い語であり
05:30
are very close閉じる to "introspectionイントロスペクション,"
110
318902
1889
その反対に
05:32
but other words言葉,
111
320815
1151
「赤」 「サッカー」
「ロウソク」 「バナナ」などは
05:33
suchそのような as "red赤," "footballフットボール,"
"candleキャンドル," "bananaバナナ,"
112
321990
2167
05:36
are just very far遠い away.
113
324181
1452
かなり遠いというわけです
05:38
And so once一度 we've私たちは built建てられた the spaceスペース,
114
326054
2762
語彙空間を構築してみると
05:40
the question質問 of the history歴史
of introspectionイントロスペクション,
115
328840
2826
内省の歴史についての問いや
05:43
or of the history歴史 of any concept概念
116
331690
2333
以前は抽象的で
なんとなく捉えにくかった—
05:46
whichどの before could seem思われる abstract抽象
and somehow何とか vague曖昧,
117
334047
4779
あらゆる概念の
歴史についての問いが
05:50
becomes〜になる concreteコンクリート --
118
338850
1604
具体的なものになり
05:52
becomes〜になる amenable従順な to quantitative定量的 science科学.
119
340478
2738
定量的科学で扱えるようになるのです
05:56
All that we have to do is take the books本,
120
344216
2762
私たちはただ
対象とする本を手に取り
05:59
we digitizeデジタル化する them,
121
347002
1381
それらをデジタル化し
06:00
and we take this streamストリーム
of words言葉 as a trajectory軌道
122
348407
2809
登場する言葉の流れを
１本の軌跡という形で
06:03
and projectプロジェクト them into the spaceスペース,
123
351240
1969
語彙空間に投射し
06:05
and then we ask尋ねる whetherかどうか this trajectory軌道
spends支出 significant重要な time
124
353233
3754
その軌跡が
有意に長い時間をかけて
06:09
circling旋回する closely密接に to the concept概念
of introspectionイントロスペクション.
125
357011
2992
内省という概念の近くを旋回するか
問えばよいのです
06:12
And with this,
126
360760
1196
そしてこの方法で
06:13
we could analyze分析する
the history歴史 of introspectionイントロスペクション
127
361980
2112
古代ギリシャの伝承における
内省の歴史を分析することができました
06:16
in the ancient古代 Greekギリシャ語 tradition伝統,
128
364116
1921
文字資料が最も豊富だからです
06:18
for whichどの we have the bestベスト
available利用可能な written書かれた record記録.
129
366061
2602
06:21
So what we did is we took取った all the books本 --
130
369631
2255
具体的には
分析したい書物を
06:23
we just ordered順序付けられました them by time --
131
371910
2284
年代順に並べて
06:26
for each各 book本 we take the words言葉
132
374218
1752
それぞれの本の全ての語を抜き出し
06:27
and we projectプロジェクト them to the spaceスペース,
133
375994
1961
語彙空間に投射して
06:29
and then we ask尋ねる for each各 wordワード
how close閉じる it is to introspectionイントロスペクション,
134
377979
3032
個々の語が
内省にどのくらい近いかを検討し
その結果の平均を出しました
06:33
and we just average平均 that.
135
381035
1230
06:34
And then we ask尋ねる whetherかどうか,
as time goes行く on and on,
136
382590
3198
次に 時代が変わっていくにつれて
06:37
these books本 get closerクローザー,
and closerクローザー and closerクローザー
137
385812
3252
これらの本の中身が
徐々に 着々と内省の概念に
近づいていったかどうかを調べました
06:41
to the concept概念 of introspectionイントロスペクション.
138
389088
1754
06:42
And this is exactly正確に what happens起こる
in the ancient古代 Greekギリシャ語 tradition伝統.
139
390866
3801
すると まさにこれが
古代ギリシャの伝承で起きていたのです
06:47
So you can see that for the oldest最も古い books本
in the Homericホメリック tradition伝統,
140
395698
3127
ホメロスの伝承の時代には
06:50
there is a small小さい increase増加する with books本
getting取得 closerクローザー to introspectionイントロスペクション.
141
398849
3412
内省に近づいた書物の増加傾向は小さく
06:54
But about four4つの centuries世紀 before Christキリスト,
142
402285
2206
しかし紀元前４世紀ごろになると
06:56
this starts開始する rampingランピング up very rapidly急速に
to an almostほぼ five-fold5倍 increase増加する
143
404515
4708
この傾向が急激に増え始めて
５倍近くになり
07:01
of books本 getting取得 closerクローザー,
and closerクローザー and closerクローザー
144
409247
2500
書物がどんどん どんどん
内省の概念に
07:03
to the concept概念 of introspectionイントロスペクション.
145
411771
1682
近づいていったことが分かります
07:06
And one of the niceいい things about this
146
414159
2424
この発見の良いところの１つは
07:08
is that now we can ask尋ねる
147
416607
1198
ここから私たちがさらに
07:09
whetherかどうか this is alsoまた、 true真実
in a different異なる, independent独立した tradition伝統.
148
417829
4147
同じ傾向が他の 独立した伝承にも
当てはまるかどうか調べられるということです
07:14
So we just ran走った this same同じ analysis分析
on the Judeo-Christianジュード - クリスチャン tradition伝統,
149
422962
3176
ユダヤ・キリスト教の伝承に対し
同じ分析を行ってみると
07:18
and we got virtually事実上 the same同じ patternパターン.
150
426162
2721
結果 ほぼ同じパターンが出てきました
07:21
Again, you see a small小さい increase増加する
for the oldest最も古い books本 in the Old古い Testament聖書,
151
429548
4635
ここでもやはり 最古の旧約聖書では
緩やかだった上昇傾向が
07:26
and then it increases増加する much more rapidly急速に
152
434207
1914
後の新約聖書になると
急激に高まります
07:28
in the new新しい books本 of the New新しい Testament聖書.
153
436145
1839
07:30
And then we get the peakピーク of introspectionイントロスペクション
154
438008
2032
そして内省に最も近いピークが
07:32
in "The Confessions告白 of Saint聖人 Augustineオーガスティン,"
155
440064
2127
『聖アウグスティヌスの告白』
07:34
about four4つの centuries世紀 after Christキリスト.
156
442215
1857
紀元後４世紀ごろの書物です
07:36
And this was very important重要,
157
444897
1944
これはとても重要なことでです
07:38
because Saint聖人 Augustineオーガスティン
had been recognized認識された by scholars学者,
158
446865
3373
なぜなら聖アウグスティヌスは
研究者たち―
07:42
philologists学者, historians歴史家,
159
450262
2172
文献学者や歴史家たちから
07:44
as one of the founders創業者 of introspectionイントロスペクション.
160
452458
2078
内省の始祖の一人と
みなされてきたからです
07:47
Actually実際に, some believe him to be
the fatherお父さん of modernモダン psychology心理学.
161
455060
3297
近代心理学の生みの親と
考える人もいるほどです
07:51
So our algorithmアルゴリズム,
162
459012
1839
私たちのアルゴリズムは
07:52
whichどの has the virtue美徳
of beingであること quantitative定量的,
163
460875
2842
その長所として
定量的であるということや
07:55
of beingであること objective目的,
164
463741
1263
客観的であること
07:57
and of courseコース of beingであること extremely極端な fast速い --
165
465028
2016
そしてもちろん極めて高速で
07:59
it just runs走る in a fraction分数 of a second二番 --
166
467068
2397
一瞬で処理を終える
性能を備えていますが
08:01
can captureキャプチャー some of the most最も
important重要 conclusions結論
167
469489
3503
極めて重要ないくつかの結論を
08:05
of this long tradition伝統 of investigation調査.
168
473016
2222
長い伝統のあるこの探究に
もたらしてくれるのです
08:08
And this is in a way
one of the beauties美しさ of science科学,
169
476317
3651
そしてこれが科学の美点の
１つともいえるのですが
08:11
whichどの is that now this ideaアイディア
can be translated翻訳された
170
479992
3476
今度はこのアイデアを応用し
08:15
and generalized一般化された to a whole全体 lot
of different異なる domainsドメイン.
171
483492
2571
一般化して様々な分野に
活かすことができます
08:18
So in the same同じ way that we asked尋ねた
about the past過去 of human人間 consciousness意識,
172
486769
4767
人類の意識の過去に対してそうしたように
私たち自身に対して
08:23
maybe the most最も challenging挑戦 question質問
we can poseポーズ to ourselves自分自身
173
491560
3406
問いを立てるならば
何より難しい命題はおそらく
08:26
is whetherかどうか this can tell us something
about the future未来 of our own自分の consciousness意識.
174
494990
4137
この研究から私たちの意識の未来が
分かるのか？という問いでしょう
08:31
To put it more precisely正確に,
175
499550
1470
もっと厳密な言い方をすれば
08:33
whetherかどうか the words言葉 we say today今日
176
501044
2416
私たちが今
話している言葉から
08:35
can tell us something
of where our minds心 will be in a few少数 days日々,
177
503484
5197
数日後の私たちの心の状態が
分かるかどうかです
08:40
in a few少数 months数ヶ月
178
508705
1151
数か月後
数年後はどうでしょう
08:41
or a few少数 years年 from now.
179
509880
1182
08:43
And in the same同じ way manyたくさんの of us
are now wearing着る sensorsセンサ
180
511597
3020
現代人の多くが
様々なセンサーを身につけ
08:46
that detect検出する our heartハート rateレート,
181
514641
1786
心拍数や
08:48
our respiration呼吸,
182
516451
1269
呼吸や
08:49
our genes遺伝子,
183
517744
1667
遺伝子をモニターし
それが病気の予防に役立つと
期待しているように
08:51
on the hopes希望 that this mayかもしれない
help us prevent防ぐ diseases病気,
184
519435
3651
08:55
we can ask尋ねる whetherかどうか monitoringモニタリング
and analyzing分析する the words言葉 we speak話す,
185
523110
3521
モニタリングと分析を
私たちの話す言葉や
ツイッターやメールなどの
書き言葉に対し行うことで
08:58
we tweetつぶやく, we emailEメール, we write書きます,
186
526655
2683
09:01
can tell us ahead前方に of time whetherかどうか
something mayかもしれない go wrong違う with our minds心.
187
529362
4808
精神的な変調を予見できないか
という問いかけが可能なのです
09:07
And with Guillermoギレルモ Cecchiチェッキ,
188
535087
1534
私は以前から緊密に協力してきた
研究仲間のギレルモ・セッチ氏と
09:08
who has been my brother兄 in this adventure冒険,
189
536645
3001
09:11
we took取った on this task仕事.
190
539670
1555
この課題に取りかかりました
09:14
And we did so by analyzing分析する
the recorded記録された speechスピーチ of 34 young若い people
191
542228
5532
私たちは録音された発話の分析を
34人の
09:19
who were at a high高い riskリスク
of developing現像 schizophrenia統合失調症.
192
547784
2801
統合失調症の発症リスクの高い
若者を対象に行いました
09:23
And so what we did is,
we measured測定された speechスピーチ at day one,
193
551434
2881
まず最初に発話を
アルゴリズムで評価し
09:26
and then we asked尋ねた whetherかどうか the propertiesプロパティ
of the speechスピーチ could predict予測する,
194
554339
3242
その特徴に基づく予測が
成り立つかを考えました
09:29
within以内 a window窓 of almostほぼ three三 years年,
195
557605
2496
３年弱の猶予期間内に
09:32
the future未来 development開発 of psychosis精神病.
196
560125
2035
精神疾患を発症するかどうかです
09:35
But despite何と our hopes希望,
197
563427
2366
しかし希望に反して
09:37
we got failure失敗 after failure失敗.
198
565817
3117
結果は失敗に次ぐ失敗でした
09:41
There was just not enough十分な
information情報 in semantics意味論
199
569793
3882
言葉の意味を分析するための
情報量が不十分だったため
09:45
to predict予測する the future未来
organization組織 of the mindマインド.
200
573699
2793
未来の精神構造の予測はできなかったのです
09:48
It was good enough十分な
201
576516
1809
それでも十分に
09:50
to distinguish区別する betweenの間に a groupグループ
of schizophrenics統合失調症 and a controlコントロール groupグループ,
202
578349
4175
統合失調症患者のグループと
対照グループの識別はできました
09:54
a bitビット like we had done完了
for the ancient古代 textsテキスト,
203
582548
2712
古文書を分析したときと
似たような結果でしたが
09:57
but not to predict予測する the future未来
onset開始 of psychosis精神病.
204
585284
2994
未来の精神疾患の始まりを予測するには
不十分だったのです
10:01
But then we realized実現した
205
589164
1706
けれども そこで気がつきました
10:02
that maybe the most最も important重要 thing
was not so much what they were saying言って,
206
590894
4088
最も重要なのは
その人の発話の内容よりも
10:07
but how they were saying言って it.
207
595006
1673
言い方のほうではないか
10:09
More specifically具体的に,
208
597679
1220
もっと具体的には
10:10
it was not in whichどの semanticセマンティック
neighborhoods近隣 the words言葉 were,
209
598923
2827
語が意味の面で
どこに位置するかではなく
どのくらい遠くへ
また どのくらい速く
10:13
but how far遠い and fast速い they jumped飛び降りた
210
601774
2600
別の位置へ移動しているかが
重要なのではないか
10:16
from one semanticセマンティック neighborhoodご近所
to the other one.
211
604398
2301
10:19
And so we came来た up with this measure測定,
212
607247
1731
ここで考えついた指標は
10:21
whichどの we termedと呼ばれる semanticセマンティック coherenceコヒーレンス,
213
609002
2389
「意味の一貫性」と呼んでいるものですが
10:23
whichどの essentially基本的に measures措置 the persistence永続性
of speechスピーチ within以内 one semanticセマンティック topicトピック,
214
611415
4804
基本的には発話が
意味の面における１つのトピック—
10:28
within以内 one semanticセマンティック categoryカテゴリー.
215
616243
1529
１つのカテゴリーに
留まる度合いのことです
10:31
And it turned回した out to be
that for this groupグループ of 34 people,
216
619294
4047
これによって
例の34人の若者に関しては
10:35
the algorithmアルゴリズム basedベース on semanticセマンティック
coherenceコヒーレンス could predict予測する,
217
623365
3659
意味の一貫性を指標とする
アルゴリズムは
10:39
with 100 percentパーセント accuracy正確さ,
218
627048
2500
100%の正確さで
10:41
who developed発展した psychosis精神病 and who will not.
219
629572
2507
精神疾患の発症を
予測できることが分かりました
10:44
And this was something
that could not be achieved達成された --
220
632976
2937
このような成果には
それまで到達はおろか
10:47
not even close閉じる --
221
635937
1508
近づくことさえ
10:49
with all the other
existing既存の clinical臨床的 measures措置.
222
637469
3126
他のどんな臨床的手法でも
できませんでした
10:54
And I remember思い出す vividly鮮やかに,
while I was workingワーキング on this,
223
642525
3579
今でも鮮明に覚えていますが
この課題に取り組んでいたある時
10:58
I was sitting座っている at my computerコンピューター
224
646128
2317
コンピューターに向かっていると
11:00
and I saw a bunch束 of tweetsつぶやき by Poloポロ --
225
648469
2635
ポロという生徒のツイートが
目に入りました
11:03
Poloポロ had been my first student学生
back in Buenosブエノス Airesアイレス,
226
651128
3167
ブエノスアイレスで
最初に教えた生徒で
この頃には
ニューヨーク在住でした
11:06
and at the time
he was living生活 in New新しい Yorkヨーク.
227
654319
2070
その彼のツイートが何となく気になり
11:08
And there was something in this tweetsつぶやき --
228
656413
2088
はっきり言葉に表れてはいなかったので
何が問題か明確には分かりませんでしたが
11:10
I could not tell exactly正確に what
because nothing was said explicitly明示的 --
229
658525
3501
11:14
but I got this strong強い hunch穿刺,
230
662050
2021
私は強い虫の知らせのような
11:16
this strong強い intuition直感,
that something was going wrong違う.
231
664095
2955
何かがおかしいという
強い直感を抱きました
11:20
So I picked選んだ up the phone電話,
and I calledと呼ばれる Poloポロ,
232
668347
2723
そこでポロに電話してみると
彼は実際に不調を感じていたのです
11:23
and in fact事実 he was not feeling感じ well.
233
671094
1919
11:25
And this simple単純 fact事実,
234
673362
1937
この単純な事実—
11:27
that reading読書 in betweenの間に the lines行,
235
675323
2491
つまり行間を読むことによって
言葉の裏側にある本人の気持ちに
気づけたという事実は
11:29
I could senseセンス,
throughを通して words言葉, his feelings感情,
236
677838
4262
11:34
was a simple単純, but very
effective効果的な way to help.
237
682124
2619
単純ながらも
彼を支えるために とても役立ちました
11:37
What I tell you today今日
238
685987
1638
今日ここで伝えたいのは
11:39
is that we're getting取得
close閉じる to understanding理解
239
687649
2508
この直感をアルゴリズムに変換する
方法の理解が近いということ
11:42
how we can convert変換する this intuition直感
that we all have,
240
690181
4286
私たち誰もが持ち
私たち誰にでも共通する直感を
11:46
that we all shareシェア,
241
694491
1365
11:47
into an algorithmアルゴリズム.
242
695880
1197
アルゴリズムにできるのです
11:50
And in doing so,
243
698102
1461
その先にやがて
11:51
we mayかもしれない be seeing見る in the future未来
a very different異なる form形 of mental精神的な health健康,
244
699587
4650
今とは大きく違った形のメンタルヘルスが
登場するかもしれません
11:56
basedベース on objective目的, quantitative定量的
and automated自動化 analysis分析
245
704261
5621
そこでの客観的で定量的な
自動化された分析が対象にするのは
12:01
of the words言葉 we write書きます,
246
709906
1709
私たちの書く言葉であり
12:03
of the words言葉 we say.
247
711639
1537
口にする言葉なのです
12:05
Graciasグラシアス.
248
713200
1151
ありがとうございました
12:06
(Applause拍手)
249
714375
6883
（拍手）
Translated by Kosuke Miyata
Reviewed by Riaki Poništ

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ABOUT THE SPEAKER
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.

Why you should listen

Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.

In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.

More profile about the speaker
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