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2022-06-19 20:39

第38回「脳は世界をどう見ているのか: 知能の謎を解く「1000の脳」理論」を読んで

読書レビューポッドキャスト「ツイてるブッククラブ」2022年6月の課題図書は、ジェフ・ホーキンスの「脳は世界をどう見ているのか: 知能の謎を解く「1000の脳」理論」どんな、評価が出るのか、お楽しみに。

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ツイてるブッククラブ
こんにちは、ツイてるブッククラブです。
ツイてるブッククラブは、橋本大也、石谷正樹、成功、辰夫の4人がお送りする、月に1冊本を読んでいこうというポッドキャストです。
今回は、前回の配信で決めました、ジェフ・ホーキンスの、脳は世界をどう見ているのか、知能の謎を解く、一線の脳理論をレビューしていきたいと思います。
ちょっと長いタイトルですね。
現代だと。
そうですよね、現代的には線の脳の方が大事。
そうですね。それでは、最初、石谷さんからどうぞ。
とりあえず僕は、序章を読んだ時点で、ひどく感動をしまして、とりあえずこの本すごいって言って、ソーシャルで紹介したらですね、結構な数、すでに売ってしまいました。申し訳ございません。
とりあえず先に結論を言ってしまうと、とりあえず今年のベストでいいかなと、今のところ。
まだ6月だけど。
まだ6月ですけど、暫定ベストということでいいかなと思います。
要するに脳みそについての話なので、まさにタイトルに入ってますけど、世界をどう見ているかっていう話に対しての新しい考え方なので、
応用範囲がとにかく当たり前の、応用範囲がものすごく広い。
なんとなくちょっと疑問に思ってたんだけど、あれなんだろうなーみたいなことってたくさんあるんですよ。
例えば車の運転とかって楽しいんですよ。
なんでただ運転してるだけで楽しいのか。別にそんな車好きでもないし、車のメカニズムが多少は好きですけど、そんなに突っ込んでまで好きなわけでもないけど、なんだか楽しい。
じゃあ移動することそのものはそんなに好きなのかというと、別に移動しなくても、移動フェチでもない。でもなんだか楽しい。
それは予測、いろんなことの予測がどんどん当たり外れ判定がどんどん経過していくというところの面白さがあるんですけど、その辺の話であるとか、なんだかよくわからないけどなんか面白いこと、なぜだか得意なことに対してのある一定の回答が全部ここに書いてあるんですよね。
それはやっぱりすごいことだなというのがありますね。
ただ若干ここでまたそれを今言うかっていう話があるんですけど、一旦僕これ前半で読むのをやめてまして、というのも目次を見た時点で読んできればわかることなんですけど、当然NOの話をしてるから今時のね。
もともとジェフ・ホッキンズっていう人はガチガチITの人でもあるので、これ後半AIの話になるに決まってるんですよ。そう思った時に、なんか俺AIの話全然知らねえなと思って、今違うAIの本をまず先に読み出しました。
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AIの歴史みたいなところっていうのを一旦踏まえてから、この本の後半を読みたいなというふうに思っております。
とはいえ前半だけでも、もちろん本にちゃんと書いてありますけど、本当にすべての、今ジェフ・ホッキンズの研究所でやってることが100%正しい理論になってるわけでもないし、わからないこともたくさんあるんだけども、
それでもちゃんとこの本が世に出てくれたっていうこと、新しい考え方のコツみたいなことを教えてくれるだけでも、僕にとっては非常に価値が高い本だったので、
この本の状態で、そもそも出してくれたアメリカの出版社と、それを翻訳した日本の出版社に対しても、今年ベストっていうのをもう一回言っておきたいなというふうに思っております。もちろん星5です。
はい、どうもありがとうございました。石谷さんが絶賛、いきなりそういう展開とは。
とにかく上昇が素晴らしかったですね。本人じゃなくて、ホッキンスの最初の関東芸も本当に素晴らしかったし、何を言ってんだろうこの人って感じで。ホッキンスがこんだけ言うんだっていうね。それもあったし、いやー面白いなと思って。
大事な話は基本的には2つの話ですよね。座標軸と線路の話ですけど、それが2つ自分にとって新しい視点として得られたことで、特にAIの領域なんていうのはもう一回ちゃんと出るから考え直さなきゃいけないなというのは改めて思ったところです。
はい、ありがとうございました。それでは2人目、星5さんどう読みましたか。
僕は前半後半通して読んだんですけれども、まず前半の脳の部分なんですけど、私そんなに脳科学に詳しくないので、心理論と言われてもその前の理論も別に知ってたわけではないので、
ただすごく見えない脳の中って目で見えるわけではないので動きが、それを一生懸命解き明かす方法というものに、手法というものにすごい今日面白いなと思ったんですけども、
その座標形っていうのが新しいということでいろいろ出てくるんですけども、記憶法で物を記憶するときに家の間取りとかそういうのに合わせて記憶したいものを置いておくと覚えやすいみたいな記憶法があって、そういうあれと近いみたいなことを書いてあって、そうなのって思ったりですね。
後半AIとか人類が滅亡してもいろんなものを残しておくとかそういうのは、そっちの話のほうがむしろ面白くて、小さいパワームデバイスとか作ったときに小さいものを小さいコンピューターとか作ったとして会議で、それをどう使うんだみたいな、それを何にみんなは使うんだみたいな話が、
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つい最近、私結構中年なんで20年前もつい最近と思ったりするんですけど、2,30年前にはそんな話してたのに、今当たり前のようにみんながスマートフォンを持って情報やり取りしてるっていうのは当たり前の世界になってたりとか、むしろ最初の科学のほうはちょっと難しくて、
具体的に自分のものとして捉えられないなっていうことがあったんですけど、後半以降のほうが意外に面白いなと思いました。
確かに前半の話ってある程度の基礎知識ないとちょっとつらいかもしれないですよね。
そうですね、本当なのかどうかもよくわからないというか、確かめようもないというか、そんな感じがあってちょっと自分のものになれないなっていうか、そんな感じでずっと読んでしまった感じがありました。
星なんですけども、星は4ですかね、これ僕2冊に分けて良かったんじゃないかなと思って、最初の科学部分の本で1冊、後半の未来への展望とかAIとかについてで1冊みたいな感じで。
でも逆に2冊分読めてラッキーだったなと思って、それで星4です。
はい、ありがとうございました。それでは達夫さんどう読みましたか。
そうですね、最初の部分のところですよね、座標系の話と線の脳の話って2つの二軸で脳のところですね、神秘室のところの説明をしていまして、
いろいろ思うところはあるんですけれども、多分僕の理解だと基本的に知識とか世界モデルとかを扱うような神秘室っていうのがネットワーク構造になっているっていうのが多分この話の本質かなと思っていて、
ディープラーニングとか最近の機械学習のやつだと階層的になっているんですよね、ディープといってもウォーターフォールモデルじゃないんだけど上から学習していってそれが下の方に行ってカスケードするようなのが基本的な機械学習のやつなんですけど、
多分ここで言っている神秘室っていうのは本当にそのネットワーク上になって、例えばTwitterとかのフォロワー同士のネットワークグラフみたいなのを想像してもらうと分かるんですけど、ああいう感じでお互いにシグナルが行き来しあって刺激しあってどっかでバズったりとか、このクラスターでバズったりみたいなそういうイメージなんですね、
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だからそうするとやっぱり今の機械学習、ディープラーニングがどんどんすごくてもやっぱり世界モデルを機械学習、知能機械学学習するっていうのはまだまだ遠いかなっていうのはかなり理解ができたかなと思っています。
ただSNSとここで言っている線の能っていうのは近いのかなと思ってて、Twitterでもいいんですけど、例えば一つニュース刺激としてセンサーからの刺激として、例えばロシアがウクライナを攻撃しましたみたいなニュースが入ってきたときにいろんなクラスターでアニメクラスターだったらロシアのアニメファンがどうだなとかいうような話題でそこでは盛り上がるし、
戦争クラスターだったらこっちで盛り上がるし、その同時に線の能じゃないですか、同時にいくつかの話題で盛り上がって、それが実は人間の意識なんだっていう。ネットワーク全体でのたまざまな話題でそれぞれのクラスター、それぞれの側面のクラスターが同時に盛り上がるっていうのが一つの意識なんだっていうふうに何か理解するとすんなりいくかなと。
本の中で、強い刺激が来るとシナプスが変わるみたいなのがあったじゃないですか。電気の量、振る舞いが変わるっていうのは、別に大きい話題が来ると全てのクラスターが話題に始めるっていうのと似てますよね。
あと重要なのは複数の視点があって、グラスのコップの立体構造を見るとか、それの用途を考えるとかっていう、いくつかの側面で盛り上がるみたいなやつも多分SNSでさまざまな側面からそれぞれのクラスター、仲間のうちが盛り上がってるのが、ネットワークを外から見るとそういうふうに見えるっていうのが本当に確かにそういう構造なんだ。
でもそうなればなるほど、やっぱりコンピューターで再現するっていうのはかなり道としてはちょっと遠いかなっていうのが思いました。
それは現状の今やられているAIと呼ばれているアーキテクチャーではちょっと厳しそうだぞみたいな感じですか。
ネットワークで相互に、相になってなくて相互につながっててお互いにシグナルを受け渡すので機械学習をするっていうのは頑張ればできるのかないけど、多分今のハード的なものだとちょっと難しいのかなっていうのは思っています。
あとはそうですね、脳と機械知能の未来、第3部のところですね。脳とAIと人間と未来と宇宙みたいな話が結構膨らんでて、思考実験みたいな感じで、読んでて楽しかったりはするんですけれども、
ちょっと一つ思ったのは、地球外へ人類の知識を広めて遺産として広めていくんだみたいな話があって、その時に自己複製可能なAIロボットみたいなのを宇宙全体に飛ばしていって、それが自己複製しながらどんどん増えていけば広まっていくなみたいな話があったんですけど、
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もしかして地球外生命が同じことをしてる可能性もあるし、その知的化、自己増殖してどんどんどんどんウイルスみたいに増えていって、その宇宙全体にメッセージを届けるやつを作ってる可能性もあるなと思うと、それがまだ地球に来てないってことは、やっぱりなかなか地球外生命っていうのはなかなか存在難しいかなっていう、ちょっとアンチムー的な話になってしまうんですけど。
というのをちょっとしんみり思ったりしました。
プロジェクトヘールメアリーみたいな話はないということですね。
あれもどんどん増殖するちっちゃいツープがあったじゃないですか、あんな感じで増えていくと。
一応評価としては3.5ですね。
面白くはあるんですけれども、個人的にはちょっと刺激が足りなかったなっていうところがあったので、その辺でちょっと厳しめにさせていただきました。
はい、私からは以上です。
はい、ありがとうございました。
最後、私橋本なんですけれども、前回軽く全体については紹介でしゃべっているんで、また違うことをしゃべろうかと思うんですけど。
やっぱり私この本は、このジェフ・フォーキンスっていう人の立場が面白いなと思ってまして、最初にリチャード・ドーキンスが、原文だとジェントルマン・サイエンティストって言ってるんですけど、
日本語版だと勇敢科学者って訳されてますけれども、チャールズ・ダーウィンがそもそもジェントルマン・サイエンティストで、個人資産ものすごい持っていたので、自分のお金で砂の進化炉を打ち立てたんですよね。
このジェフ・フォーキンスもPDAのパームで大金持ちの人だから、基本的に大学に所属したり、政府の助成金に頼らないでこの研究をやっているから、政党派の学会のやってることっていうのは、調べれば大体先が見えるわけで、そんなとてつもないことって出てこないような気がするんですけれども、
このジェフ・フォーキンスっていうのは、そういうものに属さないでやっている独自路線だから、この人の言ってることもしかすると、何世代か後に、「あれ、すごいこと言ってたじゃん!」みたいなことになるかなっていうので、そういう面白さがいい本だ。
あれですよね。ちょっと冷静になって読んでみると、「ムーと何が違うの?」みたいなところはないわけではないですよね。本当なのかよ、みたいなね。
たとえばこの人は、AGIを作るにはこの4つが必要なんだとか言って、思いっきりもう4つ提示してきているわけですね。
足りないかもしれないけどとか、いろいろ言い切っちゃってますよね。
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その言い切り方が私はすごく面白いなと思っていて、案外そこに本当が含まれてるかもしれないし、そういうところがすごくいいなと思いました。
通常の学会ルートだとこういう話って出てこないんですよね。
大胆すぎる。ちゃんと検証してから言わないといけないから、学者は。
お前はバカかって言われちゃうんだよ、学者だとね。
あとそれで言うと、もうちょっと聴者のキャラを前面に押し出してもよかったのかなっていうのが、僕の食い足りなかったところはそういうところかなと思って。
あとさっきのセイコさんの話にも出てきたけど、モバイルデバイスの講演した時の反応が良くなかったみたいな、
そういう個人の活動に関する話っていうのが、もうちょっとどんどん押し出してもらった方が深みが出て面白いのかなっていう。
せっかくアカデミックの生徒のところじゃないんであったら、そういうところも本としてあったらっていうのがちょっと物足りないところでした。
あと後半はかなり壮大な話になっていって、人類の複数要素の宇宙に送る話になっていったりして、
そこはまさにマッドサイエンティスト的な進行調で、これは学者はやらないだろうみたいな、まさにぶっ飛んだ方へ行ってくれて、そこも私大好きだったんですけど。
あと、やっぱりこの人の一番の実績っていうのは、農科学というよりはPALMの実績であって、
1992年にインテルの経営陣を前にPALMのプレゼンをしたと。
その時にインテル側にはゴードン・ムーアまでいて、でも誰もPALMのPDAの未来っていうのを感じられなかったと。
これ何に使うんだと。ジフ・ホーキンス自身も、カレンダーぐらいが最初ですかねという程度の用途しか思いついていない。
事情提携はインテルとは失敗に終わるっていうシーンがあって、あれなんか本人しか書けないことで、歴史ですよね、コンピューターの。
結局でもジフ・ホーキンスの言ってる未来が正しくて、だからゴードン・ムーアでさえわからなかったっていう。
だからその1回俺正しかっただろうと言ってるわけですよね。だから今回もまた会ってるぞと彼は言っているから、本当に会ってるかもしれないっていう。
彼はでもそれを言える実績があるので。
結構みんな忘れがちなんですけど、PALMってPALMで終わっちゃったわけじゃなくて、その後携帯電話の方で生み出してるんですよね実は。
トレオっていう、まさに本当に携帯まで、回線まで含んだやつの、結局うまくはいかなかったんだけど、じゃあそれにその後のスマホに必要な要素ってもう全部入ってるんですよね。
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だからそこまでPALMのチームは実は迫っていたわけで、だから彼らのチームが考えていくことはやっぱり基本的には正しいんですよね。
そうですね。アップルが電話を再発明して、iPhoneというのですごくビッグネームになってるけども、でもやっぱりそれはその前にあったPDAの時代のイノベーションっていうのが当然あるわけで、いきなりアップルがやったわけではないので。
だからこのフォーキンスのやったことって、今PALMっていうものが今あるんだっけないんだっけ、全然よくわからないんだけど。
一応ハードとソフトの会社はもうバラバラになって、今どうなってんだっけな、でもほぼほぼないも同然ですね。
本当はジェフ・フォーキンスはもっと知られてしかるべきと、すごい人だと、ビジュナリーであり実行者だということで。
でもその能力を持った人が、ITじゃなくて、もともとの本来自分がやりたかったノーカワークを今やっているっていう話は、人生の話としては美しいですよね。
この人がそのまんまスマホまで制覇する人になっても、それはそれで面白かったのかもしれないけど、それはきっと誰かがやってくれたと思うので、この研究はこの人がいなければ多分かなり進まなかったんじゃないかなというふうに思いますよね。
これは研究論文とか研究書ではないので、面白さという点では私は5つ星で5というのが私の評価ですね。ということで皆さんにそういった評価になって、かなりでも面白く読んでもらえたようで良かったです。
ダイヤさんの予言力をもうちょっと上げるべきっていう話でもありますよね。
そうですね、これ英語版で出た時すぐ読んでレビューしていて、でもそれなりにいろんな人が当時ちょっと反応はしてくれていて、今回日本語版に出たのでたくさん売れるといいなと思いますね。
実際売れだしてるみたいですよね。
そうですね、そんな感じでした。では今週はこんな感じで、さよなら。お疲れ様でした。
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