私たちは脳についてすべてを知っているように思えるのに、実際には何も知らないのは奇妙なことです。脳は何十億ものニューロンが接続されており、何兆もの回路が絶えず発火してパターンを形成し、それが私たちを定義するのだと知っていますが、その仕組みを正確には理解していません。脳を異なる機能を持つ異なる領域に分解して説明しようとする試みがなされました。例えば、ここが記憶、ここが計画、ここが知覚といった具合です。しかし、最近の神経科学の研究は、脳の機能が分離された領域ではなく、多くの領域の相互関係として存在することを明らかにしました。これは逆向きに工学することが非常に難しい理由です。脳は人間が設計したようには設計されていないのです。脳は私たちが「知性」と呼ぶものを創り出すために進化してきました。現代の人工知能の台頭により、人間の知性が特別である理由に直面することを余儀なくされています。最近の書籍『A Brief History of Intelligence』では、最新の研究に基づいた進化論的な視点が採用されています。この本は、学習能力の5つの重要な飛躍を通じて知性の進化を追っています。さあ、最初に戻りましょう。脳の前には、より単純な脳組織である神経網があり、最初の多細胞動物に見られます。これは環境に反応する感覚を可能にし、食物の存在に反応して要素を捉えようとするような単純な行動を可能にしました。これが、私たちの最初の進歩である、食物に向かって移動する能力の基礎を築きます。次の飛躍は、簡単な脳を持つ小さなワームのような祖先の出現であり、彼らは302個のニューロンで構成された単純な脳と、環境中の異なる化学物質を検出する能力を持つ小さな神経の集まりによって定義される原始的な嗅覚を持っていました。そして、彼らの脳は、良いものの濃度が増加した場合は進み、減少した場合は方向を変えるという単純なルールを適用しました。しかし、これらの動物は一生の間に新しい行動を学ぶことはできませんでした。脳回路は遺伝的にコードされ、生涯にわたって固定されていました。この制限は、経験に基づく新しい学習メカニズムによって克服されるでしょう。これが次の飛躍、試行錯誤による学習につながります。この進化の飛躍は約5億4000万年前のカンブリア爆発の間に見られます。この期間は、新しい生命形態の爆発で特徴づけられ、原始的な魚のような別の遠い祖先が含まれていました。彼らは、結果に応じて行動を調整する新しい神経回路を進化させました。しかし、経験から学ぶためには、学習できる感覚と行動の両方が必要です。では、感覚から始めましょう。これらの動物は、コルテックスと呼ばれる世界とのインターフェースとして機能する新しい脳層を発達させました。これはすべての感覚器官、目、耳、嗅覚、触覚から情報を受け取り、その情報を深層の神経活動パターンに処理します。これにより、コルテックスは、特定の世界のもの、例えば新しい食物の形や危険をパターンと関連付けることができます。以前のように、特定の応答に対応するニューロンではありません。この進化の飛躍により、神経活動パターンが世界の異なるものを表すことが可能になります。これが、魚が新しい物体を非常に効率的に認識できる理由であり、進化が認識できないような複雑なパターン、例えば人間の顔のようなものも認識できます。この力を示すために、研究者は特定の人間の顔に水を吐きかけて報酬を得ることを教える実験を行いました。そして、彼らは非常によくやり遂げました。顔が回転していてもです。次に、感覚の他に行動をどのように学習するかを見ていきましょう。行動を制御するために、コルテックスの感覚を表すニューロンは、新しく進化したドーパミンニューロンに接続されます。これが鍵です。ドーパミン信号が増加するたびに、動物が最後に行った行動がより起こりやすくなり、ドーパミンが減少すると、最新の行動が抑制されます。シュルツはよく知られた実験を行いました。サルに砂糖水の報酬を提示する5秒前に、異なる指示として画像や形を見せました。最初は、砂糖水が突然提示されたときにサルのドーパミンニューロンが反応し、形が提示されたときには反応しませんでした。しかし、実験を繰り返すと、ドーパミンニューロンは形が提示された後に反応し、砂糖水が与えられたときには反応しなくなりました。つまり、ドーパミンの応答は、より早い報酬の期待に移行しました。これにより、ドーパミンが快楽の信号ではなく、将来の期待される快楽や報酬の増加を示すものであることが明らかになりました。しかし、学習することと同様に、忘れることも重要であり、ドーパミンもそれを助けます。例えば、形を見せて報酬を提示しない場合、ドーパミンニューロンの活動が報酬が以前に発生したときに正確に減少しました。このドーパミンの発火率の減少は、否定的なフィードバックの一種と解釈でき、私たちはこれを不満や失望として感じます。そして、この報酬に基づく任意の行動のシーケンスを実行する能力は、動物が環境からよりよく学び、報酬を活用し、痛みを避けることを可能にしました。このプロセスは直感の構築と考えることができます。しかし、この学習方法は実際の報酬と痛みの経験に限定されていました。これが次の飛躍、シミュレーションにつながります。さて、4億年先に進み、恐竜が支配する世界に移ります。それと共に、別の祖先がいました。彼らを原始的なネズミと考えましょう。はるかに小さく、弱かったにもかかわらず、これらの動物は単純な試行錯誤学習よりもはるかに強力なものを発達させました。それは単純な想像力です。恐竜にはありませんでした。これにはネオコルテックスと呼ばれる新しい脳領域が必要でした。ネオコルテックスは驚異的で、まるで映画のように可能な未来を想像することができ、それを実際に経験するかのように脳を活性化します。そして、重要なことに、これらのシミュレーションによってドーパミン回路が実際の経験と同じように発火し、既存の直感回路を利用し、想像上の行動に適用します。これにより、動物は精神的な試行錯誤から学ぶことができます。例えば、ラットを迷路に置くと、しばしば立ち止まり、進むべき道を見渡しながら頭を前後に振ることが長い間知られていました。最近、デイビッド・レディッシュはラットが迷路を探索している間の神経活動を記録する実験を行いました。ラットが決定ポイントで立ち止まり、前後に頭を振るとき、その脳は実際に各道をシミュレートしていることが観察されました。ラットが各ルートを歩くときと、想像して歩くときの脳内の神経パターンが全く同じように活性化されました。そして、彼らが見たのは、ラットから目標までの一連のシミュレーションです。この内部状態からのシミュレーション能力は、運動能力も向上させます。次のステップを見ることができないトカゲのようなネオコルテックスを持たない動物と比較してください。しかし、これらの初期哺乳類では、シミュレーション能力は私たちのものと比べてまだ限られていました。これらの精神的な映画は常に一人称視点であり、彼らの直接の経験に基づいていました。これが次の飛躍につながります。今から約1500万年前に進みましょう。私たちの祖先は最初の霊長類に進化しました。ほとんどの哺乳類が単独または小さな家族単位で暮らすのに対し、チンパンジーのような霊長類は動的な社会階層を持つ部族で暮らします。空の灯油缶を使って、マイクは低い地位からアルファオスの地位に上り詰めました。成功するチンパンジーは、他のチンパンジーが何を考えているかを知る能力が必要です。そのためには、一人称の視点を離れ、他人の視点から考える能力が必要です。これを「心の理論」と呼びます。他人が何を考えているのか、自分の考えについて考える能力です。オリーはシロアリの塚に向かっています。彼の口には2つの草の道具が入っています。それらは塚を見る前に取得されました。これは真の備蓄の実演です。霊長類は、ネオコルテックスから成長した新しい脳領域である顆粒前頭前野皮質を使用しており、これにより脳はより一般的な形で物事をシミュレートできます。例えば、霊長類学者エミル・メンツェルは、別のチンパンジーのオスが食べ物を盗まれないように計画を立てる雌のチンパンジー、ベルを観察しました。最初は、ベルは食べ物の上に座り込むだけでしたが、ロックがそれに気づいて彼女を押しのけて食べ物にアクセスするようになりました。そこで彼女は新しい戦略を思いつきました。最初は食べ物の新しい場所を避け、ロックが目をそらすのを待ってすぐに食べ物の方に走り出しました。そしてロックがそれに気づいた後、ベルはロックを逆の方向に誘導しようとしました。最終的にロックは、ベルが指し示す方向と反対方向に食べ物を探すことに気づきました。この騙し合いの過程は、ベルとロックが互いに相手の心の中で何が起こっているのかを理解できることを明らかにしました。そして、多くの科学実験が行われ、霊長類が他人の頭の中にあるものを実際に理解できることを示しました。しかし、この進歩の重要な点は、霊長類が自分の心や個人的な経験から始まったのではない蓄積された知識を保持できることです。最も簡単な例は、他人が痛みを感じるのを見て、自分が痛みを感じないようにすることです。他人の経験から学ぶことができ、自分自身の経験から学ぶことができるようになります。この模倣による学習は、より複雑な行動の学習にも拡大します。例えば、チンパンジーが親の行動を観察して道具の使い方を学ぶことが見られます。これらのパターンは、観察による学習を通じて世代から世代へと伝えられ、チンパンジーには独自の原始的な文化があります。これが私たちの最終的な進歩、言語に備えるものです。人間では、私たちの想像力をシンボルで伝える独自の能力があり、言語の発展と共に文字の発展がありました。そして、これらのシンボルをあらゆる長さのシーケンスに連結して、あらゆる種類や複雑さの思考を表現できます。そして、言語を読むことや聞くことによって、他人の思考を自分のものとしてシミュレートすることができます。これにより、人間は模倣による学習の実際的な制限から解放されます。チンパンジーとは異なり、私たちは他人の想像上の行動から学ぶことができます。そして、これにより、シンボルを観察するだけで知識が蓄積されることができます。文字は生きている心の外でこれらの思考が蓄積され、世代を超えて追加されることを可能にし、自然界の他の何物にもない技術的な爆発を引き起こしました。言語は思考を完全に人間の心から解放することを可能にしました。このようにして、私たちは行動、想像上の行動、他人の行動、そして他人の想像上の行動から学ぶことで、より複雑な学習源から進化する知性を見てきました。最近、AIの分野はChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）によって爆発的に成長しました。これらのシステムは人間の思考の最終出力を入力として取り入れ、人間の言語をモデル化することを学びました。これがAI分野の大きな議論です。人工知能は、人間の知性がたどったステップを飛び越えて直接言語に行くことができるのでしょうか？それとも、より基本的な経験から積み上げる必要があるのでしょうか？もしそうなら、その経験はどのような形を取るべきでしょうか？簡単に言えば、あなたの脳には体が必要ですか？Art of the problemの動画をスポンサーしてくださったJane Streetに感謝します。Jane Streetは、ニューヨーク、ロンドン、香港、アムステルダム、シンガポールにオフィスを持つ定量取引会社です。彼らは機械学習、分散システム、プログラム可能なハードウェア、統計などを利用して世界中の市場で取引を行っています。Jane Streetがあらゆるバックグラウンドからの賢い人々を求めていることを知っていただけると嬉しいです。彼らのチームに参加するために経済学のバックグラウンドは必要ありません。複雑な問題を解決することが好きな好奇心旺盛な人々を求めています。結局のところ、株式市場は人間やコンピュータが長期的に予測できない分散型知性の一形態です。次の大きな取引のアイデアはあなたから生まれるかもしれません。Jane Streetの仕事について詳しく知り、彼らの機会を探るには、彼らのウェブサイトjanestreet.comをご覧ください。
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