心の作り方

カーツワイルは本書の冒頭で、進化論や相対性理論など、主要な理論の発展において思考実験がいかに重要であったかを改めて指摘している。^{[ 15 ]}カーツワイルがダーウィンを19世紀の偉大な科学者の「有力候補」と見なしていることは注目に値する。^{[ 16 ]}彼は、脳がどのように物事を考え、記憶するかに関する自身の思考実験を提案している。例えば、読者にアルファベットを暗唱するように求め、次にアルファベットを逆順に暗唱するように求めている。逆順に暗唱することの難しさは、「私たちの記憶は順序立てて順番に並んでいる」ことを示唆している。^{[ 17 ]}その後、彼は読者に一度か二度しか会ったことのない人物を思い浮かべるように求めている。ここでの難しさは、「脳には画像、動画、音声記録は保存されておらず」、パターンのシーケンスだけが保存されていることを示唆している。^{[ 18 ]}最終的に彼は、脳はパターン認識の階層構造を使用していると結論付けている。^{[ 19 ]}

カーツワイルは、大脳新皮質には階層構造で配置された約3億個の非常に汎用的なパターン認識器が存在すると述べている。^{[ 20 ]}例えば、書かれた単語を認識するには、斜め、水平、垂直、曲線など、文字のストロークごとに複数のパターン認識器が必要になるかもしれない。これらの認識器の出力は、文字を形成するストロークのパターンを探す上位レベルのパターン認識器に入力される。最終的に、単語レベルの認識器は文字認識器の出力を使用する。その間、信号は「順方向」と「逆方向」の両方に伝達される。例えば、文字が隠されていても、残りの文字が特定の単語を強く示唆している場合、単語レベルの認識器は文字認識器にどの文字を探すべきかを示唆し、文字レベルの認識器はどのストロークを探すべきかを示唆する。カーツワイルはまた、音声を聞く際にも同様の階層的なパターン認識器が必要であると論じている。^{[ 21 ]}

カーツワイルの主な主張は、これらの階層的なパターン認識器は、世界を感知するためだけでなく、思考のほぼすべての側面に使用されているというものである。例えば、カーツワイルによれば、記憶の想起は、最初に世界を感知したときに使用されたのと同じパターンに基づいている。カーツワイルは、学習は人間の知能にとって不可欠であると述べている。新皮質のコンピュータ版は、最初は生まれたばかりの赤ん坊のように、ほとんど何もできないだろう。パターンに繰り返しさらされることによってのみ、最終的に自己組織化して機能するようになる。^{[ 22 ]}

クルツワイルは、新皮質と「古い脳」の両方の神経解剖学について幅広く執筆している。 ^{[ 23 ]}彼は、新皮質内の相互接続がグリッド構造を形成しているという最近の証拠を引用し、それが「すべての新皮質機能」に共通するアルゴリズムを示唆していると述べている。^{[ 24 ]}

カーツワイルは次に、これまで説明してきた生物学的脳に触発されたデジタル脳の作成について書いています。彼が指摘する既存の取り組みの1つは、ヘンリー・マークラムのブルーブレインプロジェクトで、2023年までに完全な脳シミュレーションを作成しようとしています。^{[ 25 ]}カーツワイルは、彼らが試みている完全な分子モデリングは遅すぎるため、初期の自己組織化を加速するために簡略化されたモデルに切り替える必要があると述べています。^{[ 26 ]}

カーツワイルは、これらの大規模シミュレーションは価値があると考えているが、人間のレベルの知能を達成するには、より明確な「機能的なアルゴリズムモデル」が必要になると述べている。^{[ 26 ]}カーツワイルは、ニューラルネットワークとその可能性には感銘を受けていないが、ベクトル量子化、隠れマルコフモデル、遺伝的アルゴリズムには非常に強気である。なぜなら、彼はこれら3つすべてを音声認識の研究で成功裏に使用したからである。^{[ 27 ]}カーツワイルは、新皮質のパターン認識器を、階層的でもあるLISPプログラミング言語のステートメントに例えている。 ^{[ 28 ]}また、彼のアプローチはジェフ・ホーキンスの階層的時間記憶に似ているとも述べているが、階層的隠れマルコフモデルはパターン検出において優位性があると感じている。^{[ 29 ]}

カーツワイルは、Googleの自動運転車、クイズ番組「ジェパディ！」で最高の人間プレイヤーを打ち負かしたIBMのワトソン、Apple iPhoneのSiriパーソナルアシスタント、あるいはその競合であるGoogle音声検索など、高度なAIの現代的な応用例について触れている。彼は、ダグラス・レナットのCycプロジェクトの手作業でコード化された知識と、Google翻訳のようなシステムの自動学習を対比させ、IBMのワトソンが非常に効果的だったのは、両方を組み合わせるのが最善のアプローチだと示唆している。^{[ 30 ]}カーツワイルは、ジョン・サールがワトソンに対して「中国語の部屋」の反論を提起し、ワトソンは意味のない記号を操作するだけだと主張していると述べている。カーツワイルは、人間の脳も階層的な統計分析を「行っている」だけだと考えている。^{[ 31 ]}

「マインドを創造するための戦略」と題された章で、カーツワイルはデジタルマインドをどのように構築するかを要約している。彼はパターン認識器から始め、階層型隠れマルコフモデルを使用して階層構造が自己組織化するように配置するつもりだ。システムのすべてのパラメータは遺伝的アルゴリズムを使用して最適化される。彼は「批判的思考モジュール」を追加して、バックグラウンドで既存のパターンをスキャンして不整合を検出し、矛盾した考えを持つことを避ける。カーツワイルは、脳は「あらゆる分野の未解決の問題」にアクセスでき、「膨大なデータベースをマスターする」能力を持つべきだと述べている。これは従来のコンピュータが得意とすることである。彼は最終的なデジタル脳は「生物の脳と同じくらい世界に変化をもたらす能力を持つ」と考えている。^{[ 32 ]}

人間レベルの知能を持つデジタル脳は多くの哲学的疑問を提起するが、その最初の疑問はそれが意識を持つかどうかである。カーツワイルは、意識は「複雑な物理システムの創発的特性」であり、脳を模倣するコンピュータは実際の脳と同じ創発的意識を持つと考えている。これは、ジョン・サール、スチュアート・ハメロフ、ロジャー・ペンローズといった、物理的な脳にはコンピュータ版では再現できない特別な何かがあると考える人々とは対照的である。^{[ 33 ]}

もう一つの問題は自由意志、つまり人々が自分の選択にどの程度責任を負うかという点です。自由意志は決定論と関連しており、すべてが厳密に過去の状態によって決定されるのであれば、誰も自由意志を持つことはできないと言う人もいるでしょう。カーツワイルは、社会が機能するために自由意志が必要だと考えているため、自由意志を実用的に信じています。彼はまた、量子力学が「現実の最も基本的なレベルで不確実性の継続的な源」を提供し、決定論が存在しない可能性があるとも示唆しています。^{[ 34 ]}

最後に、カーツワイルは、誰かの非生物学的バージョンをクローン化したり、手術を一度ずつ繰り返して同じ人物を徐々に非生物学的存在に変えたりする未来のシナリオでアイデンティティについて論じています。最初のケースでは、元の人物がまだ存在するので、クローンは元の人物ではないと言いたくなります。しかし、カーツワイルは、どちらのバージョンも等しく同じ人物であると結論付けています。彼は、非生物学的システムの利点は「コピー、バックアップ、再作成が可能である」ことであり、これは人々が慣れるしかないことだと説明しています。カーツワイルは、アイデンティティは「私たちを構成する情報のパターンの継続性によって維持される」ものであり、人間は生物学のような特定の「基質」に縛られていないと考えています。^{[ 35 ]}

デジタル脳の作成に関するこれらの憶測のすべては、加速収益の法則に基づいています。この法則は、ムーアの法則が期限切れになった後も計算能力が衰えることなく増加し続ける理由を説明しています。カーツワイルは、この期限切れは2020年頃に起こると予測しています。現在のコンピュータチップ製造方法である集積回路は注目を浴びなくなり、より高度な新しい技術がその不足を補うでしょう。人工脳の作成に必要な膨大なレベルの計算能力を実現するのは、この新しい技術なのです。^{[ 36 ]}

指数関数的な進歩が特異点を超えて続くにつれて、カーツワイルは「我々は創造している知的なテクノロジーと融合するだろう」と述べている。^{[ 37 ]}そこから知性は急速に外へと拡大していく。カーツワイルは、光速が本当に文明が宇宙を植民地化する能力の確固たる限界なのかどうかさえ疑問に思っている。^{[ 38 ]}

海軍大学院のコンピュータ科学教授で起業家のシムソン・ガーフィンケル氏は、カーツワイルの心のパターン認識理論（PRTM）は「理論」という言葉のせいで名前が間違っていると述べ、検証できないので理論ではないと考えている。ガーフィンケル氏はカーツワイルの単一アルゴリズムのアプローチを拒否し、「脳にはカーツワイルが説明するよりもはるかに多くの秘密とアルゴリズムがある可能性が高い」と述べている。ガーフィンケル氏は、人工知能に関するカーツワイルの計画を「学習できるものを作り、学習するものを与える」と風刺しており、これは本の副題で約束されている「人間の思考の秘密」とは程遠いと考えている。^{[ 39 ]}

ニューヨーク大学の研究心理学者で教授のゲイリー・マーカスは、PRTMという名前だけが新しいと述べている。彼は、PRTMの背後にある基本理論は、 1980年に発表されたネオコグニトロンとして知られる視覚モデルの「精神」に基づいていると述べている。また、PRTMは、近年ジェフ・ホーキンスが提唱している階層的時間記憶にさらに強く似ているとも述べている。マーカスは、このような理論は実際のコンピュータモデルで証明される必要があると考えている。そして、そのために、PRTMに似たアプローチでプログラムされた「多数の」マシンがあり、それらはしばしば性能が悪かったと述べている。^{[ 6 ]}

マイアミ大学の哲学教授であるコリン・マクギンは、ニューヨーク・レビュー・オブ・ブックス誌で、「パターン認識は知覚に特有のものであり、すべての精神活動に関係するものではない」と主張した。^{[ 40 ]}カーツワイルは「記憶はパターンのシーケンスとして保存される」と述べているが^{[ 18 ]、}マクギンは「感情、想像力、推論、意志、意図、計算、独り言、痛みや快感、かゆみ、気分」について疑問を呈し、これらはパターン認識とは何の関係もないと主張している。マクギンはまた、カーツワイルが使用する「ホムンクルス言語」、つまりニューロンなどの解剖学的部位の擬人化を批判している。カーツワイルは、ニューロンがパターンを「見る」ときに「叫ぶ」と書いているが、マクギンは、ニューロンが特定の刺激を受けたときに「発火する」と言うことを好む。マクギンの考えでは、意識のある存在だけが何かを「認識」することができ、ニューロンの束はできない。最後に彼は、カーツワイルの加速的変化の「法則」に異議を唱え、それは法則ではなく、「20世紀に関する幸運な歴史的事実」に過ぎないと主張する。^{[ 40 ]}

2015年、カーツワイルの理論は、自己記述的な神経回路の確率モデルを用いたパターン活性化/認識心の理論へと拡張された。^{[ 41 ]}

ガーフィンケルは、カーツワイルは本書の冒頭の思考実験で真価を発揮しているが、カーツワイルの講演で顕著に見られる「温かさと人道主義」が欠けていると述べている。^{[ 39 ]}マーカスは、アラン・チューリングとジョン・フォン・ノイマンについての「明快な議論」をカーツワイルに称賛し、コンピューターアルゴリズムの説明とカーツワイル自身の会社の詳細な歴史に感銘を受けた。^{[ 6 ]}

Reason誌のアシスタントエディターであるマシュー・フィーニーは、カーツワイルが心身問題の哲学的側面や、意識を持っているように見える機械の倫理的意味合いについてあまりにも簡潔にしか触れていないことに失望した。しかし、彼はカーツワイルの「AI支援の未来に対する楽観主義は伝染する」と述べている。^{[ 42 ]}シアトル・タイムズのビジネス記者であるドリュー・デシルバーは、本書の前半は「エンジニアリングマニュアルのような魅力と勢いがある」としながらも、クイズ番組「ジェパディ！ 」のコンピューターチャンピオンであるワトソンの仕組みに関するカーツワイルの説明は「目を見張るほど明快だ」と述べている。^{[ 5 ]}

マクギンは、この本は「ところどころ興味深いし、そこそこ読みやすいし、そこそこ情報量もあるが、大げさすぎる」と述べている。彼は、クルツワイルの心のパターン認識理論を言い換えた後、「すべてが明らかになる！」と書いて、本の副題を嘲笑している。哲学者として、マクギンは、クルツワイルがウィトゲンシュタインについて論じる際には「分不相応」だと感じている。^{[ 40 ]}

ジャーナリストで作家のマット・リドレーはウォール・ストリート・ジャーナル紙に、カーツワイルは「ほとんどの人よりも技術進歩を予測してきた実績が優れている」ため、「数十年以内にシリコンで人間の脳を模倣することに賭けないのは賢明ではなく愚かなことだろう」と書いている。^{[ 4 ]}

• スペイン語: 「Cómo crear una mente. El Secreto del Pensamiento humano」(Lola Books、2013)。
• ドイツ語: 「Das Geheimnis des menchlichen Denkens. Einblicke in das Reverse Engineering des Gehirns」(Lola Books、2014)。