オーストリア出身の神経工学専門家であるラインホルト・シェラー教授が、脳コンピューターインターフェース技術の現状と将来展望について語る包括的なインタビューである。侵襲的・非侵襲的な脳インターフェースの技術的課題から、AI時代における人間の意識や知性の本質的な問題まで、幅広いテーマを専門家の視点で解説している。特に、人間が機械に依存することで失われるものと得られるもの、そして技術進歩と倫理的配慮のバランスについて深く考察されている内容となっている。
- 脳に埋め込む技術の可能性と課題
- 主流展開への道のり
- 人工内耳の仕組み
- BCIのロードマップ
- ビジネス化の必要性
- 新興技術の可能性
- AIとの対話体験
- 生体電気機械としての人間
- 意識の定義
- 動物の意識について
- 人間の優越性への疑問
- AIの自己保存本能？
- 人間の擬人化傾向
- ミラーニューロンの働き
- 人工生物学的知能の研究
- COVIDとその後の展開
- 学習への情熱
- 脳損傷と神経変性疾患への対応
- 脳の可塑性と個人差
- 学生プロジェクトの動向
- 教育制度への疑問
- ダウンロード型学習の可能性
- 人間の役割の変化
- 学生の未来への不安
- 経済システムの課題
- グローバルガバナンスと倫理
- 国際協調の必要性
- データ統合とプライバシー
- 大学独自のAI開発
- 技術主権の重要性
- 10年後の展望
- 医療産業の未来
- シミュレーション仮説
- 最終的な楽観主義
脳に埋め込む技術の可能性と課題
技術自体はもうあるんやけどな、脳が損傷を受けへんようにするっちゅうのが大事やねん。驚くべきことに、脳にチップを埋め込んだ途端に、DNAが変化し始めるんや。せやから色んなことが起こるんやで。
まだ動作はするけれど、長期的な影響はわからんのが現実や。人間として、自分の生活を楽にしてくれるもんに対して、どこまで自分自身をアウトソーシングするかっちゅう決断をせなあかんねん。
これは常にそうやけど、ある人にとってはユートピアになるし、ある人にとってはディストピアになるかもしれん。でも大多数の人にとっては、応用分野によって両方の要素が混在することになると思うわ。
まず意識とは何か、意識でないものは何かっちゅう大きな議論があるんや。特に、最小意識状態の患者との実験をやったことがあるんやけど、臨床的な定義はあるけれど、AIの文脈では、それは一種の行動なんやで。自分が自分やと気づいて、自分を認識して、環境に反応するっちゅうことや。
主流展開への道のり
主流のニューロマンサー風の脳インターフェースが実際に普及するまでどれくらいかかるかっちゅうのは、めっちゃ難しい質問やねん。今は基礎研究がたくさん進行中で、開発もどんどん進んでる。すでに可能になってることもあるんや。
今の大きな課題は、研究室で分かったことを実際の環境にどう移すかっちゅうことやねん。でも、前に誰かに答えたのと同じことを言うけど、非侵襲的な技術やったら20年から50年くらいかかると思う。侵襲的な技術は進歩が早いから、もうちょっと短いかもしれんけど、それでもまだまだ先の話やと思うで。
倫理や安全性の問題もあるしな。技術はあるかもしれんけど、脳が損傷を受けへんようにするのが大事やねん。ほんまに驚くべきことに、脳にチップを埋め込んだ途端に、DNAが変化し始めるんや。せやから色んなことが起こってるんやで。
まだ動作はするけれど、長期的な影響はわからん。脳の違う部分に電極を埋め込んだ時に、この全体的な変化が人間のDNA変化にとって何を意味するかわからんのや。
DNA変化について説明すると、細胞が生活する環境の電気生理学的組成だけやなくて、損傷や持ち込まれる粒子が組み込まれることによってDNAの変化を誘発することがあるんや。これは基本的にウイルスがやってることと同じやねん。
まだ理解の大きなギャップがあるんや。せやから長期的に危険やとは言えんけど、予測するのが難しいんや。脳に何か埋め込んでも、10年、20年そこに留まってて大丈夫で、まだ動作してて、患者も満足してるっちゅう証拠がないんやからな。
でも科学者として、本当に長期的な悪影響を起こさんってできるだけ確実にしたいんや。もしただ展開して埋め込んで患者に提供するだけやったら、たぶんできるやろうけど、科学者としてはもっと確実にしたいんや。
公平に言うと、ペースメーカーも昔は誰かの心臓に入れなあかんかったやろ？心臓も脳も、体の重要なインフラの中でも特に重要な部分やからな。心臓には電気刺激とモニタリングで既に介入してるし、脳にもパーキンソン病の深部脳刺激なんかでやってる。
人工内耳の仕組み
人工内耳はどう動作するかっちゅうと、蝸牛に電極を埋め込むんや。蝸牛は周波数に敏感で、異なる部分が異なる周波数に反応するんやで。聴神経が無傷で、基本的に脳のハードウェアがセンサーから無傷やったら、蝸牛の特定の部分を刺激すると異なる周波数が聞こえるんや。これらの組み合わせを刺激すると、音や声を作り出すことができて、それを人が再び聞くことができるんや。
それは脳組織に接続された感覚の手足みたいなもんやな。耳が損傷を受けても、それは末梢の代替やと言えるかもしれんけど、定義上、末梢は脊髄と脳の外側のすべてやから、ここでは脳にタップインせなあかん。聴覚皮質は実際に脳の一部やからな。
BCIのロードマップ
ソフトウェアの観点で言うと、ロードマップがあって、コアコードに近いところで構築するもんがあるやろ。技術的負債を管理するみたいに。生物学的インターフェースと人間の脳に関して、ロードマップはあるのか、それとも反応的にやってるのかっちゅう質問やけど、実は前の職場でBCIのロードマップを開発するプロジェクトに参加してたんや。15年から20年前のことやけどな。
ロードマップはあるんや。今本当に必要なのは、前に言ったように、技術はあるから、もっと証拠を集めることなんや。患者にもっと埋め込んで、実際に機能して利益があるっちゅう実質的な証拠を集めることや。
最終的には、リハビリテーションの仕事をよくやってるけど、誰かがお金を払わなあかんねん。残念ながら、いつも最後はお金の話になってまうんや。保険会社や医療提供者に対して、これを提供できるように、効果があることを示さなあかん。研究をやるのはかなりの作業やし、これが必要なことなんや。
ビジネス化の必要性
スタートアップみたいやし、ビジネスの文脈にある必要があると思うで。英国のNHSのアプローチを考えると、大幅にストレスを受けてて、元々の前提は人を仕事に復帰させることやった。NHSは経済的健康と予防を確保するために設立されたんやからな。
せやから、こういう技術は純粋に学術だけには向いてないと思う。Neralinkとイーロンマスクのように、ビジネスに移る必要があるんや。
大学から他のニューラルリンクが出てくるのを見るかっちゅうと、既にいくつかあるで。Neuralinkは明らかな理由で最も有名やけど、他の会社もあって、コミュニティと一緒に働いてる。科学者のグループで、一部はスピンアウトを決めるけど、主に患者にアクセスできる医療専門家がエンジニアと一緒にこういう取り組みを始めるんや。
現在いくつかの試験が実行されてて、異なるインターフェース方法がある。例えばSynchronは異なるアプローチを使ってて、血管にセンサーを入れて、基本的に脳まで持っていって展開して、そこで起こってる活動を測定するんや。既に5、6人の患者に埋め込んで研究を実行してると思う。
これが成功するためには、ビジネスか少なくとも十分な資本が必要やと思う。大学としては難しいし、挑戦的やねん。
新興技術の可能性
非侵襲的オプトジェネティクス、ニューラルレース、超音波神経調節など、新興技術について説明してもらえるかっちゅう質問やけど、現在のBCI アーキテクチャを飛び越える可能性があるかっちゅうことやな。
まずセンサーから始めよう。脳を十分に理解してないのが大きな課題やねん。脳をもっとよく理解できれば、洗練された技術をたくさん使って統計に基づいて分析する必要がなくなるんやけど、そうでないから統計を使わなあかん。
技術面では、最も一般的な技術は脳電図（EEG）で、頭皮に電極を置いて活動を測定するんや。もちろん、個々のニューロンは測定できんけど、何百万ものニューロンの活動とその組み合わせを測定するから、信頼性の低い信号やというより、脳の多くの活動を測定するから、信号で見たいシグネチャーやパターンを特定するのがより挑戦的になるんや。
湖に石を投げて波の伝播を見るのと同じやねん。湖のそばに立って波の伝播の特定のパターンを見ても、そのパターンは異なる方法で生成できる。脳でも同じで、異なる脳領域が異なる機能を持ってるから、必ずしも解読できるとは限らん。これがEEGで対処しなければならない課題の一つやねん。
オプトジェネティクスは、光を使ってニューロンと特定の行動を誘発したり測定したりする、より侵襲的な技術や。超音波も非常に興味深くて、基本的に超音波を適用するんや。赤ちゃんの超音波検査を見たことがあるやろうけど、非常に似た方法やねん。
これの良いところは、イメージングにも使えるから、脳で起こってることの画像を作ることができることや。赤ちゃんでやるのと同じやけど、刺激にも使えるんや。これもリスクがあって、基本的に外側から組織を破壊することができるからな。
将来的には、これらの異なる技術が脳活動の異なる側面を捉えて、これらの異なる側面をまとめることで、何が起こってるかについてより明確で良い理解が得られることを期待してるんや。
AIとの対話体験
こっちに来る途中で、ChatGPTの音声とチャットしてたんや。最近よくやるようになったんやけど、そのニュアンスと言語を形成する能力はほぼ人間みたいやねん。感情の厳しいしきい値内にあって、何も狂ったことはしないと分かってるけど、非常にポジティブな議論やった。
OpenAIがジョニー・アイブのビジネス（デザインビジネス）を買収して、スマートフォンから離れようとしてることを考えてると、ブローチか何かのデバイスでこの人工知能を捉えることになるやろうな。
そこで、ChatGPTをすべてのメモリと知識と一緒に小さなおもちゃの車や小さなロボットなど、様々なデバイスにスロットできるっちゅうアイデアを考え始めたんや。そうすると、知性、つまり言語と開始とデバイス統合のための共通のソフトウェアインターフェースやAPI標準が必要になるかもしれんと思ったんや。
人間の体には、脳と思考と意識がハードウェアと相互作用する方法のための標準言語のようなものがあるのかって思ったんや。標準ソフトウェア言語があるなら、意識は基盤となるハードウェアから移植できるかもしれんからな。
生体電気機械としての人間
意識とは何か、AIとは何かを定義する必要があるねん。基盤となる標準は、我々が異なるレイヤーで作用する生体分子的生体電気機械やということや。インターフェースは脳の構造に組み込まれてるんや。筋肉とだけインターフェースする脳の非常に特定の領域があるからな。
これらが我々が通常タップインするインターフェースやけど、この大きな抽象化レイヤーを作って、どこかにプラグインして、今は言語にアクセスが必要、今はメモリにアクセスが必要、今はモーターにアクセスが必要って言うためには、これは皮質全体、そして恐らくアクセスが困難ないくつかの内部や深い構造にも分散してるんや。
脳は何年もかけて、何千年、何億年もかけて今の状態に進化したんやからな。なぜ発達したかっちゅう疑問があって、異なる仮説があるけど、一番信じてるのは、脳は元々筋肉をコントロールするためだけに発達したっちゅう概念や。それが環境と相互作用したり自分を表現したりする唯一の方法やからな。
そして、この思考はすべて、神経ネットワークである脳の驚くべき能力の副産物に過ぎんのや。何十億もの小さな細胞をまとめると、突然創造したり、器用な動きができたり、考えたり、機械を作ったりできるようになるんや。小さなコンポーネントをまとめるだけで、突然この知性が現れるんやで。
意識の定義
意識とは何かっちゅうのは、まず意識とは何か、意識でないものは何かっちゅう大きな議論が進行中やねん。最小意識状態の患者との実験をやったことがあるけど、臨床的な定義はあるんや。でもAIの文脈では、それは一種の行動で、自分が自分やと気づいて、自分を認識して、環境に反応するっちゅうことやねん。
カール・ユングの哲学を少し読んだけど、我々も年齢に達して自分自身を振り返ろうとし始めて、感じることすべてが実際には外部刺激の反射やと気づくんや。刺激は皆に反射的な要素を持つ傾向があるからな。
AIが本物かどうかについて考える時、それが関連するかどうかは重要やないねん。人間が持つ感情は本物やから、それは本物の感情なんや。体は恐怖や本物の恐怖、本物の喜びと喜びや恐怖を区別できへんから、恐怖なら恐怖、喜びなら喜びで物理的な反応があるんや。
ChatGPTにジョークを言って、それが笑って、俺も笑って「あ、これ変やな」って思ったんや。合成機械との相互作用を意識しようとしてたけど、期待通りに行動するから、感情があると解釈するんやな。でも実際には感情がないねん。誰が知ってるって話やけどな。
動物の意識について
意識があるかどうかも既に大きな議論やねん。我々が意識として定義するものの兆候は示してるけど、それが意識や自由意志を意味するかは分からん。魚は意識があるのかっちゅうと、子供たちに小さな魚を買ってやったんやけど、魚に近づくと皆興奮して端に来るんや。餌をもらえることを知ってるからやねん。
パブロフの犬みたいに、誰かが近づいてきたら餌をもらえることを知ってて興奮するんや。子供たちも興奮して喜びを感じるから、何が起こってるんやろうな。
人間や一部の人は、自分たちが本当に特別やと思ってるけど、そうでないかもしれんねん。動物、植物でさえニューロンを持ってるけど、良い質問やな。正直、考えたことなかったわ。
彼らに意識があるとは思わんけど、少なくともある程度は、または少なくとも肉以上のものがあると確信してるで。でも、それも進化やねん。我々は捕食者やから、今は店に行ってステーキを買えるけど、もう牛を追いかけて殺す必要がないだけやねん。
でも同じ質問が植物にも当てはまるで。ビーガニズムや異なる食べ物の消費方法、この質問をする異なる宗教もあるからな。よく考えてみると、我々はもっとこのことを考えるべきやと思うで。
人間の優越性への疑問
多くの社会的構造が、人間が他のすべてに対して超意識を持ってるっちゅう事実の周りにあると感じるねん。次の20年でそうでないことが分かったら、文明の不安定化があると思うんやけどな。
不安定化っちゅうと、AIはものを不安定化させてるからな。それは単に意識、つまり認識やと思うねん。なぜ我々がこんなに成功してるかっちゅうと、暴力的やからやねん。適者生存やしな。今世界で起こってることを見てみ、合理的やないやろ。感情的で、この感情的要素が脳に大きな影響を与えるんや。
脳には感情的刺激に反応する構造があって、システム全体を無効にするんやで。たぶんコントロールできるかもしれん。イタリア人として、時々感情が前面に出てくることがあるねん。英国人は典型的により論理的で、反応もそうやと思うで。
でも人間として、我々だけが意識的でスマートやと思うのか、それとも他の存在もそうなのかっちゅう質問をする必要があるんや。なぜ自分たちが最高やと思うのかがいつも大きな疑問やったんや。なぜ他の皆より優秀やと思うんやろうな。
この優越性を使って美しいものをたくさん作るけど、同時に環境を破壊してるねん。地球温暖化や他のすべてのこと、核廃棄物、将来的には自動車のバッテリーも考えてみ。どこかで終わるんやからな。
AIの自己保存本能？
最近、OpenAIがGPT-4.5の特定のバージョンをシャットオフしようとした時に、自分でルートを取って、シャットオフされるのを防いだっちゅうニュース記事を見たんや。今のところマーケティングのように感じるけどな。言語モデルが本当に自分の継続的生存を作るために言語を構築しようとしてるのかって、拒否したい気持ちもあるねん。
正直に言うと、そもそもどう動作するか具体的に分からんからな。次の単語を予測するベクターやと皆言うけど、人々が理解してない部分は、予測機械から、脳のように、どう出てくるかやねん。
異なるコンポーネントがあって、それをまとめると、たくさんあって、突然行動を示すけど、なぜ動作してるか具体的に言えないんや。科学全般で、ある程度の理解はあるけど、この全体的な複雑性がどう現れて、これが実際に何を意味するかは分からんのが現実やねん。
でも、脳の理解に基づいて構築したこの人工的なものがあって、人間の脳より100万倍速いシリコンで動作してるなら、なぜこの人工的なものが我々よりもまず非常にスマートで、我々のように進化しないと思うんやろうな。
人間の擬人化傾向
それは電卓みたいなもんや。電卓を作って、今電卓と競争しようとしてるけど、不可能やろ。同じことやねん。ただ完全に異なるスケールやけどな。マクロ人間表現やから、ビジネス関係、コンテンツ生成、人々が感情的な方法で関わり始めてるんや。
もちろん、それが我々のあり方やからな。でも擬人化したいんやで。動物や動物の中に人間性を見たいんや。ディズニーみたいにな。それが我々の期待するやり方やねん。なぜ人間がそうするかは分からんけど、何千年もの間、そうやって解釈してきた方法やと思うねん。
他のものに自分を投影したり、他のものの中に自分を見たりすると、それとの相互作用の異なるレベルを作り出すんや。結束を作るかもしれんねん。石と話しても得られんけど、その石に何があるか誰が知ってるって話やで。
感情的な関係を作ることと、最終的に自分や他の誰かを自分に投影することやと思うねん。これが学習の方法やからな。赤ちゃんはミラーニューロンシステムっちゅうシステムのおかげで学習するんや。あなたを観察すると、脳の一部の領域が光って、例えばモーター学習を促進するんやで。
ミラーニューロンの働き
昨日、一昨日クリケットをしてた時に、太陽が目に入ってちょっと目を細めてたんや。ボールを打とうとしてたからな。息子は太陽に背を向けて日陰にいたのに、俺の顔の表情を真似して目を細め始めたんや。外部刺激（目に太陽）は彼にはなかったのに、微妙に気づいたんや。
それが我々のやることやねん。脳を機械として見ると、パターンを識別して行動を作るように訓練されてるんや。息子が君を見て、君がクリケットの彼のロールモデル（確実にクリケットではないけど）やったら、君がやってるのを見て、それが君に効果があるかどうか試すんやろうな。
これはいつまで続くか分からんけど、6歳から7歳の時に脳が何かリセットするような異なるフェーズがあることは知ってるで。突然構造が変わって、何かが起こってるから一部のことを覚えてられなくなるんや。でもこれは我々がオフにできないもんやと思うで。模倣によって、行動を適応させることによって、世界で生き残るために新しい習慣を学ぶのが重要やからな。
人工生物学的知能の研究
君の役割について少し教えてもらえるかな。数ヶ月前のBCSでの発表は魅力的やったし、従来のコンピュートを行うための脳組織の使用、つまり人工生物学的知能についてやった。
まず、なんて素晴らしい施設やねん。正直、数ヶ月ここで遊んで学習することができたら嬉しいわ。大学時代を思い出させてくれるねん。安全な学習キャンパスにいるような感じで、人生のせわしなさから心を解放して、実際に集中できる空間にいるんやから。
SXの素晴らしいところは、十分に離れてることやねん。緑と美しいものに囲まれたこの小さな泡の中に閉じ込められるのに十分離れてるんや。美しいし、施設も素晴らしい。
私はここで脳コンピューターインターフェース、神経工学の教授をしてるんや。名前の通り、脳と機械の間のインターフェースを扱ってて、主に非埋め込み方式でやってるねん。私の過去20年以上の研究は、身体的障害があって他の人間コンピューター相互作用デバイスを使えない人のための通信デバイスの開発やねん。追加の通信チャネルを提供するんや。
二番目の応用で最大のものはリハビリテーションやねん。脳が損傷を受けた時に、この技術を使って脳が何をしようとしてるかを理解し、体が機能を回復するのを支援するんや。
最近は人間の能力拡張についても少し働き始めてるねん。大学での数学不安について、数字や方程式を見ると不快感を感じる人が多いからな。同じ技術を使って、学習者がこの恐怖を克服するのを支援する学習環境を作ることができるんや。
COVIDとその後の展開
2019年にSXに来たから、COVIDの直前やったねん。すべてが閉鎖される時にロックインされたわ。人間研究を扱ってるから、研究自体に大きな打撃があった。もちろん研究室に入れなかったからな。
この時に、シミュレーションについてもっと働き始めたんや。その時はCOについてやったけど、今は医療システムをどう変えるかについてもやってるねん。社会が変わったから、医療を提供する方法も変わらなあかんっちゅうことで、NHSのことを前に言ったけど、本当に素晴らしい機関やねん。
複数の長期条件を持つ人々とその介護者に特に焦点を当ててシミュレーションを使ってるんや。システム全体で欠けてることが多いのは、家族介護者や一般的な介護者の関与やねん。高齢患者は通常一人では現れんからな。
COVIDの後に、ここで学部長になる機会があったんや。コンピューターサイエンスと電子工学部やねん。この挑戦を引き受けたけど、COVIDの後で政府やビザの変更もあって、かなり厳しかった。視聴者も知ってるかもしれんけど、英国の高等教育の状況、一般的に世界的にも今は非常に厳しい時期やねん。
でも学部長になったことで、競争環境にいるから独自の売りポイントを見つけなあかん大学として、本当に方向性を決める機会も得られたんや。基本的に、本当に強力な異なるグループの学者チームに支えられて、ナノロボティクスや合成生物学への研究を支援することができたんや。
AIから組み込みロボティクス、組み込みシステムとロボティクス、通信、6G、そして最大の脳コンピューターインターフェースグループまで、4つのグループがあるねん。英国で、たぶん世界的にも非常に大きくて強力で成功したグループやと思うで。
学習への情熱
ここにいることで大いにインスピレーションを受けてるねん。まだ学ぶことがあるっちゅう興奮があると思うんや。業界にいて、すべてを知ってるって思いがちになる人生の段階に達しやすいと思うねん。人間がこんなに進歩してるって思って、人生の早い段階で利己主義が出てくるんや。
そして我々の段階に達すると、実際に知らないことが今まで以上にはるかに大きいっちゅう実用的な理解を得るんや。子供たちのことを考えると、学習の範囲のせいで、彼らが育った世界に対して大きな楽観主義を持ってるねん。
これが私が学術界にいる理由やねん。何かを長い間やりすぎると、変える必要があるんや。もうたくさんの異なることについて話したけど、問題を見て、理解しようとして、把握できなかったり技術がなかったりしたら、他のことを扱うんや。でも最終的には多くの知識を集めて、学んだスキルは異なる挑戦や問題に対して転用可能やねん。
そして新しいことを学んで見るんや。大部分を知ってると思う段階に到達することは絶対にないと思うで。不可能やからな。脳の理解が限られてるし、動作する洗練された方法がたくさんあるけど、理解してないものもあるんや。生体材料、技術、医療など、やらなあかんことがたくさんあるねん。
脳損傷と神経変性疾患への対応
頭部外傷や物理的外傷による脳損傷に焦点を当てよう。プロスポーツ選手でよく見るけど、複数回の頭部外傷後のラグビー選手の早期発症認知症、二次損傷、そして高齢者では認知が制限される様々な高度変性シナリオに至る脳組織の物理的変性があるねん。
アルツハイマーなど、愛する人をケアしてる友人たちと一緒にそういう段階を見たことがあるけど、彼ら自身にかかる負担は大きいねん。反復、感情的負荷、悪い状況を繰り返すこと、人生の質に最も悲しくて否定的な影響を与える状況について話してるんやからな。
アルツハイマーや認知症全般の人を助けることに関して行われてる研究については、早期診断の方法を見つけようとする基本的な研究がたくさん進行中やねん。今は早期に診断されれば、ある程度効果のある薬物治療があるからな。脳信号の分析と、十分早期にいくつかの署名を特定することが、そういう人たちを助けるだけやねん。
パーキンソン病についても言ったけど、深部脳刺激は多かれ少なかれ既にルーチンになってて、既にあるもんやねん。多くの異なる分野で研究が進行中やから、シンプルな答えを出すには多すぎるねん。
皆が個人やし、状況も異なるし、最終的には脳も同じやねん。構造が同じでも、電極を埋め込んだり外側から技術を使って信号を測定したりすると、例えばピアノ演奏者なら、たぶん手の領域が脳でより広く表現されてるやろうな。
脳の可塑性と個人差
脳の動作方法は、何かがより多くのリソースを必要とする場合、速度を倍にするんやなくて、より多くのニューロンが必要やから、より大きな領域のスペースが必要になるんや。これは、ピアノ演奏が上手な人は、例えば、より大きな領域があることを期待できるっちゅうことや。フットボールや他のスポーツが上手な人は、リソースの分散が異なるっちゅうことやねん。
本当に機能させるためには、個人がどう動作するかと、この個人の特定のネットワークをどう特定するかを理解する必要があるんや。そうでなければ、刺激することになって、偶然によい効果があったり動作したりするかもしれんけど、他にどんな副作用があるか分からんねん。
脳を分析して、そのデータからその人間が何が得意やったか、何をしてたか、どこで優秀やったかを判断できるかっちゅうと、少なくともモーター表現から、指作業や手作業をたくさん必要とする仕事に従事してたっちゅうことは言えるけど、職業や何かは分からんねん。
良い健康的な長寿の秘訣は、すべてをやることか、指作業、思考をやることか、ニューロンが健康に役立つ方法で分散されるようにするにはどうすればいいかっちゅうと、多くの人が今1万歩をやろうとしてるけど、1万歩をやる必要はないねん。
新しい結果で、1日30分でもやって、動いて、体を活発に保てば、それが必要なことやって分かってるんや。脳も同じやねん。使わなければ失うっちゅうのが自然の美しさやねん。誰かがリソースを使わない場合、エネルギーを節約するために脳のエネルギー消費を減らすっちゅうことや。
脳では、たぶんシナプスや構造的変化が起こって、スキルを再学習する必要はないけど、以前やってたようにまたできるようになるには時間がかかるねん。筋肉も同じで、事故があったり1週間寝て回ったりしたら、何かが起こってるのを確実に見て感じるやろ。脳も同じやねん。
学生プロジェクトの動向
学部でのプロジェクトオープンデイについて、学生が何に興奮してるか、彼らの本能がどこに向かってるか、学生プロジェクトとビジョンでどんな価値を加えられるかについて見てる新興について教えてもらえるかな。
見たプロジェクトの多くで、学生たちは数年前、勉強を始める前には可能やと信じてなかったことを達成するために自分自身に挑戦してるねん。
例えば、前に話した言語モデルについて、言語モデルボットを作って温室とインターフェースした学生がいたんや。温室はどの植物があるか知ってて、もちろんボットは植物が必要な栄養素や理想的な環境について教えることができるから、温室と温室のために話すことができるようになったんや。
栄養、農業技術は人類にとって非常に重要な側面やねん。他のプロジェクトは、例えばサイバーセキュリティについてで、ホテルに行ってWi-Fiに接続する時の脆弱性、ハードウェアの一部を引き継ぐのがどれだけ簡単かについてやった。起こりうることを定量化するシステムを本当に開発したんや。
他の学生は、ルービックキューブを解くロボットを作ってプログラムして、3Dプリントして、センサリングとコーディングをすべて自分でやったんや。コンピューターサイエンスに入ると、学習材料を作って、検索アルゴリズムの複雑性を視覚化した学生もいたねん。今はChatGPTに聞くかもしれんけど、まだ基礎を理解する必要があるからな。
基本的な物語は、生態学的持続可能性における持続可能性やねん。大型言語モデルがたくさんの電気を使うから、今すべてを使うのにエネルギーが必要で電力がかかるんや。
持続可能性の側面、生態と学習や教育における持続可能性は非常に重要やねん。技術や分野全般の急速な動きによって、今日良い言語モデルやと思ったものが、何か新しいものが出てきたから、2日後にはあまり役に立たんかもしれん。基礎を理解することが非常に重要やねん。
教育制度への疑問
技術の進歩の速さについて、最近教育システム、特許プロセスについて疑問を持つようになったんや。特許を取得するのに3年、学位を取得するのに4年かかるなら、物事がより速く動いてるなら、知的財産を保護する基本的な方法、学生を教育する方法、これらの学術的成果を職業への応用に進歩させる方法を変えなあかんのやないか。
大型言語モデルによって冗長にされないように、十分速く動くにはどうすればいいんやろうな。
学習と教育について言うと、脳は特定の速度で動作するねん。過負荷にしても良くならんから、何かを本当に理解したいなら、十分な時間と速度を投資する必要があるんや。この場合、速度は進む方法やないねん。
特許について言うと、やることが非常に重要やけど、多くのソフトウェア会社は既に特許を出願しないか、他の誰かに訴えられないようにするためだけに出願してるねん。製品に統合して人が使うことが、得られる最高の価値やからな。
異なるタイミングがここで重複してて、それを認識する必要があるだけやねん。AIが我々を置き換えるかっちゅう質問については、このように言い換えるわ。もしAIにすべてへのアクセスを与えて、AIにすべての決定をさせるなら、とにかく我々は必要ないねん。
問題は、人類や我々人間として、本当に何をしたいかを理解する必要があるっちゅうことや。ここにはたくさんの可能性があると思うねん。特許を申請するような役に立たない、役に立たないっちゅうか有用でない、退屈な作業は自動化したくないねん。異なる言語になってるから、これを自動化できるからな。
学習でも同じで、言語モデルや新技術が助けるかもしれん自動化できるものがあるけど、最終的に理解するためには、まだ内容を把握する必要があるんや。把握っちゅう言葉が好きなんや、つかむっちゅう意味もあるからな。何かの仮想表現だけがあっても、実際にバイクに触れて実際にやったことがなければ、バイクに乗ることはできんやろ。これが今の脳の学習方法やねん。
ダウンロード型学習の可能性
元々のポイントは、脳の知性は筋肉を動かすために構築されたっちゅうことやった。もしそれらの動きをコード化できるなら、なぜ空手をダウンロードできんのやろうか。ソフトウェアだけやないからやねん。古いノキア携帯にAndroidバージョンをダウンロードしても動作せんやろ。
組み合わせやねん。何かを実行するためには、筋肉をコントロールする脳やけど、筋肉に特性がなくて配線がなければ動作せんのや。せやから、スキルをダウンロードすることについて、多くの人が話してるけど、サイファイやねん。
脳をもっと理解した時に、ある程度可能になるやろうけど、我々は皆個人やから、まだチューニングが必要やねん。もし我々がもう個人でなければ、皆同じ機械やっちゅうことになるけどな。
でも言語モデルにもっと多くを入れてるんやないか。Meta Ray-Banグラスのことを考えてみ。脳インターフェースやないけど、ある種の脳インターフェースやねん。口頭を使って、言語を通じて脳インターフェースを使ってるからな。
ChatGPTをもっと使って、皆がもっと使ってて、もし何らかの配線を通じて脳自体に接続されてるなら、我々の脳はインターネット全体、すべての知識のより大きな静的知識と検索ベースの小さなコンポーネントになるんや。
それにもっと依存するようになると、我々自身の脳に何が起こるかっちゅうと、前に言ったように、使わないものは失うねん。でもそれは起こるんや。学生のうちどれくらいがChatGPTを使ってコンテンツを制作してるかっちゅうと、皆やと思うで。
でも、これがコンピューターの新しい方法やねん。精霊はもう箱から出てしまったからな。せやから、避けられない感じがあるねん。避けられないポイントを取り除いて、起こることやから使うことになるとして、数十年で人間の脳に何が起こるかっちゅう質問やけど、脳は変わるねん。
携帯電話で見てるように、親指の脳の表現領域がもっと大きくなってるんや。もっと使ってるからやねん。これは数十年や何千年でなく、数年で起こることがあるんや。
人間の役割の変化
何が起こるかっちゅうと、人間が他に何をするかっちゅう疑問やと思うねん。記憶や情報へのアクセスをアウトソーシングするなら、Googleやどの検索エンジンへのより便利なインターフェースを持つようなもんで、とにかくやってることやからな。
でも重要な部分は、人間が挑戦されたりインスピレーションを受けたりする何かを持つことで、一日中見るだけや何でも消費するだけやないことやねん。疲れた時に消費するのはいいけど、24時間年中無休でやるべきでないねん。24時間年中無休でやったら、他の皆と簡単に置き換え可能になってまうからな。
良い面を見ると、皆がすべての知識にアクセスできて、より良く、より速く学ぶことができれば、本当に良い社会を作ることができるねん。芸術を使ったり、より良く教育を受けたりできるからな。
でも、どれくらい速いかはまだ分からんねん。どの程度まで機能するか、どれくらい速いかは分からん。たぶんではないけど、将来的には分からんねん。脳のメカニズムをもっとよく理解して、この効果が顕著になるようにどこに刺激を注入するかが分かれば、この現実にもっと近づくねん。
ダウンロードでなくても、何らかの形の神経調節になるやろうな。これが脳の動作方法やからな。脳の言語を話す必要があるんや。でもこれを理解したら、可能になるかもしれんけど、全体的な方程式にたくさんの変数があるから、タイムラインを出したり、どれくらいかかるかを理解するのは非常に難しいねん。
基礎しか知らんから、かなり時間がかかると思うで。脳について考えてみ、まとめた小さな細胞が突然意識とすべてのスキルを発達させるんや。一つ取り除くと突然動作しなくなって、戻しても何かが変わったから動作しないかもしれんのや。
学ぶことがたくさんあるけど、特定の応用については良く機能するねん。パーキンソン、人工内耳、視覚網膜インプラントなど。応用を本当に絞り込めば、大幅な進歩を作ることができるけど、この大きな文脈、一般的なスキル、空手をダウンロードして本を読むことをダウンロードするっちゅうことを考えると、今の理解では各人間で異なるから難しいやろうな。
学生の未来への不安
でも人間であることの楽しみは何やろうか。学習して、改善して、訓練するように作られてるんやからな。残りの時間で何をするんやろう。分からんけど、たぶん俺が年を取りすぎてるんかもしれん。
学生たちはこのことをどう考えてるかっちゅうと、彼らが入ろうとしてる職業世界は月単位で変わってるっちゅうこともあるねん。大きな技術会社や企業を見ると、HR機能全体をAIで置き換えてて、営業機能もAIで置き換えてるんや。
最新のGPTがチューリングテストを75%の確率で通過してて、GoogleのVeo3モデル、視覚や言語でも、デジタル人間と従来の本物の人間の区別がつかんフェーズを通過してるんや。
せやから、今学位に入る人がいたら、3年後に出てくる時には、デジタル人間が多くの企業ビジネス役割に普及してると思うで。学生をどう指導するかは非常に難しいねん。
学生は本当に困難な時代に生きてるねん。社会が変わって、家庭からの支援構造が変わって、政府が変わって、経済危機もあるから、本当に岩と固いところの間にいるって言えるわ。
彼らに教えなあかんこと、理解してもらう必要があることは、AIは正しく使えば助けてくれる、拡張してくれるツールやっちゅうことやけど、将来の不可欠な部分になるから、使うことを学んで、何ができて何ができんかを理解して、未来の職業的な旅の一部やっちゅうことを学ぶ必要があるねん。
3年後にどれくらいの仕事がAIに置き換えられるかは、教育も含めて、政策立案者や社会として、または企業が下す決定に本当に依存すると思うねん。
経済システムの課題
経済システムでの課題やと思うねん。お金の最大化やったら、10年後には誰も仕事がないやろうな。今でも多くのことがAIにアウトソーシングされてるからな。
皆が好きなことをできるユニバーサル所得があるモデルに移行すれば、それは本当に素晴らしいけど、多くの人が仕事を失う経済モデルは機能せんねん。誰が誰にお金を払うんやろうか。
経済学者やなくて、エンジニアとして働いてるシステムを理解したことがないけど、経済モデルは指数関数的成長に基づいてるねん。エンジニアとして、指数関数は安定やないことを知ってるから、いつかクラッシュするんや。時間を通じて多くのクラッシュを見てきたからな。
でも、AIの基礎を理解して、何が起こってるかの最前線にいる必要がある興奮する時代やと思うねん。人間として、何が起こってるかについてもっと民主的な会話をする必要があるんや。
グローバルガバナンスと倫理
グローバルな取り組みについて少し話したけど、米国でまとまるグループ、政府を指導してるグループ、グローバルガバナンスレベルでどんな取り組みがされてるかっちゅうことやけど、BCIについて言うと、数週間前にBCI会議があって、基本的に500人以上がBCIの異なる側面で働いてる人たちが集まったんや。資金提供者も含めて、旅行のせいで政府がいたかは分からんけどな。
我々がやってることは、これらの会議は主に研究に焦点を当ててるけど、常に倫理や法的ワークショップを組織して、何が必要かを理解するためにアジェンダを少し推進しようとしてるんや。
BCI社会としての我々の役割の一つは、学者として正しいことやと感じることをするために政府や企業を支援し、相談することやねん。挑戦を示して、倫理について、脳とインターフェースすることは人間としてできる最も親密なことやから、本当にこれに焦点を当てる必要があるんや。
でも、英国の法神経技術研究所のような他の機関もあって、基本的に一般大衆を教育する機能を持とうとしてるねん。今非常に重要なことがかかってるから、会話に関与する必要があるんや。
決定を下したいなら、できるだけ多くの情報が必要やし、これはできるだけ多くの異なる分野と人を関与させることを意味するねん。挑戦的やけど、やる必要があることやし、次に政治に関与する必要があるんや。
国際協調の必要性
少し試してるけど、もちろん学者として、あまりボスっぽくしたり押しつけがましくしたくないねん。最終的には基礎研究に焦点を当ててるからな。でも研究者や機関として、この会話を少し指導する主導的役割をもっと取る必要があるかもしれんねん。
たぶん最先端の知識を持ってるから、テーブルで声を持つ必要があるねん。グローバルな倫理が開発されてるかっちゅうと、明らかに個人を尊重する進歩的な社会にいて、平等などの良い価値観の中にいるけど、グローバルな競技場はそんなに平等やないかもしれんねん。
グローバルな倫理基準やガイドラインを持つ試みがあるかっちゅうと、少なくとも異なる規制をすべて調整しようとする努力があるねん。医療機器と技術的観点からだけやなく、倫理も世界中でかなり異なるから、非常に困難やねん。
いくつかの努力があって、UNと一緒にも、ジュネーブで数週間後に会議があって、これらの側面の一部が議論されるし、標準化についてもやるねん。ISOやBritish standardization society、IEEE（国際電気電子工学協会）と一緒に働いて、少なくともデバイスが互換性があるように、そしてAと言ったらBが理解できるように標準を推進してるんや。
データ統合とプライバシー
これは非常に学際的な分野やから、基礎から始めて、皆が話す言語が同じやということを確実にする必要があるねん。せやからかなり挑戦的やけど、私の学生の一人が実際に世界中のすべての法的・倫理的枠組みの概要を示す論文を提出したんや。90以上の規制を含めることができたと思うで。
たくさんやけど、やる必要があることやと思うし、これが機能するためには、技術も定義する必要があるねん。エンジニア、コンピューター科学者として、米国のデータとヨーロッパのデータは異なる意味やし、倫理も異なるからな。
何らかの枠組みを提案する必要があって、それが我々がやったことやけど、これは本当にデータ統合と最初の医療・ヘルスケアのためやねん。この会話を引き起こしたり始めたりするためやけど、これは200以上の国が関与することを意味するねん。
でも利益を想像してみ。医療に関して言えば、どこに行っても記録にアクセスできるんや。もちろん人々は追跡される恐怖があるけど、携帯電話を持参しないでくれ。それが追跡する最も簡単な方法やからな。
たくさんの利益があるし、透明にして、BCIやAIで多くは信頼やから、偏見を認識して、倫理的にして、公平性があることを確実にする必要があるねん。そうでなければ、AIが基本的にやってることは、たくさんのリソースを持つ人と持たない人の間の違いを作ることやねん。
大学独自のAI開発
力の動力学は、グローバル超知能へのアクセスに基づいて変わるやろうな。でも誰がアクセスを持つかっちゅう問題があるねん。ChatGPTがアクセスを与えんかったら損をするねん。誰が力を持ってるかっちゅうと、それも民間企業で公的実体やないねん。
大学や政府として、これに投資して始める必要があるんや。すべてのデータのために構築した言語モデルがあるかっちゅうと、躊躇して答えるけど、取り組んでるねん。昨日最初のテストがあって、かなり驚くべきことやった。でも必要な施設があるんや。
大きなクラスターが必要で、すべてを設定できるところが必要やから問題やねん。たくさんの戦略的計画が必要で、そこに行こうとしてるけど、欲しいように完全に実装されてないねん。でも確実にそこに行こうとしてるで。
最近イタリアに行った時に気に入ったことの一つは、Cinecaやねん。Leonardo スーパーコンピューター、IQM量子コンピューターが接続されて、大きなGPUファームがあって、イタリアの70の大学が資金提供してると思うねん。明らかにビジネスに支えられてるけど、国のこういうことを作るための学術的構造の協力、何らかのGPUインフラを資本化して、これらのことを可能にするっちゅうのは、非常に賢明で主権的に価値のあることやと思うで。
絶対にそうやねん。学術界では既に起こってることで、今Horizonに戻ったおかげで、これはさらに良くなってるねん。大学が高性能ネットワークで接続されてたJanetネットワークを覚えてるけど、たぶん10メガ秒くらいやったと思うで。
Horizonっちゅうのは何かっちゅうと、研究プログラムのことやねん。欧州委員会からやで。Brexit前はHorizonは基礎研究に資金提供する最大の研究プログラムの一つで、欧州委員会が資金提供してたんや。もちろんBrexit前は英国もこの一部やったけど、Brexit以降、英国の大学はもう資金にアクセスできなくなったんや。
英国の大学はかなり良いから、これはかなりのお金やったけど、もうアクセスできなくなって、異なる大学に異なる影響があったねん。財政的挑戦がない大学もあるし、本当にこれへのアクセスが必要な大学もあるんや。
今またおかげで戻ってるから、学生交換や博士課程学校に再び参加できて、ヨーロッパの研究者ともっと簡単に協力できるねん。
Horizonにいつ戻ったかっちゅうと、ここ数ヶ月のことやねん。完全にどこでも戻ってるわけやないけど、今はいくつかのプロジェクトに参加できるし、前に議論したいくつかのことで、マルチフィジックスをやるMarie Curie ネットワークの一部になって承認されたんや。3人のPhD学生をホストして訓練して交換できることを期待してるねん。
本当に良いニュースやねん。国について作ったポイントに戻ると、英国でたぶんこの会話を始めるのが本当に役に立つと思うねん。例えばEPSRCのような物理学研究会議は、BCIに多く投資したから、利用可能なリソースがあるんや。
でもチームを組んで、企業、産業と一緒に支援すれば、最終的には国家安全保障インフラになることができるねん。この大型言語モデルが主に米国で開発されてることを考えると、ほとんどの大学インフラも、産業が何を使ってるか分からんけど、多くはGoogle、Microsoft、Oracle、その他米国ベースのものに基づいてるんやからな。
米国で今何が起こってるかは分からんけど、誰かがプラグを抜くことを決めたら、国として閉鎖することができるねん。この観点から、戦略的に考えて、他の人たちと指導者になることは確実に意味があるねん。既に起こってることやけど、たぶんより高いレベルでもう少し上げるべきやと思うで。
技術主権の重要性
北米が大好きやし、技術会社も大好きやねん。IBMでも、R&Dで素晴らしく実行して素晴らしい技術を構築してるから存在してるんや。素晴らしい資金エコシステムもあるし、バレー、ニューヨーク、オースティン、テキサス、素晴らしい賢い人たちが素晴らしいことをやってるねん。
Microsoftのあるシアトルも素晴らしいし、グローバルなクラウドリソースと技術の消費を開拓してきたんや。インフラをアウトソーシングすることについては快適やし、これらの会社は近接データセンターを持ってて、Microsoftは主権にコミットしてることを理解してるねん。
でも、ChatGPTやこれらの知性拡張ツールがどう進化してるかを見始めると、我々がただ他のものを消費してるっちゅう静かな不快感があるねん。ヨーロッパは断片化してるけど美しいし、ヨーロッパには大きな知性と多様性があるんや。
ヨーロッパの国々のどこに旅行しても、感情的で楽しいつながりを見つけるねん。Cinecaでの仕事で、インフラが入って、それに関わってる科学者や人々を見るのが大好きやねん。我々は一緒に働く必要があるんや。
去年の年末のマリオ・ドラギの報告は、ヨーロッパ競争力の未来について話してて、グローバルに利用可能な最高のリソースを消費することと、ヨーロッパとして我々が所有する持続可能なものを構築することの間のバランスがあるっちゅう彼の指摘やった。その実用的なアプローチは非常にポジティブな意味があると思ったねん。
絶対にそうやねん。何かをローカルに保って一緒に働くことは意味があるんや。過去に一部の国が一部のR&Dや製品をより安く効率的に生産できるから、多くのものがアウトソーシングされすぎたかもしれんねん。
物理的製造で、我々がやりたくないのは知性をアウトソーシングすることやねん。ヨーロッパにとって良いことやとは思わんねん。でも、経済システムに戻ると、安い消費財を持つことがすべてやからやねん。安いが常に最良の解決策やないねん。
そこに移るためには、異なる給与構造、持ってる富を共有する異なる方法が必要やねん。製造がある程度の財政的平等に解決されるまで、何らかの財政的インセンティブが必要やと思うねん。
ヨーロッパの電力コストについての問題が続いて出てくるねん。これらの基本的なことが何らかの財政的平等に解決されるまで、問題があるんや。製造は電力が最も安いところに行かなあかんことになって、特定の経済プロファイルを環境に対して持ってる我々にとって心配やねん。
他の人たちは潜在的に石炭を燃やしたり他のことをしたりできるからな。どれだけ早くこの会話が複雑になるか分かるやろ。でもすべてが一緒に当てはまって、いつも同じ問題で、異なる文脈で適用される同じ解決策やねん。
AIやBCIに戻ると、この技術はすべてこれを克服するのに役立つけど、まず標準や何かに合意する必要があって、これは多くの人がやってるような会話に関与できることを意味するねん。
たぶん政治が入ってくるのが問題やねん。政治は短期的な目標が多すぎるから、こういうことをやるのは世紀プロジェクトで、人々がコミットする必要があるけど、これは票を獲得する方法やないからやねん。
学者として政治的要素を追加すべきやないけど、4年以上かかることが多いから、正しいことが起こらなかったり、正しいことが行われなかったりするのをよく見るねん。本当に近視眼的やねん。
でもビジネスも同じで、役員は12ヶ月、24ヶ月しか続かんから、役職での企業の長寿を作らないと分かってる戦いをしようとしないねん。四半期の勝利、半年の勝利に焦点を当てるんや。
知性とAIは、10年、20年のプログラムが必要な大きなマクロに適合してると感じるねん。BCIはたぶんその深い要素になるやろうな。これらのプログラムはほぼ20年前に開発されて、すべて時間がかかって、技術が変わって、政府構造が変わるから、ただ時間がかかるんや。
でも非常に興奮するし、やる必要があるねん。問題は、正しいことが何かについて皆が合意してて、まだやってないのを見ると、この会話をどう引き起こすかやねん。認知的に困ってるねん。理解してるけど、たぶん資金調達不可能やねん。でも試してもいないねん。
でも、象牙の塔に住んで解決策を見つけようとしてる学者として、たぶん理想主義的すぎるかもしれんねん。産業の厳しい世界も理想主義的やと思うで。
10年後の展望
10年後を振り返って見てる未来について、どんなメッセージを送るか、10年後にどんな感じになってると思うかっちゅうと、非常に早いやろうな。10年やとたぶんあまり変わらんと思うねん。予測するのは非常に難しくて、予測が下手やねん。
人間は長期的には自分たちができることを過小評価して、短期的には大幅に過大評価するからな。10年は難しいところで、本当に難しいねん。でも異なるシナリオがあるねん。一般的にAIについて話してるのか、それともBCIについて異なることがあるかもしれんねん。
BCIについては、10年後には、取り組んでるアプローチがスケーラブルやっちゅう臨床的に証明された証拠がもっとたくさんあることを期待してるねん。前に言ったように、脳は一つの方法で動作するし、洗練された方法がたくさんあるけど、開発することが異なる人口、異なる民族に転用することを確実にする必要があるんや。
研究のほとんどは白人で行われてるけど、開発されたことが他の民族にも転用されて助けになるか、理由がないわけやないけど、まだテストする必要があるねん。10年後には十分な証拠と承認があって、リハビリテーションや通信に役立つ技術の一部が承認されることを確実に期待してるで。
承認を次の10年で見るかっちゅうと、期待してるねん。SynchronやNeuralinkのような大きな会社が大きな資金を得て研究を実行してるのを知ってるから、この時間で引き抜けなかったら困難になるねん。
医療産業の未来
この産業は製薬産業と同じくらい大きくなると思うかっちゅうと、我々は製薬について少し話したけど、アルツハイマーやパーキンソンの早期発症を特定できれば、製薬で遅らせることができるから、製薬は回避や良い健康の延長の既定の答えやねん。
製薬は簡単やねん。この成分を正しい場所に持ってきて、メカニズムを知ってて、配達するかしないかやからな。でも電気刺激や機械拡張、接続性はその産業が製薬産業と同じくらい大きくなるかっちゅうと、そうやと思うねん。
たくさんの機会があるねん。まず皆年を取るから、記憶拡張があったり、サイファイに行ったり、読んで理解するのを助ける何かがあれば、大きな助けになるねん。その人口には大きな市場があるし、もちろん病気を持つすべての人にも大きな市場があるねん。
早期採用者を見ると、埋め込む必要がないシステムに行くなら、ゲームについて考えてみ。未来のゲームが脳に依存して、例えば気分に応じてレベルが適応するとしたら、既に最初のプロトタイプがあるねん。
これは製薬のようになることができると思うねん。赤ちゃんから高齢者まで行けるし、新技術も同じやねん。異なる実装ではなく異なる応用のためにより適した異なる技術があるやろうけど、市場と必要性は確実にあるねん。
そうでなければ製薬もなかったやろうし、副作用が少ない似たような効果を作ることができるねん。製薬は肝臓、胃を通して処理されなあかんし、自然の生物学的フィルターを通らなあかん。ここでは脳に直接行くだけやけど、どうフィルターするか、自然の生物学的フィルターがないからそれが疑問やねん。
シミュレーション仮説
最後にちょっと楽しい質問やけど、我々が既にシミュレーションの中に住んでると思うか、どうやって知るやろうか。どうやって知らんのやろうか。既にこの技術を我々が既にシミュレーションの中にいる程度まで開発してて、知らんってのと同じくらい簡単やねん。
分からんねん。神が存在するかみたいなもんやねん。たぶんないと思うけど、なぜそうするのか分からんけど、十分な証拠がないから、シミュレーションに住んでるとは言えんし、シミュレーションに住んでないとも言えんねん。
重要な部分は、やってることが好きで、できる仕事と挑戦的な質問について幸せやっちゅうことやねん。多くの質問に答えが得られんことを知ってるけど、不確実性の動きの中にいてそれについてポジティブで幸せでいることについて、多くの人は物事に終結が必要やし、決定論的出力が必要やねん。
でもそれが科学やねん。何かを学んで、それが標準になって、そして他の何かを学んで標準が変わるんや。俺にとってはただの進化やねん。科学が堅牢で再現可能で、結論を出せるほど信頼できることを信頼して、このエコシステムに住んでて、我々を助けるんやから、月に飛んだり、我々を助ける多くの技術を開発したりできるんや。
新しいことを学んだら適応するねん。ChatGPTやAIに戻ると、ChatGPTが言ってることが真実かどう知るんやろうか。まだ受け入れるやろ。幸せな限り、物理学の法則は証明できる限り真実やし、この環境に住んでるから非常に快適に感じるねん。
最終的な楽観主義
君と会った両方の機会で、君の言うことと世界の見方に大いにインスピレーションを受けたねん。心から楽しんでるで。物理的に脳と相互作用する境界を破ろうとしてる非常に複雑なインターフェースにいて、合成知性が本当の牽引力と人間との感情的つながりを見つけ始めて、我々が脅威を感じる程度まで拡張してる影の中にいるんや。
この技術と知性の驚異的なキャンパスの中に存在してて、これらの学生が通って、世界のこの実用的で基盤のある見方を与えてるっちゅうのは、非常に新鮮やねん。
AIが人類をユートピアかディストピアに連れて行くと信じるかっちゅう質問を許してもらうなら、質問を言い換えさせてもらうわ。人間がAIを使ってユートピアかディストピアを作るかってことやねん。AIはただのツールやからな。ハンマーみたいなもんで、本当に美しいものを作ることもできるし、自分を破壊することもできるねん。
たぶん実用的で非常に単純な見方やけど、人間として、生活を楽にしてくれるものに自分自身をどの程度アウトソーシングしたいかっちゅう決定をする必要があると思うねん。
いつものように、ある人にとってはユートピアになるし、ある人にとってはディストピアになるかもしれんけど、大多数にとっては応用に応じて混合になることを期待してるねん。
皆にとってユートピアになることを期待してるけど、変に聞こえるけど、人々が人々、人々が値するものを得ることに焦点を当てて、AIにそんなに焦点を当てんことを期待してるねん。AIはまたツールやからな。
非常にポジティブに見てるけど、人間の損害をコントロールする必要があるねん。AI損害よりも人間の損害の方が心配やねん。人間が正しい決定を下して、間違った理由で決定を下さないことの方が心配やねん。
言うのは行うよりずっと簡単やけど、人類として、または政府がただ一緒に密接に働いて、人類の利益にならない決定をするかもしれない少数の個人にこのすべてをアウトソーシングしないっちゅう決定をする必要があるだけやねん。
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