世紀の革新的テクノロジー

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今日、私たちは人類の進化における次のステージの入り口に立っています。人間が自分の大脳皮質にデジタル情報処理の新しい層を追加しようとしている時代です。
私たちは、脳コンピューターインターフェース(BMI)という革新的な技術の入り口に立っています。この技術は、今後15年のうちに、人間についての私たちの理解、知性についての概念、コミュニケーション方法、感覚器官、そして意識そのものについての認識を完全に変えてしまうでしょう。
すべては、視覚、言語、運動機能を司る大脳皮質領域に接続されたニューロインターフェースから始まります。そして、感覚と感情の領域が加わり、デジタル世界と物質世界が私たちが現実として認識するものへと融合していきます。その後、ニューロインターフェースは大脳皮質のほぼすべてのパターンを読み取り、記録し、再生することを学習し、私たちにデジタルメモリーを与えることになります。
しかし、さらに重要なことは、私たちが他の人々と記憶や知識、経験を共有できるようになることです。つまり、この時点から、もはや数学や物理学、量子力学を学ぶ必要はなくなります。すべての知識は、思考による一つのリクエストだけで得られるようになります。
非効率的な言語によるコミュニケーションも必要なくなります。なぜなら、現実の一部を直接共有できるようになるからです。思考のプロセスそのものも劇的に変化するでしょう。現在の脳が入力情報の大部分を無意識的に処理し、私たちはその処理結果だけを利用しているように、未来の強力な人工知能は知的情報の大部分を処理し、私たちはその処理結果だけを利用することになるでしょう。
これは未来的な空想のように聞こえるかもしれません。しかし、これは70年以上にわたる脳とニューロインターフェースの研究に基づいて統計的に導き出された予測なのです。今日、赤外線視覚を持つラット、知的能力が数十パーセント向上したラット、全く新しいテレパシー的な社会的つながりの経路を習得した猿、思考の力でデジタル機器を操作する人々、そして他にも数百の科学的ブレークスルーが存在します。
これは空想ではありません。これは科学の進歩であり、私たちの未来なのです。しかし、このような未来には大きなリスクも含まれています。私たちの行動に影響を与えることができるのでしょうか？私たちの主体性はどうなるのでしょうか？自己アイデンティティはどうなるのでしょうか？そして最も重要なことは、私たちは意識を保持できるのでしょうか？
今日は、ニューロコンピューターインターフェースという新しい技術革命の世界に皆さんを誘いたいと思います。いつものように、私は最初に警告しておきます。場所によっては退屈で難しい内容になるかもしれません。しかし、いつものように、私は皆さんが全てを理解し、私たちを待ち受ける未来を理解できると確信しています。
こんにちは、私の名前はアンドレイ・ヴェリコアツキーです。それでは始めましょう。
知性と脳の可能性について語る時、研究の重要な対象となるのは新皮質、つまり大脳皮質です。これは脳の中で最も新しい部分で、初期の哺乳類に出現し、進化の観点からは驚くほど短い期間で現在の大きさまで成長しました。
わずか100万年ちょっとの間に、このような急速な発展が起こったのは、他の脳の部分が独自のニューロン接続構造を持つのに対し、大脳皮質は皮質カラムと呼ばれる普遍的な計算要素で構成されているからです。つまり、脳の発達は新しい独自の構造を発明する方向ではなく、既存の単純な構造を拡大・増加させる方向に進んだのです。
実際、このような高度な知的アプローチは、私たちすべてが知っているCtrl C + Ctrl Vとして知られており、新皮質の増大の速さを説明しています。人間の脳には15万以上のそのようなカラムがあり、各カラムは5-6層の何百万もの異なるニューロンで構成されています。
個々のカラムの動作原理については深く立ち入りませんが、これは脳の働き、知性、意識を理解する上で非常に重要です。意識に関する動画で詳しく説明しましたが、重要なのは、各カラムが体の特定の領域と結びつき、独自の特性の概念を一般化または形成するということです。
例えば、あるカラムは色の一般化を担当し、別のカラムは体積の一般化を、また別のカラムは匂いの一般化を、そしてまた別のカラムは恐怖を、笑いを、愛を、そして私たちが現実として解釈するすべての可能な概念についてそれぞれのカラムが担当しているのです。
驚くべきことは、個々のカラムは単独では無意味だということです。匂いの分子構造の個別の概念や、視覚反応のセット、感情のセットは、それ自体では全く意味を持ちません。しかし、これらのカラムをすべて結合し、これらの概念をすべて統合し始めると、主観的な現実、つまり私たちが意識と呼ぶものが生まれるのです。
例えば、前頭葉のカラムは私たちの大脳辺縁系、つまり感情、身体感覚、生命維持、恐怖、衝動などを司る脳の構造システムと結びついています。これらのカラムをすべて一緒に取り、統合すると、私たちが自己意識と呼ぶもの、あるいは簡単に言えば、私たち自身の一般化されたモデルが生まれます。
例えば、今、自分の内的な感覚、身体の感覚、内的な世界の感覚に集中しようとすると、額の領域のカラムが働きます。そして、これに十分な時間を費やすと、ある時点でこの領域に疲労を感じることさえあります。
しかし、このような自己モデルは空虚な中に存在することになります。主観的な現実の解釈が現れるためには、より多くのカラムを追加する必要があります。空間のカラムを追加すると、ある種の場面が得られ、物体のカラムを追加すると、その空間は家具で満たされます。そして、色、匂い、音、質感、時間、そして他の多くの概念のカラムを追加すると、私たちが現実として、あるいは主観的な経験として、あるいは意識として感じるものが得られます。
つまり、異なる物事、出来事、記憶、または課題について考えるとき、異なる概念のカラム間の異なる結合が活性化され、それが異なる画像を生成します。より適切に言えば、現実の異なる断片を生成します。なぜなら、脳の下位階層である辺縁系にとって、情報が外部世界から来ているのか、想像から生成されているのかの区別はないからです。
一般的に要約すると、意識や知性といった複雑な特性は、数百万の異なる概念を単純に結合した結果として生まれます。これは、知性のレベルが新皮質の大きさに依存することを見事に示しています。そして、自己意識の特性は、発達した前頭葉皮質を持つ哺乳類にのみ現れます。
しかし、これはハムスターを叩くまでの話です。これらのカラム間の結合は動的なシステムであることを理解することが重要です。私たちの脳には数億の異なる概念があり、それらから事実上無限の数の思考、あるいはより正確に言えば現実のシミュレーションを構築することができます。
例えば、「4本足」、「動物」、「友好的」というようなカラムから「犬」という概念を構築することができます。しかし、音の概念を加えて「ニャー」という鳴き声を追加すると、その同じ犬は猫に変わってしまいます。つまり、おそらく私たちの脳は個々のオブジェクトについての知識を持っているわけではありません。それは非効率的だからです。
脳は、異なる普遍的な一般化された特性からこれらの知識を構築します。そして、たった一つの新しい概念を追加するだけで、脳のパターンのコンテキスト、つまり思考のコンテキストを完全に変えることができます。
しかし、驚くべきことは、多くの人々が意識や世界認識の道について哲学的に語ることができますが、これらのものを操作することは、哲学者の著作を読むよりもはるかに簡単だということです。これは、てんかんの重症患者に対して脳手術を行っていた神経外科医のイツハク・フリードの実験で鮮やかに示されています。
人間の脳には痛覚受容器がないため、このような手術は麻酔なしで行うことができます。フリードは、新皮質の特定の点を刺激するたびに、患者が笑い出すことに気づきました。しかも、単に反射的に笑うのではなく、その時の状況を本当に面白いと感じていたのです。手術台に横たわっていることが明らかに面白くないにもかかわらずです。
彼女に笑う理由を尋ねたとき、彼女は単に「面白いから」とは答えませんでした。代わりに、すぐに理由を見つけ出し、周りに立っている医師たちが面白く見えると言ったのです。つまり、彼女の脳の中で、異なるカラムから、彼女が脳手術を受けていて周りで医師たちが働いているという意識的な主観的現実が形成されていました。これは定義上、彼女に不快感を与えるはずのものです。
しかし、医師たちがおそらく笑いを担当するカラムを刺激し始めると、彼女の主観的な現実全体が全く異なる、面白いコンテキストを帯びるようになりました。これは、鳴き声のカラムが犬の概念を猫に変えるのと同じことです。ただし、彼女の場合は、不快な状況が面白い状況に変わったのです。
ここで根本的で当然の疑問が生じます。各カラムが特定の特性のセットを担当し、それらが一緒になって概念やアイデアを形成し、私たちがそれらのカラムを操作できることを理解しているなら、それらに接続して、思考を読み取ったり、逆にそれらを統合したりするためにデータを解読することはできるでしょうか？
結論を先に言えば、明らかにできます。そして、これは人類全体の未来を変えることになります。しかし、そのためには最新のニューロインターフェースとプログラミングの知識が必要になります。良いニュースは、自分の未来を変えることは今すぐにでも可能だということです。しかも、大きな特典付きで。なぜなら、教育プラットフォームのSkillboxでは、ブラックフライデーセールを実施中で、最大60%の割引と、ニューラルネットワーク、キャリアプランニング、英語の3つのコースが無料でついてくるからです。
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皮質カラムと人間の思考の読み取りの話題に戻りましょう。一見明らかではない複雑な問題が存在します。問題は、脳全体とその個々のカラムが標準化された普遍的な情報を含んでいないということです。
例えば、あなたの最初の犬についての記憶は、おそらく脳が、ニューロン間の因果関係に基づいてデータを生成し、それらが一緒になってある種の論理的な機能を形成しているのです。
つまり、例えば、卓球をするロボットを作ることはできます。しかし、そのためには、ラケットの動き、ボールの速度、その回転、軌道などについての膨大な積分方程式のリストを計算する必要があります。
一方、私たちの脳はプログラムではありません。そこには積分方程式は含まれておらず、ラケットやボールの物理的なパラメータは計算されません。それにもかかわらず、私たちは予測と知性について驚くべき特性を示します。
これは、私たちの脳が信じられないほど効率的な生物学的学習マシンだからです。生物学的であれ人工的であれ、すべてのニューラルネットワークは関数フィッティングの原理で動作します。各ニューロンは、yes/noまたは1/0の応答を持つ単純な関数です。
そして、情報理論によると、このようなバイナリーシーケンスだけを使って、あらゆる関数を記述することができます。ボールをどう打ち返すかも含めて、宇宙全体を記述することができます。
つまり、プロ選手の脳は、試行錯誤の方法で、ラケットの動き、ボール、さらには相手の感情状態に関するすべての概念を既に学習しています。私たちの脳には方程式はありませんが、概念に基づいて、将来の出来事の確率をシミュレーションし、どこでボールを打ち返すべきか、あるいはラケットをどう持つべきかを予測することができます。
問題は、学習プロセス、つまり関数フィッティングがランダムで、入力データから生物学的なニューロン構造まで、膨大な数の要因に依存しているということです。つまり、仮説的に、人間の一つのカラムを完全に解読し、それと何らかの相互作用ができたとしても、別の人間の同じ場所には、全く異なるカラムがあり、全く異なる概念を担当し、全く異なる内部接続構造を持っている可能性があります。
各カラムは、独自の普遍的な学習計算要素です。これは、若いフェレットの耳と目の入力データを交換した実験で、彼らが完全に正常に機能したことや、目の見えない人の視覚カラムが他の機能に再学習を始め、他の能力の質を向上させることからも証明されています。
要するに、カラムが独自で、普遍的で、ランダムに学習するという事実は、意識の難問という哲学的な問題に私たちを導きます。これは非常に単純化して言えば、なぜ私たちに主観的な独自の経験、何かの独自の感覚、あるいいわゆるクオリア（例えば赤色の、あるいはカモミールの香りの）があるのかを説明することです。
しかし、個人的に、私はこの問題をそれほど難しいとは考えていません。例えば、もし私に赤色とは何かと尋ねられたら、私の脳の中では、一人称視点で赤い四角を見ている画像が形成され、それが私の注意の焦点全体を占めます。
これは、私の新皮質が、言語やテキストを担当するカラムを含む、異なる皮質カラムの概念から、私が赤色として解釈するある種の画像を形成したことを意味します。
したがって、クオリアとは何かという質問に対する私の個人的な答えは、クオリアは特定の現象に割り当てられた皮質カラムの独自の結合であるということです。この場合は赤色です。
問題は、既に述べたように、このカラムの結合と個々のカラム自体が各人にとって独自のものであり、私たちはそれらを標準化して、地球上のすべての人々に共通の解釈を与えることができないということです。これが、いわば問題の難しさです。
しかし、この問題は本当にそれほど難しいのでしょうか？私に反論の余地を与えてください。しかし、その前に、あなたがまだ眠っていない、あるいはもっと軽い内容を見に行っていないうちに、この動画の下にある「いいね」ボタンの場所にあなたの指が来るように、あなたの大脳皮質カラムのパターンを形成してくださるようお願いします。心から感謝します。
すべては、もし私たちが人間の脳の形成の最初の段階で、人間としての機能ではなく、特定のパターンや結合のセットが具体的な現象に対応していることを特定し分類することを担当する新しい部分を統合することができれば、この脳の部分を多くの人々に統合することで、彼らの新皮質の働きを完全に標準化し、少なくとも思考を読み取ったり、それらを直接脳に伝達したりすることができるということです。
つまり、この新しい部分は、各個別の脳のための普遍的な統合ハブとなるでしょう。一つの脳で生じる赤色の独自のパターンは処理され、標準化された色となり、その後、別の脳の新しい部分に伝達され、そこからその人に特有の独自のパターンが再度生成されるのです。
つまり、事実上、これはクオリアの解読器であり送信機となるでしょう。これには何か空想的な技術が必要だと反論するかもしれません。しかし、実際にはそうではありません。これらは既に存在しています。必要なのは、計算能力と人工ニューラルネットワークの進歩だけでした。
この動画を見て、何が見えるか考えてみてください。かなり不気味に見え、質の悪いニューラルネットワークの画像生成のように見えます。しかし、実際にはあなたは人間の思考を読み取っているのを見ているのです。
この実験の本質は、被験者が異なるビデオクリップを見ている間、その脳の活動をトモグラフィーで記録するというものでした。その後、ニューラルネットワークがこれらの記録を見て、特定の画像に対応する特定のパターンを区別することを学習しました。
学習後、被験者に再び異なるビデオや画像を見せ、ニューラルネットワークは人が何を見ているかを理解しようとしました。結果は映画のようではありませんし、その理由についてもすぐに説明しますが、それでも多くのシーンで輪郭が見えます。人物が登場するシーンではその形が分かり、記号の画像はほぼ完全に認識することができます。
これらの画像の質は恐ろしいと思えるかもしれません。しかし、世界中の何百万人もの目の見えない人、話せない人、あるいは他の障害を持つ人々は、そうは思わないでしょう。たとえこのような形であっても世界を見ることができる、あるいはこのような形であっても自分の考えを伝えることができることは、彼らにとって人生最大の幸せとなるでしょう。
いずれにせよ、このような方法の問題点は明らかです。まず、ニューラルネットワークは非常に小さなデータセットで学習しています。一方、脳は一生の間にペタバイト単位の様々な情報を処理しています。
もし私たちが長期間、例えば少なくとも1年間、理想的には脳のほぼすべてのニューラル接続が更新される5年間にわたってニューラルネットワークを学習させることができれば、パターンのより正確な図を得ることができ、より質の高い画像を得ることができるでしょう。
第二に、脳からの情報を読み取る方法自体が非常に非効率的です。磁気共鳴画像装置は巨大で、適用範囲が限られています。脳の電気的インパルスを見ることはできず、血流による活動を読み取っています。これはデータ取得に大きな遅延を生み出し、さらに重要なことに、情報を逆方向、つまり脳に伝達することができません。
より効率的な動作のためには、リアルタイムで脳の電気活動を読み取り、逆方向にインパルスを伝達できる装置が必要です。そしてここで大きな問題が生じます。
問題は、頭蓋骨、そして実際には私たちの体全体が優れた絶縁体であるということです。脳の外部でクリアなデータを得ること、しかもリアルタイムで得ることは、ファンタスティックなほど難しいのです。
最も高度な脳波計でさえ、脳の複雑な構造とニューロンの数を考慮すると、常に大量のノイズを生成します。したがって、現時点で利用可能な唯一の方法は、電極を直接脳に埋め込むことです。
しかし、その前に、私は宇宙の探求における小さな人間の願望を反映する別の素晴らしいものについてお話ししたいと思います。私は、宇宙の美しさと探求の進歩にインスパイアされた、ベラルーシのブランド「フヴィリナ」の限定コレクション「ユニバーサム」の時計についてお話ししています。
個人的に、これは本当に素晴らしい発見でした。私は長い間、宇宙への愛を表現できるアクセサリーを探していましたが、それは洗練されていて、最も重要なことに、科学的な背景を持つものでなければなりませんでした。多くの人が、これは不可能な課題だと同意すると思います。
しかし、フヴィリナのデザイナーたちはそれを成し遂げ、宇宙探査の歴史全体を小さな時計の中に封じ込めました。文字盤の左側には、地球が宇宙の中心で、すべての天体が地球の周りを回るという、実際の古い地球中心説の地図が描かれています。
しかし、右側には現代の太陽中心説の地図が描かれており、地球は太陽の周りを公転する他の球の中の小さな球に過ぎません。このようなアプローチは、科学と宇宙についての私たちの理解における進歩を反映するだけでなく、宇宙の哲学的な認識も示しています。
私たちは、人間が世界の中心であるという考えから、私たちは恐ろしく広大な宇宙の微視的な一部に過ぎないという客観的な事実へと移行しました。この空虚さは、黒色によって非常に象徴的に強調されています。
このようなデザインは、私だけでなく、多くの人々に評価されています。フヴィリナブランドはニューヨークファッションウィークに参加し、数々の賞を獲得しています。最近では、2023年ニューヨークプロダクトデザインアワードのシルバー賞と2024年IFデザインアワードを受賞しています。
技術面でも、すべて素晴らしいものです。時計には自動巻きの日本製機械式ムーブメントが搭載されており、ケースはステンレス製、両面のガラスはサファイアクリスタル、ストラップは本革を使用しています。
したがって、もしあなたが宇宙に関連する洗練されたアクセサリーを夢見ているか、そのような人へのプレゼントを考えているなら、説明欄のリンクをクリックしてください。このコレクションは365個の限定品です。
実際、人間の脳を外部装置と接続する最初の試みは、1960年代に行われました。エンジニア物理学者のエドモン・ディヴァンは、有名な数学者ノーバート・ウィーナーのアイデアに基づいて、頭蓋骨に感知電極を取り付け、脳の活動を操作することで電気機器、例えば電球やテレビのオン/オフを制御しました。
当時の技術的な観点から見ると、これは本物の奇跡のように見えました。しかし、情報の読み取りの質と、数部屋を占める機器自体は非効率的でした。それでも、科学者たちはその段階で、モールス信号を使ってテキストを送信するなど、より複雑なタスクを考え出そうとしていました。
いずれにせよ、その後の発展は全体的な技術進歩によって停滞していました。そして、よくあることですが、理解不能な技術の重荷を動かすことができるのは、軍産複合体だけでした。
そのため、約10年後、ジャック・ヴィダルは、思考の力で航空機を遠隔操作するための最初のニューロインターフェースの開発に助成金を受けました。
ここで注意すべきは、当時、世界は最初のニューラルネットワークの技術的ブームを経験していたということです。これは、いわゆる冷戦と同時期でした。そのため、ニューロインターフェースだけでなく、音声による重機の操作、言語翻訳機など、可能なすべての技術が支援を受けていました。人工知能に関する動画で話したように。
苦い真実は、ヴィダルの研究を含め、これらの技術のどれ一つとして、同じ単純な理由、つまり進歩、特に計算能力とRAMの不足により、実用的なものとはなりませんでした。部屋全体を占める数百メガバイトでは不十分だったのです。
しかし、人間との接続という野心的なプロジェクトと並行して、他の方向性も発展していました。特に、動物の脳への電極の直接埋め込みです。これにより、より単純な脳でより正確に情報を読み取り、さらに脳を逆方向に刺激することができるようになりました。
最初はもちろんラットでした。ラットでの実験は、技術の実現可能性と特定のインパルスの解読の可能性を示しただけでなく、例えばドーパミンの放出を担当する特定の領域を刺激することで、動物に習慣を植え付けたり、さらには刺激への依存を形成したりできることも示しました。
次は、猫などのより大きな哺乳類でした。これらは、私たちが新皮質のプログラムされた機能を持って生まれてくるのではなく、入力データに応じて情報を効率的に処理することを学習することを示しました。
例えば、垂直線のある檻で育てられた猫は階段で方向を定めることができず、逆に水平線のある檻で育てられた猫は椅子の脚の間で方向を定めることができませんでした。
しかし、さらに重要なことに、脳内の情報は、現代の人工ニューラルネットワークのように層で処理され、特定の概念を形成します。これについては先ほど話しました。ある層では輪郭が読み取られ、別の層では形が形成され、第三の層では形が顔や動物に分類される、といった具合です。
しかし、ニューロインターフェースの発展における次のステップは、ほぼ20年待たなければなりませんでした。技術の進歩により、より複雑な電極システムを脳の広い領域に埋め込むことが可能になり、計算能力により、より大きなデータパッケージを処理することが可能になりました。
1990年代末、ジョン・チャピンとミゲル・ニコレリスの研究グループは、電極を埋め込んだラットにレバーを押して水を得ることを学習させました。彼らは、ラットの脳に特定のパターンが発生するタイミングを正確に特定し、次回からは、そのパターンが発生したときにのみ水を与えました。つまり、適切に言えば、ラットが水について考えた瞬間に水を与えたのです。
ここで少し脇道にそれて、脳が下す決定は、私たちには瞬時のように見えますが、実際には準備期間を経ているということを説明する必要があります。これは、いわゆる期待曲線に反映されています。
つまり、意識的な決定（曲線の最低点で示される）の前に、脳が無意識的に情報を処理し、選択の準備をする期間があります。そのため、明らかな解決策は、意識的な選択の点の前にアクティベーターを置くことでした。これは、50年前に古い技術でスライドめくりの実験で試されました。
このような実験の効果は、人間の意識的な感覚では、スライドがまるで魔法のようにめくられるというものでした。意識の中にはまだ行動の点がないのに、行動は既に実行されているのです。
ラットの実験に戻ると、給水器の作動点も選択の前にありました。これは、ラットにとって作動が自動的に、言いたいところですが無意識的にというのは正確な言葉ではありませんが、そのように起こったことを意味します。
一見、このような結果は革命的あるいは重要なものには見えないかもしれません。しかし、より深く考えると、すべての哺乳類、人間を含めて、運動機能を担当する領域は新皮質の重要な部分を占めています。
多くの人が、脳の領域に応じた人体の部分の比率を示す図を見たことがあると思います。給水器の作動を無意識的なものにすることで、ラットは行動を考えるためのエネルギーを使う必要がなくなり、また、脳の活動を他のタスクに使うことができるようになります。
生活の中から類似例を見つけるのは難しいですが、歩く時の各ステップを考え出さなければならない状況、軌道の選択から足の角度まで、を想像してみてください。しかし、ある時点で、すべてが自動的に起こり始めるのです。
そのため、ラットの脳は驚くほど速くこのトリックを習得しました。レバーによる作動を完全に忘れるまでに1週間もかかりませんでした。
このような驚くべき結果の後、科学者たちはさらに一歩進み、単に脳に影響を与えるだけでなく、新しい感覚器官を作り出すことができるのではないかと考え始めました。これにより、動物の生理学的能力を拡張できるのです。
そのために、彼らは触覚を担当する脳の部分に、単なる電極ではなく、赤外線放射に反応して作動する360度の赤外線センサーを埋め込みました。実験は完全な暗闇の中で行われ、円周上に4つの甘い水の給水器が設置されました。
4つの異なる点と暗闇は、結果の誤った解釈を避けるために必要でした。なぜなら、ラットのお尻に電極を埋め込んでも、それを訓練することはできます。電気ショックによってでも。
見てのとおり、ラットは単に赤外線信号を感じて給水器を探して走り回っているのではありません。それがどの方向から来ているのかを理解し、正確にその方向に移動しています。しかも、ラットがどの位置にいても、背中側からの信号でさえ捉えることができます。
ここで実験の根本的な本質を理解することが非常に重要です。先ほど述べたように、新皮質は最初から何らかの行動にプログラムされているわけではありません。入力データに基づいて学習します。
そこで、ラットの脳にセンサーが埋め込まれた時、脳は自分の利益のために自然とそれを使用することを学習したのです。何もプログラムされておらず、余分な信号も送られませんでしたが、ラットは1週間もかからずに、全く異質な特性を習得しました。
ラットは文字通り、自分では気づかないうちに、何か別のものに進化したのです。それでも、科学者たちはこのような証拠では満足しませんでした。
次の実験では、今度は視覚野にセンサーを埋め込み、ラットが可能な限り実際の視覚として解釈できるようにしました。実験自体も複雑になりました。今度は給水器が可視光と赤外線を組み合わせた異なる信号を発し、特定の比率を持つものだけが甘い水を出すようになりました。
つまり、今やラットは単に感覚に向かって走るだけでなく、新しい感覚器官と正確に相互作用し、そこからの情報を処理しなければなりませんでした。今回、ラットは学習に約3週間かかりましたが、最終的には視覚だけを使用する場合と同じくらい速く信号を区別できるようになりました。
ラットがすべての給水器を調べ、必要な信号のある給水器に向かう様子が観察できます。このような脳の驚くべき可塑性は本当に驚きです。これは、脳がその複雑さにもかかわらず、そして私たちが技術的に何兆もの接続を解読できないにもかかわらず、脳自体が適応し、新しい情報源の使用を学習できることを意味します。
バカげて聞こえるかもしれませんが、ある意味で脳は私たちよりも賢いのです。実際、このような脳の可塑性は、デバイスの直接的な埋め込みの場合だけでなく、現れます。
おそらく、ゴム手の錯覚について聞いたことがあるでしょう。人の前にゴム手の模型を置き、本物の手と模型の手の両方を同時に物で撫でる実験です。視覚的・触覚的な情報を受け取ることで、人間の脳はわずか数分後に、模型を完全に自分の体の一部として認識し始めます。
被験者は完全に模型であることを理解しています。彼らはバカではありません。しかし、その後、ゴム手をハンマーで叩くと、人は反射的に反応し、痛みを感じます。脳がわずか数分で、無意識のうちにその手を自分のものとして認識することを学習したからです。
いずれにせよ、ラットでのこのような結果の後、必要なのは、より大きく、より知的な動物に実験を拡大し、より複雑なタスクを解決する可能性を探ることでした。つまり、サルです。
サルでの実験は1990年代頃に始まり、この場合、埋め込まれた電極ははるかに大きく、一種の帽子のような形をしていました。実験自体も再び複雑になりました。今度は動物はただ給水器を見つけるだけでなく、まずジョイスティックでゲームをプレイすることを学び、その後、思考の力でそれを行うことを学ばなければなりませんでした。サルたちは実際にそれを非常に速く学習しました。
その後、科学者たちは考えました。もしサルが2つの軸で何かを制御することを学べるなら、車椅子を制御することを学べるのではないか？答えはイエスでした。では、サルは単にジョイスティックではなく、多次元のものを制御し、脳への逆インパルスを受け取り、特定の目標を強調表示することで新しい通信チャネルを作ることができるだろうか？これも可能であることが分かりました。
これは、車椅子を制御する能力、多次元のものを制御する能力、代替的な感覚源を通じてオブジェクトと相互作用する能力という3つの事実が、仮説的に、何千万人もの障害を持つ人々に現代世界でより快適な生活を与える可能性があることを意味していました。
しかし、科学者たちはここでも止まりませんでした。もし私たちがサルの脳と成功裏に直接相互作用できるなら、複数の脳を結合して共通の知的タスクを実行させることはできないだろうか？一種の集合知を作ることは可能だろうか？
そのために、彼らはまず2匹のサルを使って、デジタルの手でサークルを捕まえるという同じゲームを行いました。しかし、今回は、一方のサルは水平方向のみ、もう一方は垂直方向のみを制御できました。
これは人間にとっても非常に難しいタスクで、タスクを効果的に実行するためにお互いの意図を細かく理解する必要があります。しかし、デジタル情報源だけでつながれた2つの異なる脳は、かなり早く同期し、協力して行動することを学び、タスクを効果的に実行するようになりました。
その後、科学者たちはさらにタスクを複雑にし、3番目のサルと3番目の行動軸を追加しましたが、脳は再び同期し、タスクを実行しました。さらに興味深いことに、その後、被験者たちが複雑なタスクに直面していない時でも、この脳間の通信チャネルは維持され、彼らの脳の活動のさらなる同期が観察されました。
つまり、サルたちは全く新しい形の社会的コミュニケーションを獲得したのです。このような脳の集合的能力のデモンストレーションは非常に驚くべきものに見えますが、これには何も特別なものはありません。
サルや他の霊長類、そして私たち人間を含めて、これらは社会的な動物です。ラットの脳が赤外線センサーと効果的に相互作用することを学習するのと同じように、私たちの脳も互いに相互作用することを学習します。
私たちが動物と異なる点は、脳の同期のために異なる情報チャネル、つまり言語、スピーチ、ジェスチャーを使用するということだけです。そして、既に述べたように、脳にとって、どのような入力情報が入ってくるかは重要ではありません。脳はあらゆる情報を処理することを学習できます。
本当に驚くべきことは、ニューロインターフェースの観点から見ると、通信チャネルの効率がはるかに高いということです。なぜなら、通常、それらは既存の新皮質のニューロンパターンを使用し、脳がそれを新しい方法で解釈し始めるからです。
一方、幼児期に学習する言語やスピーチははるかに複雑です。人が幼児期にその皮質カラムにこれを学習せず、ブローカ野やウェルニッケ野の領域が脳に形成されない場合、これらの皮質カラムは他の機能を担当することになります。
そのため、いわゆる「野生児」に言語とスピーチを教えることは非常に難しいのです。つまり、彼らは実質的に脳間の情報通信チャネルを奪われているのです。
いずれにせよ、確立された科学的基盤を考慮すると、ニューロインターフェース分野で本当のブームが始まりました。科学論文の数は毎年ほぼ倍増し、最初の人間向け技術が実験研究の段階に入りました。
2000年代半ば、BrainGateの研究グループは、患者がコンピュータのコントローラーを自由に操作できるようにしました。これは、簡単なピンポンゲームをプレイすることに加えて、少なくともネットワークから情報を得る自由を与えました。
その後、技術は深さではなく広がりに向かって発展しました。人々は様々なマニピュレーターの使用、テキストの入力、車椅子での移動、そしてコマンドで制御できる他の多くのことを学びました。
その後の10年間で、埋め込み用の既製のソリューションが科学市場に登場し、現時点で少なくとも160人の患者がニューロインターフェースを使用しています。深層学習と人工ニューラルネットワークの急速な発展は、機能と研究のさらなる拡大を促進しました。
また、視覚や運動機能の回復、その他多くの科学的開発の分野でも多くの研究が行われました。これらをすべて列挙することはしません。なぜなら、それらは本当に何千もあり、私の主な視聴者層は既にすべてのプレスリリースを覚えているからです。
私は、20年以上経った今でも、このような強化された人々を見ないのはなぜかということに焦点を当てたいと思います。しかし、その前に、ミスター・ペップに対して、チャンネルへの支援に個別に感謝したいと思います。この支援のおかげで、次回のエピソードから新しいマイクが導入され、より良い音質になることを期待しています。心から感謝いたします。
実際、その理由はいくつかの問題にあります。まず、埋め込み電極自体や他の技術的オブジェクトについてですが、私たちは皆、ニューロインターフェースの問題においてサイズが重要であることを理解しています。
つまり、情報読み取りのチャネル、より正確には新皮質に配置できる電極の数が多ければ多いほど、より多くの脳のパターンを解読し、相互作用に使用することができます。
問題は、電極が硬い異物であり、どのような状況でも脳を損傷し、免疫反応を引き起こすということです。動物実験の場合、科学者たちはより柔軟な倫理的規則を持っています。
つまり、例えばサルの場合、大きな皮質領域をカバーできる帽子全体を作ることは許容されます。しかし、人間の場合、異物に対する免疫系の反応を予測することは困難です。
埋め込みプロセス自体が一部のニューロンを損傷するだけでなく、もし脳の大きな領域をカバーすると、炎症プロセスが被験者の脳を重大に損傷する可能性があり、これは絶対に禁止されています。
そのため、すべての埋め込みプレートは効率性の限界にあります。それらは非常に小型で、脳へのリスクを最小限に抑えるために、最大でも数百の電極しか持っていません。したがって、ニューロン自体ではなく、そのパターンを記録しているとしても、つまり100個の電極が仮説的に10万個のニューロンの活動を記録できるとしても、動物用のアナログと比較すると、このようなプレートの解像度または帯域幅は非常に小さく、それはもはや小さな制限ではありません。
2番目の問題は、埋め込みプロセス自体にあります。ご理解の通り、これには頭蓋骨を直接開く複雑な脳手術が必要で、そのような手術には、外科医のエリートと考えられ、数十年にわたって訓練を受け、そしてそれほど多くはいない神経外科医を筆頭とする高度な資格を持つ医師のチーム全体が必要です。
これは、ニューロインターフェースの埋め込みプロセスを大量生産化した場合、医師がボトルネックとなることを意味します。このような需要を満たすだけの専門家、設備、手術室の数は単純に存在しません。
実際、ここから3番目の、そしておそらく最大の問題が生じます。埋め込み機器と患者のケアには莫大な費用がかかります。1回の手術だけで50万ドルから150万ドルと見積もられています。
しかし、より重要なことは、その後のメンテナンスが10倍もの費用がかかることです。つまり、患者は医師による監視、エンジニアによる機器の保守、プログラマーによるソフトウェアの保守などが必要で、そのため、1人の患者に対して数十人の高度な資格を持つ専門家が必要で、それぞれに相応の給与を支払う必要があります。
さらに、機器自体も時間とともに劣化します。人体は非常に攻撃的な環境だからです。そのため、電子基板の寿命は約5-7年で、その後は取り出すか新しいものに交換する必要があります。
したがって、プロジェクトに助成金や資金がある間は、全体的に問題なく進みますが、資金が途切れると、非常に深刻な問題が始まります。世界中に、プロジェクトの資金が尽きた後、作動しない埋め込み機器を体内に持つ人が数十人います。
これらの機器を修理する人もいなければ、取り出す人もいません。バッテリーを交換する人さえいません。これは特に、人生の短い期間だけでも何らかの形で見ることができるようになった人々にとって悲しいことです。
4番目の問題は、頭の良い科学者やエンジニアたちが、人々がその発明をどのように使用するかについてあまり考えていないということです。彼らは科学を研究し、技術を開発します。
そのため、患者の頭から3センチの多芯ケーブルが突き出ていることや、機器の動作に別のテーブルと機器が必要であることといった問題は、二次的な問題となります。
つまり、これまでの説明をまとめると、ニューロインターフェース技術は、選ばれた重度の障害を持つ人々の使用という観点からでさえ、信じられないほど複雑です。大規模な使用については言うまでもありません。
しかし、実際には、このような状況は、人類の存在の形を変えたほぼすべての革命的技術で起こっていました。組立ラインが発明される前にも自動車はありました。ただし、組立は手作業で、自動車自体は贅沢品でした。
民間航空が発明される前にも飛行機はありました。ただし、海路の方が快適で安全でした。パーソナルコンピュータが発明される前にも個別のコンポーネントはありました。ただし、自分で4コア、4GB、ゲーミングビデオカードを組み立てられる人は多くありませんでした。
携帯電話が発明される前にも無線受話器はありました。iPhoneの前にもタッチスクリーン搭載の電話はありました。ただし、使用が不便でした。ChatGPTの発明の前にも他の言語モデルやニューラルネットワークはありました。ただし、そのスケールと機能は一般ユーザーにとって興味深いものではありませんでした。
このような技術のリストは非常に長く続きますが、主なポイントは、生の革命的技術から一般消費者向けの本当の製品を作るために、十分な資金力と科学的知見を持った人物や商業グループが現れる必要があるということです。
ニューロインターフェースの観点から見ると、そのような商業グループは、2016年にイーロン・マスクの主な資金的支援を受けた7人の科学者によって設立されたNeuralink社です。つまり、最後の重要な科学的ブレークスルーから10年以上経った後です。
会社は直ちに、前述のすべての問題を解決し、最短期間で完成品を発売するという目標を掲げました。私は強調しますが、障害を持つ人々のための大量消費向けの製品、そして長期的な展望では、人間の通常の生物学的能力を拡張できる、すべての人々のための製品です。
これは一部の人々にとっては、控えめに言っても非常に高すぎる目標に見えるかもしれません。しかし、既に説明した歴史的な科学的成功を考慮すると、これは高すぎる目標ではありません。これは唯一の、そして必然的な出来事の発展です。これは進歩です。
科学者グループは、埋め込み可能なものではなく、埋め込み方法から作業を始めました。つまり、彼らは最も狭く、最も高価な場所、つまり資格を持つ専門家の不足から解決を始めました。
このような問題の解決策は、医学の別の分野、特に視力矯正手術から取り入れられました。私を含む多くの人々が、このような手術がほとんど組立ライン式に行われ、手術自体はわずか数分しかかからないことを身をもって知っています。
このような効率性は、高精度な機器によってプロセスがほぼ完全に自動化されているおかげで可能です。高度な資格を持つ専門家の主な機能は、手術の実行の承認と監督に限られています。
そのため、Neuralink社は、効率的かつ最小限のリスクで電極を脳に埋め込むことができる高精度な自動化ロボットの開発から始めました。彼らのロボットは「ミシン」と呼ばれています。なぜなら、電極の埋め込みプロセスが、布に糸を通すプロセスに似ているからです。
これは偶然ではありません。Neuralink社からの2番目のイノベーションは、人間の髪の毛ほどの厚さの柔軟な電極の花輪です。他の硬いプレートのアナログが特定の場所に文字通り打ち込まれるのとは異なり、柔軟なフィラメントにより、血管からできるだけ離れた場所を選んで埋め込むことができ、免疫系の反応のリスクを最小限に抑えることができます。
花輪状の電極の配置にも目的があります。実際、一本の生きた糸に数十個の電極を配置することができます。例えば、以前のバージョンのプレートには300個以下の電極しかありませんでしたが、Neuralink社の基本バージョンには既に1000個以上が含まれており、科学者たちは16,000個までこの数を増やすことができると述べています。
柔軟な糸と組み合わせることで、これは理論的にNeuralink社が視覚、言語、運動、感覚、意味領域を含む新皮質の広い領域をカバーできることを意味し、これは事実上、人間の新しい進化、つまり新皮質の新しいデジタル層への拡張につながり、その結果は壮大なものとなるでしょう。しかし、これについては後で話しましょう。
状況は2019年に緊迫しました。科学者たちは被験者のサルの実験映像を公開しました。最初、サルはシステムがキャリブレーションしている間、ジョイスティックでプレイしていましたが、その後ジョイスティックを切断してもサルは遊び続け、最終的にはジョイスティックのことを完全に忘れてしまいました。
おそらくマスクのメディア性が功を奏したのか、あるいはGoogleのAlphaGoのような計画的なメディアキャンペーンだったのか、「見てください、サルが思考の力でポンをプレイしています」というようなニュースが世界中を駆け巡りました。
その日、世界中の科学者たちの怒りは新年の花火のように輝きました。なぜなら、15年前に人間が既にこれができたからです。彼らは既に様々な腕を制御し、ゲームをプレイし、移動し、書き込みを行い、他の多くのことができたのです。
要するに、その日、本当の革命とイノベーションは見過ごされてしまいました。サルの映像をもう一度見てみると、ある詳細、つまり患者の頭から変電所のような多芯ケーブルが突き出ていないことに気づかないでしょう。
これが実際に技術を消費者向け製品に変えるものなのです。以前話したように、会社は単にスカルポートを作っただけではありません。彼らは、信号処理と圧縮の要素を含む小型デバイスを作り、それはスマートフォンのアプリケーションにワイヤレスで信号を送信し、そこで信号がニューラルネットワークによって処理され、逆の応答を返します。
つまり、Neuralink社は部屋いっぱいの機器を、小さなデバイスと電話のセットに圧縮したのです。しかも、デバイス自体は、痕跡を残さないように頭蓋骨に埋め込まれます。
現在、世界には2人のNeuralink社のデバイスを使用している人がいます。その小型化と利便性により、彼らは毎日それを使用することができます。しかし、現時点では、メディアが何を言おうと、Neuralink社は機能的に競合他社を上回っているわけではありません。例えば、BrainGateと同じですが、利便性では間違いなく上回っています。これが、私たちが話していた競争を生み出すのです。
一般的に、私はNeuralink社のさらなる詳細には深入りしません。あなたは既にすべてを知っているか、YouTubeに良い動画があります。私は、デジタル脳の進化とともにどのような未来が待っているのかに焦点を当てたいと思います。
現在、すべての人間のニューロインターフェースは数百の電極と運動皮質に限定されています。しかし、電極の数をさらに増やすことで、他の領域も活用できるようになります。
まず、視覚皮質です。現時点で、科学は私たちの脳内で視覚的な画像がどのように形成されるか、いくつかの処理段階を経てかなり正確に理解しています。これは非常に複雑なプロセスですが、重要なのは、ラットの脳での研究が、例えば左右や上下といった軸に沿ったオブジェクトの位置が、後頭部領域の特定の反転したニューロンマップに従って発生することを示していることです。
つまり、オブジェクトが左上角にある場合、右下のニューロンが活性化され、オブジェクトが右にある場合、それに応じて左のニューロンが活性化されます。もちろん、ラット自体が何を感じているのかは完全には分かりません。
しかし、様々な手術中にこの領域の異なる点を刺激された研究対象の人々は、目の中に輝く点が見えると言います。例えば、20回の後に急に立ち上がったときのような火花のようなものです。
ところで、もし何か理解できないことがあったり、このトピックについて議論したい場合は、説明欄にTelegramチャンネルへのリンクがあります。
これはすべて、例えば三角形の形をした数点の領域を人に刺激すると、三角形の形をした数個の光る点が見えることを意味します。これはある意味でピクセルに似ています。
しかし、点の数を数千個に増やすだけで、既に完全な画像を伝達することが可能になります。そして、ニューラルネットワークがどのようなパターンを使用するかを学習できる可能性があると仮定するか、電極の数を数十万個に増やすことができると仮定すると、何百万人もの視覚障害者がほぼ完全な視覚を得ることができるようになります。
しかし、それ以上に驚くべきことは、入力信号に赤外線カメラやガス検知器、ズーム機能を付けたり、単にモニターからケーブルを接続したりして、画像を直接脳に送ることができ、これは事実上、あのラットのように、あなたの生物学的能力を拡張することになります。
しかし、おそらく最も重要なことは、インターフェースのニューラルネットワークが、あなたの頭の中に現れる画像を認識し、それと何らかの相互作用を行うことを学習できることです。
例えば、ある俳優の名前は思い出せないけれど、顔は覚えているという場合、ニューラルネットワークがヒントを与えてくれたり、あるいは記念碑や車を見ているときに、ニューラルネットワークが直接か、あるいはリクエストに応じて、それについての情報を提供することができます。
このようなコミュニケーションがどのように見え、どのように感じられるかを想像することは、現時点では難しいです。しかし、それは間違いなく人間の処理能力を向上させることでしょう。
次のステップは言語領域です。現時点で既に、ニューラルネットワークが異なる単語のパターンを学習し、96%の精度でそれらを出力するという研究があります。つまり、人は思考の力でテキストを入力することができました。
しかし、電極を直接言語領域に統合し、その解像度を上げることは、インターフェースが発声される、あるいは考えられたパターンを読み取ることができるようになることを意味します。これは、私の意見では、既に移行の開始点となるでしょう。
なぜなら、思考のリクエストを読み取り、視覚的な応答を提供する能力により、処理能力が大幅に向上し、事実上、人間とデジタル情報を結びつけることになるからです。
次のステップは、私たちの感覚です。既に、ユーモアを担当する領域を刺激することで、人の脳が出来事のコンテキストを変える例について話しました。そのような領域は、恐怖、イントリーグ、欲望、喜び、愛、温かさなど、すべてのものに存在します。
インターフェースをそのような領域に統合することは、実質的に私たちの感覚と感情の全スペクトルとの相互作用の可能性を与えることになります。ここでは、私たちの経験がどのようなものになるかを予測しようとすることはほとんど無意味です。なぜなら、これは全く新しい、そして非常に簡単にアクセスできるものとなるからです。
これは私たちの現実の認識を完全に変えることになります。これは私たちの生活様式を完全に変えることになります。いずれにせよ、この時点では、私たちの脳内の電極の数は、私の考えでは既に数億個に達しているでしょう。
多くの技術予測者が言うように、それらは血流を通じて直接脳に運ばれる微小なロボットの形で、いわゆるニューロロボットによって配送されることになるでしょう。
つまり、事実上、インターフェースは既に私たちの脳内で発生するほぼすべてのパターンを読み取り、理解し、伝達することができるようになり、帯域幅は視覚的な画像が色、音、匂い、感覚を持つほどまでに増加することになります。
これは、デジタル環境が私たちの現実の不可欠な部分となる時点に人類を導くでしょう。この経験を理解しようとすることは、かなり無意味な試みです。
しかし、明らかな事実の一つは、私たちがデジタルメモリーを獲得することです。つまり、ニューロインターフェースは私たちのすべての経験を記録し、私たちはそれにアクセスできるようになります。過去の出来事は、すべての感覚の側面を含めて、再び体験することができます。
しかし、より重要なことは、この段階で、私たちは既に他の人々と経験を共有することができるようになるということです。私たちは自分のクオリアを共有することができ、それはニューロインターフェースを通じて他の人の経験に変換されます。これについては、動画の冒頭で話しました。
「記憶」や「知識」という言葉の意味自体が根本的に変わり、私たちは過去の自分を霊長類のように見ることになるでしょう。なぜなら、今や人類全体の経験が直接脳にアクセス可能になるからです。
つまり、量子力学を学ぶ必要はなくなります。ニューロインターフェースが自動的に知識の感覚を作り出してくれます。あなたは一般的に何かを学ぶ必要がなくなります。なぜなら、あなたは既にすべての経験にアクセスできるからです。
さらなる発展を予測することは難しいですが、明らかに新しい進化的なデジタルの移行が起こるでしょう。つまり、現在、私たちの辺縁系が私たちの脳と意識の下位階層であるように、私たちの新皮質はデジタル脳の下位階層の一部となるでしょう。
すべての知的プロセスとすべての重要な計算は、クラウドデータで行われることになります。このプロセスがどのようなものになるかは分かりません。
例えば、イーロン・マスク自身が言うように、私たちは強い知能とつながることができ、誰が誰に接続するのかは議論の余地がある問題です。しかし、明らかに我々は彼らに辺縁系とモチベーションを与え、彼らは我々に知的能力を与えることになります。
そして、このシンビオシスは既に明らかに人間ではなくなります。これは何か別のものになるでしょう、バージョン2.0です。
現時点で、私たちが一緒に学んだすべてを考慮すると、私はリスク、より正確には私たちが解決しなければならない複雑な哲学的なジレンマについて話したいと思います。
最初に言っておきますが、誰かがニューロインターフェースをハッキングして私たちの心に影響を与えることができるとか、その製造者が感情に至るまで私たちのデータを記録できるといった明らかなリスクについては、詳しく触れません。
今日のデジタルセキュリティのすべての問題を自分で外挿して、考察することができます。コメント欄でアイデアを共有することをお勧めします。とても興味深い読み物になるでしょう。
私は、根本的な問題、つまり自分の主体性、個性、あるいは自己意識の喪失の問題に焦点を当てたいと思います。しかし、この問題を理解するためには、意識について再び少し話し、かなり恐ろしいことに触れる必要があります。
問題は、私たちの意識の全体的な感覚、つまり意識が実在し、私たちの個性が実在し、それが内部のどこかに存在するという感覚にもかかわらず、この現象の研究は逆のことを示しているということです。私たちの意識は、外部または内部の刺激源に対する反応の結果として生じる、単なる情報処理の特性なのです。ただし、処理自体が非常に複雑であるため、結果として全体的な意識が生まれるのです。
私が何を言っているのか理解するために、オーケストラを想像してください。個々の楽器は、それぞれ独自の無意味な音を出すことができます。しかし、一緒になると交響曲を生み出します。しかも、交響曲は音楽的楽器の組織化の特性として、時間の中でのみ、そして音楽的楽器が音を出している間だけ存在します。
同様に、特定の概念を担当する私たちの皮質カラムも、個々では無意味です。しかし、一緒になると、それらもまた交響曲を形成し、私たちが全体的な意識として解釈する特性を形成します。つまり、音楽は音楽的楽器の組織化の特性であり、意識は皮質カラムの組織化の特性なのです。
このオーケストラから前頭葉を取り除けば、全体的な意識は自己同一性を失います。ブローカ野とウェルニッケ野の領域を取り除けば、全体的な意識は口がきけなくなります。視覚領域を取り除けば、全体的な意識は暗闇に沈みます。
これはすべて、意識は物理的ではなく、特定の場所で触れたり固定したりすることはできないが、因果関係に参加するため、それは実在するということを意味します。
さて、私たちの意識の全体性が幻想的であるという認識は、個人的に私をかなり怖がらせます。しかし、それほど怖くないのは、私たちの脳のニューロンは、内部から約5年ごとに更新されるということです。
オーケストラの類推を使えば、音楽家を徐々に他の人々に置き換えていき、ある時点で音楽家を構成する実際の物理的な物質が完全に新しい要素のセットであることが判明すると想像してください。しかし、これらの要素の組織化の特性としての交響曲は、私たちが重要な数の音楽家を除外しない限り、決して存在することをやめませんでした。そして、彼らが何で構成されているかは全く重要ではありません。
同様に、私たちの脳でも、5年前と比べて、私たちのニューロンを構成するほぼすべての要素が完全に異なる要素となっています。しかし、反応の特性としての意識は決して存在することをやめず、重要な数のニューロンが死滅するまで存在し続けるでしょう。
ここで根本的な質問が生じます。この動画を制作している現在の私の意識と知性は、5年前の私と同じなのでしょうか、それとも物理的に新しい何かなのでしょうか？そして、このビデオを見ているあなたは、同じあなたなのでしょうか？
さて、個人的に私は、かなり難しいですが意識的に、私の意識は私の辺縁系によって動機付けられた単なる特性であり、それは何らかのニューロンに記録されているわけでも、何らかの星空の次元に存在するわけでもなく、皮質カラムの反応の結果として生まれるということを理解しています。
しかし、本当に私を怖がらせる、あるいは深く考えさせるのは、次の置換の段階です。なぜなら、ニューロインターフェースが私たちのほぼすべてのパターンを読み取ることを学び、私たちがデジタルメモリーを獲得する時点で、これらのパターンの一部、皮質の一部をデジタルコピーに置き換えることが可能になるからです。
つまり、ある時点で、徐々な損失、老化、あるいは単なる近代化の結果として、私の大脳皮質全体がデジタルになる可能性があります。私の主体性、自己意識、個性は以前のままですが、物質的なレベルでは、これは新しい生物学的システムですらなく、デジタルなものとなるでしょう。
一方では、これはニューロンの更新と何ら変わりはありません。私の意識は特性として以前と同じままです。すべての音楽家をデジタルコピーに置き換えても、交響曲は消えません。しかし、他方では、これは私たちの意識の幻想性についての新しいレベルの理解を与え、これが私なのか、それとも別の何かなのかという質問に答えることは、私にとって心理的に難しくなります。これは深い考察を促します。
これに加えて、次のステップでは経験を共有することが可能になり、すべてがさらに複雑になります。なぜなら、私たちのほとんどは、より効率的でより質の高い経験を選択するでしょう。それは必然的に私たちの主観的な経験を押しのけることになります。
その時、私たちの自己同一性、私たちの個性は残るのでしょうか？それとも、これは既に集合意識のようなものになるのでしょうか？私たち個人は、他の人々の知的能力に遅れを取らないようにするために、このステップを踏むのでしょうか？そもそも、新しい脳を開発する意味はあるのでしょうか？
要するに、人類の新しい時代は、残念ながら現時点では明確な答えがない多くの根本的な質問を提起します。
とにかく、現在、世界には人間の技術的発展の他のベクトルは単純に存在しません。ニューロインターフェースの到来は時間の問題です。これは進歩であり、進歩を恐れる必要はありません。進歩は必ず勝利し、私たちは新しい段階へと踏み出すでしょう。
ニューロコンピューターインターフェースの新技術についてでした。そして、もしこれがお気に入りいただけたなら、説明欄のリンクからライクやご支援をお願いします。これはチャンネルの存続の問題です。心から感謝します。
この動画を見てくださった皆様一人一人に感謝したいと思いますが、特に私のチャンネルを支援してくださった方々に感謝します：ヴャチェスラフ・カウロフ（2回）、アレクセイ、アルチョム・エクサン（正しく発音できていれば良いのですが）、ヴァレンティナ・L、ピョートル・V、マキシム・M・L、ミルク559、カトリン、ドミトリー・マルチャノフ、イヴァン・ボンダレンコ、シークレット・アミーレ、ミハイル・ゲンナジエヴィチ・V、ヴァディム・マルキン、マトヴェイ・ベルリン、アレクサンドル・オスタプチェンコ、ルスラン・Zh、セルゲイ・ペトロヴィチ・G、アレクセイ・シムコ、ミハイル・フォミチョフ、セルゲイ・ボルタ、ミシャ・クルグ、アレクセイ・ティル、エカテリナ・セルゲーエヴナ・B、そしてヴラディスラフ・P。本当にありがとうございました。