ジョン・ホップフィールド:心と神経生物学の物理学的視点 |レックス・フリードマン・ポッドキャスト#76
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プリンストン大学の教授、ジョン・ホップフィールドとの対話です。彼の人生は、生物学、化学、神経科学、物理学を美しく織りなしています。最も重要なのは、彼が物理学者の鋭い目で生物学の混沌とした世界を見ていることです。彼は、現在ホップフィールド・ネットワークとして知られる連想ニューラルネットワークの研究で最もよく知られています。これは、ディープラーニングの現代分野の発展を促した初期のアイデアの一つです。2019年のフランクリン物理学メダル受賞に際して述べられているように、彼は理論物理学の概念を応用し、遺伝学や神経科学など、さまざまな分野の重要な生物学的問題に新たな洞察を提供し、機械学習に大きな影響を与えました。また、ジョンが2018年の記事「Now What?」で述べているように、彼の業績は、まさにその問い「Now What?」を投げかけ、しばしば方向転換をすることで生まれてきました。
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それでは、ジョン・ホップフィールドとの対話を始めましょう。
レックス・フリードマン: 生物学的ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークの違いで、私が最も魅了され、奥深いと感じるものは何ですか？より哲学的なレベルで、まだ技術的な話には触れないでおきましょう。
ジョン・ホップフィールド: 私を非常に興味をそそるものの一つは、ニューロンにはあらゆる種類の構成要素があるという事実です。ニューロンの特性は、実際にはニューロンを私たちが慣れていないような風味に見せる根本的な原因です。他の特性もそうです。進化生物学では、もし分子や細胞の働きにちょっとした癖があれば、それを利用することができれば、進化はそれを研ぎ澄まし、グリッチではなく有用な特徴に変えてしまいます。神経学では、進化が、ニューロンのカードを取得するあらゆる可能性、ニューロンにあなたのために物事をさせるあらゆる可能性を獲得していることを期待するでしょう。
そして、その側面は人工ニューラルネットワークでは完全に抑制されています。
レックス・フリードマン: つまり、グリッチが生物学的ニューラルネットワークの特徴になるということですね。
ジョン・ホップフィールド: そうなる可能性があります。私が以前研究していたことの一つを例に挙げましょう。振動するもの、つまり互いに近いリズムを持つものを考えてみてください。状況によっては、これらのものは相転移を起こし、突然リズムが、みんなが歩調を合わせるようになります。テムズ川にかかるミレニアム橋には、2001年頃に建設された素晴らしい物理的な例がありました。歩行者は同期して歩かず、歩調を合わせて歩きません。しかし、彼らは皆ほぼ同じ周波数で歩いています。そして、橋はその周波数で揺れることがあり、わずかな揺れが歩行者を少し歩調を合わせさせました。
しばらくすると、橋は前後に振動し、歩行者はそれに合わせて歩調を合わせていました。そして、橋から作られた映画で見ることができました。エンジニアは単純なミスを犯しました。彼らは、歩くときは、一歩、一歩、一歩と、前後の動きだと想定しました。しかし、歩くときは、左右の動きでもあります。橋はその左右の動きには十分な強度がありましたが、十分な剛性がありませんでした。その結果、動きを感じて、それに合わせて歩調を合わせてしまうのです。人々はそれに対して非常に不快に感じていました。彼らは橋を2年間閉鎖し、補強工事を行いました。
さて、神経を見てみましょう。神経細胞は活動電位を生成します。ゆるやかに結合した細胞の束があり、活動電位を生成しています。同じ速度です。これらのものが一緒にロックできる状況もあります。そうでない状況もあります。さて、もしそれらが一緒に発火すれば、他の細胞がそれに気付くことは間違いありません。ですから、進化する脳の中で、これを計算上の特徴にすることができます。ほとんどの人工ニューラルネットワークは、活動電位さえ持っていません。ましてや、それらを同期させる可能性さえありません。
レックス・フリードマン: そして、あなたは進化の過程について言及しました。つまり、生物学的システムの上に構築された進化の過程は、それを活用している、その奇妙な混乱を何とか活用しているということですね。生物学的脳のあらゆる種類の複雑さを活用するその能力を、どのように理解すればよいのでしょうか？
ジョン・ホップフィールド: ええ、見てください。生物学的分子レベルでは、特定のタンパク質をコードするDNAの一部があります。そのDNAの一部を複製すると、今度はその一部がそのタンパク質をコードすることができますが、もう一方はそれ自体が少し変化し、わずかに異なる分子をコードし始める可能性があります。さて、もしその分子がわずかに異なり、どんな化学反応にも役立つ機能を持ち、細胞にとって重要であれば、あなたはそれをそのままにして、その進化がゆっくりとその機能を向上させるでしょう。そのため、複製し、その後、物事がバラバラになる可能性があります。一方は古い機能を保持し、もう一方はあなたのために新しいことをします。そして、改善するための進化の圧力があります。コンピュータにもあります。
しかし、もしあなたが何か新しいことをしようとするなら、あなたは何か新しいことをしなければなりません。改善は、いくつかの企業を閉鎖し、他の企業を開設することと関係があります。進化の過程は少し違って見えます。
レックス・フリードマン: タイムスケールは似ているかもしれません。タイムスケールはずっと短いです。企業は閉鎖され、倒産し、そして生まれます。
ジョン・ホップフィールド: 短いですが、それほど短くはありません。1世紀続く企業もあります。しかし、そうです。つまり、企業を構築する単一の有機体と考えるなら、あなたは皆知っています。
レックス・フリードマン: 生物学的システムとの魅力的な二重対応ですね。そして、企業は新製品を旧製品と競合させることに苦労しています。IBMが最初のPCを製造したとき、あなたはおそらくその本を読んだと思いますが、彼らはPCを作るために小さな隔離された内部ユニットを作りました。
そして、IBMの歴史上初めて、彼らはあなたがそれを自動的に構築することを主張しませんでした。彼らは、IBMの部品で構築することを主張しませんでした。しかし、彼らは、文化を完全に変えることで、この市場に参入できることを理解していました。これは非常に異なることです。そして、生物学はより適応的な方法で他の市場を見つけます。
ジョン・ホップフィールド: ええ、その方が得意です。その種の統合の方が得意です。
レックス・フリードマン: では、おそらくあなたはすでにそれを言っているかもしれませんが、人間の心の最も美しい側面またはメカニズムを使用するには何を使用すればよいのでしょうか？それは適応性、あなたが説明したように適応する能力ですか、それともあなたが特に好きな他のちょっとした癖がありますか？
ジョン・ホップフィールド: 突き詰めれば、適応がすべてです。
しかし、違いは、適応には違いがあり、学習は世代を超えて、進化の過程でのみ行われます。学習は、その個体の一生の間に環境から学ばなければならない一人の個体のタイムスケールで行われます。そして、生物学には両方の種類の学習があります。神経生物学を難しくしているのは、いわば数学的システムがこの他の種類の進化システムの上に構築されているという事実です。
レックス・フリードマン: 数学的システムとはどういう意味ですか？数学と生物学はどこにありますか？
ジョン・ホップフィールド: コンピュータサイエンティストにニューラルネットワークについて話すと、それはすべて数学です。生物学が実際に進化から生まれたという事実、そして生物学が3次元で構築できるシステムであるという事実は、コンピュータチップを見ると、コンピュータチップは基本的に2次元構造、おそらく2.1次元ですが、3次元配線を行うのは本当に困難です。生物学は大脳新皮質です。それは実際にはシート状でもあり、白質の上にあり、白質の約10倍の体積で、あなたが白質と呼ぶかもしれないすべてのものが含まれています。しかし、何が簡単で何が難しいかについては、コンピュータ構造の巨大な影響があります。そして、生物学は、計算上どのように行わないでいることが非常に難しいことを簡単にします。一方、単純な浮動小数点演算を行うことはできません。ですから、それはひどく愚かです。
レックス・フリードマン: ええ。そして、あなたは、この種の3次元で複雑な構造が、それでも数学であると言っています。それはまだ数学をやっている。それが行っている数学の種類は、非常に異なる種類の問題を解決することを可能にします。
ジョン・ホップフィールド: その通りです。その通りです。
レックス・フリードマン: あなたは2種類の適応、進化による適応と、人間の単一寿命における適応または学習について言及しました。あなたはどちらを、研究の観点から、そして人間の観点から、特に美しく、興味深いと思いますか？そして、どちらがより強力ですか？
ジョン・ホップフィールド: 私は、物事の端にどのように入り込み、それらを少しだけ引き裂いて、どのように機能するかを見始めることができるようになることに最も興味を持っています。そして、私は進化の過程が進行しているのを見ることはできないので、畏敬の念を抱いています。しかし、私は何をすべきかを理解しようとする限り、それはただのブラックホールだと感じています。ですから、ある意味では、私はそれに畏敬の念を抱いていますが、それに取り組むことに興味を持つことはできませんでした。
人間の寿命のスケールは、しかし、あなたが引き裂いて研究できるものです。ええ、あなたは行うことができます、発達神経生物学があり、それは接続がどのように、そして構造が遺伝学がどのようなものであるか、そして実際の、あなたが3次元でシステムを構築しているという事実の組み合わせからどのように進化するかを理解しています。
レックス・フリードマン: ほんの数日と数ヶ月で、人間の生命のその初期の初期の頃は本当に興味深いです。
ジョン・ホップフィールド: そうです。そしてもちろん、細胞の増殖が非常に多い時期があります。脳内で最大の細胞死が起こる時期は、乳児期でもあります。それは代謝回転です。
レックス・フリードマン: では、効果的でないもの、現時点で使用するのに十分に配線されていないものは、捨ててしまうということですね。それは不思議なプロセスです。では、次の数十年で、心の理解における最大のブレークスルーはどの分野から来るとお考えですか？神経科学、コンピュータサイエンス、神経生物学、心理学、物理学、数学、文学でしょうか？
ジョン・ホップフィールド: ええ、もちろん、私は常に物理学のレンズを通して世界を見ています。私は物理学の中で育ちました。そして、私が問題を選ぶ方法は、心理学でも化学でもなく、物理学と知的背景に非常に特徴的です。
レックス・フリードマン: あなたの両親はどちらも物理学者でしたね。
ジョン・ホップフィールド: 私の両親はどちらも物理学者でした。そして、私がそこから本当に得たものは、世界は理解できる場所だという感覚でした。そして、十分な実験を行い、それらが何を意味するのかを考え、物事を構造化して実験を行うことができれば、実験に関連する数学を理解できるはずです。しかし、それは数年前のことでした。
レックス・フリードマン: 何十年にもわたって心を理解しようとし、さまざまな方法で研究してきた中で、心、生物学的システムでさえも、考えを変えましたか？あなたはまだ物理学、理解できるという希望を持っていますか？
ジョン・ホップフィールド: 理解するとはどういう意味かという問題があります。もちろん。私が新入生の物理学を教えたとき、私はよく、物理学を与えて主題を理解させ、ニュートンの法則を理解させたいと言っていました。私は彼らに、答えを生成するために書き留める方程式を知っている一連の例を単に暗記させたくありませんでした。私には、理解するという漠然とした考えがありました。ですから、状況を見れば、ああ、ボールはそのように変化するだろうと予想できます。または、理解するという直感的な概念を期待します。
そして、私はそれをどのように表現すればよいかわかりません。そして、私はそれをうまく表現する方法を知りませんでした。そして、あなたはこれらの単純なニューラルネット、フィードフォワードニューラルネットを見ると、それにぶつかってしまいます。それは驚くべきことをします。それでも、あなたが知っている、私が理解だと感じていたことの核心は何も含まれていません。
レックス・フリードマン: 理解は、単なる巨大なルックアップテーブル以上のものです。少しそこに立ち止まりましょう。あなたはそれをどれほど確信していますか？テーブルが本当に大きくなったらどうなるでしょうか？つまり、別の言い方をすれば、これらのフィードフォワードニューラルネットワークは、理解するようになるとお考えですか？
ジョン・ホップフィールド: それには2つの方法で答えることができます。実際のシステムを見ると、フィードバックはこれらの実際のシステムがどのように計算するかという重要な側面だと思います。一方、フィードバックを備えた数学的システムがあれば、それを階層化して実行できることがわかります。しかし、そのように問題を解決できる場合、構築する必要があるものの量が指数関数的に増加します。ですから、フィードバックは不可欠です。ですから、リカレント、つまりリカレンスについても話すことができます。
しかし、これらの単純なメカニズムを通して理解を達成するためのすべてのピースが揃っていると思いますか？私たちの最初の質問に戻りますが、人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークの根本的な違いは何ですか？それとも、それは単なる表面的なものなのでしょうか？
神経外科医に、いつ人が死ぬのかと尋ねたとします。ええ。彼らは、おそらく脳のリズムを見て、これは二度と機能しない脳だと言うでしょう。これは、これは、もし私たちがそれをうまく扱えば、まだ回復可能なものです。そして、個々のニューロンが何をしているのかをまったく詳しく見ずに、いくつかの電極と単純な電気的パターンを見るだけでそれを行います。これらのリズムは、Googleで行われていることにはまったく存在しません。
レックス・フリードマン: ええ、しかし、リズムは...
ジョン・ホップフィールド: しかし、リズムは...ええ、それは、世界で最も偉大なクラシック音楽家と、ピアノを初めて習う子供を比較するようなものです。
レックス・フリードマン: 私が言っているのは、しかし、彼らはまだ両方ともピアノを弾いているということです。私が尋ねているのは、Googleでそれは jemals 起こるのかということです。あなたは希望を持っていますか？
なぜなら、あなたは川の両側、両方の分野を立ち上げた重要な人物の一人だからです。
ジョン・ホップフィールド: それは、AIコンピュータサイエンスコミュニティが言うように、世代を超えて、これまでと同じように続くと私は思います。これが現時点での神経生物学のモデルです。それが十分に優れていると仮定して、それでできる限りのことをしましょう。そして、それは興味深いことをしますが、しばらくすると砂の中にすりつぶされてしまい、「ああ、神経生物学には何か他のものが必要だ」と言います。そして、他の壮大なものが入ってきて、あなたはさらに先に進むことができます。
何が再び砂の中に入っていくのでしょうか？そして、私はこの進化には何世代も続く可能性があると思います。私はそれらがいくつあるのかわかりません。そして、それぞれが脳の働きをさらに深く理解し、ある意味ではチューリングテストをより長く、より広範な側面でパスするでしょう。そして、あなたが「私は何かを作った」と言うまでに、これらがいくつ必要になるのでしょうか。「私は人間を作った」わかりません。
レックス・フリードマン: しかし、あなたの感覚では、それは2、3かもしれないということですね。
ジョン・ホップフィールド: 私の感覚では、それはさらに2、3かもしれないということです。ええ。そして、私の脳波に戻ります。はい。AIの観点からは、彼らは「ああ、おそらくこれらは重い現象であり、まったく重要ではない」と言うでしょう。私が最初に持っていた車、1926年製のダッジの本当のポンコツは、時速45マイルを超えるとホイールがぐらつきました。
レックス・フリードマン: ええ。良いスピードメーターですね。
ジョン・ホップフィールド: さて、誰もそのように車を設計しませんでした。車は故障してそうなっています。しかし、生物学では、時速45マイルを超えていることを知ることが役立つ場合、それをキャプチャするだけで、それがどこから来たのかは気にしません。ええ。そのようなことが、大規模で複雑なものからなるネットワークで実際に起こるようになるまでには、長い時間がかかるでしょう。実際には計算に使用されます。
この頃、あなたのラップトップにはいくつのトランジスタがありますか？
レックス・フリードマン: 実は、その数はわかりません。10の10乗の規模で、私もその数は覚えていません。ええ。そして、すべてのトランジスタはいくらか似ています。そして、それほど多くの部品があり、すべてが似ているほとんどの物理システムは、集合的な特性を持っています。
ジョン・ホップフィールド: はい。空気中の音波、地震などには、集合的な特性があります。天気。人工ニューラルネットワーク、AIには、集合的な特性は使用されていません。ええ、生物学がそれらを使用している場合、人々が実際に掘り下げて、それらがどのように使用され、何を意味するのかを確認するには、さらに多くの世代のものがかかる可能性があります。
レックス・フリードマン: ご覧なさい、あなたはまったく正しいです。私たちは神経生物学に何度か戻って、トランジスタをもっと乱雑にする必要があるかもしれません。
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。同時に、単純なものは大きな側面を征服します。そして、私にとって最大の驚きの1つは、明らかに非生物学的な学習システムが、実際にはどれほど重要であるか、そしてAIにおいてどれほど重要で、どれほど有用であるかということに、私はいつも驚かされています。
ですから、もし私たちが、驚くほどよく機能し、ニューラルネットワークに関する最近の多くの研究を立ち上げたあなたの仕事に少しだけ触れることができるとしたら。ホップフィールド・ネットワークと呼ばれるようになったものに移りますが、人間の側の心における連想記憶とは何ですか？少しの間、記憶について探ってみましょう。
ジョン・ホップフィールド: 連想記憶とは、あなたの友人のそれぞれの記憶があるということです。あなたの友人は、外見から声、大学に行った場所、出会った場所まで、あらゆる種類の特性を持っています。どんな科学論文を書いたのか。
そして、もし私が5フィート10インチで、痩せていて、背中の悪い認知科学者について話し始めたら、あなたが「ああ、彼はジェフ・ヒントンについて話しているんだ」と言うのにそれほど時間はかかりません。私は名前や特別なことは何も言いませんでした。しかし、どういうわけか、いくつかの事実はそれに関連付けられています。これにより、特定の人物と関連付けることで、残りの事実にたどり着くことができます。または、残りの事実ではなく、別のサブセットです。そして、物事を結び付ける、経験を結び付けるこの能力が、連想記憶という一般的な名前で呼ばれています。そして、知的行動の大部分は、実際には、私が見ている限り、大規模な連想記憶が働いているだけです。
レックス・フリードマン: 心の中でどのように機能するのか、そのメカニズムは何だと思いますか？それはまだあなたにとって謎ですか？この認知に不可欠なものがどのように機能するかについて、何か傾向はありますか？
ジョン・ホップフィールド: 私が35年前に作ったのは、もちろん、連想記憶を実際に理解できるようにするための、物理学者の私にとっての理解という意味での、粗雑な物理モデルでした。なぜなら、「ああ、なぜこれが安定状態になるのか理解できる」と言えるからです。それは、物事が下り坂に行くようなものです。そうです。そして、それはあなたに、数学的な用語だけでなく、物理的な用語で考えることができる何かを与えてくれます。
レックス・フリードマン: つまり、あなたはこれらの連想人工ネットワークを作成したのですね。
ジョン・ホップフィールド: その通りです。そして今、私が何をしたかを見ると、私は優雅に学習するシステムをまったく説明しませんでした。私は、学習がどのように物事を結び付けることができるか、それがどれほど粗雑に学習するかを理解できるシステムを説明しました。
私が今、ある程度そのシステムを再調査する際に興味をそそるものの1つは、次のとおりです。私はあなたを見ます。次の1時間かそこら、毎秒あなたを見ます。あなたを見るたびに、少し違います。私はそれらの秒ごとの画像をすべて保存しません。3,000枚の画像を保存しません。私はどういうわけかこの情報を圧縮します。ですから、私は今、あなたに対する見方を持っています。それは、特定の何かを奴隷のように思い出させるものではありませんが、情報を有用なチャンクに圧縮します。それはどういうわけか、ニューロンの活動だけでなく、それよりも大きなものであり、あなたにとって本当に有用な実体です。
レックス・フリードマン: あなたにやってくるこの情報を記述し、圧縮するのに役立ちます。
ジョン・ホップフィールド: そして、もし私が、もし情報が再びこのように入ってくるとしたら、私はそれを書き直すことを気にしないように、それを圧縮しなければなりません。書き直す努力は、それらのことがすでに書かれているので、単に何ももたらしません。そして、それは、私がすでにそれをどこかに保存したように、これを調べないでください。それは、マシンのハードウェアではるかに自動的なものでなければなりません。そうです。
レックス・フリードマン: では、人間の心の中で、そのプロセスはどれほど複雑だと思いますか？つまり、あなたは作成しました、ジョン・ホップフィールドと一緒に座って、それをホップフィールド・ネットワークと呼ぶのは奇妙に感じますが...
ジョン・ホップフィールド: 奇妙ですね。ええ。しかし、それでも、誰もが彼をそう呼んでいます。ですから、私たちはここにいます。
レックス・フリードマン: それは単純化です。それは物理学者がすることです。
あなたとリチャード・ファインマンは座って連想記憶について話しました。さて、もしあなたが、もしあなたが心を、ええ、あなたはそれを完全に単純化することはできません。
ジョン・ホップフィールド: 少しだけ戻らせてください。ええ。生物学は力学系に関するものです。コンピュータは力学系です。もしあなたが生物学をモデル化したい場合、神経生物学をモデル化したい場合、タイムスケールは何ですか？と尋ねることができます。この計算の間、シナプスはそれほど変化しないため、シナプスは固定されていると考えて、アクティビティのダイナミクスだけを行うという、かなり速いタイムスケールの力学系があります。または、シナプスのダイナミクスがシステムのダイナミクスと同時に機能して生物学を理解するためには、シナプスが十分に速く変化していると言うこともできます。
ほとんどの場合、フィードフォワード人工ニューラルネットを見ると、それらはすべて学習として行われます。まず第一に、私は学習に時間を費やし、実行しません。次に、学習をオフにして実行します。そうです。それは生物学ではありません。
ですから、神経生物学、さらには連想記憶をより深く見ると、シナプスの変化のダイナミクスが常に起こっているという事実に直面しなければなりません。そして、シナプスを固定したままアクティビティのダイナミクスを行うと言うだけでは済まされません。
レックス・フリードマン: つまり、シナプスのダイナミクスは、実際にはシステム全体の基本であるということですね。
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。そして、タイムスケールを必ずしも分離するものはありません。タイムスケールを分離できる場合、物理学者や数学者の観点からはきちんとしていますが、神経生物学では必ずしもそうではありません。
レックス・フリードマン: つまり、あなたは物理学に多大な敬意を払いながら、物理学は生物学の複雑さにまったく到達できないとも言っているのですね。では、あなたはどこに落ち着くのでしょうか？それとも、あなたは2つの点の間で絶えず踊っているのでしょうか？
ジョン・ホップフィールド: 私は絶えずそれらの間で踊っています。なぜなら、私の理解の概念全体は、あなたが誰かに物事がどのように機能するかを、正直で信じられる方法で説明することができ、それでもすべてのナットとボルトを詳細に説明するわけではないということです。天気は、大気中で衝突する10の32乗個の分子として説明できます。十分な大きさのマシンがあれば、そのように天気をシミュレートできます。正確にシミュレートします。理解には役に立ちません。物事を理解したい場合、風のパターン、ハリケーン、圧力差などの観点から物事を理解したいのです。それらはすべて集合的なものです。
そして、私の中の物理学者は、生物学には、真実であり、分子の衝突のすべての分子的詳細を必要としない、それについて言えることがあることを常に期待しています。それが、私が物理学のルーツから理解することによって意味することです。
レックス・フリードマン: では、繰り返しますが申し訳ありませんが、ホップフィールド・ネットワークは、記憶、学習についてどのような洞察を与えてくれましたか？
ジョン・ホップフィールド: それらは学習についての洞察を与えませんでした。それらは、学習したものがどのように表現できるかについての洞察を与えました。誰かの写真を見たときに、どのようにしてその人の名前を思い出すのか。
それは、しかし、それは実際に学習を行うための合理的な方法を説明しませんでした。彼らは、あなたが以前にこの種の接続のパターンを学習していた場合、物理的な方法で動作できるようになるだろうとだけ言いました。つまり、「ああ、ここにパターンの一部を入れると、パターンの残りの部分がここで完成する」ということです。適切な学習内容がすでに投入されていれば、その物理学を理解できます。そして、なぜ他の誰かの写真を入れると、ここに別のものが生成されるのかを理解できます。しかし、それは学習プロセスについての合理的な説明を持っていませんでした。
レックス・フリードマン: しかし、それでも、学習を忘れてください。つまり、それは、ある種の堅牢な、エラー訂正のようなものを表現するという強力な概念です。
ジョン・ホップフィールド: これは、私たちが話している生物学が行うことです。そして、私の論文がしたのは、単にあなたを可能にすることでした。堅牢であるには多くの方法があります。力学系、つまり時間とともに経路が続くシステムを考えるとします。そして、コンピュータを考えると、1と0の巨大な次元空間で計算経路が続いています。そして、エラー訂正システムとは、その軌道から少し外れても、再びその軌道に押し戻すシステムです。そのため、途中で物事があったとしても、計算が理想的に行われていなかったとしても、同じ答えにたどり着きます。
そして、エラー訂正には多くのモデルがあります。しかし、エラー訂正のモデルの1つは、「あなたがたどっている谷、流れ落ちている谷がある」と言うことです。そして、谷から少し押し出すと、それは岩によって少し押し出された水のようなものです。それは戻ってきて、川の流れに沿います。そして、それは基本的に、物理システムのアナログであり、「ああ、そうです、エラーのない計算と連想記憶は、物理システムの観点から理解できるものと非常によく似ています」と言うことができます。物理システムは、状況によっては、正確なメタファーになる可能性があります。それは唯一のメタファーではありません。谷とエネルギーの背後を持たない他のエラー訂正スキームがあります。
しかし、それらは、数学者は理解できるかもしれませんが、私は理解できないエラー訂正スキームです。
レックス・フリードマン: つまり、ここではうまくいくように見える物理的なメタファーがあるということですね。
ジョン・ホップフィールド: その通りです。その通りです。
レックス・フリードマン: これらの種類のネットワークは、実際には、ニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワークで現在行われている多くの研究につながりました。そのため、制限付きボルツマンマシンとディープビリーフネットを使用したフォローアップ作業は、ホップフィールドネットワークのこれらのアイデアに続きました。では、この継続的な進歩についてどう思いますか？フィードフォワードニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、画像認識、自然言語処理、そのようなすべての問題を解決するのに役立つ種類のネットワークの、現在新たに活気づけられている探求について。
ジョン・ホップフィールド: 学習システムの中で最も長寿命のものの1つであるボルツマンマシンは、本質的にフィードバックネットワークであることに、私はいつも興味を持っています。そして、ヒントンとザノフスキーがその中でどのように学習を行うかを理解したのは、彼らの輝きでした。そして、それはまだ学習とあなたが理解する学習を理解するための有用な方法であり、それはフィードフォワードシステムの動作方法と関係があります。しかし、その直感を表現するのが必ずしも簡単とは限りません。
しかし、ヒントンがボルツマンマシンの形式で再び意志に戻るのをいつも面白く思います。なぜなら、フィードバックと興味深い確率を持っているものは、計算上の何かの素敵なカプセル化だからです。
レックス・フリードマン: 計算上の何か？
ジョン・ホップフィールド: 計算上と物理的の両方です。フィードフォワードネットワークと非常に関連しているという点で、計算上です。ボルツマンマシンの学習は、実際には物理学のハミルトニアンまたはエネルギー関数の1組のパラメータを学習しているという点で、物理的です。
レックス・フリードマン: このドメイン全体の学習についてどう思いますか？前述の男、ジェフ・ヒントン、逆伝播に関連するすべての仕事、これらのネットワークで行われるすべての種類の学習について、たとえば脳の学習と比較すると、どう思いますか？逆伝播がこれらの種類のリカレントネットワークについて明らかにする同じ種類のパワーの反響がありますか？それとも、脳では根本的に異なる何かが起こっているのでしょうか？
ジョン・ホップフィールド: 脳は、最も深いネットワークが進むほど深くはないと思います。最も深いコンピュータサイエンスネットワークです。そして、私は、そのコンピュータサイエンスネットワークの深さの一部が、マシンで簡単にできる唯一の学習がフィードフォワードであるという事実によって必要とされているのかどうか疑問に思います。
そして、フィードフォワードとフィードバックの両方を持っている生物学が、はるかに多くのニューロンを持っているが、ニューロンの深さよりもはるかに深いものによって、どの程度捉えられているのかという問題があります。
レックス・フリードマン: つまり、あなたの一部は、フィードバックが実際にはニューロンの数や深さ、フィードバックのダイナミクスよりも重要なのではないかと考えているのですね。
ジョン・ホップフィールド: フィードバックのダイナミクス、フィードバックがない場合、それは大きなコンピュータを構築して1クロックサイクルで実行するようなものです。そして、何かを入れてリロードするまで、何もできません。複数のクロックサイクルがあるという事実をどのように使用しますか？
目を閉じて、私の話を聞くのをやめて、2分間チェス盤について考えることができるという事実を、どのように使用しますか？
レックス・フリードマン: ええ、その記憶のこと、それは基本的にフィードバックのようなメカニズムですね。あなたは何かを振り返っています。
ジョン・ホップフィールド: はい。理解するのは難しいです。内省するのは難しいです。ましてや意識です。ああ。ましてや意識です。はい、はい。なぜなら、それもそこに結びついているからです。あなたはそれを別の棚に置くことはできません。時々、私は意識に興味を持ち、何年もそうして、私の先輩に、いわば、意識についての彼らの見解を尋ねます。そして、それらを集めるのは面白かったです。
レックス・フリードマン: 意識とは何ですか？その部屋に少し足を踏み入れてみましょう。
ジョン・ホップフィールド: マービン・ミンスキーに意識についての彼の見解を尋ねたところ、マービンは、意識は基本的に過大評価されていると言いました。それは随伴現象かもしれません。結局のところ、あなたの脳が行うすべてのことは、実際には難しい計算であり、あなたは無意識に行います。そして、あなたがすること、あなたがする単純なことさえも、あなたは決定を下すことができ、あなたはそれらについてコミットされた決定を下すことができるという証拠がたくさんあります。神経生物学者は、「彼は今コミットしています。彼はあなたが気づく前に手を左に動かすでしょう」と言うことができます。
レックス・フリードマン: つまり、彼の見解では、意識は重要ではなく、それはケーキのほんの少しのアイシングにすぎないということですね。本当のケーキは無意識の中にあります。
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。潜在意識、無意識。無意識、それがより適切な言葉です。フロイトが他の言葉を捉えただけです。
レックス・フリードマン: ええ、それは紛らわしい言葉です、潜在意識。ニコラス・チェイターは興味深い本を書きました。そのタイトルは「The Mind Is Flat」だと思います。
ジョン・ホップフィールド: ニューラルネットの意味でのフラット、フラットは、深さにレイヤーがない非常に広いニューラルネットである可能性があります。一方、深い脳は多くのレイヤーがあり、それほど広くはありません。ミンスキーを十分に強くプッシュすると、彼はおそらく「意識は、あなたがすでにやったことを自分自身に説明しようとする努力です」と言ったでしょう。
レックス・フリードマン: ええ。それは、すでにあなたのために計算されたものの周りに物語を織り込むことです。
ジョン・ホップフィールド: その通りです。そして、さらに多くのことを、たとえば、イベントの記憶に対して行います。あなたが目撃したトラウマ的なイベントがある場合、あなたはそれについていくつかの事実を正しく持っているでしょう。
誰かがあなたにそれについて尋ねると、あなたは、正しいことのいくつかのアンカーポイントに基づいて、実際にはそれよりもはるかに詳細に富んだ物語を織り込むでしょう。ええ。そして、他の知識をまとめますが、あなたは物語を持っているでしょう。そして、その物語を生成すると、あなたは非常に高い確率でその物語を繰り返し、その中にあるすべてのことが実際に正しいことであると主張するでしょう。
ウォーターゲート/弾劾時代のジョン・ディーンには、その素晴らしい例がありました。ジョン・ディーン、あなたは若すぎて知らないでしょうが、ニクソンの顧問弁護士でした。そして、ジョン・ディーンは隠蔽に関与していました。そして、ジョン・ディーンは最終的に、彼自身を長い間刑務所に入れないでおく唯一の方法は、実際にはニクソンについての真実をいくつか話すことであることに気づきました。
そして、ジョン・ディーンは素晴らしい証人でした。彼はこれらの会話を非常に詳細に、そして非常に説得力のある詳細に覚えていました。そして、ずっと後になって、これらの、ドンが、ジーンがこれらの会話を思い出していた秘密のテープが公開されました。そして、ジョン・ディーンは良いが並外れた記憶力ではないことがわかりました。彼が持っていたのは、何が起こっているのかを鮮やかに、そしてある意味で正確に描く能力でした。
レックス・フリードマン: ところで、それは意識の美しい説明です。あなたは、今日のあなたの立場はどこですか？おそらくこれは日々変化しますが、私たちの認知の大きな混乱全体における意識の重要性について、あなたはどこに立っていますか？それは単なる小さな物語を作る人ですか、それとも実際には知性にとって基本的なものですか？
ジョン・ホップフィールド: それは非常に難しい質問です。フランシス・クリックに意識について尋ねたところ、彼はメンデルとエンドウ豆についての長々とした独白を始めました。ええ。そして、メンデルは何かがあることをどのように知っていたのか、そして生物学者は遺伝には非常に、非常に異なる何かがあることをどのように理解していたのか。そして、遺伝形質が灰色に洗い流されるのではなく、これかこれであり、伝播するという事実は、生物学にとって絶対に基本的なものでした。そして、生物学者が遺伝学があることを理解するまでには何世代もかかり、遺伝学がDNAに由来することを理解するまでにはさらに1、2世代かかりました。しかし、メンデルのすぐ後、生物学者たちは遺伝について深い問題があることに気づきました。そして、フランシスは、「だからこそ私は意識に取り組んでいるのです」と言いたかったでしょう。しかし、もちろん、彼はメンデルのような決定的な証拠を持っていませんでした。そして、それが彼の立場の弱点です。
彼がコッホと一緒に書いた彼の本を読むと、そう思います。ええ、クリストフ・コッホ、ええ。私は、決定的な証拠がないという理由で、それを説得力がないと感じています。
だから私は、実際には自分自身で非常に強い立場をとることなく、見解を集め続けてきました。なぜなら、私はエントリーポイントを見ていないからです。物理学の観点から見ると、決定的な証拠が見えないので、エントリーポイントが見えません。一方、神経生物学では、集合的な概念、集合的な現象として説明できるダイナミクスの進化というアイデアを理解すると、「ああ、私が知っている物理学が神経生物学者とは大きく異なる点がある。私は貢献できる何かを持っているかもしれない」と思いました。そして今、物理学の観点から意識を把握する方法はありません。
レックス・フリードマン: 私の観点からは、その通りです。ええ。そしてもちろん、私のような物理学者も、他の人と同じように、物事について非常に漠然と考えています。
自由意志について、密接に関連する質問をします。あなたは自由意志を持っていると信じていますか？物理学者たちは、即座に答え、そして後退し、後退し、後退します。彼らが与えた答えは、物理学の法則と根本的に矛盾しなければならないことに気付くからです。
ジョン・ホップフィールド: 自由意志と意識の質問に答えると、物理学の観点からは、当然矛盾が生じます。なぜなら、それは最終的に量子力学に行き着き、そしてあなたは、物理学の観点から、どれだけが決定され、すでに事前に決定され、どれだけがすでに決定論的であるかを理解しようとする混乱全体に陥るからです。さまざまなことがあります。そして、もしあなたがそれほど遠くまでプッシュしないのであれば、本質的に関連する神経生物学のすべては、古典的な運動方程式によって捉えることができると言うことができます。そうです。
なぜなら、私の見解では、脳の謎は量子力学の謎ではなく、10の14乗個の部品を持つ力学系、駆動系で何が起こり得るかという謎だからです。その複雑さは、複雑系の物理学は、少なくとも量子力学における位相コヒーレンスの物理学と同じくらい理解されていないものです。
レックス・フリードマン: 少しそこに行ってみましょうか。あなたはアトラクターネットワークについて話しました。そして、アトラクターネットワークとは何かを言っていただけますか？そして、より広く、これらのまたは他の複雑系で発生する興味深いネットワークダイナミクスは何ですか？
ジョン・ホップフィールド: 巨大な次元数で考える必要があります。なぜなら、巨大な次元数では、システムの動作は、この巨大な次元数における時間の経過に伴う点の動きと考えることができるからです。そうです。そして、アトラクターネットワークとは、線があり、他の線が時間とともにそれに収束するネットワークにすぎません。それがアトラクターネットワークの本質です。それが、非常に、非常に高次元の空間で考える方法です。
そして、それを実現する最も簡単な方法は、高次元の空間で行うことです。そこでは、いくつかの次元が散逸を提供し、それは、物理システムがある場合、軌道はどこでも収縮できないようなものです。それらはいくつかの場所で収縮し、他の場所で拡張する必要があります。統計力学には、リュービルの定理という名前で知られている基本的な古典的な定理があり、それは、どこでも収縮することはできないと言っています。どこかで収縮する場合は、どこかで拡張する必要があります。
興味深い物理システムでは、興味深い部分が小さなサブシステムであり、収縮と拡張の残りの部分は、物理学者が言うように、このシステムの他の部分のエントロピーの流れである駆動システムが得られます。
しかし、基本的には、アトラクターネットワークは、どこにも行けないように漏斗状に流れるダイナミクスです。そのため、力学系のどこかから始めると、すぐに、どこかに行くかなり明確に決定された経路にいることに気付くでしょう。どこか別の場所から始めると、別の経路にたどり着きますが、すべての可能なものが得られるわけではありません。許可されている、そしてあなたが収束するいくつかの定義された経路があります。そして、それが安定したコンピュータを作る方法であり、それが安定した動作を作る方法です。
レックス・フリードマン: では、一般的に、そのような高次元システムのダイナミクスを研究することから得られる興味深い特性は何ですか？創発状態の物理学、これらのネットワークの安定性を見て、興味深い洞察は何ですか？
ジョン・ホップフィールド: ほとんどの力学系、ほとんどの駆動された力学系は、駆動されることによって、どういうわけかエネルギー源に結合されているため、ダイナミクスはエネルギー源への結合のために続きます。それらのほとんどは、動的な動作がどうなるかをまったく理解することは非常に困難です。あなたはそれを実行する必要があります。あなたはそれを実行する必要があります。数学者にリアプノフ関数として実際に知られているシステムのサブセットがあります。そして、それらのシステムでは、あなたは何かの上に下り坂に行っていると言うことによって収束ダイナミクスを理解することができます。
そして、それが私が、リアプノフ関数が何であるかを知らずに、80年代初頭に作った単純なモデルで見つけたものであり、エネルギー関数だったので、無限の詳細でダイナミクスを追跡しなくても、この経路のチャネリングをどのように実現できるかを理解できました。あなたは山の頂上でボールを転がし始めました。それは谷の底にたどり着くでしょう。あなたはボールが転がり落ちるのを実際に見なくても、それが真実であることを知っています。
レックス・フリードマン: 知ることができる場合、システムには特定のプロパティがあります。
ジョン・ホップフィールド: その通りです。そして、すべてのシステムがそのように動作するわけではありません。おそらくほとんどそうではありません。ほとんどそうではありませんが、それはあなたに、安定していて、これらのアトラクターを持っているシステムが、それらの背後にリアプノフ関数を見つけることができなくても、どのように動作するかを考えるためのメタファーを提供します。
レックス・フリードマン: または、それらの背後にあるエネルギー関数。それはあなたに思考のメタファーを与えます。思考といえば、もし私が興奮して目を輝かせて、「ディープラーニングとニューラルネットワークと呼ばれるこの何かについて本当に興奮しています。そして、私はインテリジェントなシステムを作りたいです」と言って、あなたにアドバイザーとして来たとしたら、あなたは何を勧めますか？ニューラルネットワークを使って思考を達成しようとするのは、絶望的な追求ですか？どのようなメカニズムを探求すべきでしょうか？どのようなアイデアを探求すべきでしょうか？
ジョン・ホップフィールド: ええ、あなたは単純なネットワーク、ワンスルーネットワークを見ます。それらは複数の仮説をあまりうまくサポートしていません。私が聞いたところによると、私は思考と見なされる何かを行う非常に単純なシステムで作業しようとしました。
思考は、物理的な行動をとる前に、精神的な探求を行う能力と関係があります。
レックス・フリードマン: ほとんど、私たちが言及したように、チェスをしたり、頭の中でさまざまな結果を視覚化したり、シミュレートしたりするようなものです。
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。そして今、あなたはあらゆる種類のことを事前に計算したので、フィードフォワードネットワークでそれを行うことができます。しかし、神経生物学がそれを行う方法は、すべてを事前に計算しているわけではないと思います。それは実際には、あなたが探求を行っている力学系の一部を持っています。それは、創造的な要素があります。創造的な要素があり、単純なニューラルネットでは、あなたが学んだインスタンスの星座があります。そして、もしあなたがその空間内にいる場合、もし新しい質問がこの空間内の質問であれば、実際にはそのシステムに頼って、何をすべきかについての良い提案を思いつくことができます。
一方、クエリが空間の外から来た場合、システムがどのように動作するかを知る方法はありません。何が起こり得るかについての制限はありません。
そして、人工ニューラルネットの世界は常に非常に、私には例の母集団があります。テストセットは、同等の母集団から抽出する必要があります。テストセットに、まったく異なる母集団からの例がある場合、正しい答えが得られると期待することはできません。
レックス・フリードマン: ええ、彼らが分布外と呼ぶものです。
ジョン・ホップフィールド: その通りです。その通りです。そのため、夕暮れ時にボールが通りを横切って転がっているのを見た場合、それがトレーニングセットになければ、子供がそのすぐ後ろに近づいてくるかもしれないという考えは、ニューラルネットには起こりません。
そして、それは私たちの、あなたの生物学にはそれを可能にする何かがあります。
レックス・フリードマン: ええ。トレーニングセットの母集団の外にいるということはどういうことなのか。トレーニングセットの母集団は、単にこの一連の例ではありません。それ以上のものがあります。そして、それは私自身の質問に戻ります。何かを理解するということはどういうことですか？
ジョン・ホップフィールド: ええ。
レックス・フリードマン: 少し脱線しますが、あなたは科学における演繹的推論の価値と、大規模なデータ収集の価値について話しました。つまり、問題について考えることです。それは、最初の原則に戻って考えるというあなたの物理学の側面だと思いますが、科学的プロセスにおける演繹的推論の価値は何だと思いますか？
ジョン・ホップフィールド: ええ、見てください、明らかに、その根源またはその答えが、非常に多くのデータの分析を通して得られる科学的な質問があります。そうです。宇宙論、そのようなものです。そして、それは私が特別な洞察を得たことのない種類の問題でした。しかし、宇宙論はそれらの1つであると言わざるを得ません。今年のノーベル物理学賞を受賞した地元の物理学科のジム・ピーブルスが実際に行ったことを見ると、彼は大規模なデータを処理したことはありません。決して、決して、決して。彼はこの点で他の人の仕事の要約を使用しました。
レックス・フリードマン: そうです。しかし、それは最終的に問題を考え抜くことに帰着しました。たとえば、特定の現象が作用する原則は何ですか？
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。そして、見てください、物理学は常に、詳細を超越した方法でシステムを記述できる方法を探しています。そして、筋金入りの生物学者にとって、生物学は詳細のために機能します。物理学では、物理学者にとって、私たちは詳細にもかかわらず正しい説明を望んでいます。物理学者として私たちが答えることができない質問があります。なぜなら、そのように答えを見つけることができないからです。
脳コンピュータインターフェースの分野全体をご存知かどうかはわかりませんが、最近、特にイーロン・マスクのニューラリンクのような企業で、研究開発がますます活発になっています。ええ、私は、目である種のものを制御できるようにすることや、思考パターンである種のものを動かすことができるようにすることに、常に興味がありました。それは、かつては接続されていた手足であり、現在はコンピュータを介して接続されています。
レックス・フリードマン: その通りです。そのため、ニューラリンクの場合、彼らは千以上の接続を行っており、双方向で神経スパイクを活性化して読み取ることができます。あなたは、近い将来、あるいは遠い将来に、そのようなコンピュータと脳の相互作用によって、心の認知能力を拡張したり、心を理解したりできるようになることを期待していますか？
ジョン・ホップフィールド: 興味深いのは、私が最初に神経生物学に興味を持ったとき、ほとんどの開業医は、一度に1つの細胞だけを記録できる技術によって神経生物学を理解できると考えていたことです。
レックス・フリードマン: 1つの細胞、ええ。
ジョン・ホップフィールド: デビッド・ヒューベルのような人々は、その見解を非常に強く反映していました。そして、それは、「一度に10の4乗または10の5乗から記録できるようになるまで、脳が実際にどのように機能するかを実際に理解することはできないだろう」と言う世代、2世代の人々に引き継がれました。
そして、一般的な意味で、私はそれが正しいと思います。あなたは、集合的なモード、物事の集合的な操作を探すことができるようにならなければなりません。それは、その細胞のこの活動電位に依存していません。それは、この種のパターンなどで接続されたこの細胞セットの集合的な特性に依存しています。そして、多くの細胞を一度に記録しなければ、それらの集合的な活動が何であるかを見ることには成功しません。そして、問題は、一度にいくつ記録するかということです。しきい値は何ですか？そして、それが問題です。そして、見てください、それは運動皮質で激しく追求されています。運動皮質は複雑なことをしますが、あなたが対処しようとしている問題はかなり単純です。
さて、神経生物学は、エンジニアがそれを行う方法とは異なる方法でそれを行います。エンジニアは、それぞれを個別に制御する必要がある10万本の筋繊維ではなく、手足を制御する6つの非常に正確なステッピングモーターを入れるでしょう。そして、はるかに寛容で、はるかに神経質な方法で物事を行う方法を理解することは、エンジニアリングの世界に利益をもたらすと思います。エンジニアリングの世界は触れます。
レックス・フリードマン: あなたは、無数の圧力セルのアレイではなく、1つまたは2つの圧力センサーを入れることを提案しています。あなたは、あなたの希望は、未来のエンジニアへのあなたのアドバイスは、生物学的システムのような、乱雑でエラーが発生しやすいシステムの大規模なカオスを受け入れることだと言っています。それはおそらく、これらの大きな課題のいくつかを解決する方法です。
ジョン・ホップフィールド: 物事を、ジョイントモーターが強力でステッピングモーターが正確なロボット工学に押し込もうとするよりも、そのようにしてより良い計算/ロボット工学を作成できると思います。
レックス・フリードマン: しかし、そうすると、物理学者とあなたは、そのようなシステムで永遠に失われてしまいます。なぜなら、そのような大規模で乱雑なシステムには、探求すべき単純な基礎がないからです。
ジョン・ホップフィールド: ええ、あなたはそう言いますが、ナビエ・ストークス方程式には多くの物理学があります。
レックス・フリードマン: しかし、それは失われましたが、下部の方程式と同じくらい真であるこの他の1組の方程式に置き換えられました。さて、それらの方程式は、一般的な生物学では見つけるのが難しいでしょう。しかし、私の中の物理学者は、生物学にはおそらくいくつかの問題があると述べています。
レックス・フリードマン: それは私たちの時代の主な未解決問題の1つである、それらの方程式を発見することだと言いますか？
ジョン・ホップフィールド: ええ。分子と心理的行動があり、これら2つはどういうわけか関連している場合を見ると、それらは詳細のレイヤーであり、集合性のレイヤーであり、それを漠然とした方法で捉え、これらのものが実際にどのようにリンクできるかを確認するために、いくつかの段階を上に上がります。
レックス・フリードマン: つまり、私たちの宇宙には、物事が振る舞う基本的な方法を記述できるエレガントな方程式がたくさんあるように思えます。それは驚きです。つまり、それは方程式に圧縮可能です。それはシンプルで美しいです。しかし、そのリンクが分子と脳の間で等しくエレガントな方程式に圧縮可能かどうかはまだ未解決の問題です。
ジョン・ホップフィールド: しかし、あなたの感覚、いくつか、ええ、私は物理学の夢を見ることしかできません。物理学の夢。「アインシュタインの夢」という興味深い本がありました。それは、彼の人生に関する章と、時間がどのようにあったかもしれないが、そうではないかの説明を交互に繰り返しています。これらを結び付けるのは、もちろん、アインシュタインが時間を考えるために持っていたかもしれないアイデアです。
時間と神経生物学の本質について言えば、あなたは1人の人間、有名で影響力のある人間ですが、人間の条件を生きる脳を持つ1人の人間にすぎません。しかし、あなたは最終的には、私たち全員と同じように、死すべき運命にあります。メカニズムとして心を研究することは、あなた自身の死すべき運命についての考え方をどのように変えましたか？
ジョン・ホップフィールド: 特に年をとって体がさまざまな形でバラバラになると、私は、誰かであるということは脳に含まれており、あなたが埋葬することを心配している体には含まれていないという事実に、はるかに気づきました。そして、ある程度までは、物事を書き留める人、方程式、夢、メモ帳、日記、彼らの思考の一部は、彼らが死んでいなくなった後、彼らの体が死んでいなくなった後も生き続けるというのは真実です。
そして、私の生涯で起こっているその変化は、私の父が亡くなったときと、彼が書いたもの以外には、彼についての事実はほとんど記録されておらず、私たち一人一人についての事実は、私がデジタルの世界で見る限り、永遠に記録されています。
そして、死とは何かという問題は、1世代前の人と1世代先の人では異なる可能性があります。
レックス・フリードマン: おそらく、私たちはいくつかの定義の下で不死身になったのでしょう。ええ。ええ。最後の簡単な質問です。人生の意味は何ですか？振り返ってみると、あなたは心、類人猿の奇妙な子孫を研究してきました。この小さな地球での私たちの存在の意味は何ですか？
ジョン・ホップフィールド: ああ、その言葉の意味は、「理解する」という言葉と同じくらい滑りやすいです。どういうわけか相互に関連しているのかもしれません。ええ。それは滑りやすいですが、滑りやすいにもかかわらず、あなたが表現するのに十分長く保持できるものはありますか？
ジョン・ホップフィールド: ええ、私は、生物システムで物事を定義するのがどれほど難しいかに驚いています。100個の原子は、ほとんど別の100個の原子のようなものです。しかし、1つのバクテリアは、たとえ名目上同じ種であっても、別のバクテリアほど似ていません。実際、種とは何かという概念全体が少しぼやけています。そして、種は、特定のクラスの生物が存在しないと存在します。それは私の心の中で少し曖昧です。
レックス・フリードマン: つまり、ある意味で、意味という考えは、意識のある生き物のような、個人に備わっているものです。そして、あなたは、個人さえいないかもしれないという、ある種の方法ですべてが相互に関連していると言っています。私たちは、人間の始まりと終わりが不明確な、あらゆるレベルの生物学的システムのこの複雑な混乱のすべての種類です。
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。そして、私たちは神経生物学にいます。そこでは、「ああ、あなたは新皮質は思考だと言いますが、脊髄で行われることはたくさんあります。そして、思考の本質は何ですか？それは単に新皮質になるのでしょうか？そうなることはできません。そうなることはできません。
レックス・フリードマン: ええ、おそらく理解し、思考を構築するには、理解し、
ジョン・ホップフィールド: ええ、ええ。
レックス・フリードマン: ジョン・ホップフィールドとのこの会話をお聞きいただきありがとうございます。そして、プレゼンティングスポンサーのCashAppに感謝します。ダウンロードして、コードLexPodcastを使用してください。
そして、あなたは明日のための学習と技術を学ぶことができます。このポッドキャストを楽しんだ場合は、YouTubeでチャンネル登録し、ApplePodcastで5つ星を付け、Patreonでサポートするか、TwitterでLexFriedmanに接続してください。
そして今、ジョンホップフィールドに知恵の言葉を贈りましょう。彼の「Now What？」というタイトルの記事の中で、彼は次のように述べています。
科学において何を達成するかは、問題の選択によって主に決まります。私は一般的に、科学の問題に対する注意のスパンが比較的短いです。そのため、現在取り組んでいる問題が解決されるか、自分の特定の才能を考えると扱いにくいものとして分類されると、私は常に、より興味深い問題を探しています。
彼は続けてこう言います。
私が科学で行ってきたことは、専門家による実験的および理論的な研究に完全に依存しています。
私はたくさんのことを持っており、専門家は質問に答えるのが得意であると付け加えるだけです。もしあなたが十分に大胆であれば、あなた自身に問いかけてください。どのようにそれらを見つけたかについては、あまり心配しないでください。お聞きいただきありがとうございました。次回お会いできるのを楽しみにしています。