3人が「テーブルを囲む」脳科学VS人工知能、相互ゲームをどう突破するのか？

IDG Capital の投資家は、神経科学の専門家や最先端技術の起業家とともに、エネルギーと専門用語に満ちた、密度が高く情報量の多い対話を行いました。

1943 年に提案されたニューロンに基づく機械学習の初期の数学的モデルから、人工知能の巨人 Hinton が CNN の代替として提案した「カプセル ネットワーク」、そして最近スタンフォード チームが提案した「マインド ライティング」という脳コンピューター インターフェイスまで... 数十年にわたって、神経科学は人工知能の研究史において重要な役割を果たしてきました。 AIの開発において、研究者たちは脳の機能を模倣し、脳の働きのメカニズムを利用して神経科学と人工知能の間に橋を架けようと努めてきました。

脳内で想像した「手書き」は、99%以上の精度で画面上のテキストに変換できます。出典: Nature

人工知能が今日の最先端の技術であるならば、その発展を支える基礎科学である脳科学こそが、その研究の原動力となる。脳科学は基礎科学の観点から見ると、生命科学、物理科学、情報科学を組み合わせて、分子、細胞、心理学、計算ネットワークなど、さまざまなレベルから神経系を研究しています。最先端技術の観点から見ると、脳コンピューターインターフェースや脳型チップに代表される学際分野の発展により、脳科学は時代の最先端に躍り出ています。

神経科学における大きな理論的進歩と、知的生物に対する本来の理解がなければ、人工知能の「知性」はブラックボックスのままである可​​能性があると言えます。

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では、「知能」とはいったい何であり、脳科学とどのように関係しているのでしょうか?

最近、IDG CapitalのパートナーであるNiu Kuiguang氏、SenseTimeの共同創設者兼CEOであるXu Li氏、清華大学IDG/マクガバン脳研究所の研究員であるLu Bai教授が、「人間の脳VS知能」について白熱した議論を交わした。 3人は、科学研究、資本、企業など異なる観点から、基礎科学研究と技術産業化の融合を加速するための道筋と提案について議論した。

左から：IDG CapitalのパートナーであるNiu Kuiguang氏、国際的に有名な神経科医のLu Bai教授、SenseTimeの共同創設者兼CEOのXu Li氏

脳科学 VS 人工知能: 相互推進と競争

「ディープラーニングのアルゴリズムは、本質的には人間の脳の生物​​学的組織化方法の一部を学習しています。すべてではありませんが、それでも生物学的方法から学習しています。実際、生物学的観点から見ると、ITに多くのサポートを提供できる可能性があります。」会話が始まって間もなく、IDG CapitalのパートナーであるNiu Kuiguang氏は、人工知能と基礎生物学の関係を整理しました。

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最先端技術にとって基礎科学が重要であることは自明です。現在、脳コンピューターインターフェースや脳のようなコンピューターなどの AI アプリケーションが急速に登場しており、その原動力となっているのは脳科学の徹底的な研究です。脳科学は、コンピューターが脳のようなコンピューティングを実行したり、新しいアルゴリズムを開発したりするのに役立つ多くの新しいアイデアを提供していると言えます。では、脳科学の重要性はどのような側面に現れるのでしょうか?人工知能とどう関係するのでしょうか?

まず第一に、脳疾患の治療が取り組むべき最も重要な方向性です。脳コンピューターインターフェースは、人間と機械のコミュニケーションへの扉を開くようなものであり、四肢麻痺患者が脳を使って人工装具を制御できるようにし、言語障害を持つ人々が話すことを可能にします。たとえば、昨年大いに期待されたマスクの「三匹の子豚」実験。 マスク氏のニューラリンク社は、豚の脳に脳コンピューターインターフェース装置を埋め込み、脳活動信号をリアルタイムで読み取る技術を実証した。

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それだけでなく、将来、人間はてんかん、重度のうつ病、自閉症、アルツハイマー病、パーキンソン症候群など、現在は解決が難しい神経疾患と闘うために脳コンピューターインターフェースを使用するようになると思われます。

2番目に、人間の学習率を向上させます。人間とコンピュータの相互作用により、人間の脳の反応時間が向上します。例えば、運転中に曲がる時間がないとき、ふと思いついただけで、機械が素早くハンドルを操作し、数秒で緊急ブレーキを踏むのを手助けしてくれます。

「脳科学の研究は主に、知覚、運動、記憶、感情、認知の 5 つの側面に焦点を当てています」と Lu Bai 氏は考えています。「知覚と運動は比較的成熟した 2 つの分野です。これらは脳の電気信号を運動信号に変換しますが、ディープラーニング アルゴリズムも同様の方法で信号を処理します。」

陸白氏の見解では、科学界による過去20年間の神経科学に関する徹底的な研究に基づき、知覚と運動は現在比較的成熟しており、記憶は現在最も急速に進歩している分野であり、そのメカニズムは新たなブレークスルーを達成すると期待されている。

しかし、知覚と運動が脳科学と人工知能の壮大な融合であるならば、残りの 3 つの側面は両者が互いに競合する部分です。感情や感覚はコンピュータには備わっていないため、その神経回路、神経伝達物質、分子、遺伝子などはかなり徹底的に研究されてきました。

呂白氏が言う「感情や気持ち」は、強力な人工知能（AGI）の具現化です。認知は、人間が最も知りたい領域ですが、大きな進歩が見られません。 AGI は「理解し考える能力」の略で、人間の認知知能と同様のパフォーマンスを持ちます。

ディープラーニングの急速な発展により、機械知能の認識能力は大幅に向上しました。過去 10 年間にわたり、知覚知能と認知知能の関係は業界で広く受け入れられてきました。マイクロソフト、グーグル、IBM、中国を含む世界トップクラスの研究機関による次世代人工知能の全体計画では、いずれも知覚知能と認知知能を将来の研究開発における主要な画期的な方向性とみなしています。

ご存知のとおり、人間の脳自体が素晴らしいコンピューターなのです。最大 6×10^16 ビット/秒の速度で大量の情報を送信できます。そのため、脳科学は常に、自然現象や人間自身に対する人類の理解にとっての「究極のフロンティア」と見なされてきました。コードを入力して論文を書くことができる GPT-3 であれ、脳内の手書きを画面上の文字に変換できる「マインド・ブレイン・コンピューター・インターフェース」であれ。

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脳はAGIにとって強力かつ唯一の「ゲームパートナー」であると言えます。

科学研究パラダイムの新たな波が世界を席巻している。中国はいかにして突破できるのか？

「昨年これを見たときは衝撃を受けました」と牛奎光氏はそのような事例について語った。「人工知能が実際にタンパク質の展開を支援できるというのは非常に衝撃的です。以前は一方通行のガイドだと思っていましたが、後に双方向の支援を提供できることが分かりました。」

当時、DeepMind のディープラーニング アルゴリズム AlphaFold は、DNA 配列を使用してタンパク質の折り畳みを予測することに成功しました。これに先立ち、この問題は生物圏において 50 年間研究されてきました。この「ノーベル賞レベル」の画期的な成果は、ネイチャー誌によって「すべてを変える可能性がある」と評された。

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「これは科学研究のパラダイムにおける大きな変化だ。ほとんどの科学者はまだこの問題に気づいていないが、より先進的な科学者の中には気づき始めている者もいる」と呂白氏は付け加えた。

科学研究のパラダイムの変革には、科学研究の考え方、行動、組織化の対応する変化が必要です。古代から現在に至るまで、多くの科学者が「パラダイム」について独自の基準を提唱してきました。アリストテレスは演繹法を、ベーコンは帰納法を重視し、ニュートンは実験を有効活用しました...では、今日ではどうでしょうか?

おそらく、テクノロジーも経験も仮説さえも必要ないのです。膨大なデータに基づいて、私たちの科学研究のパラダイムは静かに変化しつつあります。

「脳科学から借りてきたアイデアの波がもうひとつあります」。人工知能分野の第一人者であるセンスタイムの共同創業者兼CEOの徐立氏は、コンピューターの観点からこう付け加えた。「私たちが話しているディープラーニングは、実は膨大なデータを要約する方法です。元のシステムは演繹的推論を極めたものと見ることができます。技術的推論の限界は想像できるでしょう。ビッグデータは、帰納的手法がさらに極限に達したものです」

「AlphaFold2は膨大なデータを蓄積しており、タンパク質構造を解析するには配列さえわかればよい。これは科学研究パラダイムに大きな変化をもたらした。人間は2万以上の遺伝子を持っており、それに対応するタンパク質も2万以上ある。AlphaFold2のような人工知能システムを通じて、それらを迅速に解析できる可能性がある。こうすることで、タンパク質間の相互作用を理解し、構造に基づいて低分子薬物のターゲットを見つけることができる。当然、脳疾患の薬の開発にも応用できる」と呂白氏は科学的な観点から説明した。

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これはまだ「西洋」のパラダイムなのでしょうか?徐立氏の見解では、このような状況下では、中国はより良い発展の機会を得ることになるだろう。そして、この新たな画期的なパラダイムのもとで、中国にはすでに独創的なイノベーションを支える自然な新しい土壌が備わっている。

伝統的な科学研究のパラダイムを打ち破った先駆者の一人として、脳科学は長年にわたりイノベーションを支える肥沃な土壌を形成してきました。世界各国が立ち上げた脳科学プログラムや政府からの巨額の投資に加え、IDGの創設者兼会長であるマクガバン氏やIDGキャピタルに代表される民間からの寄付も欠かせない原動力となっている。 2011年、清華大学創立100周年を記念して、マクガバン氏は清華大学と協定を結び、清華大学-IDG/マクガバン脳研究所を設立しました。同年、マクガバン氏は北京大学と北京師範大学のIDG/マクガバン脳研究所にも寄付を行いました。 2021年4月22日、IDGキャピタルと清華大学は、中国の脳科学の基礎研究と将来の発展を探求し、支援するために引き続き協力していくと発表しました。

2021年、清華大学の王希琴副学長とIDGキャピタルの熊暁歌創立会長が「IDGキャピタル-清華脳科学発展基金寄付式」で集合写真を撮影した。

「合意形成は非常に重要です」。陸白氏は、IDG/マクガバン脳研究所の研究者として、中国における脳科学の発展をはっきりと目撃していると語った。「清華大学の脳科学の台頭はマクガバン氏とIDGキャピタルと密接に関係しています。脳科学界全体が、それをIDG/マクガバン脳研究所と呼んでいます。」

さらに、長期的な投資として、脳科学は資本や科学研究界の注目を集めるだけでなく、ビジネス界もそれを非常に重視しています。例えば、徐立氏は清華大学脳科学研究所の関連業務に所長として参加しました。

「脱出速度」を突破した企業はイノベーションの宇宙を自由に泳ぐことができる

牛奎光氏は何年も前、正確には2014年、人工知能がまだ産業化されていなかった頃の出来事を思い出した。 「私は徐立氏と、人工知能の産業化後に競争が激しくなったらどうするかについて話しました。彼は私に例え話をしてくれました。猫の脳の知能レベルを持つシステムを作りたい場合、スタートアップとしてできることは2つあります。1つ目は、猫にネズミを捕まえるように訓練し、アプリケーションを作ることです。2つ目は、猫の脳の知能レベルをサルの脳のレベルまで高めるために努力することです。他社は1つ目を行っていますし、センスタイムも1つ目をやりたいのですが、2つ目をやるほうが重要です。」

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出典: ニューラリンク

「果物を摘むのが目的なら、現状では猫の脳しかなく、ネズミを捕まえることしかできません。それを猿の脳にアップグレードしなければなりません。これが私たちがやりたい最低レベルの拡張です」と徐立氏は語った。

この考えを念頭に置いて、徐立氏はチームを率いて神経科学のメカニズムを利用して人工知能を開発しました。 「非対称的な優位性を本当にもたらすことができる中核的な能力は、不連続な飛躍にあります。本当のブレークスルーとは、生産性を達成するためにそれらをアップグレードする必要があることです。私は今、産業のレッドラインについて話しました。」

徐立氏は、「独創性への投資は十分に大きくなければなりません。独創性を本当にコア競争力とするなら、投資の密度、つまり脱出速度が十分に大きくなければなりません。地球上でジャンプするときは常に重力がありますが、速度が宇宙の速度に達すると重力を感じなくなります。そのため、一点投資の密度は大きくて断固としたものである必要があります。」と述べています。

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実際、イノベーションの真の意味は生物学の中に見出すことができます。生物学的選択における最も核となる考え方は、集団間の競争は表面的なものであり、より重要なのは集団内の競争であるということです。この類推は企業に当てはめても同じです。異なる企業間で競争があり、企業内の異なる部門も限られたリソースをめぐって競争しています。生物学的競争は自然淘汰と適者生存に関するものであり、企業競争もまた市場淘汰と適者生存に関するものである。

牛奎光氏は、「イノベーションとは、基本的にコンセンサスを打ち破ることであり、科学研究でも同じことが言えます。古いコンセンサスが破られるほど、同時に新しいコンセンサスも形成されます。なぜなら、新しいコンセンサスが形成されて初めて、企業の価値が生まれるからです。新しいコンセンサスが形成できればできるほど、企業の価値は高まりますが、当然、困難さも増します。」と語った。

「他の誰とも違うことをすることによってのみ、この場所で産業機会を見つけ、リソースのギャップを作り、障壁を形成できます。イノベーションとは、不平等なリソースのギャップを作り、生産性と収益化の大きな進歩につながることです。」 「適者生存」企業の CEO として、徐 李氏もこれを信じています。

しかし、イノベーションは企業や研究機関だけで達成できるものではなく、資本を含めた完全なエコロジカルネットワークの支援が必要であることを認識する必要があります。

企業はイノベーションの主体であり、大学はイノベーションの原動力を提供することができ、資本はコンセンサスを破る人材を見つける責任がある。これら 3 つを組み合わせると、非常に良い効果が生まれます。

では、現在、中国の市場環境全体は、独創的な革新的研究を支援する段階に達しているのでしょうか?

答えはイエスです。まず、企業自身が独創性を活かして競争力を生み出す道を歩んでいます。第二に、市場環境は基礎研究が無駄な研究を行うことを許しています。なぜなら、イノベーションの観点から見ると、これは私たちの認識の限界を探求し、「脱出速度」を生み出すことになるからです。

統計によると、人工知能の台頭以来​​の過去5年間で、脳科学関連の企業が雨後の筍のように出現した。これは、科学研究コミュニティ、投資コミュニティ、ビジネスコミュニティの三者による取り組みであるだけでなく、国内および世界の観点から脳科学の重要性について前例のないコンセンサスでもあります。 「脱出速度」はイノベーションへの最後の障壁を突破する準備ができています。