ジェフ・ホーキンス

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脳は世界をどう見ているのか 知能の謎を解く「1000の脳」理論

ジェフ・ホーキンス

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784152101273
ISBN 10 : 415210127X
フォーマット
：
本
出版社
：
早川書房
発行年月
：
2022年04月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
大田直子(翻訳家), ジェフ・ホーキンス, 大田直子 ,  
追加情報
:
３２８ｐ；20

内容詳細

脳の最大の謎が解けた！細胞の塊にすぎない脳に、なぜ知能が生じるのか？ビジネスと研究、ＡＩ（人工知能）と神経科学を行き来する異端児による、人類未到の知的挑戦。

目次 : 第１部　脳についての新しい理解（古い脳と新しい脳/ ヴァーノン・マウントキャッスルのすばらしい発想/ 頭のなかの世界モデル　ほか）/ 第２部　機械の知能（なぜＡＩに「Ｉ」はないのか/ 機械に意識があるのはどういうときか/ 機械知能の未来　ほか）/ 第３部　人間の知能（誤った信念/ 人間の知能による人類存亡のリスク/ 脳と機械の融合　ほか）

【著者紹介】
ジェフ・ホーキンス : １９５７年生まれ。神経科学者、起業家。神経科学とＡＩ（人工知能）の研究を行なうヌメンタ社の共同創業者、チーフサイエンティスト。１９７９年にコーネル大学で電気工学の学士号を取得後、インテルのソフトウェア・エンジニアとして数年間働く。１９８６年にカリフォルニア大学バークレー校（ＵＣバークレー）で神経科学の博士課程に進んだが、大学という組織のなかで脳を総合的に研究することの壁に突き当たってシリコンバレーに戻り、１９９２年にパーム・コンピューティングを設立。現在のスマートフォンの先駆けとなる携帯情報端末「パームパイロット（ＰａｌｍＰｉｌｏｔ）」を開発した。２００２年、レッドウッド神経化学研究所を設立。２００５年、同研究所をＵＣバークレーに移管するとともに、ヌメンタを設立。ホーキンスのアイデアはアンドリュー・エンや松尾豊らＡＩ分野の著名人に影響を与え、各方面から賞賛を集めている

大田直子 : 翻訳家。東京大学文学部社会心理学科卒（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • アキ さん

    読了日：2022/06/19

    原題はA Thousand Brains.脳はどうやって知能を生み出しているのか？脳の研究はどの部位も同じ構造であることを示している。2.５mmの大脳新皮質は、数百万年の間に基本回路のコピーを層状に積み重ねて出来上がった。著者は約15万個のコラムが皮質を構成し、座標系を元に世界をモデル化していると提唱し、それを1000の理論と呼ぶ。第2部ではAIが自律的な知能を持つことはなく、第3部で人類滅亡を避けるための選択肢を考える。人間の脳の知的機能とは、遺伝子より確実な人類の存続に必要なものと著者は主張している。

  • どんぐり さん

    読了日：2025/04/01

    著者はアメリカの神経科学者で民間のシンクタンクの起業家だ。脳は世界をどう見ているのか、最初の問いは、頭の中の細胞からどうやって知能が生まれるのかである。人間のもつ古い脳（本能を司る脳）と新しい脳（大脳皮質）、ニューロン、コラム構造の話は少し難しいが、中盤の人間の脳とAIの違いを論じるところから俄然面白くなる。人間の脳にあってAIにないものは何か、それは「たえず学習する、動きによって学習する、たくさんのモデルをもつ、知識を保存するのに座標系を使う」というもの。これがAIに備わっていくことになるのかは不明。→

  • ジョンノレン さん

    読了日：2022/08/16

    著者は脳科学のみではなく、最終的には脳の構造と機能に肉薄したAI導入を目指し、主宰する「ヌメンタ」で双方について研究を行ってきた。それ故、実証性を重視するアカデミックな脳神経学者が躊躇するレベル、トータルな枠組みまで踏み込んで自説を主張する。新皮質の基本構造の一つであるコラム（円柱のニューロン束）は、五感や移動等の諸経験の重ね合わせによる世界モデルの構築や行動予測の機能に加え、特に座標系構築により抽象概念や複雑な入れ子構造や回帰を伴う言語を操るまでの高度な機能を担うとした。また脳の民主的機能にも言及する。

  • たまきら さん

    読了日：2023/05/23

    脳科学自体が脳のシステムのようだなあ…と良く思います。原始的なものから大脳新皮質への進化のように、基礎的な研究の上に新たな研究が積み重なっていきます。その研究のネットワーク自体がゆるくつながっている感覚…それ、似たようなものがない？ああ…ウェブサイト。社会のつながり方…色々とパターンを探して自分の脳がワクワクしているのが感じられました。AIについての文章も面白かったですが、ChatGPTなど現実がさらに面白くなってきてるからなあ…。

  • booklight さん

    読了日：2023/08/27

    【拾読】どのモデルも座標系を有しているのでは、というのは面白い。座標系で理解するということは、入ってくる感覚情報を点として位置付け、その前後左右があると考えるのがセットになる。何かを考えるということはその前後左右との関係性を考える、というのはたしかにあるかな、と思う。最近、色々話していると、なんでこの話しているんだっけ、と思うことが度々あり、この本を読んで座標を見失っているのかな、と思った。という卑近な例で納得していいのかどうか。２，３章のSFネタは、こういう人はこういうことも考えるんだ、と興味深い。

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