【本要約】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

書籍情報

著者：ジェフ・ホーキンス
翻訳：大田直子
出版社：早川書房​
発行年：2022年
価格：2,860円
ジャンル：神経科学／認知科学／人工知能論／脳科学一般向け解説／人類の未来・テクノロジー論​

著者のプロフィール

 ジェフ・ホーキンスは、神経科学者であり起業家でもある研究者で、脳がどのように世界のモデルを学習し予測する理論、生理学と計算モデルの繰り返しから探究している。 1979年にコーネル大学で電気工学の学士号を取得した後、インテルのソフトウェアエンジニアとして勤務し、その後シリコンバレーで情報端末パームパイロットを向いたパーム・コンピューティングとハンドスプリングを創業し、モバイルコンピューティングの先駆者としても知られている。 2002年にはレッドウッド神経科学研究所を設立し、2005年には大脳新皮質理論とそれに伴う機械知能の研究を行う企業ヌメンタを共同創設するなど、産業界と神経科学研究を並行しながら「真のAI」を実現するための理論構築に取り組んでいる。​

本書の特徴

本書は、人間の新皮質が多数の「皮質コラム」によって世界を公認系として表現し、物体や概念ごとに何千ものモデルを並行して構築しながら予測を行うという「1000の脳」理論を、一般読者向けに体系的に解説している点が最大の特徴である。従来の敗北的な脳やAIモデルのイメージを刷新し、新皮質全体に巡回された多次元の公認系と運動–感覚ループを鍵として、知覚・概念・言語・高次思考がどのように統合されるかを考え、そこから機械知能、意識、人類の将来リスクや文明の長期的な運命までを一気に論じていく構成になっている。​

以下内容要約

古い脳と新しい脳：二階建ての心

まずホーキンスが出発点に置くのは、「人間の脳は二階建て構造になっている」というかなりラディカルな見取り図だ。

一階部分は爬虫類の時代から受け継いだ「古い脳」、二階部分は新しく増築された「大脳新皮質＝新しい脳」で、この二つがいつも綱引きをしている、というのが彼の基本イメージである。

古い脳が担当しているのは、飢えたら食べる、危険なら逃げる、敵だと思えば攻撃する、といったきわめてプリミティブなプログラムだ。ダイエット中だと分かっていても夜中にラーメンを食べてしまうとき、内側で勝っているのはだいたいこちら側だと思えばいい。

一方で、新しい脳である大脳新皮質は、言語、抽象思考、論理、長期的な計画といった「人間らしさ」を支えている。将来の健康や貯金や地球温暖化を心配しているのはほとんどこの層で、古い脳から見れば「心配性な新人マネージャー」くらいの扱いかもしれない。

ここで重要なのは、古い脳と新しい脳が上下関係ではなく「同居人」だという点だ。たとえば戦争や環境破壊のような大規模な自滅行動は、古い脳の攻撃性や部族主義に、新しい脳の高度なテクノロジーと組織力が合体した結果だとホーキンスは見る。冷静な知性が暴走する本能のために働くとき、人類はかなり危うい場所まで行けてしまう、というわけだ。

参照枠と世界モデル：脳の中の地図

次にホーキンスが導入するキーワードが「参照枠（リファレンス・フレーム）」だ。

脳は世界をそのまま保存しているのではなく、「どこに何があるか」という座標つきの地図として保存している、というのが彼の主張である。

たとえばコーヒーカップを考えてみる。見た目だけなら「白い円筒に取っ手がついている物体」くらいの情報だが、実際には手で持って回したり、上から覗き込んだり、口をつけたりするなかで、「この位置に取っ手」「この位置に縁」「この位置に底」というふうに、カップ全体が空間的な構造として頭に入っていく。

なぜ「自分のマグカップ」と「カフェの似たカップ」を区別できるのかといえば、単に色や模様を覚えているからではなく、微妙な形状差まで含めた「立体地図」として保存しているからだ。初めて行く部屋でも、何度か出入りしているうちに、ドア、窓、ソファ、本棚の位置関係が自然と頭の中で「間取り図」になっていく経験も、同じメカニズムの延長にある。

ホーキンスは、海馬で見つかった「場所細胞」や「グリッド細胞」（動物がどこにいるかを表す神経細胞）の研究から、こうした空間マップの仕組みが、新皮質全体に一般化していると考える。つまり、脳は文字通り「世界を地図として持っている」ということになる。

皮質コラムと「1000の脳」：多数決で決まる現実

ここで出てくるのが、本書の看板である「1000の脳」理論だ。

大脳新皮質は、表面をタイルのように敷き詰めた「皮質コラム」という小さな柱状ユニットからできていて、それぞれが独立した世界モデルを持つ「ミニ脳」として動いている、というのがホーキンスの大胆な提案である。

皮質コラムは、一つひとつが「この物体のこの位置にはこれが来るはずだ」と予測を行い、実際の入力と照合して、合っていれば「よし」、外れれば「学び直し」というサイクルをひたすら回している。重要なのは、こうした予測と修正が、コラムごとにほぼ独立に走っているという点だ。

たとえば、暗い部屋でテーブルの上の物を手探りしているとき、視覚のコラムはほとんど情報を得られないが、触覚のコラムは「この形はコップっぽい」「いや、これはスマホかもしれない」と候補を絞り込んでいく。その途中で、かすかな光が入って輪郭が見えた瞬間、視覚のコラムが「これはコップだ」と強く主張し、最終的な判断が「コップ」に収束する——ホーキンスが描くのは、そんな「投票」のイメージだ。

この多数決方式のおかげで、脳はかなり頑丈になる。

一部のコラムが誤認しても、他のコラムが正しい候補を推していれば、全体としては妥当な知覚に落ち着くし、逆に情報があいまいなときは「よく分からない」と保留にすることもできる。だからこそ、人間は多少のノイズや欠損があっても、世界をそれなりに一貫したものとして見ていられる。

概念と言語：意味はどこに置かれているのか

さらにホーキンスは、「地図」としての表現が物理空間にとどまらないと主張する。

大脳新皮質は、言葉や概念、さらには政治的立場や価値観といった抽象的なものまで、「概念空間」という座標上にマッピングしている、というのが彼の拡張版の世界モデルである。

たとえば「犬」と「狼」と「野生動物」は、意味的に近いため、概念空間でも互いに近い場所に置かれる。一方で、「犬」と「ドローン」はだいぶ離れた位置にいる、といった具合だ。日常会話の連想ゲームがスムーズに進むのは、頭の中で近い場所にある概念同士を、ほとんど自動的に辿っているからだと考えれば分かりやすい。

比喩も同じ構造を持つ。「人生は旅だ」というありふれた表現は、「人生」という抽象概念と、「旅」というより具体的な経験領域の座標系を重ね合わせ、「出発」「寄り道」「迷子」「ゴール」といった構造を対応させる操作だと言える。ここでは数学のような難しい計算は行われていないが、「似ている構造どうしを重ねる」という、かなり空間的な作業が走っている。

こうして見ると、「思考」とは高度な論理演算というより、広大な概念空間のあちこちを行ったり来たりする「散歩」に近い。ホーキンスにとって、知能の本質とは、この散歩の精度と柔軟性であり、そのインフラが参照枠＝座標系なのだ。

現在のAIと「真の知能」のズレ

ここまで来ると、ホーキンスが現在のAIにかなり厳しい点数をつける理由が見えてくる。

ディープラーニングは膨大なデータのパターンを当てることには長けているが、「世界の構造そのものを座標系として理解する」という点で、人間の脳とはまったく別物だ、というのが彼の評価である。

たとえば画像認識AIは、犬と猫を高精度で見分けられるが、それは何百万枚という画像から統計的な特徴を抜き出しているだけだ。そこには「この四本足の生き物は歩く」「重力の影響を受けて地面に立っている」「尻尾はおおよそこの位置にある」といった、世界モデルとしての理解はほとんど含まれていない。

その結果として、文脈が変わると途端に弱くなる。晴天の道路で学習した自動運転システムが、雪道や工事中の道路で妙な挙動を見せるのは、「同じ世界を別の座標系から見直す」能力がないからだ。人間なら、「これはたまたま路面が白いだけだ」「いつもの道にコーンが増えただけだ」と世界モデルを柔軟にアップデートできるが、統計的なブラックボックスにはそれができない。

ホーキンスは、真の汎用AIを作りたいなら、「世界モデル＋予測」という脳の基本アルゴリズムを取り込む必要があると主張する。つまり、ただのパターン当てマシンではなく、「自分で動き回りながら世界の座標系を構築し続けるシステム」が必要だというわけだ。

誤信念と陰謀論：世界モデルが暴走するとき

ホーキンスの議論がおもしろいのは、この世界モデル理論をそのまま人間社会に持ち込むところだ。

人間が陰謀論やオカルトにハマるのは、愚かだからではなく、自分の世界モデルを守ろうとする脳のアルゴリズムが過剰に働いた結果だ、というのが彼の見立てである。

一度「世界はこうなっているはずだ」という地図が出来上がると、脳はそれに合う情報だけを強く採用し、合わない情報をノイズとして弾きたくなる。これは、世界モデルを安定させるという意味では合理的だが、モデル自体がズレていると、ズレを修正するチャンスを自分で潰してしまう。

SNSで似た意見ばかりがタイムラインに流れてくる状況を想像すればいい。自分のモデルを補強する情報だけが「予測と一致」したとして強化され、異なる情報は「予測エラー」としてすぐに消される。その結果、「世界は自分が思っている通りだ」という確信だけがどんどん増幅される。

ホーキンスにとって、これは個人の性格ではなく、脳の設計上の仕様だ。間違った世界モデルを持っていても、その内部で整合的に予測と強化を回せてしまうかぎり、人は「自分は合理的だ」と感じ続けてしまう。世界を正しく理解するには、モデルそのものを疑う、かなり面倒なメンテナンスが必要だということになる。

AIリスクより厄介なもの：人間の古い脳

AIの章でホーキンスが一番強調するのは、「危険なのはAIそのものより、それを設計し使う人間の脳だ」という逆説的なポイントだ。

知能そのものは目的に対して中立であり、その知能にどんなゴールを与えるかを決める「古い脳」のほうが、はるかにリスキーだというのが、彼の一貫した立場である。

たとえば、AIが戦争を起こすのではなく、戦争に勝ちたい人間がAIを軍事利用する。AIが環境を破壊するのではなく、短期的な利益を求める人間がAIを使って資源を最大限搾り取る。問題なのは「高性能な道具」そのものではなく、「その道具を何に使うかを決める欲望と恐怖」であり、それを司っているのが古い脳だ。

これは、前半で示された二階建てモデルと対応している。新皮質はきわめて賢いが、独自の目的を持たない。古い脳が「敵を倒せ」「自分の集団だけ守れ」と命じれば、そのために最適な戦略を次々とひねり出す。核兵器も、監視社会を支える情報技術も、その延長線上にある。

ホーキンスは、人類が本気で自滅リスクを減らしたいなら、AIの停止スイッチを議論するだけでは足りず、「自分たちが何を最終目的にするのか」という、かなり気の重い問いを避けて通れないと示唆する。古い脳のプログラムを前提のままにしておいて、新しい道具だけを安全に使いこなそうとするのは、どう考えても分が悪い。

脳と機械の融合が問いかけるもの

さらに本書の後半では、ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）や神経インプラントの話題も登場する。

ホーキンスの姿勢は、未来への期待と慎重さのあいだで揺れるのではなく、「まだ大したことはできないが、もし本格的に実用化したら自己像と社会システムを根本から作り替える必要が出てくる」という冷静な見通しに近い。

現在のBMI技術は、四肢の麻痺を補うなど、ごく限られた医療用途にとどまっている。しかし、原理的には、記憶の検索を高速化したり、知識へのアクセスを「スマホを見る」から「頭の中で直接呼び出す」に変えたりすることが不可能とは言えない。

ここで問題になるのは、「どこまで拡張したら、それでもまだ『自分』と言えるのか」という自己同一性の境界だ。脳に直接つながったクラウド記憶を使い始めても、それを「自分の経験」と呼んでいいのか。知識へのアクセス格差がそのまま「脳能力の格差」になったとき、政治や経済のルールはどう変えるべきか。

ホーキンスは具体的な制度設計までは踏み込まないが、「脳の理論が技術になったとき、哲学や倫理や法律が同じ速度でアップデートされなければ、かなりまずいことになる」という程度の警告ははっきり書いている。ここでもやはり、「知能そのもの」ではなく「知能をどう位置づけるか」が核心にある。

「遺伝子」から「知識」へ：人類の目的を組み替える

本書のクライマックスにあたるのが、「人類の最終目的を乗り換えるべきだ」という提案だ。

ホーキンスは、これまで人類を動かしてきた『遺伝子としての存続』よりも、『知識と知能そのものを長期にわたって残すこと』を、これからの文明の目的に据え直すべきだと主張する。

進化論的に見れば、生物の目的は「生き延びて子孫を残すこと」に尽きる。しかし、新皮質が育ててきた科学や芸術や倫理といった体系を考えると、それだけでは何かが物足りない。せっかくここまで積み上げた「世界の理解」が、核戦争か環境崩壊のどちらかであっさり消し飛ぶとしたら、それはあまりにもコストパフォーマンスの悪いシナリオだ。

そこでホーキンスは、「遺伝子のために知識を使う」のではなく、「知識を守るために遺伝子（＝人間という生物）を手段として使う」という、かなり思い切った逆転を提案する。宇宙に進出するにせよ、AIやロボットが次の担い手になるにせよ、守るべきなのは「人間の形」ではなく、「知能と知識のネットワーク」そのものだ、というわけだ。

この視点から見直すと、核兵器の廃絶や気候変動対策や社会の不平等の是正といった課題も、「いいことだからやる」ではなく、「知識の長期的存続を守るための条件整備」として読み替えられる。古い脳が求める短期的な欲望と、新しい脳が見つけてしまった長期的な目的。そのあいだの緊張関係をどうマネジメントするかが、ホーキンス流の「人類の宿題」だと言っていい。

脳のアルゴリズムから文明の行き先まで

最後にもう一度整理すると、この本が描いているのは、おおざっぱに言えば次のような流れになる。大脳新皮質は「参照枠を持った多数の皮質コラム」が並列で世界モデルをつくり、その多数決で現実を決めている。人間の知能は、世界を地図化し、予測し、誤差から学び続けるシステムとして理解できる。

そこから、現在のAIの弱点が見え、陰謀論や分断のメカニズムが見え、さらに人類の自滅リスクの根っこにある「古い脳のプログラム」まで見えてくる。

ホーキンスが読者に突きつけているのは、「脳の仕組みを知ってしまったあとで、自分たちの文明をどんな目的にチューニングし直すのか」という、やや気が重いが避けがたい問いそのものだ。

脳の話から始まって、AIと政治と倫理の話で終わるこの本は、「専門書」と「未来予測」と「文明論」のあいだにぶら下がっている少し変わった一冊だが、ホーキンスのねらい通り、それをつなげているのは常にひとつのアイデア、つまり「1000の脳がつくる世界モデル」という視点である。