考える脳 考えるコンピューター 新版 ハヤカワ文庫NF

ジェフ・ホーキンス(著者), サンドラ・ブレイクスリー(著者), 伊藤文英(訳者)

• 販売会社／発売会社: 早川書房
• 発売年月日: 2023/07/22
• JAN: 9784150506018

商品レビュー

2026/08/29

2005年の古い本で、おそらくもっと研究は進んでいるのだろうと思われます。

いろいろ昔のコンピューターの本が今いろいろ面白いのは、いろいろな人がどんなAIが実現可能か考え、どのように実現してきたのかという歴史を垣間見れるからですね。

自分も、「演繹」と「帰納」の使い分け。ＤＬは帰納＝パターン、演繹＝計算式という認識で、今のLLMで不足している部分をどうやって補うのかというのが改めて面白いし、「五感」と「時間」もまさに考えているそのもの。そもそもモノづくりとは「過程（Process)」を通してできるもの。いろいろ面白くなってきていると感じます。

雑な人間の雑な思考で相対するプロンプトとそのあとの意思決定ほど悲惨なものはない。ＡＩを使う意味ある？私は、AIでも丁寧に接地させ、必要なデータを選定して収集すると、無駄なエネルギーも使わず、美しいと感じる日々。またしばらくしたら読んでみたいかも。

2026/07/01

●2026年7月1日、ツィッターでフォローさせていただいている「kuto(Bil)（@kutobill）」さんが以下をツイートで紹介していた。

ツイート：
主「世界には関連するが、あちこちに点在している知識がある。これらを集めて統合し、パッケージしたほうが良い。例えば習慣化や自己管理の知識等だ。一つの体系的なパッケージにできるはず。」

静（@sizuka jpa）「この自分の中の「知識を体系化」する技術というか、お作法は、割と軽視されているのではないかと思う。AIに手伝ってもらうとしても、その作法は知っておきたい。書籍で、「思考術、言語化、書き方」というのは多いけど、「体系化」の本はあまり見たことない（自分が知らないだけかも）。」

主「実はこのネタはこの本から拾ってきた。
「この本では様々な研究を拾って集めて知能の統合理論を作る（大意）」という話から始まる。」

→これは読む価値が高そう！

2025/08/03

ポイント
● 知能・脳（新皮質）の主要な機能は「記憶による予測」である。これが本書の一貫した主張。
● 知能を備えた機械を作ることは可能。しかし、それは人間に近づけたり人間を超えることとは別の話しである。そこを理解できるかが人工知能を使う一般ユーザーが持つべき前提としての知識。
●脳の働き方を、組織のあるべき情報伝達に当てはめて考えながら読める。

以下メモ

知能・脳（新皮質）の主要な機能は「記憶による予測」である。これが本書の一貫した主張。 →読み進めると言っていることがわかってくる。

脳ある人間は、あるがままの世界をそのままの形で知覚し、考え、行動するのではない。これまでに蓄積され、記憶された経験から、予測した世界との答え合わせで世界を見ているし、どんな知覚も行動もこの予測に基づいている。 →なるほど。と思ったしたしかにそんな感じがする。

脳は階層構造をしており、上下には具体的な知覚から抽象的・普遍的な知覚があり、それらは上下に相互に連結し連携している。階層の横のつながりももちろんある。
→下部は知覚を具体的・個別的に上部に送る。上部は個別具体的な情報をこれまでの経験から抽象化・一般化して理解する。上部と下部は一方通行ではなく、上部の予測は下部に伝達されそれとの比較で下部は世界を知覚しようとする。
→会社などの組織構造にも当てはめられる考えだと思った。如何にして下部である現場部隊は、上部であるマネジメント層に、適切な情報を伝達すべきか？そしてマネジメント層はその情報を経験を活かしてどのように抽象化し、意味を与えたり見出すべきか。そしてマネジメント層からの予測や一般化と照らし合わせた解釈を現場層が如何にして照合し、添削するか。これまでの会社組織であるような上意下達の情報の流れではなく、アメリカ海兵隊のような双方向の情報の流れが、我々の脳の動き方に近いし、それ故に組織体制としてもそのような情報の流れが良いのではないかと思った。

人工の知能の今後について。人工知能は人間の持つ感覚器官をそのまま持つべきだとは言えない。脳がどのような感覚器官であれ、脳の内部での刺激を同じような仕組みと様式で伝達している。人工の知能も感覚を最終的にコンピュータ上で伝達できる形式になっている必要があり、それは触覚や視覚、聴覚のような形態を取る必要はない。感情は旧脳の分野なので、記憶による予測を知能と定義した場合には、それは新脳の分野でしかないので、感情は不要。
→これはむしろコンピュータ科学者がどのように人工知能を設計していくかというよりも、ユーザーがこの考え方を理解しているか、それとも理解せずに盲信するかというところに関わっていると思った。