昔の疑問が解けるのは嬉しいものです。 20年前、私はなぜ生命が存在するのか、目を覚ましたまま考えていました。 今、『』『』『』などの本を読んで、わかったような気がする。 生命とは、魔法を使わない、物理的なプロセスなのです。 生命は小さな塵のようなものである。小さな物質の渦は動き出すが、偶然にも、本来あるべき時間よりも長く動き続けることができる構造を持っているのである。 もちろん、ホコリは繁殖しないので生きてはいませんが、生命がどのようなプロセスであるかということを教えてくれます。 これは禅の公案のように聞こえますが、私が言いたいのは、一度、偶然に始まった過程が、それが継続するという性質を持つと、まさにその性質を持っているからこそ継続するのだ、ということです。 そして、そのプロセスが偶然にも自己複製をする性質を持っていて、継続する性質がその複製に受け継がれれば、さらに多くのプロセスが存在することになります。 もちろん、このコピーは完璧ではありません。 コピーには小さな不完全さがあり、その不完全さの中には、継続的にさらによく再現できるバリエーションをもたらすものがあります。 その結果、バクテリア、木、人間、クモ、そしてニワトリが生まれる。 塵の悪魔のいくつかのバリエーションは、たまたま、自分を生かしてくれるものに向かい、自分を消してしまうものを避けるという性質を持っています。 知能が高ければ高いほど、より長く、より多様な環境で活動できるため、より多くのダストデビルやダストデビルのバリエーションを作ることができるのです。 人間の目標を達成するための工学的努力として、トップダウンでそれを構築しているのだ。 これに対して自然は、目標もなく、変異に変異を重ねながら、ボトムアップで知性を構築していった。 この違いがあるからこそ、人工知能（AI）の専門家は、一般的にAIをあまり恐れないのでしょう。 私たちはAIを、より優れたトースターや食器洗い機を作るような工学的なものと考えています。 人工物があたかも生きているかのように振る舞い、車を運転したり写真に写っている猫を識別したりと、人間が行うようなことを行っているのです。 彼らにとっての自然な疑問は、「この生命が私たちよりも賢くなったとき、私たちはどのようにコントロールするつもりなのか」ということです。

私たちがAIをトップダウンで構築するのは、それが今役立つ必要があり、自然知能の根本を理解していないためです。 このトップダウン・アプローチの結果は、表面的な具現化である。 私たちが構築する知能は具現化されないか、具現化されたとしても、基礎的な配管なしに、人間文化に関連する概念を扱える知能の構築に直接飛びつこうとしているのです。 その結果、字が読めなくても学生のエッセイを採点するプログラムができたり、道路が何であるかを知らずに車を作るロボットができたりする。

対照的に、自然知能は単純な形態を持つ生物で始まり、これらの単純な体の形は限られた知覚入力空間と限られた行動空間を提供し、単純な入力から単純な決定を導くものであった。 進化を通じて、生物の形態と知能は共に発展し、深く具現化された知能を持つに至った。 例えば、私たち人間の歩行が非常に効率的なのは、脚に備わった力学を利用し、脚を振り子のように扱っているからである 。 また、私たちの感覚運動ルーチンは、視線を用いて環境の適切な部分から適切な情報を適切なタイミングで得ることを可能にすることで、記憶要件を最小限に抑えながら、サンドイッチを作るようなことを可能にしています 。 私たちは、行動と内部シミュレーションの両方に、深い体性感覚を使用しています。 私たちが物体を蹴ることを想像するとき、実際に蹴る脳の部分を使ってその想像をしているのです。 多くの異なる能力がアドホックな方法で連携し、私たちの行動を支配する心の社会につながります。

私たちはAIがすぐに役立つことを望んでいるので、物体を拾い上げ、画像内の猫を識別し、感情に基づいて映画のレビューを分類できる複雑な形態学を持つロボットを構築します。 最近、私たちは深層学習や遺伝的アルゴリズムで多くの成功を収めていますが、常識、つまり私たちが人工一般知能（AGI）と呼ぶものを組み込むとなると、壁に突き当たります。 この進歩のなさは、低レベルの能力の上に構築することの難しさに起因しています。

人間の一般知能は、低レベルの、言語以前の概念 、 . 言語や「我々のスタートアップは我々を長い旅に連れて行ってくれた」といった文章を理解するために、我々はそれらを実際に長い道を歩くといった物理的な経験にマッピングしている。 本当の理解をするためには、基礎となる物理的アナログを実行する実際のコードの上に、抽象的な概念を構築する必要があるかもしれません。 私たちはナビゲーションを実行できる自動運転車を持っていますが、ロボットが会社を設立することがどのように「旅」になり得るかを理解できるように、そのナビゲーション コードの上に直接、より高いレベルの抽象化を構築する必要があるのかもしれません。 私たちのコンピューター プログラム自体が、一種の進化を遂げているのです。 よく動くコンピュータ・プログラムは、塵芥が動き続けるように、何度も実行される。 Jiraのチケットによる変更や、GitHub上のフォークによる変更が蓄積されていくのです。 コードは、最初は美しい抽象化でトップダウンに設計されていますが、時間が経つにつれて変異が蓄積され、理解しにくくなりますが、環境に適合するようになります。

私たちはまた、プログラムが心の社会に近づくようにゆっくりとマージしています。 ソートやCNN分類器の実行など、物事を成し遂げるために必要だったタスクは、今では単に呼び出すだけでよく、プログラマはより高いレベルの問題に集中できるようになりました。 私たちは、メイクファイル、マイクロサービス、API、GitHubレポ、Apache Mavenなどを通じて、より複雑なシステムを少しずつ構築しています。 これらの小さな社会は、今や非常に複雑で、各ユーザーがコンポーネントの異なるバリエーション間のバージョンの非互換性と戦う必要がないように、コードはしばしばDockerコンテナに一度バンドルされています。 そして、これらの機能はより単純な機能の上に構築されているため、サイバー世界の中で一種の深い体現を得ることができるようになっているのです。 Twitter のボットは、TCP/IP でパケットを送信するまでのコード上に構築されています。

私たちの知的マシンが、あなたや私のように、世界を豊かに理解し、意識さえ持つ生命体になることはあるのでしょうか。 Docker コンテナに意識を持たせる方法についての手がかりはありませんが、私たちのコンピュータ技術は、私たちの意識につながったものと類似したボトムアップの道を進んでいるのかもしれません。 それでも、少なくとも2つの謎があります。 私たちは、ダストデビルの1つのバリエーションが豊かな言語とそれが可能にする複雑な文化を発展させるのを見ただけで、それがどのように行われたのか、またそれがどのように機能しているのかさえわかっていないのである。 意識に関する2つ目の謎は、さらに深い。 意識は必要なものなのか、それとも蜃気楼なのか、あるいは数学的原理に基づくものなのか、私たちにはわからない。 この2つの謎が解ければ、超知的機械の可能性についても、先に解かなければ、もっとよくわかるだろう。

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