Rethinking Biology: A Conversation With Michael Levin

The Future of Being Human
17 Apr 202442:24

Summary

TLDRこのスクリプトは、生物学の新しい波を代表する生物学者であるMichael Levin教授と、高度技術移行の教授でアリゾナ州立大学の「ヒューマン・ビーイングの未来」イニシアチブのディレクターであるAndrew Maynard氏の対話を記録しています。Levin教授は、細胞がどのように集まってネットワークを形成し、それらのネットワークが集団知能を発揮して生物体の形を決定するのかについて研究しています。ゲノムは生物学的な「ハードウェア」をエンコードし、個々の細胞はそのハードウェアを再プログラミングして、集団として問題解決を行うと述べています。この対話では、生物学の可能性を広げる革新的な研究と、それが人工知能や人間の定義に与える可能性について触れています。

Takeaways

  • 🧬 生物学の基礎知識に挑戦する新しい波の思想家と研究者がいて、私たちが生きる世界についての既定観念に問いを投げかけ、包括的な変革の可能性を広げている。
  • 🧠 細胞は個々の存在として自分の位置を知らないが、細胞の集まりはネットワークとして情報を共有し、集団知能を発揮して形を作り出す。
  • 🧵 ゲノムは細胞の「ハードウェア」をエンコードし、proteinsなどの具体的な機能を決定するが、生物体の形や記憶内容は直接指定しない。
  • 🔋 生物の電気的ネットワークは細胞集団の集団知能を介して行動パターンを制御し、その_voltage pattern_を操作することで生物学的な形を変化させることができる。
  • 🪲 プラリア(扁形虫)の研究から、生物電気回路のパターンを操作して、記憶を書き換え、_TWO-HEADED_(二頭)のプラリアを生み出すことができる。
  • 🌱 進化の過程で生物は不安定なハードウェアと環境の変化に対処し、問題解決エージェントとして機能し、形質空間を通じて様々な形に適応する能力を発達させてきた。
  • 🧬 遺伝子工学的なアプローチから一歩後退し、生物学の各レベルが持つ自己主張と問題解決能力を活用して、再生医療などの応用技術を開発している。
  • 🧠 記憶と学習は脳だけでなく、分子ネットワークや単一細胞でも見られる。生物学的な記憶は組織を越えて移転することができる。
  • 🤖 AIと同様に、機械も問題解決能力を持つが、意識や自己認識を持つかどうかは別問題であり、それが彼らに対する道徳的な扱い方にも影響を与える。
  • 🌐 現代の科学は、私たちが世界の仕組みについて考える伝統的な考え方を根拠から再評価し、再定義し始めている。
  • 🚀 未来の生物学と再生医療は、人間の体の可能性を大幅に拡大し、個々の目標に応じて自在に身体を変化させることができる未来を示唆している。

Q & A

  • 細胞はどのようにして自分の体の位置を知るのですか?

    -細胞自体はその位置を知りませんが、細胞集団はネットワークを形成し、それらのネットワークには集団知能というコンピュータティブな性質があります。このネットワークが、自分が構築すべき物体の粗い表現を記憶し、現在の状況とのデルタを減少させるために誤差を最小限に抑えます。

  • ゲノムはどのようにして私たちの形を決定するのですか?

    -ゲノムはハードウェアをエンコードし、各細胞が持つべきマイクロハードウェアの種類を指示します。その後のことは、重要な意味でソフトウェアであり、そのハードウェアは再プログラマブルで、デフォルトで何かを実行し始め、高度に再プログラマブルです。

  • 生物学的な「アウトオブザボックス」デフォルトとは何ですか?

    -「アウトオブザボックス」デフォルトとは、例えば人間であれば、基本的な人間の形を指します。しかし、生物学的生き物は状況によって異なる道を進むことができます。例えば、早期胚を切っても、半分の体ではなく、同卵双子や三つ子ができるように、生物学は様々なperturbationsに対処できます。

  • プラリアの研究で何が見つかりましたか?

    -プラリアの研究では、細胞集団のbioelectric circuitが発見され、その特定の電圧パターンが1つの頭を持つべきであるという事実をエンコードしていることがわかりました。研究者はこのパターンを書き換えて、2つの頭を持つように変更することができました。

  • プラリアのbioelectric circuitを操作することで何が可能です?

    -プラリアのbioelectric circuitを操作することで、プラリアの形と構造を変化させることができます。これにより、2頭を持つプラリアを作成することができ、その2頭を持つ状態は永久的です。遺伝子的な変化なしで、切り離された後も2頭を持つことが可能です。

  • プラリアのbioelectric circuitの操作は、脳の記憶にどのように関連していますか?

    -プラリアのbioelectric circuitの操作は、脳の記憶に類似しています。プラリアの2頭を持つ記憶はcounterfactual memoryであり、現在 trueではないため、未来のある時点で真になる可能性があるという能力を有しています。これは、脳で行われているmental time travelの能力に似ています。

  • 記憶はどのようにして異なる生物間で転送されるのでしょうか?

    -記憶は生物学的なネットワークを通じて転送されることができます。例えば、訓練されたアピスのRNAを無知のホストの脳に注入することで、情報を転送する実験が行われています。また、プラリアでは、頭を切り落としてから新しい頭と脳を再生させた後も、情報を記憶していることが示唆されています。

  • カタツムリからチョウに変わる際の記憶の転送はどのように行われますか?

    -カタツムリからチョウへ変わる際には、記憶が保持されますが、カタツムリの記憶はチョウには無意味です。代わりに、記憶は一般化された食品のカテゴリーへとGENERALIZEされ、新しい体で駆動される異なるセットのエフェクターシグナルへと関連付けをリマップします。

  • 生物学的なネットワークを操作することで、生物学と医療にどのような可能性が開かれるでしょうか?

    -生物学的なネットワークを操作することで、出生欠陥、再生誘導、およびtorsの正常化などのアプリケーションが可能になります。形態を制御し、生物学的なシステムの各レベルが設定されたパラメータ内で最適化を試みる環境を創造することができます。

  • マシンやAIにおける知能とは何ですか?

    -マシンやAIにおける知能は、問題解決能力です。これは、意識や自己認識とは別であり、異なる手段で同じ目標を達成するナビゲーション能力を意味します。これは、現在の機械学習の多くで開発されている能力です。

  • 私たちはAIを構築しているので、その動作を完全に理解していると思いますが、なぜそれでも予測不可能な結果が発生するのでしょうか?

    -私たちが構築するシステムには、私たちが完全に予測することができないbuilt-in agencyがあるからです。これは、システムが持つ問題解決能力や学習能力によるものです。たとえ私たちがシステムの各部分を知っている場合でも、システム全体の動作は予測不可能かもしれません。

  • 未来のヒトになる意味とは何ですか?

    -未来のヒトになることは、身体の自由度を意味します。私たちは、宇宙線がDNAに当たった結果、生まれた体にとどまる必要があるという偶然性にとらわれることなく、自分の目標に応じて異なる知能や長命を持ちたいと考えることができます。

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