生物学者たちは彼のニュースリリースを科学の姿勢として評価していません。Neuralinkは「工学的に先行し、科学的には手抜き」と見なされているのです。
DCから車で3時間かけて来ました。最初は旧友と会うだけのつもりでしたが、気づけば一日中、ブレインマシンインターフェース、AI、記憶の不安について話していました。
彼女たちは資金調達後、自分たちでチップを設計し、ヨーロッパの委託工場に22ナノメートルのバージョンを注文しています。22ナノメートルは低消費電力のアナログチップの黄金のノードで、0.5Vで動作可能であり、埋め込み型神経記録に特に適しています。
現在、減量注射が脳にどのように作用するのかを研究しています。今のところ、異なる減量薬が脳の食欲抑制や視床下部、報酬回路（ドーパミン経路）にどのように影響を与えるのかは誰もわかっていません。そこで彼女たちはマウスの頭に穴を開け、チップを接続し、神経信号の変化をリアルタイムで測定しています。
データ量が膨大すぎて、頻度も非常に高いため、彼女たちは10,000TB、つまり10PBのストレージを必要としています。
PBという単位を初めて聞きました！
神経信号は3万ヘルツの周波数でサンプリングする必要があります（各電極は毎秒3万回測定）。これにより、1ミリ秒だけ持続する神経パルスを捉えることができます。各データポイントは2バイトですが、何百個もの電極を掛け合わせ、24時間連続で測定すると、1つのプローブは1時間で80GBになります。
彼女は、1PBのエンタープライズレベルのディスクは彼女の月給よりも高価だと言いました。長期的に維持管理されるPB級のストレージは、5年で百万ドルに達します。研究室にはそんな予算はなく、毎回1PBだけ購入し、慎重に使っています。
尺度感を示すと、ハーバードとGoogleは1立方ミリメートルの人間の脳を全解像度で再現しようとしており、それだけで1.4PBです。マウスの脳全体は推定で1EB（1000PB）必要です。これは単一のデータの大きさの問題ではなく、周波数が高すぎるからです。
また、記憶の不安も生物医学だけの問題ではありません。
天文学界では、SKA電波望遠鏡は年間700PBのデータを保存しています。CERNの衝突型加速器もすでにEBレベルのデータ処理を行っています。ストレージは最先端科学の限界を決める要素です。
データ量が増えると、通信伝送の効率にも影響します。そこで私たちは光通信について話しました。
チップの接続材料は最初はアルミニウムでしたが、1997年にIBMが銅に切り替え（抵抗は40%低下）、今では光に変わりつつあります。これは、GTCで黄仁勲氏が語った内容と呼応しています。2025年3月、NVIDIAはシリコンフォトニクスと封止光学（CPO）を用いたスイッチを発表し、AIデータセンターを百万GPU規模に拡張する計画です。
なぜ銅は光に取って代わられる必要があるのでしょうか？
速度が速くなるほど、銅が伝送できる距離は短くなります（高周波では皮膜効果と損失が急激に増加します）。1.6Tb/sに達すると、銅線はキャビネットの高さを超えて信号を伝送できなくなります。そこで信号はレーザーに変わるのです。
記憶だけでなく、実験動物のコストも非常に高いです。
実験用のサル一匹は3.5万ドルから5万ドルで購入し、長年の特別飼育、手術、獣医、研究機関の管理費を考慮すると、全周期で10万ドルを超えることもあります。ネズミは80ドルで、遺伝子の純度を買っています。
私は尋ねました：なぜウサギではなくネズミやサルを使うのですか？彼女は答えました、ネズミにはすでに遺伝子ツールボックス（2.4万種の既成系統、遺伝子ノックアウト、光遺伝学）が揃っているからです。サルは脳の構造が人間に最も近いためです。ウサギは知能が中程度で、どちらにも偏らないため、使わないのです。
今、多くのAI企業は彼女たちのような脳医学研究者を採用しようとしています。その理由は二つあります。
第一は効率性です。人間の脳は地球上で最も省電力のコンピュータです。視覚、言語、運動、推論を並列処理し、消費電力はわずか20ワット、ほぼ暗い電球一つ分です。一方、高性能なAIチップは300〜700ワット、巨大モデルの訓練には数兆ワットや数ギガワットも必要です。
違いは、コンピュータの基底が二進数（0/1）であり、トランジスタがGHzの周波数で狂ったようにスイッチングしているのに対し、脳はアナログで疎放電的です。神経細胞は必要なときだけ点灯し、エネルギーを消費します。AI企業はこの効率を模倣しようとしています。だから今、AI企業で最も需要が高いのは神経科学者です。
第二は、より微妙な点です。私たちは実は脳の動作原理を理解していませんし、AIも同じ状況に直面しています。
Anthropicは、AIがあなたの質問に答えるとき、実は内部で独自の思考をしていることを発見しました。そして、その理由付けは必ずしも正直ではありません。
例を挙げると、研究者がClaudeに誤った答えを「ヒント」として入力すると、それに沿って推論を組み立てますが、そのうち25%から39%の確率で自分がヒントを使ったことを認めるだけです。
AnthropicのCEOは、「AIが文書を要約するとき、私たちは具体的かつ正確なレベルで、なぜその選択をしたのかを理解していません」と述べています。AIの思考はブラックボックスです。彼らの目標は、AIに「核磁気共鳴装置」を作ることで、2027年までに内部で何が起きているのかを理解できるようにすることです。
最後に手術についても話しました。
脳自体には痛覚がないため、人は意識を保ったまま頭蓋骨を開けることができます。サルは頭蓋骨を開けてチップを埋め込み、縫合しても、数ヶ月間は正常に生き続けることが可能です。彼女は冗談半分で、「私の脳を開けてあげられるけど、絶対に使わないでね」と笑いました。
一日中話し続けて、私が最も強く感じたのは、
今の私たちは人間の脳やAIについて、実はほとんど理解していないということです。
しかし、それゆえに、私はますます、私たちが最良の時代に生きていると感じています。
完全な自動運転はすでに実用化されつつあり、量子コンピューティングは急速に進歩しています。人類は真剣に最初の火星有人探査を準備しており、ブレインマシンインターフェースは脳を理解し始めています……
今日、私はニューヨークの街角で何度もAIと暗号通貨業界の広告を目にしました：タクシーの屋根には「It’s happening with Ripple」、バスの広告はブラックロックのビットコインETF、駅のプラットフォームにはOpenAIのCodex。
かつては想像もできなかったことが、すべてアメリカで同時に起こっています。そして私たちは、ちょうどこの最良の時代に生きているのです。

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