Leonard Susskind: Quantum Mechanics, String Theory and Black Holes | Lex Fridman Podcast #41
Lex Fridman 0:00
以下は、レオナルド・サスキンドとの会話です。スタンフォード大学の理論物理学の教授であり、スタンフォード理論物理学研究所の創設者でもあります。超ひも理論の生みの親の一人として広く知られていますが、研究者としても教育者としても、現代における最も偉大な物理学者の一人です。こちらは人工知能のポッドキャストです。お気づきかもしれませんが、私が話をしてきた人たちは、コンピュータ科学者だけでなく、哲学者、数学者、作家、心理学者、物理学者など、さまざまな分野の人たちです。私にとってAIは、深層学習やコンピュータよりもはるかに大きな存在です。AIは、人間の心を理解し、それを機械に反映させるための文明の旅なのです。ポッドキャストをお楽しみいただいている方は、YouTubeで購読したり、iTunesで5つ星をつけたり、Patreonで支援したり、TwitterでLex Friedman spelled fri D ma nとつながったりしてください。
あなたはリチャード・ファインマンと一緒に仕事をし、友人でもありましたが、物理学者として、また思想家として、彼からどのような影響を受けたのでしょうか。
Leonard Susskind 1:10
私が見たのは、深く直感的な方法で物理学を行うことができる人物でした。彼のスタイルは、目を閉じて、自分が考えている現象を視覚化するというものでした。そして視覚化することで、数学的な、高度に数学的な、非常に洗練された技術的な議論を凌駕していました。それは私にとっても自然なことだったと思います。しかし、実際にそれに成功した人を見て、私は物理学をよりシンプルで、より直接的で、より直感的な方法で行うことができると考えました。彼が私の考え方を変えたとは思いませんが、彼はそれを検証し、私に「ああ、これはあなたがやっても問題ないことですが、実際には問題にならなかった」と言わせたのです。
Lex Fridman 2:08
量子力学やブラックホール、超ひも理論について考えるとき、最初の一歩として直感を使ったり、あるいは視覚化を使って全体の一歩を踏み出したりしていますか？
Leonard Susskind 2:22
あなたはとても、とてもそうだと思います。私は、方程式や記号を考えるのではなく、現象そのものを視覚化しようとする傾向があります。そして、有効だと思われる洞察を得たときには、それを数学に変換しようとするかもしれません。しかし、私は数学者ではありません。天性の数学者ではありませんし、十分に得意でもありません。私は十分に得意です。しかし、偉大な数学者ではありません。私にとって物理学を考える方法は、まず直感的に理解し、視覚化し、いくつかの方程式を書き込んで、それを数学的な経験に変換しようとするものです。
Lex Fridman 3:07
しかし、あなたは非常に直観的でない考えを持っています。では、どうすればそれが真実だとわかるのでしょうか？
Leonard Susskind 3:16
それは、すでに何かを可視化して、新しい方法で脳を再配線しているのです。ええ、量子力学は直感的ではありません。現代物理学では、直感的に理解できるものはほとんどありません。それは、基本的な古典物理学、つまり私たちが進化してきた物理学で考えることができるということです。量子物理学、一般相対性理論、量子場の理論などは、そういう意味では非常に直感的ではありません。しかし、時間をかけてこれらのものに慣れ親しんでいくと、新しい直感が生まれます。そして、私や私の友人の多くは、古典的に考えるよりも量子力学的に考える方が簡単だと思えるほどになっていますが、それはとても慣れてしまったからです。つまりですね。
Lex Fridman 4:13
私たちの脳の神経配線は、岩や石、水などを理解するようになっていますが、これは確かに進化したものです。このような奇妙なことを理解するために、より自然に量子力学を理解し、波動関数を理解する、ニューロンのような状態のデバイスの配線を作ることは可能だと思いますか？
Leonard Susskind 4:38
私たちの多くは、ある程度、量子力学的に考える能力を進化させてきたと思います。しかし、だからといって、電子が別の例のように考えられるわけではありません。量子力学を忘れて、4次元空間や5次元空間をイメージしてみてください。私たちは基本的に3次元をイメージするようにできていると思います。2次元や1次元をイメージするにしても、それが3次元の中に組み込まれていると考えなければできません。線を視覚化したい場合、私はその線が3次元の線であると考えますよね？私は線を紙の上の線と考えますが、紙は3次元です。私は、抽象的で純粋な方法で、1次元、2次元、4次元、5次元を頭の中で視覚化することはできないようです。なぜかというと、私たちの神経配線はそのように設定されていると思うからです。
一方で、私たちは5,6,7次元について考える方法を学んでいます。数学的な方法を学び、それを視覚化する方法を学びますが、それらは異なります。このような概念に完全に慣れ親しむことができるかどうかは別として、私たちは自分自身を再構築しているのだと思います。私は、それが可能かどうか疑問です。
Lex Fridman 6:12
完全に自然です。ツアー中は全くの自然体です。では、2次元の空間に住む生き物とでも言うべきものがあるのではないでしょうか。ええ、いますよ。もちろん、私たちが知っている限りでは、私たちは皆、3次元の空間で生きています。しかし、それらの生物はどのようにして3次元空間を想像するのでしょうか？
Leonard Susskind 6:35
おそらく、私たちが数学や方程式、そしていくつかのトリックを使って想像した方法だと思います。
Lex Fridman 6:44
さて、話はファインマンに戻りますが、彼はちょっとしたエゴの持ち主でしたね。そうですね。なぜエゴは強力で危険な内面を持っていると思われますか？
Leonard Susskind 7:00
私は両方だと思います。傲慢さと謙虚さの両方を持たなければならないと思います。「私にはこれができる」という傲慢さを持たなければなりません。自然は難しいものです。自然はとてもとても難しいものですが、私は十分に賢いので、それができます。自然との戦いに勝つことができます。
一方で、いつでも自分が間違っている可能性があること、自分の考えていることが突然変わってしまう可能性があることを知っておく謙虚さも必要だと思います。若い人たちがやってきて、自分には理解できないことを言うかもしれません。そうなると、あなたは途方に暮れてしまいます。そうですね。だから、両方の要素が重なって、自分がとても限られた存在であることを認識したほうがいい。そして、「自然との戦いに勝てないほど、私には限界がない」と自分に言い聞かせることが大切です。この2つを両立させることができるのは、特殊な人間だと言えるでしょう。
Lex Fridman 7:59
そして、あなた自身の作品にもその響きがあると思います。ちょっとした自我や、枠にとらわれない謙虚な考え方です。自分の考えが完全に間違っているのではないかと、自分自身に問いかけたことはありますか？そうですね、全体的なことについてですか、それとも特定のことについてですか？全体的なこと？私と私、そして私の能力についての全体像は？ああ、そういう疑念ですね。まず最初に、そのような疑いを持ったことがありますか？
Leonard Susskind 8:34
いいえ。私にはさまざまな種類の疑問がありました。私は非常に労働者階級の出身で、長い間、学問の世界では居心地が悪かったのです。しかし、それは自分の能力や資質に対する疑問ではなく、家族が参加したことのない環境に身を置くことへの違和感でした。私は若い頃、20歳近くになるまで物理学というものがあることを知りませんでした。ですから、ある種の疑問はありましたが、自分の能力に対する疑問ではありませんでした。自分が成功するかどうかについては、あまり心配していなかったように思います。不安を感じたこともありませんでした。私は仕事に就けるでしょうか？そんなことは考えたこともありませんでした。
Lex Fridman 9:27
「アカデミアは何のためにあるのか」ということについて、少しお話していただけますか。あなたが持っているものをうまく言葉にできないものがあります。それは、音楽と言っても、多くのアカデミアとは異なる種類の音楽を演奏することです。あなたはどのようにしてこのオーケストラに参加したのですか？どのように考えているのでしょうか？
Leonard Susskind 9:54
それはわかりません。ただ感じたのと同じくらい考えました。ええ、考えていますね。ひとつのことを感じることは別のことです。私はある年齢までアウトサイダーのように感じていましたが、あるとき突然、自分が学術的な物理学の究極のインサイダーであることに気づきました。それは急激な変化でした。私は若者ではなく、おそらく50歳くらいになっていたと思います。
Lex Fridman 10:22
あなたは、決して完全ではなく、相転移があり、決して完全な女性ではないのですね。
Leonard Susskind 10:27
ええ、その通りです。そうではなく、私はいつも少しだけアウトサイダーだと感じていました。最初の頃は、かなりのアウトサイダーでした。私の考え方は異なっていました。数学へのアプローチも違っていました。それに加えて、私が生まれた社会的背景も違っていました。最近では、私が会う若者の半分は、両親が教授だったりしますよね？私の場合はそうではありませんでした。しかし、あるとき突然、自分がある種の物理学の中心にいることに気づいたんです。そして、すべてが消えてしまったのです。つまり、あっという間に消えてしまったのです。
Lex Fridman 11:17
ファインマンとは少し違うかもしれませんが、一般的には、どのようにしてアイデアを生み出すのでしょうか？一人でアイデアを練りますか？他の人とブレインストーミングをしますか？
Leonard Susskind 11:27
ああ、両方とも非常に異なっています、両方とも。若い頃は、一人で過ごす時間が多かったですね。今は、スタンフォード大学にいるので、元学生や私と同じことに興味を持っている人たちがたくさんいて、ほとんど毎日のようにブレインストーミングのやりとりに時間を費やしています。私の場合は、おそらく完全に自分に集中して、紙を持ってただ座ってそれを見つめるという時間は少ないと思います。
Lex Fridman 12:13
量子コンピューターにはどのような期待をお持ちですか？つまり、量子力学のアイデアを活用した要素を持つマシンですね？そうですね。
Leonard Susskind 12:24
量子力学的なアイデアを活用するだけではありません。古典的なコンピュータ上で量子系をシミュレートしたり、シュレディンガー方程式を解いたり、量子力学の方程式を古典的なコンピュータ上で解いたりすることはできます。しかし、古典計算機がやっていることは、量子力学系そのものではありません。もちろん、すべてが量子力学でできているのですが、機能していない、量子システムとして機能していないのです。方程式を解いているだけです。量子コンピュータはまさに量子システムであり、プログラムしたことを実際に実行しています。
例えば、場の量子論をプログラムしたいとします。それを古典物理学で行うと、そのプログラムは実際にはコンピュータの中で量子場の理論としては機能せず、ただ方程式を解いているだけです。物理的には、量子システムが行うようなことはしていないのです。
量子コンピュータは、実際に量子演算を行う量子力学システムです。最後にそれを測定することができます。それは不確定性原理を本質的に満たすものです。量子システムが不確定性などで制限されるのと同じように、制限されています。そして、それは本当に量子システムなのです。つまり、量子システムのために何かをプログラムするときにしていることは、実際にそのシステムのリアルバージョンを構築しているということなのです。
古典的なコンピュータの限界 古典的なコンピュータは、量子システムに関しては非常に限界があります。しかし、400スピンの量子状態にある情報量を保存するには、ポケットの中に400枚の小銭を入れても、それほど多くはありません。400個の初等量子系（キュービット）の量子状態をシミュレートするには、宇宙全体で保存できる情報量を超える量の情報が必要になります。
一方で、もしあなたの量子コンピュータが400個の立方体で構成されているとしたら、400個の立方体でできることはすべてできることになります
Lex Fridman 14:59
直感的にアルゴリズムの空間を考えてみると、どのくらいの広さがあるのでしょうか。古典的なコンピュータには複雑さの理論があり、実行時間の測定などが行われていますが、直観的にどのような種類のアルゴリズムが私たちに開放されていると思いますか？
Leonard Susskind 15:18
古典的なコンピュータを量子化して、指数関数的なパワーを持つことができる一握りのアルゴリズムがあることはわかっています。これは数学的な記述であり、誰も実験室でこれを示したことはありません。これは数学的な声明です。それが真実であることはわかっています。しかし、そのようなものの数は非常に限られており、非常に特殊な問題だけが、標準的な問題を扱う量子コンピュータにそれだけのアドバンテージを与えることができると考えられます。私が思うに、私が知る限り、量子コンピュータの大きな力は、実は量子システムのシミュレーションにあるのではないでしょうか。ある量子系に興味があっても、古典的な方法ではシミュレーションが困難な場合、単純に同じ系のバージョンを作り、そのバージョンを作り、実際にその系として機能するモデルを作り、それを実行します。そして、量子システムと同じことをして、量子計測を行います。なぜ悩むのか、なぜ本物のシステムを使わないのか、と言われるかもしれません。本物のシステムで実験をすればいいじゃないか、と言うかもしれません。現実のシステムには制限があり、変えることも操作することもできません。今では、システムをスローダウンさせて、突っ込むことはできます。しかし、任意の方法でシステムを変更することはできず、システムを少し変えたらどうなるかを調べることはできません。ですから、量子コンピューターは非常に価値のあるものになると考えています。量子システムを理解するために
Lex Fridman 17:00
基本法則の最も低いレベルで
Leonard Susskind 17:04
量子コンピュータは、シミュレーションしているシステムと同じ法則を実際に満たしているのです。
一方で、因数分解のようなものがあります。因数分解とは、量子コンピュータが大きな数字を因数分解することですが、これは量子力学とはあまり関係がないように思えます。しかし、そのような問題は非常に特殊で、稀なもののようです。そのような問題がたくさん出てくるかどうかはわかりません。
一方で、量子システム化学、固体物理学、材料科学、量子重力、あらゆる種類の量子場の理論など、多くの問題があります。これらの中には、非常に基礎的な科学であると同時に、実際に応用的な科学であることがわかってきました。そのため、これらの分野の方程式を解く能力、つまり鉛筆と紙の標準的な方法で方程式を解く能力、古典的なコンピュータの方法で方程式を解く能力は、おそらく尽きるでしょう。そこで私たちがすることは、これらのシステムのバージョンを作り、それを実行し、制御された状況下で実行し、あるいは変更し、操作し、測定して、知りたいことをすべて見つけることです。
Lex Fridman 18:30
現在、非常に小さなシステムについて、知りたいことを見つけることができます。 マクロレベルでも、脳や生物学的システムの機能について、失礼ですが、1メートルほどの大きさのものと、もっとずっと小さなものとでは、何か分かることがあるのでしょうか。
Leonard Susskind 18:53
私たちは、唯一の興奮の対象です。私が関わっている人たちの中には、ブラックホールを理解している人もいますが、ブラックホールは大きなものです。ブラックホールは大きなもので、非常に多くの自由度があります。もうひとつ、大きな量子システムがあります。それは大きな量子コンピューターです。私たちが学んだことの1つは、大型の量子コンピュータの物理学は、大型の量子ブラックホールの物理学と似ているところがあるということです。私たちはその関係を利用していますが、あなたは量子コンピュータやシステムについては尋ねませんでした。ブラックホールのことではなく、脳のことを尋ねました。のですね？
Lex Fridman 19:29
ああ、2つの異なるブラックホールの中間にあるものを買ったのか、ブラックホールには脳とは全く異なると感じる根本的な何かがあるのか、ですね。そうですね。
Leonard Susskind 19:43
また、非常に量子力学的な方法で機能しています。そうでしょう？そうですね。まず私には不明ですが、もちろん、私が神経科学者でないことはわかっています。私は持っています。神経科学者の友人はあまりいません。神経科学者の友人をもっと増やしたいと思っていますが、あまり出会わないだけです。これまでにこの話をした数少ない神経科学者の中で、彼らは脳が古典的に機能するとかなり確信しています。それは本質的に量子力学的なシステムではないし、特別な機能であるエンタングルメント・コヒーレント・スーパーポジションを利用しているわけでもありません。それは正しいのでしょうか？私にはわかりません。私は、脳が量子系であるというロマンチックな考えが好きなので、間違っていてほしいと思っています。そうですね。しかし、たぶん違うと思いますよ。もう1つは、大きなシステムはたくさんの小さなシステムから構成されるということです。私たちが扱う材料などは、大きなシステム、つまり大きな材料ですが、それよりも大きく、量子システムからできています。ここ何年かの間に、より量子力学的に機能する材料や量子系が発見されてきています。超伝導体には多くの量子力学的要素が含まれており、超伝導体の大きな塊を作ることができます。つまり、大きな材料の塊なのです。その一方で、超伝導体の機能や特性は、量子力学に大きく依存しています。それを分析するには、量子力学のツールが必要なのです。
Lex Fridman 21:37
ブラックホールに続いて、宇宙を巨大なコンピュータとしての情報処理システムと見た場合、宇宙の情報処理システムの「考える力」とは、ブラックホールを議論するという数学的な用途以外に、どのような目的で使われるのでしょうか？あなたの有名な議論やアイデアの中には、人間にとって、あるいは一般的な生命にとって、情報処理システムであるというものがあります。
Leonard Susskind 22:08
すべてのシステムは情報処理システムです。突き刺せば、少しずつ変化し、進化します。すべてのシステムは情報処理システムです。
Lex Fridman 22:18
余分な魔法はなく、人間だけです。確かに、慎重な知性は魔法のように感じられますが、それは本当の意味での敬意です。それはどこから生まれてくるのでしょうか？情報処理を見てみると？世界を見ることで生まれる創発現象とは
Leonard Susskind 22:37
情報処理システムとして世界を見ると、どのような現象が現れるのでしょうか？ここでは、私の考えはあまり価値がないと思います。物理学について聞かれたら、私の考えは何か価値があるかもしれません。そうですね。これについて聞かれても、私の考えは何の価値もないと思います。しかし、先ほど言ったように、私たちが内観をするとき、内観をすることを想像するとき、そして内観をしているときに考えていることが何であるかを理解しようとするとき、私たちは間違っていると思います。私たちは間違っていると確信しています。脳の機能について聞いたことは、すべて直感に反するものでした。
例えば、垂直方向の線を検出するニューロンと、45度方向の線を検出するニューロンは、それぞれ別のニューロンを持っていますよね。まさか、脳の中に縦線を精進する回路を保持しているとは思いませんでした。そう、私の脳の働き方とは違うようです。私の脳は機能しているように見えますが、指を垂直に立てても、水平に置いても、あるいはこのように置いても、同じように、同じ回路を持っているように思えてなりません。
脳の区分けの仕方は、物事の仕組みについて心理学的な内省をしていただけの私が想像していたものとは、とてもとても違っているようです。
私の結論は、この方法ではうまくいかないということです。では、どのようにして正解を導き出すのでしょうか。私は、コンピュータ・サイエンティストたちがいずれは正しく理解するだろうと思っていますが、誰もそれに近づいていないと思います。考えているとも思えません。
しかし、コンピュータによって、最終的には、十分に複雑な機械を作ることができるでしょう。そして、部分的には人工的に、部分的には進化させて、機械学習などで進化させるのかもしれません。この機械学習はとても興味深いものです。機械学習によって、私たちはシステムを進化させるでしょう。そして、人間の思考方法や意識のあり方に影響を与えるようなメカニズムを発見し始めるかもしれません。そして、そのメカニズムを使って実験ができるようになり、内省的には答えられないような質問にも答えられるようになるかもしれません。
Lex Fridman 24:49
それはとても興味深い点ですね。多くの場合、フィリグリー（ひも理論）がありますよね。最初にシステムについて考えたとき、それは人間の脳のようにとても複雑に見えますが、システムの基本的な低レベルの動作を発見しようとする基本的な推論を通して、実際にはもっと単純であることがわかります。私たちが人間レベルで研究しているあらゆる種類のものについて、生物学的システムを形成するのに役立つプロセスや方法があるということです。
Leonard Susskind 25:21
もちろんです。物理学は常に、何かの最も単純なバージョンを見つけ、それを分析することから始まります。物理学では、非常に複雑なシステムを分析して、そこに確実に単純さを見出すことができるという例がたくさんあります。
前に超伝導体の話をしましたが、これは明らかな例です。超伝導体は、あらゆる種類のおかしな電気的特性や磁気的特性などを持つ、とてつもなく複雑なもののように見えます。しかし、最終的に最も単純な要素にまで煮詰めると、それは自発的対称性の破れと呼ばれる非常に単純な量子力学的現象なのです。私たちは、他の文脈でこの現象について学びましたし、とてもよく知っています。
そう、つまり、私たちは複雑なものを単純にしてしまうのです。しかし、私たちがやりたくないのは、本質的に複雑なものを単純にできると自分を騙すことです。誰が言ったか知らありませんが、実際のものよりも単純にしたくないのです。そうでしょう？さて、脳というものは、最終的には単純なルールで機能するものなのでしょうか？それとも、ただ複雑なだけなのでしょうか？
Lex Fridman 26:34
人工知能の観点から見ると複雑なのでしょうか？それは誰にもわかりません。現在のアプローチの限界はどこにあるのでしょうか？機械学習の話が出ましたね。非常に頭の良い物理学者の中には、知能の性質を単純化しすぎて、情報処理と考えている人がたくさんいるようです。そのため、人間レベル、あるいは超人間レベルの知能を人為的に作り出すことができない理論的な理由はないように思えます。実際、人間レベルの知能を作ったならば、人間レベルの知能を作ったのと同じ方法で、指数関数的に超人間レベルの知能を簡単に作ることができるはずだ、という理屈です。では、物理学者から出てくるそのような考え方は、一体どのようなものだと思われますか？
Leonard Susskind 27:22
知っていればいいのですが、知っていればいいと思うのには特別な理由があります。私には副業があります。私はGoogleのGoogle Xのコンサルタントをしていて、機械学習物理学者のグループの上級学術顧問をしています。私はこの分野について何も知らないので、おかしな話だと思います。ほとんど何も知らないのですから。その一方で、私はアドバイスをするのが得意です。だから、彼らにアドバイスをするのです。機械学習の問題に取り組んでいる若い物理学者たちを見ていると、「なぜ機械学習がうまくいくのか」という問題があることがわかります。なぜ機械学習がこのようにうまくいくのか、なぜ機械学習がこのような一般化を行えるのか、などについては誰も理解していないようです。この問題を考えた人には3つのグループがあり、エンジニアがいます。エンジニアは非常に頭がいいのですが、なぜそれが機能しているのか、どうやって使えばいいのか、といったことはあまり考えない傾向にあります。もちろん、彼らは多くのデータを提供してくれます。機械学習システムは、そのシステムが、もしこれが研究であるならば、ある種のシステムとあまり変わらないものであることを証明してくれました。量子システムを記述するために設計されたテンソルネットワークと、機械学習で使用されるネットワークの間には、数学の構造上、物理的にはそうですが、構造上、数学上、それほど大きな違いはありません。そのため、若い物理学者たちはますます機械学習の分野に引き込まれていると思います。非常に優秀な人もいます。私が一緒に仕事をしている優秀な人たちは、機械学習ではなく、ランチを食べたりしていますよ。そうですね。そして言えるのは、彼らは超頭がいいということです。彼らは物理学のバックグラウンドを誇りに思っていて、誰にもできないことができると思っているわけではありません。しかし、物理学の考え方は、機械学習に大きな価値をもたらすと思います。私はそうなると信じていますし、すでにそうなっていると思います。
Lex Fridman 29:47
タイムスケールは？未来を予測することは、長い経験の中では役に立たなくなり、新しい発見に驚かされるようになると思いますか？
Leonard Susskind 29:59
時には1日、時には20年経っても、私たちが理解するにはほど遠いと思っていたことが、実際には指先や目の瞬きで突然理解できるようになることがあります。自分でも驚くばかりです。他にも、500年は理解できないだろうと思っていたものもあります。特に量子重力は、20年、25年という単位で理解されていました。私たちは多くのことを理解しています。今でも完全に理解しているわけではありません。しかし、私は何かを成し遂げるには500年はかかると思っていました。しかし、実際にはそれどころではなく、500年だと思っていた時期から 20年、25年というところでしょうか。
Lex Fridman 30:48
量子重力、物理学の基本的な考え方、超ひも理論の夢とは？超ひも理論の夢は何ですか？数学的には？希望は何ですか？それはどこから来るのですか？それはどんな問題を解決しようとしているのでしょうか？
Leonard Susskind 31:03
超ひも理論の夢は、基礎的な理論物理学全体の夢と何ら変わるものではないと思います。
Lex Fridman 31:09
すべてのものの統一理論を理解する
Leonard Susskind 31:12
私は、超ひも理論を、超ひも理論の実践者である「ひも理論家」と呼ばれる人々がいる、それ自体が一つのテーマであると考えるのは好きではありません。私は、彼らを、自然に関する深い基本的な疑問に答えようとしている理論物理学者と考えたいのです。特に重力と量子力学との関係についてです。現時点で、超ひも理論を有用なツールと感じている人はいますか？文字列理論家という科目があると言うよりも、私は文字列理論家と呼ばれるのは好きではありません。
Lex Fridman 31:48
しかし、ツールとして、私たちの性質を多次元的に考え、弦が振動していると考えることは有用でしょうか。
Leonard Susskind 31:57
役に立つと思いますが、これまでの主な使用法をお話ししましょう。もともとは、超ひも理論が発明されたときです。私がいたところでは、まさにその発明された場所にいたのです。文字通り、ドラムは素粒子、陽子、中性子、中間子であるということを理解するために発明されたのです。そして当時、60年代後半から70年代前半にかけて。ハドリアンと呼ばれるこれらの粒子は、振動したり、回転したり、小さな閉じたひもができるすべてのことができることが、実験から明らかになりました。ハドリアヌスの理論は有効かつ正しいものであり、実験的に検証されています。そして、これで一件落着です。
重力理論としての第二の人生があります。基本的な数学は同じですが、距離のスケールが非常に小さくなっています。重力の対象は、陽子よりも19桁も小さいのです。しかし、同じ数学が判明したのは同じ数学が判明したのです。その価値は何かというと、多くの点で数学的に厳密であり、量子力学と重力の両方を備えた微細な数学的構造を見つけることができたことです。
厳密さがあれば、アイデアを試すことができます。実験室でテストすることもできますが、私たちが興味を持っているような小さなことには、19桁もの差があります。しかし、それらを数学的にテストし、内部整合性を分析することができます。
今から40年前、35年前などは、重力と量子力学の整合性に疑問を持つ人が非常に多く、スティーブン・ホーキングはそのことで非常に有名でした。今では誰もその一貫性に疑問を持たなくなりました。なぜなら、数学的に正確な超ひも理論があり、重力と量子力学の両方を一貫した方法で含んでいるからです。つまり、量子力学と重力が共存できるというその確実性が提供されているのです。
それは小さなことではありません。とても大きなことなのです。巨大なことなのです。アインシュタインは誇りに思うでしょう。アインシュタインは愕然とするでしょう。私は知らない、メカニックはとても。彼は確かに心を打たれるでしょうね。量子力学と重力が非常に密接な関係にあり、互いに矛盾しないことをほぼ決定的に示したことは、現時点で物理学への最大の貢献と言えるかもしれませんね。
Lex Fridman 34:50
超ひも理論との整合性を保ちつつ、より深く、より深遠な何かが見つかる可能性はありますか？では、あなたは
Leonard Susskind 35:03
量子力学についても同じことが言えますね。まさに何かがあるのです。超ひも理論は、重力と量子力学の両方を含んだ量子力学系の一例に過ぎないと思います。
Lex Fridman 35:19
では、量子力学の根底には何かがあるのでしょうか。
Leonard Susskind 35:21
おそらく何か決定論的なものがあるのでしょう。私の友人であるFerrari Tovは、その名前をご存知かもしれませんが、とても有名な物理学者で、オランダ人で、それほど有名ではありませんが、彼の名前を綴るのは難しいのです。だから、彼の名前を言うのは難しいのですが、彼の名前を綴るのは簡単です。アポストロフィーで始まる名前を知っているのは彼だけです。彼は物理学における私のヒーローの一人で、私より少し若いのですが、それでも私のヒーローの一人です。タフテは、古典的な性格、決定論的な性格を持つ世界に何らかの下位構造があって、それが何らかのメカニズムによって量子力学として現れたと考えています。
Lex Fridman 36:10
そうではなく、波動関数が何らかの形で出現するのです。
Leonard Susskind 36:13
波動関数だけでなく、不確定性やもつれなど、量子力学に関わるすべてのものが出現しているのです。
Lex Fridman 36:23
つまり、量子力学は井戸の底だと？
Leonard Susskind 36:28
それは次のようなものです。謙虚にならなければならないのは、ここだと思います。現時点では、誰も何かを「井戸の底」と言うべきではないと思います。井戸の中を見ても、量子力学の先を見ることはできないと、私は合理的に言えると思います。量子力学を超えるものでなければならない理由はないと思います。大変な災難だったと思います。非常に興味深く、深い質問だ。私は彼の答えが好きではありません。
Lex Fridman 37:01
さて、繰り返しになりますが、もし私たちが現実の最も深い性質を見たとき、それが決定論的であるか、あるいは観察されたときには確率論的であるか、ということで質問させてください。それは、私たち人間のレベルでの自由意志の考え方にはどんな意味があるのでしょうか？何か関係があるのでしょうか？私たちが持っているこの認識、おそらく自由意志の幻想から？そして、現実の基本的な性質は？
Leonard Susskind 37:27
私が言えることは、あなたと同じように私もそのことに困惑しているということです。
Lex Fridman 37:32
のような錯覚を覚えます。
Leonard Susskind 37:33
意識の錯覚、自由意志の錯覚……自己の錯覚。
Lex Fridman 37:41
それは次のことにつながりますか？
Leonard Susskind 37:43
物理システムはどうやってそんなことができるのでしょうか？と、私も誰よりも困惑しています。
Lex Fridman 37:48
観察者効果にはその反響があります。その反対は？観察者であることの意味を理解していますか？
Leonard Susskind 37:55
技術的なレベルでは、観察者とは、情報を記録できないほどの十分な自由度を持ち、測定対象物と絡み合うことができるシステムだと理解しています。装置や観測者と呼ばれるシステムが、観測しているシステムと相互作用するとき、同じものが観測しているシステムと相互作用します。ただ見るだけではなく、物理的に少しずつ絡み合っていくのです。そして、その絡み合いが観測や測定と呼ばれるものなのです。
さて、これは観察者としての私個人を満足させるものでしょうか？イエスかノーかで言えば、システムを観察することの意味を数学的に表現することができて、とても満足しています。あなたは今、何かを観察しています。
Lex Fridman 38:41
意識レベルのことですよね？そのようなエンタングルメントのエコーが、私たちのマクロスケールにもあると考えれば。
Leonard Susskind 38:49
はい、もちろんです。その通りです。私たちは、この部屋にあるすべての量子と機械的に絡み合っています。もし私たちがそうでなかったら、まあ、観察していないでしょうね。しかしその一方で、「私は本当にそうなのでしょうか？私は本当にそれを心地よく感じているのでしょうか？5次元に馴染めないのと同じように、私の脳は5次元には対応していないのです。
Lex Fridman 39:18
あなたは4次元に慣れていますか？
Leonard Susskind 39:21
もうちょっと？なぜなら、私はいつも4つ目の次元は時間だと想像できるからです。
Lex Fridman 39:26
では、時間の矢印、あなたはその矢印に馴染みますか？時間は創発的な現象だと思いますか？それとも自然界の基本的なものですか？
Leonard Susskind 39:34
それは、今の物理学における大きな疑問です。私たちが行っているすべての物理学、あるいは少なくとも私が友人と話していて心地良いと感じる人たちです。そう、私の友人たちです。宇宙は創発的なものであり、エンタングルメントやその他のものから創発されるものであると、私たちはよく理解しています。時間は、ニュートンがアインシュタインによって少し修正されたように、時間と呼ばれるものとして我々の方程式に組み込まれているようです。そして、ほとんどの場合、方程式の中では、時間は出現しません。物理学における時間は、完全に対称的なものであり、水深のあるものです。
Lex Fridman 40:23
つまり、ほとんどの物理現象では、「時間の矢」について考える必要はないのですね。
Leonard Susskind 40:30
ほとんどの微視的な現象では、熱力学が重要になるほど大きなシステムに関わる現象の場合のみです。しかし、エントロピーが重要になります。小さなサブセットの小さな系では、エントロピーは良い概念ではありません。エントロピーは大きな数から生まれるものです。それは確率的な考え方です。それは統計学的な考え方です。熱力学は、たくさんの小さなサブ構造を必要とします。では、熱力学的なレベルで初めて、時間の矢が存在するということですね。私たちはそれを理解していますか？ええ、ほとんどの人が思っている以上に、私たちは理解していると思います。ほとんどの人は、自分たちが理解していると思っていると言います。ええ、私たちは理解していると思います。それは単なる統計的な考えです。
Lex Fridman 41:23
ザ 第二法則とか、熱力学とか、エントロピーとか、そういうことですね。といったもので
Leonard Susskind 41:28
カードの裏を空中に飛ばすと、どうなるでしょうか？そう、ランダムだからこそ、私たちは理解できるのです。ランダムなものがシンプルになるのではなく、シンプルなものがランダムになるのです。
Lex Fridman 41:38
でも、それが壊れてしまうことはないと思いますか？
Leonard Susskind 41:41
実験室では、小さなシステムと大きなシステムの中間的なシステムを用意して、それを逆行させることができます。そして、それを逆戻りさせることができるのです。統計力学的な理由、つまり第二法則によって前進しているようにしか見えないものを、非常に注意深く操作することで、後退させることができるのです。床に落ちた卵のハンプティ・ダンプティを逆走させることはできないと思います。しかし、非常に制御された状況であれば、統計的にランダムに向かって進化しているように見えるシステムを、止めたり、逆にしたり、元に戻したりすることができるのです。
Lex Fridman 42:29
その背後にある直感とは何でしょうか？どうやってそんなことをするのでしょうか？どうやってそれを逆転させるのか、手がかりは？閉鎖系ということですか？
Leonard Susskind 42:35
そうです。かなりの閉鎖系？そうです。
Lex Fridman 42:38
今、タイムトラベルが可能だとおっしゃいましたか？
Leonard Susskind 42:41
いいえ、そうではありません。タイムトラベルが可能だとは言っていません。システムを時間的に逆行させることができると言ったのです。そして、それを元に戻すこともできます。あなたはそれを逆にすることができます……あなたはその軌道を逆にすることができます。そうですね。
Lex Fridman 42:52
どうやってやるんですか？直感はどうですか？それはあるのでしょうか？それは、研究室で小規模にできる、たまたまのことなのでしょうか？
Leonard Susskind 43:01
私が言いたいのは、小規模よりも少しはマシなことができる、ということです。時間の矢印の感覚がなく、完全に可逆的です。それは、熱力学の第二法則が大数の法則である場合のみです。
Lex Fridman 43:28
ではないので、法則を破ることができるのです。
Leonard Susskind 43:30
ドイツのイズムを破ることはできますが，難しいです。大変な注意が必要です。システムが大きければ大きいほど、髪の毛が多ければ多いほど難しく、いわゆるカオスを克服しなければなりません。そしてそれは難しい。また、10個の粒子であれば、努力すればできるかもしれませんが、100個になると、本当に大変です。根本的な理由ではなく、システムを後退させることが技術的に困難だからです。
Lex Fridman 44:08
技術的な理由から、タイムトラベルはできないということですね。
Leonard Susskind 44:13
ああ、いや、いや。タイムトラベルとは何ですか？タイムトラベル？未来へのタイムトラベルです。それは簡単です。目を閉じるだけ。眠ると、未来で目が覚めるんだ。そうですね。
Lex Fridman 44:23
そうです。良い睡眠があなたをそこに連れて行きます。そう、ロードマップがあなたをそこへ連れて行ってくれるのです。そうですね。熱力学の第二法則を逆転させるとどうなるか。時間を逆行させます。ヒューマンスケールのものであれば、工学的に非常に難しい取り組みです。
Leonard Susskind 44:39
私はタイムトラベルとは呼ばないようにしています。なぜなら、それはSFがタイムトラベルと呼ぶものとあまりにも混同してしまうからです。これは単に、システムを逆にする能力です。システムの中にあるすべての分子の運動方向を逆にするのです。
例えば、野球のお母さんのように、ある方向に動いている粒子を見つけたら、その動きを止めます。そして、その動きを逆にすればいい。原理的にはそれほど難しいことではありません。そして、その軌道に沿って逆方向に戻ります。
Lex Fridman 45:16
プログラムを逆に実行しています。そうですね。
Leonard Susskind 45:19
2つの野球ボールを衝突させることは可能ですが、非常に慎重に行わなければなりません。摩擦のない理想的なビリヤード台の上で、10個の野球ボールが本当に背が高く、もっと良いのは10個と10個のビリヤードボールです。
さて、ボールを三角形に配置しますよね？そして、それを叩く？そうです。ゲームにもよりますが、あなたは「叩く」プレーをしていて、私たちは本当に気をつけていますが、あなたが好きなように、ボールはあらゆる方向に飛んでいきます。よし、逆にしてみて 逆にしてみてください。ビリヤードの玉をすべて、ある時点で止めて、その動きを逆にしてみることを想像してみてください。つまり、それは逆の方向に進んでいたということです。それを細心の注意を払って行えば、元の三角形に組み立て直すことができます。なるほど、それは事実です。ビリヤードボール2個でも、運が良ければ3個でもできるかもしれません。しかし、システムが複雑になればなるほど、もっともっと正確にしなければなりません。ほんの少しのミスも許されません。そうすると、単純に反転ができなくなります。そう、それは可能です。しかし、私はそれを時間とは呼びません。
Lex Fridman 46:37
旅行ですね。ええ、それは別のことです。しかし、考えてみると、プログラムとして起こっている状態の展開を考えると、世界をシミュレーションやコンピュータとして見るという愚かな考えが出てきますが、それはコンピュータではなく、一つのプログラムに過ぎません。役に立ちそうな質問が出てきましたが、宇宙を動かすコンピュータを持つことは、どのくらい難しいのでしょうか？
Leonard Susskind 47:11
さて、私たちが知っている数学的な宇宙があります。その一つが「反ド・ジッター空間」と呼ばれるもので、これは量子力学の世界ですが、コンピュータでシミュレーションすることができます。もし、十分な大きさの量子コンピューターを作ることができれば、宇宙をシミュレートすることができるでしょう。反ド・ジッター宇宙の小さなバージョンで、反ド・ジッターは一種の宇宙論です。ですから、その方法はわかっていると思います。問題は、私たちが住んでいる宇宙は反ド・ジッター幾何学ではなく、ド・ジッター幾何学であるということです。そして、その量子力学を全く理解していません。ですから現時点では、私たちと同じような宇宙をシミュレートする方法は、まったくわからないと言ってもいいでしょう。では、実験室で小さな宇宙を作ることはできないでしょうか。量子力学的なバージョン、つまり量子コンピュータの集合体と絡み合って結合したもので、宇宙で起こっている現象を小さなスケールでも再現できるのではないでしょうか？
Lex Fridman 48:40
そうですね、反ド・ジッター空間だったら？いや、もしそれがド・ジッター空間なら、ド・ジッター空間と反ド・ジッター空間をわずかに表現できるのでは？うん。大きな違いの幾何学的特性は何ですか？
Leonard Susskind 48:52
両者は、宇宙定数と呼ばれる一つの定数の符号によって異なります。一方は負のカーブ、もう一方は正のカーブを描いています。反デシタ空間は、負の曲率を持つ方で、壁が反射する箱の中にある孤立したシステムと考えることができます。隔離された環境に隔離された量子力学系のシステムと考えることができます。ド・ジッター空間は、私たちが実際に住んでいる空間で、指数関数的に膨張している空間です。指数関数的膨張、ダークエネルギー、何とでも言えます。そして、私たちはそれを数学的に理解していません。
Lex Fridman 49:35
誰もが理解しているわけではない
Leonard Susskind 49:37
しかし、なぜ彼らが私に同意するのかは理解できません。私がそれを理解していないことについては、間違いなく同意してくれるでしょう。
Lex Fridman 49:44
誕生や起源、いや、ビッグバンについての理解はありますか？普通の理論にはどんなものがあるかというと、理論があります。私のお気に入りは、永遠のインフレーションと呼ばれるものです。Infinityは両サイドにも片サイドにもなるし、サイズはどれにもならない、だから何？なぜだ？よし、両面に無限大があります。ああ、そうか。そう、それがあなたのお気に入りなのでしょうか？最も衝撃的だから？
Leonard Susskind 50:23
いいえ、なぜ私たちは最初にしたいですか？私はそれが始まりだと思って練習しました。もちろん、実際には、それは始まりでした。しかし、それは無限の時間の中のランダムな変動であったかもしれませんか？もしかしたら？いずれにしても、「永遠のインフレーション理論」。正しく理解すれば、どちらにしても無限大になると思います。
Lex Fridman 50:50
無限についてどのように考えていますか？ああ、もう。そうか、もちろん、数学的に考えればいいんですね。
Leonard Susskind 50:56
私はちょうどこれを終えたところです。友人のSergei Brinとの考察を終えたところです。そうですね。無限についてどう考えていますか？私は、そうですね、セルゲイ・ブリンは無限に金持ちだな、と言います。
Lex Fridman 51:07
その仮説をどうやって検証しますか？そうですね。本質的に良い人生ですね。そうですね。このようなものを視覚化する方法はありません。
Leonard Susskind 51:19
ええ、いや、これはとてもいい質問です。物理学には何かありますか？物理学では、この無限大は何かあるのでしょうか？そうですね、そうですね。私が言えるのは、とても良い質問だということです。
Lex Fridman 51:35
イベント・ホライゾン望遠鏡で初めてブラックホールを撮影したことについてはどう思われますか？
Leonard Susskind 51:42
ブラックホールが存在し、それが衝突するという事実自体は驚きではありません。そして、それらは想定された通りに機能しているようです。私たちはそこから多くのことを学べるでしょうか？私にはわかりません。いや、わかるかもしれません。しかし、そこから得られるものは、ブラックホールに関するものではないでしょう。なぜ自然界にそのような質量スケールのブラックホールがあるのか、なぜこれが入ってくるのか、宇宙の構造の進化について何かを教えてくれるかもしれません。しかし、ブラックホールについて何か新しいことを教えてくれるわけではないと思います。しかし、100年前にさかのぼり、一般相対性理論、ブラックホールの発見、ライゴ……レゴに搭載された驚異的な技術と、連続的な発展を遂げたという意味では、勝利と言えるでしょう。30、40年前には信じられないようなことが起きていたのです。この一般相対性理論の進化は、構造的にも壮大なものだと思います。高精度、つまり10からマイナス21までの尺度で物事を測ることができるようになったのに、なぜそうなったのでしょうか？そうです。
Lex Fridman 53:09
あなたはただ驚くばかりですが、私たちは皆、この正しい絵に導かれただけなのでしょうか？それは違いますか？あなたはブラックホールについてたくさんのことを考えてきましたよね。そうですか？どうやって頭の中でイメージしたのですか？そして、そのイメージはあなたが知っているものとは違うのでしょうか？
Leonard Susskind 53:26
いいえ、それは単に確認されただけですか？直接的な観察結果を確認することができたというのは、壮大な勝利です。アインシュタインの重力理論がブラックホールの衝突のレベルで実際に機能していることは素晴らしいことです。本当に素晴らしいことです。それに関わった人たちの中には、普通の人たちもいるんですよね。そうですね。そして、彼らがこれを実行できると考えたこと。私はただ撃っただけです。
Lex Fridman 53:56
ええ、ただの小さなホモサピエンスです。そう、ただの猿たちが集まって、ちょっと進化したキツネザルの写真を撮っただけなんですよね。現在の科学では答えられありませんが、近いうちに答えられるようになりたいと思っている質問は何ですか？
Leonard Susskind 54:13
あなたはすでにそれらに取り組んでいます。意識とは何か？などですね。
Lex Fridman 54:17
あなたは、それが科学の手の届くところにあるとお考えですか？
Leonard Susskind 54:19
多少は科学の手の届くところにあると思います。しかし今は、コンピュータ科学者や神経科学者の手に委ねられていると思います。
Lex Fridman 54:27
物理学者ではない？
Leonard Susskind 54:28
しかし、物理学者は自分たちの手法を使えるように単純化しようとするでしょうし、それは適切ではないかもしれません。もっと大きなスケールで機械学習を行い、機械を進化させる必要があるのかもしれません。機械は学習するだけでなく、学習のプロセスとして独自のアーキテクチャを進化させ、アーキテクチャを進化させていくのですが、人間がコントロールするのではなく、部分的にコントロールするだけで、機械学習のコントロール下に置かれるのです。もうひとつ、私がすごいと思ったことをお話ししましょう。このGoogleは、コンピュータに「チェスのやり方」を教えたということですよね。
彼らはコンピュータに「チェスの遊び方」を教えたのですが、チェスの遊び方を教えるのではなく、ただお互いに自己対戦させていたのです。これは進化の一形態です。これらの機械は進化しました、彼らは知能を進化させたのです。誰にも教えられることなく、知能を進化させたのです。人為的に作られたものではなく、ただお互いに対戦し、どんどん良くなっていったのです。そう考えると、機械も進化できるのではないかと思います。知性。具体的にどのような知能なのでしょうか？私にはわかりません。しかし、それをよりよく理解することで、私たちの生活や人生で何が起こっているのかについて、よりよい手がかりを得ることができるかもしれません。
Lex Fridman 55:53
知能ですね。そうですね。最後の質問ですが、現在、科学が答えられない、あるいは答えられないかもしれない質問とはどのようなものでしょうか。
Leonard Susskind 56:01
すべての物事の根底には知性が存在しているのでしょうか？あなたは彼らをGの言葉で呼ぶことができますか？私たちは目的を持ったコンピュータ・シミュレーションなのでしょうか？全体を支えている、あるいは責任を負っているエージェント、知的エージェントが存在するのでしょうか？その知的エージェントは物理学の法則を満たしていますか？それは量子力学の法則を満たしているのか、原子や分子でできているのでしょうか？たくさんの疑問がありますね。私にはこれが本当の疑問に思えてなりません。
Lex Fridman 56:42
答えのある質問ですね。
Leonard Susskind 56:43
答えられる質問……答えられる質問でなければ、本当の質問とは言えません。哲学者の中には、答えられるものでなければ質問ではないと言う人もいます。この質問は、既知の方法では答えられないように思います。しかし、私には実在するように思えるのです。
Lex Fridman 57:05
モニターを終了するのにこれ以上の場所はありません。ダンと話してくれてありがとうございました。ありがとうございました。