ジェフ・ホーキンスは2005年の画期的な著書『 On Intelligence』で、人間の脳の働きに関する別の枠組みを提唱した。彼の見解では、脳は、規則の表に従って記号を操作する チューリング・マシン ではない。これは、コンピューターや人工知能が基づいてきたモデルである。代わりに脳は、知覚したものを絶えず記録し、次に何が起こるかを予測する、巨大な階層型の記憶装置である。
脳は、最近の感覚入力のパターンと、膨大な記憶に蓄えられた過去の経験との類似点を見つけ出すことで予測を行う。騒音の中の断片的な現在の音を既知の歌と照合したり、変装した人の顔をあなたの子どもの顔と照合したりする。この考え方は、例えばGoogleの検索ボックスのオートコンプリート機能に似ている。すでに入力した内容に基づいて、次に何を入力するかを絶えず推測しているのである。
この仕組みにおける階層性を理解するには、わずか数文字を認識するだけで単語を予測でき、数語を見れば文の意味、さらには段落の意味さえ予測できると考えてみてほしい。実のところ、今まさに、この論評全体で私がどこへ向かおうとしているのかを推測しているに違いない。この階層性によって、入力が読書によるものであれ聴取によるものであれ、意味を理解することができる。したがって脳は、現在と過去の間の類似点を多様な異なるレベルで見つけ出すことにより、未来を予測する帰納的な機械なのである。
ホーキンスによる脳の働きに関する別のモデルは、多くの分野に重要な示唆を与えるが、その中には私が最も多くの時間を費やして考えている分野、すなわち経済開発戦略も含まれる。
定義上、発展とは単に同じことを繰り返すことではない。大人が単に大きな赤ちゃんではないのと同じである。そのプロセスでは、既存の能力と新たな能力を加え、組み合わせることにより、より多様で複雑な活動を支えていく。
しかし、うまく実行できる新しいことを見つけるのは難しい。必要なものが何か、そしてそれを調達できるかどうかを知っておく必要があるからだ。これこそが ジェフリー・サックスの ミレニアム・ビレッジ・プロジェクト が頓挫した理由であり、ジャーナリストのニーナ・マンクの 最近の著書 が示すとおりである。農家を自給自足型から商業型農業へと移行させようとする中で、マンクは、欠けている要素があまりにも多すぎると論じている。
経済開発に関する従来の考え方は、チューリング型のアプローチに従ってきた。すなわち、（第一原理に基づき）世界の一般的なモデルを特定し、そのモデルを用いて、ある国が置かれた苦境や政策が及ぼしうる潜在的な影響を考えようとするものである。しかし、世界はこのようなアプローチにとっては複雑で微妙な側面が多すぎることが多い。
ある特定の場所を見るとき、世界の過去のあらゆる経験を念頭に置き、最も関連性の高いものを自動的に特定して、次に何をすべきかを推測できれば、大きな改善になるのではないだろうか。ホーキンスによれば私たちの脳が世界を捉えるように、開発の可能性を捉えることができれば有益ではないだろうか。
ホーキンス的な、経済開発への別のアプローチは、世界に関する膨大なデータを取り込み、ある時点において、すでに存在するものを踏まえ、その場所および他のあらゆる場所での経験に照らして、国や都市で次に成功しそうなものは何かを問うものだろう。それはAmazonのレコメンデーション・システムのようなもので、あなた自身および他のすべての人々の経験に基づいて、気に入りそうな本を提案するのに似ている。
最近の 論文で、同僚と私は、こうした経済開発へのアプローチが実際に機能することを示した。特定の都市や国において、そこに何があり、他のあらゆる場所で何が起きてきたかの歴史を知るだけで、10年先であっても、どの産業が出現するか、消滅するか、成長するか、あるいは衰退するかを予測できるのである。
国は、すでに有している産業と関連する産業、あるいは自国と似た立地に存在する産業へ移行する傾向がある。私たちは、最近発表した 『Atlas of Economic Complexity』において、このアプローチを各国にとって使いやすいものにした。
過去の経験を参照して将来の行動を導くという考え方は、文明そのものと同じくらい古いものである。この直感に従い、世界銀行の元チーフエコノミストであるジャスティン・イーフー・リン氏は、 次のように提案している 。各国は次に何をすべきかを選択する際には、20年前に自国と似ていて成功した国を参考にすべきだ、と。
しかし、はるかに多くの経験を、はるかに詳細に検討し、関連する人間の経験の中からはるかに多くのパターンを見いだせる、はるかに大きな記憶を用いることで、これよりもずっと良い結果を得られるはずである。サックスのミレニアム・ビレッジ・プロジェクトが、単なる推測や推論に頼るのではなく、自給的農業から脱却したすべての過去の成功事例の順序を知っていたと想像してみてほしい。今日の特定の国にとって最も関連性の高い、工業化への道筋と行き止まりを理解することは有益ではないだろうか。
この別のアプローチは、探索に伴う危険やリスクを低減することで、より多くの人々が繁栄への成功ルートを探せるようにする力を与えうる。これは、地図が、そうでなければ持ち得ないはるかに多くの情報を用いて、人々が行きたい場所に到達できるようにするのと同じである。拡張現実技術が私たちの世界の体験をより豊かにするのと同様に（今日、即時リプレイのないスポーツの試合を想像してみてほしい）、世界の開発経験を、開発の推進に携わる人々の手元に置くことは、今や完全に実現可能である。私たちはこの機会をとらえるべきである。
執筆者：リカルド・ハウスマン。ベネズエラの元計画大臣、米州開発銀行の元チーフエコノミストであり、ハーバード大学の経済学教授で、同大学では国際開発センターの所長も務めている。 Project Syndicateとの協力により掲載
画像：以前のマウス胚性細胞。研究者らは、通常のマウスの皮膚細胞を直接ニューロンへと変換させた。REUTERS/Nature/Handout
