ABOUT THE SPEAKER
Tapiwa Chiwewe - AI researcher
Tapiwa Chiwewe, PhD, manages the advanced and applied artificial intelligence group at IBM Research – Africa, which uses artificial intelligence to develop solutions for some of Africa's grand challenges whilst making scientific advances.

Why you should listen

An engineer and researcher of many interests, Tapiwa Chiwewe has worked in academia and industry, developing commercial products and conducting scientific research in many areas that include mining, healthcare, defense, astronomy and the environment.

Chiwewe studied at the University of Pretoria in South Africa where he earned a PhD in Computer Engineering. His roles have ranged from junior lecturer and researcher, software engineer, followed by an extended stint with South Africa’s Council for Scientific and Industrial Research.

More profile about the speaker
Tapiwa Chiwewe | Speaker | TED.com
TED@IBM

Tapiwa Chiwewe: You don't have to be an expert to solve big problems

タピワ・チウェウェ: 専門家でなくても、大きな問題を解決できる

Filmed:
1,516,187 views

ある日、タピワ・チウェウェがヨハネスブルグで運転していた時、大気汚染による巨大な雲を目にしました。彼は関心を持ち、心配になりましたが環境問題の専門家ではありませんでした。そこで調査をしてみると、2012年の世界全体における死亡原因のほぼ14％は室内空気汚染と大気汚染にあることが分かりました。この情報と、何かをしなければという気持ちから、チウェウェは協力者と共に、大気汚染の推移を明らかにして都市計画者の意思決定を支援するシステムを開発しました。「時には、たった１つの新鮮な見方や新しいスキルによって、素晴らしいことが起こる条件が整うことがあります。ただ、挑戦するには大胆さが必要なのです」とチウェウェは言います。
- AI researcher
Tapiwa Chiwewe, PhD, manages the advanced and applied artificial intelligence group at IBM Research – Africa, which uses artificial intelligence to develop solutions for some of Africa's grand challenges whilst making scientific advances. Full bio

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00:12
One winter冬 morning朝, a coupleカップル of years年 ago前,
0
849
3857
数年前の冬の朝のこと
00:16
I was driving運転 to work
in Johannesburgヨハネスブルグ, South南 Africaアフリカ,
1
4730
2975
南アフリカのヨハネスブルグにある
職場に向かって運転しているとき
00:19
and noticed気づいた a hazeヘイズ hanging吊るす over the cityシティ.
2
7729
2301
街にかかっている薄霧に気づきました
00:22
I make that driveドライブ on most最も days日々,
3
10895
2095
毎日のように運転をしているので
00:25
so it was unusual珍しい
that I hadn'tなかった noticed気づいた this before.
4
13014
2873
今まで気づかなかったのが不思議でした
00:28
Johannesburgヨハネスブルグ is known既知の
for its distinctive独特の skylineスカイライン,
5
16559
3089
ヨハネスブルグは 街並みが
はっきり見えることで有名ですが
00:31
whichどの I could barelyかろうじて see that morning朝.
6
19672
1817
その日は
ほとんど見えなかったのです
00:34
It didn't take long for me to realize実現する
that I was looking at an enormous巨大な cloud雲
7
22322
4521
その薄霧の正体が
巨大な大気汚染の雲だと気づくのに
00:38
of air空気 pollution汚染.
8
26867
1198
時間はかかりませんでした
00:40
The contrastコントラスト betweenの間に
the scenic風光明媚な environment環境 I knew知っていた
9
28994
3571
私が知っていた美しい風景と
スモッグに覆われた この街並みの
00:44
and this smog-coveredスモッグで覆われた skylineスカイライン
10
32589
2285
コントラストによって
00:46
stirred攪拌した up something within以内 me.
11
34898
1603
心がかき乱されました
00:49
I was appalledぞっとする by the possibility可能性
of this cityシティ of bright明るい and vivid鮮やかな sunsets夕焼け
12
37092
5476
鮮やかに輝く夕日が見られるこの街が
薄汚れた霧に侵されつつあるのを見て
00:54
beingであること overrunオーバーラン by a dull鈍い hazeヘイズ.
13
42592
2134
愕然としました
00:57
At that moment瞬間, I feltフェルト an urge衝動
to do something about it,
14
45258
4004
その瞬間 私は何かしなければ
との思いを掻き立てられましたが
01:01
but I didn't know what.
15
49286
1656
何をすべきか分かりませんでした
01:03
All I knew知っていた was
I couldn'tできなかった just standスタンド idly無駄 by.
16
51808
3175
何もせずにいられないことだけは
はっきりしていました
01:07
The mainメイン challengeチャレンジ was,
17
55564
2097
一番の課題は
01:09
I didn't know much
about environmental環境 science科学
18
57685
4237
私には環境科学や
大気質の管理
01:13
air-quality空気質 management管理
19
61946
1525
大気化学について
01:15
or atmospheric大気 chemistry化学.
20
63495
1423
あまり知識がないことでした
01:17
I am a computerコンピューター engineerエンジニア,
21
65827
1889
私はコンピューターエンジニアであり
01:19
and I was prettyかなり sure I couldn'tできなかった codeコード
my way out of this air空気 pollution汚染 problem問題.
22
67740
4019
大気汚染をプログラムで解決するのは
無理だと分かっていました
01:23
(Laughter笑い)
23
71783
1061
（笑）
01:24
Who was I to do anything about this issue問題?
24
72868
2532
この問題と私にどんな接点が？
01:27
I was but a citizen市民.
25
75888
2544
私は一市民に過ぎないのに
01:31
In the following以下 years年,
I learned学んだ a very important重要 lessonレッスン,
26
79786
3881
次の年
とても大切なことを学びました
01:35
a lessonレッスン we all need to take to heartハート
if we are to work towards方向 a better future未来.
27
83691
4158
もし より良い未来を求めて行動するのなら
皆が心に留めておくべきことです
01:40
Even if you're not an expert専門家
in a particular特に domainドメイン,
28
88738
3674
あなたが 問題を解決すべき分野の
門外漢であっても
01:44
your outside外側 expertise専門知識 mayかもしれない holdホールド the keyキー
29
92436
2763
他の分野に関する専門知識が
大きな問題を解決する
01:47
to solving解決する big大きい problems問題
within以内 that domainドメイン.
30
95223
2595
鍵になるかも
しれないということです
01:50
Sometimes時々 the uniqueユニークな perspective視点 you have
31
98381
2692
あなたのユニークな見方が
01:53
can result結果 in unconventional独創的ではない thinking考え
that can move動く the needle針,
32
101097
4461
型にはまらぬ考え方を導き
問題解決を大きく前進させる可能性があります
01:57
but you need to be bold大胆な enough十分な to try.
33
105582
3400
けれども それには大胆さが必要です
02:01
That's the only way you'llあなたは ever know.
34
109752
2182
それが唯一の解決手段です
02:04
What I knew知っていた back then
35
112889
1546
当時わかっていたのは
02:06
was that if I was even going
to try to make a difference差,
36
114459
3952
変化をもたらそうとするならば
02:10
I had to get smartスマート
about air空気 pollution汚染 first,
37
118435
3024
まずは 大気汚染に関する知識を
得るべきだということです
02:13
and so I becameなりました a student学生 again.
38
121483
3095
そこで もう一度学生になりました
02:17
I did a bitビット of basic基本的な research研究
39
125522
2106
少し調べてみると
02:19
and soonすぐに learned学んだ that air空気 pollution汚染
40
127652
2000
大気汚染が
02:21
is the world's世界の biggest最大
environmental環境 health健康 riskリスク.
41
129676
3134
世界で最も重大な 環境による
健康リスクだと分かりました
02:25
Dataデータ from the World世界 Health健康 Organization組織
42
133816
2374
世界保健機関のデータによると
02:28
showsショー that almostほぼ 14 percentパーセント
of all deaths死 worldwide世界的に in 2012
43
136214
5142
2012年の世界全体における
死亡原因の14％近くが
02:33
were attributable帰属 to household家庭
and ambient周囲 air空気 pollution汚染,
44
141380
3684
室内空気汚染と大気汚染に
よるものと考えられ
02:37
with most最も occurring発生する
in low-また、 and middle-income中産 countries国.
45
145088
3459
低ないし中所得国では
特に頻繁に見られます
02:41
Ambientアンビエント air空気 pollution汚染 alone単独で
causes原因 more deaths死 each各 year年
46
149449
3731
大気汚染の死者だけでも
マラリアとHIV/エイズを合わせた
02:45
than malariaマラリア and HIVHIV/AIDSエイズ.
47
153204
2316
死者よりも多いのです
02:48
In Africaアフリカ, premature時期尚早 deaths死
from unsafe安全でない sanitation衛生
48
156355
3833
アフリカでは
大気汚染による死者数は
02:52
or childhood子供時代 malnutrition栄養失調
49
160212
1739
不衛生な環境や
02:53
pale淡い in comparison比較
to deaths死 due支払う to air空気 pollution汚染,
50
161975
3540
小児期の栄養不足による
若年死者数をはるかに上回ります
02:57
and it comes来る at a huge巨大 economic経済的 costコスト:
51
165539
2706
また大気汚染には
莫大な経済的損失が伴います
03:00
over 400 billion億 US dollarsドル as of 2013,
52
168269
4133
その金額は
経済協力開発機構の調査によると
03:04
accordingに従って to a study調査 by the Organisation組織
for Economic経済 Cooperation協力 and Development開発.
53
172426
4992
2013年において
４千億ドルにも及びます
03:09
Now, in my work,
54
177862
3112
さて 私が行っている研究は
03:12
I explore探検する new新しい frontiersフロンティア
for artificial人工的な intelligenceインテリジェンス,
55
180998
4186
人工知能の分野における
新たな領域を探求するもので
03:17
where the symbiotic共生 relationship関係
betweenの間に man and machine機械
56
185208
3437
人間と機械の共生関係によって
03:20
can find a beneficial有益 footing足跡
and help us to make better decisions決定.
57
188669
3912
有益な足掛かりを築き
より正しい判断を可能にするというものです
03:25
As I thought about
the air空気 pollution汚染 problem問題,
58
193249
3064
大気汚染の問題を考えていて
はっきりしてきたのは
03:28
it becameなりました clearクリア that we needed必要な
to find a way to make better decisions決定
59
196337
3946
どうやって大気汚染を
コントロールするかを
03:32
about how we manage管理する air空気 pollution汚染,
60
200307
2633
適切に判断する方法を
見出す必要があること
03:34
and given与えられた the scale規模 of the problem問題,
61
202964
1983
また 問題の規模を考えると
03:36
it was necessary必要 to do it
in a collaborative協力的 way.
62
204971
2515
誰かと協力する必要が
あるということでした
03:40
So I decided決定しました I'd better get to know
some people workingワーキング within以内 the fieldフィールド.
63
208310
4190
そこで この分野に詳しい人を
見つけることにしました
03:45
I started開始した to speak話す to officials関係者
from the Cityシティ of Johannesburgヨハネスブルグ
64
213500
3422
私はヨハネスブルグと
その周辺都市の市の職員たちと
03:48
and other surrounding周囲 cities都市,
65
216946
1627
話し始めました
03:50
and I engaged従事する the local地元
scientific科学的 communityコミュニティ,
66
218597
2959
地元の科学コミュニティにも参加し
03:53
and I alsoまた、 made製 a few少数 coldコールド callsコール.
67
221580
2190
勧誘電話も何度か掛けました
03:57
The processプロセス of engagementエンゲージメント I embarked着手した upon〜に
68
225016
2553
私が始めたこの交流活動を通じて
03:59
helped助けた me to develop開発する
a deeperもっと深く understanding理解 of the problem問題.
69
227593
3273
大気汚染問題に対する理解を
深めていくことが出来ました
04:03
It alsoまた、 helped助けた me to avoid避ける the trapトラップ
70
231510
2346
また 私のような人工知能の専門家たちが
04:05
people in my profession職業 sometimes時々
fall秋 into when trying試す to innovate革新的,
71
233880
3424
新たなものを作ろうとする時に
陥りやすい罠 すなわち
04:09
where we are quickクイック to apply適用する a technology技術
72
237328
2327
問題をきちんと理解せずに
04:11
before we've私たちは firmlyしっかりと grasped把握
the problem問題 at handハンド.
73
239679
2794
テクノロジーを使おうとすることを
避けられました
04:15
I began始まった to develop開発する an ideaアイディア
74
243534
2138
私はこのような状況を改善するための
04:17
about what I could do
to improve改善する the situation状況.
75
245696
2468
アイディアを考え始めました
04:20
I started開始した by simply単に asking尋ねる myself私自身
76
248742
2416
手始めに考えたのは
04:23
how I could bring持参する together一緒に
in some meaningful意味のある way
77
251182
2698
ソフトウェア工学や
人工知能に関する自分のスキルと
04:25
my skillsスキル in softwareソフトウェア engineeringエンジニアリング
and artificial人工的な intelligenceインテリジェンス
78
253904
3868
私が助けを求めた
専門家の方々の知識を
04:29
and the expertise専門知識 of the people
I'd reached到達した out to.
79
257796
2642
どうやって意味のある形で
融合するかでした
04:33
I wanted to create作成する an onlineオンライン
air-quality空気質 management管理 platformプラットフォーム
80
261075
3993
私は大気質を管理する
ネット上のシステムを構築しようと思いました
04:37
that would uncover明らかにする trendsトレンド in pollution汚染
81
265092
2081
大気汚染の推移を明らかにし
04:39
and projectプロジェクト into the future未来
82
267197
1926
それを基に将来を予測して
04:41
to determine決定する what outcomes結果
can be expected期待される.
83
269147
2399
考えうる影響を
知るためのシステムです
04:44
I was determined決定 to see my ideaアイディア
translate翻訳する into a practical実用的な solution溶液,
84
272462
5388
このアイディアを実用的な
解決策にしようと決心したものの
04:49
but I faced直面する uncertainty不確実性
85
277874
2828
不確定要素に阻まれ
04:52
and had no guarantee保証 of success成功.
86
280726
1901
成功の保証もありませんでした
04:55
What I had was a very particular特に setセット
of engineeringエンジニアリング skillsスキル,
87
283576
5318
私が持っていたのは
狭い範囲の工学的スキルだけ
05:00
skillsスキル I'd acquired獲得しました over my careerキャリア
88
288918
2436
それも ここIBMで
身に付けたものだけで —
05:03
(Laughter笑い)
89
291378
1245
（笑）
05:04
that were new新しい to people who had
been workingワーキング on the air空気 pollution汚染 problem問題
90
292647
3462
長年に渡って大気汚染問題に
取り組んできた人たちにとって
05:08
for so manyたくさんの years年.
91
296133
1518
目新しいものでした
05:09
What I have come to realize実現する is that
sometimes時々 just one fresh新鮮な perspective視点,
92
297675
4969
それでわかってきたのですが
時には たった１つの新鮮な見方や
05:14
one new新しい skillスキル setセット,
93
302668
1293
新しいスキルによって
05:15
can make the conditions条件 right
for something remarkable顕著 to happen起こる.
94
303985
3421
素晴らしいことが起こる
条件が整うことがあるのです
05:20
Our willpower意志力 and imagination想像力
are a guidingガイド light光,
95
308066
3691
意志と想像力が誘導灯となり
05:23
enabling可能にする us to chartチャート new新しい pathsパス
and navigateナビゲートする throughを通して obstacles障害.
96
311781
3737
地図に新たな道を描き
障害を避ける手助けをしてくれます
05:28
Armed武装した with a firmerしっかりした understanding理解
of the air空気 pollution汚染 problem問題,
97
316241
3658
大気汚染問題に関する
より確かな知識と
05:31
and having持つ managed管理された to sourceソース
over a decade's10年の worth価値 of dataデータ
98
319923
3362
苦労して手に入れた
ヨハネスブルグ市内および近郊の
05:35
on air空気 pollutant汚染物質 levelsレベル
99
323309
1452
大気汚染物質レベルと
05:36
and the meteorological気象 conditions条件
for in and around Johannesburgヨハネスブルグ,
100
324785
4474
気象条件に関する
10年分を超えるデータを基に
05:41
my colleagues同僚 from South南 Africaアフリカ
and China中国 and myself私自身
101
329283
4112
私は南アフリカと中国にいる
仲間と共に
05:45
created作成した an air-quality空気質
decision決定 supportサポート systemシステム
102
333419
2737
大気質に関する
意思決定支援システムを
05:48
that lives人生 in the cloud雲.
103
336180
1350
クラウド上に作りました
05:50
This softwareソフトウェア systemシステム
analyzes分析 historical歴史的 and real-timeリアルタイム dataデータ
104
338210
4071
このソフトウェアシステムは
過去とリアルタイムのデータを分析し
05:54
to uncover明らかにする the spatial-temporal空間-時間的
trendsトレンド in pollution汚染.
105
342305
2668
汚染の空間的、時間的な
変化の様子を明らかにします
05:57
We then used new新しい
machine機械 learning学習 technology技術
106
345695
2855
そして最新の機械学習の手法も使って
06:00
to predict予測する future未来 levelsレベル of pollution汚染
107
348574
2639
いくつかの汚染物質ごとに
06:03
for severalいくつかの different異なる pollutants汚染物質
days日々 in advance前進.
108
351237
2897
数日後の汚染度を予測します
06:06
This means手段 that citizens市民
can make better decisions決定
109
354849
3458
このシステムによって
市民は 日ごとの行動や
06:10
about their彼らの daily毎日 movements動き
110
358331
1715
家族が住むべき場所について
06:12
and about where to settle解決する their彼らの families家族.
111
360070
2015
より良い選択ができるのです
06:14
We can predict予測する adverse有害な
pollution汚染 eventsイベント ahead前方に of time,
112
362575
3484
私たちは大気汚染の悪化を
事前に予想し
06:18
identify識別する heavyヘビー polluters汚染者,
113
366083
1801
特にひどい汚染の発生源を見つけだし
06:19
and they can be ordered順序付けられました
by the relevant関連する authorities当局
114
367908
2523
操業を縮小するように
関係当局から命令を
06:22
to scale規模 back their彼らの operationsオペレーション.
115
370455
2008
出してもらうことが
可能になります
06:25
Throughスルー assisted支援された scenarioシナリオ planningプランニング,
116
373315
2515
支援を受けた
シナリオプランニングを通して
06:27
cityシティ plannersプランナー can alsoまた、 make
better decisions決定
117
375854
2698
都市計画者たちは
居住区や産業地帯といった
06:30
about how to extend拡張する infrastructureインフラ,
118
378576
2005
インフラの拡張について
06:32
suchそのような as human人間 settlements和解
or industrial工業用 zonesゾーン.
119
380605
2787
より正しい決断を下すこともできます
06:36
We completed完成した a pilotパイロット of our technology技術
120
384160
2745
私たちは 120日間に渡った
06:38
that was run走る over a period期間 of 120 days日々,
121
386929
3328
この技術のテストを終えました
06:42
coveringカバーする all of South南 Africaアフリカ.
122
390281
2175
これは南アフリカ全域を
カバーするものでした
06:45
Our results結果 were confirmed確認済み
123
393376
1819
予測システムの正しさは
06:47
when we demonstrated実証済み a tightタイト correlation相関
124
395219
2563
予測値と
06:49
betweenの間に the forecasting予測 dataデータ
125
397806
2397
地上で観測したデータの間に
06:52
and the dataデータ we were getting取得
on the ground接地.
126
400227
2595
強い相関関係が見出されたことで
確認されました
06:55
Throughスルー our leadershipリーダーシップ,
127
403631
1670
私たちは
リーダーシップを発揮して
06:57
we have brought持ってきた cutting-edge最先端,
world-leading世界をリードする assets資産
128
405325
3849
最先端かつ世界最高の装置を
導入しました
07:01
that can perform実行する air-quality空気質 forecasting予測
129
409198
2666
これは大気の状態を
07:03
at an unprecedented前例のない
resolution解決 and accuracy正確さ,
130
411888
4120
前例のない分解能と正確さで
予測することができるので
07:08
benefiting恩恵を受ける the cityシティ that I drove運転した into
one winter冬 morning朝 not very long ago前,
131
416032
6849
この街にとって役に立ちます
少し前の冬の朝 私が運転しながら
07:14
and thought to myself私自身,
132
422905
1531
「何かおかしい
07:16
"Something is wrong違う here.
I wonderワンダー what can be done完了?"
133
424460
2849
何かしなければ」と
考えていた街のことです
07:20
So here is the pointポイント:
134
428563
2341
要するに
07:23
What if I'd not investigated調査した
the problem問題 of air空気 pollution汚染 furtherさらに?
135
431895
3857
私が大気汚染の問題を それ以上
調査しなかったら どうなっていたでしょう？
07:28
What if I'd not shown示された some concern懸念
for the state状態 of the environment環境
136
436951
3923
私が環境への
心配を表に出さず
07:32
and just hoped望んでいた that someone誰か,
somewhereどこかで, was taking取る careお手入れ of the matter問題?
137
440898
3976
どこかの誰かが解決してくれるのを
待つだけだったら？
07:37
What I have learned学んだ is that,
138
445858
1445
私が学んできたことは
07:39
when embarking着手する on a challenging挑戦 endeavor努力
139
447327
2144
自分が固く信じた
07:41
that advances進歩 a cause原因
that we firmlyしっかりと believe in,
140
449495
2638
挑戦する価値のある主張を
広めようとするなら
07:44
it is important重要 to focusフォーカス
on the possibility可能性 of success成功
141
452157
3485
成功する可能性に気持ちを集中させ
07:47
and consider検討する the consequence結果
of not acting演技.
142
455666
3046
行動しなかった場合の結果を
考えることが大切だということです
07:51
We should not get distracted気を散らす
by resistance抵抗 and opposition反対,
143
459426
3905
抵抗や反対に気をそらされるのではなく
07:55
but this should motivate動機づける us furtherさらに.
144
463355
2397
それをさらなる
モチベーションにすべきです
07:58
So whereverどこにでも you are in the world世界,
145
466405
4507
皆さんが世界のどこにいようと
08:02
the next次 time you find
146
470936
1439
今度 自分の中に
08:04
that there's some
naturalナチュラル curiosity好奇心 you have
147
472399
2194
自然な好奇心が湧いてきたら
08:06
that is beingであること piqued賞賛された,
148
474617
1600
08:08
and it's about something you careお手入れ about,
149
476241
2055
そして それが自分の気になることで
08:10
and you have some crazy狂った or bold大胆な ideasアイデア,
150
478320
2785
さらに 突飛で大胆な
アイデアがあるなら
08:13
and perhapsおそらく it's outside外側
the realmレルム of your expertise専門知識,
151
481129
3664
それが自分の専門外であっても
08:16
ask尋ねる yourselfあなた自身 this:
152
484817
1238
自問してみましょう
08:19
Why not?
153
487278
1237
なぜやらないのか？
08:22
Why not just go ahead前方に
and tackleタックル the problem問題
154
490349
2517
一歩前進し
自分なりの方法で
08:24
as bestベスト as you can, in your own自分の way?
155
492890
2801
最善の努力をもって
問題に取り組むべきではないか？
08:27
You mayかもしれない be pleasantly楽しく surprised驚いた.
156
495715
2254
驚くような喜ばしい結果が
得られるかもしれません
08:31
Thank you.
157
499064
1151
ありがとうございました
08:32
(Applause拍手)
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500239
3649
（拍手）
Translated by Ray An
Reviewed by Tomoyuki Suzuki

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ABOUT THE SPEAKER
Tapiwa Chiwewe - AI researcher
Tapiwa Chiwewe, PhD, manages the advanced and applied artificial intelligence group at IBM Research – Africa, which uses artificial intelligence to develop solutions for some of Africa's grand challenges whilst making scientific advances.

Why you should listen

An engineer and researcher of many interests, Tapiwa Chiwewe has worked in academia and industry, developing commercial products and conducting scientific research in many areas that include mining, healthcare, defense, astronomy and the environment.

Chiwewe studied at the University of Pretoria in South Africa where he earned a PhD in Computer Engineering. His roles have ranged from junior lecturer and researcher, software engineer, followed by an extended stint with South Africa’s Council for Scientific and Industrial Research.

More profile about the speaker
Tapiwa Chiwewe | Speaker | TED.com
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