TED2017
Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish
ラディカ・ナグパール: 魚の群れから学習する知能機械
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空想科学小説が描く未来では、人工知能は私たちと同じ筋道で思考をするようになっています。でも、自然界にある他の知性をモデルに人工知能を作り上げたらどうでしょう？ ロボット技術者のラディカ・ナグパールは、昆虫や魚の群れが示す集団的知性を研究し、それらの行動規則を理解しようとしています。この先見性のあるトークで、ナグパールは人工的に集団の力を作り出す自らの研究を紹介するとともに、ロボットが群れをなして堤防を作ったり、作物の受粉をしたり、サンゴ礁の監視や衛星の集団形成をしたりする未来を語ります。
Radhika Nagpal - Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
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00:12
In my early days as a graduate student,
0
755
2015
大学院に進んだばかりの頃
00:14
I went on a snorkeling trip
off the coast of the Bahamas.
off the coast of the Bahamas.
1
2794
3555
バハマ諸島沖に
シュノーケリングに行きました
シュノーケリングに行きました
00:18
I'd actually never swum
in the ocean before,
in the ocean before,
2
6789
2949
それまで海で
泳いだことがなかった私には
泳いだことがなかった私には
00:21
so it was a bit terrifying.
3
9762
1844
ちょっと怖かったのですが
00:24
What I remember the most is,
as I put my head in the water
as I put my head in the water
4
12016
3000
一番記憶に残っているのは
頭まで水に沈めて
頭まで水に沈めて
00:27
and I was trying really hard
to breathe through the snorkel,
to breathe through the snorkel,
5
15040
4250
シュノーケルで息をしようと
必死になっているときに
必死になっているときに
00:31
this huge group
of striped yellow and black fish
of striped yellow and black fish
6
19314
5366
黄色と黒の縞模様の魚が
ものすごい大群で 私を目がけて
ものすごい大群で 私を目がけて
00:36
came straight at me ...
7
24704
1483
やって来たときのことです
00:38
and I just froze.
8
26817
1397
私は凍り付きました
00:40
And then, as if it had
suddenly changed its mind,
suddenly changed its mind,
9
28975
3613
でも その大群は
私に向かって来たと思えば
私に向かって来たと思えば
00:44
came towards me
and then swerved to the right
and then swerved to the right
10
32612
2437
まるで気でも変えたかのように
すっと右にそれて
すっと右にそれて
00:47
and went right around me.
11
35073
1515
私をよけて行ったのです
00:48
It was absolutely mesmerizing.
12
36920
1526
本当にうっとりする光景でした
00:50
Maybe many of you
have had this experience.
have had this experience.
13
38470
2182
皆さんもご経験が
おありかもしれません
おありかもしれません
00:53
Of course, there's the color
and the beauty of it,
and the beauty of it,
14
41239
3422
もちろん 魚の群れが鮮やかで
美しいということもありますが
美しいということもありますが
00:56
but there was also
just the sheer oneness of it,
just the sheer oneness of it,
15
44685
2928
一糸乱れぬ一体感がまた
素晴らしいものでした
素晴らしいものでした
00:59
as if it wasn't hundreds of fish
16
47637
2343
まるで 何百もの魚が
個々に存在するのではなく
個々に存在するのではなく
01:02
but a single entity
with a single collective mind
with a single collective mind
17
50004
3135
ただ１つの存在として
集団で共有される１つの頭で
集団で共有される１つの頭で
01:05
that was making decisions.
18
53163
1507
意思決定しているようでした
01:07
When I look back, I think that experience
really ended up determining
really ended up determining
19
55666
3682
振り返ってみれば
私の研究人生の大枠は
私の研究人生の大枠は
この経験で決まったのだ
と思います
と思います
01:11
what I've worked on for most of my career.
20
59372
2222
01:16
I'm a computer scientist,
21
64157
1280
私はコンピューター科学者で
01:17
and the field that I work in
is artificial intelligence.
is artificial intelligence.
22
65461
2747
人工知能（AI）を専門としています
01:20
And a key theme in AI
23
68639
1517
AI分野における重要テーマに
01:22
is being able to understand intelligence
by creating our own computational systems
by creating our own computational systems
24
70180
4443
自然界で見られる知性と同じ働きをする
独自の計算システムを作り出すことで
独自の計算システムを作り出すことで
01:26
that display intelligence
the way we see it in nature.
the way we see it in nature.
25
74647
3253
知性を理解する
というものがあります
というものがあります
01:30
Now, most popular views of AI, of course,
come from science fiction and the movies,
come from science fiction and the movies,
26
78467
4438
AIと言うと 空想科学小説や映画の世界を
思い浮かべる方が多いでしょう
思い浮かべる方が多いでしょう
01:34
and I'm personally a big Star Wars fan.
27
82929
2577
私も『スター・ウォーズ』が大好きです
01:38
But that tends to be a very human-centric
view of intelligence.
view of intelligence.
28
86501
3889
でも そこで描かれる知性は
得てして人間主体のものです
得てして人間主体のものです
01:43
When you think of a fish school,
29
91144
2207
魚の群れや
01:45
or when I think of a flock of starlings,
30
93375
2953
ムクドリの群れの様子を
思い起こしてみると
思い起こしてみると
01:48
that feels like a really different
kind of intelligence.
kind of intelligence.
31
96352
3340
そこには まったく違う知性が
あるように感じられます
あるように感じられます
01:52
For starters, any one fish is just so tiny
32
100945
3913
まず どんな魚でも１匹は
01:56
compared to the sheer size
of the collective,
of the collective,
33
104882
2887
群れ全体からすると
ものすごく小さいものなので
ものすごく小さいものなので
01:59
so it seems that any one individual
34
107793
3110
１つ１つの個体は
何が起こっているのか把握しようにも
何が起こっているのか把握しようにも
02:02
would have a really limited
and myopic view of what's going on,
and myopic view of what's going on,
35
110927
2993
本当に限られた 身のまわりのことしか
分からないはずです
分からないはずです
02:05
and intelligence
isn't really about the individual
isn't really about the individual
36
113944
2334
ですから そこで働く知性は
個体のものではなく
個体のものではなく
02:08
but somehow a property
of the group itself.
of the group itself.
37
116302
2677
その集団そのものが所有するもの
と言えるでしょう
と言えるでしょう
02:12
Secondly, and the thing
that I still find most remarkable,
that I still find most remarkable,
38
120118
3231
次に 今でも本当に驚嘆すべきことだ
と思っているのですが
と思っているのですが
02:15
is that we know that there are no leaders
supervising this fish school.
supervising this fish school.
39
123373
5032
こうした魚の群れには
全体を監督するリーダーのような魚はいません
全体を監督するリーダーのような魚はいません
02:21
Instead, this incredible
collective mind behavior
collective mind behavior
40
129163
3501
個々の魚同士が
相互に作用し合うことで
相互に作用し合うことで
02:24
is emerging purely from the interactions
of one fish and another.
of one fish and another.
41
132688
4532
信じられないような
集団の知による行動が生まれるのです
集団の知による行動が生まれるのです
02:29
Somehow, there are these interactions
or rules of engagement
or rules of engagement
42
137244
3968
どうやら 近くにいる魚との間で
こうした相互作用や
こうした相互作用や
02:33
between neighboring fish
43
141236
1755
行動規則が働くことで
02:35
that make it all work out.
44
143015
1467
この動きができているようです
02:37
So the question for AI then becomes,
45
145736
2651
ですからAIにおいて考えるべきは
02:40
what are those rules of engagement
that lead to this kind of intelligence,
that lead to this kind of intelligence,
46
148411
4158
こういった知性を生み出す
行動規則が何であるのか
行動規則が何であるのか
02:44
and of course, can we create our own?
47
152593
1907
私たちがそれを作り出せるのか
になります
になります
02:46
And that's the primary thing
that I work on with my team in my lab.
that I work on with my team in my lab.
48
154999
3587
これが私の研究室で
チームを組んでやっている主な研究です
チームを組んでやっている主な研究です
02:50
We work on it through theory,
49
158943
1637
理論的な観点から
02:52
looking at abstract rule systems
50
160604
2348
抽象的な規則体系を子細に見て
02:54
and thinking about
the mathematics behind it.
the mathematics behind it.
51
162976
2349
その背景にある数学的関係を
見出そうとしています
見出そうとしています
02:57
We also do it through biology,
working closely with experimentalists.
working closely with experimentalists.
52
165897
4285
また生物学の観点からも
実験研究者と密接に連携して研究しています
実験研究者と密接に連携して研究しています
03:02
But mostly, we do it through robotics,
53
170579
1953
でも 主となるのは
ロボット工学の立場から
ロボット工学の立場から
03:04
where we try to create
our own collective systems
our own collective systems
54
172556
3904
私たち独自の集団的なシステムを
作り上げて
作り上げて
03:08
that can do the kinds of things
that we see in nature,
that we see in nature,
55
176484
2707
自然界と同じように動かす―
少なくとも
少なくとも
03:11
or at least try to.
56
179215
1237
それに近づけることです
03:13
One of our first robotic quests
along this line
along this line
57
181907
2804
その中でも初めの頃に行った
ロボットを使った挑戦が
ロボットを使った挑戦が
03:16
was to create our very own colony
of a thousand robots.
of a thousand robots.
58
184735
4045
ロボット１千台で独自のコロニーを
作り上げることでした
作り上げることでした
03:21
So very simple robots,
59
189140
1334
とてもシンプルながら
03:22
but they could be programmed
to exhibit collective intelligence,
to exhibit collective intelligence,
60
190498
3603
集団的知性を発揮できるように
プログラムできるロボットで
プログラムできるロボットで
03:26
and that's what we were able to do.
61
194125
1729
それには成功しました
03:28
So this is what a single robot looks like.
62
196194
2032
ロボット単体ではこんな感じで
03:30
It's quite small,
about the size of a quarter,
about the size of a quarter,
63
198250
2523
すごく小さく
25セント硬貨くらいです
25セント硬貨くらいです
03:32
and you can program how it moves,
64
200797
2310
動きをプログラムできるのですが
03:35
but it can also wirelessly
communicate with other robots,
communicate with other robots,
65
203131
3416
ほかのロボットと無線で交信したり
03:38
and it can measure distances from them.
66
206571
2167
まわりのロボットとの距離を
測ったりもできます
測ったりもできます
03:40
And so now we can start to program
exactly an interaction,
exactly an interaction,
67
208762
3476
これで 周辺の個体との相互作用
つまり行動規則を
つまり行動規則を
03:44
a rule of engagement between neighbors.
68
212262
2094
正確にプログラムできるように
なったわけです
なったわけです
03:46
And once we have this system,
69
214713
1894
ひとたび こうしたシステムができれば
03:48
we can start to program many
different kinds of rules of engagement
different kinds of rules of engagement
70
216631
3416
自然界で見られる
多種多様な行動規則も
多種多様な行動規則も
03:52
that you would see in nature.
71
220071
1506
プログラムできるようになります
03:53
So for example,
spontaneous synchronization,
spontaneous synchronization,
72
221601
2976
例えば
自発的同期と呼ばれる行動です
自発的同期と呼ばれる行動です
03:56
how audiences are clapping
and suddenly start all clapping together,
and suddenly start all clapping together,
73
224601
5238
誰かの拍手をきっかけに
急に皆が一斉に拍手するようになるとか
急に皆が一斉に拍手するようになるとか
04:01
the fireflies flashing together.
74
229863
2068
蛍が一斉に光る
といったものです
といったものです
04:06
We can program rules
for pattern formation,
for pattern formation,
75
234919
2691
パターン形成にかかる規則も
プログラムできます
プログラムできます
04:09
how cells in a tissue
76
237634
1786
組織内の細胞がそれぞれ
04:11
determine what role
they're going to take on
they're going to take on
77
239444
2102
自らの役割を分かって
パターンを形成し
パターンを形成し
04:13
and set the patterns of our bodies.
78
241570
1706
人体を形づくるようにです
04:17
We can program rules for migration,
79
245045
2089
移動の規則もプログラムできます
04:19
and in this way, we're really learning
from nature's rules.
from nature's rules.
80
247158
2977
こんな風に自然界の規則から
どんどん学んでいます
どんどん学んでいます
04:22
But we can also take it a step further.
81
250595
2647
さらにもう一歩先に
進めることもできます
進めることもできます
04:25
We can actually take these rules
that we've learned from nature
that we've learned from nature
82
253266
2992
自然から学んだ こうした規則を
組み合わせて
組み合わせて
04:28
and combine them and create
entirely new collective behaviors
entirely new collective behaviors
83
256282
3794
私たち独自の
まったく新しい集団行動を
まったく新しい集団行動を
04:32
of our very own.
84
260100
1198
作り出すのです
04:33
So for example,
85
261960
1478
例えば
04:35
imagine that you had
two different kinds of rules.
two different kinds of rules.
86
263462
2352
２つの規則があるとしましょう
04:38
So your first rule is a motion rule
87
266374
2119
１つは 動作に関する規則で
04:40
where a moving robot can move
around other stationary robots.
around other stationary robots.
88
268517
4341
作動中のロボットは静止しているロボットの
周囲を回れるというものです
周囲を回れるというものです
04:44
And your second rule is a pattern rule
89
272882
1811
もう１つはパターンの規則で
04:46
where a robot takes on a color
based on its two nearest neighbors.
based on its two nearest neighbors.
90
274717
3157
隣接する２つのロボットによって
自らの色が決まるというものです
自らの色が決まるというものです
04:50
So if I start with a blob of robots
in a little pattern seed,
in a little pattern seed,
91
278679
3445
パターンが生まれる きっかけを
ロボット群に与えておくと
ロボット群に与えておくと
04:54
it turns out that these two rules
are sufficient for the group
are sufficient for the group
92
282148
2906
この２つの規則だけで
その集団は
その集団は
04:57
to be able to self-assemble
a simple line pattern.
a simple line pattern.
93
285078
2752
単純な線形パターンを
自ら形づくれるようになります
自ら形づくれるようになります
05:01
And if I have more
complicated pattern rules,
complicated pattern rules,
94
289114
2544
パターンを決める
もっと複雑な規則を作り
もっと複雑な規則を作り
05:03
and I design error correction rules,
95
291682
2317
エラー訂正規則も加えると
05:06
we can actually create really,
really complicated self assemblies,
really complicated self assemblies,
96
294023
3097
かなり複雑な自己組織化を
させることもできます
させることもできます
05:09
and here's what that looks like.
97
297144
1644
このようなものです
05:11
So here, you're going to see
a thousand robots
a thousand robots
98
299874
2985
ここでは１千台のロボットが
05:14
that are working together
to self-assemble the letter K.
to self-assemble the letter K.
99
302883
3462
一緒になって「K」という文字を
自ら形づくっているところです
自ら形づくっているところです
05:18
The K is on its side.
100
306369
1306
横向きのKです
05:20
And the important thing
is that no one is in charge.
is that no one is in charge.
101
308223
2731
大事なのは 誰かの指示で
動いているわけではないことです
動いているわけではないことです
05:22
So any single robot is only talking
to a small number of robots nearby it,
to a small number of robots nearby it,
102
310978
4825
個々のロボットは まわりにいる
少数のロボットと交信しているだけで
少数のロボットと交信しているだけで
05:27
and it's using its motion rule
to move around the half-built structure
to move around the half-built structure
103
315827
3937
完成途上にある形のまわりを
動作規則に従って動き
動作規則に従って動き
05:31
just looking for a place to fit in
based on its pattern rules.
based on its pattern rules.
104
319788
3007
パターンの規則にもとづいて
自分が当てはまる場所を探すのです
自分が当てはまる場所を探すのです
05:35
And even though no robot
is doing anything perfectly,
is doing anything perfectly,
105
323794
4398
どのロボットも
完ぺきではありませんが
完ぺきではありませんが
05:40
the rules are such that we can get
the collective to do its goal
the collective to do its goal
106
328216
3660
これらの規則のお陰で
ロボット全体が一丸となり
ロボット全体が一丸となり
05:43
robustly together.
107
331900
1473
確実に目標を達成できます
05:46
And the illusion becomes
almost so perfect, you know --
almost so perfect, you know --
108
334033
2982
そして 完ぺきと言わんばかりの
錯覚が生まれます―
錯覚が生まれます―
05:49
you just start to not even notice
that they're individual robots at all,
that they're individual robots at all,
109
337039
3416
個々のロボットが
独立して動いているとは気づかないくらい
独立して動いているとは気づかないくらい
05:52
and it becomes a single entity,
110
340479
1683
ロボット全体が
１つの存在
１つの存在
05:54
kind of like the school of fish.
111
342186
1721
魚の群れのようになるのです
06:00
So these are robots and rules
in two dimensions,
in two dimensions,
112
348013
2739
これらのロボットや規則は
２次元でのものでしたが
２次元でのものでしたが
06:02
but we can also think about robots
and rules in three dimensions.
and rules in three dimensions.
113
350776
3311
３次元でロボットや規則を
考えることもできます
考えることもできます
06:06
So what if we could create robots
that could build together?
that could build together?
114
354111
3603
自ら何かを建てられるロボットを
作り出せたら どうでしょう？
作り出せたら どうでしょう？
06:10
And here, we can take inspiration
from social insects.
from social insects.
115
358576
3255
この点では 社会性昆虫が
参考になります
参考になります
06:14
So if you think about
mound-building termites
mound-building termites
116
362189
2660
アリ塚をつくるシロアリや
06:16
or you think about army ants,
117
364873
2052
軍隊アリは
06:18
they create incredible,
complex nest structures out of mud
complex nest structures out of mud
118
366949
4253
泥や 時には自らの体まで使って
06:23
and even out of their own bodies.
119
371226
2144
素晴らしく複雑な構造の巣を
作ります
作ります
06:26
And like the system I showed you before,
120
374602
2220
先ほどお見せしたシステムのように
06:28
these insects actually
also have pattern rules
also have pattern rules
121
376846
2970
これらの昆虫にも 実は
パターンの規則が備わっていて
パターンの規則が備わっていて
06:31
that help them determine what to build,
122
379840
2038
それによって
何を作るか決まっているのです
何を作るか決まっているのです
06:33
but the pattern can be made
out of other insects,
out of other insects,
123
381902
2302
ただ ほかの昆虫や泥でパターンが
作られるというだけです
作られるというだけです
06:36
or it could be made out of mud.
124
384228
1787
06:39
And we can use that same idea
to create rules for robots.
to create rules for robots.
125
387178
4361
同じ考え方を使って
ロボット用の規則を作ることができます
ロボット用の規則を作ることができます
06:44
So here, you're going to see
some simulated robots.
some simulated robots.
126
392221
3161
こちらが ロボットの
シミュレーションです
シミュレーションです
06:47
So the simulated robot has a motion rule,
127
395406
2483
このロボットの持つ動作規則は
06:49
which is how it traverses
through the structure,
through the structure,
128
397913
2333
構造物の全体をたどって俯瞰し
06:52
looking for a place to fit in,
129
400270
1997
当てはまる場所を探す
というものです
というものです
06:54
and it has pattern rules
where it looks at groups of blocks
where it looks at groups of blocks
130
402291
3000
さらに パターンの規則で
ブロックのかたまりを見て
ブロックのかたまりを見て
06:57
to decide whether to place a block.
131
405315
2205
新たなブロックを置くか
決めるようになっています
決めるようになっています
07:00
And with the right motion rules
and the right pattern rules,
and the right pattern rules,
132
408644
3063
適切な動作規則とパターンの規則を
与えることで
与えることで
07:03
we can actually get the robots
to build whatever we want.
to build whatever we want.
133
411731
3635
ロボットに 私たちが望むものを
何でも建てさせることができます
何でも建てさせることができます
07:08
And of course, everybody wants
their own tower.
their own tower.
134
416197
2691
もちろん 誰だって
自分の「タワー」がほしいですよね
自分の「タワー」がほしいですよね
07:11
(Laughter)
135
419350
1982
（笑）
07:14
So once we have these rules,
136
422000
1684
こうした規則ができたら
07:15
we can start to create the robot bodies
that go with these rules.
that go with these rules.
137
423708
3166
その規則に見合ったロボット本体を
作ることができます
作ることができます
07:18
So here, you see a robot
that can climb over blocks,
that can climb over blocks,
138
426898
3309
こちらは ブロックをのぼることのできる
ロボットで
ロボットで
07:22
but it can also lift and move these blocks
139
430231
2681
ブロックを持ち上げたり
動かしたりもでき
動かしたりもでき
07:24
and it can start to edit
the very structure that it's on.
the very structure that it's on.
140
432936
2697
自分が身を置く構造そのものにも
手を加えられます
手を加えられます
07:28
But with these rules,
141
436617
1148
この規則に見合う形で
07:29
this is really only one kind of robot body
that you could imagine.
that you could imagine.
142
437789
3479
考えられるロボット本体の形は
これだけではありません
これだけではありません
07:33
You could imagine
many different kinds of robot bodies.
many different kinds of robot bodies.
143
441292
2579
もっといろんなものを
想像できます
想像できます
07:35
So if you think about robots
that maybe could move sandbags
that maybe could move sandbags
144
443895
4610
砂のうを運んで
土手を作るのを手伝ってくれるロボットも
土手を作るのを手伝ってくれるロボットも
07:40
and could help build levees,
145
448529
2549
できるかもしれませんし
07:43
or we could think of robots
that built out of soft materials
that built out of soft materials
146
451102
4301
やわらかい素材でロボットを作り
07:47
and worked together
to shore up a collapsed building --
to shore up a collapsed building --
147
455427
3644
崩壊した建物を支える作業を
一緒にすることもできます
一緒にすることもできます
07:51
so just the same kind of rules
in different kinds of bodies.
in different kinds of bodies.
148
459095
2998
まったく同じ規則を
様々なロボット本体に使えるのです
様々なロボット本体に使えるのです
07:56
Or if, like my group, you are completely
obsessed with army ants,
obsessed with army ants,
149
464210
4223
あるいは 私たちのように
軍隊アリに魅せられてしまったなら
軍隊アリに魅せられてしまったなら
08:00
then maybe one day we can make robots
that can climb over literally anything
that can climb over literally anything
150
468457
4374
いつか 文字どおり何でも
乗り越えるロボットを作れるかもしれません
乗り越えるロボットを作れるかもしれません
08:04
including other members of their tribe,
151
472855
2174
仲間の上でもお構いなしにのぼり
08:07
and self-assemble things
out of their own bodies.
out of their own bodies.
152
475053
2349
自分たちの体を使って
自ら物を組み立てるのです
自ら物を組み立てるのです
08:10
Once you understand the rules,
153
478137
1681
規則さえ理解してしまえば
08:11
just many different kinds
of robot visions become possible.
of robot visions become possible.
154
479842
3379
多種多様なロボットのあり方が
実現できるのです
実現できるのです
08:18
And coming back to the snorkeling trip,
155
486792
2234
さて シュノーケリングの話に戻りますと
08:21
we actually understand a great deal
about the rules that fish schools use.
about the rules that fish schools use.
156
489050
5345
私たちは 魚の群れが用いる規則の
かなりの部分を理解しました
かなりの部分を理解しました
08:26
So if we can invent
the bodies to go with that,
the bodies to go with that,
157
494769
2836
それに見合ったロボット本体を発明すれば
08:29
then maybe there is a future
158
497629
1428
もしかすると将来的には
08:31
where I and my group will get to snorkel
with a fish school of our own creation.
with a fish school of our own creation.
159
499081
4522
私たちは 自ら作った魚の群れと
シュノーケリングを楽しめるかもしれません
シュノーケリングを楽しめるかもしれません
08:40
Each of these systems that I showed you
160
508850
2129
これまでご紹介した
システムの開発を通じて
システムの開発を通じて
08:43
brings us closer to having
the mathematical and the conceptual tools
the mathematical and the conceptual tools
161
511003
4277
私たちは
数学的、概念的なツールを活用して
数学的、概念的なツールを活用して
08:47
to create our own versions
of collective power,
of collective power,
162
515304
3381
私たち独自の集団の力を
生み出すのに一歩近づいており
生み出すのに一歩近づいており
08:50
and this can enable many different kinds
of future applications,
of future applications,
163
518709
3001
これは将来
様々なことに応用できます
様々なことに応用できます
08:53
whether you think about robots
that build flood barriers
that build flood barriers
164
521734
3164
洪水を防ぐ堤防を作るロボットであるとか
08:56
or you think about robotic bee colonies
that could pollinate crops
that could pollinate crops
165
524922
4297
作物の受粉をしてくれる
ハチ型ロボットのコロニーとか
ハチ型ロボットのコロニーとか
09:01
or underwater schools of robots
that monitor coral reefs,
that monitor coral reefs,
166
529243
3524
サンゴ礁の監視をする
水中ロボットの群れとか
水中ロボットの群れとか
09:04
or if we reach for the stars
and we thinking about programming
and we thinking about programming
167
532791
3103
そして ちょっと背伸びをして
衛星集団を
衛星集団を
09:07
constellations of satellites.
168
535918
1619
プログラムすることも考えています
09:10
In each of these systems,
169
538148
1612
どのシステムにおいても
09:11
being able to understand
how to design the rules of engagement
how to design the rules of engagement
170
539784
3547
行動規則の設計の仕方を理解して
09:15
and being able to create
good collective behavior
good collective behavior
171
543355
2514
良い集団行動を生み出すことが
09:17
becomes a key to realizing these visions.
172
545893
2374
こうした構想を実現する
鍵となります
鍵となります
09:22
So, so far I've talked about
rules for insects and for fish
rules for insects and for fish
173
550742
4107
さて これまで昆虫や魚や
ロボットに関わる規則について
ロボットに関わる規則について
09:26
and for robots,
174
554873
2369
お話ししてきましたが
09:29
but what about the rules that apply
to our own human collective?
to our own human collective?
175
557266
3103
私たち 人間の集団に
当てはまる規則はどうでしょうか？
当てはまる規則はどうでしょうか？
09:32
And the last thought
that I'd like to leave you with
that I'd like to leave you with
176
560866
2430
最後に皆さんにお伝えしたいのは
09:35
is that science is of course itself
177
563320
1681
科学というものは
それ自体が
それ自体が
09:37
an incredible manifestation
of collective intelligence,
of collective intelligence,
178
565025
3484
素晴らしい集団的知性を
体現するものですが
体現するものですが
09:40
but unlike the beautiful
fish schools that I study,
fish schools that I study,
179
568533
3318
私の研究対象である
美しい魚の群れとは違い
美しい魚の群れとは違い
09:43
I feel we still have a much longer
evolutionary path to walk.
evolutionary path to walk.
180
571875
3943
私たちの進化は
もっともっと長く続くと思うのです
もっともっと長く続くと思うのです
09:48
So in addition to working on improving
the science of robot collectives,
the science of robot collectives,
181
576746
4604
ですから ロボットの集団にかかる
科学の発展に取り組むだけでなく
科学の発展に取り組むだけでなく
09:53
I also work on creating robots
and thinking about rules
and thinking about rules
182
581374
3277
ロボットや規則を作ることを通じて
科学に関わる共同体として
科学に関わる共同体として
09:56
that will improve
our own scientific collective.
our own scientific collective.
183
584675
2460
私たち自身を高めていけるよう
努めています
努めています
10:00
There's this saying that I love:
184
588198
1668
私の大好きな名言があります
10:01
who does science
determines what science gets done.
determines what science gets done.
185
589890
3404
「どんな人が科学をするかによって
科学でできることが決まる」
科学でできることが決まる」
10:06
Imagine a society
186
594239
2941
こんな行動規則がある社会を
10:09
where we had rules of engagement
187
597204
1651
想像してみてください
10:10
where every child grew up believing
that they could stand here
that they could stand here
188
598879
3303
子どもたち皆が
いつかここに立って
いつかここに立って
10:14
and be a technologist of the future,
189
602206
2422
未来の科学技術者になれると
信じて育ち
信じて育ち
10:16
or where every adult
190
604652
1501
大人もまた
10:18
believed that they had the ability
not just to understand but to change
not just to understand but to change
191
606177
4119
科学技術と 日々の生活との関わりを
理解するだけでなく
理解するだけでなく
10:22
how science and technology
impacts their everyday lives.
impacts their everyday lives.
192
610320
3555
それを変えられると信じる社会です
10:26
What would that society look like?
193
614820
1899
そんな社会になったら どうでしょう？
10:30
I believe that we can do that.
194
618386
1508
私たちにはできる
と信じています
と信じています
10:31
I believe that we can choose our rules,
195
619918
2291
自らの規則を選び
10:34
and we engineer not just robots
196
622233
1757
ロボットだけではなく
10:36
but we can engineer
our own human collective,
our own human collective,
197
624014
2596
私たち人間集団を
動かしていけると信じています
動かしていけると信じています
10:38
and if we do and when we do,
it will be beautiful.
it will be beautiful.
198
626634
3834
もし それが叶ったときには
それは素晴らしいものになるでしょう
それは素晴らしいものになるでしょう
10:42
Thank you.
199
630492
1151
ありがとうございました
10:43
(Applause)
200
631667
6547
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Radhika Nagpal - Robotics engineerTaking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots.
Why you should listen
With a swarm of 1,024 robots inspired by the design of ant colonies, Radhika Nagpal and her colleagues at Harvard’s SSR research group have redefined expectations for self-organizing robotic systems. Guided by algorithms, Nagpal’s shockingly simple robots guide themselves into a variety of shapes -- an ability that, brought to scale, might lead to applications like disaster rescue, space exploration and beyond.
In addition to her work with biologically inspired robots, Nagpal helped create ROOT, a simple robot to teach coding to would-be programmers through a simple user interface suitable for students of all ages.
Radhika Nagpal | Speaker | TED.com