ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2005

Ray Kurzweil: The accelerating power of technology

レイ･カーツワイル 「加速するテクノロジーの力」

Filmed:
2,876,494 views

発明家、起業家、ビジョナリであるレイ･カーツワイルが豊富で詳細な根拠をもとに、なぜ2020年までに人間の脳がリバースエンジニアリングされ、ナノ･ボットが人の意識を操作するようになるのかを説明します。
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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00:24
Well, it's great to be here.
0
0
1000
この場に立てるのは光栄です
00:25
We've私たちは heard聞いた a lot about the promise約束する of technology技術, and the peril危険.
1
1000
5000
テクノロジーのもたらす希望や危険について
いろいろ語られてきました
00:30
I've been quiteかなり interested興味がある in bothどちらも.
2
6000
2000
私はその両面に
関心があります
00:32
If we could convert変換する 0.03 percentパーセント
3
8000
4000
もし地球に届く
太陽光の0.03%を
00:36
of the sunlight太陽光 that falls落ちる on the earth地球 into energyエネルギー,
4
12000
2000
エネルギーに
変えられたなら
00:38
we could meet会う all of our projected投影された needsニーズ for 2030.
5
14000
5000
予想される2030年における
需要をすべて賄えます
00:43
We can't do that today今日 because solar太陽 panelsパネル are heavyヘビー,
6
19000
3000
現在それができないのは
ソーラーパネルが重く
00:46
expensive高価な and very inefficient非効率的な.
7
22000
2000
高価で非効率だからです
00:48
There are nano-engineeredナノ加工された designsデザイン,
8
24000
3000
ナノテクによるデザインなら
00:51
whichどの at least少なくとも have been analyzed分析された theoretically理論的に,
9
27000
2000
少なくとも理論上は
00:53
that showショー the potential潜在的な to be very lightweight軽量,
10
29000
2000
軽量性 経済性 効率性を
00:55
very inexpensive安価な, very efficient効率的な,
11
31000
2000
実現できる見込みがあり
00:57
and we'd結婚した be ableできる to actually実際に provide提供する all of our energyエネルギー needsニーズ in this renewable再生可能な way.
12
33000
4000
すべてのエネルギー需要を
再生可能なもので賄えます
01:01
Nano-engineeredナノ加工 fuel燃料 cells細胞
13
37000
2000
ナノテク燃料電池は
01:03
could provide提供する the energyエネルギー where it's needed必要な.
14
39000
3000
エネルギーをどこでも
利用できるようにします
01:06
That's a keyキー trend傾向, whichどの is decentralization地方分権,
15
42000
2000
鍵となるトレンドは
分散化です
01:08
moving動く from centralized集中化された nuclear核 powerパワー plants植物 and
16
44000
3000
集中した原発や
01:11
liquid液体 naturalナチュラル gasガス tankersタンカー
17
47000
2000
液化天然ガス・タンカーから
01:13
to decentralized分権化された resourcesリソース that are environmentally環境的に more friendlyフレンドリーな,
18
49000
4000
自然にやさしく 効率が良く
高性能で 破綻の危険のない
01:17
a lot more efficient効率的な
19
53000
3000
分散したリソースへと
01:20
and capable可能な and safe安全 from disruption混乱.
20
56000
4000
向かうのです
01:24
Bonoボノ spokeスポーク very eloquently雄弁に,
21
60000
2000
先の講演でボノが
雄弁に語ったように
01:26
that we have the toolsツール, for the first time,
22
62000
4000
長年の病気や貧困の問題に
対処できるツールを
01:30
to address住所 age-old古くから problems問題 of disease疾患 and poverty貧困.
23
66000
4000
我々は初めて
手にしたのです
01:34
Most最も regions地域 of the world世界 are moving動く in that direction方向.
24
70000
4000
世界の多くの地域で
そういう方向に向かっています
01:38
In 1990, in East東 Asiaアジア and the Pacificパシフィック region領域,
25
74000
4000
1990年には
東アジアや太平洋地域に
01:42
there were 500 million百万 people living生活 in poverty貧困 --
26
78000
2000
貧困層が５億人いましたが
01:44
that number数 now is under下 200 million百万.
27
80000
3000
現在は２億人以下です
01:47
The World世界 Bankバンク projectsプロジェクト by 2011, it will be under下 20 million百万,
28
83000
3000
世界銀行の予測によると
2011年には２千万人以下になり
01:50
whichどの is a reduction削減 of 95 percentパーセント.
29
86000
3000
95%の減少です
01:53
I did enjoy楽しんで Bono'sボノ commentコメント
30
89000
3000
ヒッピー発祥の地
ヘイト・アシュベリーと
01:56
linkingリンク Haight-Ashburyヘイトアシュベリー to Siliconシリコン Valley谷.
31
92000
4000
シリコンバレーをつなげた
ボノのコメントは愉快でした
02:00
Beingであること from the Massachusettsマサチューセッツ州 high-techハイテク communityコミュニティ myself私自身,
32
96000
3000
マサチューセッツの
ハイテクコミュニティの出身者として
02:03
I'd pointポイント out that we were hippiesヒッピー alsoまた、 in the 1960s,
33
99000
4000
私たちも60年代には
ヒッピーでしたが
02:08
althoughただし、 we hung吊るされた around Harvardハーバード Square平方.
34
104000
3000
私たちがたむろしていたのは
ハーバードスクウェアでした
02:11
But we do have the potential潜在的な to overcome克服する disease疾患 and poverty貧困,
35
107000
5000
病気や貧困は克服できる可能性が
十分にあるということを
02:16
and I'm going to talk about those issues問題, if we have the will.
36
112000
3000
今日はお話ししますが
それには意志が必要です
02:19
Kevinケビン Kellyケリー talked話した about the acceleration加速度 of technology技術.
37
115000
3000
ケビン･ケリーが 加速する
テクノロジー進化の話をしましたが
02:22
That's been a strong強い interest利子 of mine鉱山,
38
118000
3000
これは私が30年来
02:25
and a themeテーマ that I've developed発展した for some 30 years年.
39
121000
3000
関心を抱いてきた
テーマでもあります
02:28
I realized実現した that my technologiesテクノロジー had to make senseセンス when I finished完成した a projectプロジェクト.
40
124000
5000
プロジェクトが完了するときに
その技術は意味を持つ必要があります
02:33
That invariablyいつも, the world世界 was a different異なる place場所
41
129000
3000
新しい技術が
もたらされるとき
02:36
when I would introduce紹介する a technology技術.
42
132000
2000
世界は必然的に
違う場所になります
02:38
And, I noticed気づいた that most最も inventions発明 fail失敗します,
43
134000
2000
多くの発明が失敗するのは
02:40
not because the R&D department部門 can't get it to work --
44
136000
3000
研究開発部門が
実現し損ねるためではありません
02:43
if you look at most最も businessビジネス plans予定, they will actually実際に succeed成功する
45
139000
3000
ビジネスプランを
見ると分かりますが
02:46
if given与えられた the opportunity機会 to buildビルドする what they say they're going to buildビルドする --
46
142000
4000
多くの場合 作ろうとするものを作れる条件が
揃っていれば 成功していたはずなのです
02:50
and 90 percentパーセント of those projectsプロジェクト or more will fail失敗します, because the timingタイミング is wrong違う --
47
146000
3000
そういったプロジェクトの９割は
タイミングの悪さのために失敗します
02:53
not all the enabling可能にする factors要因 will be in place場所 when they're needed必要な.
48
149000
3000
必要となる要素が
揃っていないのです
02:56
So I began始まった to be an ardent熱烈な student学生 of technology技術 trendsトレンド,
49
152000
4000
私はテクノロジーのトレンドの
熱心な研究者となり
03:00
and trackトラック where technology技術 would be at different異なる pointsポイント in time,
50
156000
3000
時間軸上でテクノロジーの
現れる時期を追い
03:03
and began始まった to buildビルドする the mathematical数学 modelsモデル of that.
51
159000
3000
その数学的モデルを
作り始め
03:06
It's kind種類 of taken撮影 on a life of its own自分の.
52
162000
2000
それがやがて独り歩き
するようになりました
03:08
I've got a groupグループ of 10 people that work with me to gatherギャザー dataデータ
53
164000
3000
10人の仲間と一緒に
様々な分野の技術について
03:11
on keyキー measures措置 of technology技術 in manyたくさんの different異なる areasエリア, and we buildビルドする modelsモデル.
54
167000
5000
重要な指標を集め
モデルを構築しました
03:16
And you'llあなたは hear聞く people say, well, we can't predict予測する the future未来.
55
172000
3000
未来の予測は不可能だと
よく言います
03:19
And if you ask尋ねる me,
56
175000
2000
３年後にGoogleの株価は
03:21
will the price価格 of GoogleGoogle be higher高い or lower低い than it is today今日 three三 years年 from now,
57
177000
3000
上がっているか
下がっているか
03:24
that's very hardハード to say.
58
180000
2000
言うのは難しいです
03:26
Will WiMaxWiMax CDMACDMA G3
59
182000
3000
WiMAX CDMA G3のどれが
３年後主流になっているか
03:29
be the wireless無線 standard標準 three三 years年 from now? That's hardハード to say.
60
185000
2000
言い当てるのは難しいです
03:31
But if you ask尋ねる me, what will it costコスト
61
187000
2000
一方で 2010年に
03:33
for one MIPSMIPS of computing計算 in 2010,
62
189000
3000
MIPS単価はいくらになるかとか
03:36
or the costコスト to sequenceシーケンス a baseベース pairペア of DNADNA in 2012,
63
192000
3000
2012年にDNA塩基配列
解読コストはいくらになるかとか
03:39
or the costコスト of sending送信 a megabyteメガバイト of dataデータ wirelesslyワイヤレスで in 2014,
64
195000
4000
2014年にワイヤレス通信のメガバイト
あたりのコストはいくらになるかとか
03:43
it turnsターン out that those are very predictable予測可能な.
65
199000
3000
そういったことなら
かなり正確に予想できます
03:46
There are remarkably著しく smooth滑らかな exponential指数関数的 curvesカーブ
66
202000
2000
計算コスト 性能 通信速度などを
03:48
that govern支配する price価格 performanceパフォーマンス, capacity容量, bandwidth帯域幅.
67
204000
3000
支配する ごくなめらかな
指数曲線があるのです
03:51
And I'm going to showショー you a small小さい sampleサンプル of this,
68
207000
2000
いくつか例をお見せしますが
03:53
but there's really a theoretical理論的 reason理由
69
209000
2000
テクノロジーが
指数的に発展する
03:55
why technology技術 develops発展する in an exponential指数関数的 fashionファッション.
70
211000
5000
理論的な理由があるのです
04:00
And a lot of people, when they think about the future未来, think about it linearly線形に.
71
216000
2000
多くの人は
未来を予想するとき
04:02
They think they're going to continue持続する
72
218000
2000
一次関数的に考えます
04:04
to develop開発する a problem問題
73
220000
2000
今日のツールや
04:06
or address住所 a problem問題 usingを使用して today's今日の toolsツール,
74
222000
3000
今日の進展のスピードが
04:09
at today's今日の paceペース of progress進捗,
75
225000
2000
そのまま続くものと考え
04:11
and fail失敗します to take into consideration考慮 this exponential指数関数的 growth成長.
76
227000
4000
指数的な発展を
考慮しないのです
04:15
The Genomeゲノム Projectプロジェクト was a controversial議論の余地のある projectプロジェクト in 1990.
77
231000
3000
ゲノムプロジェクトは
90年代には疑問を持たれていました
04:18
We had our bestベスト PhPh.D. students学生の,
78
234000
2000
世界最高の博士課程研究者と
04:20
our most最も advanced高度な equipment装置 around the world世界,
79
236000
2000
最高の機材を揃えながら
04:22
we got 1/10,000thth of the projectプロジェクト done完了,
80
238000
2000
１万分の１しか進まず
04:24
so how'reどうですか？ we going to get this done完了 in 15 years年?
81
240000
2000
どうやって15年で
完了できるんだと
04:26
And 10 years年 into the projectプロジェクト,
82
242000
3000
10年経っても
懐疑派は根強く
04:30
the skeptics懐疑論者 were still going strong強い -- says言う, "You're two-thirds3分の2 throughを通して this projectプロジェクト,
83
246000
2000
「期間の３分の２が
過ぎたのに
04:32
and you've managed管理された to only sequenceシーケンス
84
248000
2000
ゲノム全体の
ほんのわずかしか
04:34
a very tiny小さな percentageパーセンテージ of the whole全体 genomeゲノム."
85
250000
3000
解析できていない」
と難じていました
04:37
But it's the nature自然 of exponential指数関数的 growth成長
86
253000
2000
しかしこれは
指数的成長の特徴で
04:39
that once一度 it reaches届く the knee膝 of the curve曲線, it explodes爆発する.
87
255000
2000
ひとたび軌道に乗り始めると
爆発的に進むのです
04:41
Most最も of the projectプロジェクト was done完了 in the last
88
257000
2000
プロジェクトの大部分は
04:43
few少数 years年 of the projectプロジェクト.
89
259000
2000
最後の２、３年で片付きました
04:45
It took取った us 15 years年 to sequenceシーケンス HIVHIV --
90
261000
2000
HIVのゲノム解析には
15年かかりましたが
04:47
we sequencedシーケンスされた SARSSARS in 31 days日々.
91
263000
2000
SARSは31日です
04:49
So we are gaining獲得する the potential潜在的な to overcome克服する these problems問題.
92
265000
4000
だから我々はこういった問題を
解決する力を増しているのです
04:53
I'm going to showショー you just a few少数 examples例
93
269000
2000
いくつかの例で
04:55
of how pervasive普及して this phenomena現象 is.
94
271000
3000
この現象がいかにあまねく
存在しているか示します
04:58
The actual実際の paradigm-shiftパラダイムシフト rateレート, the rateレート of adopting採用 new新しい ideasアイデア,
95
274000
4000
パラダイムシフトの頻度
新しいアイデアが取り入れられる頻度は
05:02
is doubling倍増する everyすべて decade10年, accordingに従って to our modelsモデル.
96
278000
3000
我々のモデルによれば
10年ごとに２倍になっています
05:05
These are all logarithmic対数 graphsグラフ,
97
281000
3000
グラフはみんな対数グラフで
05:08
so as you go up the levelsレベル it representsは表す, generally一般的に multiplying乗算する by factor因子 of 10 or 100.
98
284000
3000
一段上がるごとに
10倍とか100倍になります
05:11
It took取った us halfハーフ a century世紀 to adopt採用 the telephone電話,
99
287000
3000
最初の仮想現実技術
である
05:14
the first virtual-realityバーチャルリアリティ technology技術.
100
290000
3000
電話の普及には
半世紀かかりました
05:17
Cell細胞 phones電話機 were adopted採用 in about eight8 years年.
101
293000
2000
携帯電話は８年です
05:19
If you put different異なる communicationコミュニケーション technologiesテクノロジー
102
295000
3000
様々な通信技術を
05:22
on this logarithmic対数 graphグラフ,
103
298000
2000
対数グラフ上に
プロットすると
05:24
televisionテレビ, radio無線, telephone電話
104
300000
2000
テレビ ラジオ 電話は
05:26
were adopted採用 in decades数十年.
105
302000
2000
普及に何十年も
かかりましたが
05:28
Recent最近 technologiesテクノロジー -- like the PCPC, the webウェブ, cell細胞 phones電話機 --
106
304000
3000
最近の技術の PCや
ウェブや携帯電話は
05:31
were under下 a decade10年.
107
307000
2000
10年未満です
05:33
Now this is an interesting面白い chartチャート,
108
309000
2000
これは興味深いチャートです
05:35
and this really gets取得 at the fundamental基本的な reason理由 why
109
311000
2000
生物にせよ技術にせよ
05:37
an evolutionary進化的 processプロセス -- and bothどちらも biology生物学 and technology技術 are evolutionary進化的 processesプロセス --
110
313000
4000
進化的プロセスが加速する
基本的な理由を
05:41
accelerate加速する.
111
317000
2000
示しています
05:43
They work throughを通して interactionインタラクション -- they create作成する a capability能力,
112
319000
3000
インタラクションを
通じて能力を生み出し
05:46
and then it uses用途 that capability能力 to bring持参する on the next次 stageステージ.
113
322000
3000
その能力を使って
次の段階へと進むのです
05:49
So the first stepステップ in biological生物学的 evolution進化,
114
325000
3000
生物進化の最初の
ステップである
05:52
the evolution進化 of DNADNA -- actually実際に it was RNARNA came来た first --
115
328000
2000
DNAの進化—
最初はRNAですが
05:54
took取った billions何十億 of years年,
116
330000
2000
それには数十億年
かかりました
05:56
but then evolution進化 used that information-processing情報処理 backbone背骨
117
332000
3000
しかしこの情報処理の
バックボーンを使って
05:59
to bring持参する on the next次 stageステージ.
118
335000
2000
次の段階へと進み
06:01
So the Cambrianカンブリア Explosion爆発, when all the body体 plans予定 of the animals動物 were evolved進化した,
119
337000
3000
カンブリア爆発で あらゆる動物の
体のデザインが発展するのには
06:04
took取った only 10 million百万 years年. It was 200 times回 fasterもっと早く.
120
340000
4000
１千万年しか かかっていません
200倍のスピードです
06:08
And then evolution進化 used those body体 plans予定
121
344000
2000
そして その体のデザインを使い
06:10
to evolve進化する higher高い cognitive認知 functions機能,
122
346000
2000
より高度な認知機能を
進化させ
06:12
and biological生物学的 evolution進化 kept保管 accelerating加速する.
123
348000
2000
生物進化は
加速し続けたのです
06:14
It's an inherent固有の nature自然 of an evolutionary進化的 processプロセス.
124
350000
3000
これは進化的過程に
本質的な性質です
06:17
So Homoホモ sapiensサピエンス, the first technology-creating技術の創造 species種,
125
353000
3000
ホモ･サピエンスはテクノロジーを
生み出す初めての種で
06:20
the species種 that combined結合された a cognitive認知 function関数
126
356000
2000
認知能力と
対置した親指を
06:22
with an opposable反対の appendage付属器 --
127
358000
2000
併せ持っています
06:24
and by the way, chimpanzeesチンパンジー don't really have a very good opposable反対の thumb親指 --
128
360000
4000
ちなみにチンパンジーの親指は
あまり対置していません
06:28
so we could actually実際に manipulate操作する our environment環境 with a powerパワー gripグリップ
129
364000
2000
人類は握る力と
繊細な動作制御力で
06:30
and fine motorモーター coordination調整,
130
366000
2000
環境を操ることが
できたのです
06:32
and use our mental精神的な modelsモデル to actually実際に change変化する the world世界
131
368000
2000
そしてメンタルモデルを使って
実際に世界を変え
06:34
and bring持参する on technology技術.
132
370000
2000
テクノロジーを
生み出しました
06:36
But anywayとにかく, the evolution進化 of our species種 took取った hundreds数百 of thousands千 of years年,
133
372000
3000
人類の種の進化には
数十万年かかりましたが
06:39
and then workingワーキング throughを通して interactionインタラクション,
134
375000
2000
インタラクションを通じ
06:41
evolution進化 used, essentially基本的に,
135
377000
2000
進化は このテクノロジーを
生み出す種を使って
06:43
the technology-creating技術の創造 species種 to bring持参する on the next次 stageステージ,
136
379000
3000
次なる段階へと進みました
06:46
whichどの were the first stepsステップ in technological技術的 evolution進化.
137
382000
3000
それがテクノロジー進化の
第一歩となります
06:49
And the first stepステップ took取った tens数十 of thousands千 of years年 --
138
385000
3000
最初のステップには
何万年もかかりました
06:52
stone石 toolsツール, fire火災, the wheelホイール -- kept保管 accelerating加速する.
139
388000
3000
石器 火 車輪
加速し続けます
06:55
We always used then the latest最新 generation世代 of technology技術
140
391000
2000
常に前の世代の
技術を使って
06:57
to create作成する the next次 generation世代.
141
393000
2000
次の世代の技術を
生み出すのです
06:59
Printing印刷 press押す took取った a century世紀 to be adopted採用;
142
395000
2000
活版印刷の普及には
１世紀かかりました
07:01
the first computersコンピュータ were designed設計 pen-on-paperペン先紙 -- now we use computersコンピュータ.
143
397000
4000
最初のコンピュータは紙とペンで設計されましたが
今はコンピュータを使っています
07:05
And we've私たちは had a continual継続的 acceleration加速度 of this processプロセス.
144
401000
3000
プロセスはたえず
加速し続けています
07:08
Now by the way, if you look at this on a linearリニア graphグラフ, it looks外見 like everything has just happened起こった,
145
404000
3000
これを均等目盛のグラフで見たら
あらゆることが急に起きたように見えます
07:11
but some observer観察者 says言う, "Well, KurzweilKurzweil just put pointsポイント on this graphグラフ
146
407000
6000
ある観察者たちは
「カーツワイルは直線に乗る点を選んで
07:17
that fall秋 on that straightまっすぐ lineライン."
147
413000
2000
グラフに置いただけだ」
と言います
07:19
So, I took取った 15 different異なる listsリスト from keyキー thinkers思想家,
148
415000
3000
それで私は重要な思想家による
15のリストを引っ張り出しました
07:22
like the Encyclopedia百科事典 Britannicaブリタニカ, the Museum博物館 of Naturalナチュラル History歴史, Carlカール Sagan'sSagan's Cosmic宇宙 Calendarカレンダー
149
418000
4000
ブリタニカ百科事典 自然史博物館
カール･セーガンのコスミック･カレンダー
07:26
on the same同じ -- and these people were not trying試す to make my pointポイント;
150
422000
3000
別に彼らは私の論点を支持
しようとしたわけではありません
07:29
these were just listsリスト in reference参照 works作品,
151
425000
2000
単に参考資料として
作られたものです
07:31
and I think that's what they thought the keyキー eventsイベント were
152
427000
3000
これは生物進化や技術進化の上で
何が重要な出来事と
07:34
in biological生物学的 evolution進化 and technological技術的 evolution進化.
153
430000
3000
彼らが捉えているかを
表していると思います
07:37
And again, it formsフォーム the same同じ straightまっすぐ lineライン. You have a little bitビット of thickening肥厚 in the lineライン
154
433000
3000
すると それがまた直線上に乗るのです
線に少し幅がありますが
07:40
because people do have disagreements不一致, what the keyキー pointsポイント are,
155
436000
3000
それは重要な時点ついて
意見の違いがあるためです
07:43
there's differences相違 of opinion意見 when agriculture農業 started開始した,
156
439000
2000
農業はいつ始まったのか
07:45
or how long the Cambrianカンブリア Explosion爆発 took取った.
157
441000
3000
カンブリア爆発には
どれくらいかかったのか
07:48
But you see a very clearクリア trend傾向.
158
444000
2000
しかし非常に明確な
トレンドがあります
07:50
There's a basic基本的な, profound深遠な acceleration加速度 of this evolutionary進化的 processプロセス.
159
446000
5000
進化過程が基本的
本質的に加速していることです
07:55
Information情報 technologiesテクノロジー doubleダブル their彼らの capacity容量, price価格 performanceパフォーマンス, bandwidth帯域幅,
160
451000
5000
情報技術では 容量 通信速度
性能価格比が
08:00
everyすべて year年.
161
456000
2000
毎年倍増しています
08:02
And that's a very profound深遠な explosion爆発 of exponential指数関数的 growth成長.
162
458000
4000
明らかに急速な
指数的成長です
08:06
A personal個人的 experience経験, when I was at MITMIT --
163
462000
2000
個人的な体験で言うと
私がMITにいたとき
08:08
computerコンピューター taking取る up about the sizeサイズ of this roomルーム,
164
464000
2000
コンピュータは このホール
ほどの大きさで
08:10
lessもっと少なく powerful強力な than the computerコンピューター in your cell細胞 phone電話.
165
466000
5000
計算能力は 今の携帯電話
より劣っていました
08:15
But Moore'sムーア Law法律, whichどの is very oftenしばしば identified特定された with this exponential指数関数的 growth成長,
166
471000
4000
ムーアの法則は この指数的成長と
よく同一視されていますが
08:19
is just one example例 of manyたくさんの, because it's basically基本的に
167
475000
2000
実はたくさんある中の
一例に過ぎません
08:21
a propertyプロパティ of the evolutionary進化的 processプロセス of technology技術.
168
477000
5000
これは技術の進化過程に
本質的な性質なのです
08:26
I put 49 famous有名な computersコンピュータ on this logarithmic対数 graphグラフ --
169
482000
3000
49の有名なコンピュータを
対数グラフ上にプロットしました
08:29
by the way, a straightまっすぐ lineライン on a logarithmic対数 graphグラフ is exponential指数関数的 growth成長 --
170
485000
4000
ちなみに対数グラフ上の直線は
指数的成長を表します
08:33
that's another別の exponential指数関数的.
171
489000
2000
これも指数的になっています
08:35
It took取った us three三 years年 to doubleダブル our price価格 performanceパフォーマンス of computing計算 in 1900,
172
491000
3000
1900年に計算の性能価格比は
３年で２倍になっていました
08:38
two years年 in the middle中間; we're now doubling倍増する it everyすべて one year年.
173
494000
3000
それが２年で２倍になり
今では１年で２倍になっています
08:42
And that's exponential指数関数的 growth成長 throughを通して five五 different異なる paradigmsパラダイム.
174
498000
3000
この指数的成長は５つの
パラダイムにまたがっています
08:45
Moore'sムーア Law法律 was just the last part部 of that,
175
501000
2000
集積回路上のトランジスタが
08:47
where we were shrinking収縮 transistorsトランジスタ on an integrated統合された circuit回路,
176
503000
3000
縮小していくムーアの法則は
その最後の部分にあたります
08:50
but we had electro-mechanical電気機械式 calculators電卓,
177
506000
3000
電子機械式計算機があり
ドイツのエニグマ暗号を
08:53
relay-basedリレーベース computersコンピュータ that cracked割れた the Germanドイツ人 Enigmaエニグマ Codeコード,
178
509000
2000
解読したリレー式の
コンピュータがあり
08:55
vacuum真空 tubesチューブ in the 1950s predicted予測された the election選挙 of Eisenhowerアイゼンハワー,
179
511000
4000
アイゼンハワーの当選を予測した
50年代の真空管コンピュータがあり
08:59
discreet控えめな transistorsトランジスタ used in the first spaceスペース flightsフライト
180
515000
3000
最初の宇宙飛行に使われた 個々の
トランジスタを用いるコンピュータがあり
09:02
and then Moore'sムーア Law法律.
181
518000
2000
それからムーアの法則がきます
09:04
Everyすべて time one paradigmパラダイム ran走った out of steam蒸気,
182
520000
2000
１つのパラダイムの
勢いが衰えるごとに
09:06
another別の paradigmパラダイム came来た out of left fieldフィールド to continue持続する the exponential指数関数的 growth成長.
183
522000
3000
別のパラダイムが現れて
指数的成長を支え続けたのです
09:09
They were shrinking収縮 vacuum真空 tubesチューブ, making作る them smaller小さい and smaller小さい.
184
525000
3000
真空管をどんどん小さく
していくと壁に突き当たります
09:12
That hitヒット a wall壁. They couldn'tできなかった shrinkシュリンク them and keep the vacuum真空.
185
528000
3000
真空を保って それ以上小さくできません
そこへ まったく
09:15
Whole全体 different異なる paradigmパラダイム -- transistorsトランジスタ came来た out of the woodwork木工.
186
531000
2000
異なるパラダイムの
トランジスタが現れます
09:17
In fact事実, when we see the end終わり of the lineライン for a particular特に paradigmパラダイム,
187
533000
3000
実のところ １つのパラダイムの
限界が見え始めると
09:20
it creates作成する research研究 pressure圧力 to create作成する the next次 paradigmパラダイム.
188
536000
4000
次のパラダイムを生み出す
研究の圧力が生じるのです
09:24
And because we've私たちは been predicting予測する the end終わり of Moore'sムーア Law法律
189
540000
3000
ムーアの法則の限界はだいぶ
以前から予想されていました
09:27
for quiteかなり a long time -- the first prediction予測 said 2002, until〜まで now it says言う 2022.
190
543000
3000
最初の予想では2002年でしたが
今は2022年だと言われています
09:30
But by the teen十代 years年,
191
546000
3000
2010年代に現れる
トランジスタは
09:33
the features特徴 of transistorsトランジスタ will be a few少数 atoms原子 in width幅,
192
549000
3000
原子数個分という幅になり
09:36
and we won't〜されません be ableできる to shrinkシュリンク them any more.
193
552000
2000
それ以上縮小できなくなります
09:38
That'llそれはよ be the end終わり of Moore'sムーア Law法律, but it won't〜されません be the end終わり of
194
554000
3000
ムーアの法則の限界ですが
それが計算能力の指数的成長の
09:41
the exponential指数関数的 growth成長 of computing計算, because chipsチップ are flat平らな.
195
557000
2000
終わりを意味するわけ
ではありません
09:43
We liveライブ in a three-dimensional三次元 world世界; we mightかもしれない as well use the third三番 dimension寸法.
196
559000
3000
今のチップは平面的ですが
我々が住んでいる世界は３次元です
09:46
We will go into the third三番 dimension寸法
197
562000
2000
まだ第３の次元を
使うことができます
09:48
and there's been tremendousすばらしい progress進捗, just in the last few少数 years年,
198
564000
3000
この数年で その３次元化において
大きな進展がありました
09:51
of getting取得 three-dimensional三次元, self-organizing自己組織化 molecular分子 circuits回路 to work.
199
567000
4000
自己組織化分子回路です
09:55
We'll私たちは have those ready準備完了 well before Moore'sムーア Law法律 runs走る out of steam蒸気.
200
571000
7000
ムーアの法則が息絶える前に
実用化されるでしょう
10:02
Supercomputersスーパーコンピュータ -- same同じ thing.
201
578000
2000
スーパーコンピュータも同様です
10:05
Processorプロセッサー performanceパフォーマンス on Intelインテル chipsチップ,
202
581000
3000
Intelチップの処理能力もそう
10:08
the average平均 price価格 of a transistorトランジスタ --
203
584000
3000
トランジスタの平均価格は
10:11
1968, you could buy購入 one transistorトランジスタ for a dollarドル.
204
587000
3000
1968年には
１個が１ドルでした
10:14
You could buy購入 10 million百万 in 2002.
205
590000
3000
2002年には同じ値段で
１千万個買えます
10:17
It's prettyかなり remarkable顕著 how smooth滑らかな
206
593000
3000
このような指数的成長の
一貫性は
10:20
an exponential指数関数的 processプロセス that is.
207
596000
2000
驚くほどです
10:22
I mean, you'dあなたは think this is the result結果 of some tabletopテーブルトップ experiment実験,
208
598000
3000
限定的な実験の結果と
思うかもしれませんが
10:26
but this is the result結果 of worldwide世界的に chaotic混沌としました behavior動作 --
209
602000
3000
これは世界全体のカオス的な
振る舞いの結果なのです
10:29
countries国 accusing非難する each各 other of dumpingダンピング products製品,
210
605000
2000
ダンピングを非難し合う国家
10:31
IPOsIPO, bankruptcies倒産, marketingマーケティング programsプログラム.
211
607000
2000
IPO 会社の倒産
マーケティングキャンペーン
10:33
You would think it would be a very erratic不安定な processプロセス,
212
609000
3000
とても不規則なプロセスなのに
10:36
and you have a very smooth滑らかな
213
612000
2000
その結果は
10:38
outcome結果 of this chaotic混沌としました processプロセス.
214
614000
2000
極めて なだらかになるのです
10:40
Just as we can't predict予測する
215
616000
2000
気体中の個々の分子が
10:42
what one molecule分子 in a gasガス will do --
216
618000
2000
どう振る舞うか
10:44
it's hopeless絶望的な to predict予測する a singleシングル molecule分子 --
217
620000
3000
予測することはできませんが
10:47
yetまだ we can predict予測する the propertiesプロパティ of the whole全体 gasガス,
218
623000
2000
それでも気体全体
としての性質は
10:49
usingを使用して thermodynamics熱力学, very accurately正確に.
219
625000
3000
熱力学によって極めて
正確に予測できます
10:52
It's the same同じ thing here. We can't predict予測する any particular特に projectプロジェクト,
220
628000
3000
ここでも同じことが言えます
特定のプロジェクトの予測はできませんが
10:55
but the result結果 of this whole全体 worldwide世界的に,
221
631000
2000
世界中のカオス的で
10:57
chaotic混沌としました, unpredictable予測不可能な activityアクティビティ of competitionコンペ
222
633000
5000
予測不能な競争の結果としての
11:02
and the evolutionary進化的 processプロセス of technology技術 is very predictable予測可能な.
223
638000
3000
技術の進化過程は
予測可能なのです
11:05
And we can predict予測する these trendsトレンド far遠い into the future未来.
224
641000
3000
そういったトレンドについて
かなり先まで予測できます
11:10
Unlikeとは異なり Gertrudeガートルード Stein'sスタインズ rosesバラ,
225
646000
2000
ガートルード・スタインの
「薔薇は薔薇」の様に
11:12
it's not the case場合 that a transistorトランジスタ is a transistorトランジスタ.
226
648000
2000
トランジスタはトランジスタ
とは言えません
11:14
As we make them smaller小さい and lessもっと少なく expensive高価な,
227
650000
2000
小さくすることで安価にでき
11:16
the electrons電子 have lessもっと少なく distance距離 to travel旅行.
228
652000
2000
電子の移動距離も小さくなり
速くなります
11:18
They're fasterもっと早く, so you've got exponential指数関数的 growth成長 in the speed速度 of transistorsトランジスタ,
229
654000
4000
トランジスタのスピードは
指数的に上がり
11:22
so the costコスト of a cycleサイクル of one transistorトランジスタ
230
658000
4000
１トランジスタ１サイクル
あたりのコストは
11:26
has been coming到来 down with a halving半分 rateレート of 1.1 years年.
231
662000
3000
1.1年で半分という
ペースで下がっています
11:29
You add追加する other formsフォーム of innovation革新 and processorプロセッサー design設計,
232
665000
3000
その他のイノベーションや
プロセッサデザインの改良も加わって
11:32
you get a doubling倍増する of price価格 performanceパフォーマンス of computing計算 everyすべて one year年.
233
668000
4000
性能価格比は
毎年２倍になっています
11:36
And that's basically基本的に deflationデフレ --
234
672000
3000
これは基本的にデフレです
11:39
50 percentパーセント deflationデフレ.
235
675000
2000
50%のデフレです
11:41
And it's not just computersコンピュータ. I mean, it's true真実 of DNADNA sequencingシークエンシング;
236
677000
3000
コンピュータに限りません
DNA解析でもそうだし
11:44
it's true真実 of brain脳 scanning走査;
237
680000
2000
脳スキャンや
11:46
it's true真実 of the World世界 Wideワイド Webウェブ. I mean, anything that we can quantify定量化する,
238
682000
2000
ウェブもそうです
11:48
we have hundreds数百 of different異なる measurements測定値
239
684000
3000
計りうるどのような面でも—
11:51
of different異なる, information-related情報関連 measurements測定値 --
240
687000
3000
情報関係の測度は
たくさんありますが
11:54
capacity容量, adoption採択 rates料金 --
241
690000
2000
性能 普及率
11:56
and they basically基本的に doubleダブル everyすべて 12, 13, 15 months数ヶ月,
242
692000
3000
そういったものはどれも
12、13、15ヶ月ごとに
11:59
depending依存する on what you're looking at.
243
695000
2000
２倍になります
12:01
In terms条項 of price価格 performanceパフォーマンス, that's a 40 to 50 percentパーセント deflationデフレ rateレート.
244
697000
4000
性能価格比については
40%から50%のデフレ率です
12:06
And economistsエコノミスト have actually実際に started開始した worrying心配する about that.
245
702000
2000
経済学者はそれを
懸念し始めています
12:08
We had deflationデフレ during中 the Depressionうつ病,
246
704000
2000
大恐慌ではデフレになりましたが
12:10
but that was collapse崩壊 of the moneyお金 supply供給,
247
706000
2000
それは貨幣供給の減少
12:12
collapse崩壊 of consumer消費者 confidence信頼, a completely完全に different異なる phenomena現象.
248
708000
3000
消費者マインドの低下など
まったく異なる現象です
12:15
This is due支払う to greater大きい productivity生産性,
249
711000
2000
こちらは 生産性向上で
起きていることです
12:18
but the economistエコノミスト says言う, "But there's no way you're going to be ableできる to keep up with that.
250
714000
2000
しかし経済学者は言います
「ずっとそれに付いていける方法はない
12:20
If you have 50 percentパーセント deflationデフレ, people mayかもしれない increase増加する their彼らの volumeボリューム
251
716000
3000
50%のデフレでは 人は30、40%
量を増やすかもしれないが
12:23
30, 40 percentパーセント, but they won't〜されません keep up with it."
252
719000
2000
それでも付いていくことはできない」
12:25
But what we're actually実際に seeing見る is that
253
721000
2000
しかし我々が実際に
目にしているのは
12:27
we actually実際に more than keep up with it.
254
723000
2000
付いていく以上のことです
12:29
We've私たちは had 28 percentパーセント per〜ごと year年 compounded配合された growth成長 in dollarsドル
255
725000
3000
過去50年に渡り
情報技術は
12:32
in information情報 technology技術 over the last 50 years年.
256
728000
3000
28%の複利成長率を
保ってきました
12:35
I mean, people didn't buildビルドする iPodsiPod for 10,000 dollarsドル 10 years年 ago前.
257
731000
4000
10年前に１万ドルで
iPodを作りはしません
12:39
As the price価格 performanceパフォーマンス makes作る new新しい applicationsアプリケーション feasible実行可能な,
258
735000
3000
新しいアプリケーションは
価格効率がそれを実現可能にするとき
12:42
new新しい applicationsアプリケーション come to the market市場.
259
738000
2000
マーケットに現れるのです
12:44
And this is a very widespread広範囲 phenomena現象.
260
740000
3000
これは広く見られる現象です
12:47
Magnetic磁気 dataデータ storageストレージ --
261
743000
2000
磁気記憶装置の場合
12:49
that's not Moore'sムーア Law法律, it's shrinking収縮 magnetic磁気 spotsスポット,
262
745000
3000
ムーアの法則ではなく
記録密度の高度化で
12:52
different異なる engineersエンジニア, different異なる companies企業, same同じ exponential指数関数的 processプロセス.
263
748000
4000
異なる技術者 異なる企業によるものながら
同じ指数的プロセスになります
12:56
A keyキー revolution革命 is that we're understanding理解 our own自分の biology生物学
264
752000
4000
重要な革命は 人間が自身の
体の仕組みを 情報の言葉で
13:00
in these information情報 terms条項.
265
756000
2000
理解できるようになったことです
13:02
We're understanding理解 the softwareソフトウェア programsプログラム
266
758000
2000
我々の体を動かしている
ソフトウェアを
13:04
that make our body体 run走る.
267
760000
2000
理解できるようになったのです
13:06
These were evolved進化した in very different異なる times回 --
268
762000
2000
随分違った時代に
進化したものなので
13:08
we'd結婚した like to actually実際に change変化する those programsプログラム.
269
764000
2000
私たちはそのプログラムを
変えたいと思っています
13:10
One little softwareソフトウェア programプログラム, calledと呼ばれる the fat脂肪 insulinインスリン receptor受容体 gene遺伝子,
270
766000
2000
ファット･インスリン・
レセプター遺伝子という
13:12
basically基本的に says言う, "Holdホールド onto〜に everyすべて calorieカロリー,
271
768000
2000
小さなソフトウェアが
するのは 基本的に
13:14
because the next次 hunting狩猟 seasonシーズン mayかもしれない not work out so well."
272
770000
4000
「次の猟期の不猟に備え 出来る限り
カロリーを保持せよ」と言うことです
13:18
That was in the interests関心 of the species種 tens数十 of thousands千 of years年 ago前.
273
774000
3000
これは何万年も昔には
有用でしたが
13:21
We'd結婚した like to actually実際に turn順番 that programプログラム off.
274
777000
3000
我々は このプログラムを
オフにしたいと思っています
13:24
They tried試した that in animals動物, and these miceマウス ate食べた ravenously恐ろしい
275
780000
3000
マウスでの動物実験では
大量に食べてもスリムなままで
13:27
and remained残った slimスリム and got the health健康 benefits利点 of beingであること slimスリム.
276
783000
2000
スリムであることの
健康上の利点も持っています
13:29
They didn't get diabetes糖尿病; they didn't get heartハート disease疾患;
277
785000
3000
糖尿病になりません
心臓病になりません
13:32
they lived住んでいました 20 percentパーセント longerより長いです; they got the health健康 benefits利点 of caloricカロリー restriction制限
278
788000
3000
20%長生きします
カロリー制限なしで
13:35
withoutなし the restriction制限.
279
791000
2000
カロリー制限の利点を
手にしています
13:37
Four四 or five五 pharmaceutical医薬品 companies企業 have noticed気づいた this,
280
793000
3000
４社か５社の製薬会社が
このことに気付き
13:40
feltフェルト that would be
281
796000
3000
市場的に有望な薬だと
13:43
interesting面白い drugドラッグ for the human人間 market市場,
282
799000
3000
見ています
13:46
and that's just one of the 30,000 genes遺伝子
283
802000
2000
我々の体の生化学に
影響する
13:48
that affect影響を与える our biochemistry生化学.
284
804000
3000
３万の遺伝子のうちの
たった１つの例です
13:51
We were evolved進化した in an era時代 where it wasn'tなかった in the interests関心 of people
285
807000
3000
人類が進化した時代には
このカンファレンスの参加者のような
13:54
at the age年齢 of most最も people at this conference会議, like myself私自身,
286
810000
3000
年代の人が 長生きするのは
種の利益になりませんでした
13:57
to liveライブ much longerより長いです, because we were usingを使用して up the precious貴重な resourcesリソース
287
813000
4000
限られたリソースは
子どもや 子どもの世話を
14:01
whichどの were better deployed展開された towards方向 the children子供
288
817000
1000
する人たちに
14:02
and those caring思いやりのある for them.
289
818000
2000
割り当てた方が
良いからです
14:04
So, life -- long lifespans寿命 --
290
820000
2000
だから30よりも
14:06
like, that is to say, much more than 30 --
291
822000
2000
長生きするというようなことは
14:08
weren'tなかった selected選択された for,
292
824000
3000
自然選択されなかったのですが
14:11
but we are learning学習 to actually実際に manipulate操作する
293
827000
3000
バイオテクノロジー革命によって
14:14
and change変化する these softwareソフトウェア programsプログラム
294
830000
2000
我々はそのソフトウェアを操作し
14:16
throughを通して the biotechnologyバイオテクノロジー revolution革命.
295
832000
2000
変更する方法を学んだのです
14:18
For example例, we can inhibit阻害する genes遺伝子 now with RNARNA interference干渉.
296
834000
4000
たとえば遺伝子の発現抑止を
RNA干渉によって行えます
14:22
There are excitingエキサイティング new新しい formsフォーム of gene遺伝子 therapy治療
297
838000
2000
染色体のしかるべき場所に
14:24
that overcome克服する the problem問題 of placing配置 the genetic遺伝的な material材料
298
840000
2000
遺伝物質を置くという
課題を解決する
14:26
in the right place場所 on the chromosome染色体.
299
842000
2000
新しく期待される
遺伝子治療法があります
14:28
There's actually実際に a -- for the first time now,
300
844000
3000
人体への最初の適用も
行われようとしています
14:31
something going to human人間 trials試行, that actually実際に cures治癒 pulmonary肺の hypertension高血圧 --
301
847000
3000
致命的な肺高血圧症の
遺伝子治療です
14:34
a fatal致命的な disease疾患 -- usingを使用して gene遺伝子 therapy治療.
302
850000
3000
単なる
デザイナー・ベビーでなく
14:37
So we'll私たちは have not just designerデザイナー babies赤ちゃん, but designerデザイナー baby赤ちゃん boomersブーマー.
303
853000
3000
デザイナー・ベビーブーマーが
現れることになるでしょう
14:40
And this technology技術 is alsoまた、 accelerating加速する.
304
856000
3000
このテクノロジーもまた加速しており
DNA解読のコストは
14:43
It costコスト 10 dollarsドル per〜ごと baseベース pairペア in 1990,
305
859000
3000
1990年には１つの塩基対
当たり10ドルだったのが
14:46
then a pennyペニー in 2000.
306
862000
2000
2000年には１セントになり
14:48
It's now under下 a 10thth of a centセント.
307
864000
2000
今では0.1セント以下です
14:50
The amount量 of genetic遺伝的な dataデータ --
308
866000
2000
遺伝子情報の量は
14:52
basically基本的に this showsショー that smooth滑らかな exponential指数関数的 growth成長
309
868000
3000
基本的になめらかな
指数曲線で成長していて
14:55
doubled倍増 everyすべて year年,
310
871000
2000
毎年２倍に増え
14:57
enabling可能にする the genomeゲノム projectプロジェクト to be completed完成した.
311
873000
3000
ヒトゲノム計画の
完遂を可能にしました
15:00
Anotherもう一つ majorメジャー revolution革命: the communicationsコミュニケーション revolution革命.
312
876000
3000
別の大きな革命として
通信技術の革命があります
15:03
The price価格 performanceパフォーマンス, bandwidth帯域幅, capacity容量 of communicationsコミュニケーション measured測定された manyたくさんの different異なる ways方法;
313
879000
5000
性能価格比 通信速度
様々な尺度による通信能力
15:08
wired有線, wireless無線 is growing成長する exponentially指数関数的に.
314
884000
3000
有線 無線ともに
指数的に増大しています
15:11
The Internetインターネット has been doubling倍増する in powerパワー and continues続ける to,
315
887000
3000
インターネットは 様々な指標で
１年で２倍という
15:14
measured測定された manyたくさんの different異なる ways方法.
316
890000
2000
成長を続けています
15:16
This is basedベース on the number数 of hostsホスト.
317
892000
2000
これはホスト数で見たものです
15:18
Miniaturization小型化 -- we're shrinking収縮 the sizeサイズ of technology技術
318
894000
2000
縮小化技術の進展も
15:20
at an exponential指数関数的 rateレート,
319
896000
2000
有線無線を問わず
15:22
bothどちらも wired有線 and wireless無線.
320
898000
2000
指数的です
15:24
These are some designsデザイン from Ericエリック Drexler'sドレクスラーズ book本 --
321
900000
4000
これはエリック・ドレクスラーの
本にあるデザインですが
15:28
whichどの we're now showing表示 are feasible実行可能な
322
904000
2000
スーパーコンピュータ・
シミュレーションによって
15:30
with super-computingスーパーコンピューティング simulationsシミュレーション,
323
906000
2000
実現性が示されています
15:32
where actually実際に there are scientists科学者 building建物
324
908000
2000
実際に分子スケールの
ロボットを
15:34
molecule-scale分子スケール robotsロボット.
325
910000
2000
作っている
科学者たちがいます
15:36
One has one that actually実際に walksあるきます with a surprisingly驚くほど human-like人間のような gait歩く,
326
912000
2000
驚くほど人間に似た
歩みをする
15:38
that's built建てられた out of molecules分子.
327
914000
3000
分子から作られた
ロボットがあります
15:41
There are little machines機械 doing things in experimental実験的 basesベース.
328
917000
4000
様々なことをする小さなマシンが
実験的に作られています
15:45
The most最も excitingエキサイティング opportunity機会
329
921000
3000
もっとも興味深い応用は
15:48
is actually実際に to go inside内部 the human人間 body体
330
924000
2000
人体の中に入って
15:50
and perform実行する therapeutic治療的 and diagnostic診断 functions機能.
331
926000
3000
治療や診断を行う
ということでしょう
15:53
And this is lessもっと少なく futuristic未来 than it mayかもしれない sound音.
332
929000
2000
見た目ほど未来的な
話でもありません
15:55
These things have already既に been done完了 in animals動物.
333
931000
2000
すでに動物実験が
行われています
15:57
There's one nano-engineeredナノ加工された deviceデバイス that cures治癒 typeタイプ 1 diabetes糖尿病. It's blood血液 cell-sizedセルサイズの.
334
933000
4000
１型糖尿病治療をする
ナノテク装置があります
16:01
They put tens数十 of thousands千 of these
335
937000
2000
血球の大きさで それを
何万個も体内に入れます
16:03
in the blood血液 cell細胞 -- they tried試した this in ratsラット --
336
939000
2000
彼らはネズミを使いましたが
16:05
it lets〜する insulinインスリン out in a controlled制御された fashionファッション,
337
941000
2000
制御しながらインスリンを出し
16:07
and actually実際に cures治癒 typeタイプ 1 diabetes糖尿病.
338
943000
2000
実際に１型糖尿病を治しました
16:09
What you're watching見ている is a design設計
339
945000
3000
今見て頂いているのは
16:12
of a roboticロボット red赤 blood血液 cell細胞,
340
948000
2000
ロボット赤血球です
16:14
and it does bring持参する up the issue問題 that our biology生物学
341
950000
2000
人間は生物学的に
16:16
is actually実際に very sub-optimal準最適,
342
952000
2000
非常に良くできているにしても
16:18
even thoughしかし it's remarkable顕著 in its intricacy錯綜.
343
954000
3000
最適ではありません
16:21
Once一度 we understandわかる its principles原則 of operation操作,
344
957000
3000
基本的な仕組みを理解したなら—
16:24
and the paceペース with whichどの we are reverse-engineeringリバースエンジニアリング biology生物学 is accelerating加速する,
345
960000
3000
生物学のリバースエンジニアリングも
加速しており
16:28
we can actually実際に design設計 these things to be
346
964000
2000
このようなものを
何千倍も
16:30
thousands千 of times回 more capable可能な.
347
966000
2000
高性能に作れるようになります
16:32
An analysis分析 of this respirocyte好気性細胞, designed設計 by Robロブ Freitasフライタス,
348
968000
4000
ロブ・フレータスがデザインした
「レスピロサイト」です
16:37
indicates指示する if you replace置き換える 10 percentパーセント of your red赤 blood血液 cells細胞 with these roboticロボット versionsバージョン,
349
973000
2000
赤血球の10%を
このロボットで置き換えれば
16:40
you could do an Olympicオリンピック sprintスプリント for 15 minutes分 withoutなし taking取る a breath呼吸.
350
976000
3000
オリンピック・スプリントを 休みなしで
15分続けられるようになります
16:43
You could sit座る at the bottom下 of your poolプール for four4つの hours時間 --
351
979000
3000
プールの底に４時間
座り続けることもできます
16:46
so, "Honeyはちみつ, I'm in the poolプール," will take on a whole全体 new新しい meaning意味.
352
982000
4000
「ねぇ プールの中にいるからね」というのが
まったく新しい意味合いを持つようになります
16:50
It will be interesting面白い to see what we do in our Olympicオリンピック trials試行.
353
986000
2000
オリンピック選考がどうなるのか
興味深いところです
16:52
Presumablyおそらく we'll私たちは ban禁止 them,
354
988000
2000
おそらくそういったものは
禁止されるでしょうが
16:54
but then we'll私たちは have the specter幽霊 of teenagersティーンエイジャー in their彼らの high高い schools学校 gymsジム
355
990000
2000
そうするとオリンピック選手を越える
16:56
routinely日常的に out-performingアウトパフォーマンス the Olympicオリンピック athletesアスリート.
356
992000
3000
高校生がザラに出てくることでしょう
17:01
Freitasフライタス has a design設計 for a roboticロボット white白 blood血液 cell細胞.
357
997000
3000
フレータスはロボット白血球も
デザインしています
17:04
These are 2020-circa-circa scenariosシナリオ,
358
1000000
4000
2020年頃と想定されていますが
17:08
but they're not as futuristic未来 as it mayかもしれない sound音.
359
1004000
2000
これは見た目ほど未来的
というわけでもありません
17:10
There are four4つの majorメジャー conferencesカンファレンス on building建物 blood血液 cell-sizedセルサイズの devicesデバイス;
360
1006000
4000
血球サイズのデバイスに関する大きな
カンファレンスは既に４つあります
17:14
there are manyたくさんの experiments実験 in animals動物.
361
1010000
2000
動物では多くの実験が
既に行われ
17:16
There's actually実際に one going into human人間 trial試行,
362
1012000
2000
人体への臨床試験も
１件 予定されています
17:18
so this is feasible実行可能な technology技術.
363
1014000
3000
実用化可能な
技術なのです
17:22
If we come back to our exponential指数関数的 growth成長 of computing計算,
364
1018000
2000
計算能力の指数的発展に
話を戻しましょう
17:24
1,000 dollarsドル of computing計算 is now somewhereどこかで betweenの間に an insect昆虫 and a mouseマウス brain脳.
365
1020000
3000
千ドル分の計算能力は現在
昆虫の脳とマウスの脳の間です
17:27
It will intersect交わる human人間 intelligenceインテリジェンス
366
1023000
3000
2020年代には能力の点で
17:30
in terms条項 of capacity容量 in the 2020s,
367
1026000
3000
人間の知力を越えます
17:33
but that'llそれは be the hardwareハードウェア side側 of the equation方程式.
368
1029000
2000
あくまでハードウェア的に
ということですが
17:35
Where will we get the softwareソフトウェア?
369
1031000
2000
ソフトウェアはどうやって
手に入れるのでしょう？
17:37
Well, it turnsターン out we can see inside内部 the human人間 brain脳,
370
1033000
2000
人間の脳の中身を見られる
ことが分かりました
17:39
and in fact事実 not surprisingly驚くほど,
371
1035000
2000
驚くことでもないでしょうが
17:41
the spatial空間的 and temporal時間的 resolution解決 of brain脳 scanning走査 is doubling倍増する everyすべて year年.
372
1037000
4000
脳スキャンの時間的・空間的解像度も
毎年２倍になっています
17:45
And with the new新しい generation世代 of scanning走査 toolsツール,
373
1041000
2000
新世代のスキャン装置では
17:47
for the first time we can actually実際に see
374
1043000
2000
個々の神経繊維間の
17:49
individual個人 inter-neural神経間神経 fibers繊維
375
1045000
2000
処理や信号を
リアルタイムで
17:51
and see them processing処理 and signalingシグナル伝達 in realリアル time --
376
1047000
3000
見られるようになっています
17:54
but then the question質問 is, OK, we can get this dataデータ now,
377
1050000
2000
そこで疑問は
データが得られたとして
17:56
but can we understandわかる it?
378
1052000
2000
我々にそれを理解できるのか
ということです
17:58
Dougダグ HofstadterHofstadter wonders不思議, well, maybe our intelligenceインテリジェンス
379
1054000
3000
ダグラス･ホフスタッターが
言っています
18:01
just isn't great enough十分な to understandわかる our intelligenceインテリジェンス,
380
1057000
3000
「人間の知性は 知性を理解できるほど
優れたものでないかもしれない
18:04
and if we were smarterスマートな, well, then our brains頭脳 would be that much more complicated複雑な,
381
1060000
3000
人間がそれより優れているなら
その脳はさらに複雑であり
18:07
and we'd結婚した never catchキャッチ up to it.
382
1063000
2000
追いつくことができない
かもしれない」
18:10
It turnsターン out that we can understandわかる it.
383
1066000
3000
しかしそれは理解できる
ということが分かりました
18:13
This is a blockブロック diagram図 of
384
1069000
3000
このブロックダイアグラムは
18:16
a modelモデル and simulationシミュレーション of the human人間 auditory聴覚 cortex皮質
385
1072000
4000
人間の聴覚皮質のモデル・
シミュレーションですが
18:20
that actually実際に works作品 quiteかなり well --
386
1076000
2000
非常にうまく機能し
音響心理学の実験では
18:22
in applying申請中 psychoacoustic心理音響学 testsテスト, gets取得 very similar類似 results結果 to human人間 auditory聴覚 perception知覚.
387
1078000
2000
人間の聴覚にごく近い
結果が得られます
18:26
There's another別の simulationシミュレーション of the cerebellum小脳 --
388
1082000
3000
これは別の小脳の
シミュレーションです
18:29
that's more than halfハーフ the neuronsニューロン in the brain脳 --
389
1085000
2000
脳のニューロンの半数以上は
小脳にあります
18:31
again, works作品 very similarly同様に to human人間 skillスキル formation形成.
390
1087000
3000
これもまた人間のスキル形成に
よく似た働きをします
18:35
This is at an early早い stageステージ, but you can showショー
391
1091000
3000
まだ初期段階ですが
18:38
with the exponential指数関数的 growth成長 of the amount量 of information情報 about the brain脳
392
1094000
3000
脳についての情報量の
指数的増加や
18:41
and the exponential指数関数的 improvement改善
393
1097000
2000
脳スキャン解像度の
18:43
in the resolution解決 of brain脳 scanning走査,
394
1099000
2000
指数的向上によって
18:45
we will succeed成功する in reverse-engineeringリバースエンジニアリング the human人間 brain脳
395
1101000
3000
2020年代には 人間の脳の
リバースエンジニアリングが
18:48
by the 2020s.
396
1104000
2000
できるようになるでしょう
18:50
We've私たちは already既に had very good modelsモデル and simulationシミュレーション of about 15 regions地域
397
1106000
3000
脳に数百あるうちの
15の領域について
18:53
out of the severalいくつかの hundred百.
398
1109000
3000
既にかなり良いモデルと
シミュレーションができています
18:56
All of this is driving運転
399
1112000
2000
これらすべてが
経済の指数的成長を
18:58
exponentially指数関数的に growing成長する economic経済的 progress進捗.
400
1114000
2000
推し進めることになります
19:00
We've私たちは had productivity生産性 go from 30 dollarsドル to 150 dollarsドル per〜ごと hour時間
401
1116000
3000
過去50年で時間当たりの
労働生産性は
19:05
of labor労働 in the last 50 years年.
402
1121000
2000
30ドルから150ドルに
上がりました
19:07
E-commerce電子商取引 has been growing成長する exponentially指数関数的に. It's now a trillion1兆 dollarsドル.
403
1123000
3000
E-コマースは指数的に成長し
今や兆ドル規模です
19:10
You mightかもしれない wonderワンダー, well, wasn'tなかった there a boomブーム and a bustバスト?
404
1126000
2000
浮き沈みがあるだろうと
思うかもしれませんが
19:12
That was strictly厳密に a capital-markets資本市場 phenomena現象.
405
1128000
2000
それは金融市場に限った現象です
19:14
Wall壁 Street通り noticed気づいた that this was a revolutionary革命的な technology技術, whichどの it was,
406
1130000
4000
ウォールストリートはこれが革命的技術だと
気付き 実際そうだったのですが
19:18
but then six6 months数ヶ月 later後で, when it hadn'tなかった revolutionized革命を起こした all businessビジネス modelsモデル,
407
1134000
3000
6ヶ月たってもビジネスモデルの
革命が起きていないので
19:21
they figured思った, well, that was wrong違う,
408
1137000
2000
あれは間違いだったんだと
判断したのです
19:23
and then we had this bustバスト.
409
1139000
2000
それで今の状況があります
19:26
All right, this is a technology技術
410
1142000
2000
これは私たちが関わっている
19:28
that we put together一緒に usingを使用して some of the technologiesテクノロジー we're involved関係する in.
411
1144000
3000
技術をまとめ上げた
ものですが
19:31
This will be a routineルーチン feature特徴 in a cell細胞 phone電話.
412
1147000
4000
やがて携帯電話では
当たり前の機能になるでしょう
19:35
It would be ableできる to translate翻訳する from one language言語 to another別の.
413
1151000
2000
1つの言語から 別の言語へ
翻訳できます
19:47
So let me just end終わり with a coupleカップル of scenariosシナリオ.
414
1163000
2000
2つシナリオを紹介して
終わりにします
19:49
By 2010 computersコンピュータ will disappear姿を消す.
415
1165000
3000
2010年までに
コンピュータは姿を消すでしょう
19:53
They'll彼らは be so small小さい, they'll彼らは be embedded埋め込み in our clothing衣類, in our environment環境.
416
1169000
3000
小さくなり 洋服や環境の中に
埋め込まれるようになります
19:56
Imagesイメージ will be written書かれた directly直接 to our retina網膜,
417
1172000
2000
画像は網膜に
直接描き込まれ
19:58
providing提供する full-immersion完全浸漬 virtualバーチャル reality現実,
418
1174000
2000
完全没入型の 仮想現実や
拡張現実が提供され
20:00
augmented増強された realリアル reality現実. We'll私たちは be interacting相互作用する with virtualバーチャル personalities人格.
419
1176000
3000
仮想的な人格を通して
やりとりするようになります
20:04
But if we go to 2029, we really have the full満員 maturity成熟 of these trendsトレンド,
420
1180000
4000
2029年になると
このトレンドが円熟を迎え
20:08
and you have to appreciate感謝する how manyたくさんの turnsターン of the screwスクリュー
421
1184000
3000
幾世代にも渡る技術の進歩を
ありがたく思うことでしょう
20:11
in terms条項 of generations世代 of technology技術, whichどの are getting取得 fasterもっと早く and fasterもっと早く, we'll私たちは have at that pointポイント.
422
1187000
4000
高速化が進んで
性能価格比
20:15
I mean, we will have two-to-the-2対1の関係は、25th-powerパワー
423
1191000
2000
能力 通信速度は
20:17
greater大きい price価格 performanceパフォーマンス, capacity容量 and bandwidth帯域幅
424
1193000
3000
2の25乗倍
20:20
of these technologiesテクノロジー, whichどの is prettyかなり phenomenal驚異的.
425
1196000
2000
驚異的なものになります
20:22
It'llそれは be millions何百万 of times回 more powerful強力な than it is today今日.
426
1198000
2000
今日の百万倍も強力になります
20:24
We'll私たちは have completed完成した the reverse-engineeringリバースエンジニアリング of the human人間 brain脳,
427
1200000
2000
人の脳のリバース
エンジニアリングが完了し
20:27
1,000 dollarsドル of computing計算 will be far遠い more powerful強力な
428
1203000
3000
千ドルのコンピュータが
基本的な能力という点で
20:30
than the human人間 brain脳 in terms条項 of basic基本的な raw生 capacity容量.
429
1206000
4000
人の脳をはるかに
凌駕するようになります
20:34
Computersコンピュータ will combine結合する
430
1210000
2000
コンピュータは
20:36
the subtle微妙 pan-recognitionパン認識 powers力
431
1212000
2000
人間のパターン認識能力と
20:38
of human人間 intelligenceインテリジェンス with ways方法 in whichどの machines機械 are already既に superior優れました,
432
1214000
3000
既に優れている分析力や
20:41
in terms条項 of doing analytic分析的 thinking考え,
433
1217000
2000
何十億という事実を
正確に記憶する能力を
20:43
remembering覚えている billions何十億 of facts事実 accurately正確に.
434
1219000
2000
組み合わせるようになります
20:45
Machinesマシン can shareシェア their彼らの knowledge知識 very quickly早く.
435
1221000
2000
マシンは知識を
速やかに共有できます
20:47
But it's not just an alienエイリアン invasion侵入 of intelligentインテリジェントな machines機械.
436
1223000
5000
これは知的マシンによる侵略
のような話ではありません
20:52
We are going to mergeマージ with our technology技術.
437
1228000
2000
我々自身テクノロジーと
融合するようになるでしょう
20:54
These nano-botsナノボット I mentioned言及した
438
1230000
2000
ナノ･ボットは最初
20:56
will first be used for medical医療 and health健康 applicationsアプリケーション:
439
1232000
4000
医療分野で使われる
ようになるでしょう
21:00
cleaningクリーニング up the environment環境, providing提供する powerful強力な fuel燃料 cells細胞
440
1236000
3000
次いで環境の清浄化
強力な燃料電池
21:03
and widely広く distributed配布された decentralized分権化された solar太陽 panelsパネル and so on in the environment環境.
441
1239000
5000
広く分散配備されたソーラー
パネルといった環境への利用
21:08
But they'll彼らは alsoまた、 go inside内部 our brain脳,
442
1244000
2000
さらには人間の脳の中にも
取り入れられ
21:10
interact相互作用する with our biological生物学的 neuronsニューロン.
443
1246000
2000
神経と交信します
21:12
We've私たちは demonstrated実証済み the keyキー principles原則 of beingであること ableできる to do this.
444
1248000
3000
それを可能する基本的な方式は
既に実現されています
21:15
So, for example例,
445
1251000
2000
たとえば
神経系に組み込む
21:17
full-immersion完全浸漬 virtualバーチャル reality現実 from within以内 the nervous神経質な systemシステム,
446
1253000
2000
完全没入型
仮想現実では
21:19
the nano-botsナノボット shutシャット down the signalsシグナル coming到来 from your realリアル senses感覚,
447
1255000
3000
ナノ･ボットが感覚器官からくる
シグナルを遮断し
21:22
replace置き換える them with the signalsシグナル that your brain脳 would be receiving受信
448
1258000
3000
仮想環境にいたら
受け取るであろう
21:25
if you were in the virtualバーチャル environment環境,
449
1261000
2000
シグナルを代わりに
送ります
21:27
and then it'llそれはよ feel like you're in that virtualバーチャル environment環境.
450
1263000
2000
すると仮想環境の中にいる
ように感じられます
21:29
You can go there with other people, have any kind種類 of experience経験
451
1265000
2000
他の人たちと一緒に
そこへ行くこともでき
21:31
with anyone誰でも involving関与する all of the senses感覚.
452
1267000
2000
すべての感覚を伴う
あらゆる体験ができます
21:34
"Experience経験 beamersビームャー," I call them, will put their彼らの whole全体 flowフロー of sensory感覚 experiences経験
453
1270000
3000
「体験プロジェクタ」と私は呼んでいますが
感情をともなう
21:37
in the neurological神経学 correlates相関する of their彼らの emotions感情 out on the Internetインターネット.
454
1273000
3000
神経内の感覚的体験全体をインターネットに
アップできるようになります
21:40
You can plugプラグ in and experience経験 what it's like to be someone誰か elseelse.
455
1276000
3000
それに接続して 他人になるのが
どういうものか体験できます
21:43
But most最も importantly重要なこと,
456
1279000
2000
しかし最も重要なのは
21:45
it'llそれはよ be a tremendousすばらしい expansion拡張
457
1281000
2000
テクノロジーとの融合によって
21:47
of human人間 intelligenceインテリジェンス throughを通して this direct直接 merger合併 with our technology技術,
458
1283000
4000
人間の知性が格段に
拡張されるだろうことです
21:51
whichどの in some senseセンス we're doing already既に.
459
1287000
2000
これはある部分では
すでに行われています
21:53
We routinely日常的に do intellectual知的 featsフィート
460
1289000
2000
私たちは日常的に
テクノロジー無しでは
21:55
that would be impossible不可能 withoutなし our technology技術.
461
1291000
2000
為しえなかった知的偉業を
成し遂げています
21:57
Human人間 life expectancy期待 is expanding拡大する. It was 37 in 1800,
462
1293000
3000
人間の寿命ものびています
1800年には37歳でした
22:00
and with this sortソート of biotechnologyバイオテクノロジー, nano-technologyナノテクノロジー revolutions回転,
463
1296000
5000
バイオテクノロジーや
ナノテクノロジーの革命により
22:05
this will move動く up very rapidly急速に
464
1301000
2000
寿命もまた
22:07
in the years年 ahead前方に.
465
1303000
2000
今後 急速にのびるでしょう
22:09
My mainメイン messageメッセージ is that progress進捗 in technology技術
466
1305000
4000
私のメッセージは
テクノロジーの進歩は
22:13
is exponential指数関数的, not linearリニア.
467
1309000
3000
一定速度ではなく
指数的だということです
22:16
Manyたくさんの -- even scientists科学者 -- assume想定する a linearリニア modelモデル,
468
1312000
4000
科学者を含め 多くの人が
一定速度のモデルを前提として
22:20
so they'll彼らは say, "Oh, it'llそれはよ be hundreds数百 of years年
469
1316000
2000
「自己複製ナノテクマシンや
22:22
before we have self-replicating自己複製 nano-technologyナノテクノロジー assemblyアセンブリ
470
1318000
3000
人工知能ができるのは
22:25
or artificial人工的な intelligenceインテリジェンス."
471
1321000
2000
何百年も先だ」と考えます
22:27
If you really look at the powerパワー of exponential指数関数的 growth成長,
472
1323000
3000
指数的成長の力を考えるなら
22:30
you'llあなたは see that these things are prettyかなり soonすぐに at handハンド.
473
1326000
3000
そういったものは ずっと早く
手に入ることが分かります
22:33
And information情報 technology技術 is increasinglyますます encompassing包括的
474
1329000
3000
情報技術はますます
22:36
all of our lives人生, from our music音楽 to our manufacturing製造
475
1332000
4000
音楽 製造から生物学
エネルギー 物質に至るまで
22:40
to our biology生物学 to our energyエネルギー to materials材料.
476
1336000
4000
我々の生活全体を
取り込んでいます
22:44
We'll私たちは be ableできる to manufacture製造 almostほぼ anything we need in the 2020s,
477
1340000
3000
2020年代には 情報と安価な原料と
ナノテクを使って
22:47
from information情報, in very inexpensive安価な raw生 materials材料,
478
1343000
2000
必要なほとんどあらゆるものを
22:49
usingを使用して nano-technologyナノテクノロジー.
479
1345000
3000
作れるようになっているでしょう
22:52
These are very powerful強力な technologiesテクノロジー.
480
1348000
2000
非常に強力な技術です
22:54
They bothどちらも empower力を与える our promise約束する and our peril危険.
481
1350000
4000
可能性も危険も
大きくなります
22:58
So we have to have the will to apply適用する them to the right problems問題.
482
1354000
3000
適切な問題に適用する意志を
持つ必要があります
23:01
Thank you very much.
483
1357000
1000
ありがとうございました
23:02
(Applause拍手)
484
1358000
1000
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Akiko Hicks

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

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