BOX SET: 6 Minute English - 'Technology 2' English mega-class! Thirty minutes of new vocabulary!

Hello. This is 6 Minute English

こんにちは。 これは

from BBC Learning English.

、BBC Learning English の 6 Minute English です。

I’m Sam.

And I’m Neil.

私はサムです。

そして私はニールです。

On Saturday mornings I love going

土曜日の朝、私

to watch football in the park.

は公園でサッカーを見に行くのが大好きです。

The problem is when it’s cold and

問題は、寒くて

rainy - I look out the bedroom window

雨が降っているときです。寝室の窓から外を見て

and go straight back to bed!

、すぐにベッドに戻ります。

Well, instead of going to the park, why

さて、公園に行く代わりに

not bring the park to you? Imagine

、公園をあなたに持ってきてみませんか？ 友達と一緒に、暖かい家

watching a live version of the

でサッカーの試合のライブ バージョンを観戦することを想像してみてください

football match at home in the warm,

with friends. Sound good, Sam?

。 いいですね、サム？

Sounds great! – but how can I be in

いいね！ –しかし、どうすれば同時に

two places at once? Is there some

2つの場所にいることができますか?

amazing invention to do that?

それを行うための驚くべき発明はありますか？ VR やバーチャル リアリティの発展のおかげで

There might be, Sam - and it could

be happening sooner than you think,

、あなたが思っているよりも早く実現するかもしれません

thanks to developments in VR, or

virtual reality. According to Facebook

。 Facebook の

boss, Mark Zuckerberg, in the future

ボスである Mark Zuckerberg によると、将来

we’ll all spend much of our time

、私たちは多くの時間

living and working in the ‘metaverse’ – a

を「メタバース」、つまり

series of virtual worlds.

一連の仮想世界で生活し、働くことになるでしょう。

Virtual reality is a topic we’ve discussed

バーチャル リアリティは、

before at 6 Minute English. But when

以前 6 Minute English で取り上げたトピックです。 しかし、

Facebook announced that it was

Facebook

hiring ten thousand new workers

to develop VR for the ‘metaverse’, we

が「メタバース」向けの VR を開発するために 1 万人の新しい従業員を雇用していると発表したとき、私たち

thought it was time for another look.

はもう一度検討する時が来たと考えました。

Is this programme, we’ll be hearing two

このプログラムは

different opinions on the ‘metaverse’

、「メタバース」

and how it might shape the future.

とそれがどのように未来を形作るかについて、2 つの異なる意見を聞く予定です。

But first I have a question for you, Neil.

でも最初にあなたに質問があります、ニール。 ゲーム会社である Thrive Analytics に

According to a 2021 survey by

よる 2021 年の調査によると、

gaming company, Thrive Analytics, what

percentage of people who try virtual

仮想現実を一度試した人の何パーセントが

reality once want to try it again? Is it:

もう一度試したいですか?

a) 9 percent?

a) 9 パーセントですか。

b) 49 percent? or,

b) 49%? または、

c) 79 percent?

c) 79%?

I guess with VR you either love it

VR は好きか嫌いかのどちら

or hate it, so I’ll say b) 49 percent of

かだと思いますが、b) 49% の

people want to try it again.

人がもう一度試してみたいと思っています。

OK, I’ll reveal the correct answer

OK、

later in the programme. But what

正解は番組の後半で発表します。 しかし、

Neil said is true: people tend to either

ニールが言ったことは真実です。人々はバーチャル リアリティを好むか嫌うかのどちらかになる傾向があります

love virtual reality or hate it.

。 VR 技術を開発して

Somebody who loves it is

Emma Ridderstad, CEO of Warpin’, a

いる Warpin' の CEO である Emma Ridderstad 氏は、このゲームが大好き

company which develops

VR technology.

です。

Here she is telling BBC World

ここで彼女は、BBC ワールド

Service programme, Tech Tent, her

サービス プログラムである Tech Tent

vision of the future:

に、将来のビジョンについて語ってい

In ten years, everything that you

ます。たとえば、10 年後には、

do on your phone today, you will

今日携帯電話で行うすべてのこと

do in 3-D, through your classes

を、クラスなどを通じて 3D で行うようになるでしょう

for example. You will be able to do

。 買い物をし

your shopping, you will be able to

meet your friends, you will be able

たり、友達に会ったり、好きな

to work remotely with whomever

人とリモートで作業

you want, you will be able to share

したり、

digital spaces, share music, share

デジタル スペースを共有したり、音楽を共有したり、

art, share projects in digital spaces

アートを共有したり、デジタル スペースでプロジェクトを共有したりできます。

between each other. And you will also

お互いの間。 また

be able to integrate the digital objects

、デジタル

in your physical world, making the

オブジェクトを物理世界に統合して、

world much more phygital than

世界を今日よりもはるか

is it today.

に物理的にすることもできます.

Virtual reality creates 3-D, or

バーチャル リアリティは

three-dimensional experiences where

、

objects have the three dimensions of

オブジェクトが

length, width and height. This makes

長さ、幅、高さの 3 つの次元を持つ 3D、つまり 3 次元の体験を生み出します。 これにより

them look lifelike and solid, not

、2 次元や平面ではなく、リアルで立体的に見えます

two-dimensional and flat.

。

Emma says that in the future VR will

Emma 氏は、VR は将来、

mix digital objects and physical

デジタル オブジェクトと物理

objects to create exciting new

オブジェクトを組み合わせてエキサイティングな新しい体験を生み出すだろうと述べて

experiences – like staying home to

watch the same football match

that is simultaneously happening in

the park. She blends the words

います。たとえば、公園で同時に行われているサッカーの試合を家にいながら観戦するようなものです。 彼女は

‘physical’ and ‘digital’ to make a new

「フィジカル」と「デジタル」という言葉を混ぜ合わせて、この組み合わせを表す新しい言葉「フィジタル」を作りました

word describing this

combination: phygital.

。

But while a ‘phygital’ future sounds

しかし、「フィジタル」な未来は

like paradise to some, others are

楽園のように聞こえる人もいれば、

more sceptical – they doubt that

より懐疑的な人もいます。彼らは、

VR will come true or be useful.

VR が実現するか、役に立つかを疑っています。

One such sceptic is technology

そのような懐疑論者の 1 人が、技術

innovator, Dr Nicola Millard. For one

革新者であるニコラ ミラード博士です。 1

thing, she doesn’t like wearing a

つには、彼女は

VR headset – the heavy helmet and

VR ヘッドセット (着用者に

glasses that create virtual reality

バーチャル リアリティを作成する重いヘルメットとメガネ) を

for the wearer – something she

着用するのが好きではありません。彼女

explained to BBC World Service’s,

は BBC ワールド サービスの

Tech Tent:

Tech Tent に

There are some basic things to

次のように説明し

think about. So, how do we

ました。 では、どうやって

access it? So, the reason, sort of,

アクセスするのでしょうか。 つまり、ソーシャルネットワークが人気を博した理由

social networks took off was, we’ve

は、それを使用できる

got mobile technologies that let

モバイルテクノロジーを手に入れた

us use it. Now, obviously one of

からです。 さて、明らかに障壁の 1 つは

the barriers can be that VR or AR

VR または AR ヘッドセットである可能性があります。VR について

headsets - so VR, I’ve always been

は、私は常に

slightly sceptical about. I’ve called

少し懐疑的でした。

it ‘vomity reality’ for a while because,

frankly, I usually need a bucket

率直に言って、

somewhere close if you’ve got a

あなたが私にヘッドセットを持っている場合、私は通常、近くのどこか

headset on me… and also, do I want

to spend vast amounts of time in

にバケツが必要

those rather unwieldy headsets?

なので、私はしばらくの間それを「嘔吐現実」と呼んでいます. ?

Now, I know they’re talking AR as

彼らが AR についても話していることは知っていますが、

well and obviously that does not

それは必ずしもヘッドセットを必要としないことは明らかですが、現時点では

necessarily need a headset, but I

think we’re seeing some quite

非常に

immersive environments coming

没入型の環境も登場

out at the moment as well.

していると思います.

Nicola called VR ‘vomity reality’

Nicola は VR を「吐き気の現実」と呼んで

because wearing a headset makes

います。ヘッドセットを装着

her feel sick, maybe because it’s

すると気分が悪くなるためです。おそらく、大き

so unwieldy – difficult to move or

すぎて扱いにくく、動かしたり

wear because it’s big and heavy.

装着したりするのが困難なためです。

She also makes a difference

彼女はまた

between VR - virtual reality- and AR,

、VR (バーチャル リアリティ) と AR (拡張現実) の違いを生み出しています。AR は

which stands for augmented

reality – tech which adds to the

ordinary physical world by

projecting virtual words, pictures

and characters, usually by wearing

、通常は眼鏡を

glasses or with a mobile phone.

かけたり、携帯電話を使ったりして仮想の言葉、写真、文字を投影することで、通常の物理的な世界に追加する技術です。

While virtual reality replaces what

仮想現実は

you hear and see, augmented

あなたが聞いたり見たりするものに取って代わりますが、拡張

reality adds to it. Both VR and AR

現実はそれに追加されます. VR と AR

are immersive experiences – they

はどちらも没入型の体験です

stimulate your senses and surround

。五感を刺激し、周囲

you so that you feel completely

を取り囲むため、体験に完全に関与しているように感じます

involved in the experience.

。

In fact, the experience feels so real

実際、その体験は非常にリアルに感じられるため

that people keep coming back

、人々

for more.

はさらに多くのことを求めて戻ってきます。

Right! In my question I asked

右！ 私の質問で、私は

Neil how many people who try

ニールに、初めて VR を試す人がどれくらいの人がもう一度

VR for the first time want to try

やりたいと思うか尋ね

it again.

ました.

I guessed it was about half –

私はそれが約半分だったと推測しました –

49 percent. Was I right?

49パーセント. 私は正しかったですか？

You were… wrong, I’m afraid.

あなたは…間違っていました。

The correct answer is much

正解ははるかに

higher - 79 percent of people

高く、79% の人

would give VR another try.

が VR をもう一度試してみます。

I suppose because the experience

その体験がとても没入的だったからだと思います

was so immersive – stimulating,

– 刺激的で、

surrounding and realistic.

周りを取り囲み、現実的です。

Ok, A, let’s recap the other

わかりました、A

vocabulary from this programme

on the ‘metaverse’, a kind of

、「メタバース」、

augmented reality – reality which

is enhanced or added to

つまりテクノロジーによって拡張または追加さ

by technology.

れる一種の拡張現実に関するこのプログラムの他の語彙を要約しましょう。

3-D objects have three

3D オブジェクトには 3 つの

dimensions, making them

次元があり、

appear real and solid.

リアルで立体的に見えます。

Phygital is an invented word

フィジタルは、

which combines the features of

‘physical’ and ‘digital’ worlds.

「物理的」世界と「デジタル」世界の特徴を組み合わせた造語です。

A sceptical person is doubtful

懐疑的な人は何かに疑いを持っ

about something.

ています。

And finally, unwieldy means

そして最後に、扱いにくいという

difficult to move or carry because

ことは、非常に大きくて重いため、移動や持ち運びが難しいことを意味し

it’s so big and heavy.

ます. とにかく

That’s our six minutes up, in this

、この現実では、それは私たちの6分

reality anyway. See you in the

です。 「メタバース」でお会いしましょう

‘metaverse’ soon!

！

Goodbye!

さよなら！

Hello. This is 6 Minute English

こんにちは。 これは

from BBC Learning English.

、BBC Learning English の 6 Minute English です。

I’m Neil.

私はニールです。

And I’m Sam.

私はサムです。

What do shopping with a credit

クレジットカードで買い物をする

card, finding love through

こと、ネットデートで恋人を見つけること

internet dating and waiting for

the traffic lights to change

、信号が変わるのを待つ

have in common?

ことの共通点とは?

Hmmm, they all involve

うーん、それらはすべてコンピューターに関係してい

computers?

Good guess, Sam! But how

ますか？

いいですね、サム！ しかし、

exactly do those computers work?

それらのコンピューターはどのように機能するのでしょうか?

The answer is that they all use

答えは、それらすべてがアルゴリズムを使用しているということです。つまり、問題の解決策を見つける

algorithms – sets of mathematical

一連の数学的な

instructions which find solutions

指示

to problems.

です。

Although they are often hidden,

多くの場合、アルゴリズムは隠されてい

algorithms are all around us.

ますが、私たちの周りにはアルゴリズムがあふれています。

From mobile phone maps to

携帯電話の地図から

home delivery pizza, they play a

宅配ピザまで、

big part of modern life. And

現代の生活に大きな役割を果たしています。 そして

they’re the topic of this programme.

、それらがこの番組のテーマです。

A simple way to think of algorithms

アルゴリズムを考える簡単な方法

is as recipes. To make pancakes

は、レシピです。 パンケーキ

you mix flour, eggs and milk, then

を作るには、小麦粉、卵、牛乳を混ぜ合わせ

melt butter in a frying pan and

、フライパンなどでバターを溶かし

so on. Computers do this in more

ます。 コンピュータは、数式を何度も

a complicated way by repeating

繰り返すことにより、より複雑な方法でこれを行います

mathematical equations over

and over again.

。

Equations are mathematical

方程式は

sentences showing how two

、2 つの

things are equal. They’re similar

ものが等しいことを示す数学的な文です。 それらは

to algorithms and the most famous

アルゴリズムに似ており、最も有名な

scientific equation of all, Einstein's

科学方程式であるアインシュタインの

E=MC2, can be thought of as a

E=MC2 は、

three-part algorithm.

3 つの部分からなるアルゴリズムと考えることができます。

But before my brain gets squashed

でも、この計算で頭がいっぱいになる前に

by all this maths, I have a quiz

question for you, Sam. As you know,

、サムさんにクイズの質問があります。 ご存知のように、

Einstein’s famous equation is

アインシュタインの有名な方程式は

E=MC2 - but what does the

E=MC2 ですが、

‘E’ stand for? Is it:

「E」は何の略ですか? それは:

a) electricity?

a) 電気ですか？

b) energy? or

b) エネルギー？ または

c) everything?

c）すべて？

I’m tempted to say ‘E’ is for

「E」は

‘everything’ but I reckon I know

「すべて」を表すと言いたいところですが、答えはわかっていると思い

the answer: b – ‘E’ stands

ます。 b – 「E」

for ‘energy’.

は「エネルギー」を表します。

OK, Sam, we’ll find out if you’re

わかりました、サム、番組の後半であなたが正しいかどうかを調べます

right later in the programme.

。

With all this talk of computers, you

コンピューターに関するこれだけの話で、

might think algorithms are a

アルゴリズムは新しいアイデアだと思うかもしれません

new idea. In fact, they’ve been

。 実際、それらは

around since Babylonian times,

around 4,000 years ago.

約 4,000 年前のバビロニア時代から存在しています。

And their use today can be

そして、今日のそれらの使用は

controversial. Some algorithms

物議を醸す可能性があります.

used in internet search engines

インターネット検索エンジンで使用され

have been accused of

ている一部のアルゴリズムは、人種的偏見で告発されてい

racial prejudice.

ます。

Ramesh Srinivasan is Professor

Ramesh Srinivasan は、カリフォルニア大学

of Information Studies at the

の情報学教授です

University of California. Here’s what

。

he said when asked what the word

‘algorithm’ actually means by

BBC World Service’s programme,

BBC ワールド サービスの番組

The Forum:

The Forum で「

My understanding of the term

‘algorithm’ is that it’s not necessarily

アルゴリズム」という言葉

the bogyman, or its not necessarily

something that is, you know, inscrutable

が実際に何を意味するのかを尋ねられたとき、彼は次のように述べています。

or mysterious to all people – it’s the

すべての人にとって不可解または神秘的です – それ

set of instructions that you write in

は

some mathematical form or in

、数学的な形式

some software code – so it’s the

またはソフトウェア コードで記述された命令のセットです – したがって

repeated set of instructions that

are sequenced, that are used and

applied to answer a question or

、質問に答えたり

resolve a problem – it’s a simple

、問題を解決したりするために使用および適用される、シーケンス化された一連の命令の繰り返しです – それ

as that, actually.

は実際にはそれと同じくらい簡単です。

Some think that algorithms have

アルゴリズムは物議を醸していると考える人もいます

been controversial, but Professor

が、

Srinivasan says they are not

Srinivasan 教授は、アルゴリズムが必ずしもおバカであるとは限らないと述べています

necessarily the bogyman. The

。

bogyman refers to something

ボギーマンとは、

people call ‘bad’ or ‘evil’ to make

人々が「悪い」または「悪」と呼んで、

other people afraid.

他の人を怖がらせるものを指します。

Professor Srinivasan thinks

Srinivasan 教授は、

algorithms are neither evil nor

アルゴリズムは悪でもなけれ

inscrutable – not showing emotions

ば不可解でもなく、感情や思考を表さない

or thoughts and therefore very

difficult to understand.

ため、理解するのが非常に難しいと考えています。

Still, it can be difficult to understand

それでも

exactly what algorithms are,

、特にアルゴリズムの種類が多い場合、アルゴリズムを正確に理解するのは難しい

especially when there are many

場合があり

different types of them. So, let’s

ます。 それでは

take an example.

、例を見てみましょう。

It’s autumn and we want to

秋になり

collect all the apples from our

、果樹園からすべてのリンゴを集めて、

orchard and divide them into

three groups – big, medium

大、中、小の 3 つのグループに分けたいと考えてい

and small. One method is to

ます。 一つの方法は、

collect all the apples together

すべてのりんごを集め

and compare their sizes.

て大きさを比較することです。

But doing this would take hours!

しかし、これを行うには何時間もかかります。

It’s much easier to first collect

最初に

the apples from only one tree -

1 本の木だけからりんごを集め

divide those into big, medium

ます。それらを大、中

or small – and then repeat the

、小に分けてから

process for the other trees,

、他の木についても同じ手順を

one by one.

1 つずつ繰り返します。

That’s basically what algorithms

それが基本的にアルゴリズムが

do – they find the most efficient

行うことです。物事を成し遂げるための最も効率的な方法を見つけます。

way to get things done, or in other

words, get the best results in the

言い換えれば、最短時間で最高の結果を得ることができ

quickest time.

ます。

Mathematics professor Ian

数学教授のイアン・

Stewart agrees. Listen as he

スチュワートも同意見です。

explains how the algorithm called

‘bubble sort’ works to BBC World

「バブル ソート」と呼ばれるアルゴリズムが BBC ワールド

Service’s programme, The Forum:

サービスの番組「ザ フォーラム」でどのように機能するかを彼が説明しているのを聞いて

Think of when your computer is

ください。コンピュータが

sorting emails by date and maybe

電子メールを日付順に並べ替えているときを考えてみてください

you’ve got 500 emails and it sorts

them by date in a flash.

。

Now it doesn’t use bubble sort,

現在はバブルソートを使用し

but it does use a sorting method

ていませんが、ソート方法を使用してい

and if you tried to do that by hand

ます。これを手作業で行おうとすると

it would take you a very long time,

、

whatever method you used.

どの方法を使用しても非常に時間がかかります。

Professor Stewart describes how

Stewart 教授は、アルゴリズムが電子メールをどのように分類するかについて説明し

algorithms sort emails. To sort is a

ます。 並べ替えるとは、

verb meaning to group together

things which share similarities.

類似点を共有するものをグループ化することを意味する動詞です。

Just like grouping the apples by

リンゴをサイズごとにグループ化するのと同じように

size, sorting hundreds of emails

、何百通ものメールを手作業で並べ替える

by hand would take a long time.

と、長い時間がかかります。

But using algorithms, computers

しかし、アルゴリズムを使用すると、コンピューター

do it in a flash – very quickly or

はそれを瞬時

suddenly.

に実行します。非常に速く、または突然です。

That phrase – in a flash – reminds

このフレーズは、一瞬にし

me of how Albert Einstein came up

て、アルバート・アインシュタインが有名な方程式 E=MC2 をどのように思いついたかを思い出させます

with his famous equation, E=MC2.

。

And that reminds me of your quiz

そして、それはあなたのクイズの質問を思い出させます

question. You asked about the ‘E’

。 あなたはE=MC2の「E」について質問しました

in E=MC2. I said it stands for ‘energy’.

。 私はそれが「エネルギー」の略だと言いました。

So, was I right?

それで、私は正しかったですか？

‘Energy’ is the correct answer.

「エネルギー」が正解です。

Energy equals ‘M’ for mass,

エネルギーは、質量の「M」に、光の速度

multiplied by the Constant ‘C’ which

である定数「C」を掛けたもの

is the speed of light, squared.

に等しくなります。

OK, let’s recap the vocabulary from

では、このプログラムの語彙を復習しましょう。方程式から始めましょう。

this programme, starting with

これは、

equation – a mathematical statement

using symbols to show two

記号を使用して 2 つの

equal things.

等しいものを示す数学的なステートメントです。

If something is called a bogyman,

ボギーマンと呼ばれるものは、

it’s something considered bad

悪いもの

and to be feared.

と見なされ、恐れられるものです。

Inscrutable people don’t show

不可解な人

their emotions so are very difficult

は感情を表に出さないので、知り合うのは非常に困難

to get to know.

です。

Efficient means working quickly

効率

and effectively in an

的とは、

organised way.

組織化された方法で迅速かつ効果的に作業することを意味します。

The verb to sort means to group

ソートする動詞は、類似点

together things which

を共有するものをグループ化することを意味し

share similarities.

ます。

And finally, if something happens

最後に、何かが

in a flash, it happens quickly

一瞬で起こる場合、それはすぐに

or suddenly.

または突然起こります。 アルゴリズムについて議論し

That’s all the time we have to

なければならない時間はこれで

discuss algorithms. And if

終わりです。 そして、それらが何である

you’re still not 100% sure about

かについてまだ 100% 確信が持てない場合

exactly what they are, we hope

は、

at least you’ve learned some

少なくともいくつかの役立つ語彙を学んでいただければ幸い

useful vocabulary!

です! BBC

Join us again soon for more

Learning English の 6 Minute English で

trending topics, sensational

、トレンドのトピック、センセーショナルな

science and useful vocabulary

科学、役立つ語彙を

here at 6 Minute English from

ご覧ください

BBC Learning English.

。

Bye for now!

またね！

Goodbye!

さよなら！

Hello. This is 6 Minute English

こんにちは。 これは

from BBC Learning English.

、BBC Learning English の 6 Minute English です。

I’m Neil.

私はニールです。

And I’m Sam.

私はサムです。

In recent years, many people

近年、多くの人

have wanted to find out more

が自分の出身地についてもっと知りたいと思っ

about where they come from.

ています。

Millions have tried to trace

何百万人もの

their family history and discover

人々が家族の歴史をたどり、何百年も前に

how their ancestors lived

祖先がどのように暮らしていたかを発見しようとしました

hundreds of years ago.

.

The internet has made it much

インターネットのおかげで、家族の歴史に関する

easier to find historical

歴史的文書や記録を見つけるのがはるかに簡単になりました

documents and records about

your family history - and one of

the most useful documents for

doing this is the census.

。これを行うのに最も役立つ文書の 1 つが国勢調査です。

A census is an official count of all

国勢調査は、

the people living in a country.

その国に住んでいるすべての人々の公式の数です。

It collects information about a

国の人口に関する情報を収集

country’s population and is usually

carried out by the government.

し、通常は政府によって実施されます。

In Britain, a census has been

イギリスでは

carried out every ten years

since 1801. In 2002, when

、1801 年から 10 年ごとに

census records from a hundred

国勢調査

years before became available

が

online, so many people rushed

実施

to their computers to access

され

them that the website crashed!

ています。

But before we find out more

しかし

about the census and its related

、国勢調査とそれに関連する

vocabulary it’s time for a quiz

語彙について詳しく知る前に、クイズの

question, Sam. Someone who

質問に答えましょう、サム。

knows a lot about his family

彼の家族の歴史についてよく知っている

history is British actor, Danny

人は、英国の俳優、ダニー・

Dyer. When BBC television

ダイアーです。 BBC テレビ

programme, Who Do You

番組のとき、あなたは誰だと

Think You Are? researched

思いますか?

his family history they discovered

彼の家族歴を調査した

that the actor was related to

ところ、その俳優は

someone very famous – but

非常に有名な人物と関係があることがわかりましたが、

who was it?

誰でしたか?

A) King Edward III,

A) エドワード 3 世、

B) William Shakespeare, or,

B) ウィリアム シェイクスピア、または

C) Winston Churchill?

C) ウィンストン チャーチル?

Well, I know Danny Dyer usually

ええと、ダニー・ダイアーは通常

plays tough-guy characters so

タフガイのキャラクターを演じていることを知っているので、それは

maybe it’s

おそらく

C), war hero Winston Churchill?

C)、戦争の英雄ウィンストン・チャーチルですか?

OK, Sam, we’ll find out later if

わかりました、サム、それが正しいかどうかは後でわかり

that’s correct. Now, although

ます。 さて

the first British census took

、最初の英国の国勢調査は

place in 1801, other censuses

1801 年に行われましたが、他の国勢調査の

have a much longer history.

歴史はもっと古いものです。

In fact, the bible story of Mary

実際、マリア

and Joseph travelling to

とヨセフが

Bethlehem is linked to a

ベツレヘムに旅行するという聖書の物語は、ローマの国勢調査に関連してい

Roman census.

ます。

So, what was the original

では、人数を数える最初の理由は何だったの

reason for counting people

and what did governments

hope to achieve by doing so?

でしょうか。また、政府はそうすることで何を達成したいと考えていたのでしょうか?

Here’s Dr Kathrin Levitan, author

これは、国勢調査

of a book on the cultural history

の文化史に関する本の著者であるキャスリン・レビタン博士

of the census, speaking to

が、

BBC World Service programme,

BBC ワールド サービス プログラム、

The Forum:

ザ フォーラム

I think there were probably

に語って

two most common reasons.

いるところです。

One was in order to figure out

1つは、

who could fight in wars, so basically

誰が戦争で戦うことができるかを把握するためでした。つまり、基本

military conscription and in order

的に徴兵制であり

to find out who could fight in wars

、戦争で誰が戦うことができるかを知るために

ancient governments like the

、ローマ帝国のような古代政府

Roman Empire had to find out how

many men of a certain age there were.

は、特定の年齢の男性が何人いるかを調べなければなりませんでした.

And I would say that the other thing

そして

that censuses were most commonly

、国勢調査が最も一般的に

used for was for purposes of taxation.

使用されたもう1つの目的は、課税の目的であったと言えます。

According to Kathrin Levitan, ancient

Kathrin Levitan によると、古代の

censuses were used to figure out – or

国勢調査は

understand, how many men were

、戦争を戦うために利用できる男性の数を把握または理解するために

available to fight wars.

使用されました。

The Roman Empire needed a strong

ローマ帝国は強力な

army, and this depended on

軍隊を必要としていましたが、これは徴兵制に依存していました

conscription – forcing people to

become soldiers and join the army.

。つまり、人々は兵士になって軍に加わることを余儀なくされました。

The other main reason for taking

国勢調査を行うもう 1 つの主な理由は

a census was taxation – the

system of taxing people a certain

、税金

amount of money to be paid to

the government for public services.

でした。これは、公共サービスのために政府に支払われる一定の金額に人々に課税するシステムです。

Ancient and early modern censuses

古代および近世の国勢調査

were large and difficult-to-organise

は、大規模で組織化が困難な

projects. They often involved

プロジェクトでした。 彼らはしばしば

government officials going from

政府の役人を巻き込み、

house to house, asking questions

家から家へと行き、

about the people who lived there.

そこに住んでいる人々について質問しました。

But over time governments’ desire

しかし、時が経つにつれて、政府

to know about, and control, its

が市民について知り、コントロールしたいという願望により、人々

citizens gave rise to new

を数えるための新しい技術が生まれました

technologies for counting people.

。

Here’s statistician and economist

統計学者で経済学者の

Andrew Whitby explaining how

アンドリュー・ウィットビー

this happened in the US to BBC

が、BBC

World Service programme,

ワールド サービスのプログラムである

The Forum:

The 1890 census of the United

ザ フォーラムに、これ

States was the first in which some

がどの

kind of electro-mechanical process

was used to count people… so

ように起こったかを説明してい

instead of armies of clerks reading

ます。 大勢の書記官が

off census schedules and tabulating

国勢調査のスケジュールを読み上げ、

these things by hand, for the first

これらを手作業で集計する

time an individual census record

際、初めて国勢調査の個々の記録

would be punched onto a card… so

がカードに打ち抜かれました…そのため

that there were holes in this card

、このカード

representing different characteristics

of the person and then those cards

には個人のさまざまな特徴を表す穴があり、それらのカード

could be fed through a machine.

にフィードすることができました。 機械を通して。

Old-fashioned censuses were managed

昔ながらの国勢調査は

by clerks – office workers whose job

事務員によって管理され

involved keeping records.

ていました。

Thousands of clerks would record

何千人もの事務員が国勢調査で

the information gathered in the

収集した情報を記録し、

census and tabulate it, in other words,

それを表にまとめます。つまり、行と列

show the information in the form of

を含む表の形式で情報を表示し

a table with rows and columns.

ます。

The US census of 1890 was the first

1890 年の米国の国勢調査は初めて

to use machines, and many censuses

機械を使用したものであり、現在の多くの国勢調査

today are electronically updated to

は、人口の新しい傾向や変化を記録するために電子的に更新さ

record new trends and shifts in

populations as they happen.

れています。

In fact, so much personal

実際、ソーシャル メディアやインターネットを通じて非常に多くの個人

information is now freely available

情報が自由に入手できるようになった

through social media and the

internet that some people have

questioned the need for having

ため、国勢調査の必要性に疑問を呈する人もい

a census at all.

ます。

Yes, it isn’t hard to find out about

はい、テレビスターのような有名な人を見つけるのは難しくありません

someone famous, like a TV star.

。

Someone like Danny Dyer, you mean?

ダニー・ダイアーみたいな人？

Right. In my quiz question I asked

右。 クイズの質問で、私は

Sam which historical figure TV

サムに歴史上の人物であるテレビ

actor, Danny Dyer, was related to.

俳優のダニー・ダイアーと関係があるか尋ねました。

And I said it was

そして私はそれが

C) Winston Churchill. Was I right?

C) ウィンストン・チャーチルだと言いました。 私は正しかったですか？

It was a good guess, Sam, but

それは良い推測でした、サム、

the actual answer was

しかし実際の答えは

A) King Edward III. And no-one

A) エドワード 3 世王でした。 そして、イーストエンダーズの俳優自身

was more surprised that he was

ほど、彼が王族と関係があることに驚いた人はいません

related to royalty than the

EastEnders actor himself!

!

OK, Neil, let’s recap the

OK、ニール、国勢調査に関する

vocabulary from this programme

この番組

about the census - the official

counting of a nation’s population.

の語彙を復習しましょう。

To figure something out means

何かを理解するということは

to understand it.

、それを理解するということです。

The Romans used conscription

ローマ人は徴兵制度を利用して

to force men to join the army by law.

、法律によって男性を軍隊に参加させました。

Taxation is the government’s

課税とは、公共サービスの

system of taxing people to pay

支払いに対して人々に課税する政府のシステムです

for public services.

。

A clerk is an office worker whose

事務員は、

job involves keeping records.

記録を保持する仕事をする会社員です。

And tabulate means show

また、集計とは、

information in the form of a table

情報を行と列を含むテーブルの形式で表示することを意味

with rows and columns.

します。 国勢調査

That’s all for our six-minute look

の 6 分間の調査

at the census, but if we’ve whetted

はこれで終わりですが、さらに興味をそそられた場合は

your appetite for more why not

check out the whole episode – it’s

、エピソード全体をチェックしてみてはいかがでしょ

available now on the website of

うか。現在、BBC ワールド サービス プログラムのウェブサイトである

BBC World Service programme,

The Forum.

The Forum で視聴できます。

Bye for now!

またね！

Bye bye.

バイバイ。

Hello. This is 6 Minute English

こんにちは。 これは

from BBC Learning English.

、BBC Learning English の 6 Minute English です。

I’m Neil.

And I’m Georgina.

私はニールです。

私はジョージナです。 ジョージナ、

What do Homer, Ray Charles

ホーマー、レイ・チャールズ

and Jorge Borges all have in

、ホルヘ・ボルヘスの

common, Georgina?

共通点は何ですか?

Hmm, so that’s the ancient Greek

うーん、それは古代ギリシャの

poet, Homer; American singer,

詩人、ホーマーです。 アメリカの歌手、

Ray Charles; and Argentine writer,

レイ・チャールズ。 そしてアルゼンチンの作家、

Jorge Luis Borges… I can’t see

ホルヘ・ルイス・ボルヘス…

much in common there, Neil.

そこにはあまり共通点が見当たらないよ、ニール。

Well, the answer is that they

ええと、答えは、彼ら

were all blind.

はすべて盲目だったということです。

Ah! But that obviously didn’t hold

ああ！ しかし、それは明らかに彼らを妨げませんでし

them back - I mean, they were

た-つまり、彼らは

some of the greatest artists ever!

これまでで最高のアーティストの何人かでした!

Right, but I wonder how easy they

そうですね。しかし、彼らが現代の世界で生活し、働くのはどれほど簡単なのだろうかと思います

would find it living and working in

the modern world.

。

Blind people can use a guide dog

目の不自由な人は盲導犬

or a white cane to help them

や白杖を使って

move around.

動き回ることができます。

Yes, but a white cane is hardly

はい、でも白杖はほとんど

advanced technology! Recently,

高度な技術ではありません。 最近、世界中

smartphone apps have been

invented which dramatically

improve the lives of blind people

の視覚障害者の生活を劇的に改善するスマートフォン アプリが発明されました

around the world.

。

In this programme on blindness

デジタル時代の失明に関するこのプログラムで

in the digital age we’ll be looking

は、支援技術と

at some of these inventions, known

総称されるこれらの発明のいくつかを見ていきます。これは、

collectively as assistive technology –

that’s any software or equipment

that helps people work around their

人々が障害や課題を回避するのに役立つソフトウェアまたは機器です

disabilities or challenges.

。

But first it’s time for my quiz

でも、まずはクイズの時間です

question, Georgina. In 1842 a

、ジョージナ。 1842 年に、

technique of using fingers to feel

printed raised dots was invented

印刷された隆起した点を指で触る技術が発明

which allowed blind people to read.

され、視覚障害者が文字を読むことができるようになりました。

But who invented it? Was it:

しかし、誰がそれを発明したのですか？

a) Margaret Walker?,

a) マーガレット・ウォーカー?、

b) Louis Braille?, or

b) ルイ・ブライユ?、

c) Samuel Morse?

c) サミュエル・モース?

Hmm, I’ve heard of Morse code but

うーん、モールス符号のことは聞いた

that wouldn’t help blind people

ことがありますが、それは目の見えない人が

read, so I think it’s, b) Louis Braille.

読むのに役立たないので、b) ルイ・ブライユだと思います。

OK, Georgina, we’ll find out the

OK、ジョージナ、

answer at the end of the programme.

答えは番組の最後でわかるよ。

One remarkable feature of the latest

最新の支援技術の顕著な特徴の 1 つ

assistive technology is its practicality.

は、その実用性です。

Smartphone apps like ‘BeMyEyes’

「BeMyEyes」のようなスマートフォン アプリを

allow blind users to find lost keys,

使用すると、目の不自由なユーザーがなくした鍵を見つけたり、

cross busy roads and even colour

交通量の多い道路を横断

match their clothes.

したり、服の色を合わせたりすることができます。

Brian Mwenda is CEO of a Kenyan

Brian Mwenda は、

company developing this kind of

この種の技術を開発しているケニアの企業の CEO

technology. Here he explains to

です。 ここで彼は

BBC World Service programme,

BBC ワールド サービス プログラム、

Digital Planet, how his devices seek

デジタル プラネットに、彼のデバイス

to enhance, not replace, the

が伝統的な白杖を置き換えるのではなく、どのように強化しようとしているのかを説明してい

traditional white cane:

ます。

The device is very compatible with

このデバイスは、あらゆる種類の白杖と非常に互換性があり

any kind of white cane. So, once you

ます。 その

clip it on to any white cane it

ため、白い杖にクリップで留めると

works perfectly to detect the

obstacles in front of you, and it

、目の前の障害物を完全に検出し、

relies on echo-location. So,

エコーロケーションに依存します. つまり、

echo-location is the same technology

エコーロケーションは、

used by bats and dolphins to detect

コウモリやイルカが獲物や障害物などを検出するために使用するの

prey and obstacles and all that. You

と同じ技術です。

send out a sound pulse and then

音のパルスを送信し

once it bounces off an obstacle, you

、障害物で跳ね返ると、

can tell how far the obstacle is.

障害物までの距離がわかります。

When attached to a white cane, the

白杖に取り付けると、

digital device - called ‘Sixth Sense’ -

「シックス センス」と呼ばれるデジタル デバイス

can detect obstacles – objects which

が障害物を検出でき

block your way, making it difficult for

you to move forward.

ます。

‘Sixth Sense’ works using echo-location,

「Sixth Sense」は

a kind of ultrasound like that used by

、周囲の物体に跳ね返る音波を送信するコウモリが使用するような超音波の一種であるエコーロケーションを使用

bats who send out sound waves

which bounce off surrounding objects.

して機能します。

The returning echoes show where these

戻ってきたエコーは、これらのオブジェクトがどこにあるかを示してい

objects are located.

ます。

Some of the assistive apps are so

一部の支援アプリは非常に

smart they can even tell what kind of

スマート

object is coming up ahead – be it a

で、

friend, a shop door or a speeding car.

友人、店のドア、スピード違反の車など、前方にどんな種類の物体が近づいているかを知ることさえできます。 自信

I guess being able to move around

を持って動けるということは、

confidently really boosts people’s

人の自立を本当に後押ししてくれるのではないでしょうか

independence.

。

Absolutely. And it’s challenging

絶対。 また

stereotypes around blindness too.

、失明に関する固定観念にも挑戦しています。 自身

Blogger, Fern Lulham, who is blind

も視覚障害を持つブロガーの Fern Lulham は、

herself, uses assistive apps every day.

毎日補助アプリを使用しています。

Here she is talking to

ここで彼女は

BBC World Service’s, Digital Planet:

BBC ワールド サービスのデジタル プラネット

I think the more that society sees

と話しています。社会が

blind people in the community, at work,

地域社会、職場

in relationships it does help to tackle

、人間関係で視覚障害者を見れば見るほど

all of these stereotypes, it helps

、これらすべてのステレオタイプに取り組むのに役立ち

people to see blind and

、視覚障害者や視覚障害者を見るのに役立ちます。

visually-impaired people in a whole

new way and it just normalises

それが

disability – that’s what we need, we

私たちが必要としているものです。私たち

need to see people just getting on

は人々

with their life and doing it and then

が自分の人生をやり遂げ、それをやっているのを

people won’t see it as such a big

見る必要があり

deal anymore, it’ll just be the ordinary.

ます。 普通であること。

Fern distinguishes between people

シダ

who are blind, or unable to see, and

は、目が見えない、または見ることができない人と視覚障害のある人を区別します

those who are visually impaired –

–

experience a decreased ability to see.

見る能力の低下を経験します.

Assistive tech helps blind people

支援技術は、視覚障害者が地域コミュニティ

lead normal, independent lives within

内で通常の独立した生活を送るのに役立ちます

their local communities. Fern hopes

。 Fern は

that this will help normalise disability –

、これが障害を正常化するのに役立つことを望んでいます –

treat something as normal which has

not been accepted as normal before…

以前は正常として受け入れられなかったものを正常として扱います

…so being blind doesn’t have to be a

… …だから、盲目であることは大したことである必要はありません

big deal – an informal way to say

–

something is not a serious problem.

何かが深刻な問題ではないことを非公式に言う方法.

Just keep your eyes closed for a

しばらく目を閉じて

minute and try moving around the

、部屋の中を動き回ってみてください

room. You’ll soon see how difficult

。

it is… and how life changing this

それがどれほど難しいか、そしてこのテクノロジーがいかに人生を変える

technology can be.

ことができるかがすぐにわかるでしょう。

Being able to read books must also

本が読めるということ

open up a world of imagination.

は、想像力の世界も開かれるに違いありません。 ニール

So what was the answer to your

、クイズの答えは何だった？

quiz question, Neil?

Ah yes. I asked Georgina who

そうそう。 私は

invented the system of reading

where fingertips are used to feel

patterns of printed raised dots.

、印刷された隆起した点のパターンを指先で感じる読書システムを発明したジョージナに尋ねました.

What did you say, Georgina?

何て言ったの、ジョージナ？

I thought it was, b) Louis Braille.

b) ルイ・ブライユだと思いました。

Which was…of course the correct

どれが…もちろん正解でした

answer! Well done, Georgina – Louise

！ よくやった、Georgina – Louise

Braille the inventor of a reading

Braille は、単に点字として

system which is known worldwide

世界的に知られている読み上げシステムの発明者です

simply as braille.

。

I suppose braille is an early example

点字は支援技術の初期の例

of assistive technology – systems

であり、障害を持つ人々が日常生活を送るのを支援するシステム

and equipment that assist people

と機器であると思い

with disabilities to perform everyday

functions. Let’s recap the rest of

ます。 残りの語彙を要約しましょう

the vocabulary, Neil.

、ニール。

OK. An obstacle is an object that

わかった。 障害物

is in your way and blocks your

は、あなたの邪魔になり、あなたの

movement.

動きを妨げる物体です。

Some assisted technology works

一部の支援技術は

using echo-location – a system of

ultrasound detection used by bats.

、コウモリが使用する超音波検出システムであるエコーロケーションを使用して機能します。

Being blind is different from being

盲目であることは視覚障害者とは異なります

visually impaired - having a

- 障害がある

decreased ability to see, whether

かどうかにかかわらず、見る能力が低下して

disabling or not.

います。

And finally, the hope is that

そして最後に、

assistive phone apps can help

支援電話アプリが障害を正常化するのに役立つことが期待

normalise disability – change the

perception of something into

され

being accepted as normal…

ています。つまり、何かの認識を正常なものとして受け入れられるように変えて

..so that disability is no longer a

、障害がもはや

big deal – not a big problem.

大したことではなく、大きな問題にならないようにすることです。

That’s all for this programme but

このプログラムはこれで終わりですが

join us again soon at 6 Minute English…

、6

…and remember you can find many

more 6 Minute topics and useful

vocabulary archived on

Minute English にまたお

bbclearningenglish.com.

会いしましょう… アプリストア

Don’t forget we also have an app

you can download for free from

から無料でダウンロードできるアプリもあります

the app stores. And of course we

。 そしてもちろん、私

are all over social media, so come

たちはソーシャル メディアのいたるところにいますので、

on over and say hi.

ぜひお越しください。

Bye for now!

またね！

Bye!

さよなら！

Welcome to 6 Minute English, where

6 Minute English へようこそ。

we bring you an intelligent topic

知的なトピック

and six related items of vocabulary.

と関連する 6 つの語彙をお届けします。

I’m Neil.

私はニールです。

And I’m Tim. And today we’re talking

私はティムです。 そして今日は

about AI – or Artificial Intelligence.

、AI、または人工知能について話しています。

Artificial Intelligence is the ability of

人工知能とは、

machines to copy human intelligent

人間の知的行動を模倣するマシンの能力

behaviour – for example, an

です。たとえば、

intelligent machine can learn

インテリジェント マシンは

from its own mistakes, and make

自身の過ちから学習し、過去に

decisions based on what’s happened

起こったことに基づいて決定を下すことができます

in the past.

。 ニール、最近

There’s a lot of talk about AI these

AI について多くのことが語られて

days, Neil, but it’s still just science

いますが、それはまだ単なる

fiction, isn’t it?

SF ですよね?

That’s not true – AI is everywhere.

そうではありません。AI はどこにでもあります。

Machine thinking is in our homes,

機械思考は、私たちの家庭、

offices, schools and hospitals.

オフィス、学校、病院にあります。

Computer algorithms are helping

コンピュータ アルゴリズムは、

us drive our cars. They’re diagnosing

私たちが車を運転するのに役立っています。 彼ら

what’s wrong with us in hospitals.

は病院で私たちの何が悪いのかを診断しています。

They’re marking student essays…

彼らは学生のエッセイに採点を

They’re telling us what to read on

している…スマートフォンで何を読むべきかを教えてくれ

our smartphones…

ている…

Well, that really does sound like

まあ、それは本当に

science fiction – but it’s

サイエンスフィクションのように聞こえるが、それは

happening already, you say, Neil?

すでに起こっている、とあなたは言う、ニール？

It’s definitely happening, Tim.

それは間違いなく起こっています、ティム。

And an algorithm, by the way, is

ちなみに、アルゴリズムとは

a set of steps a computer follows

、コンピューター

in order to solve a problem.

が問題を解決するためにたどる一連の手順です。

So can you tell me what was the

では、1997 年に

name of the computer which

famously beat world chess

チェスの世界

champion Garry Kasparov

チャンピオンである Garry Kasparov

using algorithms in 1997?

をアルゴリズムで破ったことで有名なコンピューターの名前を教えていただけますか?

Was it…

a) Hal, b) Alpha 60,

それは…

a) Hal、b) Alpha 60、

or, c) Deep Blue?

または c) Deep Blue?

I’ll say Deep Blue.

ディープブルーと申します。

Although I’m just guessing.

推測ですが。

Was it an educated guess, Tim?

それは経験に基づいた推測でしたか、ティム?

I know a bit about chess…

私はチェスについて少し知っています...

An educated guess is based

on knowledge and experience

経験に基づいた推測は知識と経験に基づいて

and is therefore likely to be correct.

いるため、おそらく正しいでしょう。

Well, we’ll find out later on how

educated your guess was in

this case, Tim!

この場合、ティムさんの推測がどれほど正しいかは後でわかります。

Indeed. But getting back to AI

それはそう。 しかし、AI

and what machines can do – are

と機械にできることの話に戻りましょう。機械は

they any good at solving real-life

実際の問題を解決するのに適して

problems? Computers think in zeros

いるのでしょうか? コンピュータは 0

and ones don’t they? That sounds

と 1 で考えますね。 人生経験に関して言えば

like a pretty limited language when

、それはかなり制限された言語のように思え

it comes to life experience!

ます!

You would be surprised to what

those zeroes and ones can do, Tim.

ティム、0 と 1 ができることには驚かれることでしょう。

Although you’re right that AI does

あなたの言うとおりですが

have its limitations at the moment.

、現時点では AI には限界があります。

And if something has limitations

何かに

there’s a limit on what it can do or

制限がある場合、それができること、または

how good it can be.

どれだけ優れているかにも制限があります。

OK – well now might be a good time

OK – ケンブリッジ大学

to listen to Zoubin Bharhramani,

Professor of Information Engineering

の情報工学教授で

at the University of Cambridge and

deputy director of the Leverhulme Centre

あり、レバーヒューム センター

for the Future of Intelligence.

フォー ザ フューチャー インテリジェンスの副所長である Zoubin Bharhramani 氏の話を聞くには、今が良い時期かもしれません。

He’s talking about what limitations

彼

AI has at the moment.

は、現時点で AI にどのような制限があるかについて話しています。

I think it’s very interesting how many

私たちが当たり前だと思って

of the things that we take for granted –

いること、つまり人間が当たり前だと思っていることの多くが、

we humans take for granted – as being

sort of things we don’t even think about

like how do we walk, how do we reach,

どのように歩くか、どのように到達

how do we recognize our mother. You

するか、どのように自分自身を認識するかなど、私たちが考えさえしないようなものであるということは、非常に興味深いことだと思います。 母親。 あなたが

know, all these things. When you start

知っている、これらすべてのこと。

to think how to implement them on a

それらをコンピューターに実装する方法を考え始めると、

computer, you realize that it’s those

コンピューターに実行させるの

things that are incredibly difficult to get

が非常に難しいのはこれらの

computers to do, and that’s where the

ことであり、

current cutting edge of research is.

現在の研究の最先端がそこにあることに気づきます。

If we take something for granted we

何かを当然のことと

don’t realise how important something is.

思っていると、何かがどれほど重要であるかがわかりません。

You sometimes take me for granted, I

あなたは時々私を当然のこと

think, Neil.

と思っていると思います、ニール。

No – I never take you for granted, Tim!

いいえ – ティム、あなたのことを当たり前だと思ったことはありません!

You’re far too important for that!

あなたはそのためにはあまりにも重要です！

Good to hear! So things we take for

聞いてよかった！ そのため、私たちが

granted are doing every day tasks like

当たり前

walking, picking something up, or

だと思っていることは、歩く、何かを拾う、

recognizing somebody. We implement –

誰かを認識するなどの毎日のタスクを実行することです。 私たちは

or perform – these things without

これらのことを何も考えずに実装 (または実行)

thinking – Whereas it’s cutting edge

research to try and program a

machine to do them.

しますが、それらを実行するように機械をプログラムしてプログラムするのは最先端の研究です。

Cutting edge means very new and

最先端とは、非常に新しく、

advanced. It’s interesting isn't it, that

先進的であることを意味します。 興味深いことに、

over ten years ago a computer beat

10 年以上前にコンピューターが

a chess grand master – but the

チェスのグランド マスターを打ち負かし

same computer would find it incredibly

ましたが、同じコンピューターで

difficult to pick up a chess piece.

チェスの駒を拾うのは非常に困難でした。

I know. It’s very strange. But now

知っている。 とても奇妙です。 しかし

you’ve reminded me that we need

the answer to today’s question.

、今日の質問に対する答えが必要であることを思い出しました。 1997年に

Which was: What was the name

of the computer which famously

beat world chess champion

チェスの世界チャンピオン、

Garry Kasparov in 1997? Now, you

ガルリ・カスパロフを破ったことで有名なコンピューターの名前は? さて

said Deep Blue, Tim, and … that was

、Deep Blue、Tim、そして…それ

the right answer!

は正解でした！

You see, my educated guess was

ほら、私の

based on knowledge and experience!

経験に基づいた推測は知識と経験に基づいていました！

Or maybe you were just lucky. So, the

あるいは、あなたはただ幸運だったのかもしれません。 そのため、

IBM supercomputer Deep Blue played

IBM のスーパーコンピューターである Deep Blue は

against US world chess champion

、米国のチェスの世界チャンピオンである

Garry Kasparov in two chess matches.

Garry Kasparov と 2 つのチェスの試合で対戦しました。

The first match was played in

最初の試合は

Philadelphia in 1996 and was

1996 年にフィラデルフィアで行われ

won by Kasparov. The second was

、カスパロフが勝利しました。 2 回目

played in New York City in 1997

は 1997 年にニューヨーク市で開催

and won by Deep Blue. The 1997

され、Deep Blue が優勝しました。 1997 年の

match was the first defeat of a

試合は、

reigning world chess champion

現存するチェスの世界チャンピオン

by a computer under

が、

tournament conditions.

トーナメント条件下でコンピューターに敗れた最初の試合でした。 今日学んだ

Let’s go through the words we

単語を使ってみましょう

learned today. First up was

。 最初に取り上げたのは

‘artificial intelligence’ or AI – the

「人工知能」または AI

ability of machines to copy human

で、機械が人間の知的行動をコピーする能力です

intelligent behaviour.

。

“There are AI programs that can

「詩を書くことができる AI プログラムがあります

write poetry.”

。」 暗唱

Do you have any examples you

できる例はありますか？

can recite?

Afraid I don’t! Number two – an

恐れてはいけません！ 2 つ目

algorithm is a set of steps a

は、アルゴリズムとは、問題

computer follows in order to

を解決するためにコンピューターがたどる一連の手順です

solve a problem. For example,

。 たとえば、

“Google changes its search

「Google は検索

algorithm hundreds of times

アルゴリズムを毎年何百回も変更しています

every year.”

。」

The adjective is algorithmic – for

形容詞はアルゴリズムです。

example, “Google has made many

たとえば、「Google はアルゴリズムに多くの

algorithmic changes.”

変更を加えました」などです。

Number three – if something has

第三に、何かに

‘limitations’ – there’s a limit on

「制限」がある場合、

what it can do or how good it

それができること、またはどれだけ優れているかには制限

can be. “Our show has certain

があります。 「私たちのショーには一定の

limitations – for example, it’s only

制限があります。たとえば、

six minutes long!”

長さはわずか 6 分です!」

That’s right – there’s only time to

そうです -

present six vocabulary items.

6 つの語彙項目を提示する時間しかありません。

Short but sweet!

短いけど甘い！

And very intelligent, too. OK, the

そして非常に知的でもあります。 OK、

next item is ‘take something for

次の項目は「

granted’ – which is when we don’t

当たり前

realise how important something is.

だと思っていること」です。これは、何かの重要性に気付いていない場合です。

“We take our smart phones for granted

「私たちは最近、スマートフォンを当然のことと考えてい

these days – but before 1995 hardly

ますが、1995 年以前はスマートフォンを

anyone owned one.”

持っている人はほとんどいませんでした。」

Number five – ‘to implement’ – means

5 番目の「実装する」は

to perform a task, or take action.

、タスクを実行する、または行動を起こすことを意味します。

“Neil implemented some changes

「ニールはショーにいくつかの変更

to the show.”

を加えました。」

The final item is ‘cutting edge’ – new

最後の項目は「最先端」です。新しく

and advanced – “This software is

て高度な「このソフトウェアは

cutting edge.”

最先端です」。

“The software uses cutting edge

「ソフトウェアは最先端のテクノロジーを使用してい

technology.”

ます。」

OK – that’s all we have time for on

OK – 今日の最先端のショーで時間があるのはこれだけです

today’s cutting edge show. But please

。 ただし

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