Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

スティーブン・ウルフラム 「万物の理論を計算する」

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Natsuhiko Mizutani

So I want to talk today about an idea. It's a big idea.

今日はあるアイデアについてお話しします 大きなアイデアです

Actually, I think it'll eventually

おそらく この1世紀の間に現れた

be seen as probably the single biggest idea

最大のアイデアであると

that's emerged in the past century.

見なされるようになるでしょう

It's the idea of computation.

「計算」(computation)というアイデアです

Now, of course, that idea has brought us

このアイデアはもちろん

all of the computer technology we have today and so on.

今日の様々なコンピュータ技術をもたらしたものですが

But there's actually a lot more to computation than that.

計算にはそれ以上のものがあります

It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,

非常に深く 強力で 根本的なアイデアなのです

whose effects we've only just begun to see.

私たちはその力を まだ目にし始めたばかりです

Well, I myself have spent the past 30 years of my life

私は過去30年を この計算というアイデアに

working on three large projects

真剣に向き合おうとする

that really try to take the idea of computation seriously.

3つの大きなプロジェクトに費やしてきました

So I started off at a young age as a physicist

若い時分に私は コンピュータを道具として使う

using computers as tools.

物理学者としてキャリアを始めました

Then, I started drilling down,

その後それを掘り下げていくようになりました

thinking about the computations I might want to do,

やりたいと思う計算はどんなものか考え

trying to figure out what primitives they could be built up from

計算を形作りうる基本要素は何か

and how they could be automated as much as possible.

どこまで自動化することができるのかを見極めようとしました

Eventually, I created a whole structure

そして記号プログラミングに基づいた

based on symbolic programming and so on

システムを作るようになり

that let me build Mathematica.

それがMathematicaへと繋がりました

And for the past 23 years, at an increasing rate,

この23年間私たちは

we've been pouring more and more ideas

Mathematicaに多くのアイデアや機能を

and capabilities and so on into Mathematica,

加速度的に付け加えていきました

and I'm happy to say that that's led to many good things

Mathematicaが研究開発や教育の分野でたくさんの

in R & D and education,

素晴らしい成果に貢献していることを

lots of other areas.

とても嬉しく思っています

Well, I have to admit, actually,

そもそも私がMathematicaを作ったのは

that I also had a very selfish reason for building Mathematica:

とても利己的な理由だったことを打ち明けなければなりません

I wanted to use it myself,

それは自分が使いたいものだったのです

a bit like Galileo got to use his telescope

ちょうどガリレオが400年前に

400 years ago.

望遠鏡を作ったのに似ていますが

But I wanted to look not at the astronomical universe,

私の見たかったのは天文学的な宇宙ではなく

but at the computational universe.

計算的な宇宙だったのです

So we normally think of programs as being

私たちは普通プログラムを

complicated things that we build

とても明確な目的を持って作られた

for very specific purposes.

複雑なものと見ていますが

But what about the space of all possible programs?

すべての可能なプログラム全体の空間というものを考えてみましょう

Here's a representation of a really simple program.

これは1つの非常にシンプルなプログラムの表現です

So, if we run this program,

このプログラムを実行すると

this is what we get.

このようなものが得られます

Very simple.

とてもシンプルです

So let's try changing the rule

プログラムのルールを

for this program a little bit.

少しだけ変えてみましょう

Now we get another result,

すると別な結果が得られますが

still very simple.

相変わらずシンプルです

Try changing it again.

もう一度変えてみましょう

You get something a little bit more complicated.

幾分複雑になりましたが

But if we keep running this for a while,

しばらく実行し続けると

we find out that although the pattern we get is very intricate,

パターンは込み入っているにしても

it has a very regular structure.

とても規則的な構造をしているのがわかります

So the question is: Can anything else happen?

もっと違ったことも起き得るのでしょうか？

Well, we can do a little experiment.

もう少し実験してみましょう

Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.

数学的な実験をして 試し 探すのです

Let's just run all possible programs

今見ているタイプのプログラムで

of the particular type that we're looking at.

考え得るすべてのものを実行してみます

They're called cellular automata.

これはセルオートマトンと呼ばれるものです

You can see a lot of diversity in the behavior here.

多様な振る舞いが見られます

Most of them do very simple things,

多くのものはとてもシンプルですが

but if you look along all these different pictures,

これら異なったパターンを見ていくと

at rule number 30,

ルール30のところで

you start to see something interesting going on.

何か面白いことが起きています

So let's take a closer look

ひとつルール30を

at rule number 30 here.

詳しく見てみましょう

So here it is.

これです

We're just following this very simple rule at the bottom here,

下に示したごくシンプルなルールに従っているだけなのですが

but we're getting all this amazing stuff.

このような驚くべき結果になるのです

It's not at all what we're used to,

私たちが見慣れた何にも似ていません

and I must say that, when I first saw this,

初めてこれを見たとき

it came as a huge shock to my intuition.

直感的にものすごいショックを受け

And, in fact, to understand it,

これを理解しようとして

I eventually had to create

結局は「新しい種類の科学」を

a whole new kind of science.

まるまる作り出すことになったのです

(Laughter)

(笑)

This science is different, more general,

この科学は違っており

than the mathematics-based science that we've had

この300年我々の使ってきた

for the past 300 or so years.

数学に基づく科学より もっと一般的なのです

You know, it's always seemed like a big mystery:

一体どうやって自然は

how nature, seemingly so effortlessly,

我々の目には複雑きわまりなく見えるものを

manages to produce so much

苦もなく作り出しているのか？

that seems to us so complex.

それはずっと大きな謎に思えていました

Well, I think we've found its secret:

私たちはその秘密を見つけたのだと思います

It's just sampling what's out there in the computational universe

計算の宇宙にあるものをサンプリングするだけで

and quite often getting things like Rule 30

ルール30のようなものがよく見つかるのです

or like this.

あるいは こんなものも

And knowing that starts to explain

そのことが分かると

a lot of long-standing mysteries in science.

科学において長い間謎とされてきたことが見えてきます

It also brings up new issues, though,

しかしそれは同時に

like computational irreducibility.

計算的還元不能性という新たな問題も提起します

I mean, we're used to having science let us predict things,

私たちは科学によって物事が予測できることに馴染んでいますが

but something like this

ここにあるようなものは

is fundamentally irreducible.

根本的に還元不能なのです

The only way to find its outcome

その結果を知る実質唯一の方法は

is, effectively, just to watch it evolve.

ただ進化を見守ることしかないのです

It's connected to, what I call,

これは私が計算的等価の原理と

the principle of computational equivalence,

呼ぶものに関連しています

which tells us that even incredibly simple systems

つまり非常に単純なシステムが

can do computations as sophisticated as anything.

他のどんな高度なシステムとも同等の計算を行い得るということです

It doesn't take lots of technology or biological evolution

任意の計算ができるようになるために さほどのテクノロジーや

to be able to do arbitrary computation;

生物進化は必要となりません

just something that happens, naturally,

それは至る所で

all over the place.

自然に起きていることなのです

Things with rules as simple as these can do it.

このようなシンプルなルールでできることなのです

Well, this has deep implications

このことは 科学に

about the limits of science,

予想や制御のできない領域が

about predictability and controllability

あることを示しています

of things like biological processes or economies,

生物学的なプロセスや経済に関すること

about intelligence in the universe,

宇宙にある知性

about questions like free will

自由意志についての疑問

and about creating technology.

テクノロジーの創造などがそうです

You know, in working on this science for many years,

長年この科学に取り組んできた中で

I kept wondering,

私はいつも思っていました

"What will be its first killer app?"

「これの最初のキラーアプリになるのは何だろうか？」

Well, ever since I was a kid,

私は子供の頃から

I'd been thinking about systematizing knowledge

知識を体系化したり計算可能にすることに

and somehow making it computable.

関心を持っていました

People like Leibniz had wondered about that too

ライプニッツも300年前に

300 years earlier.

同じことを考えています

But I'd always assumed that to make progress,

しかし私はまた 進歩のためには

I'd essentially have to replicate a whole brain.

脳全体を複製する必要があるとも思っていました

Well, then I got to thinking:

しかし今はこう考えるようになりました

This scientific paradigm of mine suggests something different --

「この私の科学パラダイムは それとは違ったことを示している

and, by the way, I've now got

自分にはMathematicaによる

huge computation capabilities in Mathematica,

膨大な計算能力があり

and I'm a CEO with some worldly resources

大規模で一見クレージーなプロジェクトでも遂行できる

to do large, seemingly crazy, projects --

世界第一級のリソースを持つ会社のCEOでもあるのだから

So I decided to just try to see

世界の体系的知識の

how much of the systematic knowledge that's out there in the world

どれほどが計算可能にできるものか

we could make computable.

ひとつ試してみることにしよう」

So, it's been a big, very complex project,

これは大きくてとても複雑なプロジェクトです

which I was not sure was going to work at all.

そもそもうまくいくのかも分かりませんでした

But I'm happy to say it's actually going really well.

しかしありがたいことに これはとてもうまくいっています

And last year we were able

去年私たちは最初の

to release the first website version

Webサイト版のWolfram Alphaを

of Wolfram Alpha.

公開することができました

Its purpose is to be a serious knowledge engine

これの目的は 質問に対する答えを計算する

that computes answers to questions.

本格的な知識エンジンを作ることです

So let's give it a try.

試してみましょう

Let's start off with something really easy.

最初は簡単なことからやってみましょう

Hope for the best.

[2+2と入力] うまくいくでしょうか…

Very good. Okay.

うまくいきました

So far so good.

ここまでは順調です

(Laughter)

(笑)

Let's try something a little bit harder.

もう少し難しいことをやってみましょう

Let's do

たとえば…

some mathy thing,

[integrate x^2 sin^3 x dxと入力] 少し数学的なことをやって

and with luck it'll work out the answer

うまくいけば答えを出して

and try and tell us some interesting things

さらに関連した数学的に興味深いことを

things about related math.

何か教えてくれます

We could ask it something about the real world.

現実世界のことについて質問することもできます

Let's say -- I don't know --

たとえば…何にしよう…

what's the GDP of Spain?

スペインのGDPはいくらか？

And it should be able to tell us that.

答えてくれるはずです

Now we could compute something related to this,

ついでに関連したことを聞いてみましょう

let's say ... the GDP of Spain

スペインのGDPを

divided by, I don't know,

何かで割ってみましょう

the -- hmmm ...

えーと…

let's say the revenue of Microsoft.

Microsoftの売上とか

(Laughter)

(笑)

The idea is that we can just type this in,

ここで実現したいのは こういった質問を

this kind of question in, however we think of it.

どのようにでも考えた通りに入力できるということです

So let's try asking a question,

もっと質問を試してみましょう

like a health related question.

たとえば健康に関する質問です

So let's say we have a lab finding that ...

そういうことを調べてくれるラボがあるつもりで

you know, we have an LDL level of 140

入力してみましょう

for a male aged 50.

「50歳男性 LDLコレステロール 140」

So let's type that in, and now Wolfram Alpha

するとWolfram Alphaは

will go and use available public health data

利用可能な公的医療データを使って

and try and figure out

それがヒストグラムの

what part of the population that corresponds to and so on.

どこにあたるかを見出します

Or let's try asking about, I don't know,

今度は国際宇宙ステーションのことを

the International Space Station.

尋ねてみましょう

And what's happening here is that

どこかから情報を

Wolfram Alpha is not just looking up something;

見つけてくるだけではありません

it's computing, in real time,

今 この瞬間に国際宇宙ステーションがどこにあり

where the International Space Station is right now at this moment,

どれだけの速さで移動しているかを

how fast it's going, and so on.

リアルタイムで計算しています

So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.

Wolfram Alphaは様々な種類のことを知っています

It's got, by now,

今では普通の資料集などで

pretty good coverage of everything you might find

見つけられる情報のかなりの部分が

in a standard reference library.

網羅されています

But the goal is to go much further

しかし目標としているのは

and, very broadly, to democratize

もっと深く もっと広く

all of this knowledge,

あらゆる知識を万人に開放し

and to try and be an authoritative

あらゆる分野について

source in all areas.

権威ある情報源となって

To be able to compute answers to specific questions that people have,

人々の抱く疑問に対し 計算によって答えを出すことです

not by searching what other people

誰かが以前どこかに書いたことを

may have written down before,

見つけ出すというのではなく

but by using built in knowledge

組み込まれた知識を元に

to compute fresh new answers to specific questions.

個々の質問に対して新たに計算して答えを導くのです

Now, of course, Wolfram Alpha

もちろんWolfram Alphaは

is a monumentally huge, long-term project

極めて大きな長期プロジェクトで

with lots and lots of challenges.

多くの難題があります

For a start, one has to curate a zillion

まず膨大で多様な知識やデータを

different sources of facts and data,

収集する必要があります

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

そこでMathematicaの自動化と 各分野の専門家の

and human domain experts for doing this.

組み合わせによる 大きなパイプラインを構築しました

But that's just the beginning.

しかしそれは始まりにすぎません

Given raw facts or data

生の事実やデータに基づいて [Q> XLVIII + LXXII]

to actually answer questions,

実際に質問に答えるために

one has to compute:

計算をする必要があり

one has to implement all those methods and models

科学やその他の領域で

and algorithms and so on

何世紀にもわたって築かれてきた

that science and other areas have built up over the centuries.

様々な手法やモデルやアルゴリズムを実装する必要があります

Well, even starting from Mathematica,

Mathematicaという出発点があったにしても

this is still a huge amount of work.

これは膨大な作業です

So far, there are about 8 million lines

今の時点でWolfram Alphaには

of Mathematica code in Wolfram Alpha

多様な領域の専門家により書かれた

built by experts from many, many different fields.

800万行に上るMathematicaのコードがあります

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

Wolfram Alphaで重要な考え方は

is that you can just ask it questions

普通の言葉を使って

using ordinary human language,

質問ができるということで [Q> JFKが死んだときのロングビーチの潮の干満]

which means that we've got to be able to take

それはつまり人々が入力欄に入れる

all those strange utterances that people type into the input field

あらゆる奇妙な文章を受け入れ

and understand them.

理解できる必要があるということです

And I must say that I thought that step

そんなこと率直に言って不可能だと

might just be plain impossible.

思っていたことを打ち明けます [Q> ヨーロッパのGDPと鉄道の長さの比較]

Two big things happened:

2つ大きなことがありました

First, a bunch of new ideas about linguistics

１つは計算の宇宙の研究から

that came from studying the computational universe;

言語に関するたくさんの新しいアイデアが出てきたということです

and second, the realization that having actual computable knowledge

もう１つは 実際に計算可能な知識を持つことによって

completely changes how one can

言語理解への取り組みが

set about understanding language.

根本的に変わると気付いたことです

And, of course, now

Wolfram Alphaが公開された今

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

実際の使われ方から

we can learn from its actual usage.

学ぶことができます

And, in fact, there's been

そしてWolfram Alphaと

an interesting coevolution that's been going on

人間のユーザの間には

between Wolfram Alpha

興味深い共進化が

and its human users,

見られます

and it's really encouraging.

これはとても勇気づけられることです

Right now, if we look at web queries,

現在 Webでのクエリを見ると

more than 80 percent of them get handled successfully the first time.

その80%以上が最初の試みで成功裏に答えを得ています

And if you look at things like the iPhone app,

iPhoneアプリでは

the fraction is considerably larger.

この割合はさらに高くなります

So, I'm pretty pleased with it all.

だから私はこの結果にとても満足しています [Q> www.apple.comのトラフィック]

But, in many ways,

しかし色々な点で

we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.

Wolfram Alphaはまだはじめの段階にあります

I mean, everything is scaling up very nicely

すべてがとてもよくスケールしており

and we're getting more confident.

私たちは自信を深めています

You can expect to see Wolfram Alpha technology

Wolfram Alphaのテクノロジーが

showing up in more and more places,

より多くの場所で目にされるようになるでしょう

working both with this kind of public data, like on the website,

Webサイト上の公的データというのもありますし

and with private knowledge

個人や会社の

for people and companies and so on.

プライベートな知識というのもあるでしょう

You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one

Wolfram Alphaの提供するのが

a whole new kind of computing

「知識に基づく計算」とでも言うべき

that one can call knowledge-based computing,

全く新しい種類の計算であることに気付きました

in which one's starting not just from raw computation,

単に計算だけをするのではなく

but from a vast amount of built-in knowledge.

組み込まれている膨大な知識から出発するのです

And when one does that, one really changes

Webであれ その他の形態であれ

the economics of delivering computational things,

計算の提供に関わる経済を

whether it's on the web or elsewhere.

本当に変えることになるでしょう

You know, we have a fairly interesting situation right now.

現在は本当に面白い状況にあります

On the one hand, we have Mathematica,

一方にはMathematicaがあり

with its sort of precise, formal language

厳格で形式的な言語と

and a huge network

注意深く設計された機能の

of carefully designed capabilities

巨大なネットワークによって

able to get a lot done in just a few lines.

ほんの数行のコードで実に多くのことを成し遂げられます

Let me show you a couple of examples here.

いくつか例をお見せしましょう

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

とても単純なMathematicaプログラムです

Here's something where we're sort of

ここではたくさんの機能を

integrating a bunch of different capabilities here.

組み合わせています

Here we'll just create, in this line,

この行では ちょっとした

a little user interface that allows us to

ユーザインタフェースを追加していて

do something fun there.

それで面白いことができます

If you go on, that's a slightly more complicated program

さらにもう少し複雑なプログラムです

that's now doing all sorts of algorithmic things

色々なアルゴリズム的なことをやって

and creating user interface and so on.

ユーザインタフェースを作り出しています

But it's something that is very precise stuff.

これはとても厳密に定義されたものです

It's a precise specification with a precise formal language

厳密な仕様が厳格な形式言語で記述されていて

that causes Mathematica to know what to do here.

それによりMathematicaはどうすれば良いのかが分かります

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

一方でWolfram Alphaの方には 世の中のごちゃごちゃしたものや

with all the messiness of the world

自然言語などが

and human language and so on built into it.

組み込まれています

So what happens when you put these things together?

この2つを一緒にするとどうなるのでしょう？

I think it's actually rather wonderful.

実はとても素晴らしい効果を上げます

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

Wolfram AlphaをMathematicaの中で使うと

you can, for example, make precise programs

たとえば現実世界のデータを使う

that call on real world data.

精密なプログラムを作ることができます

Here's a real simple example.

これはごく簡単な例です

You can also just sort of give vague input

曖昧な入力を与えて

and then try and have Wolfram Alpha

考えていることをWolfram Alphaに

figure out what you're talking about.

推測させることもできます

Let's try this here.

試してみましょう [spikey(とげとげ)と入力]

But actually I think the most exciting thing about this

これの一番エキサイティングなところは

is that it really gives one the chance

プログラミングを

to democratize programming.

万人のものにできる可能性があるということです

I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.

どうしたいのかを普通の言葉で書けば

Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out

Wolfram Alphaが

what precise pieces of code

それを実行する正確なコードを

can do what they're asking for

見出せるようになるでしょう

and then show them examples that will let them pick what they need

そして例示した中から必要なものを選ばせることで

to build up bigger and bigger, precise programs.

より大きく正確なプログラムを構築できるでしょう

So, sometimes, Wolfram Alpha

時にはWolfram Alphaがその全てを

will be able to do the whole thing immediately

即座に行ってプログラムを返し

and just give back a whole big program that you can then compute with.

ユーザがそれを実行できることもあるでしょう

Here's a big website

これは私たちが

where we've been collecting lots of educational

様々な種類の学習等に使える

and other demonstrations about lots of kinds of things.

デモを集めた大きなWebサイトです

I'll show you one example here.

１つ例をお見せしましょう

This is just an example of one of these computable documents.

計算実行できるドキュメントの1例です

This is probably a fairly small

これはごく小さな

piece of Mathematica code

Mathematicaのコード片で

that's able to be run here.

その場で実行することができます

Okay. Let's zoom out again.

元の話に戻りましょう

So, given our new kind of science,

私たちの新しい種類の科学をもとにして

is there a general way to use it to make technology?

テクノロジーを生み出すのに使える一般的な方法はあるのでしょうか？

So, with physical materials,

物質的なことであれば

we're used to going around the world

私たちは世界中をまわって

and discovering that particular materials

特定の技術的目的のために有用な

are useful for particular

特定の物質を

technological purposes.

見つけます

Well, it turns out we can do very much the same kind of thing

計算の宇宙でも

in the computational universe.

同様のことができるのが分かります

There's an inexhaustible supply of programs out there.

プログラムの供給は無尽蔵にあります

The challenge is to see how to

難しいのは それを

harness them for human purposes.

人の目的にどう合わせるかということです

Something like Rule 30, for example,

たとえばルール30なんかは

turns out to be a really good randomness generator.

非常に良い乱数生成器になることがわかります

Other simple programs are good models

他のシンプルなプログラムにも

for processes in the natural or social world.

自然界や社会のプロセスの良いモデルになるものがあります

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

実際Wolfram AlphaやMathematicaには

are actually now full of algorithms

計算の宇宙の探索で見つけた

that we discovered by searching the computational universe.

アルゴリズムがたくさん入っているのです

And, for example, this -- if we go back here --

たとえばこれは

this has become surprisingly popular

計算の宇宙を探索して

among composers

音楽形式を見出すもので

finding musical forms by searching the computational universe.

作曲家の間でとても人気があります

In a sense, we can use the computational universe

ある意味で 計算の宇宙を使って

to get mass customized creativity.

クリエイティビティのマスカスタマイゼーションができるのです

I'm hoping we can, for example,

Wolfram Alphaを使って

use that even to get Wolfram Alpha

ルーチン的に発明や発見を即座に行い

to routinely do invention and discovery on the fly,

あらゆる素晴らしいものを

and to find all sorts of wonderful stuff

エンジニアの手や

that no engineer

進化プロセスを介することなく

and no process of incremental evolution would ever come up with.

見出すことができるようになるのではと思っています

Well, so, that leads to kind of an ultimate question:

そしてこれは究極の疑問に繋がります

Could it be that someplace out there in the computational universe

計算の宇宙のどこかに

we might find our physical universe?

我々の物質的な宇宙は見出せるのか ということです

Perhaps there's even some quite simple rule,

我々の宇宙には ごくシンプルなルールや

some simple program for our universe.

シンプルなプログラムさえあるかもしれません

Well, the history of physics would have us believe

物理学の歴史から 宇宙のルールは

that the rule for the universe must be pretty complicated.

すごく込み入ったものに違いないと私たちは思っています

But in the computational universe,

しかし計算の宇宙では

we've now seen how rules that are incredibly simple

ものすごくシンプルなルールが ものすごく豊かで

can produce incredibly rich and complex behavior.

複雑な振る舞いを生み出しうることを見ました

So could that be what's going on with our whole universe?

私たちの宇宙でもそのようなことが起こっている可能性はないでしょうか？

If the rules for the universe are simple,

宇宙のルールがシンプルなら

it's kind of inevitable that they have to be

それはとても抽象的で

very abstract and very low level;

低レベルなはずで

operating, for example, far below

物事の表現を難しくしている

the level of space or time,

時間や空間といったものよりも

which makes it hard to represent things.

ずっと下のレベルで作用していることでしょう

But in at least a large class of cases,

少なくともある種のケースにおいては

one can think of the universe as being

宇宙は一種の

like some kind of network,

ネットワークと見ることができて

which, when it gets big enough,

それは十分大きくなると

behaves like continuous space

連続的な空間のように振る舞います

in much the same way as having lots of molecules

ちょうど分子がたくさん集まると

can behave like a continuous fluid.

連続的な流体として振る舞うように

Well, then the universe has to evolve by applying

すると宇宙はわずかなルールを適用して

little rules that progressively update this network.

このネットワークを徐々にアップデートしていくことで進化するはずです

And each possible rule, in a sense,

そして可能なルールのそれぞれが

corresponds to a candidate universe.

宇宙の候補に対応しているのです

Actually, I haven't shown these before,

これは以前に公開したことはないのですが

but here are a few of the candidate universes

私が検討してきた

that I've looked at.

宇宙の候補の一部です

Some of these are hopeless universes,

この中のあるものは望みがなく

completely sterile,

全く不毛で

with other kinds of pathologies like no notion of space,

空間や時間の概念がなかったり

no notion of time, no matter,

物質が存在しないという

other problems like that.

病的なものです

But the exciting thing that I've found in the last few years

しかしエキサイティングなことに

is that you actually don't have to go very far

計算の宇宙をそう遠くまで探しにいかずとも

in the computational universe

我々の宇宙との違いが

before you start finding candidate universes

さほど明らかでない候補が見つかることが

that aren't obviously not our universe.

数年前にわかりました

Here's the problem:

問題は

Any serious candidate for our universe

私たちの宇宙の候補として考えられるようなものは

is inevitably full of computational irreducibility.

必然的に計算的還元不能性に満ちており

Which means that it is irreducibly difficult

それが本当にどう振る舞うのか

to find out how it will really behave,

ひいては我々の物理的宇宙と適合するか

and whether it matches our physical universe.

知るのが極めて困難だということです

A few years ago, I was pretty excited to discover

何年か前 非常にシンプルなルールで

that there are candidate universes with incredibly simple rules

特殊相対性と一般相対性や重力まで再現でき

that successfully reproduce special relativity,

量子力学の

and even general relativity and gravitation,

兆候さえ示すような

and at least give hints of quantum mechanics.

宇宙の候補を見つけて 非常に興奮しました

So, will we find the whole of physics?

では物理学の全体は見つかるのでしょうか？

I don't know for sure,

はっきりとはわかりません

but I think at this point it's sort of

しかし少なくとも試みないとしたら

almost embarrassing not to at least try.

それは恥ずかしいことだと思います

Not an easy project.

簡単なプロジェクトではありません

One's got to build a lot of technology.

たくさんのテクノロジーを構築する必要があります

One's got to build a structure that's probably

少なくとも既存の物理学と同じくらい

at least as deep as existing physics.

深い体系を構築する必要があるでしょう

And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.

その努力をどう組織化するのが最善なのかよく分かりません

Build a team, open it up, offer prizes and so on.

チームを作るのか 広く公開するのか 賞金を提示するのか

But I'll tell you, here today,

しかし私は今日ここで そのプロジェクトに

that I'm committed to seeing this project done,

真剣に取り組むことを宣言したい

to see if, within this decade,

これからの10年で見極めたいと思います

we can finally hold in our hands

果たして我々の宇宙のルールに

the rule for our universe

到達することができるのか

and know where our universe lies

我々の宇宙があらゆる可能な宇宙の中の

in the space of all possible universes ...

いったいどこにあるのか

and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"

そしてWolfram Alphaに究極の宇宙の理論は何かと入力して

and have it tell us.

答えが得られるようになるのか

(Laughter)

(笑)

So I've been working on the idea of computation

私はこれまで30年以上

now for more than 30 years,

計算というアイデアに取り組んできて

building tools and methods and turning intellectual ideas

ツールや手法を構築し 知的なアイデアを

into millions of lines of code

何百万行というコードと

and grist for server farms and so on.

サーバファームへと変換してきました

With every passing year,

年々私は 計算というアイデアが

I realize how much more powerful

いかに強力なものかという

the idea of computation really is.

思いを強めてきました

It's taken us a long way already,

それは我々をはるばる導いて来ましたが

but there's so much more to come.

これからさらに多くをもたらすでしょう

From the foundations of science

科学の基礎や

to the limits of technology

テクノロジーの限界から

to the very definition of the human condition,

人間条件の定義にいたるまで

I think computation is destined to be

計算が 我々の未来を決めるアイデアであることは

the defining idea of our future.

間違いないだろうと思います

Thank you.

どうもありがとうございました

(Applause)

(拍手)

Chris Anderson: That was astonishing.

素晴らしいお話でした

Stay here. I've got a question.

どうぞこちらに お聞きしたいことがあります

(Applause)

(拍手)

So, that was, fair to say, an astonishing talk.

控えめに言っても驚くべき講演でした

Are you able to say in a sentence or two

このような考え方が

how this type of thinking

宇宙を説明する基礎として考えられている

could integrate at some point

ひも理論のようなものと

to things like string theory or the kind of things that people think of

どう統合できるものか

as the fundamental explanations of the universe?

一言か二言で説明していただくことは可能でしょうか？

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

私たちが真理であると知っている

that we kind of know to be true,

物理学の一部として

things like the standard model of physics:

標準理論のようなものがあります

what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics

私がやろうとしているのは標準理論をよりよく再現するということで

or it's simply wrong.

それができなければ単に間違っているということでしょう

The things that people have tried to do in the last 25 years or so

人々がこの25年かそこらの間

with string theory and so on

ひも理論などで試みてきたのは

have been an interesting exploration

標準理論へと戻ろうとする

that has tried to get back to the standard model,

興味深い探求ですが

but hasn't quite gotten there.

まだそこに至ってはいません

My guess is that some great simplifications of what I'm doing

私のやっている大きな単純化は

may actually have considerable resonance

実際ひも理論で行われてきたことと

with what's been done in string theory,

大きく共鳴する部分があるのではと思っています

but that's a complicated math thing

しかしこれは複雑な数学であり

that I don't yet know how it's going to work out.

どういうことになるのか まだ分かってはいません

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

この聴衆の中にブノワ マンデルブロがいます

He also has shown how complexity

彼もまた シンプルなものから

can arise out of a simple start.

如何に複雑なものが生じうるかを示しました

Does your work relate to his?

彼の仕事とあなた仕事は関連していると思いますか？

SW: I think so.

関係していると思います

I view Benoit Mandelbrot's work

ブノワ マンデルブロの仕事は

as one of the founding contributions

この様な領域を生み出す

to this kind of area.

基礎的な貢献をしたと思います

Benoit has been particularly interested

彼が特に関心を持っているのは

in nested patterns, in fractals and so on,

入れ子になったパターン フラクタルです

where the structure is something

それは木のような構造で

that's kind of tree-like,

大きな枝があり

and where there's sort of a big branch that makes little branches

それが小さな枝を作り

and even smaller branches and so on.

それが更に小さな枝を作るという具合に続いていきます

That's one of the ways

これは真に複雑なものへと至る

that you get towards true complexity.

１つの方法です

I think things like the Rule 30 cellular automaton

ルール30セルオートマトンのようなものは

get us to a different level.

別なレベルに至るものだと思っています

In fact, in a very precise way, they get us to a different level

実際 それはまさに別なレベルへと至るための方法であり

because they seem to be things that are

おおよそ複雑さが

capable of complexity

到達しうる限りの複雑さを

that's sort of as great as complexity can ever get ...

生み出せるように思えます…

I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)

これについては いくらでも議論を続けられますが やめておきましょう

CA: Stephen Wolfram, thank you.

スティーブン ウルフラム ありがとうございました

(Applause)

(拍手)