Saul Griffith: Hardware solutions to everyday problems

25,194 views ・ 2007-03-23

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Miki Sakai 校正: Masaki Yanagishita
00:25
So anyway, who am I?
0
25000
1000
私はいったい何者でしょう?
00:26
I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
26000
3000
「ご職業はなんですか」という質問に こう答えます
00:29
I say, "I do hardware,"
2
29000
2000
「ハードウェア屋です」と
00:31
because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
31000
2000
私のすべての仕事を表す 便利な言葉だからです
00:33
And I recently said that to a venture capitalist casually at some
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33000
4000
そんな感じでシリコンバレーのイベントで 何の気なしにある投資家に
00:37
Valley event, to which he replied, "How quaint."
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37000
3000
自己紹介したら 「君 いやに古風だね」と言われました
00:40
(Laughter)
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40000
2000
(笑)
00:42
And I sort of really was dumbstruck.
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42000
3000
私は何も言い返せませんでした
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And I really should have said something smart.
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2000
気の利いた一言を返すべきでした
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And now I've had a little bit of time to think about it,
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5000
振り返ってみて 今にして思えば
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I would have said, "Well, you know,
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こう言ったかもしれません 「そうですね
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if we look at the next 100 years
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100年先のことを考えて
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and we've seen all these problems in the last few days,
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ここ数日間の様々な問題を取り上げて
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most of the big issues -- clean water, clean energy --
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多くの問題 例えば水質改善や クリーン・エネルギー
01:01
and they're interchangeable in some respects --
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それらはある意味 互換性があります
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and cleaner, more functional materials --
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よりクリーンで機能的な材料への代替は
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they all look to me to be hardware problems.
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すべてがハードウェアの問題に思えます
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This doesn't mean we should ignore software,
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ソフトウェアや情報
01:10
or information, or computation."
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コンピューター計算が 不要だというのではありません
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And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
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実は 今日はそのことを お話ししようと思います
01:15
So, this talk is going to be about how do we make things
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3000
つまり このトークでは どのようにモノが作られるか
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and what are the new ways that we're going to make things in the future.
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5000
そして将来の新しいモノづくりについて お話しします
01:23
Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
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5000
さて TEDは登壇者宛てに たくさんのSPAMを送りつけてきます
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about "do this, do that" and you fill out all these forms,
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88000
2000
「これやれ あれやれ」 で たくさんフォームを記入させられます
01:30
and you don't actually know how they're going to describe you,
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90000
3000
自分がどんな人物として紹介されるのか 当日まで判らないのですが
01:33
and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
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93000
3000
未来主義者という言葉がパソコンの 画面上で一瞬見えました
01:36
And I've always been nervous about the term "futurist,"
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2000
以前から「未来主義者」という言葉には 神経質でした
01:38
because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
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98000
3000
未来を予言するのは無理だから 「失敗するに決まってる」と
01:41
And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
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101000
3000
そんな笑い話をとても優秀な同僚と していたとき
01:44
and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
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104000
4000
「もし未来について話すなら どんなことがいいだろう」と訊くと
01:48
And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
30
108000
5000
ジョージ・ホムジーが ―いいヤツですよ こう言いました「未来ってのはすごいよ
01:53
It is so much stranger than you think.
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113000
2000
思う以上に実に奇妙だ
01:55
We're going to reprogram the bacteria in your gut,
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115000
2000
腸内細菌を再プログラムして
01:57
and we're going to make your poo smell like peppermint."
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117000
5000
ウンコをペパーミントの香りにできるんだ」
02:02
(Laughter)
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122000
2000
(笑)
02:04
So, you may think that's sort of really crazy,
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124000
3000
今の話を全く荒唐無稽に 思うかもしれませんが
02:07
but there are some pretty amazing things that are happening
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127000
2000
そんなことが現実になるような すごいことが
02:09
that make this possible.
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129000
1000
実際に起きてるんです
02:10
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
38
130000
4000
いまからご紹介するのは私の研究ではなく MITの私の仲の良い友人のものです
02:14
This is called the registry of standard biological parts.
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134000
2000
「生物学の標準パーツの登録」と 呼ばれるもので
02:16
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
40
136000
2000
ドゥルー・エンディーと トム・ナイトをはじめとする
02:18
and a few other very, very bright individuals.
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138000
3000
何人かのとても聡明な人たちによって 先導されてます
02:21
Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
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141000
3000
つまり彼らは生物を プログラム可能なシステムだと考えています
02:24
Literally, think of proteins as subroutines
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144000
4000
文字通り タンパク質をサブルーチンと見立て
02:28
that you can string together to execute a program.
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148000
3000
サブルーチンをつないで プログラムを 実行できると考えてください
02:31
Now, this is actually becoming such an interesting idea.
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151000
5000
この概念は最近とても興味深いものに 発展しつつあります
02:36
This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
46
156000
3000
これは状態図で いわば 非常に簡易なコンピューターです
02:39
This one is a two-bit counter.
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159000
2000
これは2ビットカウンターです
02:41
So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
48
161000
6000
簡単にいうと光スイッチ2個の コンピューター版です
02:47
And this is being built by a group of students at Zurich
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167000
3000
チューリッヒの学生グループが
02:50
for a design competition in biology.
50
170000
2000
生物学のデザイン・コンクールへの 参加に出しました
02:52
And from the results of the same competition last year,
51
172000
3000
そして昨年同じコンクールの後
02:55
a University of Texas team of students programmed bacteria
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175000
4000
テキサス大学の学生グループが 細菌をプログラムし
02:59
so that they can detect light and switch on and off.
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179000
3000
光を検知してスイッチを オン、オフできるようにしました
03:02
So this is interesting in the sense that you can now
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182000
2000
物質や構造で
03:04
do "if-then-for" statements in materials, in structure.
55
184000
5000
「if-then-for」構文ができると示したことで 非常に興味深いのです
03:09
This is a pretty interesting trend,
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189000
2000
なかなか面白いトレンドです
03:11
because we used to live in a world where everyone's said glibly,
57
191000
2000
これまで私たちが暮らしてきたのは
03:13
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
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193000
4000
「形は機能に従う」のが当然の世界でしたから しかし私が育った環境では―
03:17
-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
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197000
3000
昨日 ニール・ガーシェンフェルドの講演を お聴きと思いますが
03:20
I was in a lab associated with his -- where it's really a world
60
200000
4000
かつて彼のラボと関連するラボに所属し
03:24
where information defines form and function.
61
204000
3000
情報が形や機能を定義する― そんな世界にいました
03:27
I spent six years thinking about that,
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207000
4000
私はそのことについて6年間考え続け
03:31
but to show you the power of art over science --
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211000
2000
科学を超えた芸術の力をお見せしようと
03:33
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
64
213000
3000
描いた漫画です 「ハウトゥーン(やり方漫画)」と呼んでいます
03:36
I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
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216000
2000
ニック・ドラゴッタという素晴らしい イラストレーターと一緒に描きました
03:38
Took me six years at MIT,
66
218000
2000
私一人で MITで6年もの歳月を費やし
03:40
and about that many pages to describe what I was doing,
67
220000
4000
自分がしていることを説明するのに 結構なページ数が必要でしたが
03:44
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
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224000
5000
彼の手にかかるとたった1ページでした これは我々のミューズ 「タッカー君」です
03:49
He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
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229000
2000
彼はおもしろい子です そして妹のセリーヌ
03:51
and what he's doing here
70
231000
2000
彼が今何をしているかとういうと
03:53
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
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233000
4000
ボウルの中のシリアルが 自己会合するところを観察しています
03:57
And in fact you can program the self-assembly of things,
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237000
3000
つまり物質を自己会合するように プログラムできるので
04:00
so he starts chocolate-dipping edges,
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240000
2000
端をチョコレートに浸してみたりして
04:02
changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
74
242000
2000
疎水性や親水性を 変えたりします
04:04
In theory, if you program those sufficiently,
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244000
2000
理論上では 正しくプログムすれば
04:06
you should be able to do something pretty interesting
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246000
2000
かなり面白いことができるので
04:08
and make a very complex structure.
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248000
2000
とても複雑な構造物を 作り出すことができます
04:10
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
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250000
5000
この場合 複雑な3次元構造の 自己複製をしました
04:15
And that's what I thought about for a long time,
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255000
3000
これは長い間考えた結果です
04:18
because this is how we currently make things.
80
258000
2000
今 私たちはこうしてモノを作るからです
04:20
This is a silicon wafer, and essentially
81
260000
2000
これはシリコンウェハーで
04:22
that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
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262000
4000
2次元の構造が幾層にも 重なっているだけです
04:26
The feature side is -- you know, people will say,
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266000
2000
特徴といえば― 皆は次のように言うでしょう
04:28
[unclear] down around about 65 nanometers now.
84
268000
2000
65ナノメートルあたりが[今の限界]だと
04:30
On the right, that's a radiolara.
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270000
2000
右側のが 放散虫類です
04:32
That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
86
272000
3000
放散虫類は海水中に どこでもみられる単細胞生物で
04:35
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
87
275000
4000
小さいものだと 20ナノメートルくらいで
04:39
and it's a complex 3D structure.
88
279000
2000
複雑な3次元構造が特徴です
04:41
We could do a lot more with computers and things generally
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281000
4000
もしもこのようなものを 作り出す方法が判れば
04:45
if we knew how to build things this way.
90
285000
3000
コンピューターを使って もっとたくさんのことができます
04:48
The secret to biology is, it builds computation
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288000
3000
生物の秘密は 生体の創り方に
04:51
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
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291000
3000
計算方法も織り込み済み ということです このポリメラーゼは
04:54
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
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294000
5000
DNAを複製するために設計された酵素で 言わばスーパー・コンピューターです
04:59
And the ribosome here is another little computer
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299000
3000
そしてリボソームも小さなコンピューターで
05:02
that helps in the translation of the proteins.
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302000
2000
タンパク質の翻訳を手助けします
05:04
I thought about this
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304000
1000
これを考えたのは
05:05
in the sense that it's great to build in biological materials,
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305000
3000
生物学的物質で 何かを組むのは面白いけど
05:08
but can we do similar things?
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308000
2000
同じようなことが できるかってことです
05:10
Can we get self-replicating-type behavior?
99
310000
2000
自己複製の「動作」を作れるだろうか
05:12
Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
312000
4000
すなわち 無機的なシステムで
05:16
in inorganic systems?
101
316000
2000
複雑な3次元構造を 自律的にできるのでしょうか
05:18
Because there are some advantages to inorganic systems,
102
318000
2000
なぜならば無機的なシステムには
05:20
like higher speed semiconductors, etc.
103
320000
2000
高速の半導体のように いくつか利点があります
05:22
So, this is some of my work
104
322000
2000
研究成果の一部をお見せします
05:24
on how do you do an autonomously self-replicating system.
105
324000
6000
テーマは自己複製するシステムを どのように作るかについて
05:30
And this is sort of Babbage's revenge.
106
330000
2000
これは 言わばバベッジの発明品の再現で 小さな機械式計算機です
05:32
These are little mechanical computers.
107
332000
1000
05:33
These are five-state state machines.
108
333000
3000
そしてこれは5つの状態を持つ ステート・マシンです
05:36
So, that's about three light switches lined up.
109
336000
3000
ここに3つほどの軽スイッチがありますが
05:39
In a neutral state, they won't bind at all.
110
339000
2000
何もしなければ結合しませんが
05:41
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
341000
4000
連結させてさせてビット列にすると
05:45
they will be able to replicate.
112
345000
2000
複製が可能です
05:47
So we start with white, blue, blue, white.
113
347000
1000
まず白 青 青 白から 始まり
05:48
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
348000
6000
このようにコードすると 複製され 1個が2個になります
05:54
and then from two comes three.
115
354000
2000
そして3個になります
05:56
And so you've got this sort of replicating system.
116
356000
4000
こんな複製を作る システムができます
06:00
It was work actually by Lionel Penrose,
117
360000
2000
これはライオネル・ペンローズの研究です
06:02
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
362000
3000
彼は「ペンローズ・タイル」で知られる ロジャー・ペンローズの父です
06:05
He did a lot of this work in the '60s,
119
365000
2000
主に60年代に行われました
06:07
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
367000
2000
ディジタルコンピューターの技術革新の影で
06:09
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
369000
3000
実用化のチャンスがなかったこの理論も 最近見直されています
06:12
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
372000
4000
これから完全に自律的な 自己複製の様子をお見せします
06:16
So we've tracked in the video the input string,
123
376000
2000
先ほどのビデオで配列を 確認したとき
06:18
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
378000
2000
緑 緑 黄 黄 緑でしたね
06:20
We set them off on this air hockey table.
125
380000
4000
このようにエアホッケー台の上で始めます
06:24
You know, high science uses air hockey tables --
126
384000
2000
高度な科学の世界では エアホッケー台を使うんです
06:26
(Laughter)
127
386000
1000
(笑)
06:27
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
387000
2000
ずっと見てると 目が回りますが
06:29
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
389000
3000
見えているのは 元の配列の複製が
06:32
emerging from the parts bin that you have here.
130
392000
3000
このパーツ箱から出現する様子です
06:35
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
395000
5000
これがビット列の自己複製です
06:40
So, why would you want to replicate bit strings?
132
400000
3000
さて 一体何のために ビット列の複製を作りたいのか?
06:43
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
403000
3000
それは生物にはもう一つ 興味深いミームがあり
06:46
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
406000
3000
それは複製するのに便利な 線状配列のことで
06:49
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
409000
4000
折りたたむことで任意の 複雑な3次元構造になります
06:53
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
413000
3000
私は技術者版のミームを 作ろうとしていました
06:56
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
416000
3000
同じようなことをする無機物質で
06:59
that will do the same thing?
138
419000
1000
機械的システムが作れるでしょうか?
07:00
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
420000
5000
今お見せしているのは 2次元の形を作る様子で
07:05
the B -- assemble from a string of components
140
425000
4000
非常に単純な法則に従う部品の
07:09
that follow extremely simple rules.
141
429000
2000
線状配列から形ができます
07:11
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
431000
3000
非常に単純な法則に従って動かすことや
07:14
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
434000
3000
先ほどデザイン画に登場した 驚くほど単純な状態機械を使う理由は
07:17
was that you don't need digital logic to do computation.
144
437000
3000
計算にデジタル理論を使わずに済むことです
07:20
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
440000
4000
この方法だとマイクロチップよりもさらに 小さいサイズに縮小できるので
07:24
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
444000
4000
組み立てるときに極小部品として 使うことができます
07:28
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
448000
5000
ニール・ガーシェンフェルドが水曜に このビデオをお見せしていると思いますが
07:33
but I'll show you again.
148
453000
2000
またお見せしたいと思います
07:35
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
455000
3000
こちらは文字通り 色のついたタイルの配列です
07:38
Each different color has a different magnetic polarity,
150
458000
3000
それぞれの色は異なる 磁気極性をもっていて
07:41
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
461000
5000
配列が固有の構造を指定します
07:46
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
466000
3000
グラフ理論をご存知ならば 一目して
07:49
can look at that, and that will satisfy you
153
469000
2000
任意の3次元構造を作り出せると
07:51
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
471000
3000
納得されると思います
07:54
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
474000
5000
例えばの話 犬を切り刻んだ後
07:59
and then reassemble it so it's a linear string
156
479000
2000
繋がり順をもとに折りたたまれる
08:01
that will fold from a sequence. And now
157
481000
2000
線状配列から再構成できます そして
08:03
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
483000
7000
3次元の物体を ビットの配列で定義できるのです
08:10
So, you know, it's a pretty interesting world
159
490000
3000
こんなふうにいつもと少し違った 視点から
08:13
when you start looking at the world a little bit differently.
160
493000
2000
世の中を見てみると なかなか面白いでしょ
08:15
And the universe is now a compiler.
161
495000
3000
宇宙をコンパイラーに 見立てたときに
08:18
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
498000
2000
物質的宇宙をプログラムするのに
08:20
for programming the physical universe?
163
500000
3000
必要なプログラムとは 何だろう と私は考えます
08:23
And how do we think about materials and structure,
164
503000
3000
あるいは材料や構造を
08:26
sort of as an information and computation problem?
165
506000
3000
一種の情報や計算問題として 考えたりすることもできます
08:29
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
509000
3000
端にマイクロ・コントローラーを 取り付けることではなく
08:32
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
512000
5000
構造や機械そのものが コンピューターなのです
08:37
Having totally absorbed this philosophy,
168
517000
5000
私はこのようなものの見方をマスターし
08:42
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
522000
3000
多くの問題について少し違った見方が できるようになりました
08:45
With the universe as a computer,
170
525000
1000
仮に宇宙がコンピューターだとすると
08:46
you can look at this droplet of water
171
526000
2000
この一滴の水を
08:48
as having performed the computations.
172
528000
2000
計算結果と解釈できます
08:50
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
530000
2000
例えば重力 表面張力 密度など
08:52
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
532000
4000
境界条件を設定して 「実行」ボタンを押すと
08:56
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
536000
5000
まるで魔法のように宇宙から 完璧な球状レンズを生まれます
09:01
So, this actually applied to the problem
176
541000
2000
これはこんな問題に応用できて―
09:03
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
543000
3000
例えば現在 世界中に安価な眼鏡が 手に入れられない人々が
09:06
don't have access to cheap eyeglasses.
178
546000
2000
5億から10億人いると 言われていますが
09:08
So can you make a machine
179
548000
2000
処方レンズをその場で すぐ作り出せる
09:10
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
550000
4000
機械を作ることが 可能になります
09:14
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
554000
4000
これは文字どおり 境界条件を定義する機械で
09:18
If it's circular, you make a spherical lens.
182
558000
3000
円形であれば 球面レンズを 作ることができます
09:21
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
561000
3000
楕円形であれば 乱視用のレンズを 作ることができます
09:24
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
564000
3000
そしてその後 膜をつけて 圧力をかける
09:27
so that's part of the extra program.
185
567000
2000
この工程が 追加プログラムにあたる部分です
09:29
And literally with only those two inputs --
186
569000
3000
この2つのインプットだけで
09:32
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
572000
2000
つまり 境界条件の形と 圧力だけで
09:34
you can define an infinite number of lenses
188
574000
2000
無数のレンズの形を定義でき
09:36
that cover the range of human refractive error,
189
576000
2000
それでヒトの目のあらゆる 屈折異常を補正でき
09:38
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
578000
5000
範囲は-12~+8ジオプター 円柱レンズの場合は4ジオプターまでです
09:43
And then literally, you now pour on a monomer.
191
583000
3000
そしてモノマーの注入です
09:46
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
586000
3000
ジュリア・チャイルド(料理家)のように やります
09:49
This is three minutes of UV light.
193
589000
3000
紫外線を3分間あて
09:52
And you reverse the pressure on your membrane
194
592000
3000
膜への圧力を逆向きにして
09:55
once you've cooked it. Pop it out.
195
595000
3000
反応が終われば取り出します
09:58
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
598000
3000
私もこのビデオを見てますが うまくいくかまだわかりません
10:01
(Laughter)
197
601000
3000
(笑)
10:04
So you reverse this. This is a very old movie,
198
604000
2000
ここで逆にします ずっと以前に作った映画ですが
10:06
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
606000
4000
新しいプロトタイプでは レンズ両面が柔軟ですが
10:10
but this will show you the point.
200
610000
2000
それでも 重要なところは分かります
10:12
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
612000
2000
レンズが完成したら スポッと抜き出します
10:14
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
614000
7000
これが「イブ・クライン」ブランドで 来年発売されるメガネの形です
10:21
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
621000
3000
-2ジオプター程度の軽い度数が 入っていることが判ります
10:24
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
624000
4000
この側面からのショットで回転させると 円柱レンズだとういうことが分かり
10:28
and that was programmed in --
205
628000
1000
それがシステムの物理特性に
10:29
literally into the physics of the system.
206
629000
4000
文字通り 組み込まれていることが分かります
10:33
So, this sort of thinking about structure as computation
207
633000
3000
このように構造を計算として捉え
10:36
and structure as information leads to other things, like this.
208
636000
5000
構造を情報と見たときに 別のことにも使えます
10:41
This is something that my people at SQUID Labs
209
641000
3000
これはSQUIDラボの私のスタッフが
10:44
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
644000
2000
現在開発している「電子ロープ」 と呼ばれるものです
10:46
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
646000
4000
ロープの織りは非常に複雑な 構造をしていて
10:50
And under no load, it's one structure.
212
650000
2000
まったく負荷をかけない場合は 一つの構造を示し
10:52
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
652000
3000
負荷が異なる場合は違った構造になります
10:55
by putting in a very small number of
214
655000
2000
それを活かして ごく少数の電導性の繊維を織り込み
10:57
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
657000
2000
文字どおりセンサー機能を持たせられます
10:59
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
659000
3000
これでどこに どの程度の負荷がかかっているのか
11:02
at any particular point in the rope.
217
662000
2000
検知できるロープが出来上がります
11:04
Just by thinking about the physics of the world,
218
664000
3000
世の中に存在するモノの 物理特性や
11:07
materials as the computer,
219
667000
2000
材料をコンピューターとして見立てると
11:09
you can start to do things like this.
220
669000
3000
このようなことが可能になります
11:12
I'm going to segue a little here.
221
672000
3000
ここで次の話題に移ります
11:15
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
675000
2000
これについてどんなことを 考えているのか
11:17
that I think about with this.
223
677000
1000
簡単に触れたいと思います
11:18
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
678000
4000
今私がもっとも関心をもっているのは
11:22
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
682000
4000
宇宙をひとつのコンピュータと 考えた場合
11:26
how do we make things in a very general sense,
226
686000
2000
一般的に どのようにモノを作るか
11:28
and how might we share the way we make things in a general sense
227
688000
4000
そしてオープンソース ハードウェアを共有するときのように
11:32
the same way you share open source hardware?
228
692000
3000
おなじ方法でモノづくりができるかです
11:35
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
695000
3000
これまで多くのTEDトークの中で
11:38
of having lots of people look at problems,
230
698000
2000
多くの人に同じ問題を考えてもらい
11:40
share the information and work on those things together.
231
700000
3000
情報を共有し 協働する利点が 支持されています
11:43
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
703000
3000
人間であることの便利なところは 直線的な時間に沿って動くことで
11:46
and unless Lisa Randall changes that,
233
706000
2000
リサ・ランドールがそれを 変えない限り
11:48
we'll continue to move in linear time.
234
708000
3000
これからもそうでしょう
11:51
So that means anything you do, or anything you make,
235
711000
2000
つまり 何をするにしても 何を作るにしても
11:53
you produce a sequence of steps --
236
713000
2000
ステップの順番に従ってしますが
11:55
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
715000
3000
そのことを70年代に もっとも優雅にやってのけたのが
11:58
and they did it most elegantly.
238
718000
1000
LEGO社です
11:59
But they can show you how to build things in sequence.
239
719000
4000
それだけでなく彼らは 順序を追ってモノを作る方法を示しました
12:03
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
723000
3000
そこで 私はモノを作る方法を どうすれば一般化できるか
12:06
the way we make all sorts of things,
241
726000
2000
考えを巡らしていて
12:08
so you end up with this sort of guy, right?
242
728000
2000
最終的には このキャラクターみたいに なりますよね
12:10
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
730000
5000
この考え方は広く 多くの 考え方に応用できます
12:15
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
735000
2000
昨日 キャメロン・シンクレアは こう言いました
12:17
"How do I get everyone to collaborate on design
245
737000
2000
「人類全体のためになる 住居デザインを考案するときに
12:19
globally to do housing for humanity?"
246
739000
3000
協力を実現するためには どうしたらよいか?」
12:22
And if you've seen Amy Smith,
247
742000
2000
そしてエイミー・スミスは講演の中で
12:24
she talks about how you get students at MIT
248
744000
4000
どうしたらMITの学生を ハイチの地域社会の人々と
12:28
to work with communities in Haiti.
249
748000
2000
協力させられるかについて話しました
12:30
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
750000
2000
私は モノの構造や材料や組立方法を
12:32
how we define structure and materials and assembly things,
251
752000
4000
再定義し 考え直す必要があると思います
12:36
so that we can really share the information
252
756000
2000
そのことでより深いレベルで
12:38
on how you do those things in a more profound way
253
758000
2000
お互いが持つ構造に関する
12:40
and build on each other's source code for structure.
254
760000
3000
ソース・コードを共有できると思います
12:43
I don't know exactly how to do this yet,
255
763000
1000
今はまだどうしたらいいか判りませんが
12:44
but, you know, it's something being actively thought about.
256
764000
5000
実はこのテーマについては 活発な議論が行われているのです
12:49
So, you know, that leads to questions
257
769000
2000
議論は次のような 問題提起につながります
12:51
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
771000
4000
例えばこれはコンパイラーなのか? サブルーチンなのか?
12:55
Interesting things like that.
259
775000
1000
そういう面白い問題になります
12:56
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
776000
3000
もしかしたら私の話は 抽象的過ぎるかもしれませんが
12:59
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
779000
3000
こうしてアニメのキャラクターに 回帰していることや
13:02
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
782000
2000
宇宙の — 正確にいうと異なった宇宙の 捉え方が
13:04
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
784000
2000
将来ごく一般的になるだろうと思います
13:06
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
786000
3000
バイオ・テクから材料組立てまでの話です ビル・ジョイの講演はすばらしいものでした
13:09
They're starting to invest in materials science,
265
789000
3000
材料科学への投資が 始まっていますが
13:12
but these are the new things in materials science.
266
792000
2000
材料科学の分野では 新しい考え方なのです
13:14
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
794000
4000
つまりどのようにして新しい考え方に 本当の情報や構造を使って
13:18
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
798000
3000
世界を違った視点で見られるか 宇宙のコンピューターを定義するのは
13:21
that defines the computers of the universe --
269
801000
2000
バイナリー・コードではなく
13:23
it's sort of an analog computer.
270
803000
2000
いわばアナログ式コンピューターでしょう
13:25
But it's definitely an interesting new worldview.
271
805000
5000
しかし それは間違いなく 斬新な世界観でしょう
13:30
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
810000
3000
しゃべりすぎましたね そろそろ終わりみたいです
13:33
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
813000
2000
残り時間を質疑応答にしてもいいですが
13:35
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
815000
4000
私は並外れたことをする人物として 紹介されているので
13:39
in the introduction, so I may have to explain that.
275
819000
4000
そのことについて 説明する必要があるかもしれません
13:43
So maybe I'll do that with this short video.
276
823000
3000
それを今からお見せするビデオで 説明しようと思います
13:46
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
826000
6000
これは3,000平方フィートの凧で
13:52
which also happens to be a minimal energy surface.
278
832000
2000
最小エネルギーを持つ面でもあります
13:54
So returning to the droplet, again,
279
834000
2000
再び水滴の話に立ち戻りますが
13:56
thinking about the universe in a new way.
280
836000
2000
新しい視点で宇宙について考えます
13:58
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
838000
2000
この凧はデイブ・カルプという 男がデザインしました
14:00
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
840000
2000
一体なぜ3,000平方フィートの凧が 要るのでしょう?
14:02
So that's a kite the size of your house.
283
842000
2000
家一軒と同じ大きさの凧です
14:04
And so you want that to tow boats very fast.
284
844000
4000
それはボートをすごく速いスピードで 引きたいからです
14:08
So I've been working on this a little, also,
285
848000
3000
そのため何人かの人たちと
14:11
with a couple of other guys.
286
851000
2000
これを準備していました
14:13
But, you know, this is another way to look at the --
287
853000
2000
これは抽象的な概念を
14:15
if you abstract again,
288
855000
2000
別の視点から見ていて
14:17
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
857000
4000
この構造は宇宙の物理法則によって 定義されています
14:21
You could just hang it as a bed sheet,
290
861000
1000
ベッドシーツとしても使えますが
14:22
but again, the computation of all the physics
291
862000
2000
自律的な計算の結果
14:24
gives you the aerodynamic shape.
292
864000
2000
空力形状が定義されます
14:26
And so you can actually sort of almost double your boat speed
293
866000
3000
このようなシステムで 船のスピードを2倍にできます
14:29
with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
294
869000
7000
これはもう一つ 未来の興味深い側面です
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