Need a new idea? Start at the edge of what is known | Vittorio Loreto

翻訳: Hiroshi Uchiyama 校正: Yasushi Aoki

We have all probably wondered

皆さんも多分

偉大な人物が いかにして偉業を成し遂げたのかと 考えたことがあると思います

how great minds achieved what they achieved, right?

And the more astonishing their achievements are,

成果が際立っていればいるほど

the more we call them geniuses,

私たちは その人を天才と呼んだり

perhaps aliens

もしかすると他の惑星から来た

coming from a different planet,

異星人に違いないなどと言い

definitely not someone like us.

自分とは まったく違う存在だと 思いがちです

But is that true?

でも そうなのでしょうか？

So let me start with an example.

１つの例から始めましょう

You all know the story of Newton's apple, right? OK.

ニュートンのリンゴの話は 知っていますよね？

Is that true? Probably not.

本当なのでしょうか？ 多分違うでしょう

Still, it's difficult to think that no apple at all was there.

それでも 「リンゴ」が何もなかったとは 考えにくいです

I mean some stepping stone, some specific conditions

つまり 何か足掛かりや 特定の状況があって

that made universal gravitation not impossible to conceive.

万有引力の着想が不可能ではない 状態にあったということです

And definitely this was not impossible,

そして間違いなく ニュートンにとっては

at least for Newton.

不可能ではありませんでした

It was possible,

可能だったのです

and for some reason, it was also there,

それも 何かの理由で ある時点において

available at some point, easy to pick as an apple.

それはリンゴのように 容易に取れるものだったのです

Here is the apple.

それこそがリンゴなのです

And what about Einstein?

アインシュタインはどうでしょう？

Was relativity theory another big leap in the history of ideas

相対性理論は アイデアの歴史における もうひとつの大きな飛躍であり

no one else could even conceive?

彼以外には 着想できない ものだったのでしょうか？

Or rather, was it again something adjacent and possible,

あるいはむしろ それは手の届くところにある 可能なものだったのか—

to Einstein of course,

もちろんアインシュタインにとっては ということですが—

and he got there by small steps and his very peculiar scientific path?

それは彼独自の科学の道における 小さなステップだったのか？

もちろん私たちには そのような道は見出せないでしょうが

Of course we cannot conceive this path,

but this doesn't mean that the path was not there.

かと言って そんな道が 存在しないとは言い切れません

So all of this seems very evocative,

これは とても 示唆には富んでいますが

but I would say hardly concrete

まだ確かとは言い難いでしょう

if we really want to grasp the origin of great ideas

素晴らしいアイデアがどこから来るのか あるいは 一般に

and more generally the way in which the new enters our lives.

新しいものが いかにもたらされるのか 知りたいと思うのであれば

As a physicist, as a scientist,

物理学者として 科学者として

I have learned that posing the right questions

私が学んだことは

解の半分は 適切な問いを 立てることにあるということですが

is half of the solution.

But I think now we start having a great conceptual framework

私たちは今や 適切な問いを 見付け 取り組むための

to conceive and address the right questions.

素晴らしい概念的な枠組みを 手にしつつあると思います

So let me drive you to the edge of what is known,

そこで既知の領域の境界まで 皆さんをお連れして—

or at least, what I know,

まあ 私が知る 限りの境界ですが

and let me show you that what is known

既知の事柄が

could be a powerful and fascinating starting point

強力で素晴らしい出発点となり

新規性や イノベーション 創造性といった言葉の

to grasp the deep meaning of words like novelty, innovation,

深い意味の把握に繋がることを 示しましょう

creativity perhaps.

So we are discussing the "new,"

「新しいもの」について議論しますが

and of course, the science behind it.

もちろん その背後の 科学にも触れます

The new can enter our lives in many different ways,

新しいものが私たちの生活に 取り込まれる方法は色々あり

can be very personal,

それは ごく個人的なもの かもしれません

like I meet a new person,

例えば 初対面の人と会うとか

I read a new book, or I listen to a new song.

新しい本を読むとか 新しい曲を聴くとか

Or it could be global,

一方で 世界的なものもあります

I mean, something we call innovation.

イノベーションと呼ばれるもので

It could be a new theory, a new technology,

新理論や新技術かもしれず

but it could also be a new book if you're the writer,

作家なら 新しい本かもしれないし

作曲家なら 新しい曲かもしれません

or it could be a new song if you're the composer.

In all of these global cases, the new is for everyone,

世界的な場合には それは誰にとっても新しいものです

but experiencing the new can be also frightening,

新しいものを体験するのは 怖いことでもあり得ます

so the new can also frighten us.

新しいことが 私たちに 恐怖を感じさせるのです

But still, experiencing the new means exploring a very peculiar space,

新しいものを体験するというのは とても奇妙な空間を探索することです

the space of what could be,

それは あり得たものの空間であり

the space of the possible, the space of possibilities.

あり得るものの空間であり 可能性の空間です

It's a very weird space, so I'll try to get you through this space.

それはとても奇妙な空間ですが そこに皆さんをお連れします

So it could be a physical space.

それは物理的な 空間かもしれません

So in this case, for instance,

例えば—

マチュピチュに初めて 登るというような

novelty could be climbing Machu Picchu for the first time,

私が2016年に 体験したことです

as I did in 2016.

It could be a conceptual space,

また それは概念的な 空間かもしれません

so acquiring new information, making sense of it, in a word, learning.

新しい情報を手に入れ理解するというような— つまりは学習です

It could be a biological space.

また それは生物学的な 空間かもしれません

I mean, think about the never-ending fight of viruses and bacteria

新たなウイルスやバクテリアと 免疫システムとの

with our immune system.

終わりのない戦いを 考えて下さい

And now comes the bad news.

ここで残念なお知らせがあります

We are very, very bad at grasping this space.

私たちはこの空間の把握が とんでもなく下手だということです

Think of it. Let's make an experiment.

そのことが分かるように １つ実験をしましょう

Try to think about all the possible things you could do in the next, say, 24 hours.

これからの24時間に皆さんがし得ることを すべて思い浮かべて下さい

Here the key word is "all."

ここでの重要なキーワードは 「すべて」です

Of course you can conceive a few options, like having a drink, writing a letter,

もちろん いくつかの候補は思いつくでしょう 一杯やるとか 手紙を書くとか

also sleeping during this boring talk,

この退屈な講演の間に 居眠りをするとか

if you can.

どうぞご自由に

But not all of them.

でもそれだけでは足りません

So think about an alien invasion, now, here, in Milan,

ここミラノに 異星人が侵略してくるとか

or me -- I stopped thinking for 15 minutes.

私が15分間 沈黙するとか

So it's very difficult to conceive this space,

このように 可能性の空間をイメージするのは とても難しいのですが

but actually we have an excuse.

実は言い訳ができます

So it's not so easy to conceive this space

可能性の空間を イメージするのが難しいのは

because we are trying to conceive the occurrence of something brand new,

何かまったく新しい出来事を 想像しようとするからです

so something that never occurred before,

今までに起きたことの ないことであり

so we don't have clues.

手がかりがないのです

A typical solution could be

よくある解決法は

過去によって培った目で 未来を見るということです

looking at the future with the eyes of the past,

so relying on all the time series of past events

過去に起きた すべてのことを頼りにし

and hoping that this is enough to predict the future.

それが将来の予知に 十分であることを祈ります

But we know this is not working.

これが上手く行かないことは 分かっています

For instance, this was the first attempt for weather forecasts, and it failed.

例えば 最初の天気予報の試みは 失敗しました

And it failed because of the great complexity

失敗の理由は

天気の背後にある現象の 途方もない複雑さのためです

of the underlying phenomenon.

So now we know that predictions had to be based on modeling,

予測はモデルを元にしなければならないと 今では分かっています

which means creating a synthetic model of the system,

そのシステムについて モデルを作り

そのモデルでシミュレーションを行い

simulating this model and then projecting the system

そのモデルで未来がどうなるか 予測するのです

into the future through this model.

And now we can do this in a lot of cases

このような手法は 大量のデータによって成立しますが

with the help of a lot of data.

様々な事例に使えます

Looking at the future with the eye of the past

過去のデータに基づいて 未来を見ようとすると

could be misleading also for machines.

機械でも誤った方向に 導かれることがあります

Think about it.

ちょっと想像して下さい

Now picture yourself for a second in the middle of the Australian Outback.

少しの間 オーストラリアの荒野に いるところを思い描いてみましょう

You stand there under the sun.

陽の光の中に立っていると

So you see something weird happening.

不思議なことが起きます

The car suddenly stops

自動車が急停止し

very, very far from a kangaroo crossing the street.

そのずっと向こうで カンガルーが道を横切ります

You look closer

よく見ると

and you realize that the car has no driver.

自動車には運転者がいません

It is not restarting, even after the kangaroo is not there anymore.

カンガルーがいなくなった後も 車は動こうとしません

So for some reasons,

何かの理由で

the algorithms driving the car cannot make sense

その自動運転プログラムは

道路を飛び回る不思議な獣に 訳がわからなくなり

of this strange beast jumping here and there on the street.

So it just stops.

固まってしまったのです

Now, I should tell you, this is a true story.

これは本当にあった話です

It happened a few months ago to Volvo's self-driving cars

数ヵ月前に オーストラリアの 荒野のただ中で

in the middle of the Australian Outback.

ボルボの自動運転車両に起きました

(Laughter)

(笑)

It is a general problem,

これは一般的な問題で

and I guess this will affect more and more in the near future

近い将来 人工知能や機械学習に

artificial intelligence and machine learning.

ますます影響することでしょう

It's also a very old problem, I would say 17th century,

17世紀からある旧来からの 問題でもありますが

but I guess now we have new tools and new clues to start solving it.

今はそれを解決する新しいツールや 新しい手がかりがあると思います

So let me take a step back,

少し時間を戻してみましょう

five years back.

５年前—

Italy. Rome. Winter.

イタリアは ローマ 冬のことでした

So the winter of 2012 was very special in Rome.

2012年のローマの冬は 特別でした

Rome witnessed one of the greatest snowfalls of its history.

歴史上例を見ない 積雪を経験しました

That winter was special also for me and my colleagues,

その冬は私と同僚にとっても 特別でした

because we had an insight about the possible mathematical scheme --

可能性のある数学的手法について ひらめきを得たからです

again, possible, possible mathematical scheme,

可能性がまた出て来ましたが

新しいものの出現を理解するための 数学的手法です

to conceive the occurrence of the new.

I remember that day because it was snowing,

雪が降っていたこともあり その日のことは よく覚えています

so due to the snowfall, we were blocked, stuck in my department,

降雪のため学内に足止めされ

and we couldn't go home,

家には帰れませんでした

so we got another coffee, we relaxed

コーヒーのお代わりをして くつろぎ

and we kept discussing.

議論を続けました

But at some point -- maybe not that date, precisely --

とある時点で 正確にはその日でなかったかもしれませんが

at some point we made the connection

ある時点で

この新しいものの問題と

between the problem of the new

and a beautiful concept proposed years before

ステュワート・カウフマンが ずっと以前に提唱した

by Stuart Kauffman,

「隣接可能領域」という 見事な概念との間に

the adjacent possible.

接点を見つけました

So the adjacent possible consists of all those things.

隣接可能領域は あらゆるものを包含していました

It could be ideas, it could be molecules, it could be technological products

アイデアであれ 分子であれ テクノロジー製品であれ

that are one step away

それは既にあるものの

一歩先にあるものです

from what actually exists,

and you can achieve them through incremental modifications

段階的な改良や 既存の物質の組み替えで

and recombinations of the existing material.

得られるようなものです

So for instance, if I speak about the space of my friends,

例えば 私の友達に関する 空間を考えると

my adjacent possible would be the set of all friends of my friends

私の隣接可能領域は

まだ友達ではない 友達の友達のことです

not already my friends.

I hope that's clear.

これで分かると良いのですが

But now if I meet a new person,

もし 誰かと新たに知り合うと—

say Briar,

例えばブライアーさんと

all her friends would immediately enter my adjacent possible,

すると彼女のすべての友達が 私の隣接可能領域に加わり

pushing its boundaries further.

領域が広がります

So if you really want to look from the mathematical point of view --

この状況を数学的視点で 見たいなら—

I'm sure you want --

見たいですよね？

you can actually look at this picture.

この図を見て下さい

So suppose now this is your universe.

これが 自分の世界だと 思ってください

I know I'm asking a lot.

無理は承知です

I mean, this is your universe. Now you are the red spot.

これが 自分の世界で 赤い点が自分です

And the green spot is the adjacent possible for you,

緑の点は 隣接可能領域にあり

so something you've never touched before.

これまで まったく 触れたことのないものです

So you do your normal life.

普段の生活をしていて

You move. You move in the space.

この空間に入ってきます

You have a drink. You meet friends. You read a book.

酒を飲み 友達と会い 本を読み

At some point, you end up on the green spot,

そしてある時点で 緑の点にたどり着き

so you meet Briar for the first time.

ブライアーさんと 初めて対面します

And what happens?

すると何が起きるでしょう？

So what happens is there is a new part,

この空間の中の

a brand new part of the space,

まったく新しい部分が

その瞬間に 可能領域になります

becoming possible for you in this very moment,

even without any possibility for you to foresee this

その点に達する以前には

その領域について 想像したことすらなくとも

before touching that point.

And behind this there will be a huge set of points

そして その背後には

いつか可能領域になるかもしれない さらに多くの点が存在します

that could become possible at some later stages.

So you see the space of the possible is very peculiar,

可能領域が とても奇妙なのは

because it's not predefined.

事前に定義されたものでは ないためです

It's not something we can predefine.

事前に定義できる ようなものではなく

It's something that gets continuously shaped and reshaped

それは私たちの 行動や選択によって

by our actions and our choices.

継続的に形作られて いくものなのです

So we were so fascinated by these connections we made --

見付けたこの繋がりに 私たちはとても魅了されました

scientists are like this.

科学者はそういうものです

And based on this,

これを基礎にして

we conceived our mathematical formulation for the adjacent possible,

隣接可能領域の数式化を 思い付きましたが

20 years after the original Kauffman proposals.

それはカウフマンが概念を提案した 20年後のことでした

In our theory -- this is a key point --

私たちの理論はー これは重要な点ですがー

I mean, it's crucially based on a complex interplay

二者の間の複雑な相互作用に 基づいています

between the way in which this space of possibilities expands

可能領域が拡大し 再構築されていくことと

その中で私たちが 探索していくことの間の

and gets restructured,

and the way in which we explore it.

相互作用です

After the epiphany of 2012,

2012年のひらめきの後

仕事に戻って

we got back to work, real work,

because we had to work out this theory,

この理論に取り組み

and we came up with a certain number of predictions

現実の世界で確かめるべき いくつかの予測を

to be tested in real life.

思い付いきました

Of course, we need a testable framework

もちろんイノベーションの 研究のためには

検証可能な枠組みが必要です

to study innovation.

So let me drive you across a few predictions we made.

私たちがした予測をいくつか 紹介しましょう

The first one concerns the pace of innovation,

１つ目は イノベーションの 速度に関するものです

so the rate at which you observe novelties in very different systems.

様々な異なるシステムにおいて 新しいものが観察される頻度です

So our theory predicts that the rate of innovation

私たちの理論では イノベーションの頻度は

should follow a universal curve,

普遍的な曲線に従うはずでした

like this one.

この様な感じの

This is the rate of innovation versus time in very different conditions.

これは まったく異なる状況における 時間に対するイノベーションの頻度です

And somehow, we predict that the rate of innovation

イノベーションの頻度は 時間と共に下がると

should decrease steadily over time.

私たちは予測しました

So somehow, innovation is predicted to become more difficult

時と共にイノベーションは 難しくなっていくと

as your progress over time.

私たちは予想したのです

It's neat. It's interesting. It's beautiful. We were happy.

これはきれいで興味深く 私たちは満足でしたが

But the question is, is that true?

本当に正しいのでしょうか？

Of course we should check with reality.

もちろん現実の世界で 確認すべきです

So we went back to reality

現実の世界に戻り

何テラバイトという 膨大なデータを集め

and we collected a lot of data, terabytes of data,

イノベーションの 追跡をしました

tracking innovation in Wikipedia, Twitter,

WikipediaやTwitterの中や オープンソースソフトの開発状況

the way in which we write free software,

even the way we listen to music.

音楽の聴かれ方まで 調べました

I cannot tell you, we were so amazed and pleased and thrilled

私たちがどれぼと驚愕し喜び感動したか 言葉にできませんが

to discover that the same predictions we made in the theory

理論的に予測した通りのことが

were actually satisfied in real systems,

様々な異なる現実の システムにおいても

many different real systems.

見られたのです

We were so excited.

すごくワクワクしました

Of course, apparently, we were on the right track,

私たちの研究は 正しい方向に 進んでいることが明らかになり

but of course, we couldn't stop,

そこで止まる わけにはいかず

so we didn't stop.

実際に止まることは ありませんでした

So we kept going on,

私たちは研究を進め

and at some point we made another discovery

ある時点で別の発見をしました

that we dubbed "correlated novelties."

私たちが「相関する新規性」と 呼んでいるものです

It's very simple.

とてもシンプルです

So I guess we all experience this.

皆さんも経験があるかもしれません

So you listen to "Suzanne" by Leonard Cohen,

レナード・コーエンの 「スザンヌ」を聴き

and this experience triggers your passion for Cohen

それでコーエン熱に 火が付いて

so that you start frantically listening to his whole production.

コーエンの曲は何でも 夢中になって聴くようになり

And then you realize that Fabrizio De André here

そのうちに ファブリツィオ・デ・アンドレが

recorded an Italian version of "Suzanne,"

イタリア語で「スザンヌ」を

and so on and so forth.

録音していたことを 知るというような

So somehow for some reason,

どういうものか

１つのことが別のことに繋がるという 一般的な考えとして

the very notion of adjacent possible is already encoding the common belief

that one thing leads to another

隣接可能性の概念は

in many different systems.

様々な異なるシステムに 見られます

But the reason why we were thrilled

でも私たちがワクワクした理由は

is because actually we could give, for the first time,

私たちが初めて この考えに

a scientific substance to this intuition

科学的な実体を与え

and start making predictions

私たちがする 新しいものの経験について

about the way in which we experience the new.

予測を始めたということです

So novelties are correlated.

だから新規性は 相関しているのです

They are not occurring randomly.

偶然に起きている訳では ありません

And this is good news,

これは良い知らせで

because it implies that impossible missions

それというのも 不可能と思われたミッションが

might not be so impossible after all,

そんなに不可能ではなくなる 可能性があるからで

if we are guided by our intuition,

自分の直感に従っていくなら

somehow leading us to trigger a positive chain reaction.

正の連鎖反応が 起きるのです

But there is a third consequence of the existence of the adjacent possible

隣接可能領域の存在の ３つめの帰結は

that we named "waves of novelties."

私たちが「新規性の波」と 名付けたものです

So just to make this simple, so in music,

簡単に説明すると

音楽で 新規性の波がなかったら

without waves of novelties,

we would still be listening all the time to Mozart or Beethoven,

私たちはモーツアルトやベートーベンを ずっと聴き続けていることでしょう

それはそれで結構ですが

which is great,

but we don't do this all the time.

私たちはいつも そうしている訳ではありません

We also listen to the Pet Shop Boys or Justin Bieber -- well, some of us do.

ペット・ショップ・ボーイズや ジャスティン・ビーバーを 聴く人もいますよね

(Laughter)

(笑)

So we could see very clearly all of these patterns

私たちが収集し分析した 膨大なデータから

in the huge amounts of data we collected and analyzed.

これらのパターンを 非常に明確に見ることができました

For instance, we discovered that popular hits in music

例えば音楽におけるヒット曲は

are continuously born, you know that,

たえず新しく生まれては 消えますが

and then they disappear, still leaving room for evergreens.

定番の曲の居場所もあります

So somehow waves of novelties ebb and flow

だから 新規性の波が 寄せては引きながら

while the tides always hold the classics.

潮流はいつも古典を 保持しています

There is this coexistence between evergreens and new hits.

スタンダードと新しいヒット曲が 共存しているのです

Not only our theory predicts these waves of novelties.

私たちの理論は 新規性の波を 見つけただけではありません

This would be trivial.

それは当たり前なことです

But it also explains why they are there,

それだけでなく なぜそれがあるのかも説明します

and they are there for a specific reason,

それがあるのには理由があり

because we as humans display different strategies

それは人々が 可能性の空間において

それぞれ異なる戦略を 取るためです

in the space of the possible.

So some of us tend to retrace already known paths.

ある人々はいつも 既に知られている道を辿ります

So we say they exploit.

いわば利用者です

Some of us always launch into new adventures.

ある人々は 常に新たな冒険に出ます

We say they explore.

探求者です

And what we discovered is all the systems we investigated

私たちが発見したのは 調査したシステムのすべてが

are right at the edge between these two strategies,

この２つの戦略の 中間にあるということで

something like 80 percent exploiting, 20 percent exploring,

80%の利用と 20%の探求というような

something like blade runners of innovation.

イノベーションのブレードランナー みたいなものということです

So it seems that the wise balance, you could also say a conservative balance,

賢明なバランス あるいは 保守的なバランスと 言った方が良いかもしれませんが

between past and future, between exploitation and exploration,

過去と未来のバランス 利用と探求のバランスが既に存在し

is already in place and perhaps needed in our system.

それはシステムに 求められているものなのかもしれません

But again the good news is now we have scientific tools

ここで もうひとつ良い知らせは 今や私たちには科学的なツールがあることで

to investigate this equilibrium,

この平衡状態を調べられ

perhaps pushing it further in the near future.

将来には さらに 推し進められるでしょう

So as you can imagine,

ご想像の通り

I was really fascinated by all this.

私はこれらのことに とても魅了されました

Our mathematical scheme is already providing cues and hints

我々の数学的手法は

可能性の空間を調べ その中で創造し探求するための

to investigate the space of possibilities

and the way in which all of us create it and explore it.

手がかりやヒントを 既に与えてくれています

But there is more.

それだけではありません

This, I guess, is a starting point of something that has the potential

これは出発点に なることでしょう

新しさを科学的に調査する 素晴らしい旅路のための

to become a wonderful journey for a scientific investigation of the new,

but also I would say a personal investigation of the new.

そしてまた 新しいものに対する 個人的な調査のための

And I guess this can have a lot of consequences

そしてこれは 多くの結果をもたらし

and a huge impact in key activities

様々な重要な活動に 影響を及ぼすでしょう—

like learning, education, research, business.

学習、教育、研究、ビジネス

So for instance, if you think about artificial intelligence,

たとえば 人工知能のことを考えれば

I am sure -- I mean, artificial intelligence,

私は確信していますが

we need to rely in the near future

近い将来 我々は

more and more on the structure of the adjacent possible,

再構築や変更のため 隣接可能領域の仕組みへの依存を

to restructure it, to change it,

ますます強め

but also to cope with the unknowns of the future.

未知の未来に対処していく ことになるでしょう

In parallel, we have a lot of tools,

同時に 私たちには 多くの新しいツールがあり

new tools now, to investigate how creativity works

創造性の働きや イノベーションのきっかけを

and what triggers innovation.

調べることができます

And the aim of all this is to raise a generation of people

これらすべての目的は 私たちが向き合う困難に対し

able to come up with new ideas to face the challenges in front of us.

新しいアイデアを発想できる人材を 育てることで

We all know.

言うまでもありません

I think it's a long way to go,

まだ道のりは長いと思いますが

but the questions, and the tools,

問いと ツールがあり

are now there, adjacent and possible.

隣接可能なのです

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

(拍手)