Finding life we can't imagine | Christoph Adami

クリストフ・アダミ: 私たちの想像を超える生命の探求

翻訳: Mizuhiro Suzuki 校正: Masaki Yanagishita

So, I have a strange career.

私の経歴は一風変わったものです

I know it because people come up to me, like colleagues, and say,

例えば私の同僚も 私のところへやって来て

"Chris, you have a strange career."

「君の経歴は変わっているね」と

(Laughter)

言ってくるくらいですから

And I can see their point,

それに 私には彼らの言いたいことが分かります

because I started my career as a theoretical nuclear physicist.

というのも 私は

理論核物理学者として キャリアを始めたからです

And I was thinking about quarks and gluons and heavy ion collisions,

私が考えていたのはクォークやグルーオン

重イオン衝突についてでした

and I was only 14 years old --

まだ私がほんの14歳の頃のことです

No, no, I wasn't 14 years old.

というのは冗談ですがね

But after that,

しかしその後

計算論的神経科学部の中に

I actually had my own lab

自分の研究室を持ったのです

in the Computational Neuroscience department,

ただし神経科学については 何もしていませんでした

and I wasn't doing any neuroscience.

Later, I would work on evolutionary genetics,

そしてその後は進化遺伝学と

and I would work on systems biology.

システムズバイオロジーを研究していました

But I'm going to tell you about something else today.

ただ今日皆さんには 別の話をします

I'm going to tell you about how I learned something about life.

皆さんにお話しするのは

生命について私が学んだことです

And I was actually a rocket scientist.

私は実はロケット科学者でした

I wasn't really a rocket scientist,

厳密にはロケット科学者ではありませんでしたが

but I was working at the Jet Propulsion Laboratory

私が働いていたのは

温暖なカリフォルニアにある

ジェット推進研究所で

in sunny California, where it's warm;

whereas now I am in the mid-West, and it's cold.

今住んでいる

寒い中西部とは大違いですが

But it was an exciting experience.

とても刺激的な経験でした

ある日 NASAの部長が

One day, a NASA manager comes into my office,

私のオフィスにやって来て

sits down and says,

腰を下ろしてこう言ったのです

"Can you please tell us, how do we look for life outside Earth?"

「地球外生命体を探し出す方法を

教えてくれないか？」と

私は大変驚きました

And that came as a surprise to me,

なぜなら私の仕事は

because I was actually hired to work on quantum computation.

量子計算の研究でしたから

でも いい答えを思いつきました

Yet, I had a very good answer.

I said, "I have no idea."

「見当もつきません」と

(Laughter)

And he told me, "Biosignatures, we need to look for a biosignature."

彼は こう言いました 「バイオシグネチャーだよ

バイオシグネチャーを探すんだ」

「それは一体何ですか？」と私が聞くと

And I said, "What is that?"

And he said, "It's any measurable phenomenon

彼はこう言いました

「生命の存在を示す

that allows us to indicate the presence of life."

測定可能な現象のことだよ」

And I said, "Really?

「本当ですか？

Because isn't that easy?

だって それって簡単なことでしょう？

I mean, we have life.

私たちの周りには生命がありますよね

Can't you apply a definition,

生命の定義を当てはめては？

for example, a Supreme Court-like definition of life?"

最高裁の決定みたいに 絶対的な定義を」

そして少し考えてから 言い直しました

And then I thought about it a little bit, and I said,

「いや 簡単じゃないかもしれませんね

"Well, is it really that easy?

だって 例えばこんなものを見て

Because, yes, if you see something like this,

then all right, fine, I'm going to call it life --

『よし 間違いない これを生命と呼ぼう』

no doubt about it.

そう言ったとしても

But here's something."

こんなのもいますよ」

And he goes, "Right, that's life too. I know that."

「わかってるさ それも生命だ」と 彼は言いました

Except, if you think that life is also defined by things that die,

もし皆さんの中で

生命とはいつか死ぬものである と捉える人がいるなら

you're not in luck with this thing,

こいつには当てはまりません

because that's actually a very strange organism.

本当に奇妙な生物だからです

It grows up into the adult stage like that

この生物は 成長して成熟段階に入り

ベンジャミン・バトンのように 若返りの段階を経て

and then goes through a Benjamin Button phase,

and actually goes backwards and backwards until it's like a little embryo again,

最後はまた小さな胚のようになるまで

どんどん若返ります

まるでヨーヨーが伸び縮みするように 成長と若返りを繰り返し

and then actually grows back up, and back down and back up --

決して死ぬことがありません

sort of yo-yo -- and it never dies.

So it's actually life,

だから これは生命ですが

私たちが考えるような

but it's actually not as we thought life would be.

生命体とは異なりますよね

And then you see something like that.

それからこんな物もあります

And he was like, "My God, what kind of a life form is that?"

部長は「これはどんな生物だ？」と 驚いていました

分かる人はいますか？

Anyone know?

実はこれは生物ではなく結晶です

It's actually not life, it's a crystal.

また さらに小さなものを

So once you start looking and looking at smaller and smaller things --

よくよく観察した結果

so this particular person wrote a whole article and said,

この発見者は

一本の論文を書き上げ 「これはバクテリアだ」と言いました

"Hey, these are bacteria."

Except, if you look a little bit closer,

ただし もう少し詳細に検討すれば

you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that.

バクテリアにしては 小さすぎることが分かります

彼は生き物だと確信していましたが

So he was convinced, but, in fact, most people aren't.

納得しない人がほとんどでした

その後 ご存知の通り

And then, of course, NASA also had a big announcement,

NASAでも大きな発表があって

and President Clinton gave a press conference,

クリントン大統領が

火星隕石に生命が存在したという

about this amazing discovery of life in a Martian meteorite.

素晴らしい発見について 記者会見を開きました

しかし 近頃はこれについて 異議が唱えられています

Except that nowadays, it's heavily disputed.

これらの写真からお気付きでしょうが

If you take the lesson of all these pictures,

then you realize, well, actually, maybe it's not that easy.

生命体であるかどうか区別するのは 簡単ではないのです

私に必要なのは

Maybe I do need a definition of life

そんな区別をするための

in order to make that kind of distinction.

生命の定義です

では生命の定義は可能でしょうか？

So can life be defined?

どう取り掛かればいいのでしょうか？

Well how would you go about it?

それはもちろん

Well of course, you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L.

分厚いブリタニカ百科辞典の Lのページを開けば…

いえ そうではないですよね じゃあグーグルで調べてみましょうか

No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google.

そうしたらきっと何かしらの 答えが見つかるでしょう

And then you might get something.

(Laughter)

And what you might get --

しかし そこで得られるような

and anything that actually refers to things that we are used to,

おなじみの事しか書いていないものは

役に立ちません

you throw away.

そこで このようなものを思いつくかもしれません

And then you might come up with something like this.

何か複雑で

And it says something complicated with lots and lots of concepts.

たくさんの概念が書かれています

いったい誰がこんな

Who on Earth would write something as convoluted and complex and inane?

複雑で難解で意味のないものを

書いたのでしょうか？

あぁでも これは実は 本当に重要な概念を集めたものなのです

Oh, it's actually a really, really, important set of concepts.

重要な単語をいくつか 抜き出して

So I'm highlighting just a few words

and saying definitions like that rely on things

説明しましょう

この定義は

that are not based on amino acids or leaves or anything that we are used to,

アミノ酸とか 木の葉といった

耳慣れたものではなく

プロセスに基づく定義なのです

but in fact on processes only.

ここでもう一度先ほどの文章に戻ってみると

And if you take a look at that,

実はこれは 人工生命に関する私の著書の一節なのです

this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life.

そもそもNASAの部長が

And that explains why that NASA manager was actually in my office to begin with.

私のオフィスにやってきたのはこのためでした

Because the idea was that, with concepts like that,

というのも こういった概念に基づいて

maybe we can actually manufacture a form of life.

生命体を作り出せるかもしれないと

部長は考えたからです

And so if you go and ask yourself, "What on Earth is artificial life?",

というわけで もし皆さんが

「一体 人工生命って何だ？」と お思いなら

let me give you a whirlwind tour of how all this stuff came about.

その研究の生い立ちを

駆け足で説明しましょう

And it started out quite a while ago,

事の始まりは 1990年

when someone wrote one of the first successful computer viruses.

初めてコンピュータウィルスが

作られたときまで遡ります

当時を知らない若い方々には

And for those of you who aren't old enough,

you have no idea how this infection was working --

このウィルスがどう感染したか 想像もつかないでしょう

namely, through these floppy disks.

感染経路はフロッピーディスクでした

But the interesting thing about these computer virus infections

コンピュータウィルス感染に関して 興味深いのは

次のような点です

was that, if you look at the rate at which the infection worked,

感染の発生数をグラフにすると

they show this spiky behavior that you're used to from a flu virus.

このように先の尖った

インフルエンザの 発生数のようなグラフになります

And it is in fact due to this arms race

実はこの原因となっているのは

between hackers and operating system designers

ハッカーとOS開発者の間の

that things go back and forth.

いたちごっこの開発競争です

And the result is kind of a tree of life of these viruses,

その結果 ウィルスの

系統図のようなものができました

a phylogeny that looks very much like the type of life

この系統図は

一般的なウィルスの系統図と ほぼ一致するものです

that we're used to, at least on the viral level.

So is that life?

ではこれは生命でしょうか？ いいえ そうではないでしょう

Not as far as I'm concerned.

コンピュータウィルスは 自力では進化しないからです

Why? Because these things don't evolve by themselves.

ハッカーが進化させていますからね

In fact, they have hackers writing them.

しかしすぐに このアイディアをより発展させた人がいました

But the idea was taken very quickly a little bit further,

when a scientist working at the Santa Fe Institute decided,

サンタフェ研究所で働く ある科学者が こう考えたのです

"Why don't we try to package these little viruses

「この小さなウィルスたちを

in artificial worlds inside of the computer

コンピュータ内の人工の世界で

勝手に進化させたらどうだろう？」

and let them evolve?"

And this was Steen Rasmussen.

その科学者が スティーン・ラスムセンです

And he designed this system, but it really didn't work,

彼はこのシステムを設計しましたが うまくいきませんでした

because his viruses were constantly destroying each other.

彼のウィルスたちは 絶えず殺し合っていたからです

But there was another scientist who had been watching this, an ecologist.

しかし このシステムを見ていた ある生態学者は

「自分ならこのシステムを 修正できる」と言って

And he went home and says, "I know how to fix this."

And he wrote the Tierra system,

ティエラシステムを作りあげました

and, in my book,

これが私の本の中における最初の

is in fact one of the first truly artificial living systems --

本物の人工生命システムの１つです

except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.

ただ これらのプログラムは 複雑化しませんでした

So having seen this work, worked a little bit on this,

このシステムを見て 少し研究した後で

this is where I came in.

私が登場したわけです

And I decided to create a system that has all the properties

私はシステムを作ることにしました

複雑化することができる

that are necessary to see, in fact, the evolution of complexity,

あらゆる必要な性質を備え

より複雑な問題が 絶え間なく展開するようなシステムです

more and more complex problems constantly evolving.

私はコードの書き方を知らないので 人の助けを借りました

And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this.

私はカリフォルニア工科大学で

I had two undergraduate students

２人の学部生と一緒に研究をしていました

at California Institute of Technology that worked with me.

左がチャールズ・オフリアで 右がタイタス・ブラウンです

That's Charles Ofria on the left, Titus Brown on the right.

今では２人ともミシガン州立大学の

They are now, actually, respectable professors

at Michigan State University,

立派な教授です

but I can assure you, back in the day, we were not a respectable team.

ただ当時は立派なチームとは

言えないことは確かでした

私たち３人が一緒にいる写真が

And I'm really happy that no photo survives

残っておらず 一安心です

of the three of us anywhere close together.

さて これはどんなシステムでしょう？

But what is this system like?

ここで詳しく説明することはできませんが

Well I can't really go into the details,

but what you see here is some of the entrails.

少し中身を説明しましょう

焦点を当てたいのは

But what I wanted to focus on is this type of population structure.

このような集団の構造です

ここには約1万個のプログラムがあります

There's about 10,000 programs sitting here.

And all different strains are colored in different colors.

異なる系統のプログラムは 異なる色で区別されていて

And as you see here, there are groups that are growing on top of each other,

それぞれが増殖するので ご覧のとおり

集団が重なりあって成長します

because they are spreading.

Any time there is a program that's better at surviving in this world,

どんなときも あるプログラムが

この世界で生き抜くのにより適した性質を

due to whatever mutation it has acquired,

何らかの突然変異で身に付けた場合

it is going to spread over the others and drive the others to extinction.

そのプログラムは 他のプログラムを絶滅に追いやるでしょう

それではここで起こることをお見せしましょう

So I'm going to show you a movie

where you're going to see that kind of dynamic.

こういった実験は 私たちが自作した

And these kinds of experiments are started with programs that we wrote ourselves.

プログラムを使って始めました

独自のものを何度も作りました

We write our own stuff, replicate it, and are very proud of ourselves.

私たちの自信作です

And we put them in, and what you see immediately

このプログラムを システムに入力すると

is that there are waves and waves of innovation.

すぐに新種が どんどん出てきます

By the way, this is highly accelerated,

ところで これは時間を短縮しています

so it's like a 1000 generations a second.

1,000世代を 1秒にまとめたようなものです

But immediately, the system goes like, "What kind of dumb piece of code was this?

このシステムはすぐに こう反応します

「この馬鹿げたコードは何なんだ？

This can be improved upon in so many ways, so quickly."

こんなもの あらゆる方法で

あっという間に改良できる」

So you see waves of new types taking over the other types.

新しい種の波が

他の種にとって代わっていきます

And this type of activity goes on for quite a while,

プログラムが最も重要で シンプルなものを獲得するまで

until the main easy things have been acquired by these programs.

このような活動がしばらく続きます

And then, you see sort of like a stasis coming on

ここでは停滞状態がみられますが

where the system essentially waits

システムは待機しているだけで

for a new type of innovation, like this one,

このように新種が生じると

which is going to spread over all the other innovations that were before

それが拡大し

以前は新種だったものを飲み込み

and is erasing the genes that it had before,

それまで存在していた遺伝子を全て消し去り

until a new type of higher level of complexity has been achieved.

より複雑性を増した 新しいプログラムが完成します

And this process goes on and on and on.

このプロセスは永遠に続くのです

So what we see here

このシステムは

is a system that lives in very much the way we're used to how life goes.

生命と全く同じように

展開していることがわかります

But what the NASA people had asked me really was,

一方でNASAの人々が 知りたがっていたことがあります

「このプログラムには

"Do these guys have a biosignature?

バイオシグネチャーはあるか？

Can we measure this type of life?

この種の生命を捉えられるか？

Because if we can,

仮に出来るとすれば

maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else

アミノ酸のような物質の有無に 惑わされることなく

without being biased by things like amino acids."

地球外生命体を

発見できるかもしれない」

So I said, "Well, perhaps we should construct a biosignature

そこで私が提案したのは

普遍的なプロセスとしての生命に基づいて

based on life as a universal process.

バイオシグネチャーを構築することでした

In fact, it should perhaps make use of the concepts that I developed

「それなら 私が展開した

この概念を用いて

シンプルな生命のシステムが

just in order to sort of capture what a simple living system might be."

どんなものかを捉えられるでしょう」

そこで私は思いついたのですが ―

And the thing I came up with --

I have to first give you an introduction about the idea,

まずはアイディアを 説明しなければなりませんね

私が思いついたのは

and maybe that would be a meaning detector,

生命の存在そのものを 探知しようとするというよりは

生命が持つ「意味」を 捉えるということです

rather than a life detector.

And the way we would do that --

ではどのように「意味」を捉えるのか

I would like to find out how I can distinguish text

手始めに100万匹の猿が書いた文章と

that was written by a million monkeys, as opposed to text that is in our books.

本に書いてある文章を

区別する方法を 探ることにしましょう

And I would like to do it in such a way

しかも書かれている言語を

that I don't actually have to be able to read the language,

読む必要がないようにしたいのです

すべて読むのは無理ですからね

because I'm sure I won't be able to.

アルファベットのようなものが あることさえ分かればいいんです

As long as I know that there's some sort of alphabet.

そこでこのようなグラフが得られました

So here would be a frequency plot

これは どれだけ頻繁に

of how often you find each of the 26 letters of the alphabet

アルファベットの26文字それぞれが

in a text written by random monkeys.

猿の文章に使われているかを示しています

And obviously, each of these letters comes off about roughly equally frequent.

ご覧の通り それぞれの文字は

概ね同じ回数使われています

ところが 今度は英語で書かれた文章から 同じグラフを作成してみると

But if you now look at the same distribution in English texts,

it looks like that.

このようになります

And I'm telling you, this is very robust across English texts.

本当ですよ 英語の文章ではこんなに特徴が現れるのです

フランス語の文章であれば グラフはやや異なります

And if I look at French texts, it looks a little bit different,

イタリア語やドイツ語でもね

or Italian or German.

それぞれの言語には 特有の頻度のパターンがありますから

They all have their own type of frequency distribution,

でも必ず 特徴が現れます

but it's robust.

内容が政治であろうが科学であろうが

It doesn't matter whether it writes about politics or about science.

詩であろうが

It doesn't matter whether it's a poem or whether it's a mathematical text.

数学的な文章であろうが

必ず 特徴があるのです

It's a robust signature,

しかも 同じパターンの特徴がね

and it's very stable.

As long as our books are written in English --

その文章が英語で書かれている限りは

私たちは文章の書き直しや 写し直しを繰り返すわけですから

because people are rewriting them and recopying them --

it's going to be there.

同じパターンが現れます

So that inspired me to think about, well, what if I try to use this idea

ここに発想を得た私は

このアイディアを使ってみようと思ったのです

意味のある文章の中から

in order, not to detect random texts from texts with meaning,

ランダムに書かれた文を探すためではなく

but rather detect the fact that there is meaning

そこになんらかの「意味」が存在する という事実を

in the biomolecules that make up life.

たくさんの生体分子の中から 見つけ出すためにです

でもそのためにはまず

But first I have to ask:

what are these building blocks,

文章におけるアルファベットのような 構成要素を突き止める必要があります

like the alphabet, elements that I showed you?

さて そういった構成要素には 候補がたくさんあることが

Well it turns out, we have many different alternatives

分かってきました

for such a set of building blocks.

アミノ酸が使えるかもしれないし

We could use amino acids,

we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids.

核酸やカルボン酸 脂肪酸が使えるかもしれません

In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.

実際 化学物質は実に多様で 私たちの体にはその多くが使われているので

アイディアを検証するために

So that we actually, to test this idea,

first took a look at amino acids and some other carboxylic acids.

まずはアミノ酸と いくつかのカルボン酸を調べました

これがその結果です

And here's the result.

Here is, in fact, what you get

このようなグラフが得られるのは

if you, for example, look at the distribution of amino acids

例えば彗星や星間空間 あるいは

on a comet or in interstellar space or, in fact, in a laboratory,

実験室で作った 生物が入っていないことが確実な

原始スープの

where you made very sure that in your primordial soup,

アミノ酸の頻度分布を

調べた場合です

there is no living stuff in there.

観察されるのはもっぱら グリシンとアラニンであり

What you find is mostly glycine and then alanine

あとは その他のアミノ酸の 痕跡です

and there's some trace elements of the other ones.

That is also very robust --

同じような特徴が現れるのは

what you find in systems like Earth

地球に似た環境で

where there are amino acids, but there is no life.

アミノ酸はあるけれど

生命のないところです

But suppose you take some dirt and dig through it

しかし地球上で

泥を掘ってみたとして

and then put it into these spectrometers,

その泥を分光計にかけると

because there's bacteria all over the place;

バクテリアだらけですし

or you take water anywhere on Earth,

地球上 どこで水を採取しても

水は生命に溢れていますから

because it's teaming with life,

and you make the same analysis;

同じ分析をしてみると

the spectrum looks completely different.

全く異なるグラフが得られます

もちろん グリシンやアラニンはありますが

Of course, there is still glycine and alanine,

but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids,

その他に分子量の大きなアミノ酸があるのです

that are being produced because they are valuable to the organism.

このアミノ酸が生成されるのは

それが生物に欠かせない物質だからです

タンパク質を構成する

And some other ones that are not used in the set of 20,

20種類のアミノ酸を除く

他のアミノ酸は

they will not appear at all in any type of concentration.

全く現れません

So this also turns out to be extremely robust.

つまり これも明確な特徴です

It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up,

どんな堆積物を使おうが

それがバクテリアであろうが 植物であろうが動物であろうが

whether it's bacteria or any other plants or animals.

生命のあるところでは必ず

Anywhere there's life,

you're going to have this distribution,

このような頻度分布が得られるのです

as opposed to that distribution.

こちらの分布ではなくてね

And it is detectable not just in amino acids.

そしてこれは アミノ酸だけに言えることではありません

Now you could ask:

次に「アヴィディアン」の場合を

Well, what about these Avidians?

見てみましょう

アヴィディアンとは コンピュータの中の生き物で

The Avidians being the denizens of this computer world

where they are perfectly happy replicating and growing in complexity.

複製を繰り返し 複雑化していきます

So this is the distribution that you get if, in fact, there is no life.

これは生命が存在しない時の

分布を表しています

They have about 28 of these instructions.

アヴィディアンは 28個ほどの命令群を持っています

And if you have a system where they're being replaced one by the other,

そして 命令が他のものと 交換可能なシステムでは

その分布は 猿の文章の特徴に似たものになります

it's like the monkeys writing on a typewriter.

つまり これらの命令は

Each of these instructions appears with roughly the equal frequency.

だいたい同じような頻度で現れるということです

But if you now take a set of replicating guys

しかし 先ほどのビデオのような環境で

複製をしていくと

like in the video that you saw,

分布はこのようになります

it looks like this.

命令の中にはアヴィディアンにとって

So there are some instructions

that are extremely valuable to these organisms,

非常に重要なものがあり

その命令が現れる頻度は高くなるのです

and their frequency is going to be high.

And there's actually some instructions that you only use once, if ever.

さらに一度しか使われない

命令すらあるのです

So they are either poisonous

そういう命令は有害なものか

or really should be used at less of a level than random.

あるいは偶然よりも 低い確率で使われるべき命令で

In this case, the frequency is lower.

この場合は頻度が低くなります

これは確かな特徴と言えるでしょうか？

And so now we can see, is that really a robust signature?

I can tell you indeed it is,

そう言えるでしょう なぜなら

because this type of spectrum, just like what you've seen in books,

文章の例やアミノ酸の例で見られたような

and just like what you've seen in amino acids,

このようなタイプの分布は

it doesn't really matter how you change the environment,

環境をどういうふうに変えたとしても その環境にあわせて

it's very robust, it's going to reflect the environment.

ある特徴を示すからです

次にお見せするのは私が行った実験ですが

So I'm going to show you now a little experiment that we did.

まずグラフの説明からすると

And I have to explain to you,

上のグラフは

the top of this graph

shows you that frequency distribution that I talked about.

先ほどの頻度分布です

Here, that's the lifeless environment

生命がない場合の分布なので

それぞれの命令が

where each instruction occurs at an equal frequency.

同じ頻度で現れます

そして下のグラフは

And below there, I show, in fact, the mutation rate in the environment.

その環境で突然変異の起こる確率です

And I'm starting this at a mutation rate that is so high

普通ならば複製プログラムが機能して

that even if you would drop a replicating program

世界を埋め尽くすまで

複製を続けるのでしょうが

that would otherwise happily grow up to fill the entire world,

突然変異が起きやすいように設定して

実験を始めると

すぐに変異をして死んでしまうのです

if you drop it in, it gets mutated to death immediately.

So there is no life possible at that type of mutation rate.

変異の確率が高すぎると

生命は生きていけないのですね

But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak,

次に変異の確率をだんだん下げていって

and then there's this viability threshold

生存が可能になる閾値に達すると

where now it would be possible for a replicator to actually live.

複製をして生き延びることが

できるようになりました

And indeed, we're going to be dropping these guys into that soup all the time.

この間も この世界に生命体を

投入し続けます

結果はこのようになります

So let's see what that looks like.

はじめは何も起きません

So first, nothing, nothing, nothing.

まだまだ変異率が高すぎます

Too hot, too hot.

Now the viability threshold is reached,

ここで生存可能な閾値に達して

and the frequency distribution has dramatically changed

頻度分布も

大きく変化し そして 安定しました

and, in fact, stabilizes.

次に私がしたことは

And now what I did there

is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again.

すこし意地悪ですが また変異率を上げていったのです

もちろん また生存閾値に到達して無反応になります

And of course, it reaches the viability threshold.

And I'm just showing this to you again because it's so nice.

もう一度お見せしましょう すばらしい分布ですからね

You hit the viability threshold.

生存閾値に到達し 分布は

The distribution changes to "alive!"

「生きている」状態になります

And then, once you hit the threshold

そしてまた生存閾値以上になると

where the mutation rate is so high that you cannot self-reproduce,

変異率が高すぎるため

自己複製を行うことが出来なくなります

つまり遺伝情報をコピーして

you cannot copy the information forward to your offspring

子孫に伝える際に

without making so many mistakes that your ability to replicate vanishes.

エラーが多くなりすぎて

複製する能力が失われ

And then, that signature is lost.

特徴のない分布となります

この実験から

What do we learn from that?

Well, I think we learn a number of things from that.

いくつものことを学ぶことができますね

One of them is,

一つは

if we are able to think about life in abstract terms --

生命とは何かを抽象的に考えることが

できるようになれば ―

and we're not talking about things like plants,

つまり 植物とか

アミノ酸とか

and we're not talking about amino acids,

バクテリアについてではなく

and we're not talking about bacteria,

but we think in terms of processes --

プロセスの点から考えると

生命を地球上だけでなく

then we could start to think about life

not as something that is so special to Earth,

どこにでも存在しうるものとして

but that, in fact, could exist anywhere.

考えることができるということです

Because it really only has to do with these concepts of information,

生命と関係しているのは

物理的な媒体に蓄えられた情報

of storing information within physical substrates --

ただそれだけなのですから

媒体となるのは

anything: bits, nucleic acids, anything that's an alphabet --

ビットだろうと 核酸だろうと

アルファベットになるものなら 何でもいいのです

and make sure that there's some process

そしてその情報が消滅していかないよう

so that this information can be stored for much longer than you would expect --

私たちが考えるよりもずっと長い間

情報を蓄えておくための

何らかのプロセスが必要です

the time scales for the deterioration of information.

それが確保できれば

And if you can do that, then you have life.

生命が出現します

So the first thing that we learn

つまり 私たちはまず

is that it is possible to define life in terms of processes alone,

プロセスだけを考えれば

生命を定義することが出来ます

without referring at all to the type of things that we hold dear,

この時 地球上の生命のような

私たちが大切にしているものを

考える必要はありません

as far as the type of life on Earth is.

And that, in a sense, removes us again,

この発見は これまで私たちがしてきた

like all of our scientific discoveries, or many of them --

多くの科学的発見と同じように

it's this continuous dethroning of man --

「生命は特別な存在だ」という

私たちの考えを 覆しつつあると言えるでしょう

of how we think we're special because we're alive.

Well, we can make life; we can make life in the computer.

私たちはコンピュータの中に 生命を作ることができます

Granted, it's limited,

当然 限界はあります

but we have learned what it takes in order to actually construct it.

でも 生命を作りだすために

必要なものはわかっています

And once we have that,

そして それがわかれば 難しい問題は

then it is not such a difficult task anymore

なくなります

つまり

to say, if we understand the fundamental processes

特定の媒体に依らない

that do not refer to any particular substrate,

普遍的なプロセスさえ 理解してしまえば

then we can go out and try other worlds,

地球外へ飛び出し

調査をして

figure out what kind of chemical alphabets might there be,

どんな化学物質のアルファベットが 存在するかを知り

その星の通常の化学的組成や

figure enough about the normal chemistry, the geochemistry of the planet,

地質科学的性質を推測して

生命がいない場合の

so that we know what this distribution would look like in the absence of life,

分布を知ることができます

and then look for large deviations from this --

その分布から大きく隔たる場合 ―

this thing sticking out, which says, "This chemical really shouldn't be there."

例えば ある物質が

目立つとしましょう

それでもまだ

Now we don't know that there's life then,

生命が存在するとは言えませんが

but we could say,

少なくとも

"Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical

その化学物質を詳しく調べて 何に由来するのかを

and see where it comes from."

確かめようとするでしょう

この試みが 目に見えない生命を

And that might be our chance of actually discovering life

発見する可能性を

when we cannot visibly see it.

私たちに与えてくれるのです

And so that's really the only take-home message that I have for you.

今日はこれだけは覚えて帰ってください

他の惑星で生命は

Life can be less mysterious than we make it out to be

どのように存在しているかを

考えてみれば 生命は

when we try to think about how it would be on other planets.

それほど神秘的でないと気付くでしょう

And if we remove the mystery of life,

神秘的でないとわかれば

then I think it is a little bit easier for us to think about how we live,

私たちが生命たる所以や 人間がそれほど

特別な存在ではないということを

and how perhaps we're not as special as we always think we are.

考えやすくなるのではないでしょうか

And I'm going to leave you with that.

これが私が伝えたかったことです

どうもありがとうございました

And thank you very much.

(Applause)

（拍手）