Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

レイ・カーツワイル:今後現れるシンギュラリティ(技術的特異点)を学ぶ大学

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2009-06-02 ・ TED


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Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

レイ・カーツワイル:今後現れるシンギュラリティ(技術的特異点)を学ぶ大学

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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: yutaka usui 校正: Masaaki Ueno
00:13
Information technology grows in an exponential manner.
0
13160
3000
IT技術は指数的に進化していきます
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
16160
4000
直線的ではなく、指数的です そして、私たちの感覚は直線的です
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
20160
2000
私たちが何千年前にサバンナを歩いていたころ
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
22160
2000
どこに動物がいるか、直線的に予測していました
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
24160
3000
そういうやりかたはうまくいってきました そして、私たちの頭にこびりついているのです
00:27
But the pace of exponential growth
5
27160
3000
しかし、IT技術は
00:30
is really what describes information technologies.
6
30160
3000
本当に指数的に進化していきます
00:33
And it's not just computation.
7
33160
3000
コンピュータだけの話ではありません
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
36160
2000
直線的と指数的には本当に大きな違いがあります
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
38160
4000
直線的に30回進むとしましょう。1,2,3,4,5,
00:42
I get to 30.
10
42160
2000
30になりました
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
44160
3000
もし指数的に30回進めば、2,4,8,16
00:47
I get to a billion.
12
47160
2000
10億になります
00:49
It makes a huge difference.
13
49160
2000
本当に大きな違いです
00:51
And that really describes information technology.
14
51160
2000
IT技術はこういうことなんです
00:53
When I was a student at MIT,
15
53160
2000
私がMITの学生だったころ、
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
55160
2000
みんなで建物くらいの大きさの、1台のコンピュータを共同で使っていました
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
57160
3000
今では同じくらいのコンピュータがあなたの携帯に入っています 何百万分の1の値段で
01:00
a million times smaller,
18
60160
2000
何百万分の1の大きさで
01:02
a thousand times more powerful.
19
62160
2000
そして何千倍もパワフルな処理能力で
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
64160
3000
1ドルあたり、10憶倍にもなる可能性を秘めています
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
67160
2000
それが私が学生の時から実際に経験してきたことです
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
69160
3000
そして、これからの25年もそうなるでしょう
01:12
Information technology progresses
23
72160
2000
IT技術は進歩します
01:14
through a series of S-curves
24
74160
2000
S字カーブの繰り返しを通じて
01:16
where each one is a different paradigm.
25
76160
2000
ひとつひとつは違うパラダイムによるものかも知れませんが
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
78160
3000
みんな言うでしょう、「ムーアの法則が終わる時はどうなるの?」と
01:21
Which will happen around 2020.
27
81160
2000
これは2020年ころ起こるでしょう
01:23
We'll then go to the next paradigm.
28
83160
2000
そして、次のパラダイムへと移っていきます
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
29
85160
2000
ムーアの法則は、コンピューティングに指数的な成長をもたらした
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
87160
2000
最初のパラダイムではないのです
01:29
The exponential growth of computing started
31
89160
2000
コンピュータ技術の指数的な成長は
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
32
91160
2000
ゴードン・ムーアが生まれる何十年も前からのものです
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
93160
4000
そして、その成長はコンピュータだけにかかわるものではありません
01:37
It's really any technology where we can measure
34
97160
2000
根底にある情報の特性を測定可能な技術
01:39
the underlying information properties.
35
99160
3000
すべてにあてはまるのです
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
102160
4000
ここに49種類の有名なコンピュータがあります  対数グラフで表現してみました
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
106160
4000
対数をとることで、増加の割合がわかりやすくなります
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
110160
2000
1890年の調査から何兆倍にも
01:52
since the 1890 census.
39
112160
3000
なりますので
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
115160
2000
1950年代は、真空管を用いていました
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
117160
3000
それらを 小さく、小さくしていきます。ついには限界につきあたります
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
120160
2000
真空管をそれ以上小さく作ることができなくなりました
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
122160
3000
そして真空管の時代の終わりがきます
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
125160
3000
しかしコンピュータ技術の指数的成長の終わりというわけではないのです
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
128160
2000
4番目のパラダイムとなるトランジスタとなり
02:10
and finally integrated circuits.
46
130160
2000
そして、IC(集積回路)です
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
132160
2000
6番目のパラダイムへと続きます
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
134160
4000
3次元の自己進化型分子回路です
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
138160
3000
しかし本当に面白いことは
02:21
fantastic scale of progress,
50
141160
2000
進化の度合いよりも
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
143160
2000
この進化の度合が予測可能であることです
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
145160
2000
つまりこの進化は終始一貫して当てはまるのです
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
147160
3000
戦争でも平和でも、好景気でも不景気でも・・・
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
150160
4000
世界大恐慌でも、この指数的成長には全く影響ありませんでした
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
154160
4000
最近の景気の悪化も、同じことがおこるでしょう
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
158160
3000
少なくとも情報技術の指数的な成長は
02:41
will continue unabated.
57
161160
3000
弱まらずに続くでしょう
02:44
And I just updated these graphs.
58
164160
2000
これらのグラフはアップデートしたところです
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
166160
3000
2002年に書いた本、"The Signularity is Near"で使ったグラフなので
02:49
So we updated them,
60
169160
2000
だから私はアップデートしました
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
171160
3000
今、ここの2007年のところです
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
174160
2000
私はよく聞かれます 「不安になりませんか?
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
176160
4000
指数的成長から少し外れているかもしれませんよ」と
03:00
I was a little nervous
64
180160
2000
実のところ、私は少し不安でした
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
182160
2000
なぜなら、もしかするとデータが正しくないかもしれないからです
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
184160
2000
しかし、こういったことを30年も私はやってきているのです
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
186160
3000
そして、30年の間この指数的成長を遂げてきているのです
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
189160
3000
このグラフを見てください。1968年には、1ドルで1つのトランジスタを買えました
03:12
You can buy half a billion today,
69
192160
2000
今では1ドルで5億個も買えます
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
194160
2000
さらに、動作の速い、ずっと性能の良いものを買えるのです
03:16
But look at how predictable this is.
71
196160
2000
しかし、これがいかに予測可能なものかを見てください
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
198160
3000
この仮説は過去のデータとよく一致します
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
201160
4000
私はこんな風に、未来予測を30年もの間続けてきました
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
205160
2000
そして、トランジスタの値段の変動サイクル
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
207160
2000
これはエレクトロニクス製品の価格の基準になるものですが
03:29
comes down about every year.
76
209160
2000
これは毎年下がっていっています
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
211160
2000
50%の価格低下率になります
03:33
And it's also true of other examples,
78
213160
2000
そしてほかの例にもあてはまります
03:35
like DNA data or brain data.
79
215160
2000
たとえばDNAや脳の情報といった例です
03:37
But we more than make up for that.
80
217160
2000
値段を下げて需要量を補うだけではありません
03:39
We actually ship more than twice as much
81
219160
2000
実際にIT技術を用いることで
03:41
of every form of information technology.
82
221160
2000
出荷量は倍以上に増えています
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
223160
3000
インフレ調整後の価格で18%の成長をしてきました
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
226160
3000
先の半世紀の間にIT技術の分野で
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
229160
4000
毎年2倍の成長を得ることができるにもかかわらずです
03:53
This is a completely different example.
86
233160
2000
こちらは、全く別の例です
03:55
This is not Moore's Law.
87
235160
2000
これはムーアの法則に沿っていません
03:57
The amount of DNA data
88
237160
2000
DNA情報の解析については
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
239160
2000
毎年2倍ずつ進んでいます
04:01
The cost has come down by half every year.
90
241160
3000
毎年コストは半分に下がっています
04:04
And this has been a smooth progression
91
244160
2000
これは、ゲノム解析プロジェクトの初めから考えると
04:06
since the beginning of the genome project.
92
246160
2000
非常にスムーズな進歩です
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
248160
2000
プロジェクトの途中で、懐疑的な人は言いました
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
250160
3000
うまくいっていないんじゃないか、プロジェクトの半分が経過したのに
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
253160
2000
まだ1%ほど終わったに過ぎないではないかと
04:15
But that was really right on schedule.
96
255160
2000
しかし、本当にスケジュール通りでした
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
257160
2000
1%を2倍にすることを、7回繰り返したら
04:19
which is exactly what happened,
98
259160
2000
どうなるでしょうか?
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
261160
3000
100%に達するのです プロジェクトは期限通りに終わりました
04:24
Communication technologies:
100
264160
2000
次に、通信技術についてです
04:26
50 different ways to measure this,
101
266160
2000
これは、50もの評価の尺度があります
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
268160
3000
通信するビット数であったり、インターネットの大きさなど
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
103
271160
2000
しかし、これも指数的ペースで成長してきました
04:33
This is deeply democratizing.
104
273160
2000
非常に民主的です
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
275160
3000
20年以上前,"The Age of Intellignet Machines"という本を私は書きました
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
278160
3000
ソビエト連邦が強力になりつつあったころです ソビエトは通信技術の進歩に
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
281160
4000
よって、一掃されるだろうと
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
285160
3000
そして私たちは21世紀には
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
288160
4000
人間の脳をシミュレートするに十分な計算能力を得るでしょう
04:52
But where will we get the software?
110
292160
2000
でも、そのソフトウェアはどうすれば手に入るでしょう?
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
294160
3000
批評家はいうでしょう、そんなソフトウェアはありえないと
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
297160
2000
しかし私たちは、人間の脳について多く研究し続けています
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
299160
3000
人間の脳のスキャン精度は毎年精密になっています
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
302160
3000
脳についてのデータは、毎年増えているのです
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
305160
3000
そして、このデータをもとに動くモデルやシミュレーションを
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
308160
3000
することができるようになるでしょう
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
311160
2000
脳の機能のなかで、モデル化してシミュレーション、テストを
05:13
simulated and tested:
118
313160
2000
できる領域はだいたい20くらいあります
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
315160
3000
聴覚皮質、視覚野の部分
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
318160
2000
運動機能をつかさどる小脳
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
320160
4000
思考をする、大脳皮質
05:24
And all of this has fueled
122
324160
2000
これら全てによって、とてもスムーズ且つ予想どおりに
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
326160
3000
生産性の向上に拍車がかかりました
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
329160
2000
人間の時間当り労働単価は
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
331160
4000
インフレ調整後で30ドルから130ドルに上昇しました
05:35
fueled by this information technology.
126
335160
3000
このIT技術の支援をうけてです
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
338160
3000
そして、私たちはみんなエネルギーと環境問題を心配しています
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
341160
2000
これもまた、対数的増加であらわされます
05:43
This represents a smooth doubling,
129
343160
2000
こちらは、スムーズに2倍となることを示します
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
345160
4000
2年ごとの、私たちが作りだすソーラーエネルギーの量です
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
349160
2000
ソーラーパネルには、情報技術の分野としては
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
351160
3000
特にナノテクノロジーが応用されます
05:54
And we're only eight doublings away
133
354160
2000
あとわずか8回倍増させれば
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
356160
2000
エネルギー需要の100%がカバーされるのです
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
358160
4000
そして、太陽のエネルギーは人類の必要量の1万倍にも達します
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
362160
5000
最終的にはこの技術と一体となるでしょう。ほとんど実現は間近です
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
367160
3000
私が学生のころはキャンパスのはじからはじまでもありました いまはポケットの中に入ります
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
370160
3000
昔、ビルディングにおさまっていたものが 今ではポケットの中なのです
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
373160
3000
今ポケットの中に入っている程度の大きさのものは、25年もたてば血液細胞の大きさになるでしょう
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
376160
4000
そして、私たちは実際にこれらの技術を知るにつれて
06:20
our health and our intelligence,
141
380160
2000
私たちの健康と知性に
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
382160
4000
実際に影響をあたえるようになりつつあります
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
386160
3000
ここTEDでアナウンスします
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
389160
3000
シンギュラリティー・ユニバーシティ
06:32
It's a new university
145
392160
2000
これは、新しい大学です
06:34
that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
146
394160
2000
ここにおりますピーター・ディアマンデスと
06:36
and myself.
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2000
私が設立者です
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It's backed by NASA and Google,
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2000
NASA と Google
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and other leaders in the high-tech and science community.
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4000
そして他のハイテク・科学界のバックアップを受けています
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And our goal was to assemble the leaders,
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3000
我々の目標は 生徒としてあるいは先生として
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both teachers and students,
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リーダーたちを集めることです
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in these exponentially growing information technologies,
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これらの指数的なIT技術の発展と
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and their application.
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2000
応用に関する分野です
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But Larry Page made an impassioned speech
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2000
ラリー・ペイジは、印象深いスピーチをしました
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at our organizing meeting,
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私たちの準備ミーティングで
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saying we should devote this study
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私たちは、この研究に時間を割くべきであると
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to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
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4000
実際に何らかの人類が立ち向かう大きな問題に向けて
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And if we did that, then Google would back this.
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そして、もしそうするのであれば、Googleはバックアップします
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And so that's what we've done.
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我々はそれを実行しました
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The last third of the nine-week intensive summer session
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9週間の集中夏季レッスンのうち 最後の3分の1は
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will be devoted to a group project to address
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グループプロジェクトに時間を割きます
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some major challenge of humanity.
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いくつかの、人類共通のチャレンジについてです
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Like for example, applying the Internet,
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2000
たとえば、インターネットです
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which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
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5000
インターネットは中国やアフリカの田舎であってもどこでも接続できます
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to bringing health information
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健康関連の情報を伝えることができます
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to developing areas of the world.
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世界の発展途上国に向けて
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And these projects will continue past these sessions,
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3000
そして こういったプロジェクトはレッスンが終わった後も続きます
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using collaborative interactive communication.
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3000
双方向通信のコラボレーションを用いて
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All the intellectual property that is created and taught
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すべての知的財産は
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will be online and available,
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460160
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オンラインであり、使用可能です
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and developed online in a collaborative fashion.
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3000
そして、オンラインのコラボレーションにより進められます
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Here is our founding meeting.
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これが創立総会の写真です
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But this is being announced today.
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でも、まだ今日アナウンスしたところです
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It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
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この大学はシリコンバレーを本拠地にします
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at the NASA Ames research center.
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NASAのリサーチセンター内です
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There are different programs for graduate students,
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大学院生用と、様々な会社の幹部用に
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for executives at different companies.
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別々のプログラムを用意しています
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The first six tracks here -- artificial intelligence,
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最初の6トラックがこちらです。AI(人工知能)
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advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
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応用コンピュータ技術、バイオテクノロジー、ナノテク
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are the different core areas of information technology.
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4000
情報技術の他の分野です
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Then we are going to apply them to the other areas,
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ほかの分野にも広げようとしています
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like energy, ecology,
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エネルギーやエコロジー
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policy law and ethics, entrepreneurship,
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法律、倫理学、起業について
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so that people can bring these new technologies to the world.
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みなさんがこれらの新しい技術を世界に広げられるように
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So we're very appreciative of the support we've gotten
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5000
私たちは、皆さんの支援に本当に感謝しています
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from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
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学術界のリーダーや、ハイテク企業のリーダーのみなさんからの支援
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particularly Google and NASA.
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特にGoogleとNASAです
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This is an exciting new venture.
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これはエキサイティングな、新しいチャレンジです
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And we invite you to participate. Thank you very much.
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みなさんにも参加してもらいたいと思っています どうもありがとう
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(Applause)
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(拍手)
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