The accelerating power of technology | Ray Kurzweil
レイ・カーツワイル 「加速するテクノロジーの力」
308,980 views ・ 2007-01-12
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: Yasushi Aoki
校正: Akiko Hicks
00:25
Well, it's great to be here.
0
25000
1000
この場に立てるのは光栄です
00:26
We've heard a lot about the promise of technology, and the peril.
1
26000
5000
テクノロジーのもたらす希望や危険について
いろいろ語られてきました
00:31
I've been quite interested in both.
2
31000
2000
私はその両面に
関心があります
00:33
If we could convert 0.03 percent
3
33000
4000
もし地球に届く
太陽光の0.03%を
00:37
of the sunlight that falls on the earth into energy,
4
37000
2000
エネルギーに
変えられたなら
00:39
we could meet all of our projected needs for 2030.
5
39000
5000
予想される2030年における
需要をすべて賄えます
00:44
We can't do that today because solar panels are heavy,
6
44000
3000
現在それができないのは
ソーラーパネルが重く
00:47
expensive and very inefficient.
7
47000
2000
高価で非効率だからです
00:49
There are nano-engineered designs,
8
49000
3000
ナノテクによるデザインなら
00:52
which at least have been analyzed theoretically,
9
52000
2000
少なくとも理論上は
00:54
that show the potential to be very lightweight,
10
54000
2000
軽量性 経済性 効率性を
00:56
very inexpensive, very efficient,
11
56000
2000
実現できる見込みがあり
00:58
and we'd be able to actually provide all of our energy needs in this renewable way.
12
58000
4000
すべてのエネルギー需要を
再生可能なもので賄えます
01:02
Nano-engineered fuel cells
13
62000
2000
ナノテク燃料電池は
01:04
could provide the energy where it's needed.
14
64000
3000
エネルギーをどこでも
利用できるようにします
01:07
That's a key trend, which is decentralization,
15
67000
2000
鍵となるトレンドは
分散化です
01:09
moving from centralized nuclear power plants and
16
69000
3000
集中した原発や
01:12
liquid natural gas tankers
17
72000
2000
液化天然ガス・タンカーから
01:14
to decentralized resources that are environmentally more friendly,
18
74000
4000
自然にやさしく 効率が良く
高性能で 破綻の危険のない
01:18
a lot more efficient
19
78000
3000
分散したリソースへと
01:21
and capable and safe from disruption.
20
81000
4000
向かうのです
01:25
Bono spoke very eloquently,
21
85000
2000
先の講演でボノが
雄弁に語ったように
01:27
that we have the tools, for the first time,
22
87000
4000
長年の病気や貧困の問題に
対処できるツールを
01:31
to address age-old problems of disease and poverty.
23
91000
4000
我々は初めて
手にしたのです
01:35
Most regions of the world are moving in that direction.
24
95000
4000
世界の多くの地域で
そういう方向に向かっています
01:39
In 1990, in East Asia and the Pacific region,
25
99000
4000
1990年には
東アジアや太平洋地域に
01:43
there were 500 million people living in poverty --
26
103000
2000
貧困層が5億人いましたが
01:45
that number now is under 200 million.
27
105000
3000
現在は2億人以下です
01:48
The World Bank projects by 2011, it will be under 20 million,
28
108000
3000
世界銀行の予測によると
2011年には2千万人以下になり
01:51
which is a reduction of 95 percent.
29
111000
3000
95%の減少です
01:54
I did enjoy Bono's comment
30
114000
3000
ヒッピー発祥の地
ヘイト・アシュベリーと
01:57
linking Haight-Ashbury to Silicon Valley.
31
117000
4000
シリコンバレーをつなげた
ボノのコメントは愉快でした
02:01
Being from the Massachusetts high-tech community myself,
32
121000
3000
マサチューセッツの
ハイテクコミュニティの出身者として
02:04
I'd point out that we were hippies also in the 1960s,
33
124000
4000
私たちも60年代には
ヒッピーでしたが
02:09
although we hung around Harvard Square.
34
129000
3000
私たちがたむろしていたのは
ハーバードスクウェアでした
02:12
But we do have the potential to overcome disease and poverty,
35
132000
5000
病気や貧困は克服できる可能性が
十分にあるということを
02:17
and I'm going to talk about those issues, if we have the will.
36
137000
3000
今日はお話ししますが
それには意志が必要です
02:20
Kevin Kelly talked about the acceleration of technology.
37
140000
3000
ケビン・ケリーが 加速する
テクノロジー進化の話をしましたが
02:23
That's been a strong interest of mine,
38
143000
3000
これは私が30年来
02:26
and a theme that I've developed for some 30 years.
39
146000
3000
関心を抱いてきた
テーマでもあります
02:29
I realized that my technologies had to make sense when I finished a project.
40
149000
5000
プロジェクトが完了するときに
その技術は意味を持つ必要があります
02:34
That invariably, the world was a different place
41
154000
3000
新しい技術が
もたらされるとき
02:37
when I would introduce a technology.
42
157000
2000
世界は必然的に
違う場所になります
02:39
And, I noticed that most inventions fail,
43
159000
2000
多くの発明が失敗するのは
02:41
not because the R&D department can't get it to work --
44
161000
3000
研究開発部門が
実現し損ねるためではありません
02:44
if you look at most business plans, they will actually succeed
45
164000
3000
ビジネスプランを
見ると分かりますが
02:47
if given the opportunity to build what they say they're going to build --
46
167000
4000
多くの場合 作ろうとするものを作れる条件が
揃っていれば 成功していたはずなのです
02:51
and 90 percent of those projects or more will fail, because the timing is wrong --
47
171000
3000
そういったプロジェクトの9割は
タイミングの悪さのために失敗します
02:54
not all the enabling factors will be in place when they're needed.
48
174000
3000
必要となる要素が
揃っていないのです
02:57
So I began to be an ardent student of technology trends,
49
177000
4000
私はテクノロジーのトレンドの
熱心な研究者となり
03:01
and track where technology would be at different points in time,
50
181000
3000
時間軸上でテクノロジーの
現れる時期を追い
03:04
and began to build the mathematical models of that.
51
184000
3000
その数学的モデルを
作り始め
03:07
It's kind of taken on a life of its own.
52
187000
2000
それがやがて独り歩き
するようになりました
03:09
I've got a group of 10 people that work with me to gather data
53
189000
3000
10人の仲間と一緒に
様々な分野の技術について
03:12
on key measures of technology in many different areas, and we build models.
54
192000
5000
重要な指標を集め
モデルを構築しました
03:17
And you'll hear people say, well, we can't predict the future.
55
197000
3000
未来の予測は不可能だと
よく言います
03:20
And if you ask me,
56
200000
2000
3年後にGoogleの株価は
03:22
will the price of Google be higher or lower than it is today three years from now,
57
202000
3000
上がっているか
下がっているか
03:25
that's very hard to say.
58
205000
2000
言うのは難しいです
03:27
Will WiMax CDMA G3
59
207000
3000
WiMAX CDMA G3のどれが
3年後主流になっているか
03:30
be the wireless standard three years from now? That's hard to say.
60
210000
2000
言い当てるのは難しいです
03:32
But if you ask me, what will it cost
61
212000
2000
一方で 2010年に
03:34
for one MIPS of computing in 2010,
62
214000
3000
MIPS単価はいくらになるかとか
03:37
or the cost to sequence a base pair of DNA in 2012,
63
217000
3000
2012年にDNA塩基配列
解読コストはいくらになるかとか
03:40
or the cost of sending a megabyte of data wirelessly in 2014,
64
220000
4000
2014年にワイヤレス通信のメガバイト
あたりのコストはいくらになるかとか
03:44
it turns out that those are very predictable.
65
224000
3000
そういったことなら
かなり正確に予想できます
03:47
There are remarkably smooth exponential curves
66
227000
2000
計算コスト 性能 通信速度などを
03:49
that govern price performance, capacity, bandwidth.
67
229000
3000
支配する ごくなめらかな
指数曲線があるのです
03:52
And I'm going to show you a small sample of this,
68
232000
2000
いくつか例をお見せしますが
03:54
but there's really a theoretical reason
69
234000
2000
テクノロジーが
指数的に発展する
03:56
why technology develops in an exponential fashion.
70
236000
5000
理論的な理由があるのです
04:01
And a lot of people, when they think about the future, think about it linearly.
71
241000
2000
多くの人は
未来を予想するとき
04:03
They think they're going to continue
72
243000
2000
一次関数的に考えます
04:05
to develop a problem
73
245000
2000
今日のツールや
04:07
or address a problem using today's tools,
74
247000
3000
今日の進展のスピードが
04:10
at today's pace of progress,
75
250000
2000
そのまま続くものと考え
04:12
and fail to take into consideration this exponential growth.
76
252000
4000
指数的な発展を
考慮しないのです
04:16
The Genome Project was a controversial project in 1990.
77
256000
3000
ゲノムプロジェクトは
90年代には疑問を持たれていました
04:19
We had our best Ph.D. students,
78
259000
2000
世界最高の博士課程研究者と
04:21
our most advanced equipment around the world,
79
261000
2000
最高の機材を揃えながら
04:23
we got 1/10,000th of the project done,
80
263000
2000
1万分の1しか進まず
04:25
so how're we going to get this done in 15 years?
81
265000
2000
どうやって15年で
完了できるんだと
04:27
And 10 years into the project,
82
267000
3000
10年経っても
懐疑派は根強く
04:31
the skeptics were still going strong -- says, "You're two-thirds through this project,
83
271000
2000
「期間の3分の2が
過ぎたのに
04:33
and you've managed to only sequence
84
273000
2000
ゲノム全体の
ほんのわずかしか
04:35
a very tiny percentage of the whole genome."
85
275000
3000
解析できていない」
と難じていました
04:38
But it's the nature of exponential growth
86
278000
2000
しかしこれは
指数的成長の特徴で
04:40
that once it reaches the knee of the curve, it explodes.
87
280000
2000
ひとたび軌道に乗り始めると
爆発的に進むのです
04:42
Most of the project was done in the last
88
282000
2000
プロジェクトの大部分は
04:44
few years of the project.
89
284000
2000
最後の2、3年で片付きました
04:46
It took us 15 years to sequence HIV --
90
286000
2000
HIVのゲノム解析には
15年かかりましたが
04:48
we sequenced SARS in 31 days.
91
288000
2000
SARSは31日です
04:50
So we are gaining the potential to overcome these problems.
92
290000
4000
だから我々はこういった問題を
解決する力を増しているのです
04:54
I'm going to show you just a few examples
93
294000
2000
いくつかの例で
04:56
of how pervasive this phenomena is.
94
296000
3000
この現象がいかにあまねく
存在しているか示します
04:59
The actual paradigm-shift rate, the rate of adopting new ideas,
95
299000
4000
パラダイムシフトの頻度
新しいアイデアが取り入れられる頻度は
05:03
is doubling every decade, according to our models.
96
303000
3000
我々のモデルによれば
10年ごとに2倍になっています
05:06
These are all logarithmic graphs,
97
306000
3000
グラフはみんな対数グラフで
05:09
so as you go up the levels it represents, generally multiplying by factor of 10 or 100.
98
309000
3000
一段上がるごとに
10倍とか100倍になります
05:12
It took us half a century to adopt the telephone,
99
312000
3000
最初の仮想現実技術
である
05:15
the first virtual-reality technology.
100
315000
3000
電話の普及には
半世紀かかりました
05:18
Cell phones were adopted in about eight years.
101
318000
2000
携帯電話は8年です
05:20
If you put different communication technologies
102
320000
3000
様々な通信技術を
05:23
on this logarithmic graph,
103
323000
2000
対数グラフ上に
プロットすると
05:25
television, radio, telephone
104
325000
2000
テレビ ラジオ 電話は
05:27
were adopted in decades.
105
327000
2000
普及に何十年も
かかりましたが
05:29
Recent technologies -- like the PC, the web, cell phones --
106
329000
3000
最近の技術の PCや
ウェブや携帯電話は
05:32
were under a decade.
107
332000
2000
10年未満です
05:34
Now this is an interesting chart,
108
334000
2000
これは興味深いチャートです
05:36
and this really gets at the fundamental reason why
109
336000
2000
生物にせよ技術にせよ
05:38
an evolutionary process -- and both biology and technology are evolutionary processes --
110
338000
4000
進化的プロセスが加速する
基本的な理由を
05:42
accelerate.
111
342000
2000
示しています
05:44
They work through interaction -- they create a capability,
112
344000
3000
インタラクションを
通じて能力を生み出し
05:47
and then it uses that capability to bring on the next stage.
113
347000
3000
その能力を使って
次の段階へと進むのです
05:50
So the first step in biological evolution,
114
350000
3000
生物進化の最初の
ステップである
05:53
the evolution of DNA -- actually it was RNA came first --
115
353000
2000
DNAの進化—
最初はRNAですが
05:55
took billions of years,
116
355000
2000
それには数十億年
かかりました
05:57
but then evolution used that information-processing backbone
117
357000
3000
しかしこの情報処理の
バックボーンを使って
06:00
to bring on the next stage.
118
360000
2000
次の段階へと進み
06:02
So the Cambrian Explosion, when all the body plans of the animals were evolved,
119
362000
3000
カンブリア爆発で あらゆる動物の
体のデザインが発展するのには
06:05
took only 10 million years. It was 200 times faster.
120
365000
4000
1千万年しか かかっていません
200倍のスピードです
06:09
And then evolution used those body plans
121
369000
2000
そして その体のデザインを使い
06:11
to evolve higher cognitive functions,
122
371000
2000
より高度な認知機能を
進化させ
06:13
and biological evolution kept accelerating.
123
373000
2000
生物進化は
加速し続けたのです
06:15
It's an inherent nature of an evolutionary process.
124
375000
3000
これは進化的過程に
本質的な性質です
06:18
So Homo sapiens, the first technology-creating species,
125
378000
3000
ホモ・サピエンスはテクノロジーを
生み出す初めての種で
06:21
the species that combined a cognitive function
126
381000
2000
認知能力と
対置した親指を
06:23
with an opposable appendage --
127
383000
2000
併せ持っています
06:25
and by the way, chimpanzees don't really have a very good opposable thumb --
128
385000
4000
ちなみにチンパンジーの親指は
あまり対置していません
06:29
so we could actually manipulate our environment with a power grip
129
389000
2000
人類は握る力と
繊細な動作制御力で
06:31
and fine motor coordination,
130
391000
2000
環境を操ることが
できたのです
06:33
and use our mental models to actually change the world
131
393000
2000
そしてメンタルモデルを使って
実際に世界を変え
06:35
and bring on technology.
132
395000
2000
テクノロジーを
生み出しました
06:37
But anyway, the evolution of our species took hundreds of thousands of years,
133
397000
3000
人類の種の進化には
数十万年かかりましたが
06:40
and then working through interaction,
134
400000
2000
インタラクションを通じ
06:42
evolution used, essentially,
135
402000
2000
進化は このテクノロジーを
生み出す種を使って
06:44
the technology-creating species to bring on the next stage,
136
404000
3000
次なる段階へと進みました
06:47
which were the first steps in technological evolution.
137
407000
3000
それがテクノロジー進化の
第一歩となります
06:50
And the first step took tens of thousands of years --
138
410000
3000
最初のステップには
何万年もかかりました
06:53
stone tools, fire, the wheel -- kept accelerating.
139
413000
3000
石器 火 車輪
加速し続けます
06:56
We always used then the latest generation of technology
140
416000
2000
常に前の世代の
技術を使って
06:58
to create the next generation.
141
418000
2000
次の世代の技術を
生み出すのです
07:00
Printing press took a century to be adopted;
142
420000
2000
活版印刷の普及には
1世紀かかりました
07:02
the first computers were designed pen-on-paper -- now we use computers.
143
422000
4000
最初のコンピュータは紙とペンで設計されましたが
今はコンピュータを使っています
07:06
And we've had a continual acceleration of this process.
144
426000
3000
プロセスはたえず
加速し続けています
07:09
Now by the way, if you look at this on a linear graph, it looks like everything has just happened,
145
429000
3000
これを均等目盛のグラフで見たら
あらゆることが急に起きたように見えます
07:12
but some observer says, "Well, Kurzweil just put points on this graph
146
432000
6000
ある観察者たちは
「カーツワイルは直線に乗る点を選んで
07:18
that fall on that straight line."
147
438000
2000
グラフに置いただけだ」
と言います
07:20
So, I took 15 different lists from key thinkers,
148
440000
3000
それで私は重要な思想家による
15のリストを引っ張り出しました
07:23
like the Encyclopedia Britannica, the Museum of Natural History, Carl Sagan's Cosmic Calendar
149
443000
4000
ブリタニカ百科事典 自然史博物館
カール・セーガンのコスミック・カレンダー
07:27
on the same -- and these people were not trying to make my point;
150
447000
3000
別に彼らは私の論点を支持
しようとしたわけではありません
07:30
these were just lists in reference works,
151
450000
2000
単に参考資料として
作られたものです
07:32
and I think that's what they thought the key events were
152
452000
3000
これは生物進化や技術進化の上で
何が重要な出来事と
07:35
in biological evolution and technological evolution.
153
455000
3000
彼らが捉えているかを
表していると思います
07:38
And again, it forms the same straight line. You have a little bit of thickening in the line
154
458000
3000
すると それがまた直線上に乗るのです
線に少し幅がありますが
07:41
because people do have disagreements, what the key points are,
155
461000
3000
それは重要な時点ついて
意見の違いがあるためです
07:44
there's differences of opinion when agriculture started,
156
464000
2000
農業はいつ始まったのか
07:46
or how long the Cambrian Explosion took.
157
466000
3000
カンブリア爆発には
どれくらいかかったのか
07:49
But you see a very clear trend.
158
469000
2000
しかし非常に明確な
トレンドがあります
07:51
There's a basic, profound acceleration of this evolutionary process.
159
471000
5000
進化過程が基本的
本質的に加速していることです
07:56
Information technologies double their capacity, price performance, bandwidth,
160
476000
5000
情報技術では 容量 通信速度
性能価格比が
08:01
every year.
161
481000
2000
毎年倍増しています
08:03
And that's a very profound explosion of exponential growth.
162
483000
4000
明らかに急速な
指数的成長です
08:07
A personal experience, when I was at MIT --
163
487000
2000
個人的な体験で言うと
私がMITにいたとき
08:09
computer taking up about the size of this room,
164
489000
2000
コンピュータは このホール
ほどの大きさで
08:11
less powerful than the computer in your cell phone.
165
491000
5000
計算能力は 今の携帯電話
より劣っていました
08:16
But Moore's Law, which is very often identified with this exponential growth,
166
496000
4000
ムーアの法則は この指数的成長と
よく同一視されていますが
08:20
is just one example of many, because it's basically
167
500000
2000
実はたくさんある中の
一例に過ぎません
08:22
a property of the evolutionary process of technology.
168
502000
5000
これは技術の進化過程に
本質的な性質なのです
08:27
I put 49 famous computers on this logarithmic graph --
169
507000
3000
49の有名なコンピュータを
対数グラフ上にプロットしました
08:30
by the way, a straight line on a logarithmic graph is exponential growth --
170
510000
4000
ちなみに対数グラフ上の直線は
指数的成長を表します
08:34
that's another exponential.
171
514000
2000
これも指数的になっています
08:36
It took us three years to double our price performance of computing in 1900,
172
516000
3000
1900年に計算の性能価格比は
3年で2倍になっていました
08:39
two years in the middle; we're now doubling it every one year.
173
519000
3000
それが2年で2倍になり
今では1年で2倍になっています
08:43
And that's exponential growth through five different paradigms.
174
523000
3000
この指数的成長は5つの
パラダイムにまたがっています
08:46
Moore's Law was just the last part of that,
175
526000
2000
集積回路上のトランジスタが
08:48
where we were shrinking transistors on an integrated circuit,
176
528000
3000
縮小していくムーアの法則は
その最後の部分にあたります
08:51
but we had electro-mechanical calculators,
177
531000
3000
電子機械式計算機があり
ドイツのエニグマ暗号を
08:54
relay-based computers that cracked the German Enigma Code,
178
534000
2000
解読したリレー式の
コンピュータがあり
08:56
vacuum tubes in the 1950s predicted the election of Eisenhower,
179
536000
4000
アイゼンハワーの当選を予測した
50年代の真空管コンピュータがあり
09:00
discreet transistors used in the first space flights
180
540000
3000
最初の宇宙飛行に使われた 個々の
トランジスタを用いるコンピュータがあり
09:03
and then Moore's Law.
181
543000
2000
それからムーアの法則がきます
09:05
Every time one paradigm ran out of steam,
182
545000
2000
1つのパラダイムの
勢いが衰えるごとに
09:07
another paradigm came out of left field to continue the exponential growth.
183
547000
3000
別のパラダイムが現れて
指数的成長を支え続けたのです
09:10
They were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller.
184
550000
3000
真空管をどんどん小さく
していくと壁に突き当たります
09:13
That hit a wall. They couldn't shrink them and keep the vacuum.
185
553000
3000
真空を保って それ以上小さくできません
そこへ まったく
09:16
Whole different paradigm -- transistors came out of the woodwork.
186
556000
2000
異なるパラダイムの
トランジスタが現れます
09:18
In fact, when we see the end of the line for a particular paradigm,
187
558000
3000
実のところ 1つのパラダイムの
限界が見え始めると
09:21
it creates research pressure to create the next paradigm.
188
561000
4000
次のパラダイムを生み出す
研究の圧力が生じるのです
09:25
And because we've been predicting the end of Moore's Law
189
565000
3000
ムーアの法則の限界はだいぶ
以前から予想されていました
09:28
for quite a long time -- the first prediction said 2002, until now it says 2022.
190
568000
3000
最初の予想では2002年でしたが
今は2022年だと言われています
09:31
But by the teen years,
191
571000
3000
2010年代に現れる
トランジスタは
09:34
the features of transistors will be a few atoms in width,
192
574000
3000
原子数個分という幅になり
09:37
and we won't be able to shrink them any more.
193
577000
2000
それ以上縮小できなくなります
09:39
That'll be the end of Moore's Law, but it won't be the end of
194
579000
3000
ムーアの法則の限界ですが
それが計算能力の指数的成長の
09:42
the exponential growth of computing, because chips are flat.
195
582000
2000
終わりを意味するわけ
ではありません
09:44
We live in a three-dimensional world; we might as well use the third dimension.
196
584000
3000
今のチップは平面的ですが
我々が住んでいる世界は3次元です
09:47
We will go into the third dimension
197
587000
2000
まだ第3の次元を
使うことができます
09:49
and there's been tremendous progress, just in the last few years,
198
589000
3000
この数年で その3次元化において
大きな進展がありました
09:52
of getting three-dimensional, self-organizing molecular circuits to work.
199
592000
4000
自己組織化分子回路です
09:56
We'll have those ready well before Moore's Law runs out of steam.
200
596000
7000
ムーアの法則が息絶える前に
実用化されるでしょう
10:03
Supercomputers -- same thing.
201
603000
2000
スーパーコンピュータも同様です
10:06
Processor performance on Intel chips,
202
606000
3000
Intelチップの処理能力もそう
10:09
the average price of a transistor --
203
609000
3000
トランジスタの平均価格は
10:12
1968, you could buy one transistor for a dollar.
204
612000
3000
1968年には
1個が1ドルでした
10:15
You could buy 10 million in 2002.
205
615000
3000
2002年には同じ値段で
1千万個買えます
10:18
It's pretty remarkable how smooth
206
618000
3000
このような指数的成長の
一貫性は
10:21
an exponential process that is.
207
621000
2000
驚くほどです
10:23
I mean, you'd think this is the result of some tabletop experiment,
208
623000
3000
限定的な実験の結果と
思うかもしれませんが
10:27
but this is the result of worldwide chaotic behavior --
209
627000
3000
これは世界全体のカオス的な
振る舞いの結果なのです
10:30
countries accusing each other of dumping products,
210
630000
2000
ダンピングを非難し合う国家
10:32
IPOs, bankruptcies, marketing programs.
211
632000
2000
IPO 会社の倒産
マーケティングキャンペーン
10:34
You would think it would be a very erratic process,
212
634000
3000
とても不規則なプロセスなのに
10:37
and you have a very smooth
213
637000
2000
その結果は
10:39
outcome of this chaotic process.
214
639000
2000
極めて なだらかになるのです
10:41
Just as we can't predict
215
641000
2000
気体中の個々の分子が
10:43
what one molecule in a gas will do --
216
643000
2000
どう振る舞うか
10:45
it's hopeless to predict a single molecule --
217
645000
3000
予測することはできませんが
10:48
yet we can predict the properties of the whole gas,
218
648000
2000
それでも気体全体
としての性質は
10:50
using thermodynamics, very accurately.
219
650000
3000
熱力学によって極めて
正確に予測できます
10:53
It's the same thing here. We can't predict any particular project,
220
653000
3000
ここでも同じことが言えます
特定のプロジェクトの予測はできませんが
10:56
but the result of this whole worldwide,
221
656000
2000
世界中のカオス的で
10:58
chaotic, unpredictable activity of competition
222
658000
5000
予測不能な競争の結果としての
11:03
and the evolutionary process of technology is very predictable.
223
663000
3000
技術の進化過程は
予測可能なのです
11:06
And we can predict these trends far into the future.
224
666000
3000
そういったトレンドについて
かなり先まで予測できます
11:11
Unlike Gertrude Stein's roses,
225
671000
2000
ガートルード・スタインの
「薔薇は薔薇」の様に
11:13
it's not the case that a transistor is a transistor.
226
673000
2000
トランジスタはトランジスタ
とは言えません
11:15
As we make them smaller and less expensive,
227
675000
2000
小さくすることで安価にでき
11:17
the electrons have less distance to travel.
228
677000
2000
電子の移動距離も小さくなり
速くなります
11:19
They're faster, so you've got exponential growth in the speed of transistors,
229
679000
4000
トランジスタのスピードは
指数的に上がり
11:23
so the cost of a cycle of one transistor
230
683000
4000
1トランジスタ1サイクル
あたりのコストは
11:27
has been coming down with a halving rate of 1.1 years.
231
687000
3000
1.1年で半分という
ペースで下がっています
11:30
You add other forms of innovation and processor design,
232
690000
3000
その他のイノベーションや
プロセッサデザインの改良も加わって
11:33
you get a doubling of price performance of computing every one year.
233
693000
4000
性能価格比は
毎年2倍になっています
11:37
And that's basically deflation --
234
697000
3000
これは基本的にデフレです
11:40
50 percent deflation.
235
700000
2000
50%のデフレです
11:42
And it's not just computers. I mean, it's true of DNA sequencing;
236
702000
3000
コンピュータに限りません
DNA解析でもそうだし
11:45
it's true of brain scanning;
237
705000
2000
脳スキャンや
11:47
it's true of the World Wide Web. I mean, anything that we can quantify,
238
707000
2000
ウェブもそうです
11:49
we have hundreds of different measurements
239
709000
3000
計りうるどのような面でも—
11:52
of different, information-related measurements --
240
712000
3000
情報関係の測度は
たくさんありますが
11:55
capacity, adoption rates --
241
715000
2000
性能 普及率
11:57
and they basically double every 12, 13, 15 months,
242
717000
3000
そういったものはどれも
12、13、15ヶ月ごとに
12:00
depending on what you're looking at.
243
720000
2000
2倍になります
12:02
In terms of price performance, that's a 40 to 50 percent deflation rate.
244
722000
4000
性能価格比については
40%から50%のデフレ率です
12:07
And economists have actually started worrying about that.
245
727000
2000
経済学者はそれを
懸念し始めています
12:09
We had deflation during the Depression,
246
729000
2000
大恐慌ではデフレになりましたが
12:11
but that was collapse of the money supply,
247
731000
2000
それは貨幣供給の減少
12:13
collapse of consumer confidence, a completely different phenomena.
248
733000
3000
消費者マインドの低下など
まったく異なる現象です
12:16
This is due to greater productivity,
249
736000
2000
こちらは 生産性向上で
起きていることです
12:19
but the economist says, "But there's no way you're going to be able to keep up with that.
250
739000
2000
しかし経済学者は言います
「ずっとそれに付いていける方法はない
12:21
If you have 50 percent deflation, people may increase their volume
251
741000
3000
50%のデフレでは 人は30、40%
量を増やすかもしれないが
12:24
30, 40 percent, but they won't keep up with it."
252
744000
2000
それでも付いていくことはできない」
12:26
But what we're actually seeing is that
253
746000
2000
しかし我々が実際に
目にしているのは
12:28
we actually more than keep up with it.
254
748000
2000
付いていく以上のことです
12:30
We've had 28 percent per year compounded growth in dollars
255
750000
3000
過去50年に渡り
情報技術は
12:33
in information technology over the last 50 years.
256
753000
3000
28%の複利成長率を
保ってきました
12:36
I mean, people didn't build iPods for 10,000 dollars 10 years ago.
257
756000
4000
10年前に1万ドルで
iPodを作りはしません
12:40
As the price performance makes new applications feasible,
258
760000
3000
新しいアプリケーションは
価格効率がそれを実現可能にするとき
12:43
new applications come to the market.
259
763000
2000
マーケットに現れるのです
12:45
And this is a very widespread phenomena.
260
765000
3000
これは広く見られる現象です
12:48
Magnetic data storage --
261
768000
2000
磁気記憶装置の場合
12:50
that's not Moore's Law, it's shrinking magnetic spots,
262
770000
3000
ムーアの法則ではなく
記録密度の高度化で
12:53
different engineers, different companies, same exponential process.
263
773000
4000
異なる技術者 異なる企業によるものながら
同じ指数的プロセスになります
12:57
A key revolution is that we're understanding our own biology
264
777000
4000
重要な革命は 人間が自身の
体の仕組みを 情報の言葉で
13:01
in these information terms.
265
781000
2000
理解できるようになったことです
13:03
We're understanding the software programs
266
783000
2000
我々の体を動かしている
ソフトウェアを
13:05
that make our body run.
267
785000
2000
理解できるようになったのです
13:07
These were evolved in very different times --
268
787000
2000
随分違った時代に
進化したものなので
13:09
we'd like to actually change those programs.
269
789000
2000
私たちはそのプログラムを
変えたいと思っています
13:11
One little software program, called the fat insulin receptor gene,
270
791000
2000
ファット・インスリン・
レセプター遺伝子という
13:13
basically says, "Hold onto every calorie,
271
793000
2000
小さなソフトウェアが
するのは 基本的に
13:15
because the next hunting season may not work out so well."
272
795000
4000
「次の猟期の不猟に備え 出来る限り
カロリーを保持せよ」と言うことです
13:19
That was in the interests of the species tens of thousands of years ago.
273
799000
3000
これは何万年も昔には
有用でしたが
13:22
We'd like to actually turn that program off.
274
802000
3000
我々は このプログラムを
オフにしたいと思っています
13:25
They tried that in animals, and these mice ate ravenously
275
805000
3000
マウスでの動物実験では
大量に食べてもスリムなままで
13:28
and remained slim and got the health benefits of being slim.
276
808000
2000
スリムであることの
健康上の利点も持っています
13:30
They didn't get diabetes; they didn't get heart disease;
277
810000
3000
糖尿病になりません
心臓病になりません
13:33
they lived 20 percent longer; they got the health benefits of caloric restriction
278
813000
3000
20%長生きします
カロリー制限なしで
13:36
without the restriction.
279
816000
2000
カロリー制限の利点を
手にしています
13:38
Four or five pharmaceutical companies have noticed this,
280
818000
3000
4社か5社の製薬会社が
このことに気付き
13:41
felt that would be
281
821000
3000
市場的に有望な薬だと
13:44
interesting drug for the human market,
282
824000
3000
見ています
13:47
and that's just one of the 30,000 genes
283
827000
2000
我々の体の生化学に
影響する
13:49
that affect our biochemistry.
284
829000
3000
3万の遺伝子のうちの
たった1つの例です
13:52
We were evolved in an era where it wasn't in the interests of people
285
832000
3000
人類が進化した時代には
このカンファレンスの参加者のような
13:55
at the age of most people at this conference, like myself,
286
835000
3000
年代の人が 長生きするのは
種の利益になりませんでした
13:58
to live much longer, because we were using up the precious resources
287
838000
4000
限られたリソースは
子どもや 子どもの世話を
14:02
which were better deployed towards the children
288
842000
1000
する人たちに
14:03
and those caring for them.
289
843000
2000
割り当てた方が
良いからです
14:05
So, life -- long lifespans --
290
845000
2000
だから30よりも
14:07
like, that is to say, much more than 30 --
291
847000
2000
長生きするというようなことは
14:09
weren't selected for,
292
849000
3000
自然選択されなかったのですが
14:12
but we are learning to actually manipulate
293
852000
3000
バイオテクノロジー革命によって
14:15
and change these software programs
294
855000
2000
我々はそのソフトウェアを操作し
14:17
through the biotechnology revolution.
295
857000
2000
変更する方法を学んだのです
14:19
For example, we can inhibit genes now with RNA interference.
296
859000
4000
たとえば遺伝子の発現抑止を
RNA干渉によって行えます
14:23
There are exciting new forms of gene therapy
297
863000
2000
染色体のしかるべき場所に
14:25
that overcome the problem of placing the genetic material
298
865000
2000
遺伝物質を置くという
課題を解決する
14:27
in the right place on the chromosome.
299
867000
2000
新しく期待される
遺伝子治療法があります
14:29
There's actually a -- for the first time now,
300
869000
3000
人体への最初の適用も
行われようとしています
14:32
something going to human trials, that actually cures pulmonary hypertension --
301
872000
3000
致命的な肺高血圧症の
遺伝子治療です
14:35
a fatal disease -- using gene therapy.
302
875000
3000
単なる
デザイナー・ベビーでなく
14:38
So we'll have not just designer babies, but designer baby boomers.
303
878000
3000
デザイナー・ベビーブーマーが
現れることになるでしょう
14:41
And this technology is also accelerating.
304
881000
3000
このテクノロジーもまた加速しており
DNA解読のコストは
14:44
It cost 10 dollars per base pair in 1990,
305
884000
3000
1990年には1つの塩基対
当たり10ドルだったのが
14:47
then a penny in 2000.
306
887000
2000
2000年には1セントになり
14:49
It's now under a 10th of a cent.
307
889000
2000
今では0.1セント以下です
14:51
The amount of genetic data --
308
891000
2000
遺伝子情報の量は
14:53
basically this shows that smooth exponential growth
309
893000
3000
基本的になめらかな
指数曲線で成長していて
14:56
doubled every year,
310
896000
2000
毎年2倍に増え
14:58
enabling the genome project to be completed.
311
898000
3000
ヒトゲノム計画の
完遂を可能にしました
15:01
Another major revolution: the communications revolution.
312
901000
3000
別の大きな革命として
通信技術の革命があります
15:04
The price performance, bandwidth, capacity of communications measured many different ways;
313
904000
5000
性能価格比 通信速度
様々な尺度による通信能力
15:09
wired, wireless is growing exponentially.
314
909000
3000
有線 無線ともに
指数的に増大しています
15:12
The Internet has been doubling in power and continues to,
315
912000
3000
インターネットは 様々な指標で
1年で2倍という
15:15
measured many different ways.
316
915000
2000
成長を続けています
15:17
This is based on the number of hosts.
317
917000
2000
これはホスト数で見たものです
15:19
Miniaturization -- we're shrinking the size of technology
318
919000
2000
縮小化技術の進展も
15:21
at an exponential rate,
319
921000
2000
有線無線を問わず
15:23
both wired and wireless.
320
923000
2000
指数的です
15:25
These are some designs from Eric Drexler's book --
321
925000
4000
これはエリック・ドレクスラーの
本にあるデザインですが
15:29
which we're now showing are feasible
322
929000
2000
スーパーコンピュータ・
シミュレーションによって
15:31
with super-computing simulations,
323
931000
2000
実現性が示されています
15:33
where actually there are scientists building
324
933000
2000
実際に分子スケールの
ロボットを
15:35
molecule-scale robots.
325
935000
2000
作っている
科学者たちがいます
15:37
One has one that actually walks with a surprisingly human-like gait,
326
937000
2000
驚くほど人間に似た
歩みをする
15:39
that's built out of molecules.
327
939000
3000
分子から作られた
ロボットがあります
15:42
There are little machines doing things in experimental bases.
328
942000
4000
様々なことをする小さなマシンが
実験的に作られています
15:46
The most exciting opportunity
329
946000
3000
もっとも興味深い応用は
15:49
is actually to go inside the human body
330
949000
2000
人体の中に入って
15:51
and perform therapeutic and diagnostic functions.
331
951000
3000
治療や診断を行う
ということでしょう
15:54
And this is less futuristic than it may sound.
332
954000
2000
見た目ほど未来的な
話でもありません
15:56
These things have already been done in animals.
333
956000
2000
すでに動物実験が
行われています
15:58
There's one nano-engineered device that cures type 1 diabetes. It's blood cell-sized.
334
958000
4000
1型糖尿病治療をする
ナノテク装置があります
16:02
They put tens of thousands of these
335
962000
2000
血球の大きさで それを
何万個も体内に入れます
16:04
in the blood cell -- they tried this in rats --
336
964000
2000
彼らはネズミを使いましたが
16:06
it lets insulin out in a controlled fashion,
337
966000
2000
制御しながらインスリンを出し
16:08
and actually cures type 1 diabetes.
338
968000
2000
実際に1型糖尿病を治しました
16:10
What you're watching is a design
339
970000
3000
今見て頂いているのは
16:13
of a robotic red blood cell,
340
973000
2000
ロボット赤血球です
16:15
and it does bring up the issue that our biology
341
975000
2000
人間は生物学的に
16:17
is actually very sub-optimal,
342
977000
2000
非常に良くできているにしても
16:19
even though it's remarkable in its intricacy.
343
979000
3000
最適ではありません
16:22
Once we understand its principles of operation,
344
982000
3000
基本的な仕組みを理解したなら—
16:25
and the pace with which we are reverse-engineering biology is accelerating,
345
985000
3000
生物学のリバースエンジニアリングも
加速しており
16:29
we can actually design these things to be
346
989000
2000
このようなものを
何千倍も
16:31
thousands of times more capable.
347
991000
2000
高性能に作れるようになります
16:33
An analysis of this respirocyte, designed by Rob Freitas,
348
993000
4000
ロブ・フレータスがデザインした
「レスピロサイト」です
16:38
indicates if you replace 10 percent of your red blood cells with these robotic versions,
349
998000
2000
赤血球の10%を
このロボットで置き換えれば
16:41
you could do an Olympic sprint for 15 minutes without taking a breath.
350
1001000
3000
オリンピック・スプリントを 休みなしで
15分続けられるようになります
16:44
You could sit at the bottom of your pool for four hours --
351
1004000
3000
プールの底に4時間
座り続けることもできます
16:47
so, "Honey, I'm in the pool," will take on a whole new meaning.
352
1007000
4000
「ねぇ プールの中にいるからね」というのが
まったく新しい意味合いを持つようになります
16:51
It will be interesting to see what we do in our Olympic trials.
353
1011000
2000
オリンピック選考がどうなるのか
興味深いところです
16:53
Presumably we'll ban them,
354
1013000
2000
おそらくそういったものは
禁止されるでしょうが
16:55
but then we'll have the specter of teenagers in their high schools gyms
355
1015000
2000
そうするとオリンピック選手を越える
16:57
routinely out-performing the Olympic athletes.
356
1017000
3000
高校生がザラに出てくることでしょう
17:02
Freitas has a design for a robotic white blood cell.
357
1022000
3000
フレータスはロボット白血球も
デザインしています
17:05
These are 2020-circa scenarios,
358
1025000
4000
2020年頃と想定されていますが
17:09
but they're not as futuristic as it may sound.
359
1029000
2000
これは見た目ほど未来的
というわけでもありません
17:11
There are four major conferences on building blood cell-sized devices;
360
1031000
4000
血球サイズのデバイスに関する大きな
カンファレンスは既に4つあります
17:15
there are many experiments in animals.
361
1035000
2000
動物では多くの実験が
既に行われ
17:17
There's actually one going into human trial,
362
1037000
2000
人体への臨床試験も
1件 予定されています
17:19
so this is feasible technology.
363
1039000
3000
実用化可能な
技術なのです
17:23
If we come back to our exponential growth of computing,
364
1043000
2000
計算能力の指数的発展に
話を戻しましょう
17:25
1,000 dollars of computing is now somewhere between an insect and a mouse brain.
365
1045000
3000
千ドル分の計算能力は現在
昆虫の脳とマウスの脳の間です
17:28
It will intersect human intelligence
366
1048000
3000
2020年代には能力の点で
17:31
in terms of capacity in the 2020s,
367
1051000
3000
人間の知力を越えます
17:34
but that'll be the hardware side of the equation.
368
1054000
2000
あくまでハードウェア的に
ということですが
17:36
Where will we get the software?
369
1056000
2000
ソフトウェアはどうやって
手に入れるのでしょう?
17:38
Well, it turns out we can see inside the human brain,
370
1058000
2000
人間の脳の中身を見られる
ことが分かりました
17:40
and in fact not surprisingly,
371
1060000
2000
驚くことでもないでしょうが
17:42
the spatial and temporal resolution of brain scanning is doubling every year.
372
1062000
4000
脳スキャンの時間的・空間的解像度も
毎年2倍になっています
17:46
And with the new generation of scanning tools,
373
1066000
2000
新世代のスキャン装置では
17:48
for the first time we can actually see
374
1068000
2000
個々の神経繊維間の
17:50
individual inter-neural fibers
375
1070000
2000
処理や信号を
リアルタイムで
17:52
and see them processing and signaling in real time --
376
1072000
3000
見られるようになっています
17:55
but then the question is, OK, we can get this data now,
377
1075000
2000
そこで疑問は
データが得られたとして
17:57
but can we understand it?
378
1077000
2000
我々にそれを理解できるのか
ということです
17:59
Doug Hofstadter wonders, well, maybe our intelligence
379
1079000
3000
ダグラス・ホフスタッターが
言っています
18:02
just isn't great enough to understand our intelligence,
380
1082000
3000
「人間の知性は 知性を理解できるほど
優れたものでないかもしれない
18:05
and if we were smarter, well, then our brains would be that much more complicated,
381
1085000
3000
人間がそれより優れているなら
その脳はさらに複雑であり
18:08
and we'd never catch up to it.
382
1088000
2000
追いつくことができない
かもしれない」
18:11
It turns out that we can understand it.
383
1091000
3000
しかしそれは理解できる
ということが分かりました
18:14
This is a block diagram of
384
1094000
3000
このブロックダイアグラムは
18:17
a model and simulation of the human auditory cortex
385
1097000
4000
人間の聴覚皮質のモデル・
シミュレーションですが
18:21
that actually works quite well --
386
1101000
2000
非常にうまく機能し
音響心理学の実験では
18:23
in applying psychoacoustic tests, gets very similar results to human auditory perception.
387
1103000
2000
人間の聴覚にごく近い
結果が得られます
18:27
There's another simulation of the cerebellum --
388
1107000
3000
これは別の小脳の
シミュレーションです
18:30
that's more than half the neurons in the brain --
389
1110000
2000
脳のニューロンの半数以上は
小脳にあります
18:32
again, works very similarly to human skill formation.
390
1112000
3000
これもまた人間のスキル形成に
よく似た働きをします
18:36
This is at an early stage, but you can show
391
1116000
3000
まだ初期段階ですが
18:39
with the exponential growth of the amount of information about the brain
392
1119000
3000
脳についての情報量の
指数的増加や
18:42
and the exponential improvement
393
1122000
2000
脳スキャン解像度の
18:44
in the resolution of brain scanning,
394
1124000
2000
指数的向上によって
18:46
we will succeed in reverse-engineering the human brain
395
1126000
3000
2020年代には 人間の脳の
リバースエンジニアリングが
18:49
by the 2020s.
396
1129000
2000
できるようになるでしょう
18:51
We've already had very good models and simulation of about 15 regions
397
1131000
3000
脳に数百あるうちの
15の領域について
18:54
out of the several hundred.
398
1134000
3000
既にかなり良いモデルと
シミュレーションができています
18:57
All of this is driving
399
1137000
2000
これらすべてが
経済の指数的成長を
18:59
exponentially growing economic progress.
400
1139000
2000
推し進めることになります
19:01
We've had productivity go from 30 dollars to 150 dollars per hour
401
1141000
3000
過去50年で時間当たりの
労働生産性は
19:06
of labor in the last 50 years.
402
1146000
2000
30ドルから150ドルに
上がりました
19:08
E-commerce has been growing exponentially. It's now a trillion dollars.
403
1148000
3000
E-コマースは指数的に成長し
今や兆ドル規模です
19:11
You might wonder, well, wasn't there a boom and a bust?
404
1151000
2000
浮き沈みがあるだろうと
思うかもしれませんが
19:13
That was strictly a capital-markets phenomena.
405
1153000
2000
それは金融市場に限った現象です
19:15
Wall Street noticed that this was a revolutionary technology, which it was,
406
1155000
4000
ウォールストリートはこれが革命的技術だと
気付き 実際そうだったのですが
19:19
but then six months later, when it hadn't revolutionized all business models,
407
1159000
3000
6ヶ月たってもビジネスモデルの
革命が起きていないので
19:22
they figured, well, that was wrong,
408
1162000
2000
あれは間違いだったんだと
判断したのです
19:24
and then we had this bust.
409
1164000
2000
それで今の状況があります
19:27
All right, this is a technology
410
1167000
2000
これは私たちが関わっている
19:29
that we put together using some of the technologies we're involved in.
411
1169000
3000
技術をまとめ上げた
ものですが
19:32
This will be a routine feature in a cell phone.
412
1172000
4000
やがて携帯電話では
当たり前の機能になるでしょう
19:36
It would be able to translate from one language to another.
413
1176000
2000
1つの言語から 別の言語へ
翻訳できます
19:48
So let me just end with a couple of scenarios.
414
1188000
2000
2つシナリオを紹介して
終わりにします
19:50
By 2010 computers will disappear.
415
1190000
3000
2010年までに
コンピュータは姿を消すでしょう
19:54
They'll be so small, they'll be embedded in our clothing, in our environment.
416
1194000
3000
小さくなり 洋服や環境の中に
埋め込まれるようになります
19:57
Images will be written directly to our retina,
417
1197000
2000
画像は網膜に
直接描き込まれ
19:59
providing full-immersion virtual reality,
418
1199000
2000
完全没入型の 仮想現実や
拡張現実が提供され
20:01
augmented real reality. We'll be interacting with virtual personalities.
419
1201000
3000
仮想的な人格を通して
やりとりするようになります
20:05
But if we go to 2029, we really have the full maturity of these trends,
420
1205000
4000
2029年になると
このトレンドが円熟を迎え
20:09
and you have to appreciate how many turns of the screw
421
1209000
3000
幾世代にも渡る技術の進歩を
ありがたく思うことでしょう
20:12
in terms of generations of technology, which are getting faster and faster, we'll have at that point.
422
1212000
4000
高速化が進んで
性能価格比
20:16
I mean, we will have two-to-the-25th-power
423
1216000
2000
能力 通信速度は
20:18
greater price performance, capacity and bandwidth
424
1218000
3000
2の25乗倍
20:21
of these technologies, which is pretty phenomenal.
425
1221000
2000
驚異的なものになります
20:23
It'll be millions of times more powerful than it is today.
426
1223000
2000
今日の百万倍も強力になります
20:25
We'll have completed the reverse-engineering of the human brain,
427
1225000
2000
人の脳のリバース
エンジニアリングが完了し
20:28
1,000 dollars of computing will be far more powerful
428
1228000
3000
千ドルのコンピュータが
基本的な能力という点で
20:31
than the human brain in terms of basic raw capacity.
429
1231000
4000
人の脳をはるかに
凌駕するようになります
20:35
Computers will combine
430
1235000
2000
コンピュータは
20:37
the subtle pan-recognition powers
431
1237000
2000
人間のパターン認識能力と
20:39
of human intelligence with ways in which machines are already superior,
432
1239000
3000
既に優れている分析力や
20:42
in terms of doing analytic thinking,
433
1242000
2000
何十億という事実を
正確に記憶する能力を
20:44
remembering billions of facts accurately.
434
1244000
2000
組み合わせるようになります
20:46
Machines can share their knowledge very quickly.
435
1246000
2000
マシンは知識を
速やかに共有できます
20:48
But it's not just an alien invasion of intelligent machines.
436
1248000
5000
これは知的マシンによる侵略
のような話ではありません
20:53
We are going to merge with our technology.
437
1253000
2000
我々自身テクノロジーと
融合するようになるでしょう
20:55
These nano-bots I mentioned
438
1255000
2000
ナノ・ボットは最初
20:57
will first be used for medical and health applications:
439
1257000
4000
医療分野で使われる
ようになるでしょう
21:01
cleaning up the environment, providing powerful fuel cells
440
1261000
3000
次いで環境の清浄化
強力な燃料電池
21:04
and widely distributed decentralized solar panels and so on in the environment.
441
1264000
5000
広く分散配備されたソーラー
パネルといった環境への利用
21:09
But they'll also go inside our brain,
442
1269000
2000
さらには人間の脳の中にも
取り入れられ
21:11
interact with our biological neurons.
443
1271000
2000
神経と交信します
21:13
We've demonstrated the key principles of being able to do this.
444
1273000
3000
それを可能する基本的な方式は
既に実現されています
21:16
So, for example,
445
1276000
2000
たとえば
神経系に組み込む
21:18
full-immersion virtual reality from within the nervous system,
446
1278000
2000
完全没入型
仮想現実では
21:20
the nano-bots shut down the signals coming from your real senses,
447
1280000
3000
ナノ・ボットが感覚器官からくる
シグナルを遮断し
21:23
replace them with the signals that your brain would be receiving
448
1283000
3000
仮想環境にいたら
受け取るであろう
21:26
if you were in the virtual environment,
449
1286000
2000
シグナルを代わりに
送ります
21:28
and then it'll feel like you're in that virtual environment.
450
1288000
2000
すると仮想環境の中にいる
ように感じられます
21:30
You can go there with other people, have any kind of experience
451
1290000
2000
他の人たちと一緒に
そこへ行くこともでき
21:32
with anyone involving all of the senses.
452
1292000
2000
すべての感覚を伴う
あらゆる体験ができます
21:35
"Experience beamers," I call them, will put their whole flow of sensory experiences
453
1295000
3000
「体験プロジェクタ」と私は呼んでいますが
感情をともなう
21:38
in the neurological correlates of their emotions out on the Internet.
454
1298000
3000
神経内の感覚的体験全体をインターネットに
アップできるようになります
21:41
You can plug in and experience what it's like to be someone else.
455
1301000
3000
それに接続して 他人になるのが
どういうものか体験できます
21:44
But most importantly,
456
1304000
2000
しかし最も重要なのは
21:46
it'll be a tremendous expansion
457
1306000
2000
テクノロジーとの融合によって
21:48
of human intelligence through this direct merger with our technology,
458
1308000
4000
人間の知性が格段に
拡張されるだろうことです
21:52
which in some sense we're doing already.
459
1312000
2000
これはある部分では
すでに行われています
21:54
We routinely do intellectual feats
460
1314000
2000
私たちは日常的に
テクノロジー無しでは
21:56
that would be impossible without our technology.
461
1316000
2000
為しえなかった知的偉業を
成し遂げています
21:58
Human life expectancy is expanding. It was 37 in 1800,
462
1318000
3000
人間の寿命ものびています
1800年には37歳でした
22:01
and with this sort of biotechnology, nano-technology revolutions,
463
1321000
5000
バイオテクノロジーや
ナノテクノロジーの革命により
22:06
this will move up very rapidly
464
1326000
2000
寿命もまた
22:08
in the years ahead.
465
1328000
2000
今後 急速にのびるでしょう
22:10
My main message is that progress in technology
466
1330000
4000
私のメッセージは
テクノロジーの進歩は
22:14
is exponential, not linear.
467
1334000
3000
一定速度ではなく
指数的だということです
22:17
Many -- even scientists -- assume a linear model,
468
1337000
4000
科学者を含め 多くの人が
一定速度のモデルを前提として
22:21
so they'll say, "Oh, it'll be hundreds of years
469
1341000
2000
「自己複製ナノテクマシンや
22:23
before we have self-replicating nano-technology assembly
470
1343000
3000
人工知能ができるのは
22:26
or artificial intelligence."
471
1346000
2000
何百年も先だ」と考えます
22:28
If you really look at the power of exponential growth,
472
1348000
3000
指数的成長の力を考えるなら
22:31
you'll see that these things are pretty soon at hand.
473
1351000
3000
そういったものは ずっと早く
手に入ることが分かります
22:34
And information technology is increasingly encompassing
474
1354000
3000
情報技術はますます
22:37
all of our lives, from our music to our manufacturing
475
1357000
4000
音楽 製造から生物学
エネルギー 物質に至るまで
22:41
to our biology to our energy to materials.
476
1361000
4000
我々の生活全体を
取り込んでいます
22:45
We'll be able to manufacture almost anything we need in the 2020s,
477
1365000
3000
2020年代には 情報と安価な原料と
ナノテクを使って
22:48
from information, in very inexpensive raw materials,
478
1368000
2000
必要なほとんどあらゆるものを
22:50
using nano-technology.
479
1370000
3000
作れるようになっているでしょう
22:53
These are very powerful technologies.
480
1373000
2000
非常に強力な技術です
22:55
They both empower our promise and our peril.
481
1375000
4000
可能性も危険も
大きくなります
22:59
So we have to have the will to apply them to the right problems.
482
1379000
3000
適切な問題に適用する意志を
持つ必要があります
23:02
Thank you very much.
483
1382000
1000
ありがとうございました
23:03
(Applause)
484
1383000
1000
(拍手)
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