Juan Enriquez: Will our kids be a different species?
フアン・エンリケス: 我々の子孫は別の種になる?
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Translator: Timothy Covell
Reviewer: Morton Bast
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7000
翻訳: Keiichi Kudo
校正: Akira Kan
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
多くの良い物語と同様に
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
この話は遠い昔から始まります
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
基本的に何もなかった時です
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
こちらが宇宙の全貌です
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
140億年前のイメージです
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
全てのエネルギーがある一点に集中していました
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
何らかの理由でエネルギーは弾けて
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
ごらんのような状況になりました
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
これが 140億年前です
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
これらは膨張に膨張を続け
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
こういった巨大な銀河となり
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
それは数兆にまで増えていきました
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
そして銀河の中には
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
巨大な塵の雲があります
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
注目して頂きたいのは
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
絵の中央にある
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
小さな三つの突起です
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
この部分を拡大して見ると
00:52
they look like this.
19
52975
1653
このような形をしています
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
こちらはたくさんの
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
塵が集まった柱です
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
ちなみに尺度は1.6兆キロです
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
ここには膨大な塵があり
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
塵の塊はお互いに凝縮して
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
原子核融合反応を起こします
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
ご覧頂いているのは
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
星の誕生です
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
ここから生まれ出ている星たちです
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
十分な数の星が誕生すると
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
それは銀河となります
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
ご覧の銀河は特に重要なものです
01:24
because you are here.
32
84353
2216
我々の銀河系だからです
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(笑)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
この銀河をよく見てみると
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
比較的普通の
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
特に面白くもない星が見えるでしょう
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
ところでここで大体物語の 2/3 です
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
つまりこの星は
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
この時点まで誕生すらしていないわけです
01:42
And then what happens
40
102968
1078
次に何が起こるかというと
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
星にならない
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
一定量以上の塵が
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
惑星になります
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
これが 40億年前です
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
その後間もなく
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
残った物質から
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
原始スープができます
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
生命の素です
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
生命は拡大し続け
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
破滅します
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(笑)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
奇妙なのは
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
生命は一回や二回どころではなく
02:17
but five times.
54
137376
2216
五回も破滅していることです
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
地球上のほぼ全ての生命は
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
五回ほど破滅しているのです
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
そういった状況を経て
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
物質はさらに複雑さを増し
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
新しいものを作る素材が
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
さらに増えていきます
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
我々の先祖についてですが
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
この物語のほぼ最後
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
99.96% 経過するまで登場しません
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
以上の流れで 人類の誕生について
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
二つの理論があります
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
第一の理論はこうです
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
「母なるものがそう決めたから」
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
この理論では
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
我々の存在があらゆる創造物の中で
02:57
of all creation.
70
177683
1733
唯一重要なものです
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
何十兆の銀河
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
そして惑星の誕生理由は
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
ご覧の彼女や
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
彼を創造するためでした
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
これが宇宙の目的でした
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
そして全ては終わり
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
以上となります
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(笑)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
皆さんは疑問に思うかも知れません
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
こんなの些か傲慢すぎやしないかと
03:29
And if it is --
81
209326
1741
そうですね 特に我々も
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
絶滅しかけたことを考えるとそう思えます
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
その時は2千人しか残っていませんでした
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
日照りがもう数週間続いていたら
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
こちらの偉人たちは現れなかったでしょう
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
アインシュタイン ゲイツ フェインマン ベゾス ペレ
アンダーソン コルベール シュタイン ガガ ジッサーニ...
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(笑・拍手)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
第一の理論が駄目ならば
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
第二の理論を考えなくてはなりませんね
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
第二の理論 我々はアップグレードできるのか?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(笑)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
なぜこんなことを考えるのでしょうか?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
それはこれまで人類が少なくとも 29回
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
アップグレードしてきたからです
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
既にアップグレードしていたのです
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
何度も 何度も
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
その証拠は何度も発見されています
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
これは昨年見つかりましたし
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
これは先月発見されました
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
こういったことから
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
次のような疑問も出るでしょう
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
なぜ人類の種はひとつだけなのか?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
アフリカ アジア 南極で
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
全く同じ鳥が見つかったら
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
おかしくはないでしょうか?
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
しかも同じ時代 同じ地球上に
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
ヒトの他に少なくとも8種の
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
異なる人類がいたのです
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
つまり通常では
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
ヒト一種だけではなく
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
異なる何種かの
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
人類が存在するのが普通なのです
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
またここから
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
次の疑問が浮かぶでしょう
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
他の何かを創造したいとしたら
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
どの程度変異させたら良いのか?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
スバンテ・ペーボが答えを出しました
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
ヒトとネアンデルタール人の
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
遺伝子上の違いは 0.004% です
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
ひとつの種と別の種の
05:21
one species to another.
121
321569
2217
違いはこれだけの大きさです
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
現代の政治討論の質を裏付けるものです
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(笑)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
ただこの点に注目してみると
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
興味深いのは
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
変異の小ささと発生箇所です
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
ヒトとネアンデルタール人の違いは
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
精子と精巣
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
匂いと皮膚です
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
そしてこれらが
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
種の間で違いのある遺伝子です
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
わずかな違いが大きな変化につながっています
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
こうしているうちにも
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
我々は変異し続けています
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
約1万年前 黒海で
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
一つの遺伝子に変異が起こり
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
碧眼が生まれました
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
そしてこれは遺伝し続けています
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
そんな中
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
我々は今年 ヒトゲノムの
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
最初の1万個を同定するでしょう
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
ゲノム配列解析が安価になったおかげです
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
この作業が終わったら
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
違いが見つけられるでしょう
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
ちなみに この議論をする用意は我々にはありません
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
これまで この科学分野は誤って利用されてきました
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
1920年代 人々の間には大きな
違いがあると考えていました
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
その一部はフランシス・ガルトンの研究に起因します
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
彼はダーウィンのいとこでした
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
しかしアメリカ カーネギー工科大学
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
スタンフォード大学 アメリカ神経学会などが
06:40
took this really far.
152
400186
1868
学説を推し進めました
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
誤って広く利用されるようになったのです
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
実際 誤った知識のために
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
恐ろしい人種差別が起こりました
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
そして 1940年代以降は人類に違いはなく
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
皆同じだと言い続けてきたのです
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
今年の末にその真実が分かるでしょう
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
またその中で
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
調べ始めたのは 例えば
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
超一流遺伝子を持っているか
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
どうしてそれが大事なのでしょう?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
超一流遺伝子を持たない人が
酸素補給なしに8千メートル級の山に
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
登頂した例がないからです
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
もっと具体的に言えば
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
例えば 577R 遺伝子はどうでしょう?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
調査したところ体力系種目の
オリンピック男子選手は
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
この遺伝子の変異体を最低一つ有しています
07:25
If that is true,
169
445858
1654
それが真実ならば
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
ロンドンオリンピックに対する
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
非常に複雑な疑問が浮かび上がります
07:31
Three options:
172
451471
1519
選択肢は三つです
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
オリンピックを変異者の
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
ショーケースにしたいか
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(笑)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
二つ目
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
ゴルフやセーリングのようにやりましょう
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
遺伝子の差に応じて
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
スタート時にハンデを付けるのです
07:52
Version number three:
180
472857
1071
三つ目
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
自然発生するこの遺伝子を
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
両親から受け継いでいない場合には
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
アップグレードする権利を与えましょう
08:02
Three different options.
184
482728
1751
以上三つです
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
もしこういった違いが
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
メダリストと非メダリストの違いならば
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
我々の研究が進むと同時に
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
人類には変わろうとする願望があります
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
外見 行動 そして身体機能も
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
外見 行動 そして身体機能も
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
アメリカでは今日 1020万件もの
形成手術が行われています
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
ただし今日確立されつつある技術に比べれば
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
今日の矯正 消去 増大 拡張技術などは
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
今日の矯正 消去 増大 拡張技術などは
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
ただの児戯となるでしょう
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
TED でトニー・アタラの研究を見たでしょうか
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
インクジェットカートリッジに細胞を詰めて
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
立体印刷をして
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
皮膚や臓器
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
その他多くの部位が作れます
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
そしてテクノロジーが進み
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
同様な大発見 大発明が繰り返されます
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
2000年 ヒトゲノム配列
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
何も進展がないように見えます
09:04
until it does.
205
544009
3112
何かが起きるまでは
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
もしかしたら今が激動の一瞬かもしれません
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
そんな中 2000年に
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
この二人や公的事業が
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
ヒトゲノム配列解析を行いました
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
それからしばらく音沙汰なく
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
昨年中国である実験結果が発表されました
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
このマウスから皮膚の細胞を採取し
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
四つの化学物質を投与し
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
幹細胞へと変え
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
その幹細胞から
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
マウスを丸ごと一匹コピーを作り出しました
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
これは一大事です
09:43
Because in essence
218
583511
1016
なぜならこれが意味するのは
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
細胞を一つ採取し それが
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
多分化能な幹細胞だとします
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
たとえて言えばスキーヤーが山頂にいて
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
二人のスキーヤーが二つの多分化能幹細胞となり
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
4 8 16 へと分裂し
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
16 分裂以降は
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
多くなり過ぎなので
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
細胞は分化を始めます
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
一方はある斜面を下り
10:04
they go down another.
228
604647
1233
もう一方は別の斜面を下ります
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
降りる方向が決まると
10:07
these become bone,
230
607414
2250
こちらは骨になり
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
別の道を下った細胞は血小板になり
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
こちらはマクロファージとなり
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
こちらは T 細胞となります
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
一度降ると 登るのは
10:17
to get back up.
235
617932
1523
とても難しいです
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
もちろんスキーリフトがあれば別です
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
この四つの化学物質の役割は
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
あらゆる細胞を
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
山頂まで戻し
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
再分化できるようにします
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
この点について考えてみると
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
これは潜在的に
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
あらゆる生物の
10:39
of any organism
244
639233
1867
あらゆる 一つの細胞からでも
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
完全なコピーが作れるということです
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
これは大変なことです
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
マウス細胞だけでなく
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
ヒトの皮膚細胞から
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
ヒト幹細胞を作れるからです
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
彼らは10月に
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
皮膚細胞から幹細胞を用意し
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
肝臓細胞を作りました
11:05
So in theory,
253
665022
1044
理論的には
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
細胞一つからどの臓器も作れるということです
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
それでは二つ目の実験です
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
身体をコピーできるならば
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
頭の中もコピーしたいと考えるかも知れません
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
一年半ほど前に TED で
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
皆さんが聞いたトークの一つに
11:21
was this guy.
260
681968
1435
エド・ボイデンがありました
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
専門的な素晴らしい発表をしてくれました
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
MIT の教授です
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
彼の講演の趣旨は
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
マウスの脳細胞に
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
レトロウィルスを注入し
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
それらを光るプロテインで
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
タグ付けします
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
そうするとマウスが見て 感じて 触れて
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
覚えて 愛しているときの
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
脳の回路が分かります
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
光ファイバーケーブルを使って
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
同じ回路を活性化させることができます
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
ちなみにこれを実施するにあたり
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
二色の光を使うことができます
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
つまりその情報を二進数の情報として
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
コンピュータにダウンロードできるのです
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
行き着く先は何でしょう?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
大体想像がつきます
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
自身の記憶をダウンロードし 新しい身体に
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
入力できるようになるでしょう
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
他人の記憶をアップロードすることもできるでしょう
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
これにはいくつかの
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
些細な倫理 政治 道徳上の含意があるでしょう
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(笑)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
ちょっと思いついただけです
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
この問題は
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
哲学者 統治者
経済学者 科学者らにとって
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
哲学者 統治者
経済学者 科学者らにとって
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
興味深いテーマになりつつあります
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
テクノロジーの発達はとても早いです
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
関連して最後に
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
脳の話をしたいと思います
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
今日の膨大な進化の影響が
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
最初に見つかると思える場所は
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
脳です
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
膨大に増えつつある
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
情報や臓器の可塑性のためです
12:59
is the brain.
298
779867
2534
情報や臓器の可塑性のためです
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
証拠はあるのでしょうか?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
千人あたりの自閉症の割合を見てみましょう
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
2000年は 6.7
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
2002年は 6.4
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
2006年 9.0
2008年 11.4
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
十年もしないうちに78%の増加です
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
原因はまだ分かりません
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
今 分かっているのは
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
脳が過剰に
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
そして超可塑的に反応しており
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
過敏な人が現れ始めているということです
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
これはほんの一例です
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
異常に賢い人や
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
見たもの全てを記憶できる人
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
共感覚を持つ人
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
精神分裂病の人がいます
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
さまざまな事象があって
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
我々はまだ なぜ どのようにして
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
それらの事象が出現しているのか分かりません
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
一つ考えてみてください
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
我々は脳とデータ処理の急激な進化を
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
目撃しているのではないか?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
脳が受け取っている情報量を考えると
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
かつては一生涯で受け取っていた情報量を
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
今日の我々は一日で受け取っています
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
これについて
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
主に四つの理論があります
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
他にもたくさんありますが
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
私は適切な答えを持っていません
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
もっと研究が必要なのです
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
一つ目はファーストフードフェチ説です
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
乳児の脳の働きに
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
影響があるか不明ですが
14:29
have something to do
332
869881
1631
肥満や食生活が
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
遺伝子変異に
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
何らかの影響があるという
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
証拠が発見されてきています
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
二つ目はセクシーギーク説です
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
これは極めてレアでしょう
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(笑)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(拍手)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
ただ何が起きているかというと
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
ギークは
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
プログラミングに強い適性を持ち
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
他の詳細指向なタスク同様
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
高く評価されており
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
地理的に集中しています
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
集まったギークは仲間と出会います
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
つまりそういった環境下における
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
特定の遺伝子を強め合う
15:19
in these structures.
349
919899
2117
同類交配説です
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
三つ目は情報過多説です
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
あまりに大量の情報を扱おうとして
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
ある人々は共感覚を持ち
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
全てを記憶しようと太い回路ができています
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
ある人々は過剰反応します
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
ある人々は心理学的に多様な状態
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
多様な反応を引き起こします
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
あるいは四つ目の化学物質説です
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
何にしても これだけの単位で
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
変化が起きているということは
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
測定が間違っているか
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
リアルタイムで進化を引き起こすほどの
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
何かが急速に起こっているということです
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
結論はこうです
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
我々は種として変遷しているのだと
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
私は考えています
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
スティーブ・ガランズと執筆を
始めた頃は考えていませんでした
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
我々は善かれ悪しかれホモ・エボルティスへと
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
変遷しているのだと思います
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
我々は環境に対して意識的なだけでなく
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
直接的に そして意図的に
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
自身の種 バクテリア 植物 そして動物の
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
進化を制御する存在です
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
そのような大きな変化によって
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
皆さんの孫やひ孫は
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
皆さんとは大きく異なる種となるかもしれません
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
ありがとうございました
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(拍手)
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