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翻訳: Yasushi Aoki
校正: Misaki Sato
00:12
When I was a kid,
I was the quintessential nerd.
0
12580
3840
子供の頃 私はごく典型的な
オタク少年でした
00:17
I think some of you were, too.
1
17140
2176
皆さんの中にも
いるでしょう
00:19
(Laughter)
2
19340
1216
(笑)
00:20
And you, sir, who laughed the loudest,
you probably still are.
3
20580
3216
そこで大声で笑った人
あなたは今もそうでしょう
00:23
(Laughter)
4
23820
2256
(笑)
00:26
I grew up in a small town
in the dusty plains of north Texas,
5
26100
3496
北テキサスのほこりっぽい平原の
小さな町で育ち
00:29
the son of a sheriff
who was the son of a pastor.
6
29620
3336
父は牧師の子で
保安官をしていました
00:32
Getting into trouble was not an option.
7
32980
1920
トラブルを起こすなんて論外です
00:35
And so I started reading
calculus books for fun.
8
35860
3256
それで趣味として
解析学の本を読むようになりました
00:39
(Laughter)
9
39140
1536
(笑)
00:40
You did, too.
10
40700
1696
あなたもですか?
00:42
That led me to building a laser
and a computer and model rockets,
11
42420
3736
それでレーザーやコンピューターや
ロケットなんかを作るようになり
00:46
and that led me to making
rocket fuel in my bedroom.
12
46180
3000
さらには自分の部屋で
ロケット燃料まで作りました
00:49
Now, in scientific terms,
13
49780
3656
科学用語で言うと これは
00:53
we call this a very bad idea.
14
53460
3256
「とってもまずい考え」です
00:56
(Laughter)
15
56740
1216
(笑)
00:57
Around that same time,
16
57980
2176
同じ頃
01:00
Stanley Kubrick's "2001: A Space Odyssey"
came to the theaters,
17
60180
3216
スタンリー・キューブリックの
『2001年宇宙の旅』が劇場公開され
01:03
and my life was forever changed.
18
63420
2200
私の人生を永遠に
変えることになりました
01:06
I loved everything about that movie,
19
66100
2056
あの映画の
すべてが好きで
01:08
especially the HAL 9000.
20
68180
2536
ことに HAL 9000が
好きでした
01:10
Now, HAL was a sentient computer
21
70740
2056
HALは 知覚力のある
コンピューターで
01:12
designed to guide the Discovery spacecraft
22
72820
2456
宇宙船ディスカバリー号を
地球から木星へとガイドすべく
01:15
from the Earth to Jupiter.
23
75300
2536
設計されていました
01:17
HAL was also a flawed character,
24
77860
2056
HALにはまた
性格上の欠陥があり
01:19
for in the end he chose
to value the mission over human life.
25
79940
4280
最終的に人間の命よりも
ミッションを優先させます
01:24
Now, HAL was a fictional character,
26
84660
2096
HALは架空のキャラクターですが
01:26
but nonetheless he speaks to our fears,
27
86780
2656
私たちの恐怖を
呼び起こします
01:29
our fears of being subjugated
28
89460
2096
人間に無関心な
01:31
by some unfeeling, artificial intelligence
29
91580
3016
感情のない人工知能に
01:34
who is indifferent to our humanity.
30
94620
1960
支配されるという恐怖です
01:37
I believe that such fears are unfounded.
31
97700
2576
そのような恐怖は
根拠のないものです
01:40
Indeed, we stand at a remarkable time
32
100300
2696
私たちは実際
人類史の中でも
目覚ましい時代にいます
01:43
in human history,
33
103020
1536
01:44
where, driven by refusal to accept
the limits of our bodies and our minds,
34
104580
4976
肉体や精神の限界を
受け入れることを拒み
01:49
we are building machines
35
109580
1696
精緻で美しく
01:51
of exquisite, beautiful
complexity and grace
36
111300
3616
複雑で優雅な機械を作り
01:54
that will extend the human experience
37
114940
2056
それが我々の想像を
超えるような仕方で
01:57
in ways beyond our imagining.
38
117020
1680
人間の体験を
拡張することになるでしょう
01:59
After a career that led me
from the Air Force Academy
39
119540
2576
私は空軍士官学校を出て
02:02
to Space Command to now,
40
122140
1936
宇宙軍で働いた後
02:04
I became a systems engineer,
41
124100
1696
システム屋になりましたが
02:05
and recently I was drawn
into an engineering problem
42
125820
2736
最近 NASAの
火星ミッションに関連する
02:08
associated with NASA's mission to Mars.
43
128580
2576
エンジニアリング上の問題へと
引き寄せられました
02:11
Now, in space flights to the Moon,
44
131180
2496
月へ行くのであれば
02:13
we can rely upon
mission control in Houston
45
133700
3136
ヒューストンの
地上管制センターから
02:16
to watch over all aspects of a flight.
46
136860
1976
飛行の全過程を
見守れます
02:18
However, Mars is 200 times further away,
47
138860
3536
しかし火星は月より
200倍も離れています
02:22
and as a result it takes
on average 13 minutes
48
142420
3216
そのため 信号が地球から
火星に届くのには
02:25
for a signal to travel
from the Earth to Mars.
49
145660
3136
平均で13分もかかります
02:28
If there's trouble,
there's not enough time.
50
148820
3400
トラブルが起きた場合
そんなに待ってはいられません
02:32
And so a reasonable engineering solution
51
152660
2496
妥当な工学的解決策として
02:35
calls for us to put mission control
52
155180
2576
オリオン号の壁の中に
管制機能を設けることにしました
02:37
inside the walls of the Orion spacecraft.
53
157780
3016
02:40
Another fascinating idea
in the mission profile
54
160820
2896
ミッション概略にある
別の面白いアイデアとして
02:43
places humanoid robots
on the surface of Mars
55
163740
2896
人間型ロボットを火星表面に
02:46
before the humans themselves arrive,
56
166660
1856
人間が行く前に送って
02:48
first to build facilities
57
168540
1656
施設を作らせ
02:50
and later to serve as collaborative
members of the science team.
58
170220
3360
その後は 科学者チームの一員として
働かせるというのがあります
02:55
Now, as I looked at this
from an engineering perspective,
59
175220
2736
これを工学的な観点で見て
明らかになったのは
02:57
it became very clear to me
that what I needed to architect
60
177980
3176
ここで設計する必要があるのは
賢く 協力的で
03:01
was a smart, collaborative,
61
181180
2176
03:03
socially intelligent
artificial intelligence.
62
183380
2376
社会的な人工知能
だということです
03:05
In other words, I needed to build
something very much like a HAL
63
185780
4296
言い換えると 何かHALのようなものを
作る必要があるということです
03:10
but without the homicidal tendencies.
64
190100
2416
ただし殺人癖は抜きで
03:12
(Laughter)
65
192540
1360
(笑)
03:14
Let's pause for a moment.
66
194740
1816
少し立ち止まって
考えてみましょう
03:16
Is it really possible to build
an artificial intelligence like that?
67
196580
3896
そのような人工知能を作ることは
可能なのでしょうか
03:20
Actually, it is.
68
200500
1456
可能です
03:21
In many ways,
69
201980
1256
何にせよ
03:23
this is a hard engineering problem
70
203260
1976
これは人工知能の
要素がある
03:25
with elements of AI,
71
205260
1456
工学上の問題であって
03:26
not some wet hair ball of an AI problem
that needs to be engineered.
72
206740
4696
得体の知れない
人工知能の問題ではありません
03:31
To paraphrase Alan Turing,
73
211460
2656
チューリングの言葉を
少し変えて言うと
03:34
I'm not interested
in building a sentient machine.
74
214140
2376
知覚力のある機械を作ることには
関心がありません
03:36
I'm not building a HAL.
75
216540
1576
HALを作ろうとは
していません
03:38
All I'm after is a simple brain,
76
218140
2416
私がやろうとしているのは
単純な脳
03:40
something that offers
the illusion of intelligence.
77
220580
3120
知性の幻想を
提供する何かです
03:44
The art and the science of computing
have come a long way
78
224820
3136
HALが映画に現れて以来
コンピューターの科学と技術は
大きく進歩しました
03:47
since HAL was onscreen,
79
227980
1496
03:49
and I'd imagine if his inventor
Dr. Chandra were here today,
80
229500
3216
HALの生みの親のチャンドラ博士が
ここにいたなら
03:52
he'd have a whole lot of questions for us.
81
232740
2336
我々に聞きたいことが
山ほどあるはずです
03:55
Is it really possible for us
82
235100
2096
何百万 何千万という
デバイスを使い
03:57
to take a system of millions
upon millions of devices,
83
237220
4016
そのデータストリームを読んで
故障を予期し
04:01
to read in their data streams,
84
241260
1456
04:02
to predict their failures
and act in advance?
85
242740
2256
前もって対処することは
できるのか?
04:05
Yes.
86
245020
1216
できます
04:06
Can we build systems that converse
with humans in natural language?
87
246260
3176
自然言語で人間と会話するシステムを
構築することはできるのか?
04:09
Yes.
88
249460
1216
できます
04:10
Can we build systems
that recognize objects, identify emotions,
89
250700
2976
物を認識し 人の感情を判断し
自分の感情を表現し ゲームをし
04:13
emote themselves,
play games and even read lips?
90
253700
3376
唇の動きすら読めるシステムを
作ることはできるのか?
04:17
Yes.
91
257100
1216
できます
04:18
Can we build a system that sets goals,
92
258340
2136
目標を設定し
その実現のための計画を実行し
04:20
that carries out plans against those goals
and learns along the way?
93
260500
3616
その過程で学習するシステムを
作ることはできるのか?
04:24
Yes.
94
264140
1216
できます
04:25
Can we build systems
that have a theory of mind?
95
265380
3336
心の理論を備えたシステムを
作ることはできるのか?
04:28
This we are learning to do.
96
268740
1496
これは我々がやり方を
学ぼうとしていることです
04:30
Can we build systems that have
an ethical and moral foundation?
97
270260
3480
倫理的・道徳的基盤を持つシステムを
作ることはできるのか?
04:34
This we must learn how to do.
98
274300
2040
これは我々がやり方を
学ぶ必要のあることです
このようなミッションや
その他のことための
04:37
So let's accept for a moment
99
277180
1376
04:38
that it's possible to build
such an artificial intelligence
100
278580
2896
人工知能を作ることは
可能であると
04:41
for this kind of mission and others.
101
281500
2136
認めることにしましょう
04:43
The next question
you must ask yourself is,
102
283660
2536
次に問わなければ
ならないのは
我々はそれを怖れるべきか
ということです
04:46
should we fear it?
103
286220
1456
04:47
Now, every new technology
104
287700
1976
どんな新技術も
04:49
brings with it
some measure of trepidation.
105
289700
2896
常にある程度の怖れは
引き起こすものです
04:52
When we first saw cars,
106
292620
1696
始めて自動車を
目にした人々は
04:54
people lamented that we would see
the destruction of the family.
107
294340
4016
家族が壊されるのを見ることに
なるだろうと嘆いたものです
04:58
When we first saw telephones come in,
108
298380
2696
始めて電話機を
目にした人々は
05:01
people were worried it would destroy
all civil conversation.
109
301100
2896
礼儀にかなった会話が
損なわれると懸念したものです
05:04
At a point in time we saw
the written word become pervasive,
110
304020
3936
書かれたもので
溢れるのを見た人々は
05:07
people thought we would lose
our ability to memorize.
111
307980
2496
記憶力が失われるのでは
と思ったものです
05:10
These things are all true to a degree,
112
310500
2056
ある程度は合っていますが
05:12
but it's also the case
that these technologies
113
312580
2416
そういった技術は
05:15
brought to us things
that extended the human experience
114
315020
3376
人間の体験を
根本的に広げてもくれました
05:18
in some profound ways.
115
318420
1880
05:21
So let's take this a little further.
116
321660
2280
さらに話を進めましょう
05:24
I do not fear the creation
of an AI like this,
117
324940
4736
私はそのような人工知能を
作ることに怖れは感じません
05:29
because it will eventually
embody some of our values.
118
329700
3816
それは人間の価値観を
体現することになるからです
05:33
Consider this: building a cognitive system
is fundamentally different
119
333540
3496
認知システムを作るのは
従来のソフトウェア中心のシステムを
作るのとは 根本的に異なります
05:37
than building a traditional
software-intensive system of the past.
120
337060
3296
05:40
We don't program them. We teach them.
121
340380
2456
プログラムするのではなく
教えるのです
05:42
In order to teach a system
how to recognize flowers,
122
342860
2656
システムに花を
認識させるために
05:45
I show it thousands of flowers
of the kinds I like.
123
345540
3016
私は自分の好きな
何千という花を見せます
05:48
In order to teach a system
how to play a game --
124
348580
2256
システムにゲームの遊び方を
教えるには —
05:50
Well, I would. You would, too.
125
350860
1960
私だってゲームはしますよ
皆さんもでしょう?
05:54
I like flowers. Come on.
126
354420
2040
花だって好きだし
らしくないですか?
05:57
To teach a system
how to play a game like Go,
127
357260
2856
碁のようなゲームの遊び方を
システムに教えるには
06:00
I'd have it play thousands of games of Go,
128
360140
2056
碁を何千回も指させ
06:02
but in the process I also teach it
129
362220
1656
その過程で
06:03
how to discern
a good game from a bad game.
130
363900
2416
良い盤面・悪い盤面を
識別する方法を教えます
06:06
If I want to create an artificially
intelligent legal assistant,
131
366340
3696
人工知能の弁護士助手を
作ろうと思ったら
06:10
I will teach it some corpus of law
132
370060
1776
法律も教えますが
06:11
but at the same time I am fusing with it
133
371860
2856
同時に法の一部をなす
06:14
the sense of mercy and justice
that is part of that law.
134
374740
2880
慈悲や公正の感覚を
吹き込むでしょう
06:18
In scientific terms,
this is what we call ground truth,
135
378380
2976
科学用語では これを
グランドトゥルースと言います
06:21
and here's the important point:
136
381380
2016
重要なのは
06:23
in producing these machines,
137
383420
1456
そういう機械を作るとき
06:24
we are therefore teaching them
a sense of our values.
138
384900
3416
我々は自分の価値観を
教えることになるということです
06:28
To that end, I trust
an artificial intelligence
139
388340
3136
それだから私は
人工知能を
きちんと訓練された人間と同様に
信頼するのです
06:31
the same, if not more,
as a human who is well-trained.
140
391500
3640
06:35
But, you may ask,
141
395900
1216
でも悪いことをする工作員や
06:37
what about rogue agents,
142
397140
2616
ある種の資金豊富な
非政府組織なんかの
06:39
some well-funded
nongovernment organization?
143
399780
3336
手にかかったなら?
06:43
I do not fear an artificial intelligence
in the hand of a lone wolf.
144
403140
3816
一匹狼の扱う人工知能には
怖れを感じません
06:46
Clearly, we cannot protect ourselves
against all random acts of violence,
145
406980
4536
あらゆる暴力から
身を守れるわけではありませんが
06:51
but the reality is such a system
146
411540
2136
そのようなシステムには
06:53
requires substantial training
and subtle training
147
413700
3096
個人のリソースの範囲を
大きく超えた
06:56
far beyond the resources of an individual.
148
416820
2296
膨大で精妙なトレーニングが
必要になります
06:59
And furthermore,
149
419140
1216
さらにそれは 単にインターネットへ
ウィルスを送り込むより
07:00
it's far more than just injecting
an internet virus to the world,
150
420380
3256
遙かに大変なことです
07:03
where you push a button,
all of a sudden it's in a million places
151
423660
3096
ウィルスならボタン1つで
そこら中のパソコンが
07:06
and laptops start blowing up
all over the place.
152
426780
2456
突然吹き飛んで
しまうでしょうが
07:09
Now, these kinds of substances
are much larger,
153
429260
2816
そういうたぐいの
実体はずっと大きく
それがやってくるのは
確かに目にすることになります
07:12
and we'll certainly see them coming.
154
432100
1715
07:14
Do I fear that such
an artificial intelligence
155
434340
3056
そういう人工知能が
07:17
might threaten all of humanity?
156
437420
1960
全人類を脅かすのを
怖れるか?
『マトリックス』『メトロポリス』
『ターミネーター』みたいな映画や
07:20
If you look at movies
such as "The Matrix," "Metropolis,"
157
440100
4376
07:24
"The Terminator,"
shows such as "Westworld,"
158
444500
3176
『ウエストワールド』
みたいな番組を見ると
07:27
they all speak of this kind of fear.
159
447700
2136
みんなそのような恐怖を
語っています
07:29
Indeed, in the book "Superintelligence"
by the philosopher Nick Bostrom,
160
449860
4296
『スーパーインテリジェンス
(Superintelligence)』という本で
思想家のニック・ボストロムは
このテーマを取り上げ
07:34
he picks up on this theme
161
454180
1536
07:35
and observes that a superintelligence
might not only be dangerous,
162
455740
4016
人間を超える機械の知能は
危険なだけでなく
07:39
it could represent an existential threat
to all of humanity.
163
459780
3856
人類存亡の危機に
つながり得ると見ています
07:43
Dr. Bostrom's basic argument
164
463660
2216
ボストロム博士の
基本的な議論は
07:45
is that such systems will eventually
165
465900
2736
そのようなシステムはやがて
07:48
have such an insatiable
thirst for information
166
468660
3256
抑えがたい情報への渇望を
抱くようになり
07:51
that they will perhaps learn how to learn
167
471940
2896
学び方を学んで
07:54
and eventually discover
that they may have goals
168
474860
2616
最終的には人間の要求に
反する目的を
07:57
that are contrary to human needs.
169
477500
2296
持つようになる
ということです
07:59
Dr. Bostrom has a number of followers.
170
479820
1856
ボストロム博士には
多くの支持者がいて
08:01
He is supported by people
such as Elon Musk and Stephen Hawking.
171
481700
4320
その中にはイーロン・マスクや
スティーヴン・ホーキングもいます
08:06
With all due respect
172
486700
2400
そのような聡明な方々に
08:09
to these brilliant minds,
173
489980
2016
恐れながら申し上げると
08:12
I believe that they
are fundamentally wrong.
174
492020
2256
彼らは根本的に
間違っていると思います
08:14
Now, there are a lot of pieces
of Dr. Bostrom's argument to unpack,
175
494300
3176
検討すべきボストロム博士の議論は
沢山ありますが
08:17
and I don't have time to unpack them all,
176
497500
2136
全部見ていく
時間はないので
08:19
but very briefly, consider this:
177
499660
2696
ごく簡単に
1点だけ挙げるなら
08:22
super knowing is very different
than super doing.
178
502380
3736
「すごく知っている」のと
「すごいことができる」のとは違うということです
08:26
HAL was a threat to the Discovery crew
179
506140
1896
HALは ディスカバリー号のあらゆる面を
コントロールする限りにおいて
08:28
only insofar as HAL commanded
all aspects of the Discovery.
180
508060
4416
乗組員にとって脅威でした
08:32
So it would have to be
with a superintelligence.
181
512500
2496
スーパーインテリジェンスも
そうです
08:35
It would have to have dominion
over all of our world.
182
515020
2496
それが世界全体を支配している
必要があります
08:37
This is the stuff of Skynet
from the movie "The Terminator"
183
517540
2816
スーパーインテリジェンスが
人の意志を支配する
08:40
in which we had a superintelligence
184
520380
1856
『ターミネーター』の世界で
08:42
that commanded human will,
185
522260
1376
スカイネットは世界の
あらゆるデバイスを
08:43
that directed every device
that was in every corner of the world.
186
523660
3856
操っていました
08:47
Practically speaking,
187
527540
1456
実際のところ
08:49
it ain't gonna happen.
188
529020
2096
そんなことは
起こりません
08:51
We are not building AIs
that control the weather,
189
531140
3056
天気を制御したり
潮の干満を決めたり
08:54
that direct the tides,
190
534220
1336
気まぐれで無秩序な人間を
従わせるような人工知能を
08:55
that command us
capricious, chaotic humans.
191
535580
3376
我々は作りはしません
08:58
And furthermore, if such
an artificial intelligence existed,
192
538980
3896
もしそのような人工知能が
存在したら
09:02
it would have to compete
with human economies,
193
542900
2936
人間の経済と
競合することになり
09:05
and thereby compete for resources with us.
194
545860
2520
リソースを人間と
取り合うことになるでしょう
09:09
And in the end --
195
549020
1216
最終的には
09:10
don't tell Siri this --
196
550260
1240
Siriには内緒ですが
09:12
we can always unplug them.
197
552260
1376
我々は電源プラグを
引っこ抜くことができます
09:13
(Laughter)
198
553660
2120
(笑)
09:17
We are on an incredible journey
199
557180
2456
私たちは機械と
共進化していく
09:19
of coevolution with our machines.
200
559660
2496
ものすごい旅の
途上にあります
09:22
The humans we are today
201
562180
2496
今日の人類は
明日の人類とは違っています
09:24
are not the humans we will be then.
202
564700
2536
09:27
To worry now about the rise
of a superintelligence
203
567260
3136
人間を超えた人工知能の
台頭を懸念するのは
09:30
is in many ways a dangerous distraction
204
570420
3056
コンピューターの台頭自体が
引き起こす
09:33
because the rise of computing itself
205
573500
2336
対処を要する
人間や社会の問題から
09:35
brings to us a number
of human and societal issues
206
575860
3016
注意をそらすことになり
09:38
to which we must now attend.
207
578900
1640
危険です
09:41
How shall I best organize society
208
581180
2816
人間の労働の必要が
減っていく社会を
09:44
when the need for human labor diminishes?
209
584020
2336
どうすれば上手く
運営できるのか?
09:46
How can I bring understanding
and education throughout the globe
210
586380
3816
理解と教育を
地球全体に広げつつ
互いの違いに敬意を払うことは
どうすれば可能か?
09:50
and still respect our differences?
211
590220
1776
09:52
How might I extend and enhance human life
through cognitive healthcare?
212
592020
4256
認知システムによる医療で 人の生涯を
長く豊かなものにするにはどうしたら良いか?
09:56
How might I use computing
213
596300
2856
星々に到るために
コンピューターは
いかに役立てられるか?
09:59
to help take us to the stars?
214
599180
1760
10:01
And that's the exciting thing.
215
601580
2040
これはワクワクすることです
10:04
The opportunities to use computing
216
604220
2336
コンピューターを使って
10:06
to advance the human experience
217
606580
1536
人間の体験を
10:08
are within our reach,
218
608140
1416
発展させられる機会が
10:09
here and now,
219
609580
1856
今 手の届くところにあり
10:11
and we are just beginning.
220
611460
1680
それは始まったばかりです
10:14
Thank you very much.
221
614100
1216
ありがとうございました
10:15
(Applause)
222
615340
4286
(拍手)
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