19:11
TED1994

Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

ダニー・ヒリス:バック・トゥ・ザ・フューチャー(1994)

Filmed:

TEDの過去のアーカイブより、ダニー・ヒリスが 加速度的に変化していくテクノロジーの様子と その理由に関する興味深い理論を 生命の進化と比べて概説します。プレゼンテーション技術は古く見えるかもしれませんが、考えは全く色あせていません。

- Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results. Full bio

Because I usually take the role
普段は これから新しく
00:15
of trying to explain to people
出てくる テクノロジーが
00:18
how wonderful the new technologies
いかに素晴らしいものになるか
00:20
that are coming along are going to be,
説明する機会が多く
00:23
and I thought that, since I was among friends here,
今日は仲間の皆さんもいるので
00:25
I would tell you what I really think
私が真剣に考えていることをお話ししたいと思います
00:28
and try to look back and try to understand
現在の めまぐるしく
00:32
what is really going on here
目覚しいテクノロジーの飛躍において
00:34
with these amazing jumps in technology
一体 本当に何が起きているのか
00:37
that seem so fast that we can barely keep on top of it.
過去を振り返って考えて見たいと思います
00:42
So I'm going to start out
では、はじめに
00:45
by showing just one very boring technology slide.
テクノロジーに関する平凡なスライドをお見せします
00:47
And then, so if you can just turn on the slide that's on.
では…スライドを映せますか?
00:50
This is just a random slide
これは私のファイルの中から
00:56
that I picked out of my file.
適当に選んだ物です
00:58
What I want to show you is not so much the details of the slide,
お見せしたいのは スライドの詳細というよりも
01:00
but the general form of it.
全体の形です
01:03
This happens to be a slide of some analysis that we were doing
これは ある分析に関するスライドで
01:05
about the power of RISC microprocessors
RISCマイクロプロセッサの能力と
01:08
versus the power of local area networks.
ローカルエリア・ネットワークの能力を比較したものです
01:11
And the interesting thing about it
興味深い点は
01:14
is that this slide,
このスライドが
01:16
like so many technology slides that we're used to,
他のテクノロジーに関するスライドと同様
01:18
is a sort of a straight line
片対数グラフ上で いわば 直線という事です
01:21
on a semi-log curve.
片対数グラフ上で いわば 直線という事です
01:23
In other words, every step here
つまり 縦軸の目盛りは
01:25
represents an order of magnitude
「べき乗」で
01:27
in performance scale.
性能の尺度を 示しています
01:29
And this is a new thing
技術の進歩を
01:31
that we talk about technology
指数関数的に考えるのは
01:33
on semi-log curves.
新しいことです
01:35
Something really weird is going on here.
とても奇妙なことがここで起きています
01:37
And that's basically what I'm going to be talking about.
それが今日の話の焦点です
01:39
So, if you could bring up the lights.
では、明るくしてもらえますか?
01:42
If you could bring up the lights higher,
もっと明るくしてもらえますか?
01:47
because I'm just going to use a piece of paper here.
ここで紙を使いたいので
01:49
Now why do we draw technology curves
なぜテクノロジーの推移を表すのに
01:52
in semi-log curves?
片対数グラフを使うのでしょう?
01:54
Well the answer is, if I drew it on a normal curve
普通のグラフで描くとこうなります
01:56
where, let's say, this is years,
横軸を年数_
01:59
this is time of some sort,
つまり ある種の時間の単位とし
02:01
and this is whatever measure of the technology
縦軸を何らかの方法で技術を
02:03
that I'm trying to graph,
測ったときの単位とすると
02:06
the graphs look sort of silly.
グラフはあまり意味がありません
02:09
They sort of go like this.
こんな感じです
02:12
And they don't tell us much.
特に何も分かりません
02:15
Now if I graph, for instance,
反対に 別の技術
02:18
some other technology, say transportation technology,
例えば輸送技術の推移を
02:21
on a semi-log curve,
片対数グラフにすると
02:23
it would look very stupid, it would look like a flat line.
くだらない ただの平らな線になってしまいます
02:25
But when something like this happens,
でも、このようなことが起きている時
02:28
things are qualitatively changing.
物事は質的に変化しています
02:30
So if transportation technology
つまり、輸送技術が
02:32
was moving along as fast as microprocessor technology,
マイクロプロセッサ並みの速さで進化したとすると
02:34
then the day after tomorrow,
明後日には
02:37
I would be able to get in a taxi cab
タクシーに乗って
02:39
and be in Tokyo in 30 seconds.
東京に30秒で到着していることでしょう
02:41
It's not moving like that.
実際はそうではありません
02:43
And there's nothing precedented
技術開発の歴史において
02:45
in the history of technology development
数年おきに桁違いに
02:47
of this kind of self-feeding growth
自己増殖的に成長するなど
02:49
where you go by orders of magnitude every few years.
先例がありません
02:51
Now the question that I'd like to ask is,
ここで疑問が生まれます
02:54
if you look at these exponential curves,
この様な指数関数的な伸びは
02:57
they don't go on forever.
永久には続きません
03:00
Things just can't possibly keep changing
物事がこんな速度で変化し続けることは
03:03
as fast as they are.
できないのです
03:06
One of two things is going to happen.
通常、2つのうち1つのことが起こります
03:08
Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this,
何か完全に違うことが起こるまでの間
03:11
until something totally different comes along,
このような標準的なS型曲線に落ち着くか
03:15
or maybe it's going to do this.
もしくはこうなるか
03:19
That's about all it can do.
それしかありません
03:21
Now I'm an optimist,
私は楽観主義者なので
03:23
so I sort of think it's probably going to do something like that.
こういう風に進むだろうと考えます
03:25
If so, that means that what we're in the middle of right now
そうだとすると、私達が今いるのは
03:28
is a transition.
移行のまっただ中です
03:31
We're sort of on this line
いわば この線の上にいます
03:33
in a transition from the way the world used to be
世界が かつてあった あり方から
03:35
to some new way that the world is.
何か新しいあり方へ移行している途中です
03:37
And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself,
ここで疑問は、私自身に自問してきたことですが
03:40
is what's this new way that the world is?
新しい世界のあり方とはどのようなものか?
03:43
What's that new state that the world is heading toward?
行く先にある 新しい状態とはどの様なものか?ということです
03:46
Because the transition seems very, very confusing
なぜなら、移行はそのまっただ中にいると
03:49
when we're right in the middle of it.
理解が困難なものだからです
03:52
Now when I was a kid growing up,
私が子供の頃
03:54
the future was kind of the year 2000,
未来というのはせいぜい西暦2000年頃を指していて
03:57
and people used to talk about what would happen in the year 2000.
人々は2000年には何が起きるかを話していたものでした
04:00
Now here's a conference
今ここで、未来について話し合う
04:04
in which people talk about the future,
会議が開催されていますが
04:06
and you notice that the future is still at about the year 2000.
その"未来"が いまだに2000年辺りである事に気づきます
04:08
It's about as far as we go out.
誰も その先はあまり考えません
04:11
So in other words, the future has kind of been shrinking
つまり "未来"はいわば縮小していると言えます
04:13
one year per year
毎年一年ずつ、
04:16
for my whole lifetime.
私の生涯通じてです
04:19
Now I think that the reason
その理由は
04:22
is because we all feel
この所で何かが起きていると
04:24
that something's happening there.
皆が感じているからだと思います
04:26
That transition is happening. We can all sense it.
移行が起きていると 実感していて
04:28
And we know that it just doesn't make too much sense
30、50年先を考えても意味がないと
04:30
to think out 30, 50 years
知っているからです
04:32
because everything's going to be so different
全てが大きく変わるのが目に見えているのに
04:34
that a simple extrapolation of what we're doing
将来をちょっと推測してみるなど
04:37
just doesn't make any sense at all.
意味がなく思えるのです
04:39
So what I would like to talk about
そこで 私がお話ししたいのは
04:42
is what that could be,
我々の経験している移行が
04:44
what that transition could be that we're going through.
一体何なのか という事です
04:46
Now in order to do that
そのためには
04:49
I'm going to have to talk about a bunch of stuff
様々な お話しをしなければなりません
04:52
that really has nothing to do
テクノロジーやコンピュータとは
04:54
with technology and computers.
全く関係がない事柄についてです
04:56
Because I think the only way to understand this
なぜならこれを理解する唯一の方法は
04:58
is to really step back
本当に大きく離れて
05:00
and take a long time scale look at things.
長い時間軸で物事を見ることだからです
05:02
So the time scale that I would like to look at this on
これを理解するための時間軸として
05:04
is the time scale of life on Earth.
地球上での生命の歴史を見てみます
05:07
So I think this picture makes sense
数十億年単位で見てみると
05:13
if you look at it a few billion years at a time.
現状を理解することが出来ます
05:15
So if you go back
25億年前に
05:19
about two and a half billion years,
さかのぼると
05:21
the Earth was this big, sterile hunk of rock
地球は大きな 不毛な石の固まりで
05:23
with a lot of chemicals floating around on it.
周りには沢山の化学物質が漂っていました
05:26
And if you look at the way
それらの化学物質が
05:29
that the chemicals got organized,
どう組み合わさっていったかを考えると
05:31
we begin to get a pretty good idea of how they do it.
その仕組みが分かるようになります
05:33
And I think that there's theories that are beginning to understand
RNAが生命の誕生に関わったという仮説も
05:36
about how it started with RNA,
解明されはじめていますが
05:39
but I'm going to tell a sort of simple story of it,
ここでは簡単にお話します
05:41
which is that, at that time,
当時_
05:44
there were little drops of oil floating around
そこには多様な配合の化学物質を含む
05:46
with all kinds of different recipes of chemicals in them.
小さな油滴が漂っていました
05:49
And some of those drops of oil
それらの油滴のいくつかは
05:52
had a particular combination of chemicals in them
外部から化学物質を取り込み
05:54
which caused them to incorporate chemicals from the outside
油滴を成長させる性質を持つ
05:56
and grow the drops of oil.
特定の組み合わの化学物資を内包していました
05:59
And those that were like that
次第にそのような性質を持つものが
06:02
started to split and divide.
分裂をはじめました
06:04
And those were the most primitive forms of cells in a sense,
それらの小さな油滴は ある意味で
06:06
those little drops of oil.
最も原始的な細胞とも言えますが
06:09
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now,
今日の生命の定義には当てはまりません
06:11
because every one of them
なぜならそれらは全て でたらめな
06:14
was a little random recipe of chemicals.
化学物質の配合に過ぎなかったからです
06:16
And every time it divided,
分裂の度に
06:18
they got sort of unequal division
内包する化学物質は
06:20
of the chemicals within them.
言わば非均衡に分割されました
06:23
And so every drop was a little bit different.
そのため、全ての雫は少しづつ違っていました
06:25
In fact, the drops that were different in a way
しかし様々な雫の中には
06:28
that caused them to be better
周囲の化学物質を取り込むのが
06:30
at incorporating chemicals around them,
上手いものがでてきて
06:32
grew more and incorporated more chemicals and divided more.
より頻繁に成長し、取り込み、分裂する様になりました
06:34
So those tended to live longer,
そのため これらが長く生き残り
06:37
get expressed more.
より多く発現する傾向にありました
06:39
Now that's sort of just a very simple
これは非常に単純な
06:42
chemical form of life,
化学的な形での生命と言えますが
06:45
but when things got interesting
興味深くなったのは
06:47
was when these drops
これらの雫が
06:50
learned a trick about abstraction.
抽象化の方法を覚えた時です
06:52
Somehow by ways that we don't quite understand,
よく分かっていない何らかの方法で
06:55
these little drops learned to write down information.
情報を書き出す方法を学習したのです
06:58
They learned to record the information
細胞の素となる情報を
07:01
that was the recipe of the cell
特殊なDNAという化学物質に
07:03
onto a particular kind of chemical
特殊なDNAという化学物質に
07:05
called DNA.
記録する方法を習得しました
07:07
So in other words, they worked out,
進化の過程で偶然に
07:09
in this mindless sort of evolutionary way,
保存の仕方そのものを含む
07:11
a form of writing that let them write down what they were,
自己保存の書き出し方を
07:14
so that that way of writing it down could get copied.
身に付けてしまったのです
07:17
The amazing thing is that that way of writing
驚くべきはこの書き出し方が
07:20
seems to have stayed steady
25億年前に誕生して以来
07:23
since it evolved two and a half billion years ago.
不変であるということです
07:25
In fact the recipe for us, our genes,
事実、私達の素となる遺伝子も
07:27
is exactly that same code and that same way of writing.
同じコードで 同じ書き方で書かれています
07:30
In fact, every living creature is written
他の全ての生物も 全く同じ文字の組み合わせと
07:33
in exactly the same set of letters and the same code.
同じコードで記述されています
07:36
In fact, one of the things that I did
これはイタズラで
07:38
just for amusement purposes
やってみたことですが、現在は
07:40
is we can now write things in this code.
この記号で文章を書くこともできます
07:42
And I've got here a little 100 micrograms of white powder,
ここに100μgの白い粉があります
07:44
which I try not to let the security people see at airports.
空港の警備員には見せないようにしているものですが
07:50
(Laughter)
(笑)
07:54
But this has in it --
この中には
07:56
what I did is I took this code --
DNA のコードを使って
07:58
the code has standard letters that we use for symbolizing it --
名刺の情報を書き それを_
08:00
and I wrote my business card onto a piece of DNA
10の22乗回 増幅させたものが
08:03
and amplified it 10 to the 22 times.
入っています
08:06
So if anyone would like a hundred million copies of my business card,
私の名刺を 数億万部 欲しい方がいれば
08:09
I have plenty for everyone in the room,
皆さんに行き渡るくらい十分あります
08:12
and, in fact, everyone in the world,
実は 全世界中の人に
08:14
and it's right here.
行き渡るくらいあります
08:16
(Laughter)
(笑)
08:19
If I had really been a egotist,
私がうぬぼれ屋だったら
08:26
I would have put it into a virus and released it in the room.
ウイルスに入れて部屋に放ったでしょうね
08:28
(Laughter)
(笑)
08:31
So what was the next step?
次の進歩は何だったでしょうか?
08:39
Writing down the DNA was an interesting step.
DNAの書き出しは興味深い進歩でした
08:41
And that caused these cells --
これらの細胞は その後
08:43
that kept them happy for another billion years.
十億年 それで満足していましたが
08:45
But then there was another really interesting step
その後 物事を全く変えてしまう様な
08:47
where things became completely different,
とても興味深い進歩が起きました
08:49
which is these cells started exchanging and communicating information,
細胞間で情報の交換や伝達が始まり
08:52
so that they began to get communities of cells.
集団を形成するようになったのです
08:55
I don't know if you know this,
細菌などは実際に
08:57
but bacteria can actually exchange DNA.
DNAを交換することが出来ます
08:59
Now that's why, for instance,
このために 抗生物質耐性の
09:01
antibiotic resistance has evolved.
進化が起きたりします
09:03
Some bacteria figured out how to stay away from penicillin,
ある細菌がペニシリンを回避する方法を発見し
09:05
and it went around sort of creating its little DNA information
他の細菌と共に 小さなDNA情報を
09:08
with other bacteria,
生成するような事をした結果、
09:11
and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin,
現在 ペニシリン耐性菌が多く存在するのです
09:13
because bacteria communicate.
細菌同士のコミュニケーションが原因です
09:16
Now what this communication allowed
このコミュニケーションは
09:18
was communities to form
コミュニティの形成を可能にしました
09:20
that, in some sense, were in the same boat together;
運命共同体の様な
09:22
they were synergistic.
相互に作用するもので
09:24
So they survived
生存するも
09:26
or they failed together,
失敗するも 一緒でした
09:28
which means that if a community was very successful,
コミュニティーが繁栄すれば
09:30
all the individuals in that community
そのコミュニティーのメンバーは
09:32
were repeated more
より頻繁に反復され
09:34
and they were favored by evolution.
進化に有利になりました
09:36
Now the transition point happened
移行が始まったのは
09:39
when these communities got so close
これらのコミュニティが
09:41
that, in fact, they got together
ごく接近し 共同で
09:43
and decided to write down the whole recipe for the community
コミュニティ全体の素を 一本のDNAに
09:45
together on one string of DNA.
書き出すようにしたときでした
09:48
And so the next stage that's interesting in life
この次の興味深い段階には
09:51
took about another billion years.
もう10億年程かかりました
09:53
And at that stage,
この段階で
09:55
we have multi-cellular communities,
多細胞コミュニティが生まれました
09:57
communities of lots of different types of cells,
多くの違った種類の細胞が
09:59
working together as a single organism.
1つの生物として働く共同体です
10:01
And in fact, we're such a multi-cellular community.
実際、私達も そのような多細胞コミュニティです
10:03
We have lots of cells
私達の細胞の多くは、各々_
10:06
that are not out for themselves anymore.
勝手に存在するわけではありません
10:08
Your skin cell is really useless
皮膚の細胞は
10:10
without a heart cell, muscle cell,
心臓や筋肉、脳やその他の_
10:13
a brain cell and so on.
細胞無しには全く役に立ちません
10:15
So these communities began to evolve
次第に これらのコミュニティが
10:17
so that the interesting level on which evolution was taking place
個々の細胞のレベルではなく
10:19
was no longer a cell,
”生物” という コミュニティーのレベルで
10:22
but a community which we call an organism.
進化を始めたのです
10:24
Now the next step that happened
さて、次の段階は
10:28
is within these communities.
コミュニティ内で起こりました
10:30
These communities of cells,
これらの細胞のコミュニティは
10:32
again, began to abstract information.
再び、情報を抽象化し始めました
10:34
And they began building very special structures
そして コミュニティ内の情報処理を専門とする
10:36
that did nothing but process information within the community.
特殊な構造を作り始めました
10:39
And those are the neural structures.
これが神経構造です
10:42
So neurons are the information processing apparatus
神経はそれらのコミュニティが作り上げた
10:44
that those communities of cells built up.
情報処理器官です
10:47
And in fact, they began to get specialists in the community
次第に コミュニティの中で
10:50
and special structures
記憶や理解、学習に対応する
10:52
that were responsible for recording,
専門家や専門的な構造を
10:54
understanding, learning information.
擁するようになり
10:56
And that was the brains and the nervous system
それらがそのコミュニティの
10:59
of those communities.
脳や神経システムとなりました
11:01
And that gave them an evolutionary advantage.
これで進化的にさらに優位になりました
11:03
Because at that point,
なぜなら その時点で
11:05
an individual --
それまで 進化という時間枠で
11:08
learning could happen
行われていた学習が
11:11
within the time span of a single organism,
一個体の寿命の長さで
11:13
instead of over this evolutionary time span.
行えるようになったからです
11:15
So an organism could, for instance,
不味くて 食べたら具合が悪くなった
11:18
learn not to eat a certain kind of fruit
特定の果物は 今後食べない、
11:20
because it tasted bad and it got sick last time it ate it.
という様なことを 学ぶことが
11:22
That could happen within the lifetime of a single organism,
生物 一個体の生涯の間に可能になりました
11:26
whereas before they'd built these special information processing structures,
一方、この様な情報処理構造を 形成する以前は
11:29
that would have had to be learned evolutionarily
数十万年の歳月をかけて
11:33
over hundreds of thousands of years
そのような果物を食べた個体が死に絶える事によって
11:35
by the individuals dying off that ate that kind of fruit.
進化的に学習されたのでした
11:38
So that nervous system,
この神経システム、
11:41
the fact that they built these special information structures,
つまり この特殊な情報構造の形成が
11:43
tremendously sped up the whole process of evolution.
進化全体の過程を劇的に速めました
11:46
Because evolution could now happen within an individual.
個体内で進化が可能になり
11:49
It could happen in learning time scales.
習得時間を単位に進化が進むようになったのです
11:52
But then what happened
その後 生き物は
11:55
was the individuals worked out,
コミュニケーションの能力を
11:57
of course, tricks of communicating.
身に付けました
11:59
And for example,
その最も洗練された形である
12:01
the most sophisticated version that we're aware of is human language.
人間の言語が その一例です
12:03
It's really a pretty amazing invention if you think about it.
考えてみると これはすごい発明です
12:06
Here I have a very complicated, messy,
私が自分の頭の中にある
12:09
confused idea in my head.
複雑で混乱した考えを
12:11
I'm sitting here making grunting sounds basically,
ここに座って色々な音を出す事によって
12:14
and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head
皆さんの頭の中にも創り出そうとしている
12:17
that bears some analogy to it.
と言えばお分かりになると思いますが、
12:20
But we're taking something very complicated,
私達はとても複雑なものを
12:22
turning it into sound, sequences of sounds,
音や音節に変換し
12:24
and producing something very complicated in your brain.
とても複雑な物を誰かの脳の中に作り上げているのです
12:27
So this allows us now
これで 私達は
12:31
to begin to start functioning
単体の生き物として
12:33
as a single organism.
機能し始めることができる様になりました
12:35
And so, in fact, what we've done
ここで 私達は人類として
12:38
is we, humanity,
抽象化を始めたのです
12:41
have started abstracting out.
抽象化を始めたのです
12:43
We're going through the same levels
多細胞生物が経験したのと
12:45
that multi-cellular organisms have gone through --
同様の段階を経て
12:47
abstracting out our methods of recording,
情報を記録、表現、処理する方法を
12:49
presenting, processing information.
抽象化しているのです
12:52
So for example, the invention of language
言語の発明は
12:54
was a tiny step in that direction.
その方面への小さな一歩の例でした
12:56
Telephony, computers,
電話やコンピュータ
12:59
videotapes, CD-ROMs and so on
ビデオテープやCD-ROMなどは
13:01
are all our specialized mechanisms
それらの情報を扱うために
13:04
that we've now built within our society
私達がこの社会に作った
13:06
for handling that information.
専門の仕組みなのです
13:08
And it all connects us together
そのような手段はどれも
13:10
into something
私たちを 以前よりも
13:13
that is much bigger
より大きく、より速く
13:15
and much faster
より大きく、より速く
13:17
and able to evolve
進化できるものとして
13:19
than what we were before.
結び付けているのです
13:21
So now, evolution can take place
今や進化は
13:23
on a scale of microseconds.
マイクロ秒の単位で起きうるのです
13:25
And you saw Ty's little evolutionary example
先ほどTyの行った
13:27
where he sort of did a little bit of evolution
畳み掛けプログラムで
13:29
on the Convolution program right before your eyes.
ちょっとした進化の例をご覧になったように
13:31
So now we've speeded up the time scales once again.
またここで時間軸が加速されたのです
13:34
So the first steps of the story that I told you about
最初にお話ししたいくつかの段階は
13:37
took a billion years a piece.
それぞれ数十億年かかるものでした
13:39
And the next steps,
次の段階は
13:41
like nervous systems and brains,
神経システムや脳に関するもので
13:43
took a few hundred million years.
数億年かかるものでした
13:45
Then the next steps, like language and so on,
次の段階での 言語などは
13:47
took less than a million years.
百万年もかからないものでした
13:50
And these next steps, like electronics,
そのまた次の段階の電気製品などは
13:52
seem to be taking only a few decades.
数十年しかかからないようです
13:54
The process is feeding on itself
この過程は自己増殖的で
13:56
and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it --
変化自体が次の変化のレートを強化する
13:58
when something reinforces its rate of change.
自己触媒的とも言える状態になりつつあります
14:01
The more it changes, the faster it changes.
変化すればする程、変化が速まるわけです
14:04
And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve.
グラフの急変化で起こっていることはは まさにこれです
14:07
We're seeing this process feeding back on itself.
この過程が次の過程に影響しているのです
14:10
Now I design computers for a living,
私の本業はコンピューターの設計ですが
14:13
and I know that the mechanisms
私自身 コンピューターの設計が
14:16
that I use to design computers
近年のコンピュータの進化そのものなくしては
14:18
would be impossible
出来ないことを 知っています
14:21
without recent advances in computers.
出来ないことを 知っています
14:23
So right now, what I do
特に最近は
14:25
is I design objects at such complexity
昔ながらの感覚では設計を行うことができない程に
14:27
that it's really impossible for me to design them in the traditional sense.
とても複雑なものを設計しているのです
14:30
I don't know what every transistor in the connection machine does.
Connection Machine内のトランジスタの個々の役割も知りません。
14:33
There are billions of them.
無数にあるのです
14:37
Instead, what I do
代わりに、私や
14:39
and what the designers at Thinking Machines do
Thinking Machinesの設計者は、設計を_
14:41
is we think at some level of abstraction
ある程度抽象化されたレベルで考え
14:44
and then we hand it to the machine
後は機械に渡して 任せるのです
14:46
and the machine takes it beyond what we could ever do,
機械は私たちの能力の限界を超え
14:48
much farther and faster than we could ever do.
より優れた物を より速く作ってくれるのです
14:51
And in fact, sometimes it takes it by methods
時には 完全には理解できない
14:54
that we don't quite even understand.
方法によってそれを実現します
14:56
One method that's particularly interesting
私が最近よく使っている
14:59
that I've been using a lot lately
特に興味深い方法は
15:01
is evolution itself.
"進化"そのものです
15:04
So what we do
やり方としては
15:06
is we put inside the machine
機械の中に
15:08
a process of evolution
マイクロ秒単位で起きる
15:10
that takes place on the microsecond time scale.
進化の過程を入れ込むのです
15:12
So for example,
例えば、
15:14
in the most extreme cases,
最も極端な場合では
15:16
we can actually evolve a program
でたらめな一揃いの命令から
15:18
by starting out with random sequences of instructions.
実際にプログラムを進化させることができます
15:20
Say, "Computer, would you please make
「コンピュータ」
15:24
a hundred million random sequences of instructions.
「でたらめな命令のセットを一億通り作ってください」
15:26
Now would you please run all of those random sequences of instructions,
「それら全てを実行してください」
15:29
run all of those programs,
「全てのプログラムを実行して、
15:32
and pick out the ones that came closest to doing what I wanted."
私の希望に最適なものを選び出してください」と命令します
15:34
So in other words, I define what I wanted.
つまり ここで私の要求を定義します
15:37
Let's say I want to sort numbers,
以前に試した 簡単なもので
15:39
as a simple example I've done it with.
数字の並べ替えを 例にしますと
15:41
So find the programs that come closest to sorting numbers.
数字を並べ替えるのに最も適したプログラムを探すわけです
15:43
So of course, random sequences of instructions
当然 めちゃくちゃな命令のセットが
15:46
are very unlikely to sort numbers,
数字を並び替えるはずはないので
15:49
so none of them will really do it.
それを本当に達成できるものは皆無です
15:51
But one of them, by luck,
しかし、偶然にも その中のひとつが
15:53
may put two numbers in the right order.
2つの数字を正しく並べたとすると、
15:55
And I say, "Computer,
私は言います「コンピュータ」
15:57
would you please now take the 10 percent
「ランダムな並びの中から 最適な仕事を行った
15:59
of those random sequences that did the best job.
10%のものを選び出してください」
16:02
Save those. Kill off the rest.
「それらを保存し 残りを消去してください」
16:04
And now let's reproduce
「そして 数字を上手く並び替えたものを
16:06
the ones that sorted numbers the best.
再生産してください」
16:08
And let's reproduce them by a process of recombination
「そして 生殖に似せた再結合の過程によって
16:10
analogous to sex."
それらを再生産しましょう」
16:13
Take two programs and they produce children
二つのプログラムのサブルーチンを交換して
16:15
by exchanging their subroutines,
子供を作ります
16:18
and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs.
子供は親プログラム両方のサブルーチンの特質を受け継ぎます
16:20
So I've got now a new generation of programs
ここで 多少良い働きをした
16:23
that are produced by combinations
プログラム同士の結合から生み出された
16:26
of the programs that did a little bit better job.
新しい世代のプログラムが得られました
16:28
Say, "Please repeat that process."
「この過程を繰り返してください」
16:30
Score them again.
「再び評価してください」
16:32
Introduce some mutations perhaps.
「ちょっと突然変異を組み込み」
16:34
And try that again and do that for another generation.
「これを繰り返して もう一世代作ってください」と命令します
16:36
Well every one of those generations just takes a few milliseconds.
次の世代を作るのに ほんの数ミリ秒しかかかりません
16:39
So I can do the equivalent
つまり 数百万年かかる進化と
16:42
of millions of years of evolution on that
同等なことが
16:44
within the computer in a few minutes,
コンピューターでは数分 あるいは
16:46
or in the complicated cases, in a few hours.
複雑なものでも数時間で できてしまうのです
16:49
At the end of that, I end up with programs
最終的には 数字の並べ替えに 完璧に対応した
16:51
that are absolutely perfect at sorting numbers.
プログラムが出来ます
16:54
In fact, they are programs that are much more efficient
実際 私が書くどのプログラムよりも
16:56
than programs I could have ever written by hand.
ずっと効果的なものになります
16:59
Now if I look at those programs,
このプログラムを見ても
17:01
I can't tell you how they work.
処理手順は見当がつきません
17:03
I've tried looking at them and telling you how they work.
皆さんに説明もできません
17:05
They're obscure, weird programs.
不明瞭で、変なプログラムですが
17:07
But they do the job.
仕事はきちんと実行します
17:09
And in fact, I know, I'm very confident that they do the job
実際 性能の良さには確信があります
17:11
because they come from a line
数十万もの性能の良い
17:14
of hundreds of thousands of programs that did the job.
プログラムの子孫ですし
17:16
In fact, their life depended on doing the job.
仕事のできに 彼らの生死がかかっていましたからね
17:18
(Laughter)
(笑)
17:21
I was riding in a 747
ある時、マーヴィン・ミンスキーと
17:26
with Marvin Minsky once,
747に同乗していたときのことです
17:28
and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this.
彼はカードを取り出して言いました「これを見てくれ!」
17:30
It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts
「安全な飛行をご提供するため、
17:33
working together to make you a safe flight.'
この飛行機は何十万もの小さなパーツが連携して働いています、だってさ」
17:37
Doesn't that make you feel confident?"
「安心だね」
17:41
(Laughter)
(笑)
17:43
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well
実際、ものが複雑になる程
17:45
when it gets complicated.
工学プロセスはうまくいかないものです
17:48
So we're beginning to depend on computers
ですから、工学とは全く違うプロセスをする
17:50
to do a process that's very different than engineering.
コンピュータに頼るようになってきています
17:52
And it lets us produce things of much more complexity
その方法で 普通の工学技術で作るよりも
17:56
than normal engineering lets us produce.
ずっと複雑なものが可能になります
17:59
And yet, we don't quite understand the options of it.
しかしながら、その選択肢をよく分かっていません
18:01
So in a sense, it's getting ahead of us.
ある意味では、私達の先を行っています
18:04
We're now using those programs
今やそれらのプログラムを使って
18:06
to make much faster computers
更に速いコンピュータを作ろうとしています
18:08
so that we'll be able to run this process much faster.
この過程をより速く実行できるようになるために
18:10
So it's feeding back on itself.
つまり、自己増殖的です
18:13
The thing is becoming faster
物事はどんどん速くなっているので
18:16
and that's why I think it seems so confusing.
理解が難しいのだと思います
18:18
Because all of these technologies are feeding back on themselves.
これら全てのテクノロジーが自己増殖的に進歩しています
18:20
We're taking off.
何か新しいことが始まりそうです
18:23
And what we are is we're at a point in time
今 私達は、単細胞生物が
18:25
which is analogous to when single-celled organisms
多細胞生物に変わろうとしていたときと
18:28
were turning into multi-celled organisms.
同様な時点にいます
18:30
So we're the amoebas
つまり私達はアメーバであり
18:33
and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating.
作り出そうとしている物が何だか解らないのです
18:35
We're right at that point of transition.
まさに移行点にいるのです
18:38
But I think that there really is something coming along after us.
私たちの後には 確実に何かが出てくるはずです
18:40
I think it's very haughty of us
自身が進化の最終形態であると
18:43
to think that we're the end product of evolution.
思い込むのはとても高慢です
18:45
And I think all of us here
そして、ここにいる全ての人が
18:48
are a part of producing
次に来る何かを作るために
18:50
whatever that next thing is.
一役を担っていると思っています
18:52
So lunch is coming along,
それでは もうすぐお昼なので
18:54
and I think I will stop at that point,
淘汰されてしまう前に
18:56
before I get selected out.
ここで終わりにしましょう
18:58
(Applause)
(拍手)
19:00
Translated by Shungo Haraguchi
Reviewed by Akiko Hicks

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About the Speaker:

Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for most supercomputers, as well as the RAID array. He holds over 100 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, and various electronic and mechanical devices, and has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney and now Applied Minds, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com