ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.

Why you should listen

Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.

As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

シャム・サンカー：人間とコンピューターの協力関係のはじまり

Filmed:
947,418 views

コンピューターによる力任せの計算だけでは世界を悩ます問題を解決する事はできません。例えばテロリストを捕まえたり、目には見えない兆候を見つけたりといった難しい問題の解決は、正しいアルゴリズムの発見によってではなく、コンピューターの計算能力と人間の創造力を正しい共益関係にすることによってもたらされるとシャム・サンカーは語ります。
- Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
I'd like to tell you about two gamesゲーム of chessチェス.
0
512
2556
2つのチェスの試合をご紹介します
00:18
The first happened起こった in 1997, in whichどの Garryギャリー Kasparovカスパロフ,
1
3068
3864
１つ目は1997年
ガルリ・カスパロフ（世界王者）が
00:22
a human人間, lost失われた to Deep深い Blue青, a machine機械.
2
6932
3716
ディープブルーという
コンピューターに敗れました
00:26
To manyたくさんの, this was the dawn夜明け of a new新しい era時代,
3
10648
2240
多くの人にとってこれは
新たな時代の幕開けでした
00:28
one where man would be dominated支配 by machine機械.
4
12888
2779
機械が人間を支配するような時代です
00:31
But here we are, 20 years年 on, and the greatest最大 change変化する
5
15667
3334
それから20年が経った現在
コンピューターとの付き合い方は
00:34
in how we relate関連する to computersコンピュータ is the iPadiPad,
6
19001
2690
かなり改善され
iPad に象徴される時代になりました
00:37
not HALHAL.
7
21691
2045
HALではありませんでした
00:39
The second二番 gameゲーム was a freestyleフリースタイル chessチェス tournamentトーナメント
8
23736
2648
2つ目の試合は2005年の
「フリースタイル」のトーナメント
00:42
in 2005, in whichどの man and machine機械 could enter入る together一緒に
9
26384
2969
人間とコンピューターが
対戦するだけでなく
00:45
as partnersパートナー, ratherむしろ than adversaries敵, if they so chose選択した.
10
29353
4666
人間とコンピューターが
組んで参加しても良いものです
00:49
At first, the results結果 were predictable予測可能な.
11
34019
1851
出だしの結果は予想通りで
00:51
Even a supercomputerスーパーコンピュータ was beaten殴られた by a grandmasterグランドマスター
12
35870
2497
スーパーコンピューターでさえ
人間のチャンピオンと
00:54
with a relatively比較的 weak弱い laptopラップトップ.
13
38367
2312
性能の劣るラップトップが組んだ
ペアに敗れました
00:56
The surprise驚き came来た at the end終わり. Who won勝った?
14
40679
2985
大番狂わせは最終戦でした
00:59
Not a grandmasterグランドマスター with a supercomputerスーパーコンピュータ,
15
43664
2776
優勝者はチャンピオンと
スーパーコンピューターのペアではなく
01:02
but actually実際に two Americanアメリカ人 amateursアマチュア
16
46440
1493
実は２人のアメリカの―
01:03
usingを使用して three三 relatively比較的 weak弱い laptopsラップトップ.
17
47933
3822
アマチュアと３台の平凡な
ラップトップのチームでした
01:07
Their彼らの ability能力 to coachコーチ and manipulate操作する their彼らの computersコンピュータ
18
51755
2596
２人はコンピュータを駆使して
臨機応変に様々な手を
01:10
to deeply深く explore探検する specific特定 positionsポジション
19
54351
2435
探し出すように
手法を採ることができたので
01:12
effectively効果的に counteracted相殺された the superior優れました chessチェス knowledge知識
20
56786
2390
人間のチャンピオンの知識や
01:15
of the grandmastersグランドマスターズ and the superior優れました computational計算上の powerパワー
21
59176
2609
対戦相手のコンピュータの
優れた計算能力をも―
01:17
of other adversaries敵.
22
61785
1909
凌駕したのです
01:19
This is an astonishing驚く result結果: average平均 men男性,
23
63694
2905
平凡な人間と平凡なマシンが
組んだチームが
01:22
average平均 machines機械 beating打つ the bestベスト man, the bestベスト machine機械.
24
66599
4081
最強の人も最高のマシンも
打ち負かしたことは実に驚くべき結果です
01:26
And anywaysとにかく, isn't it supposed想定される to be man versus対 machine機械?
25
70680
3199
さて 人間にとって
機械は競争相手なんでしょうか？
01:29
Instead代わりに, it's about cooperation協力, and the right typeタイプ of cooperation協力.
26
73879
4152
いいえ 競争相手ではなく協力者―
正しい形での協力が大切です
01:33
We've私たちは been paying払う a lot of attention注意 to Marvinマーヴィン Minsky'sミンスキー
27
78031
2857
これまでの50年間 人工知能については
01:36
visionビジョン for artificial人工的な intelligenceインテリジェンス over the last 50 years年.
28
80888
3242
マーヴィン・ミンスキーが描いた見方が重視されてきました
01:40
It's a sexyセクシー visionビジョン, for sure. Manyたくさんの have embraced包まれた it.
29
84130
2262
これは多くの人が受け容れてきた魅力的な説で
01:42
It's become〜になる the dominant支配的 school学校 of thought in computerコンピューター science科学.
30
86392
2753
コンピューター・サイエンスにおいては主流の見方です
01:45
But as we enter入る the era時代 of big大きい dataデータ, of networkネットワーク systemsシステム,
31
89145
3072
しかしビッグ・データや
オープン・プラットフォームや
01:48
of open開いた platformsプラットフォーム, and embedded埋め込み technology技術,
32
92217
2698
ネットや組込み技術が
使われるような時代においては
01:50
I'd like to suggest提案する it's time to reevaluate再評価する an alternative代替 visionビジョン
33
94915
3392
別の見方をもう一度評価すべきと主張したいのです
01:54
that was actually実際に developed発展した around the same同じ time.
34
98307
3070
それはミンスキーの見方と
同じ頃に生まれていた―
01:57
I'm talking話す about J.C.R. Licklider'sリックライダーズ human-computer人間のコンピュータ symbiosis共生,
35
101377
3332
J.C.R.リックライダーが提唱し
今では―
02:00
perhapsおそらく better termedと呼ばれる "intelligenceインテリジェンス augmentation増強," I.A.
36
104709
3808
「知能増幅」（IA）と呼ばれる
人間とコンピューターの共益関係です
02:04
Lickliderリックライダー was a computerコンピューター science科学 titanチタン who had a profound深遠な
37
108517
2640
リックライダーはコンピューター・サイエンスの巨人で
02:07
effect効果 on the development開発 of technology技術 and the Internetインターネット.
38
111157
3006
計算技術とインターネットの発展に大いに貢献しました
02:10
His visionビジョン was to enable有効にする man and machine機械 to cooperate協力する
39
114163
2868
彼の見方は意思決定や
複雑な事象に対応する制御を
02:12
in making作る decisions決定, controlling制御する complex複合体 situations状況
40
117031
3590
融通のきかない事前に定義された
プログラムだけに頼るのではなく
02:16
withoutなし the inflexible柔軟性のない dependence依存
41
120621
1770
人間と機械が協力して
02:18
on predetermined所定の programsプログラム.
42
122391
2533
行うというものです
02:20
Note注意 that wordワード "cooperate協力する."
43
124924
2498
キーワードは「協力」です
02:23
Lickliderリックライダー encourages励ます us not to take a toasterトースター
44
127422
2747
リックライダーはトースターから
02:26
and make it Dataデータ from "Star星 Trekトレック,"
45
130169
2284
頭脳明晰なアンドロイドを作るのではなく
02:28
but to take a human人間 and make her more capable可能な.
46
132453
3535
人間の能力をより広げることを唱えました
02:31
Humans人間 are so amazing素晴らしい -- how we think,
47
135988
1911
人間が持つ思考方式や
非線形アプローチや
02:33
our non-linear非線形 approachesアプローチ, our creativity創造性,
48
137899
2618
創造力や反復仮説は
非常に驚くべき能力です
02:36
iterative繰り返し hypotheses仮説, all very difficult難しい if possible可能 at all
49
140517
2131
コンピューターで
仮に万一実現できるとしても
02:38
for computersコンピュータ to do.
50
142648
1345
非常に難しい分野です
02:39
Lickliderリックライダー intuitively直感的に realized実現した this, contemplating熟考する humans人間
51
143993
2452
人間は 目標を設定し 仮説を作り
02:42
setting設定 the goalsゴール, formulating処方する the hypotheses仮説,
52
146445
2327
評価方法を設定し
評価できるという違いを
02:44
determining決定する the criteria基準, and performing実行する the evaluation評価.
53
148772
3376
リックライダーは直感的に認識していました
02:48
Of courseコース, in other ways方法, humans人間 are so limited限られた.
54
152148
1775
もちろん 一方で人間は多くの
02:49
We're terribleひどい at scale規模, computation計算 and volumeボリューム.
55
153923
3235
限界があり
拡張性 計算能力 処理量では弱いものです
02:53
We require要求する high-endハイエンド talent才能 management管理
56
157158
1836
ロック・バンドが
協力し演奏活動を
02:54
to keep the rock岩 bandバンド together一緒に and playing遊ぶ.
57
158994
2064
続けるには 高度な
タレントマネジメントが必要です
02:56
Lickliderリックライダー foresaw予知 computersコンピュータ doing all the routinizableルーチン化可能な work
58
161058
2204
リックライダーは 洞察と意思決定に必要な―
02:59
that was required必須 to prepare準備する the way for insights洞察 and decision決定 making作る.
59
163262
3276
定型化できる準備は コンピュータが
全て行うようになると見通していました
03:02
Silentlyサイレント, withoutなし much fanfareファンファーレ,
60
166538
2224
静かに目立たないところで
03:04
this approachアプローチ has been compilingコンパイルする victories勝利 beyond超えて chessチェス.
61
168762
3354
このアプローチがチェスに留まらず
勝利を積み上げていきました
03:08
Proteinタンパク質 folding折畳み, a topicトピック that shares株式 the incredible信じられない expansiveness拡張性 of chessチェス —
62
172116
3356
タンパク質の折り畳み構造は
チェスと同様非常に奥深いものです
03:11
there are more ways方法 of folding折畳み a proteinタンパク質 than there are atoms原子 in the universe宇宙.
63
175472
3042
宇宙の原子の数より
多くの折り畳み組み合わせがあります
03:14
This is a world-changing世界を変える problem問題 with huge巨大 implications意義
64
178514
2353
立体構造は病気を理解し治療する上で
03:16
for our ability能力 to understandわかる and treat治療する disease疾患.
65
180867
2308
世界が変わる程の大きな意味を持つ研究分野です
03:19
And for this task仕事, supercomputerスーパーコンピュータ fieldフィールド bruteブルート force力 simply単に isn't enough十分な.
66
183175
4248
この問題を解くにはスーパーコンピューターの
力任せの計算だけでは足りません
03:23
Foldit折り目, a gameゲーム created作成した by computerコンピューター scientists科学者,
67
187423
2384
コンピュータ科学者が作った
Folditというゲームが
03:25
illustrates説明する the value値 of the approachアプローチ.
68
189807
2502
この協力アプローチの価値を表す
好例でしょう
03:28
Non-technical非技術的な, non-biologist非生物学者 amateursアマチュア play遊びます a videoビデオ gameゲーム
69
192309
3041
このゲームでは
技術者でも生物学者でもない素人が
03:31
in whichどの they visually視覚的に rearrange並べ替える the structure構造 of the proteinタンパク質,
70
195350
3073
立体表示されたタンパク質の構造を
組み替える作業をすることで
03:34
allowing許す the computerコンピューター to manage管理する the atomicアトミック forces力
71
198423
1499
コンピューターに原子間力や
03:35
and interactionsインタラクション and identify識別する structural構造的 issues問題.
72
199922
2957
相互作用や構造上の問題解明を任せました
03:38
This approachアプローチ beatビート supercomputersスーパーコンピュータ 50 percentパーセント of the time
73
202879
3023
このアプローチは
スーパーコンピューターの能力を
03:41
and tied結ばれた 30 percentパーセント of the time.
74
205902
2584
50％のケースで上回り
30％で同等だとわかりました
03:44
Foldit折り目 recently最近 made製 a notable注目すべき and majorメジャー scientific科学的 discovery発見
75
208486
3137
Folditは最近注目すべき大発見をしました
03:47
by deciphering解読 the structure構造 of the Mason-Pfizerメイソンファイザー monkeyモンキー virusウイルス.
76
211623
3160
メイソン・ファイザー・サルウイルスの
分解酵素を解読したのです
03:50
A proteaseプロテアーゼ that had eluded逃げた determination決定 for over 10 years年
77
214783
3015
10年間も わからなかった構造を
03:53
was solved解決した was by three三 players選手 in a matter問題 of days日々,
78
217798
2626
3人のゲーマーがほんの数日で解決してしまったのです
03:56
perhapsおそらく the first majorメジャー scientific科学的 advance前進
79
220424
2025
ゲームをすることから生まれてくる
03:58
to come from playing遊ぶ a videoビデオ gameゲーム.
80
222449
2323
大きな科学技術を発展させる
おそらく最初の例です
04:00
Last year年, on the siteサイト of the Twinツイン Towersタワーズ,
81
224772
2181
ツインタワーのあった場所に昨年
04:02
the 9/11 memorial記念碑 opened開かれた.
82
226953
1473
9.11の記念碑ができました
04:04
It displaysディスプレイ the names名前 of the thousands千 of victims犠牲者
83
228426
2721
この記念碑は「意味ある隣接関係」という
04:07
usingを使用して a beautiful綺麗な concept概念 calledと呼ばれる "meaningful意味のある adjacency隣接."
84
231147
3063
美しいコンセプトに基づいて
何千もの犠牲者の名前を表示しています
04:10
It places場所 the names名前 next次 to each各 other basedベース on their彼らの
85
234210
2166
そこでは犠牲者の名が友人 家族 同僚など
04:12
relationships関係 to one another別の: friends友達, families家族, coworkers同僚.
86
236376
2213
人間関係に基づいて配置されています
04:14
When you put it all together一緒に, it's quiteかなり a computational計算上の
87
238589
3028
3,500もの名前と1,800もの関係の要請を考慮して
04:17
challengeチャレンジ: 3,500 victims犠牲者, 1,800 adjacency隣接 requestsリクエスト,
88
241617
4223
関係を表現するのは
計算処理として大きな挑戦です
04:21
the importance重要度 of the overall全体 physical物理的 specifications仕様
89
245840
3092
全員の物理的な位置の制約と最終的な見た目の美しさを
04:24
and the final最後の aesthetics美学.
90
248932
2137
両立する必要があります
04:26
When first reported報告 by the mediaメディア, full満員 creditクレジット for suchそのような a feat偉業
91
251069
2615
メディアに報道された当初
04:29
was given与えられた to an algorithmアルゴリズム from the New新しい Yorkヨーク Cityシティ
92
253684
1892
その功績はニューヨークのデザイン会社
04:31
design設計 firm当社 Local地元 Projectsプロジェクト. The truth真実 is a bitビット more nuanced微妙.
93
255576
4001
Local Projectsによる
アルゴリズムのものとされましたが
04:35
While an algorithmアルゴリズム was used to develop開発する the underlying根底にある frameworkフレームワーク,
94
259577
2871
アルゴリズムを使って
デザインを可能にする枠組みを提供し
04:38
humans人間 used that frameworkフレームワーク to design設計 the final最後の result結果.
95
262448
3008
人間がこの枠組みの上で
最終的なデザインを描いたのです
04:41
So in this case場合, a computerコンピューター had evaluated評価された millions何百万
96
265456
2225
この場合コンピューターは何百万もの
04:43
of possible可能 layoutsレイアウト, managed管理された a complex複合体 relationalリレーショナル systemシステム,
97
267681
3335
可能なレイアウトを評価し
複雑な関係性をやりくりし
04:46
and kept保管 trackトラック of a very large大 setセット of measurements測定値
98
271016
2414
膨大な形状や多様性のデータを管理して
04:49
and variables変数, allowing許す the humans人間 to focusフォーカス
99
273430
2410
逐一提示し
人間が構成を選択しながら
04:51
on design設計 and compositional構成的 choices選択肢.
100
275840
2802
人間はデザインや構成にだけ
集中できるようにしたのです
04:54
So the more you look around you,
101
278642
1036
周りを見れば見るほど
04:55
the more you see Licklider'sリックライダーズ visionビジョン everywhereどこにでも.
102
279678
1962
リックライダーの予見した世界になっています
04:57
Whetherどうか it's augmented増強された reality現実 in your iPhoneiPhone or GPSGPS in your car車,
103
281640
3304
それがiPhoneの拡張現実であれ
カーナビであれ
05:00
human-computer人間のコンピュータ symbiosis共生 is making作る us more capable可能な.
104
284944
2970
人間とコンピューターの共益関係は
我々の能力を拡張しています
05:03
So if you want to improve改善する human-computer人間のコンピュータ symbiosis共生,
105
287914
1655
その協力関係を更に発展させるために
05:05
what can you do?
106
289569
1429
何ができるでしょうか？
05:06
You can start開始 by designing設計 the human人間 into the processプロセス.
107
290998
2452
人間の関与をプロセスに組み込んでデザインしましょう
05:09
Instead代わりに of thinking考え about what a computerコンピューター will do to solve解決する the problem問題,
108
293450
2204
コンピュータを前提とした解決方法ではなく
05:11
design設計 the solution溶液 around what the human人間 will do as well.
109
295654
3869
人間の役割を考慮に入れて解決策をデザインするのです
05:15
When you do this, you'llあなたは quickly早く realize実現する that you spent過ごした
110
299523
1937
実際に やってみると
作業時間のほとんどが
05:17
all of your time on the interfaceインタフェース betweenの間に man and machine機械,
111
301460
2879
人間と機械間のインターフェイスの開発に
費やされたとわかります
05:20
specifically具体的に on designing設計 away the friction摩擦 in the interactionインタラクション.
112
304339
3099
特に両者間の摩擦が減るように
デザインするのに時間がかかります
05:23
In fact事実, this friction摩擦 is more important重要 than the powerパワー
113
307438
2766
人間や機械のそれぞれの能力が
どの程度優れているがではなく
05:26
of the man or the powerパワー of the machine機械
114
310204
2052
この摩擦の大小こそが
最終的な能力を
05:28
in determining決定する overall全体 capability能力.
115
312256
1931
より大きく左右します
05:30
That's why two amateursアマチュア with a few少数 laptopsラップトップ
116
314187
1977
数台のPCと素人が
スーパーコンピューターとチャンピオンを
05:32
handily手軽に beatビート a supercomputerスーパーコンピュータ and a grandmasterグランドマスター.
117
316164
2456
たやすく打ち負かした理由もここにあります
05:34
What Kasparovカスパロフ callsコール processプロセス is a byproduct副産物 of friction摩擦.
118
318620
3005
カスパロフが呼ぶように
プロセスには摩擦がつきものです
05:37
The better the processプロセス, the lessもっと少なく the friction摩擦.
119
321625
2401
プロセスがよければ
摩擦は減ります
05:39
And minimizing最小化する friction摩擦 turnsターン out to be the decisive決定的 variable変数.
120
324026
4256
そして摩擦をいかに軽減できるかが
結果を握ります
05:44
Or take another別の example例: big大きい dataデータ.
121
328282
2243
他の例で言えば
例えばビッグデータ
05:46
Everyすべて interactionインタラクション we have in the world世界 is recorded記録された
122
330525
1906
世界中の我々の行動は
電話端末や
05:48
by an ever growing成長する arrayアレイ of sensorsセンサ: your phone電話,
123
332431
3059
クレジットカードやコンピュータなどの
増え続けるセンサー網で
05:51
your creditクレジット cardカード, your computerコンピューター. The result結果 is big大きい dataデータ,
124
335490
2373
集め記録されます
その結果がビッグデータです
05:53
and it actually実際に presentsプレゼント us with an opportunity機会
125
337863
1742
それは人間の実態を
05:55
to more deeply深く understandわかる the human人間 condition調子.
126
339605
2662
より深く理解できるような機会を
我々に与えてくれます
05:58
The majorメジャー emphasis重点 of most最も approachesアプローチ to big大きい dataデータ
127
342267
2305
ビッグデータへのほとんどのアプローチは
06:00
focusフォーカス on, "How do I store格納 this dataデータ? How do I searchサーチ
128
344572
2215
「どうデータを保管し 検索し 処理するか？」に
06:02
this dataデータ? How do I processプロセス this dataデータ?"
129
346787
2276
焦点がおかれています
06:04
These are necessary必要 but insufficient不十分 questions質問.
130
349063
2204
この観点は必要ですが
これでは不十分です
06:07
The imperative命令的 is not to figure数字 out how to compute計算する,
131
351267
2471
必要なのは「どう」処理するかではなく
06:09
but what to compute計算する. How do you impose課す human人間 intuition直感
132
353738
2184
「何を」処理し
この大規模なデータに対して
06:11
on dataデータ at this scale規模?
133
355922
1791
「人間の直観をどう生かすか」です
06:13
Again, we start開始 by designing設計 the human人間 into the processプロセス.
134
357713
3499
ここでも 人間をプロセスに組み込みます
06:17
When PayPalPayPal was first starting起動 as a businessビジネス, their彼らの biggest最大
135
361212
2812
PayPalがビジネスを始めた当時
彼らの最大の課題は
06:19
challengeチャレンジ was not, "How do I send送信する moneyお金 back and forth前進 onlineオンライン?"
136
364024
2804
「ネット上で どうお金をやり取りするか？」ではなく
06:22
It was, "How do I do that withoutなし beingであること defrauded欺かれた by organized組織された crime犯罪?"
137
366828
3872
「組織的な詐欺行為をどう回避するか？」でした
06:26
Why so challenging挑戦? Because while computersコンピュータ can learn学ぶ
138
370700
2088
なぜそれほど難しいか？
コンピューターは
06:28
to detect検出する and identify識別する fraud詐欺 basedベース on patternsパターン,
139
372788
3144
過去のパターンに基づいて
詐欺を検知できるようになりますが
06:31
they can't learn学ぶ to do that basedベース on patternsパターン
140
375932
1479
未知のパターンから
06:33
they've彼らは never seen見た before, and organized組織された crime犯罪
141
377411
2116
詐欺を検知できるようにはなりません
06:35
has a lot in common一般 with this audience聴衆: brilliantブリリアント people,
142
379527
2709
犯罪組織と皆さんは似ています
06:38
relentlessly絶え間なく resourceful豊富な, entrepreneurial起業家 spirit精神 — (Laughter笑い) —
143
382236
3640
優秀で 機知に富んでいて
やってやろうという気概に満ちている（笑）
06:41
and one huge巨大 and important重要 difference差: purpose目的.
144
385876
2712
ただ １つ大きな違いがあって
それは「目的」です
06:44
And so while computersコンピュータ alone単独で can catchキャッチ all but the cleverest賢明な
145
388588
2832
コンピューターだけでも
詐欺のほとんどが見抜けられますが
06:47
fraudsters詐欺師, catchingキャッチする the cleverest賢明な is the difference差
146
391420
2253
最もずる賢い詐欺師を
捕まえられるかどうかが
06:49
betweenの間に success成功 and failure失敗.
147
393673
2545
成功と失敗を分けるのです
06:52
There's a whole全体 classクラス of problems問題 like this, onesもの with
148
396218
2221
このような問題はたくさんあります
06:54
adaptiveアダプティブ adversaries敵. They rarelyまれに if ever presentプレゼント with a
149
398439
2575
常に新たな手を使う敵は
コンピューターが認識できるような
06:56
repeatable反復可能な patternパターン that's discernable識別可能な to computersコンピュータ.
150
401014
2736
手口の知られたパターンで
現れることはめったになく
06:59
Instead代わりに, there's some inherent固有の component成分 of innovation革新 or disruption混乱,
151
403750
3993
敵は常に革新・刷新を行っており
ビッグデータに埋もれてしまって
07:03
and increasinglyますます these problems問題 are buried埋葬された in big大きい dataデータ.
152
407743
2735
そうした問題が
どんどん増えていっています
07:06
For example例, terrorismテロ. Terroristsテロリスト are always adapting適応する
153
410478
2500
例えばテロです
テロリストは大小様々な方法で
07:08
in minorマイナー and majorメジャー ways方法 to new新しい circumstances状況, and despite何と
154
412978
2052
環境に適応し身を隠します
07:10
what you mightかもしれない see on TVテレビ, these adaptations適応,
155
415030
3094
テレビで見るのと違って
テロリストが潜伏するのも
07:14
and the detection検出 of them, are fundamentally根本的に human人間.
156
418124
2293
それを発見するのも
根本的に人間です
07:16
Computersコンピュータ don't detect検出する novel小説 patternsパターン and new新しい behaviors行動,
157
420417
3117
コンピューターは新手のパターンや
未知の行動を探知できません
07:19
but humans人間 do. Humans人間, usingを使用して technology技術, testingテスト hypotheses仮説,
158
423534
3235
人間ならできます
人間が技術を使い
仮説を用いて
07:22
searching検索 for insight洞察力 by asking尋ねる machines機械 to do things for them.
159
426769
4620
機械の助けを借りながら
真相を洞察するのです
07:27
Osamaオサマ binビン Ladenラーデン was not caught捕らえられた by artificial人工的な intelligenceインテリジェンス.
160
431389
2320
ビン・ラディンを捕えたのは
07:29
He was caught捕らえられた by dedicated専用, resourceful豊富な, brilliantブリリアント people
161
433709
2553
人工知能ではなく
07:32
in partnershipsパートナーシップ with various様々な technologiesテクノロジー.
162
436262
4269
様々な技術に助けられた
優秀で 機略に富む 懸命な人々でした
07:36
As appealing訴える as it mightかもしれない sound音, you cannotできない algorithmicallyアルゴリズム的に
163
440531
2818
実現できればいいのですが
データから自動的に答えを
07:39
dataデータ mine鉱山 your way to the answer回答.
164
443349
1601
導きだすことはできません
07:40
There is no "Find Terroristテロリスト" buttonボタン, and the more dataデータ
165
444950
2855
「テロリストを見つける」なんてボタンはありませんし
07:43
we integrate統合する from a vast広大 variety品種 of sourcesソース
166
447805
2302
多種多様な情報源から
幅広い形式のデータを
07:46
across横断する a wideワイド variety品種 of dataデータ formatsフォーマット from very
167
450107
2133
集めれば集めるほどに
07:48
disparate異なる systemsシステム, the lessもっと少なく effective効果的な dataデータ mining鉱業 can be.
168
452240
3309
そこから意味のある知識や情報を
引き出すことは難しくなります
07:51
Instead代わりに, people will have to look at dataデータ
169
455549
2024
そうならないように
人間がまずデータを見て
07:53
and searchサーチ for insight洞察力, and as Lickliderリックライダー foresaw予知 long ago前,
170
457573
3456
洞察を行うのです
リックライダーがずいぶん前に予見していたように
07:56
the keyキー to great results結果 here is the right typeタイプ of cooperation協力,
171
461029
2685
大きな結果は正しい協力から生まれます
07:59
and as Kasparovカスパロフ realized実現した,
172
463714
1524
またカスパロフの認識どおり
08:01
that means手段 minimizing最小化する friction摩擦 at the interfaceインタフェース.
173
465238
3031
協力するにはインターフェイスの摩擦を
最小化する必要があります
08:04
Now this approachアプローチ makes作る possible可能 things like combingコーミング
174
468269
2758
これが実行できれば
08:06
throughを通して all available利用可能な dataデータ from very different異なる sourcesソース,
175
471027
3386
様々な出所からのデータを
あますところなく集めて解析して
08:10
identifying識別 keyキー relationships関係 and puttingパッティング them in one place場所,
176
474413
2792
重要な関連性を特定し
そのデータだけを抽出できます
08:13
something that's been nearlyほぼ impossible不可能 to do before.
177
477205
2928
以前なら不可能だったことです
08:16
To some, this has terrifying恐ろしい privacyプライバシー and civil市民 liberties自由
178
480133
1942
これがプライバシーや自由への脅威となるか
08:17
implications意義. To othersその他 it foretells予告する of an era時代 of greater大きい
179
482075
3410
反対に それらがより強固に
保護される時代をもたらすか
08:21
privacyプライバシー and civil市民 liberties自由 protections保護,
180
485485
1909
などと捉え方はそれぞれですが
08:23
but privacyプライバシー and civil市民 liberties自由 are of fundamental基本的な importance重要度.
181
487394
2936
プライバシーや自由は基本的で重要なものです
08:26
That must必須 be acknowledged認められた, and they can't be swept掃討 aside脇に,
182
490330
2193
それは強く意識されなければなりませんし
08:28
even with the bestベスト of intentsインテント.
183
492523
2530
どんな理由があっても切り捨てることはできません
08:30
So let's explore探検する, throughを通して a coupleカップル of examples例, the impact影響
184
495053
2518
それでは
人間とコンピューターの共益関係を
08:33
that technologiesテクノロジー built建てられた to driveドライブ human-computer人間のコンピュータ symbiosis共生
185
497571
2406
最大限に活かすように
作られた技術の影響を示す
08:35
have had in recent最近 time.
186
499977
2919
最近のいくつかの事例を見てみましょう
08:38
In October10月, 2007, U.S. and coalition連合 forces力 raided襲撃
187
502896
3416
2007年10月
米軍と同盟国の連合軍が
シリアとの国境に位置し
08:42
an alアル Qaedaカイダ safe安全 house家 in the cityシティ of Sinjarシンジャル
188
506312
2416
イラクの町 シンジャールにある
08:44
on the Syrianシリア border境界 of Iraqイラク.
189
508728
1934
アル・カーイダのアジトを急襲しました
08:46
They found見つけた a treasure宝 trove〜する of documents書類:
190
510662
2376
そこで貴重な書類の山を掘り当てました
08:48
700 biographical伝記 sketchesスケッチ of foreign外国人 fighters戦闘機.
191
513038
2335
それは700人分もの
外国人兵士の略歴でした
08:51
These foreign外国人 fighters戦闘機 had left their彼らの families家族 in the Gulf湾,
192
515373
2584
湾岸や地中海東側沿岸 そして
08:53
the Levantレヴァント and North北 Africaアフリカ to join参加する alアル Qaedaカイダ in Iraqイラク.
193
517957
3146
アフリカの国々に家族を残し
アル・カーイダ兵に志願した人々です
08:57
These records記録 were human人間 resourceリソース formsフォーム.
194
521103
1616
略歴書類は
まるで職歴質問集で
08:58
The foreign外国人 fighters戦闘機 filled満たされた them out as they joined参加した the organization組織.
195
522719
2855
兵達は入隊時に質問事項に回答していました
09:01
It turnsターン out that alアル Qaedaカイダ, too,
196
525574
1211
アル・カーイダでさえも
09:02
is not withoutなし its bureaucracy官僚. (Laughter笑い)
197
526785
2597
お役所みたいな形があるわけですね
（笑）
09:05
They answered答えた questions質問 like, "Who recruited募集 you?"
198
529382
2098
質問は
「誰に誘われたのか？」
09:07
"What's your hometown出身地?" "What occupation職業 do you seekシーク?"
199
531480
2854
「出身はどこか？」
「希望の職種は何か？」といったものでした
09:10
In that last question質問, a surprising驚くべき insight洞察力 was revealed明らかに.
200
534334
3169
そして最後の質問から驚くべき真相が現れました
09:13
The vast広大 majority多数 of foreign外国人 fighters戦闘機
201
537503
2400
それら外国人兵のほとんどが
09:15
were seekingシーク to become〜になる suicide自殺 bombers爆撃機 for martyrdom殉教 --
202
539903
2400
自爆テロによる殉死を望んでいたのです
09:18
hugely大いに important重要, since以来 betweenの間に 2003 and 2007, Iraqイラク
203
542303
4338
2003年から2007年にかけて
イラクでは1,382件の自爆テロ行為があり
09:22
had 1,382 suicide自殺 bombings爆撃, a majorメジャー sourceソース of instability不安定.
204
546641
4244
情勢を不安定にしている大きな要因でした
殉死願望は 非常に重要な真相です
09:26
Analyzing分析する this dataデータ was hardハード. The originalsオリジナル were sheetsシート
205
550885
2058
データの分析は困難でした
まず
09:28
of paper紙 in Arabicアラビア語 that had to be scannedスキャンした and translated翻訳された.
206
552943
2742
原本はアラビア語で
用紙のスキャンと翻訳が必要でした
09:31
The friction摩擦 in the processプロセス did not allow許す for meaningful意味のある
207
555685
2192
このプロセスでは
摩擦が大きかったので
09:33
results結果 in an operational操作可能な time frameフレーム usingを使用して humans人間, PDFsPDF
208
557877
3350
人間が根気づよくPDFを
読み続ける程度では
作戦に間に合う時間内に
09:37
and tenacity強靭性 alone単独で.
209
561227
2218
有意義な結果を
出せそうにありませんでした
09:39
The researchers研究者 had to leverレバー up their彼らの human人間 minds心
210
563445
1953
調査員達は
明らかになっていない―
09:41
with technology技術 to dive潜水 deeperもっと深く, to explore探検する non-obvious自明ではない
211
565398
2345
仮説を探るべく
技術でテコ入れして
09:43
hypotheses仮説, and in fact事実, insights洞察 emerged出現した.
212
567743
3218
深く思考する必要がありました
そして ある真相を明らかにしました
09:46
Twenty20 percentパーセント of the foreign外国人 fighters戦闘機 were from Libyaリビア,
213
570961
2644
外国人兵の20%はリビア出身でした
09:49
50 percentパーセント of those from a singleシングル townタウン in Libyaリビア,
214
573605
2968
その内半分はとあるひとつの町出身でした
重大な発見です
09:52
hugely大いに important重要 since以来 prior前の statistics統計 put that figure数字 at
215
576573
2450
これはそれまでの統計では3%という数字でした
09:54
three三 percentパーセント. It alsoまた、 helped助けた to honeホーン in on a figure数字
216
579023
2383
またこのデータは
リビアの武装グループの
09:57
of rising上昇する importance重要度 in alアル Qaedaカイダ, Abuアブ Yahyaヤヒヤ al-Libiアルリビ,
217
581406
2977
アル・カーイダ内で地位が高まる
指導者アブ・ヤハ・アルリビに
10:00
a senior上級 cleric聖職者 in the Libyanリビア Islamicイスラム fighting戦う groupグループ.
218
584383
2631
狙いを絞ることに
ひと役買いました
10:02
In March行進 of 2007, he gave与えた a speechスピーチ, after whichどの there was
219
587014
2664
2007年に彼が演説を行ったのち
10:05
a surgeサージ in participation参加 amongst間に Libyanリビア foreign外国人 fighters戦闘機.
220
589678
3466
リビア出身の兵士が急増していたのです
10:09
Perhapsおそらく most最も clever賢い of all, thoughしかし, and least少なくとも obvious明らか,
221
593144
3106
さらに 最もずる賢く
全く目立たないものでしたが
10:12
by flippingフリッピング the dataデータ on its head頭, the researchers研究者 were
222
596250
2073
調査員達は分析方法を
がらりと変えることで
10:14
ableできる to deeply深く explore探検する the coordination調整 networksネットワーク in Syriaシリア
223
598323
2900
シリアの紹介グループを深く探ることができました
10:17
that were ultimately最終的に responsible責任ある for receiving受信 and
224
601223
2517
そのグループこそが外国人兵士の
10:19
transporting輸送 the foreign外国人 fighters戦闘機 to the border境界.
225
603740
2464
受け入れと国境への移動を担っていました
10:22
These were networksネットワーク of mercenaries傭兵, not ideologuesイデオローグ,
226
606204
2633
グループは宗教的イデオロギーの元に集まったのでなく
10:24
who were in the coordination調整 businessビジネス for profit利益.
227
608837
2398
お金のための傭兵紹介サービスでした
10:27
For example例, they charged荷担した Saudiサウジ foreign外国人 fighters戦闘機
228
611235
1904
例えば リビア兵に比べて
お金の取れる
10:29
substantially実質的に more than Libyansリビア人, moneyお金 that would have
229
613139
2199
サウジ兵から高額な紹介料を
巻き上げていました
10:31
otherwiseさもないと gone行った to alアル Qaedaカイダ.
230
615338
2320
取られなければ アル・カーイダが
手にしたであろうお金でした
10:33
Perhapsおそらく the adversary敵 would disrupt混乱する their彼らの own自分の networkネットワーク
231
617658
2045
聖戦の兵士が詐取されていることを
10:35
if they knew知っていた they cheating不正行為 would-beだろう jihadistsジハード.
232
619703
3035
アル・カーイダが知ったら
自軍側のグループを解消したことでしょう
10:38
In January1月, 2010, a devastating壊滅的な 7.0 earthquake地震 struck打たれた Haitiハイチ,
233
622738
3745
2010年1月マグニチュード7.0の
壊滅的な地震がハイチを襲いました
10:42
third三番 deadliest死に至る earthquake地震 of all time, left one million百万 people,
234
626483
2916
死者の数は観測史上 3番目で
人口の10%にあたる
10:45
10 percentパーセント of the population人口, homelessホームレス.
235
629399
2584
100万人が家を失いました
10:47
One seemingly一見 small小さい aspectアスペクト of the overall全体 relief救済 effort努力
236
631983
3137
支援活動全体から見れば
小さなことに見える１要素が
10:51
becameなりました increasinglyますます important重要 as the delivery配達 of foodフード
237
635120
2176
食料や水の配給が始まると
10:53
and water水 started開始した rolling圧延.
238
637296
2160
次第に重要な要素となりました
10:55
January1月 and February2月 are the dryドライ months数ヶ月 in Haitiハイチ,
239
639456
1458
１月と２月はハイチの乾期ですが
10:56
yetまだ manyたくさんの of the campsキャンプ had developed発展した standing立っている water水.
240
640914
2942
多くの避難所では
水が溜まっていきました
10:59
The only institution機関 with detailed詳細な knowledge知識 of Haiti'sハイチ
241
643856
2122
ハイチの氾濫原を詳細に把握している
11:01
floodplains氾濫原 had been leveledレベルの
242
645978
1297
唯一の機関は
11:03
in the earthquake地震, leadershipリーダーシップ inside内部.
243
647275
3008
指揮系統もろとも
地震で倒壊していました
11:06
So the question質問 is, whichどの campsキャンプ are at riskリスク,
244
650283
2575
ここで知りたいのは
どの避難所の危険度が高く
11:08
how manyたくさんの people are in these campsキャンプ, what's the
245
652858
1921
それぞれ何人が避難生活をしており
11:10
timelineタイムライン for flooding洪水, and given与えられた very limited限られた resourcesリソース
246
654779
2311
洪水はいつ起こるのか
ということです
11:12
and infrastructureインフラ, how do we prioritize優先順位をつける the relocation移転?
247
657090
3384
非常に限られた資源とインフラの下で
避難所移転の順序をどう決めるのか？
11:16
The dataデータ was incredibly信じられないほど disparate異なる. The U.S. Army軍 had
248
660474
2344
データは信じられないほど
バラバラでした
11:18
detailed詳細な knowledge知識 for only a small小さい sectionセクション of the country国.
249
662818
2929
米軍が詳細な情報を持っていたのは
限られた地域のみでした
11:21
There was dataデータ onlineオンライン from a 2006 environmental環境 riskリスク
250
665747
2511
2006年環境リスク会議のデータも
他の地理データも
11:24
conference会議, other geospatial地理空間 dataデータ, noneなし of it integrated統合された.
251
668258
2664
ネット上で
バラバラに存在していました
11:26
The human人間 goalゴール here was to identify識別する campsキャンプ for relocation移転
252
670922
2958
ここでの目標は危険度に基づいて移転する
11:29
basedベース on priority優先 need.
253
673880
2395
避難所の優先順位をつけることでした
11:32
The computerコンピューター had to integrate統合する a vast広大 amount量 of geospacial地理空間
254
676275
2440
そのためにコンピューターは膨大な
11:34
information情報, socialソーシャル mediaメディア dataデータ and relief救済 organization組織
255
678715
2584
地理情報やソーシャル・メディアの情報
支援機関からの情報を
11:37
information情報 to answer回答 this question質問.
256
681299
3480
まとめなければなりませんでした
11:40
By implementing実装する a superior優れました processプロセス, what was otherwiseさもないと
257
684779
2415
この解決に
より優れたプロセスを
創造したことで
11:43
a task仕事 for 40 people over three三 months数ヶ月 becameなりました
258
687194
2608
40人がかりで３ヶ月はかかったであろう作業を
11:45
a simple単純 jobジョブ for three三 people in 40 hours時間,
259
689802
3176
たった３人が40時間で終えてしまいました
11:48
all victories勝利 for human-computer人間のコンピュータ symbiosis共生.
260
692978
2628
人間とコンピューターとの共益関係の成果です
11:51
We're more than 50 years年 into Licklider'sリックライダーズ visionビジョン
261
695606
2054
リックライダーの予見から50年以上経った今
11:53
for the future未来, and the dataデータ suggests提案する that we should be
262
697660
2242
これまでのデータからすれば
11:55
quiteかなり excited興奮した about tacklingタックル this century's世紀の hardest一番難しい problems問題,
263
699902
3030
人間とコンピュータが協力して
今世紀の最も難しい問題の数々に
11:58
man and machine機械 in cooperation協力 together一緒に.
264
702932
2947
取り組めば 大きな成果を期待できるのです
12:01
Thank you. (Applause拍手)
265
705879
2197
ありがとうございました
12:03
(Applause拍手)
266
708076
2505
（拍手）
Translated by DSK INOUE
Reviewed by Akinori Oyama

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.

Why you should listen

Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.

As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com
THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM