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TED2013

Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

スチュワート・ファイアスタイン: 無知の追及

February 28, 2013

真の科学的研究とはどういうものでしょうか?科学的手法よりはむしろ無為の時間を暗闇で過ごすことに近い、というのは神経科学者のスチュワート・ファイアスタインのジョークです。 ファイアスタインは、この機知に溢れる講演で、科学の核心が実践される様子に触れます。さらに彼は、私たちは知らないものごとを ―あるいは「高品質の無知」を― 既知のものごとと同じくらい評価すべきであると提言しています

Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
00:12
There is an ancient proverb that says
こんな古い諺があります
「暗い部屋で黒猫を探すのは
とても難しい
00:15
it's very difficult to find a black cat in a dark room,
00:19
especially when there is no cat.
特に 猫が居ないなら なおさらだ」
科学とその仕組みを説明するのに
00:22
I find this a particularly apt description of science
適した諺です
00:26
and how science works --
暗い部屋の中で 動いて
何かにぶつかれば
00:28
bumbling around in a dark room, bumping into things,
ぶつかったものの形やそれが何かを
00:31
trying to figure out what shape this might be,
解き明かそうと試みます
どこかに猫がいるらしいという報告もあるが
00:33
what that might be,
信頼できるのやらできないのやら
00:35
there are reports of a cat somewhere around,
というありさまです
00:37
they may not be reliable, they may be,
00:39
and so forth and so on.
00:41
Now I know this is different than the way most people
一般に考えられている科学とは
違っていますね
00:43
think about science.
00:44
Science, we generally are told,
科学は普通こう説明されます
00:46
is a very well-ordered mechanism for
整然とした仕組みによって
00:48
understanding the world,
00:50
for gaining facts, for gaining data,
世界を理解したり
事実やデータを得るものであり
ルールに基づいたものである
00:52
that it's rule-based,
科学者はいわゆる科学的手法を用いるもの
00:54
that scientists use this thing called the scientific method
14世代にわたって適用されている
00:57
and we've been doing this for 14 generations or so now,
科学的手法とは 一連の規則によって
01:00
and the scientific method is a set of rules
データから揺るぎない冷厳な事実を得るものだ
01:02
for getting hard, cold facts out of the data.
それは事実ではないと申し上げたいのです
01:06
I'd like to tell you that's not the case.
確かに科学的手法はあります
01:08
So there's the scientific method,
しかし これが実情です  (笑)
01:10
but what's really going on is this. (Laughter)
<科学的手法 あるいは 
無為の時間>
01:13
[The Scientific Method vs. Farting Around]
そして こう続きます
01:14
And it's going on kind of like that.
<科学的手法 あるいは 
無為の時間を暗闇で過ごす> (笑)
01:17
[... in the dark] (Laughter)
01:18
So what is the difference, then,
ならば
私が信じている科学の追及と
人々の認識とでは
01:23
between the way I believe science is pursued
何が違うのでしょうか?
01:26
and the way it seems to be perceived?
この違いについての初めて思い当たったのは
01:29
So this difference first came to me in some ways
コロンビア大学で役職を2つ兼務した時でした
01:32
in my dual role at Columbia University,
私は 教授であり 同時に
神経科学の研究室を率いています
01:34
where I'm both a professor and run a laboratory in neuroscience
脳の働きについて研究しています
01:38
where we try to figure out how the brain works.
匂いの研究を通して取り組んでいます
01:40
We do this by studying the sense of smell,
つまり 嗅覚についてです
01:43
the sense of olfaction, and in the laboratory,
研究室においては それは大きな喜びであり
魅了させられる仕事です
01:45
it's a great pleasure and fascinating work
院生や博士研究員と一緒に
01:48
and exciting to work with graduate students and post-docs
01:51
and think up cool experiments to understand how this
嗅覚の働きや 脳の働きを理解するために
面白い実験を考え出すのは刺激的で
01:53
sense of smell works and how the brain might be working,
01:56
and, well, frankly, it's kind of exhilarating.
率直に言って わくわくする仕事です
一方同時に
01:59
But at the same time, it's my responsibility
学部生に大教室の講座で
脳について教えることも私の職務です
02:01
to teach a large course to undergraduates on the brain,
脳は大きな題材であり 準備には時間がかかります
02:04
and that's a big subject,
02:05
and it takes quite a while to organize that,
大変やりがいがありますし
とても興味深いものでもあります
02:08
and it's quite challenging and it's quite interesting,
しかし わくわくするものではないと
言わざるを得ません
02:11
but I have to say, it's not so exhilarating.
その違いは何でしょうか?
02:14
So what was the difference?
私が教えた また
いまだに教えているその講座は
02:16
Well, the course I was and am teaching
02:18
is called Cellular and Molecular Neuroscience - I. (Laughs)
細胞分子神経科学と言います
その1 です   (笑)
02:24
It's 25 lectures full of all sorts of facts,
25コマの講義で 様々な事実をたくさん含み
講義では この分厚い本を使います
02:29
it uses this giant book called "Principles of Neural Science"
「神経科学の基礎」という本で
3人の有名な神経科学者の著書です
02:33
by three famous neuroscientists.
この本は1414ページあり
02:35
This book comes in at 1,414 pages,
ずっしりと重くて7ポンド半もあります
02:39
it weighs a hefty seven and a half pounds.
違った言い方で表現すると
02:42
Just to put that in some perspective,
標準的な人間の脳2つ分の重さです
02:44
that's the weight of two normal human brains.
(笑)
02:47
(Laughter)
この講座の終わる頃に
私は思い到りました
02:51
So I began to realize, by the end of this course,
生徒達は
脳について知るべきことは
02:54
that the students maybe were getting the idea
知り尽くすべきだと
受け止めたかもしれません
02:56
that we must know everything there is to know about the brain.
02:59
That's clearly not true.
それは明らかに真実ではありません
またこんなふうに
考えているようなのです
03:01
And they must also have this idea, I suppose,
科学者は
データを集め 事実を集めて
03:04
that what scientists do is collect data and collect facts
こんな分厚い本に仕立てるものだ
03:07
and stick them in these big books.
実情は 違っています
03:09
And that's not really the case either.
私が会議に出て 会議の一日が終わった後で
03:10
When I go to a meeting, after the meeting day is over
バーで集まって ビールを飲んでいる時に
同業者とは
03:14
and we collect in the bar over a couple of beers with my colleagues,
「知っていること」 の話は決してしません
03:17
we never talk about what we know.
私達は 「知らないこと」 について語ります
03:19
We talk about what we don't know.
未だ残っているすべきこと について語り
03:21
We talk about what still has to get done,
実験室で何をすることが重要なのか
について語るのです
03:23
what's so critical to get done in the lab.
マリ・キュリー夫人が
いみじくも
03:26
Indeed, this was, I think, best said by Marie Curie
こう述べています
03:29
who said that one never notices what has been done
「人々は 成されたことは語らない
残された成すべきことのみを語る」
03:31
but only what remains to be done.
03:33
This was in a letter to her brother after obtaining
これは 彼女が兄に宛てた手紙にありました
二つ目の学士号を取得した際に
と付け加えておきましょう
03:35
her second graduate degree, I should say.
ちなみに このキュリー夫人の写真が
気に入っています
03:39
I have to point out this has always been one of my favorite pictures of Marie Curie,
なぜなら 彼女の背後の光
これは写真効果ではないと確信しているからです  (笑)
03:41
because I am convinced that that glow behind her
03:44
is not a photographic effect. (Laughter)
本物(放射能)なのです  (笑)
03:46
That's the real thing.
03:48
It is true that her papers are, to this day,
確かに 彼女の論文は 今現在も
フランス国立図書館の地下にある
03:53
stored in a basement room in the Bibliothèque Française
鉛で覆われたコンクリート部屋の中に収められ
03:56
in a concrete room that's lead-lined,
研究者として これらのノートを閲覧したい場合は
03:58
and if you're a scholar and you want access to these notebooks,
完全放射能防護服を着用しないといけません
04:00
you have to put on a full radiation hazmat suit,
結構怖いことではあります
04:03
so it's pretty scary business.
ともかく これこそが 私達の講座が
04:06
Nonetheless, this is what I think we were leaving out
見失っていたもの
04:08
of our courses
研究者としての社会との交流で見失っていた
ものだと思います
04:10
and leaving out of the interaction that we have
04:12
with the public as scientists, the what-remains-to-be-done.
解くべき課題の残りは何か
これこそがわくわくし面白いことなのです
04:15
This is the stuff that's exhilarating and interesting.
この 言うなれば 「無知」
これこそが
04:18
It is, if you will, the ignorance.
欠けていました
04:21
That's what was missing.
そこで私は思いました
04:22
So I thought, well, maybe I should teach a course
何か卓越したことについて講義するなら
04:25
on ignorance,
04:27
something I can finally excel at, perhaps, for example.
「無知」について教えるべきかもしれない
そこで「無知」についての
講義を始めてみると
04:31
So I did start teaching this course on ignorance,
とても興味深いものでした
04:32
and it's been quite interesting
04:34
and I'd like to tell you to go to the website.
是非ウェブサイトをご覧ください
04:36
You can find all sorts of information there. It's wide open.
あらゆる情報が
ウェブで広く公開されています
そして私にとって とても興味深い時間でもありました
04:39
And it's been really quite an interesting time for me
他の科学者に会い
彼等が知らないことについて話してもらうのです
04:43
to meet up with other scientists who come in and talk
04:45
about what it is they don't know.
04:46
Now I use this word "ignorance," of course,
さてこの「無知」という言葉を
もちろん 意図して少し挑発的に使っています
04:48
to be at least in part intentionally provocative,
なぜならば 「無知」には悪い意味合いも多く
04:51
because ignorance has a lot of bad connotations
そういうことを意図してはいないからです
04:54
and I clearly don't mean any of those.
つまり愚かさだとか
04:56
So I don't mean stupidity, I don't mean a callow indifference
未熟ゆえに事実や根拠やデータに無関心だとか
ということではありません
04:59
to fact or reason or data.
無知な人は明らかに 未啓発で 注意不足
05:01
The ignorant are clearly unenlightened, unaware,
知識も不足しています
本日ここにいらっしゃる皆様を除いたら
05:05
uninformed, and present company today excepted,
選挙で選ばれる公職者に多いと 私は思うのです
05:08
often occupy elected offices, it seems to me.
まあ別の問題でしょう
05:11
That's another story, perhaps.
それとは別の「無知」の話です
05:13
I mean a different kind of ignorance.
この「無知」には 悪い意味あいは薄く
05:14
I mean a kind of ignorance that's less pejorative,
人類全体の知識の不足として
認識されるものです
05:17
a kind of ignorance that comes from a communal gap in our knowledge,
知っているべきなのに
欠けている知識や
05:20
something that's just not there to be known
05:22
or isn't known well enough yet or we can't make predictions from,
まだ知るに至らない知識や
予測もできない知識です
05:25
the kind of ignorance that's maybe best summed up
その「無知」をうまく言い表しているのは
多分 マクスウェルの言葉でしょう
05:27
in a statement by James Clerk Maxwell,
彼はニュートンとアインシュタインの間で最も偉大な物理学者で
05:29
perhaps the greatest physicist between Newton and Einstein,
こう言いました
「無知が十分に認識されることは
05:32
who said, "Thoroughly conscious ignorance
あらゆる科学的な進歩の前奏曲である」
05:35
is the prelude to every real advance in science."
素晴らしい考えだと思います
05:37
I think it's a wonderful idea:
徹底的に自覚された「無知」
05:39
thoroughly conscious ignorance.
今日はそんな「無知」の話をします
05:42
So that's the kind of ignorance that I want to talk about today,
でも まず先に片づけたいのは
05:44
but of course the first thing we have to clear up
「事実」について どう考えるかということ
05:46
is what are we going to do with all those facts?
確かに 驚くべき速度で
科学知識は積み上がっています
05:48
So it is true that science piles up at an alarming rate.
私達は皆 事実を積み上げたものが科学だ
と感じています
05:52
We all have this sense that science is this mountain of facts,
これは科学知識の蓄積モデル
と呼ばれ
05:54
this accumulation model of science, as many have called it,
難攻不落で手に負えないように思われます
05:58
and it seems impregnable, it seems impossible.
全てを知ることなどできません
06:01
How can you ever know all of this?
06:02
And indeed, the scientific literature grows at an alarming rate.
確かに 驚異的な速度で科学文献は膨れ上がっています
2006年には130万もの文献が出版されました
06:06
In 2006, there were 1.3 million papers published.
おそらく2.5%の年間増加率となっています
06:09
There's about a two-and-a-half-percent yearly growth rate,
そして昨年は 150万の文献が出版されたと目されています
06:12
and so last year we saw over one and a half million papers being published.
その数を1年間で割って毎分に換算すると
06:16
Divide that by the number of minutes in a year,
1分毎に新しい文献が3つとなります
06:19
and you wind up with three new papers per minute.
ここに居る10分ほどの間に
06:22
So I've been up here a little over 10 minutes,
すで文献を3件逃しました
06:23
I've already lost three papers.
さあもう行かなくちゃ
読みに行かなくちゃ
06:25
I have to get out of here actually. I have to go read.
さて どうすればいいのでしょう
06:28
So what do we do about this? Well, the fact is
実は科学者たちは この状況に対して
06:31
that what scientists do about it is a kind of a controlled neglect, if you will.
意図的な無視を決め込んでいます
06:36
We just don't worry about it, in a way.
ある意味 気にしないんです
事実は重要です
科学者になるには
06:39
The facts are important. You have to know a lot of stuff
多くの知識が必要です
間違いなく
06:41
to be a scientist. That's true.
しかし 多く知っているだけでは 科学者になれません
06:43
But knowing a lot of stuff doesn't make you a scientist.
法律家になるには
多くの知識が要ります
06:46
You need to know a lot of stuff to be a lawyer
会計士も電気技師も大工も
同じです
06:48
or an accountant or an electrician or a carpenter.
しかし 科学において
多くの知識が重要なのではありません
06:52
But in science, knowing a lot of stuff is not the point.
多くの知識は
そこから より多くの無知に
06:56
Knowing a lot of stuff is there to help you get
到達するのに役立ちます
06:59
to more ignorance.
07:01
So knowledge is a big subject, but I would say
知識は大きな主題ですが
私に言わせれば 「無知」はさらに大きな主題なのです
07:03
ignorance is a bigger one.
そこまで考えますと 更に もう少し考えることになります
07:06
So this leads us to maybe think about, a little bit
科学について
よく用いられるモデルを検討して
07:08
about, some of the models of science that we tend to use,
見方を改めていただこうと思います
07:11
and I'd like to disabuse you of some of them.
最も一般的な誤解は 科学者とは
07:13
So one of them, a popular one, is that scientists
忍耐強くパズルのピースを組み立てて
07:15
are patiently putting the pieces of a puzzle together
何らかの大きな体系を解き明かすというもの
07:17
to reveal some grand scheme or another.
これは明らかに違います
まず パズルですが
07:20
This is clearly not true. For one, with puzzles,
製造者は何らかの解があると保証しています
07:23
the manufacturer has guaranteed that there's a solution.
07:26
We don't have any such guarantee.
私達にそんな保証は全くないのです
07:28
Indeed, there are many of us who aren't so sure about the manufacturer.
そもそも 製造者も良くわからないという人も多いです
07:31
(Laughter)
(笑)
パズルのモデルは当てはまりません
07:34
So I think the puzzle model doesn't work.
その次に一般的なモデルは
07:36
Another popular model is that science is busy unraveling things
科学者は玉ねぎをむくようにして
物事の解明に励んでいる
というものです
07:40
the way you unravel the peels of an onion.
一枚一枚玉ねぎを剥いていくと
07:42
So peel by peel, you take away the layers of the onion
何か核となる真実に至るというモデルです
07:45
to get at some fundamental kernel of truth.
科学はそういうものでもありません
07:47
I don't think that's the way it works either.
また
氷山もよくあるアイデアです
07:49
Another one, a kind of popular one, is the iceberg idea,
ほんの一部しか見えていない氷山の下に
07:52
that we only see the tip of the iceberg but underneath
大部分は隠れているのです
07:55
is where most of the iceberg is hidden.
しかしこれらのモデルは全て
07:57
But all of these models are based on the idea of a large body of facts
事実の膨大なかたまりであっても
08:00
that we can somehow or another get completed.
やがては制覇できるという考え方です
氷山を削っていけば 理解が進みます
08:03
We can chip away at this iceberg and figure out what it is,
最近だと 待っているだけでも溶けてしまいます
08:06
or we could just wait for it to melt, I suppose, these days,
でもいずれは氷山全体を終えられるのです
ですよね?
08:09
but one way or another we could get to the whole iceberg. Right?
管理していけるという考え
これも違うと思います
08:12
Or make it manageable. But I don't think that's the case.
私の考えでは 科学の実際は
08:14
I think what really happens in science
魔法の井戸のようなモデルであって
08:17
is a model more like the magic well,
どれだけバケツですくいだしても
08:19
where no matter how many buckets you take out,
つねに水が残っているのです
08:21
there's always another bucket of water to be had,
私がとりわけ好きなのは
08:23
or my particularly favorite one,
結果や様々な面で
池の波紋 に例えたものです
08:25
with the effect and everything, the ripples on a pond.
知識を どこまでも広がる池の波紋であると考えますと
08:28
So if you think of knowledge being this ever-expanding ripple on a pond,
私達の「無知」すなわち
知識の限界が
08:31
the important thing to realize is that our ignorance,
知識とともに大きくなっていくという
大事なことに気づきます
08:34
the circumference of this knowledge, also grows with knowledge.
ですので 知識が「無知」を生むのです
08:38
So the knowledge generates ignorance.
バーナード・ショーの言葉が
大変うまい表現だと思います
08:40
This is really well said, I thought, by George Bernard Shaw.
アインシュタインの功績を称える晩餐で
08:43
This is actually part of a toast that he delivered
乾杯のあいさつとして
アインシュタインをたたえる言葉の中で
08:46
to celebrate Einstein at a dinner celebrating Einstein's work,
彼は述べました
08:50
in which he claims that science
「科学は 答え以上に
多くの疑問をつくりだす」
08:51
just creates more questions than it answers.
["Science is always wrong. It never solves a problem without creating 10 more."]
愉快な話です
彼はまさに正しいと思います
08:53
I find that kind of glorious, and I think he's precisely right,
さらに 仕事も安泰です
(笑)
08:57
plus it's a kind of job security.
実は
哲学者のイマヌエル・カントが
08:59
As it turns out, he kind of cribbed that
09:02
from the philosopher Immanuel Kant
すでにこのことを言っていました
09:04
who a hundred years earlier had come up with this idea
100年以上前に 疑問の伝搬
すなわち
全ての回答は更に疑問を引き起こすと
気付いていました
09:07
of question propagation, that every answer begets more questions.
私はこの「疑問の伝播」という言葉が好きなのですが
09:10
I love that term, "question propagation,"
この疑問が伝播するという考え方が大好きなのです
09:13
this idea of questions propagating out there.
私達が選びたいモデルは
09:15
So I'd say the model we want to take is not
「無知」から始まり
事実を集めて
09:17
that we start out kind of ignorant and we get some facts together
知識を得ていくのではありません
09:21
and then we gain knowledge.
実際 むしろ逆方向なのです
09:23
It's rather kind of the other way around, really.
私達は この知識というものを何に使うのでしょうか?
09:25
What do we use this knowledge for?
私達は集めた事実を何に使うのでしょうか?
09:27
What are we using this collection of facts for?
より良い「無知」を生みだすために使います
09:30
We're using it to make better ignorance,
いうなれば 高品質の「無知」を
得るためです
09:33
to come up with, if you will, higher-quality ignorance.
なぜな 「無知」には低品質から
09:36
Because, you know, there's low-quality ignorance
高品質まであり
一様ではありません
09:37
and there's high-quality ignorance. It's not all the same.
科学者は いつもこのことを議論しています
09:40
Scientists argue about this all the time.
ときには雑談として
09:42
Sometimes we call them bull sessions.
ときには研究予算申請として
09:44
Sometimes we call them grant proposals.
いずれにしても
議論の的となっているもの ―
09:46
But nonetheless, it's what the argument is about.
それが「無知」です
私達が知らない何かなのです
09:50
It's the ignorance. It's the what we don't know.
そこから良い疑問が生じます
09:52
It's what makes a good question.
では 疑問はいかに生ずるのでしょう?
09:54
So how do we think about these questions?
グラフをお見せしましょう
09:56
I'm going to show you a graph that shows up
様々な科学部門の懇親会で
目にするポスターみたいなものです
09:58
quite a bit on happy hour posters in various science departments.
このグラフが示す関係は
あなたが知っていることと
10:02
This graph asks the relationship between what you know
どの程度それを知っているか を表します
10:06
and how much you know about it.
何を知っているか
「皆無」から「すべて」まで幅があり
10:08
So what you know, you can know anywhere from nothing to everything, of course,
どこまで知っているかも
10:12
and how much you know about it can be anywhere
「わずか」から「沢山」まで幅があります
10:13
from a little to a lot.
ではプロットしていきましょう
学生はここです
10:16
So let's put a point on the graph. There's an undergraduate.
知識は少ないが
興味の幅は広く
10:20
Doesn't know much but they have a lot of interest.
ほぼ何にでも興味を持ちます
10:22
They're interested in almost everything.
修士の学生は 少し教育が進んで
10:24
Now you look at a master's student, a little further along in their education,
知識は少し深まり
10:27
and you see they know a bit more,
しかし その幅が狭まります
10:29
but it's been narrowed somewhat.
そして 博士号を取ると
驚異的に深く知るものの
10:31
And finally you get your Ph.D., where it turns out
10:33
you know a tremendous amount about almost nothing. (Laughter)
知っている対象は無きに等しいのです  (笑)
一番心配なのは
傾いた線の延長線上です
10:38
What's really disturbing is the trend line that goes through that
なぜならば ゼロから更に下がれば
当然マイナスの領域です
10:42
because, of course, when it dips below the zero axis, there,
10:46
it gets into a negative area.
10:48
That's where you find people like me, I'm afraid.
私などは 残念ながら
この位置にいます
重要なことは これはすべて変えられるということです
10:51
So the important thing here is that this can all be changed.
この見方は
10:55
This whole view can be changed
x軸のラベルを変えるだけで
がらりと変わります
10:56
by just changing the label on the x-axis.
どれほど多く知っているかではなく
11:00
So instead of how much you know about it,
「何について聞くことができるか」と言いかえられます
11:01
we could say, "What can you ask about it?"
科学者は多くを知っている必要がありますが
11:05
So yes, you do need to know a lot of stuff as a scientist,
それら多くを知っていなければならない その目的は
11:08
but the purpose of knowing a lot of stuff
多く知っていたり マニアになることではありません
11:11
is not just to know a lot of stuff. That just makes you a geek, right?
多くの物事を知ることの目的は
11:13
Knowing a lot of stuff, the purpose is
多くの疑問が生み出せるようにすることです
11:15
to be able to ask lots of questions,
考え抜かれた 興味深い疑問を
問うことができるようにです
11:17
to be able to frame thoughtful, interesting questions,
それこそが本当の研究だからです
11:20
because that's where the real work is.
幾つかこういった疑問の簡単な例をご紹介しましょう
11:22
Let me give you a quick idea of a couple of these sorts of questions.
神経科学者として
いかに神経科学の
11:24
I'm a neuroscientist, so how would we come up
問いに至るのでしょうか?
11:26
with a question in neuroscience?
なぜならば 必ずしも簡単ではないのです
11:28
Because it's not always quite so straightforward.
例えば 脳は何をするのか?
と考えてみましょう
11:31
So, for example, we could say, well what is it that the brain does?
脳の働きで
私達は動き回ります
11:33
Well, one thing the brain does, it moves us around.
11:35
We walk around on two legs.
私達は二本の足で歩きます
11:37
That seems kind of simple, somehow or another.
わかりやすいですね
11:39
I mean, virtually everybody over 10 months of age
なにしろ 生後10ケ月以上になれば
ほぼ誰でも二本の足で歩きますよね?
11:41
walks around on two legs, right?
それほど興味深くなりませんね
11:44
So that maybe is not that interesting.
それでは もう少し難しい材料を選びましょうか
11:45
So instead maybe we want to choose something a little more complicated to look at.
たとえば視覚系などどうでしょうか?
11:48
How about the visual system?
これがそうです 視覚系です
11:51
There it is, the visual system.
私達は視覚系が大好きです 素敵なことがたくさんできます
11:53
I mean, we love our visual systems. We do all kinds of cool stuff.
事実 一万二千人以上もの神経科学者が
11:56
Indeed, there are over 12,000 neuroscientists
視覚系を研究しています
11:59
who work on the visual system,
網膜から視覚野まで
12:01
from the retina to the visual cortex,
視覚系の理解だけにとどまらない試みで
12:03
in an attempt to understand not just the visual system
同時に 一般的原則として脳が
どう働くのかを理解しようとしています
12:05
but to also understand how general principles
12:08
of how the brain might work.
12:10
But now here's the thing:
しかし ここに問題があります
私達の技術はかなり優秀で
12:12
Our technology has actually been pretty good
視覚系が行うことを再現することができます
12:15
at replicating what the visual system does.
テレビや映画があります
12:17
We have TV, we have movies,
アニメや写真があります
12:20
we have animation, we have photography,
パターン認識や さまざまなものがあります
12:23
we have pattern recognition, all of these sorts of things.
時には私達の視覚系とは違った機能の場合もありますが
12:26
They work differently than our visual systems in some cases,
私達の視覚系と同じようにはたらく
12:28
but nonetheless we've been pretty good at
技術がうまくできています
12:30
making a technology work like our visual system.
しかしながら 百年あまりのロボット工学がありながら
12:34
Somehow or another, a hundred years of robotics,
未だ二本の足で歩くロボットは見当たりません
12:36
you never saw a robot walk on two legs,
ロボットが二本足で歩行しないのは
12:39
because robots don't walk on two legs
簡単にできることではないからです
12:41
because it's not such an easy thing to do.
百年研究しても
12:43
A hundred years of robotics,
数歩以上歩けるロボットはなかなかできないのです
12:45
and we can't get a robot that can move more than a couple steps one way or the other.
斜面を登らせようとすると 倒れてしまいます
12:48
You ask them to go up an inclined plane, and they fall over.
向きを変えても 倒れます
難問なのです
12:51
Turn around, and they fall over. It's a serious problem.
では 脳にとって最も難しいことは何でしょうか?
12:53
So what is it that's the most difficult thing for a brain to do?
何を研究すべきでしょうか?
12:56
What ought we to be studying?
二本足歩行か運動系かもしれません
12:58
Perhaps it ought to be walking on two legs, or the motor system.
私の研究所からの例をご紹介しましょう
13:02
I'll give you an example from my own lab,
とりわけ鼻につく疑問です
13:04
my own particularly smelly question,
私達は嗅覚を研究していますからね
13:06
since we work on the sense of smell.
図に5つの分子を示します
13:08
But here's a diagram of five molecules
化学の記号の一種です
13:11
and sort of a chemical notation.
これらはただの単純な分子ですが これらの分子を
13:13
These are just plain old molecules, but if you sniff those molecules
顔についている二つの小さな穴から嗅ぐと
13:16
up these two little holes in the front of your face,
はっきりとバラを感じるのです
13:18
you will have in your mind the distinct impression of a rose.
実際のバラがあれば
これらの分子を伴います
13:22
If there's a real rose there, those molecules will be the ones,
でもバラがなくても
13:24
but even if there's no rose there,
分子を覚えているのです
13:26
you'll have the memory of a molecule.
分子は
どうやって知覚されるのでしょうか?
13:27
How do we turn molecules into perceptions?
どのような過程で可能になるのか?
13:30
What's the process by which that could happen?
他の例です 単純な分子が2つあります
別の化学の記号を使っています
13:32
Here's another example: two very simple molecules, again in this kind of chemical notation.
こちらのほうが分かりやすいでしょうか
13:36
It might be easier to visualize them this way,
灰色の丸が炭素原子で 白いのは
13:38
so the gray circles are carbon atoms, the white ones
水素原子で 赤いのは酸素原子です
13:41
are hydrogen atoms and the red ones are oxygen atoms.
二つの分子の違いは
炭素原子が1つと
13:44
Now these two molecules differ by only one carbon atom
そこに付いた小さな水素原子2つだけです
13:48
and two little hydrogen atoms that ride along with it,
このうち一方は
酢酸アセテートで
13:51
and yet one of them, heptyl acetate,
はっきりした梨の匂いですが
13:53
has the distinct odor of a pear,
酢酸ヘキシルのほうは
まぎれなくバナナです
13:55
and hexyl acetate is unmistakably banana.
ここに 2つの興味深い疑問があると 私には思えるのです
13:59
So there are two really interesting questions here, it seems to me.
第一に いかにして
こんな簡単で小さな分子が
14:01
One is, how can a simple little molecule like that
脳にもたらす知覚は
はっきりと梨やバナナだとわかるのでしょうか?
14:05
create a perception in your brain that's so clear
14:07
as a pear or a banana?
2つ目は 一体 どうやって
炭素原子ひとつだけが違っている
14:09
And secondly, how the hell can we tell the difference
14:12
between two molecules that differ by a single carbon atom?
分子を区別しているのでしょうか?
これはまったく驚異です
14:16
I mean, that's remarkable to me,
地球上で 最も優れた化学物質検出器に違いありません
14:18
clearly the best chemical detector on the face of the planet.
そのようなこと考えたことありませんよね? ありますか?
14:21
And you don't even think about it, do you?
私が好きな引用があります
14:24
So this is a favorite quote of mine that takes us
そこから「無知」と疑問の話に戻りましょう
14:26
back to the ignorance and the idea of questions.
引用を好むのは死者たちも
14:28
I like to quote because I think dead people
会話の仲間にできるからです
14:30
shouldn't be excluded from the conversation.
そしてまた この会話は
14:33
And I also think it's important to realize that
相当長く続いているということも重要だと思います
14:35
the conversation's been going on for a while, by the way.
さて偉大な量子物理学者であり
哲学者ともいうべき
14:37
So Erwin Schrodinger, a great quantum physicist
シュレーディンガーが指摘したことですが
14:40
and, I think, philosopher, points out how you have to
期限を定めず「無知」を受け入れなければならないのです
14:42
"abide by ignorance for an indefinite period" of time.
この 「無知」を受け入れる ということを
14:46
And it's this abiding by ignorance
いかに行うか習得するべきです
14:48
that I think we have to learn how to do.
これは少し難しいことです
簡単なことではありません
14:50
This is a tricky thing. This is not such an easy business.
結局は教育システムの問題でしょう
14:53
I guess it comes down to our education system,
では 「無知」と教育についてお話ししましょう
14:54
so I'm going to talk a little bit about ignorance and education,
なぜなら そこで勝負すべきと思うからです
14:57
because I think that's where it really has to play out.
手始めに
現実を見ましょう
14:59
So for one, let's face it,
グーグルとウィキペディアの時代に
15:01
in the age of Google and Wikipedia,
大学やたぶん中等学校も
15:05
the business model of the university
とにかくビジネスモデルを
変えねばなりません
15:07
and probably secondary schools is simply going to have to change.
事実を売っても
生きていけません
15:10
We just can't sell facts for a living anymore.
15:12
They're available with a click of the mouse,
マウスのクリック一つで手に入るのです
15:14
or if you want to, you could probably just ask the wall
(フェースブックの)ウォールでも聞けます
これらあらゆる情報源を
15:16
one of these days, wherever they're going to hide the things
15:18
that tell us all this stuff.
隠すことは無駄なのです
15:20
So what do we have to do? We have to give our students
どうすべきでしょう?
生徒たちに境界線を体験させ
限界の外側のもの
15:22
a taste for the boundaries, for what's outside that circumference,
事実の外にあるもの
事実の届かない先を考えさせるべきです
15:26
for what's outside the facts, what's just beyond the facts.
それにはどうするのでしょうか?
15:31
How do we do that?
やはり 問題の一つは
15:33
Well, one of the problems, of course,
テストでしょう
15:34
turns out to be testing.
とても効率的な現在の教育システムは
15:36
We currently have an educational system
よくない面で効率的なのです
15:39
which is very efficient but is very efficient at a rather bad thing.
二年生では 女の子も男の子も子供たち全員が
15:43
So in second grade, all the kids are interested in science,
科学に興味を持っています
15:46
the girls and the boys.
分解するのが好きです
好奇心のかたまりです
15:47
They like to take stuff apart. They have great curiosity.
調査するのも好きです
科学博物館にも行きます
15:51
They like to investigate things. They go to science museums.
何でも遊びにします
二年生はこうです
15:54
They like to play around. They're in second grade.
彼等は興味を持っているのです
16:00
They're interested.
しかし 高校の2年や3年では
科学に対して何か興味を
16:01
But by 11th or 12th grade, fewer than 10 percent
持っている人はわずかで
10パーセント以下で
16:04
of them have any interest in science whatsoever,
まして生涯の仕事として科学を志すものなどいません
16:07
let alone a desire to go into science as a career.
私達には素晴らしく効率的なシステムによって
16:10
So we have this remarkably efficient system
皆の頭から科学についての興味を
消し去っているのです
16:13
for beating any interest in science out of everybody's head.
これが私達が望んでいることでしょうか?
16:17
Is this what we want?
同業者である教師の言葉だと思うのですが
16:19
I think this comes from what a teacher colleague of mine
これを「拒食症方式の教育」と呼んでいます
16:21
calls "the bulimic method of education."
イメージできますね
16:24
You know. You can imagine what it is.
一方で 膨大な事実を喉から詰め込み
16:25
We just jam a whole bunch of facts down their throats over here
他方で それを試験で吐き出すのです
16:28
and then they puke it up on an exam over here
知識は肉にも血にもならずに
帰されるのです
16:31
and everybody goes home with no added intellectual heft whatsoever.
こんなことを続けてはいけません
16:35
This can't possibly continue to go on.
どうしましょうか?
16:37
So what do we do? Well the geneticists, I have to say,
遺伝子学者が拠っている
こんな原則をお話します
16:40
have an interesting maxim they live by.
スクリーニングすれば常に
求めたものが得られる
16:42
Geneticists always say, you always get what you screen for.
これは 警告としての言葉です
16:47
And that's meant as a warning.
スクリーニングすれば常に
求めたものが得られるのです
16:50
So we always will get what we screen for,
16:52
and part of what we screen for is in our testing methods.
何をスクリーニングするか
それは試験の方法の一部でもあります
確かに 試験と評価の話は良く聞きますが
16:56
Well, we hear a lot about testing and evaluation,
試験については注意深く考えねばなりません
16:59
and we have to think carefully when we're testing
これは評価なのか 選別なのか
17:01
whether we're evaluating or whether we're weeding,
選別してはじこうとしていないか
17:04
whether we're weeding people out,
何かを切り捨ようとしていないか
17:06
whether we're making some cut.
評価は別の話です
最近の教育誌などでは
17:09
Evaluation is one thing. You hear a lot about evaluation
評価の話が溢れていますが
17:11
in the literature these days, in the educational literature,
本来 評価とはフィードバックと
17:14
but evaluation really amounts to feedback and it amounts
試行錯誤の機会を意味します
17:17
to an opportunity for trial and error.
このようなフィードバックについては
17:19
It amounts to a chance to work over a longer period of time
長い時間をかけて取り組むべきなのです
17:24
with this kind of feedback.
それは選別とは違います
苦言を呈しますが
17:26
That's different than weeding, and usually, I have to tell you,
人々が評価について語るとき
生徒を評価するとき
17:29
when people talk about evaluation, evaluating students,
先生を評価するとき 学校を評価するとき
課程を評価するとき
17:31
evaluating teachers, evaluating schools,
17:34
evaluating programs, that they're really talking about weeding.
実は 選別について話しているのです
それは良いことではありません
スクリーニングすれば求めたものが得られるからです
17:38
And that's a bad thing, because then you will get what you select for,
私達が今いま直面している現在のことです
17:43
which is what we've gotten so far.
今必要な試験とは
「X とは何か?」 というものです
17:45
So I'd say what we need is a test that says, "What is x?"
その答が 「知りません
誰も知らないからです」とか
17:48
and the answers are "I don't know, because no one does,"
「問いは何ですか?」 となれば
一層良いでしょう
17:51
or "What's the question?" Even better.
または 「調べてみます 誰かに聞いてみて
17:53
Or, "You know what, I'll look it up, I'll ask someone,
電話してみて 解明してみます」
17:55
I'll phone someone. I'll find out."
こういうふるまいを望むなら
17:58
Because that's what we want people to do,
そうなるよう評価するべきです
18:00
and that's how you evaluate them.
そして もしかしたら飛び級のクラスには
18:01
And maybe for the advanced placement classes,
「これが解答です 次の問は?」
でもいいでしょう
18:03
it could be, "Here's the answer. What's the next question?"
これこそが特に好きなやつです
18:07
That's the one I like in particular.
18:08
So let me end with a quote from William Butler Yeats,
イェイツの引用で
終わりにしたいと思います
「教育はバケツを満たすことではない
18:10
who said "Education is not about filling buckets;
火をともすことなのだ」
18:13
it is lighting fires."
ですから
18:16
So I'd say, let's get out the matches.
ともにマッチを持っていきましょう
ありがとうございました
18:19
Thank you.
(拍手)
18:21
(Applause)
ありがとうございます (拍手)
18:24
Thank you. (Applause)
Translator:Aya Okayama
Reviewer:Yoshifumi Yamada

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Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.

Why you should listen

You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”

Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.

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Data provided by TED.

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