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TED2016

Amit Sood: Every piece of art you've ever wanted to see -- up close and searchable

アミット・スード: 前から見たかった全ての芸術作品を手元に、そして検索可能に

February 17, 2016

「文化のビッグバン」とは、どんな姿をしているのでしょう?Googleカルチュラル・インスティテュートとアート・プロジェクトのディレクター、アミット・スードにとって、それはオンライン・システムです。そこでは誰でも、世界中の芸術作品や工芸品のコレクションを鮮やかで生き生きとした細部まで探ることができます。スードとGoogleのアーティスト・イン・レジデンス、シリル・ディアンによる、カルチュラル・インスティチュートが誇る圧巻の実験デモをご覧ください。そして、芸術と文化へのアクセスに関するワクワクするような未来を覗いてみましょう。

Amit Sood - Technologist
As the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
世界は素晴らしい作品と
豊かな文化財で
00:12
The world is filled
with incredible objects
満ち溢れています
00:16
and rich cultural heritage.
そういったものに触れる時
00:19
And when we get access to them,
私たちは驚愕し 心を奪われます
00:21
we are blown away, we fall in love.
でも世界中の人々は
00:24
But most of the time,
普段 芸術や文化に実際に触れる
機会がほとんどありません
00:26
the world's population is living
without real access to arts and culture.
では私たちが世界中の
文化財や美しい場所
00:31
What might the connections be
when we start exploring our heritage,
芸術作品を探究しようとする時
どこが入り口になるでしょう?
00:37
the beautiful locations
and the art in this world?
プレゼンテーションを始める前に
00:41
Before we get started
in this presentation,
いくつか整理させてください
00:44
I just want to take care
of a few housekeeping points.
まず私は芸術や文化の
専門家ではありません
00:47
First, I am no expert in art or culture.
偶然たどり着いたんですが
今は大好きです
00:50
I fell into this by mistake,
but I'm loving it.
それから この後お見せするものはすべて
00:54
Secondly, all of what
I'm going to show you
提携している素晴らしい美術館や
公文書館や財団が
00:57
belongs to the amazing museums,
archives and foundations
所有しているもので
01:01
that we partner with.
Google の所蔵品ではありません
01:02
None of this belongs to Google.
そして最後に 私の後ろに見えるものは
01:05
And finally, what you see behind me
現在 スマートフォンやコンピュータで
01:08
is available right now
on your mobile phones,
見ることができます
01:11
on your laptops.
これが私たちの今のシステムで
01:12
This is our current platform,
where you can explore
数千の美術館や所蔵品の
細部を超高解像度で
01:15
thousands of museums
and objects at your fingertips,
指先ひとつで見て回ることができます
01:18
in extremely high-definition detail.
本当にすごいのは
内容が多様なことです
01:21
The diversity of the content
is what's amazing.
もしヨーロッパ絵画とか
01:24
If we just had European paintings,
現代アートしかなかったら
01:26
if we just had modern art,
ちょっと退屈だったでしょう
01:28
I think it gets a bit boring.
例えば今月は『黒人の歴史』という
82の企画展示からなる
01:29
For example, this month,
we launched the "Black History" channel
チャンネルを公開し
01:33
with 82 curated exhibitions,
黒人コミュニティの
芸術と文化について語っています
01:36
which talk about arts and culture
in that community.
素晴らしい日本の作品もあります
01:40
We also have some
amazing objects from Japan,
職人の技を中心に据えた
『メード・イン・ジャパン』です
01:43
centered around craftsmanship,
called "Made in Japan."
この中で私が気に入っている展示は…
01:47
And one of my favorite exhibitions,
実は ここが私の話の核心ですが
01:50
which actually is the idea of my talk,
自分が日本人形のファンになるとは
思っていなかったんです
01:53
is -- I didn't expect to become
a fan of Japanese dolls.
でも この展示のおかげで
ファンになり
01:57
But I am, thanks to this exhibition,
日本人形の本質を支える
職人の技を
02:00
that has really taught me
about the craftsmanship
知ることができました
02:03
behind the soul of a Japanese doll.
本当にすごいんです
02:06
Trust me, it's very exciting.
保証します
02:08
Take my word for it.
では次に移りましょう
02:09
So, moving on swiftly.
自分の子供や友達と
すぐに共有できる このシステムで
02:11
One quick thing I wanted
to showcase in this platform,
手短に紹介したいのは
02:14
which you can share with your kids
and your friends right now,
こういった素晴らしい施設に
バーチャルでも出かけられるという点です
02:17
is you can travel to all these
amazing institutions virtually, as well.
最近のアイデアのひとつが
NYのグッゲンハイム美術館に関するもので
02:21
One of our recent ideas was with
The Guggenheim Museum in New York,
実際にそこにいるような感覚を
02:25
where you can get a taste
of what it might feel like
味わうことができます
02:28
to actually be there.
1階にも行けます
02:30
You can go to the ground floor
きっと行ったことのある方が
ほとんどでしょう
02:31
and obviously, most of you,
I assume, have been there.
こうして建築の傑作が
見られるのです
02:34
And you can see the architectural
masterpiece that it is.
想像してください
ムンバイで建築を学んでいて
02:37
But imagine this accessibility
for a kid in Bombay
これまでグッゲンハイムに行く
機会がなかった子供が
02:40
who's studying architecture,
アクセスできるのです
02:42
who hasn't had a chance
to go to The Guggenheim as yet.
グッゲンハイム美術館の
所蔵品を眺め
02:45
You can obviously look at objects
in the Guggenheim Museum,
調べるといったことが
可能になります
02:48
you can obviously get into them
and so on and so forth.
大量の情報が ここにあるんです
02:51
There's a lot of information here.
ただ今日の話の
目的は それではありません
02:52
But this is not the purpose
of my talk today.
ここまでは既に存在しています
02:57
This exists right now.
今 私たちの手元にあるのは
芸術と文化 そして
02:59
What we now have are the building blocks
to a very exciting future,
そこへのアクセスを可能にする
03:03
when it comes to arts and culture
ワクワクするような未来の一部なんです
03:04
and accessibility to arts and culture.
今日一緒にステージに上がってくれたのは
友人で パリ事務所の
03:07
So I am joined today onstage
by my good friend and artist in residence
アーティスト・イン・レジデンス
シリル・ディアンです
03:11
at our office in Paris, Cyril Diagne,
スイスのローザンヌ美術大学の
03:14
who is the professor of interactive design
インタラクティブ・デザインの教授です
03:16
at ECAL University
in Lausanne, Switzerland.
シリルと我々技術チームが
試みているのは
03:19
What Cyril and our team
of engineers have been doing
芸術、歴史、驚異の間に
つながりを見つけて視覚化することです
03:21
is trying to find these connections
and visualize a few of these.
さあ ここから素早くいきましょう
03:24
So I'm going to go quite quick now.
私の後ろに見えるのは…
そうそう 一つはっきりさせておきます
03:26
This object you see
behind me -- oh, just clarification:
絶対 本物を見る方が
いいに決まっています
03:30
Always, seeing the real thing is better.
私が 本物をコピーしているだけと
思われると困るので
03:32
In case people think
I'm trying to replicate the real thing.
さあ 始めましょう
03:35
So, moving on.
私の後ろの作品は
『ベレカット・ラムのビーナス』
03:36
This object you see behind me
is the Venus of Berekhat Ram.
世界で最も古いものの1つで
03:40
It's one of the oldest
objects in the world,
ゴラン高原で見つかった
23万3千年前頃のものです
03:42
found in the Golan Heights
around 233,000 years ago,
エルサレムのイスラエル博物館が
所蔵しています
03:45
and currently residing
at the Israel Museum in Jerusalem.
このシステムの中で
最も古いものの1つでもあります
03:48
It is also one of the oldest
objects on our platform.
拡大してみましょう
03:52
So let's zoom.
この1点から始めましょう
03:53
We start from this one object.
もし ここから俯瞰するように
03:55
What if we zoomed out
我々の文化のビッグバンを
実際に経験しようとしたら
03:58
and actually tried to experience
our own cultural big bang?
どんな風に見えるでしょう?
04:02
What might that look like?
Googleカルチュラルインスティテュートで
日常的に扱っているのが これです
04:05
This is what we deal with on a daily basis
at the Cultural Institute --
様々な機関で選ばれた
6百万以上の芸術品が
04:08
over six million cultural artifacts
curated and given to us by institutions,
このように繋がっていくんです
04:13
to actually make these connections.
これを通して時間を旅し
04:15
You can travel through time,
我々の社会を
より深く理解できるようになります
04:17
you can understand more
about our society through these.
芸術と文化をまとめていけば
社会を地球規模の視点から眺め
04:20
You can look at it
from the perspective of our planet,
境界線がなかったら どう見えるか
04:25
and try to see how
it might look without borders,
試してみることができます
04:27
if we just organized art and culture.
さらに 時間軸に沿って配置できるので
04:30
We can also then plot it by time,
データマニアの私には たまりません
04:32
which obviously, for the data geek
in me, is very fascinating.
時代ごとに それぞれ見ていって
04:37
You can spend hours
looking at every decade
その時代に貢献した
芸術、歴史、文化を見るだけで
04:40
and the contributions
in that decade and in those years
何時間でも過ごすことができます
04:43
for art, history and cultures.
本当は何時間もかけて
皆さんに全部見て欲しいんですが
04:46
We would love to spend hours
showing you each and every decade,
今は時間がないので
04:49
but we don't have the time right now.
自分のスマートフォンで
実際にやってみてください
04:51
So you can go on your phone
and actually do it yourself.
(拍手)
04:54
(Applause)
それから できれば
拍手は後でお願いします
04:58
But if you don't mind
and can hold your applause till later,
時間が惜しいんです
05:01
I don't want to run out of time,
いろいろ すごいものを
お見せしたいので
05:02
because I want to show you
a lot of cool stuff.
さて急ぎましょう
05:05
So, just very quickly:
ここから別のすごく面白い
アイデアへと移っていきます
05:06
you can move on from here
to another very interesting idea.
ここには 美しい絵画や
05:10
Beyond the pretty picture,
きれいなビジュアルだけではなく
05:12
beyond the nice visualization,
どんな目的があって
どう役に立つでしょうか
05:14
what is the purpose, how is this useful?
次に紹介するアイデアは
美術館で学芸員の方々と
05:16
This next idea comes
from discussions with curators
議論してきたことが元になっています
05:21
that we've been having at museums,
ちなみに私は彼らが大好きです
05:22
who, by the way, I've fallen in love with,
こういう物語を語ることに
人生を捧げている人達ですから
05:25
because they dedicate their whole life
to try to tell these stories.
ある学芸員の言葉です
「アミット もしバーチャルで
05:28
One of the curators told me,
"Amit, what would it be like
学芸員の机を再現できないだろうか?
05:31
if you could create
a virtual curator's table
その上に作品が6百万点
全部並んでいて
05:33
where all these six million objects
それぞれの繋がりが
見えるような机の再現だよ」
05:36
are displayed in a way for us
to look at the connections between them?"
いろいろなものを見て
どこからもたらされたのか理解しながら
05:40
You can spend a lot of time, trust me,
looking at different objects
時を過ごすことができるのです
05:44
and understanding where they come from.
ぶっ飛んだ『マトリックス』的体験です
05:46
It's a crazy Matrix experience.
(笑)
05:48
(Laughter)
次に行きましょう
05:49
Just moving on,
世界的に有名な
ヴァン・ゴッホを取り上げましょう
05:51
let's take the world-famous
Vincent Van Gogh,
このシステムで
とてもよく表現されています
05:54
who is very well-represented
on this platform.
提携している機関が
いろいろあるおかげで
05:57
Thanks to the diversity
of the institutions we have,
211点以上の 高解像度で
素晴らしいゴッホの作品が
06:00
we have over 211 high-definition,
amazing artworks by this artist,
一つの美しい画面にまとめられています
06:06
now organized in one beautiful view.
これを個々の絵へと分解し
シリルがズームインしていくにつれて
06:10
And as it resolves,
and as Cyril goes deeper,
自画像をすべて見られます
06:13
you can see all the self-portraits,
静物画もあります
06:15
you can see still life.
例として1つだけ
取り上げようと思うんですが
06:16
But I just wanted to highlight
one very quick example,
今 話題の作品 —
06:19
which is very timely:
『寝室』です
06:21
"The Bedroom."
この作品には
3つのバージョンがあります
06:22
This is an artwork
where three copies exist --
アムステルダムの
ヴァン・ゴッホ美術館に1点
06:24
one at the Van Gogh Museum in Amsterdam,
パリ オルセー美術館に1点
06:27
one at the Orsay in Paris
そしてシカゴ美術館に1点です
06:29
and one at the Art Institute of Chicago,
現在シカゴでは
実際に この3点を集めた
06:31
which, actually, currently
is hosting a reunion
展覧会を開催中です
06:33
of all three artworks physically,
史上2回目だと思います
06:35
I think only for the second time ever.
一方 ここではデジタルで
バーチャルに集められ 全く違う形で
06:37
But, it is united digitally and virtually
for anybody to look at
誰もが閲覧でき
06:42
in a very different way,
人混みの中に並んで
窮屈な思いをすることもないんです
06:44
and you won't get pushed
in the line in the crowd.
では『寝室』の旅へと お連れします
06:47
So let's take you and let's travel
through "The Bedroom" very quickly,
私たちが それぞれの作品を
どう扱っているかを体験できます
06:52
so you can experience what we are doing
for every single object.
私たちはデジタルシステム上で
画像に できるだけ多くを
06:56
We want the image to speak
as much as it can
語らせたいんです
06:59
on a digital platform.
必要なのはインターネットと
コンピュータだけです
07:01
And all you need is an internet
connection and a computer
(拍手)
07:04
(Applause)
シリル もっとズームして
07:08
And, Cyril, if you can go deeper, quickly.
すみません 全部ライブなので
07:11
I'm sorry, this is all live,
少し ご辛抱ください…
07:12
so you have to give Cyril
a little bit of --
どの作品にも同じことができます
07:16
and this is available for every object:
近代美術も現代美術も
ルネッサンスも 何でもです
07:18
modern art, contemporary art,
Renaissance -- you name it,
彫刻だって
07:21
even sculpture.
なぜ自分が芸術作品や美術館や
07:23
Sometimes, you don't know
what can attract you
文化的な発見に惹かれるのか
わからないことがあります
07:27
to an artwork or to a museum
or to a cultural discovery.
私自身にとっては大きな挑戦でした
07:32
So for me, personally,
it was quite a challenge
Google で フルタイムで
これに取り組むことにした時
07:35
because when I decided to make this
my full-time job at Google,
母が いい顔をしなかったからです
07:38
my mother was not very supportive.
母のことは好きですが
07:41
I love my mother,
美術館のガラクタなんて
人生の浪費だと思ったようです
07:42
but she thought I was wasting my life
with this museum stuff.
母にとって美術館とは
休みの時に出かけて 見た作品を
07:45
And for her, a museum is what
you do when you go on vacation
チェックしていくだけの場所なんです
07:48
and you tick-mark and it's over, right?
だからインド出身の母に
07:50
And it took around four and a half years
この事業の価値を納得させるまで
07:53
for me to convince my lovely Indian mother
4年半近くかかりました
07:55
that actually, this is worthwhile.
どうしたかというと
ある日 母がゴールド好きだと知って
07:57
And the way I did it was,
I realized one day that she loves gold.
素材に金を使ったものを
見せるようにしたんです
08:00
So I started showing her all objects
that have the material gold in them.
母が最初に尋ねてきたことは
08:06
And the first thing my mom asks me is,
「どうやって全部買ったんだい?」
08:08
"How can we buy these?"
(笑)
08:11
(Laughter)
私の給料は そこまで高くないので
こう答えたんです
08:13
And obviously, my salary is not that high,
「母さん 本当に買うのは無理だよ
08:16
so I was like, "We can't
actually do that, mom.
でもバーチャルで見て回れるんだ」
08:18
But you can explore them virtually."
今では 母は私に会う度に
「もっと金や銀はないのかい?
08:20
And so now my mom -- every time
I meet her, she asks me,
見せてくれないかい」と言ってきます
08:24
"Any more gold, any more silver
in your project? Can you show me?"
私が示したかったのは
こういう発想です
08:27
And that's the idea
I'm trying to illustrate.
入り口は何でもよくて
08:30
It does not matter how you get in,
体験するだけでいいんです
08:32
as long as you get in.
一度 体験すれば惹きつけられます
08:33
Once you get in, you're hooked.
急いで次を見ていきましょう
08:35
Moving on from here very quickly,
入り口の例として
08:37
there is kind of a playful idea, actually,
面白いアイデアがあります
08:40
to illustrate the point of access,
手短に見ていきましょう
08:42
and I'm going to go
quite quickly on this one.
美術作品を実際に目にするのは
素晴らしいことです
08:44
We all know that seeing the artwork
in person is amazing.
ただ実際に見られない人が
ほとんどですし
08:50
But we also know
that most of us can't do it,
見る余裕がある人にとっても
面倒なことです
08:52
and the ones that can afford
to do it, it's complicated.
シリル “アート・トリップ” を出して
08:55
So -- Cyril, can we load
up our art trip, what do we call it?
これには まだいい名前がありません
08:59
We don't have a good name for this.
私たちは68か国
約千か所の素晴らしい施設と
09:01
But essentially, we have
around 1,000 amazing institutions,
提携しています
09:06
68 countries.
まずはレンブラントです
09:07
But let's start with Rembrandt.
1つ紹介するのがやっとだと思いますが
09:08
We might have time for only one example.
いろいろな施設があるおかげで
09:11
But thanks to the diversity,
17か国 46施設から
500点あまりのレンブラントが
09:13
we've got around 500 amazing
Rembrandt object artworks
集まっています
09:17
from 46 institutions and 17 countries.
例えば次の休暇に
09:19
Let's say that on your next vacation,
これらの作品すべてを
見ようとします
09:22
you want to go see
every single one of them.
すると旅行の全行程は
09:24
That is your itinerary,
およそ5万3千キロ
約46の施設を
09:25
you will probably travel
53,000 kilometers,
訪れることになります
09:29
visit around, I think, 46 institutions,
参考までに 二酸化炭素放出量は
10トンくらいでしょう
09:32
and just FYI, you might release
10 tons of CO2 emissions.
(笑)
09:36
(Laughter)
でも これは芸術なんですから
09:37
But remember, it's art,
なんとか正当化できるかも
09:39
so you can justify it,
perhaps, in some way.
さらに先を急いで
09:42
Moving on swiftly from here,
もっと高度で面白いものを
お見せします
09:44
is something a little bit
more technical and more interesting.
ここまで ご覧頂いたものは
メタデータを使って関連付けています
09:47
All that we've shown you so far
uses metadata to make the connections.
でも最近は誰もが口にする
09:52
But obviously we have
something cool nowadays
すごい技術 すなわち
機械学習があります
09:54
that everyone likes to talk about,
which is machine learning.
そこで こう考えました
メタデータを全部削除して
09:57
So what we thought is,
let's strip out all the metadata,
コレクション全体を
イメージ認識にかけて
10:00
let's look at what machine learning can do
機械学習にできることを
探ってみようって
10:04
based purely on visual recognition
of this entire collection.
結果として出来たのが
このとても面白いマップです
10:08
What we ended up with
is this very interesting map,
それぞれの集合体に
基準となるポイントはなくて
10:12
these clusters that have
no reference point information,
視覚的要素だけを使って
まとめています
10:17
but has just used visuals
to cluster things together.
それぞれの集合体自体が
芸術作品に見えます
10:21
Each cluster is an art to us
by itself of discovery.
中でもちょっとお見せしたいのが
10:24
But one of the clusters we want
to show you very quickly
この素晴らしい肖像画の集合体です
10:27
is this amazing cluster of portraits
これは世界中の美術館から
見つけてきたものです
10:30
that we found from museums
around the world.
少しズームして シリル
10:32
If you could zoom in
a little bit more, Cyril.
肖像画の中を旅することもできれば
10:34
Just to show you, you can
just travel through portraits.
風景画や馬の絵を旅して回ることもできます
10:38
And essentially, you can do nature,
you can do horses
まさに大量の集合体です
10:41
and clusters galore.
こういった肖像を見ていて思いました
10:44
When we saw all these portraits,
「子供向けに何か
面白いことができないだろうか
10:45
we were like, "Hey, can we do
something fun for kids,
肖像画に興味を持ってもらうために
10:49
or can we do something playful
遊び心のあることができないだろうか」
10:51
to get people interested in portraits?"
肖像画のギャラリーに行って
10:53
Because I haven't really seen
心から喜ぶ子供なんて
見たことがなかったですから
10:55
young kids really excited
to go to a portrait gallery.
そこで私は知恵を絞りました
10:59
I wanted to try to figure something out.
こうして「肖像画マッチ」を作りました
11:01
So we created something
called the portrait matcher.
名前通りのものです
11:03
It's quite self-explnatory,
ではシリルのハンサムな顔を
出してもらいましょう
11:04
so I'm just going to let Cyril
show his beautiful face.
どうなっているかというと
シリルが頭を動かすのにつれて
11:07
And essentially what's happening is,
with the movement of his head,
世界中の美術館から集めた肖像画が
マッチしていくんです
11:11
we are matching different portraits
around the world from museums.
(拍手)
11:16
(Applause)
皆さんが どうかはわかりませんが
11:29
And I don't know about you,
甥と妹に見せたら
11:30
but I've shown it to my nephew and sister,
大変な喜びようでした
11:33
and the reaction is just phenomenal.
「いつ見に行けるの?」って
聞いてきます
11:34
All they ask me is,
"When can we go see this?"
ところで シリル
11:39
And by the way, if we're nice,
よかったら 笑って
笑顔の絵を見せてくれるかい
11:40
maybe, Cyril, you can smile
and find a happy one?
参ったな
11:44
Oh, perfect.
ちなみにリハーサルはしていません
11:45
By the way, this is not rehearsed.
よかったねシリル
素晴らしいよ
11:48
Congrats, Cyril. Great stuff. Oh wow.
さて 次に行かないと
時間を使い切ってしまいます
11:50
OK, let's move on; otherwise,
this will just take the whole time.
(拍手)
11:54
(Applause)
どうです 芸術と文化は面白いでしょう
11:56
So, art and culture
can be fun also, right?
最後の実験を少し紹介します
11:59
For our last quick experiment --
私たちは どれも実験と
呼んでいるんですが
12:03
we call all of these "experiments" --
最後の実験は
再び機械学習についてです
12:04
our last quick experiment
comes back to machine learning.
皆さんに視覚的集合体をお見せしますが
12:07
We show you clusters, visual clusters,
もしコンピュータに集合体の
名前を付けてもらったら どうでしょう?
12:10
but what if we could ask the machine
to also name these clusters?
コンピュータがメタデータを使わず
自動でタグを付けられたら?
12:15
What if it could automatically tag
them, using no actual metadata?
私たちが作ったのは
そんな探索ソフトです
12:20
So what we have is this kind of explorer,
これで約4千のラベルを
付けられるようになりました
12:24
where we have managed to match,
I think, around 4,000 labels.
ここまでは
それほどすごくはなくて
12:28
And we haven't really
done anything special here,
コレクションを入力しただけです
12:31
just fed the collection.
その後 面白いカテゴリーを見つけました
12:33
And we found interesting categories.
まずは「馬」
そのまんまのカテゴリーです
12:34
We can start with horses,
a very straightforward category.
皆さんは コンピュータが馬の画像を
12:37
You would expect to see
that the machine has put
見つけてくると思うでしょう
12:40
images of horses, right?
確かにそうでしたが向こうには
12:41
And it has, but you also notice,
right over there,
かなり抽象的だけど
12:45
that it has a very abstract image
ぎりぎり馬だと
認識、分類できるものがあります
12:47
that it has still managed to recognize
and cluster as horses.
素晴らしい馬の頭部の像もあります
12:50
We also have an amazing head
in terms of a horse.
そこに分類された理由を示すタグが
それぞれに付いています
12:54
And each one has the tags
as to why it got categorized in this.
次を見てみましょう
すごく面白くて興味深いんですが
12:58
So let's move to another one
which I found very funny and interesting,
なぜ こんなカテゴリーが
出てきたのかは わかりません
13:02
because I don't understand
how this category came up.
「待っている婦人」です
13:04
It's called "Lady in Waiting."
シリル急いで
13:06
If, Cyril, you do it very quickly,
たぶん 待っているか
ポーズをとっている婦人の
13:09
you will see that we have
these amazing images
素晴らしい画像を見られます
13:12
of ladies, I guess, in waiting or posing.
でも よくわかりません
13:15
I don't really understand it.
美術館側に
尋ねてはいるんです
13:17
But I've been trying to ask
my museum contacts,
「どうしたんだろう?
何が起きたんだろう」って
13:19
you know, "What is this?
What's going on here?"
すごく興味深いですね
13:21
And it's fascinating.
ちょっとゴールドの話に戻ります
13:23
Coming back to gold very quickly,
金製品を検索しようと思って
13:26
I wanted to search for gold
コンピュータが付けた
タグを見てみました
13:27
and see how the machine
tagged all the gold.
ところが「金」というタグは
ついていませんでした
13:29
But, actually, it doesn't tag it as gold.
今はポップカルチャーの時代なんです
13:32
We are living in popular times.
付いていたタグは「キラキラ」でした
13:33
It tags it as "bling-bling."
(笑)
13:35
(Laughter)
トークが速すぎて
シリルにはプレッシャーですね
13:39
I'm being hard on Cyril,
because I'm moving too fast.
ここには世界中の美術館から
皆さんのために集められた
13:41
Essentially, here you have
all the bling-bling
キラキラしたものが全部あります
13:44
of the world's museums organized for you.
最後になりますが
13:47
And finally, to end this talk
and these experiments,
この話の後 皆さんに感じて欲しいのは
幸せと感動です
13:51
what I hope you feel after this talk
is happiness and emotion.
では「幸せ」を見ようとしたら
何が見えるでしょうか
13:54
And what would we see
when we see happiness?
「幸せ」というタグが付いたものを
13:57
If we actually look at all the objects
全部 実際に見ていけば
14:00
that have been tagged under "happiness,"
幸せが見えるんじゃないでしょうか
14:02
you would expect happiness, I guess.
するとすごく興味深い作品が出てきました
14:05
But there was one that came up
that was very fascinating and interesting,
友人でアーティスト・イン・レジデンスの
ダグラス・コープランドの作品です
14:11
which was this artwork
by Douglas Coupland,
14:15
our friend and artist
in residence as well,
14:18
called, "I Miss My Pre-Internet Brain."
タイトルは
『インターネット以前の脳が懐かしい』
何でコンピュータが
インターネット以前の脳を懐かしがって
14:20
I don't know why the machine feels like
it misses its pre-Internet brain
このタグを付けたのかわかりませんが
14:23
and it's been tagged here,
すごく面白い発想です
14:25
but it's a very interesting thought.
私も時々インターネット以前の脳が
とても懐かしくなりますが
14:27
I sometimes do miss my pre-Internet brain,
オンラインで芸術や文化を
見て回っている時は別です
14:29
but not when it comes to exploring
arts and culture online.
さあ皆さんもスマートフォンや
コンピュータを使って
14:32
So take out your phones,
take out your computers,
美術館に出かけましょう
14:34
go visit museums.
そして素晴らしい公文書館員や
歴史家や学芸員を
14:35
And just a quick call-out
to all the amazing archivists,
呼び出すだけでいいんです
14:38
historians, curators,
彼らが美術館で文化を守っています
14:40
who are sitting in museums,
preserving all this culture.
そして少なくとも
私たちも子供たちも 芸術や文化を
14:42
And the least we can do is get
our daily dose of art and culture
毎日楽しめるのです
14:46
for ourselves and our kids.
ありがとう
14:47
Thank you.
(拍手)
14:48
(Applause)
Translator:Kazunori Akashi
Reviewer:Mari Arimitsu

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Amit Sood - Technologist
As the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail.

Why you should listen

Amit Sood is the director of Google's Cultural Institute. He and his team work on making art and culture accessible and engaging for everyone. They have partnered with over 1,000 museums, archives and other institutions from more than 70 countries to bring our shared heritage onto the web and connect them with people through new technologies. Most recently they have been experimenting with combining art with machine learning algorithms and other advanced technologies to create new ways to explore our cultures.

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Data provided by TED.

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