ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2009

Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

レイ・カーツワイル:今後現れるシンギュラリティ(技術的特異点)を学ぶ大学

Filmed:
1,025,725 views

レイ・カーツワイルの分析によると、最新の情報技術は好景気・不景気にかかわらず進化しつづけます。彼は彼の新しいプロジェクトを紹介しています。シンギュラリティ大学、最新の情報技術を学んで人類に貢献する手助けをする大学です
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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00:13
Information情報 technology技術 grows成長する in an exponential指数関数的 manner方法.
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1000
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IT技術は指数的に進化していきます
00:16
It's not linearリニア. And our intuition直感 is linearリニア.
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4000
4000
直線的ではなく、指数的です そして、私たちの感覚は直線的です
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When we walked歩いた throughを通して the savannaサバンナ a thousand years ago
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8000
2000
私たちが何千年前にサバンナを歩いていたころ
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we made linearリニア predictions予測 where that animal動物 would be,
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2000
どこに動物がいるか、直線的に予測していました
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and that worked働いた fine. It's hardwiredハードワイヤード in our brains頭脳.
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3000
そういうやりかたはうまくいってきました そして、私たちの頭にこびりついているのです
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But the paceペース of exponential指数関数的 growth成長
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3000
しかし、IT技術は
00:30
is really what describes説明する information情報 technologiesテクノロジー.
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3000
本当に指数的に進化していきます
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And it's not just computation計算.
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3000
コンピュータだけの話ではありません
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There is a big大きい difference betweenの間に linearリニア and exponential指数関数的 growth成長.
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直線的と指数的には本当に大きな違いがあります
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If I take 30 stepsステップ linearly線形に -- one, two, three, four4つの, five --
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直線的に30回進むとしましょう。1,2,3,4,5,
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I get to 30.
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2000
30になりました
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If I take 30 stepsステップ exponentially指数関数的に -- two, four4つの, eight8, 16 --
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3000
もし指数的に30回進めば、2,4,8,16
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I get to a billion.
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10億になります
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It makes作る a huge巨大 difference.
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本当に大きな違いです
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And that really describes説明する information情報 technology技術.
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IT技術はこういうことなんです
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When I was a student学生 at MITMIT,
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41000
2000
私がMITの学生だったころ、
00:55
we all shared共有 one computerコンピューター that took取った up a whole全体 building建物.
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43000
2000
みんなで建物くらいの大きさの、1台のコンピュータを共同で使っていました
00:57
The computerコンピューター in your cellphone携帯電話 today今日 is a million百万 times cheaper安い,
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45000
3000
今では同じくらいのコンピュータがあなたの携帯に入っています 何百万分の1の値段で
01:00
a million百万 times smaller小さい,
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48000
2000
何百万分の1の大きさで
01:02
a thousand times more powerful強力な.
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50000
2000
そして何千倍もパワフルな処理能力で
01:04
That's a billion-fold10億倍 increase増加する in capability能力 per〜ごと dollarドル
20
52000
3000
1ドルあたり、10憶倍にもなる可能性を秘めています
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that we've私たちは actually実際に experienced経験豊富な since以来 I was a student学生.
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55000
2000
それが私が学生の時から実際に経験してきたことです
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
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57000
3000
そして、これからの25年もそうなるでしょう
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Information情報 technology技術 progresses進行する
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2000
IT技術は進歩します
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throughを通して a seriesシリーズ of S-curvesSカーブ
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2000
S字カーブの繰り返しを通じて
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where each one is a different異なる paradigmパラダイム.
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64000
2000
ひとつひとつは違うパラダイムによるものかも知れませんが
01:18
So people say, "What's going to happen起こる when Moore'sムーア Law法律 comes来る to an end終わり?"
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66000
3000
みんな言うでしょう、「ムーアの法則が終わる時はどうなるの?」と
01:21
Whichどの will happen起こる around 2020.
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69000
2000
これは2020年ころ起こるでしょう
01:23
We'll私たちは then go to the next paradigmパラダイム.
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71000
2000
そして、次のパラダイムへと移っていきます
01:25
And Moore'sムーア Law法律 was not the first paradigmパラダイム
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73000
2000
ムーアの法則は、コンピューティングに指数的な成長をもたらした
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to bring持参する exponential指数関数的 growth成長 to computing計算.
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2000
最初のパラダイムではないのです
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The exponential指数関数的 growth成長 of computing計算 started開始した
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2000
コンピュータ技術の指数的な成長は
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decades数十年 before Gordonゴードン Mooreムーア was even bornうまれた.
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79000
2000
ゴードン・ムーアが生まれる何十年も前からのものです
01:33
And it doesn't just apply適用する to computation計算.
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81000
4000
そして、その成長はコンピュータだけにかかわるものではありません
01:37
It's really any technology技術 where we can measure測定
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2000
根底にある情報の特性を測定可能な技術
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the underlying根底にある information情報 propertiesプロパティ.
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87000
3000
すべてにあてはまるのです
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Here we have 49 famous有名な computersコンピュータ. I put them in a logarithmic対数 graphグラフ.
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90000
4000
ここに49種類の有名なコンピュータがあります  対数グラフで表現してみました
01:46
The logarithmic対数 scale規模 hides隠す the scale規模 of the increase増加する,
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94000
4000
対数をとることで、増加の割合がわかりやすくなります
01:50
because this representsは表す trillions-fold数兆倍 increase増加する
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98000
2000
1890年の調査から何兆倍にも
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since以来 the 1890 census国勢調査.
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100000
3000
なりますので
01:55
In 1950s they were shrinking収縮 vacuum真空 tubesチューブ,
40
103000
2000
1950年代は、真空管を用いていました
01:57
making作る them smaller小さい and smaller小さい. They finally最後に hitヒット a wall;
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105000
3000
それらを 小さく、小さくしていきます。ついには限界につきあたります
02:00
they couldn'tできなかった shrinkシュリンク the vacuum真空 tubeチューブ any more and keep the vacuum真空.
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108000
2000
真空管をそれ以上小さく作ることができなくなりました
02:02
And that was the end終わり of the shrinking収縮 of vacuum真空 tubesチューブ,
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110000
3000
そして真空管の時代の終わりがきます
02:05
but it was not the end終わり of the exponential指数関数的 growth成長 of computing計算.
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113000
3000
しかしコンピュータ技術の指数的成長の終わりというわけではないのです
02:08
We went行った to the fourth第4 paradigmパラダイム, transistorsトランジスタ,
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116000
2000
4番目のパラダイムとなるトランジスタとなり
02:10
and finally最後に integrated統合された circuits回路.
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118000
2000
そして、IC(集積回路)です
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When that comes来る to an end終わり we'll私たちは go to the sixth第六 paradigmパラダイム;
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120000
2000
6番目のパラダイムへと続きます
02:14
three-dimensional三次元 self-organizing自己組織化 molecular分子 circuits回路.
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122000
4000
3次元の自己進化型分子回路です
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But what's even more amazing素晴らしい, really, than this
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3000
しかし本当に面白いことは
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fantastic素晴らしい scale規模 of progress進捗,
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129000
2000
進化の度合いよりも
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is that -- look at how predictable予測可能な this is.
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131000
2000
この進化の度合が予測可能であることです
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I mean this went行った throughを通して thick厚い and thin薄いです,
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133000
2000
つまりこの進化は終始一貫して当てはまるのです
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throughを通して war戦争 and peace平和, throughを通して boomブーム times and recessions後退.
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135000
3000
戦争でも平和でも、好景気でも不景気でも・・・
02:30
The Great Depressionうつ病 made not a dent凹み in this exponential指数関数的 progression進行.
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138000
4000
世界大恐慌でも、この指数的成長には全く影響ありませんでした
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We'll私たちは see the same同じ thing in the economic経済的 recession不況 we're having持つ now.
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142000
4000
最近の景気の悪化も、同じことがおこるでしょう
02:38
At least少なくとも the exponential指数関数的 growth成長 of information情報 technology技術 capability能力
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146000
3000
少なくとも情報技術の指数的な成長は
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will continue持続する unabated控えめな.
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149000
3000
弱まらずに続くでしょう
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And I just updated更新しました these graphsグラフ.
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152000
2000
これらのグラフはアップデートしたところです
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Because I had them throughを通して 2002 in my book, "The Singularity特異性 is Near近く."
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154000
3000
2002年に書いた本、"The Signularity is Near"で使ったグラフなので
02:49
So we updated更新しました them,
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157000
2000
だから私はアップデートしました
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so I could presentプレゼント it here, to 2007.
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159000
3000
今、ここの2007年のところです
02:54
And I was asked尋ねた, "Well aren'tない you nervous神経質な?
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162000
2000
私はよく聞かれます 「不安になりませんか?
02:56
Maybe it kind種類 of didn't stay滞在 on this exponential指数関数的 progression進行."
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164000
4000
指数的成長から少し外れているかもしれませんよ」と
03:00
I was a little nervous神経質な
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168000
2000
実のところ、私は少し不安でした
03:02
because maybe the dataデータ wouldn'tしないだろう be right,
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170000
2000
なぜなら、もしかするとデータが正しくないかもしれないからです
03:04
but I've done完了 this now for 30 years,
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172000
2000
しかし、こういったことを30年も私はやってきているのです
03:06
and it has stayed滞在した on this exponential指数関数的 progression進行.
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174000
3000
そして、30年の間この指数的成長を遂げてきているのです
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Look at this graphグラフ here.You could buy購入 one transistorトランジスタ for a dollarドル in 1968.
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177000
3000
このグラフを見てください。1968年には、1ドルで1つのトランジスタを買えました
03:12
You can buy購入 halfハーフ a billion today今日,
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180000
2000
今では1ドルで5億個も買えます
03:14
and they are actually実際に better, because they are fasterもっと早く.
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182000
2000
さらに、動作の速い、ずっと性能の良いものを買えるのです
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But look at how predictable予測可能な this is.
71
184000
2000
しかし、これがいかに予測可能なものかを見てください
03:18
And I'd say this knowledge知識 is over-fittingオーバーフィット to past過去 dataデータ.
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186000
3000
この仮説は過去のデータとよく一致します
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I've been making作る these forward-looking先見の明 predictions予測 for about 30 years.
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189000
4000
私はこんな風に、未来予測を30年もの間続けてきました
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And the costコスト of a transistorトランジスタ cycleサイクル,
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193000
2000
そして、トランジスタの値段の変動サイクル
03:27
whichどの is a measure測定 of the price価格 performanceパフォーマンス of electronicsエレクトロニクス,
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2000
これはエレクトロニクス製品の価格の基準になるものですが
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comes来る down about everyすべて year.
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197000
2000
これは毎年下がっていっています
03:31
That's a 50 percentパーセント deflationデフレ rateレート.
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199000
2000
50%の価格低下率になります
03:33
And it's alsoまた、 true真実 of other examples,
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201000
2000
そしてほかの例にもあてはまります
03:35
like DNADNA dataデータ or brain dataデータ.
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203000
2000
たとえばDNAや脳の情報といった例です
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
値段を下げて需要量を補うだけではありません
03:39
We actually実際に ship more than twice二度 as much
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207000
2000
実際にIT技術を用いることで
03:41
of everyすべて form of information情報 technology技術.
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209000
2000
出荷量は倍以上に増えています
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We've私たちは had 18 percentパーセント growth成長 in constant定数 dollarsドル
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211000
3000
インフレ調整後の価格で18%の成長をしてきました
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in everyすべて form of information情報 technology技術 for the last half-century半世紀,
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214000
3000
先の半世紀の間にIT技術の分野で
03:49
despite何と the fact事実 that you can get twice二度 as much of it each year.
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217000
4000
毎年2倍の成長を得ることができるにもかかわらずです
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This is a completely完全に different異なる example.
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2000
こちらは、全く別の例です
03:55
This is not Moore'sムーア Law法律.
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223000
2000
これはムーアの法則に沿っていません
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The amount of DNADNA dataデータ
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225000
2000
DNA情報の解析については
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we've私たちは sequencedシーケンスされた has doubled倍増 everyすべて year.
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227000
2000
毎年2倍ずつ進んでいます
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The costコスト has come down by halfハーフ everyすべて year.
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229000
3000
毎年コストは半分に下がっています
04:04
And this has been a smooth滑らかな progression進行
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232000
2000
これは、ゲノム解析プロジェクトの初めから考えると
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since以来 the beginning始まり of the genomeゲノム projectプロジェクト.
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234000
2000
非常にスムーズな進歩です
04:08
And halfway中途半端 throughを通して the projectプロジェクト, skeptics懐疑論者 said,
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236000
2000
プロジェクトの途中で、懐疑的な人は言いました
04:10
"Well, this is not workingワーキング out. You're halfway中途半端 throughを通して the genomeゲノム projectプロジェクト
94
238000
3000
うまくいっていないんじゃないか、プロジェクトの半分が経過したのに
04:13
and you've finished完成した one percentパーセント of the projectプロジェクト."
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241000
2000
まだ1%ほど終わったに過ぎないではないかと
04:15
But that was really right on scheduleスケジュール.
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243000
2000
しかし、本当にスケジュール通りでした
04:17
Because if you doubleダブル one percentパーセント sevenセブン more times,
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245000
2000
1%を2倍にすることを、7回繰り返したら
04:19
whichどの is exactly正確に what happened起こった,
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247000
2000
どうなるでしょうか?
04:21
you get 100 percentパーセント. And the projectプロジェクト was finished完成した on time.
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249000
3000
100%に達するのです プロジェクトは期限通りに終わりました
04:24
Communicationコミュニケーション technologiesテクノロジー:
100
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2000
次に、通信技術についてです
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50 different異なる ways方法 to measure測定 this,
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254000
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これは、50もの評価の尺度があります
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the number of bitsビット beingであること moved移動した around, the sizeサイズ of the Internetインターネット.
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通信するビット数であったり、インターネットの大きさなど
04:31
But this has progressed進んだ at an exponential指数関数的 paceペース.
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しかし、これも指数的ペースで成長してきました
04:33
This is deeply深く democratizing民主化.
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非常に民主的です
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I wrote書きました, over 20 years ago in "The Age年齢 of Intelligentインテリジェントな Machinesマシン,"
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20年以上前,"The Age of Intellignet Machines"という本を私は書きました
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when the Sovietソビエト Union連合 was going strong強い, that it would be swept掃討 away
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266000
3000
ソビエト連邦が強力になりつつあったころです ソビエトは通信技術の進歩に
04:41
by this growth成長 of decentralized分権化された communicationコミュニケーション.
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4000
よって、一掃されるだろうと
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And we will have plentyたくさん of computation計算 as we go throughを通して the 21stセント century世紀
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3000
そして私たちは21世紀には
04:48
to do things like simulateシミュレートする regions地域 of the human人間 brain.
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276000
4000
人間の脳をシミュレートするに十分な計算能力を得るでしょう
04:52
But where will we get the softwareソフトウェア?
110
280000
2000
でも、そのソフトウェアはどうすれば手に入るでしょう?
04:54
Some critics評論家 say, "Oh, well softwareソフトウェア is stuck立ち往生 in the mud."
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282000
3000
批評家はいうでしょう、そんなソフトウェアはありえないと
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But we are learning学習 more and more about the human人間 brain.
112
285000
2000
しかし私たちは、人間の脳について多く研究し続けています
04:59
Spatial空間的 resolution解決 of brain scanning走査 is doubling倍増する everyすべて year.
113
287000
3000
人間の脳のスキャン精度は毎年精密になっています
05:02
The amount of dataデータ we're getting取得 about the brain is doubling倍増する everyすべて year.
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290000
3000
脳についてのデータは、毎年増えているのです
05:05
And we're showing表示 that we can actually実際に turn順番 this dataデータ
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293000
3000
そして、このデータをもとに動くモデルやシミュレーションを
05:08
into workingワーキング modelsモデル and simulationsシミュレーション of brain regions地域.
116
296000
3000
することができるようになるでしょう
05:11
There is about 20 regions地域 of the brain that have been modeledモデル化された,
117
299000
2000
脳の機能のなかで、モデル化してシミュレーション、テストを
05:13
simulatedシミュレートされた and testedテストされた:
118
301000
2000
できる領域はだいたい20くらいあります
05:15
the auditory聴覚 cortex皮質, regions地域 of the visualビジュアル cortex皮質;
119
303000
3000
聴覚皮質、視覚野の部分
05:18
cerebellum小脳, where we do our skillスキル formation形成;
120
306000
2000
運動機能をつかさどる小脳
05:20
slicesスライス of the cerebral大脳 cortex皮質, where we do our rationalラショナル thinking考え.
121
308000
4000
思考をする、大脳皮質
05:24
And all of this has fueled給油された
122
312000
2000
これら全てによって、とてもスムーズ且つ予想どおりに
05:26
an increase増加する, very smooth滑らかな and predictable予測可能な, of productivity生産性.
123
314000
3000
生産性の向上に拍車がかかりました
05:29
We've私たちは gone行った from 30 dollarsドル to 130 dollarsドル
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317000
2000
人間の時間当り労働単価は
05:31
in constant定数 dollarsドル in the value of an average平均 hour時間 of human人間 labor労働,
125
319000
4000
インフレ調整後で30ドルから130ドルに上昇しました
05:35
fueled給油された by this information情報 technology技術.
126
323000
3000
このIT技術の支援をうけてです
05:38
And we're all concerned心配している about energyエネルギー and the environment環境.
127
326000
3000
そして、私たちはみんなエネルギーと環境問題を心配しています
05:41
Well this is a logarithmic対数 graphグラフ.
128
329000
2000
これもまた、対数的増加であらわされます
05:43
This representsは表す a smooth滑らかな doubling倍増する,
129
331000
2000
こちらは、スムーズに2倍となることを示します
05:45
everyすべて two years, of the amount of solar太陽 energyエネルギー we're creating作成,
130
333000
4000
2年ごとの、私たちが作りだすソーラーエネルギーの量です
05:49
particularly特に as we're now applying申請中 nanotechnologyナノテクノロジー,
131
337000
2000
ソーラーパネルには、情報技術の分野としては
05:51
a form of information情報 technology技術, to solar太陽 panelsパネル.
132
339000
3000
特にナノテクノロジーが応用されます
05:54
And we're only eight8 doublings倍加 away
133
342000
2000
あとわずか8回倍増させれば
05:56
from it meeting会議 100 percentパーセント of our energyエネルギー needsニーズ.
134
344000
2000
エネルギー需要の100%がカバーされるのです
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight太陽光 than we need.
135
346000
4000
そして、太陽のエネルギーは人類の必要量の1万倍にも達します
06:02
We ultimately最終的に will mergeマージ with this technology技術. It's already既に very close閉じる to us.
136
350000
5000
最終的にはこの技術と一体となるでしょう。ほとんど実現は間近です
06:07
When I was a student学生 it was across横断する campusキャンパス, now it's in our pocketsポケット.
137
355000
3000
私が学生のころはキャンパスのはじからはじまでもありました いまはポケットの中に入ります
06:10
What used to take up a building建物 now fitsフィット in our pocketsポケット.
138
358000
3000
昔、ビルディングにおさまっていたものが 今ではポケットの中なのです
06:13
What now fitsフィット in our pocketsポケット would fitフィット in a blood血液 cell細胞 in 25 years.
139
361000
3000
今ポケットの中に入っている程度の大きさのものは、25年もたてば血液細胞の大きさになるでしょう
06:16
And we will beginベギン to actually実際に deeply深く influence影響
140
364000
4000
そして、私たちは実際にこれらの技術を知るにつれて
06:20
our health健康 and our intelligenceインテリジェンス,
141
368000
2000
私たちの健康と知性に
06:22
as we get closerクローザー and closerクローザー to this technology技術.
142
370000
4000
実際に影響をあたえるようになりつつあります
06:26
Basedベース on that we are announcing発表, here at TEDTED,
143
374000
3000
ここTEDでアナウンスします
06:29
in true真実 TEDTED tradition伝統, Singularity特異性 University大学.
144
377000
3000
シンギュラリティー・ユニバーシティ
06:32
It's a new新しい university大学
145
380000
2000
これは、新しい大学です
06:34
that's founded設立 by Peterピーター Diamandisディアマンディス, who is here in the audience聴衆,
146
382000
2000
ここにおりますピーター・ディアマンデスと
06:36
and myself私自身.
147
384000
2000
私が設立者です
06:38
It's backed支持された by NASANASA and GoogleGoogle,
148
386000
2000
NASA と Google
06:40
and other leaders指導者 in the high-techハイテク and science科学 communityコミュニティ.
149
388000
4000
そして他のハイテク・科学界のバックアップを受けています
06:44
And our goalゴール was to assembleアセンブル the leaders指導者,
150
392000
3000
我々の目標は 生徒としてあるいは先生として
06:47
bothどちらも teachers教師 and students学生の,
151
395000
2000
リーダーたちを集めることです
06:49
in these exponentially指数関数的に growing成長する information情報 technologiesテクノロジー,
152
397000
2000
これらの指数的なIT技術の発展と
06:51
and their彼らの application応用.
153
399000
2000
応用に関する分野です
06:53
But Larryラリー Pageページ made an impassioned熱狂した speechスピーチ
154
401000
2000
ラリー・ペイジは、印象深いスピーチをしました
06:55
at our organizing整理する meeting会議,
155
403000
2000
私たちの準備ミーティングで
06:57
saying言って we should devote捧げる this study調査
156
405000
5000
私たちは、この研究に時間を割くべきであると
07:02
to actually実際に addressingアドレッシング some of the majorメジャー challenges挑戦 facing直面する humanity人類.
157
410000
4000
実際に何らかの人類が立ち向かう大きな問題に向けて
07:06
And if we did that, then GoogleGoogle would back this.
158
414000
2000
そして、もしそうするのであれば、Googleはバックアップします
07:08
And so that's what we've私たちは done完了.
159
416000
2000
我々はそれを実行しました
07:10
The last third三番 of the nine-week9週間 intensiveインテンシブ summer sessionセッション
160
418000
4000
9週間の集中夏季レッスンのうち 最後の3分の1は
07:14
will be devoted献身的な to a groupグループ projectプロジェクト to address住所
161
422000
2000
グループプロジェクトに時間を割きます
07:16
some majorメジャー challengeチャレンジ of humanity人類.
162
424000
2000
いくつかの、人類共通のチャレンジについてです
07:18
Like for example, applying申請中 the Internetインターネット,
163
426000
2000
たとえば、インターネットです
07:20
whichどの is now ubiquitousユビキタス, in the rural農村 areasエリア of China中国 or in Africaアフリカ,
164
428000
5000
インターネットは中国やアフリカの田舎であってもどこでも接続できます
07:25
to bringing持参 health健康 information情報
165
433000
2000
健康関連の情報を伝えることができます
07:27
to developing現像 areasエリア of the world世界.
166
435000
3000
世界の発展途上国に向けて
07:30
And these projectsプロジェクト will continue持続する past過去 these sessionsセッション,
167
438000
3000
そして こういったプロジェクトはレッスンが終わった後も続きます
07:33
usingを使用して collaborative協力的 interactiveインタラクティブ communicationコミュニケーション.
168
441000
3000
双方向通信のコラボレーションを用いて
07:36
All the intellectual知的 propertyプロパティ that is created作成した and taught教えた
169
444000
4000
すべての知的財産は
07:40
will be onlineオンライン and available利用可能な,
170
448000
2000
オンラインであり、使用可能です
07:42
and developed発展した onlineオンライン in a collaborative協力的 fashionファッション.
171
450000
3000
そして、オンラインのコラボレーションにより進められます
07:45
Here is our founding創業 meeting会議.
172
453000
2000
これが創立総会の写真です
07:47
But this is beingであること announced発表 today今日.
173
455000
2000
でも、まだ今日アナウンスしたところです
07:49
It will be permanently永久に headquartered本社 in Siliconシリコン Valley,
174
457000
3000
この大学はシリコンバレーを本拠地にします
07:52
at the NASANASA Amesエイムス research研究 centerセンター.
175
460000
2000
NASAのリサーチセンター内です
07:54
There are different異なる programsプログラム for graduate卒業 students学生の,
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462000
2000
大学院生用と、様々な会社の幹部用に
07:56
for executivesエグゼクティブ at different異なる companies企業.
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464000
3000
別々のプログラムを用意しています
07:59
The first six6 tracksトラック here -- artificial人工的な intelligenceインテリジェンス,
178
467000
2000
最初の6トラックがこちらです。AI(人工知能)
08:01
advanced高度な computing計算 technologiesテクノロジー, biotechnologyバイオテクノロジー, nanotechnologyナノテクノロジー --
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469000
3000
応用コンピュータ技術、バイオテクノロジー、ナノテク
08:04
are the different異なる coreコア areasエリア of information情報 technology技術.
180
472000
4000
情報技術の他の分野です
08:08
Then we are going to apply適用する them to the other areasエリア,
181
476000
2000
ほかの分野にも広げようとしています
08:10
like energyエネルギー, ecology生態学,
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478000
3000
エネルギーやエコロジー
08:13
policyポリシー law法律 and ethics倫理, entrepreneurship起業家精神,
183
481000
2000
法律、倫理学、起業について
08:15
so that people can bring持参する these new新しい technologiesテクノロジー to the world世界.
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483000
4000
みなさんがこれらの新しい技術を世界に広げられるように
08:19
So we're very appreciative感謝の気持ち of the supportサポート we've私たちは gotten得た
185
487000
5000
私たちは、皆さんの支援に本当に感謝しています
08:24
from bothどちらも the intellectual知的 leaders指導者, the high-techハイテク leaders指導者,
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492000
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学術界のリーダーや、ハイテク企業のリーダーのみなさんからの支援
08:26
particularly特に GoogleGoogle and NASANASA.
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494000
2000
特にGoogleとNASAです
08:28
This is an excitingエキサイティング new新しい ventureベンチャー.
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496000
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これはエキサイティングな、新しいチャレンジです
08:30
And we invite招待する you to participate参加する. Thank you very much.
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498000
3000
みなさんにも参加してもらいたいと思っています どうもありがとう
08:33
(Applause拍手)
190
501000
3000
(拍手)
Translated by yutaka usui
Reviewed by Masaaki Ueno

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com