TEDGlobal 2011
Kevin Slavin: How algorithms shape our world
ケヴィン・スラヴィン 「アルゴリズムが形作る世界」
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ケヴィン・スラヴィンは、アルゴリズムのためにデザインされ、コンピュータプログラムによるコントロールが広がり続ける世界に我々は生きていると言います。TEDGlobalで行われたこの魅惑的な講演で、彼は複雑なコンピュータプログラムがいかに多くのことを決しているかを示しています。諜報戦略、株価、映画の脚本、建築デザイン。そして私たちがもはや読めもしなければ結果をコントロールすることもできないコードを書いていることに警鐘を鳴らしています。
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms. Full bio
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms. Full bio
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This is a photograph
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2000
この写真は
00:17
by the artist Michael Najjar,
1
2000
2000
マイケル・ナジャーによるものです
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and it's real,
2
4000
2000
実際アルゼンチンに行って
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in the sense that he went there to Argentina
3
6000
2000
撮ってきたという意味で
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to take the photo.
4
8000
2000
本物の写真ですが
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But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.
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10000
3000
フィクションでもあります 後でいろいろ手が加えられているからです
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And what he's done
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何をしたかというと
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is he's actually reshaped, digitally,
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デジタル加工をして
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all of the contours of the mountains
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山の稜線の形を
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to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.
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ダウジョーンズのグラフにしたのです
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So what you see,
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だからご覧いただいている
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that precipice, that high precipice with the valley,
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谷に落ち込んでいる絶壁は
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is the 2008 financial crisis.
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2008年の金融危機です
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The photo was made
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この写真は 私たちが
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when we were deep in the valley over there.
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谷の深みにいたときに作られました
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I don't know where we are now.
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今はどこにいるのか分かりません
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This is the Hang Seng index
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こちらは香港の
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for Hong Kong.
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ハンセン指数です
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And similar topography.
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似たような地形ですね
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I wonder why.
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どうしてなんでしょう？
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And this is art. This is metaphor.
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これはアートであり メタファーです
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But I think the point is
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2000
でも重要なのは
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that this is metaphor with teeth,
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2000
これが牙のあるメタファーだということです
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and it's with those teeth that I want to propose today
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その牙のために 今日はひとつ
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that we rethink a little bit
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現代数学の役割を
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about the role of contemporary math --
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再考したいと思います
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not just financial math, but math in general.
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金融数学でなく もっと一般的な数学です
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That its transition
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ここにあるのは
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from being something that we extract and derive from the world
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世界から何かを ただ引き出していたものが
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to something that actually starts to shape it --
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世界を形作り始めるようになる という変化です
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the world around us and the world inside us.
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68000
3000
私たちの周りの世界にせよ 私たちの中の世界にせよ
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And it's specifically algorithms,
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71000
2000
具体的に言うと それはアルゴリズムです
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which are basically the math
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73000
2000
アルゴリズムというのは
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that computers use to decide stuff.
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75000
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コンピュータが判断をするときに使う ある種数学的なものです
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They acquire the sensibility of truth
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2000
繰り返しの中で アルゴリズムは
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because they repeat over and over again,
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2000
真実への感覚を備えるようになり
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and they ossify and calcify,
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82000
3000
そして骨化し 石灰化して
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and they become real.
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85000
2000
現実になるのです
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And I was thinking about this, of all places,
38
87000
3000
このことを考えるようになったのは
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on a transatlantic flight a couple of years ago,
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90000
3000
２、３年前に大西洋を渡る飛行機の中で
01:48
because I happened to be seated
40
93000
2000
私と同年代のハンガリー出身の
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next to a Hungarian physicist about my age
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95000
2000
物理学者と隣り合わせ
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and we were talking
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97000
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言葉を交わした時でした
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about what life was like during the Cold War
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冷戦時代のハンガリーの物理学者たちが
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for physicists in Hungary.
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どんなものだったのか聞いてみました
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And I said, "So what were you doing?"
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103000
2000
「どんなことをしていたんでしょう？」
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And he said, "Well we were mostly breaking stealth."
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「もっぱらステルスを見破るということです」
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And I said, "That's a good job. That's interesting.
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107000
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「いい仕事ですね 面白そうです
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How does that work?"
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109000
2000
どういう仕組みなんですか？」
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And to understand that,
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111000
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これを理解するためには
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you have to understand a little bit about how stealth works.
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113000
3000
ステルスの仕組みを知る必要があります
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And so -- this is an over-simplification --
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116000
3000
ものすごく単純化して説明しますが
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but basically, it's not like
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空中の156トンの鋼鉄の塊が
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you can just pass a radar signal
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2000
単にレーダーをくぐり抜けるというのは
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right through 156 tons of steel in the sky.
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3000
基本的にできません
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It's not just going to disappear.
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126000
3000
消すことはできないのです
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But if you can take this big, massive thing,
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しかし巨大なものを
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and you could turn it into
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何百万という小さなものに
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a million little things --
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何か鳥の大群のようなものに
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something like a flock of birds --
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変えることはできます
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well then the radar that's looking for that
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するとそれを見たレーダーは
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has to be able to see
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141000
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鳥の群れだと
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every flock of birds in the sky.
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2000
勘違いします
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And if you're a radar, that's a really bad job.
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145000
4000
この点でレーダーというのは あまり有能ではないのです
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And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.
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3000
それで彼は言いました 「ええ でもそれはレーダーの話です
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So we didn't use a radar;
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152000
2000
だからレーダーは当てにしませんでした
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we built a black box that was looking for electrical signals,
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154000
3000
電気的な信号 電子通信を見る
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electronic communication.
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157000
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ブラックボックスを作ったのです
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And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,
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160000
3000
そして電子通信をしている鳥の群れを見たら
02:58
we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"
69
163000
3000
これはアメリカ人がかんでいるなと考えたわけです」
03:01
And I said, "Yeah.
70
166000
2000
私は言いました
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That's good.
71
168000
2000
「そりゃいい
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So you've effectively negated
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2000
60年の航空学研究を
03:07
60 years of aeronautic research.
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2000
打ち消していたわけですね
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What's your act two?
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2000
それで第二幕は何ですか？
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What do you do when you grow up?"
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176000
2000
その後はどんなことをしているんですか？」
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And he said,
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178000
2000
彼は「金融業界です」
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"Well, financial services."
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180000
2000
と答えました
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And I said, "Oh."
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182000
2000
「なるほど」
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Because those had been in the news lately.
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184000
3000
最近ニュースでよく耳にしていたからです
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And I said, "How does that work?"
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187000
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「どんな具合になっているんですか？」と聞くと
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And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,
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「ウォールストリートには物理学者が2千人います
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and I'm one of them."
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191000
2000
私はその１人です」ということでした
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And I said, "What's the black box for Wall Street?"
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193000
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「ウォールストリートのブラックボックスは何なんでしょう？」
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And he said, "It's funny you ask that,
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196000
2000
「そう聞かれたのは面白いですね
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because it's actually called black box trading.
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198000
3000
実際それはブラックボックス・トレーディングと呼ばれているからです
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And it's also sometimes called algo trading,
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201000
2000
アルゴ・トレーディングとか
03:38
algorithmic trading."
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アルゴリズム・トレーディングと言うこともあります」
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And algorithmic trading evolved in part
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206000
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アルゴリズム・トレーディングが発展したのは
03:44
because institutional traders have the same problems
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209000
3000
ある部分 金融機関のトレーダーたちが
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that the United States Air Force had,
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212000
3000
米国空軍と同じ問題を抱えていたからです
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which is that they're moving these positions --
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215000
3000
動く点がたくさんあって
03:53
whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --
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218000
2000
P&Gであれ アクセンチュアであれ
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they're moving a million shares of something
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220000
2000
マーケットで百万という株を
03:57
through the market.
94
222000
2000
動かしています
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And if they do that all at once,
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224000
2000
それを全部同時にやるのは
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it's like playing poker and going all in right away.
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226000
2000
ポーカーですぐに全財産賭けるようなものです
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You just tip your hand.
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228000
2000
手の内を明かすことになります
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And so they have to find a way --
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230000
2000
だから彼らはその大きなものを
04:07
and they use algorithms to do this --
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232000
2000
･･･アルゴリズムがここで出てくるのですが
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to break up that big thing
100
234000
2000
百万という小さなトランザクションに
04:11
into a million little transactions.
101
236000
2000
分割する必要があります
04:13
And the magic and the horror of that
102
238000
2000
そしてその魔術的で怖いところは
04:15
is that the same math
103
240000
2000
大きなものを
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that you use to break up the big thing
104
242000
2000
百万の小さなものへと
04:19
into a million little things
105
244000
2000
分割するのと同じ数学が
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can be used to find a million little things
106
246000
2000
百万の小さなものを見つけてまとめ
04:23
and sew them back together
107
248000
2000
マーケットで実際何が起きているのか
04:25
and figure out what's actually happening in the market.
108
250000
2000
見極めるためにも使えるということです
04:27
So if you need to have some image
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252000
2000
だから今株式市場で
04:29
of what's happening in the stock market right now,
110
254000
3000
何が起きているのかのイメージがほしいなら
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what you can picture is a bunch of algorithms
111
257000
2000
それは隠そうとするたくさんのプログラムと
04:34
that are basically programmed to hide,
112
259000
3000
それを解き明かし 出し抜こうとする
04:37
and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.
113
262000
3000
たくさんのプログラムのせめぎ合いということです
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And all of that's great, and it's fine.
114
265000
3000
これは大変結構なことです
04:43
And that's 70 percent
115
268000
2000
米国株式市場の
04:45
of the United States stock market,
116
270000
2000
70%がそうなのです
04:47
70 percent of the operating system
117
272000
2000
皆さんの年金とか
04:49
formerly known as your pension,
118
274000
3000
ローンといったものの
04:52
your mortgage.
119
277000
3000
70%がそうやって動いているのです
04:55
And what could go wrong?
120
280000
2000
それで何か悪いことがあるのでしょうか？
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What could go wrong
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282000
2000
一年前のことですが
04:59
is that a year ago,
122
284000
2000
株式市場全体の９%が
05:01
nine percent of the entire market just disappears in five minutes,
123
286000
3000
５分間で消えてなくなりました
05:04
and they called it the Flash Crash of 2:45.
124
289000
3000
「2時45分のフラッシュ・クラッシュ」と呼ばれています
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All of a sudden, nine percent just goes away,
125
292000
3000
９%が突如消えてなくなり
05:10
and nobody to this day
126
295000
2000
今日に至るまで誰も
05:12
can even agree on what happened
127
297000
2000
本当のところ何が起きたのか分からないのです
05:14
because nobody ordered it, nobody asked for it.
128
299000
3000
誰が仕組んだことでもありません
05:17
Nobody had any control over what was actually happening.
129
302000
3000
誰かがコントロールしていたわけでもありません
05:20
All they had
130
305000
2000
彼らが持っていたのは
05:22
was just a monitor in front of them
131
307000
2000
数字が表示されている
05:24
that had the numbers on it
132
309000
2000
モニタと
05:26
and just a red button
133
311000
2000
「停止」と書かれた
05:28
that said, "Stop."
134
313000
2000
赤いボタンだけです
05:30
And that's the thing,
135
315000
2000
私たちがやっているのは
05:32
is that we're writing things,
136
317000
2000
もはや自分では読めないものを
05:34
we're writing these things that we can no longer read.
137
319000
3000
書くということです
05:37
And we've rendered something
138
322000
2000
判読できないものを
05:39
illegible,
139
324000
2000
書いているのです
05:41
and we've lost the sense
140
326000
3000
自分たちの作った世界で
05:44
of what's actually happening
141
329000
2000
実際何が起きているのか
05:46
in this world that we've made.
142
331000
2000
私たちは感覚を失っており
05:48
And we're starting to make our way.
143
333000
2000
それでも前に進み続けています
05:50
There's a company in Boston called Nanex,
144
335000
3000
ボストンにNanexという会社があって
05:53
and they use math and magic
145
338000
2000
数学や魔法や
05:55
and I don't know what,
146
340000
2000
そのほかよく分からないものを使って
05:57
and they reach into all the market data
147
342000
2000
あらゆるマーケットデータを見て
05:59
and they find, actually sometimes, some of these algorithms.
148
344000
3000
そこから実際アルゴリズムを見つけ出しており
06:02
And when they find them they pull them out
149
347000
3000
そして彼らが見つけ出したときには
06:05
and they pin them to the wall like butterflies.
150
350000
3000
引っ張り出して 蝶のように標本にするのです
06:08
And they do what we've always done
151
353000
2000
彼らがしているのは
06:10
when confronted with huge amounts of data that we don't understand --
152
355000
3000
私たちが理解していない巨大なデータに直面したときにすることです
06:13
which is that they give them a name
153
358000
2000
つまり 名前とストーリーを
06:15
and a story.
154
360000
2000
与えるのです
06:17
So this is one that they found,
155
362000
2000
これは彼らが見つけたものの例です
06:19
they called the Knife,
156
364000
4000
「ナイフ」に
06:23
the Carnival,
157
368000
2000
「カーニバル」に
06:25
the Boston Shuffler,
158
370000
4000
「ボストンシャフラー」に
06:29
Twilight.
159
374000
2000
「トワイライト」
06:31
And the gag is
160
376000
2000
可笑しいのは もちろん
06:33
that, of course, these aren't just running through the market.
161
378000
3000
そういったことはマーケットに限った話ではないということです
06:36
You can find these kinds of things wherever you look,
162
381000
3000
そういった類のことは 一度見方を覚えると
06:39
once you learn how to look for them.
163
384000
2000
至る所で目にするようになります
06:41
You can find it here: this book about flies
164
386000
3000
たとえばこれ あるハエに関する本を
06:44
that you may have been looking at on Amazon.
165
389000
2000
Amazonで見ていると
06:46
You may have noticed it
166
391000
2000
値段が170万ドルだということに
06:48
when its price started at 1.7 million dollars.
167
393000
2000
気づくかもしれません
06:50
It's out of print -- still ...
168
395000
2000
絶版になっています 今でも
06:52
(Laughter)
169
397000
2000
(笑)
06:54
If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.
170
399000
3000
170万ドルで買っていたらお買い得でした
06:57
A few hours later, it had gone up
171
402000
2000
数時間後には2,360万ドルまで
06:59
to 23.6 million dollars,
172
404000
2000
上がったからです
07:01
plus shipping and handling.
173
406000
2000
送料別で
07:03
And the question is:
174
408000
2000
疑問は 誰も買いもしなければ
07:05
Nobody was buying or selling anything; what was happening?
175
410000
2000
売りもしていなかったということです
07:07
And you see this behavior on Amazon
176
412000
2000
このAmazonで起きた現象は
07:09
as surely as you see it on Wall Street.
177
414000
2000
ウォールストリートで起きたのと同じ現象です
07:11
And when you see this kind of behavior,
178
416000
2000
そしてこのような挙動を見て分かるのは
07:13
what you see is the evidence
179
418000
2000
それがアルゴリズムの衝突から
07:15
of algorithms in conflict,
180
420000
2000
生じたということです
07:17
algorithms locked in loops with each other,
181
422000
2000
アルゴリズムが互いにループの中に捕らわれ
07:19
without any human oversight,
182
424000
2000
常識的な観点でそれを監視する
07:21
without any adult supervision
183
426000
3000
人間の目がなかったということです
07:24
to say, "Actually, 1.7 million is plenty."
184
429000
3000
「170万ドルはちと高くないか？」
07:27
(Laughter)
185
432000
3000
(笑)
07:30
And as with Amazon, so it is with Netflix.
186
435000
3000
Amazonでのことは Netflixでも同じです
07:33
And so Netflix has gone through
187
438000
2000
Netflixはこれまでに何度となく
07:35
several different algorithms over the years.
188
440000
2000
アルゴリズムを変えてきました
07:37
They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --
189
442000
3000
最初は「シネマッチ」で その後たくさんのアルゴリズムを試しています
07:40
there's Dinosaur Planet; there's Gravity.
190
445000
2000
「ダイナソー・プラネット」に「グラビティ」
07:42
They're using Pragmatic Chaos now.
191
447000
2000
現在使っているのは「プラグマティック・ケイオス」です
07:44
Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,
192
449000
2000
プラグマティック・ケイオスがしようとするのは
07:46
trying to do the same thing.
193
451000
2000
他のNetflixのアルゴリズムと同じことです
07:48
It's trying to get a grasp on you,
194
453000
2000
ユーザの頭の中のファームウェアを
07:50
on the firmware inside the human skull,
195
455000
2000
把握しようとするのです
07:52
so that it can recommend what movie
196
457000
2000
ユーザが次に見たいであろう映画を
07:54
you might want to watch next --
197
459000
2000
おすすめできるように
07:56
which is a very, very difficult problem.
198
461000
3000
これはとても難しい問題です
07:59
But the difficulty of the problem
199
464000
2000
しかし問題の難しさや
08:01
and the fact that we don't really quite have it down,
200
466000
3000
私たちによく分かっていないという事実が
08:04
it doesn't take away
201
469000
2000
プラグマティック・ケイオスの効果を
08:06
from the effects Pragmatic Chaos has.
202
471000
2000
弱めることはありません
08:08
Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,
203
473000
3000
プラグマティック・ケイオスは
08:11
determines, in the end,
204
476000
2000
他のNetflixのアルゴリズム同様
08:13
60 percent
205
478000
2000
最終的には借りられる映画の
08:15
of what movies end up being rented.
206
480000
2000
60%を言い当てています
08:17
So one piece of code
207
482000
2000
ユーザについての1つの考えを表す
08:19
with one idea about you
208
484000
3000
一片のコードが
08:22
is responsible for 60 percent of those movies.
209
487000
3000
映画レンタルの60%をもたらしているのです
08:25
But what if you could rate those movies
210
490000
2000
もし映画の評価を
08:27
before they get made?
211
492000
2000
作る前にできたとしたらどうでしょう？
08:29
Wouldn't that be handy?
212
494000
2000
便利ではないでしょうか？
08:31
Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,
213
496000
3000
イギリスのデータ分析専門家がハリウッドにいて
08:34
and they have "story algorithms" --
214
499000
2000
ストーリーを評価するアルゴリズムを作っています
08:36
a company called Epagogix.
215
501000
2000
Epagogixという会社です
08:38
And you can run your script through there,
216
503000
3000
脚本をそのアルゴリズムにかけると
08:41
and they can tell you, quantifiably,
217
506000
2000
数値として
08:43
that that's a 30 million dollar movie
218
508000
2000
３千万ドルの映画だとか
08:45
or a 200 million dollar movie.
219
510000
2000
２億ドルの映画だと言い当てるのです
08:47
And the thing is, is that this isn't Google.
220
512000
2000
問題はこれはGoogleではないということ
08:49
This isn't information.
221
514000
2000
情報でも 金融統計でもなく
08:51
These aren't financial stats; this is culture.
222
516000
2000
文化なんです
08:53
And what you see here,
223
518000
2000
ここで目にしているのは
08:55
or what you don't really see normally,
224
520000
2000
･･･ まあ普通は目にしないかもしれませんが
08:57
is that these are the physics of culture.
225
522000
4000
文化の物理学だということです
09:01
And if these algorithms,
226
526000
2000
もしそれがある日
09:03
like the algorithms on Wall Street,
227
528000
2000
ウォールストリートのアルゴリズムのように
09:05
just crashed one day and went awry,
228
530000
3000
クラッシュしておかしくなったとしたら
09:08
how would we know?
229
533000
2000
どうやってそれが分かるのか？
09:10
What would it look like?
230
535000
2000
どんな風に見えるのか？
09:12
And they're in your house. They're in your house.
231
537000
3000
そしてこれは家庭の中にもあります
09:15
These are two algorithms competing for your living room.
232
540000
2000
これはリビングで競い合っている2つのアルゴリズムです
09:17
These are two different cleaning robots
233
542000
2000
この２つのロボットは
09:19
that have very different ideas about what clean means.
234
544000
3000
「きれい」ということについて随分違った考えを持っています
09:22
And you can see it
235
547000
2000
スローダウンして
09:24
if you slow it down and attach lights to them,
236
549000
3000
電球をつけてやればそれがわかります
09:27
and they're sort of like secret architects in your bedroom.
237
552000
3000
寝室の隠れた建築家のようなものです
09:30
And the idea that architecture itself
238
555000
3000
そして建築自体が
09:33
is somehow subject to algorithmic optimization
239
558000
2000
アルゴリズムによる最適化の対象となるという考えも
09:35
is not far-fetched.
240
560000
2000
突飛というわけではありません
09:37
It's super-real and it's happening around you.
241
562000
3000
非常に現実的なことで 身の回りで起きていることなのです
09:40
You feel it most
242
565000
2000
一番よく分かるのは
09:42
when you're in a sealed metal box,
243
567000
2000
密閉された金属の箱の中にいるときです
09:44
a new-style elevator;
244
569000
2000
行先制御エレベータと呼ばれる
09:46
they're called destination-control elevators.
245
571000
2000
新式のエレベータです
09:48
These are the ones where you have to press what floor you're going to go to
246
573000
3000
どの階に行きたいのか エレベータに乗る前に
09:51
before you get in the elevator.
247
576000
2000
指定する必要があります
09:53
And it uses what's called a bin-packing algorithm.
248
578000
2000
ビンパッキングアルゴリズムが使われています
09:55
So none of this mishegas
249
580000
2000
みんなにエレベータを好き勝手に選ばせるような
09:57
of letting everybody go into whatever car they want.
250
582000
2000
馬鹿なことはしません
09:59
Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,
251
584000
2000
10階に行きたい人は２番エレベータに
10:01
and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.
252
586000
3000
３階に行きたい人は５番エレベータにという具合にやります
10:04
And the problem with that
253
589000
2000
これの問題は
10:06
is that people freak out.
254
591000
2000
みんながパニックを
10:08
People panic.
255
593000
2000
起こすということです
10:10
And you see why. You see why.
256
595000
2000
なぜか分かりますか？
10:12
It's because the elevator
257
597000
2000
このエレベータは
10:14
is missing some important instrumentation, like the buttons.
258
599000
3000
大事なものを欠いているからです ボタンみたいな
10:17
(Laughter)
259
602000
2000
(笑)
10:19
Like the things that people use.
260
604000
2000
みんなが使い慣れているものです
10:21
All it has
261
606000
2000
このエレベータにあるのは
10:23
is just the number that moves up or down
262
608000
3000
増えたり減ったりする数字と
10:26
and that red button that says, "Stop."
263
611000
3000
「停止」と書かれた赤いボタンだけです
10:29
And this is what we're designing for.
264
614000
3000
これが私たちのデザインしようとしているものです
10:32
We're designing
265
617000
2000
私たちはこの機械の言葉に合わせて
10:34
for this machine dialect.
266
619000
2000
デザインしているのです
10:36
And how far can you take that? How far can you take it?
267
621000
3000
そうやってどこまで行けるのでしょう？
10:39
You can take it really, really far.
268
624000
2000
すごく遠くまで行けるのです
10:41
So let me take it back to Wall Street.
269
626000
3000
ウォールストリートの話に戻りましょう
10:45
Because the algorithms of Wall Street
270
630000
2000
ウォールストリートのアルゴリズムは
10:47
are dependent on one quality above all else,
271
632000
3000
何よりも１つのこと
10:50
which is speed.
272
635000
2000
スピードに依存しています
10:52
And they operate on milliseconds and microseconds.
273
637000
3000
ミリ秒とかマイクロ秒という単位で動いています
10:55
And just to give you a sense of what microseconds are,
274
640000
2000
マイクロ秒というのがどんなものかというと
10:57
it takes you 500,000 microseconds
275
642000
2000
マウスクリックには50万マイクロ秒かかる
10:59
just to click a mouse.
276
644000
2000
と言えば 感覚としてわかるでしょう
11:01
But if you're a Wall Street algorithm
277
646000
2000
しかしウォールストリートのアルゴリズムでは
11:03
and you're five microseconds behind,
278
648000
2000
５マイクロ秒遅れたら
11:05
you're a loser.
279
650000
2000
負けるのです
11:07
So if you were an algorithm,
280
652000
2000
だから皆さんがアルゴリズムなら
11:09
you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt
281
654000
3000
私がフランクフルトで出会った建築家のような人間を探すことでしょう
11:12
who was hollowing out a skyscraper --
282
657000
2000
彼は高層ビルを空洞にしています
11:14
throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,
283
659000
3000
家具のような人間が使うためのインフラはすべて取り去って
11:17
and just running steel on the floors
284
662000
3000
床を鉄骨で補強し
11:20
to get ready for the stacks of servers to go in --
285
665000
3000
サーバの山を積み上げられるようにするのです
11:23
all so an algorithm
286
668000
2000
それもすべて アルゴリズムが
11:25
could get close to the Internet.
287
670000
3000
インターネットに近づけるようにするためです
11:28
And you think of the Internet as this kind of distributed system.
288
673000
3000
インターネットは分散システムだと皆さんお考えでしょう
11:31
And of course, it is, but it's distributed from places.
289
676000
3000
もちろんそうですが それは場所として分散しています
11:34
In New York, this is where it's distributed from:
290
679000
2000
ニューヨークでは これが分散の元です
11:36
the Carrier Hotel
291
681000
2000
コロケーションセンターが
11:38
located on Hudson Street.
292
683000
2000
ハドソン通りにあります
11:40
And this is really where the wires come right up into the city.
293
685000
3000
ここはまさにケーブルがこの都市に出てくる場所です
11:43
And the reality is that the further away you are from that,
294
688000
4000
この場所から離れるたびに
11:47
you're a few microseconds behind every time.
295
692000
2000
何マイクロ秒かずつ遅れることになります
11:49
These guys down on Wall Street,
296
694000
2000
ウォールストリートのこの辺にいる
11:51
Marco Polo and Cherokee Nation,
297
696000
2000
「マルコポーロ」とか「チェロキーネーション」といった連中は
11:53
they're eight microseconds
298
698000
2000
コロケーションセンターのまわりの
11:55
behind all these guys
299
700000
2000
空洞化されたビルに入り込んだ
11:57
going into the empty buildings being hollowed out
300
702000
4000
この連中に対して
12:01
up around the Carrier Hotel.
301
706000
2000
8マイクロ秒遅れをとることになります
12:03
And that's going to keep happening.
302
708000
3000
そういうことが起き続けているのです
12:06
We're going to keep hollowing them out,
303
711000
2000
ビルが空洞にされています
12:08
because you, inch for inch
304
713000
3000
なぜなら
12:11
and pound for pound and dollar for dollar,
305
716000
3000
どのような見地から見ても
12:14
none of you could squeeze revenue out of that space
306
719000
3000
その場所から「ボストンシャフラー」みたいに
12:17
like the Boston Shuffler could.
307
722000
3000
利益を絞り出せる者は他にいないからです
12:20
But if you zoom out,
308
725000
2000
しかし
12:22
if you zoom out,
309
727000
2000
ズームアウトしてみると
12:24
you would see an 825-mile trench
310
729000
4000
ニューヨークとシカゴの間に
12:28
between New York City and Chicago
311
733000
2000
825マイルのトンネルがあるのが分かります
12:30
that's been built over the last few years
312
735000
2000
Spread Networksという会社によって
12:32
by a company called Spread Networks.
313
737000
3000
この何年かの間に作られたものです
12:35
This is a fiber optic cable
314
740000
2000
この２つの都市を結ぶ
12:37
that was laid between those two cities
315
742000
2000
光ケーブルで
12:39
to just be able to traffic one signal
316
744000
3000
マウスクリックの37倍の速さで
12:42
37 times faster than you can click a mouse --
317
747000
3000
信号を伝えることができます
12:45
just for these algorithms,
318
750000
3000
それがすべてアルゴリズムのため
12:48
just for the Carnival and the Knife.
319
753000
3000
カーニバルやナイフのためのものなのです
12:51
And when you think about this,
320
756000
2000
考えてみてください
12:53
that we're running through the United States
321
758000
2000
私たちはアメリカ中を
12:55
with dynamite and rock saws
322
760000
3000
ダイナマイトとロックソーで切り進んでいるのです
12:58
so that an algorithm can close the deal
323
763000
2000
アルゴリズムが３マイクロ秒
13:00
three microseconds faster,
324
765000
3000
早く売買できるようにするために
13:03
all for a communications framework
325
768000
2000
人の知ることのない
13:05
that no human will ever know,
326
770000
4000
コミュニケーションフレームワークのために
13:09
that's a kind of manifest destiny;
327
774000
3000
それが「明白なる使命」であるかのように
13:12
and we'll always look for a new frontier.
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777000
3000
常に新たなフロンティアを求めているのです
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Unfortunately, we have our work cut out for us.
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780000
3000
あいにくと 私たちには難しい仕事が待ち構えています
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This is just theoretical.
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783000
2000
これは単なる理論ですが
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This is some mathematicians at MIT.
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785000
2000
MITの数学者によるもので
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And the truth is I don't really understand
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787000
2000
正直なところ 彼らの言うことの
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a lot of what they're talking about.
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789000
2000
多くは理解できません
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It involves light cones and quantum entanglement,
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3000
何か光円錐とか量子もつれがどうのという話で
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and I don't really understand any of that.
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794000
2000
どれも私にはよくわかりません
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But I can read this map,
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796000
2000
しかしこの地図ならわかります
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and what this map says
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2000
この地図が表しているのは
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is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,
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800000
3000
赤い点で示される市場で儲けようと思ったら
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that's where people are, where the cities are,
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2000
そこは人のいる所 都市ですが
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you're going to have to put the servers where the blue dots are
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3000
最大の効率を得るためにサーバを
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to do that most effectively.
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808000
2000
青い点のところに置く必要があるということです
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And the thing that you might have noticed about those blue dots
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810000
3000
お気づきかもしれませんが
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is that a lot of them are in the middle of the ocean.
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813000
3000
青い点の多くは海の真ん中にあります
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So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,
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816000
3000
それが私たちのするであろうことです
13:54
or platforms.
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2000
泡かプラットフォームでも作るのでしょう
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We'll actually part the water
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2000
水をどけて
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to pull money out of the air,
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823000
2000
無からお金を引き出すのです
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because it's a bright future
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825000
2000
輝かしい未来です
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if you're an algorithm.
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827000
2000
アルゴリズムにとっては
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(Laughter)
350
829000
2000
(笑)
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And it's not the money that's so interesting actually.
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831000
3000
実際に興味深い部分はお金ではなく
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It's what the money motivates,
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834000
2000
お金が動機付けるものです
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that we're actually terraforming
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836000
2000
私たちは
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the Earth itself
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838000
2000
アルゴリズム的な効率で
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with this kind of algorithmic efficiency.
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840000
2000
地球を変えつつあります
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And in that light,
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842000
2000
そういう観点で
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you go back
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844000
2000
前に戻って
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and you look at Michael Najjar's photographs,
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846000
2000
マイケル・ナジャーの写真を見れば
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and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.
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848000
3000
あれはメタファーではなく 予言だということに気づくでしょう
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They're prophecy
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851000
2000
私たちが起こしている
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for the kind of seismic, terrestrial effects
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4000
地殻変動的な
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of the math that we're making.
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857000
2000
数学の影響に対する予言です
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And the landscape was always made
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地形はいつもこのような
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by this sort of weird, uneasy collaboration
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奇妙で不安定な人間と自然の
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between nature and man.
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コラボレーションによって作られてきました
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But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --
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しかし今では第三の共進化の勢力があります アルゴリズムです
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the Boston Shuffler, the Carnival.
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ボストンシャフラーに カーニバル
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And we will have to understand those as nature,
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そういったものを自然の一部として理解する必要があるでしょう
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and in a way, they are.
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2000
ある意味では実際そうなのですから
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Thank you.
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2000
どうもありがとうございました
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(Applause)
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20000
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expertKevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.
Why you should listen
Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.
All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.
He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."
Kevin Slavin | Speaker | TED.com