TED2012
Peter Diamandis: Abundance is our future
ピーター・ディアマンディス: 尽きることのない人類の未来
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TED2012 のステージで、ピーター・ディアマンディスは楽観できる理由をうったえます。私たちが発明し、技術革新をおこし、私たちにのしかかる山積みの課題を解決する方法を見つけ出すといいます。「一連の課題がないとはいっていません。もちろん課題はありますが、最終的には片づけてしまう」と伝えています。
Peter Diamandis - Space activist
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
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00:15
(Applause)
0
0
3000
(拍手)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
3000
3000
(ビデオ) キャスター: ビン・ラディンの死を受けて
テロ脅威への緊張が急増・・・
テロ脅威への緊張が急増・・・
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
6000
2000
ソマリアでの飢餓が・・・
警察が催涙ガスを・・・
警察が催涙ガスを・・・
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
8000
2000
悪質なカルテルが・・・
豪華客船の転覆・・・
豪華客船の転覆・・・
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
10000
3000
社会の腐敗が・・・
65人の死亡者が・・・
65人の死亡者が・・・
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
13000
2000
津波警報が・・・
サイバーテロが・・・
サイバーテロが・・・
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
15000
2000
麻薬戦争・・・
大量破壊・・・ 竜巻・・・
大量破壊・・・ 竜巻・・・
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
17000
2000
景気後退・・・ 破綻・・・
破滅・・・ エジプト・・・ シリア・・・
破滅・・・ エジプト・・・ シリア・・・
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
19000
2000
危機・・・ 死・・・ 大災害・・・
00:36
Oh, my God.
9
21000
3000
なんてひどい・・・
00:39
Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
24000
2000
ディアマンディス: これは ここ６カ月の
00:41
I collected over the last six months --
11
26000
2000
ニュース映像の一部にすぎません
00:43
could have easily been the last six days
12
28000
2000
過去６日分でも
６年分を集めても
６年分を集めても
00:45
or the last six years.
13
30000
2000
同じようなものになったでしょう
00:47
The point is that the news media
14
32000
2000
言いたいのは ニュース報道が
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
34000
3000
悲劇的な出来事ばかりを
見せているということです
見せているということです
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
37000
3000
私たちが 悲劇的なものに
注目するからです
注目するからです
00:55
And there's a very good reason for that.
17
40000
2000
これにはもっともな理由があります
00:57
Every second of every day,
18
42000
2000
人間の脳がとても処理しきれないような
00:59
our senses bring in way too much data
19
44000
2000
膨大な情報が全感覚を通して
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
46000
3000
一瞬たりとも休むことなく
流れ込んできます
流れ込んできます
01:04
And because nothing is more important to us
21
49000
2000
生き残ることが最も大切な為
01:06
than survival,
22
51000
2000
この膨大な量の情報が
01:08
the first stop of all of that data
23
53000
2000
最初に向かうのは
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
55000
2000
扁桃体と呼ばれる
脳の側頭葉にある
脳の側頭葉にある
01:12
called the amygdala.
25
57000
2000
原始的で小さい組織です
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
59000
3000
扁桃体は 早期に警戒すべき状況を
察知する仕組で
察知する仕組で
01:17
our danger detector.
27
62000
2000
危険を知らせる警報器です
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
64000
3000
扁桃体は あらゆる情報を整理して
周囲の環境の中に
周囲の環境の中に
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
67000
3000
害を及ぼしそうなものが無いか探ります
01:25
So given a dozen news stories,
30
70000
2000
私たちは一連のニュースを聞いたら
01:27
we will preferentially look
31
72000
2000
まずは悲劇的なニュースに
01:29
at the negative news.
32
74000
2000
目を向けるようにできています
01:31
And that old newspaper saying,
33
76000
2000
新聞業界の古い格言の
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
78000
2000
「血まみれなら大きく扱う」
に従うのは
に従うのは
01:35
is very true.
35
80000
2000
まったくの正解です
01:37
So given all of our digital devices
36
82000
3000
最近ではさらに 24時間365日
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
85000
2000
悲劇的なニュースばかりを
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
87000
3000
私たちの周りのデジタル機器が
流していることを考えれば
流していることを考えれば
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
90000
2000
悲観的になってもしかたがありません
01:47
It's no wonder that people think
40
92000
2000
世界がどんどん悪い方向へ
01:49
that the world is getting worse.
41
94000
4000
進んでいくと人々が考えても
しかたがありません
しかたがありません
01:53
But perhaps that's not the case.
42
98000
3000
しかし おそらく 現実は違います
01:56
Perhaps instead,
43
101000
2000
おそらく そうではなくて
01:58
it's the distortions brought to us
44
103000
2000
現実が歪められて
02:00
of what's really going on.
45
105000
3000
伝えられているのです
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
108000
2000
さまざまな原動力によって
02:05
over the last century
47
110000
2000
この１世紀の間でとげてきた
02:07
by a series of forces
48
112000
2000
膨大な進歩は さらに加速して
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
114000
3000
来たる30年間で
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
117000
3000
何も尽きることがない世界を
02:15
to create a world of abundance.
51
120000
3000
築ける可能性がある状態まで来ています
02:18
Now I'm not saying
52
123000
2000
もちろん 一連の問題が無いと
02:20
we don't have our set of problems --
53
125000
2000
言っているわけではなく
02:22
climate crisis, species extinction,
54
127000
2000
気候変動の危機 絶滅危惧種
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
129000
3000
水資源やエネルギー資源の枯渇などの
一連の問題があります
一連の問題があります
02:27
And as humans, we are far better
56
132000
2000
しかし人類は
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
134000
3000
問題を十分に余裕をもって
察知することに長けてる上に
察知することに長けてる上に
02:32
but ultimately we knock them down.
58
137000
4000
最終的には 問題を
片づけてしまうのです
片づけてしまうのです
02:36
So let's look
59
141000
2000
将来がどうなるか
理解するために
理解するために
02:38
at what this last century has been
60
143000
2000
この１世紀がどんなものだったか
02:40
to see where we're going.
61
145000
2000
振り返って見てみましょう
02:42
Over the last hundred years,
62
147000
2000
この100年間で
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
149000
3000
平均寿命は ２倍以上になり
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
152000
3000
１人当たりの平均収入は
インフレを差し引いても
インフレを差し引いても
02:50
around the world has tripled.
65
155000
2000
３倍になっています
02:52
Childhood mortality
66
157000
2000
乳幼児の死亡率は
02:54
has come down a factor of 10.
67
159000
2000
10分の１に低下しました
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
161000
2000
これに加えて 食糧コスト
02:58
transportation, communication
69
163000
2000
電力 輸送 移動 伝達手段のコストは
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
165000
4000
それぞれ10分の１程度から
1,000分の１程度に低下しました
1,000分の１程度に低下しました
03:04
Steve Pinker has showed us
71
169000
2000
スティーブ・ピンカーの発表によれば
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
171000
3000
実は 人類は歴史上
もっとも平穏な時代を
もっとも平穏な時代を
03:09
in human history.
73
174000
2000
過ごしています
03:11
And Charles Kenny
74
176000
2000
また チャールス・ケニーによれば
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
178000
3000
この130年間で 25パーセントだった
03:16
in the last 130 years.
76
181000
3000
世界の識字率は80パーセントに増加しています
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
184000
4000
私たちは 本当に
たぐいまれな時代を過ごしています
たぐいまれな時代を過ごしています
03:23
And many people forget this.
78
188000
2000
多くの人がこれを忘れて
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
190000
3000
期待する目標を
より高く変え続けているのです
より高く変え続けているのです
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
193000
3000
実際 私たちは貧困の意味を
再定義しています
再定義しています
03:31
Think of this, in America today,
81
196000
2000
考えてみてください
今アメリカでは
今アメリカでは
03:33
the majority of people under the poverty line
82
198000
3000
政府が決めた貧困水準以下で
暮らす人でさえ
暮らす人でさえ
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
201000
3000
大部分の人が 電気
水道 トイレ 冷蔵庫 テレビ
水道 トイレ 冷蔵庫 テレビ
03:39
television, mobile phones,
84
204000
2000
携帯電話 エアコン そして
03:41
air conditioning and cars.
85
206000
3000
車までも持っています
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
209000
3000
前世紀では世界級の富豪『泥棒男爵』や
皇帝たちでさえも
皇帝たちでさえも
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
212000
3000
こんな贅沢な状況は
夢にも思わなかったでしょう
夢にも思わなかったでしょう
03:53
Underpinning much of this
88
218000
3000
これを支えた大きなものは
03:56
is technology,
89
221000
2000
新技術でした
03:58
and of late,
90
223000
2000
とくに最近では
04:00
exponentially growing technologies.
91
225000
2000
指数関数的に
成長する技術です
成長する技術です
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
227000
2000
親しい友人のレイ・カーツワイルが
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
229000
3000
情報技術で扱うことになれば
どんな装置でも ムーアの法則の
どんな装置でも ムーアの法則の
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
232000
3000
この曲線に従って
伸びていくと教えてくれました
伸びていくと教えてくれました
04:10
and experiences price performance doubling
95
235000
2000
対価格性能が
04:12
every 12 to 24 months.
96
237000
3000
12カ月から24カ月毎に
倍になるという経験をします
倍になるという経験をします
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
240000
2000
みなさんのポケットにある携帯電話は
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
242000
2000
70年代のスーパーコンピュータよりも
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
244000
2000
まさに 百万倍も安く
千倍も速いのです
千倍も速いのです
04:21
Now look at this curve.
100
246000
2000
この曲線を見てみてください
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
248000
2000
ここ100年間の
ムーアの法則の表です
ムーアの法則の表です
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
250000
2000
２つのことに注目してください
04:27
Number one, how smooth it is --
103
252000
4000
１つ目は なだらかな
乱れのない曲線ということです
乱れのない曲線ということです
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
256000
3000
良い時も悪い時も
戦時も平時も
戦時も平時も
04:34
recession, depression and boom time.
105
259000
3000
景気後退や恐慌
ブームやバブル時もです
ブームやバブル時もです
04:37
This is the result of faster computers
106
262000
2000
これは速いコンピュータを設計するのに
04:39
being used to build faster computers.
107
264000
3000
法則の想定よりも速いコンピュータを
使ったからです
使ったからです
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
267000
4000
地球規模の課題に直面した時でも
成長速度は落ちていません
成長速度は落ちていません
04:46
And also, even though it's plotted
109
271000
2000
２つ目は 縦軸は対数で目盛をとって
04:48
on a log curve on the left,
110
273000
2000
線を引いたにも関わらず
04:50
it's curving upwards.
111
275000
2000
線が直線よりも上向きに上っています
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
277000
2000
技術が向上する速度までも
04:54
is itself getting faster.
113
279000
3000
さらに速くなっていくのです
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
282000
3000
ムーアの法則の通りにうまくいくなら
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
285000
3000
常に桁はずれの強力な技術が出現しつづけることを
05:03
available to all of us.
116
288000
2000
この曲線が示しています
05:05
Cloud computing,
117
290000
2000
クラウドコンピューティング
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
292000
2000
オートデスクが呼ぶには インフィニットコンピューティング
05:09
sensors and networks; robotics;
119
294000
3000
センサー、ネットワーク、ロボット
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
297000
3000
3D プリンタ技術 これは
生産作業を大衆化し
生産作業を大衆化し
05:15
personalized production around the planet;
121
300000
2000
個別生産を広げる力があります
05:17
synthetic biology;
122
302000
2000
合成生物学
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
304000
3000
多様な燃料 ワクチン 食品
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
307000
3000
デジタル医療 ナノテク素材 そして人工知能
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
310000
3000
人工知能の例です クイズの
ジョパディでIBMのワトソンが
ジョパディでIBMのワトソンが
05:28
by IBM's Watson?
126
313000
2000
勝つのを見た人は
どれくらいいますか？
どれくらいいますか？
05:30
I mean, that was epic.
127
315000
3000
それは 素晴らしい瞬間でした
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
318000
2000
実は 一番響く新聞の見出しを
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
320000
2000
全力で探していました
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
322000
4000
この一文です「ワトソン が
人間の対戦相手を打ち負かした」
人間の対戦相手を打ち負かした」
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
327000
2000
ジョパディは簡単なゲームではありません
05:44
It's about the nuance of human language.
132
329000
3000
人が使う言語のニュアンスがわかる必要があります
05:47
And imagine if you would
133
332000
2000
想像してください みなさんが
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
334000
2000
クラウド上にあり
05:51
available to every person with a cellphone.
135
336000
3000
こんな高性能の人工知能を
携帯電話で使えます
携帯電話で使えます
05:54
Four years ago here at TED,
136
339000
2000
４年前 まさにこの TED で 私と
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
341000
2000
レイ・カーツワイルは
シンギュラリティ大学
シンギュラリティ大学
05:58
called Singularity University.
138
343000
2000
という新しい大学を
作りました
作りました
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
345000
3000
大学で教えるのは
最先端技術ですが 同時に
最先端技術ですが 同時に
06:03
and particularly how they can be used
140
348000
2000
これらの技術が
人類全体の課題を
人類全体の課題を
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
350000
3000
解決するのに
どう使えるかを教えます
どう使えるかを教えます
06:08
And every year we ask them
142
353000
2000
また 毎年生徒に
06:10
to start a company or a product or a service
143
355000
3000
10年以内に 10億の人の生活に
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
358000
3000
影響を及ぼせるような
会社や製品やサービスを
会社や製品やサービスを
06:16
within a decade.
145
361000
2000
創るよう課題を出しています
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
363000
3000
考えてみてください ただの学生の集団が
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
366000
3000
10億人の生活に影響を
与える可能性があるという現状は
与える可能性があるという現状は
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
369000
2000
30年前にはただの冗談だったでしょう
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
371000
3000
こんにちでは それを
成し遂げた会社を
成し遂げた会社を
06:29
that have done just that.
150
374000
2000
数十社は数えられるでしょう
06:31
When I think about creating abundance,
151
376000
6000
尽きることのない状態を創り出す
ということで私が考えているのは
ということで私が考えているのは
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
382000
3000
地球上にすむ全員に
贅沢なものを与えることではなく
贅沢なものを与えることではなく
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
385000
3000
可能性のあることを
試みようとすることです
試みようとすることです
06:43
It is about taking that which was scarce
154
388000
3000
希少だったものを 尽きることのないものに
06:46
and making it abundant.
155
391000
2000
することです
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
393000
3000
ご存知のように 希少かどうかは
その背景によります
その背景によります
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
396000
5000
新技術は資源を自由に使えるようにする
原動力になります
原動力になります
06:56
Let me give you an example.
158
401000
3000
例をご紹介します
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
404000
2000
これは 1800年代半ばの
07:01
in the mid-1800s.
160
406000
2000
ナポレオン３世の話です
07:03
He's the dude on the left.
161
408000
3000
この写真の左のひとです
07:06
He invited over to dinner
162
411000
2000
シャムの王を
07:08
the king of Siam.
163
413000
2000
夕食に招待しました
07:10
All of Napoleon's troops
164
415000
2000
ナポレオンの兵は
07:12
were fed with silver utensils,
165
417000
3000
銀食器で食事を取りました
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
420000
2000
ナポレオン本人は金食器でした
07:17
But the King of Siam,
167
422000
2000
しかし シャム王は
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
424000
2000
アルミニウムの食器で食事しました
07:21
You see, aluminum
169
426000
2000
ご存知のように アルミニウムは
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
428000
3000
当時 地球上でもっとも価値ある金属でした
07:26
worth more than gold and platinum.
171
431000
3000
金よりもプラチナよりも価値があるとされていました
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
434000
3000
価値があったが故に ワシントン記念塔の冠石が
07:32
is made of aluminum.
173
437000
2000
アルミニウムで出来ているのです
07:34
You see, even though aluminum
174
439000
2000
わかりますか アルミニウムは
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
441000
3000
地球全体の8.3パーセントを
占めているにも関わらず
占めているにも関わらず
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
444000
2000
純粋な金属としては存在していません
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
446000
3000
アルミニウムはケイ素と酸素に
結合してしまっています
結合してしまっています
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
449000
3000
しかし ある時 電気分解の技術が
使えるようになって
使えるようになって
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
452000
3000
アルミニウムをすごく安いものにしたので
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
455000
3000
文字通り 湯水のように使える程になりました
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
458000
4000
この類推を今後の人類の姿に例えて
予想してみましょう
予想してみましょう
07:57
We think about energy scarcity.
182
462000
2000
人類は エネルギーの枯渇を考えますが
07:59
Ladies and gentlemen,
183
464000
2000
よろしいですか
08:01
we are on a planet
184
466000
2000
私たちがいるこの地球は
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
468000
3000
１年で私たちが使用するエネルギーの
08:06
than we use in a year.
186
471000
3000
５千倍のエネルギーを
浴びています
浴びています
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
474000
2000
88分ごとに
08:11
every 88 minutes.
188
476000
4000
16テラワットのエネルギーが
地球の表面に降り注いでいます
地球の表面に降り注いでいます
08:15
It's not about being scarce,
189
480000
2000
つまり 何が希少かということではなく
08:17
it's about accessibility.
190
482000
2000
利用可能かどうかということなのです
08:19
And there's good news here.
191
484000
2000
ここで いいお知らせがあります
08:21
For the first time, this year
192
486000
2000
これまでで初めて
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
488000
3000
今年インドでは 太陽光発電費用が
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
491000
4000
ディーゼル発電費用の半分になったのです
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
495000
3000
太陽光 8.8 ルピー対
ディーゼル17 ルピーです
ディーゼル17 ルピーです
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
498000
2000
去年 太陽光の費用が
半値になりました
半値になりました
08:35
Last month, MIT put out a study
197
500000
2000
先月 MIT が発表した研究では
08:37
showing that by the end of this decade,
198
502000
2000
2020年迄には アメリカでは
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
504000
2000
太陽光電力費用の国内平均が
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
506000
2000
１ワット当たり15セントになり
08:43
compared to 15 cents
201
508000
2000
太陽が良く当たる場所なら
08:45
as a national average.
202
510000
2000
６セントになると予測しています
08:47
And if we have abundant energy,
203
512000
3000
もし エネルギーが尽きないとすれば
08:50
we also have abundant water.
204
515000
3000
水資源も尽きないのです
08:53
Now we talk about water wars.
205
518000
5000
今度は 水資源獲得の争いや論争について話しましょう
08:58
Do you remember
206
523000
2000
1990年にボイジャーが
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
525000
2000
土星を通過した直後
カール・セーガンが
カール・セーガンが
09:02
back towards the Earth,
208
527000
2000
探査機の向きを変えさせて
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
529000
2000
地球を撮らせたのを
覚えていますか？
覚えていますか？
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
531000
3000
その時有名な写真を撮りました
なんて呼んでいましたか？
なんて呼んでいましたか？
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
534000
2000
「淡く青い点」
09:11
Because we live on a water planet.
212
536000
3000
水に満ちた惑星にいるからです
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
539000
3000
70パーセントが水に包まれた
惑星の上に生きています
惑星の上に生きています
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
542000
2000
もちろん 97.5パーセントは海水で
09:19
two percent is ice,
215
544000
2000
２パーセントは氷です
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
546000
3000
この惑星の残りの 0.5 パーセントの水を
争っています
争っています
09:24
but here too there is hope.
217
549000
2000
しかし ここにも希望があります
09:26
And there is technology coming online,
218
551000
3000
技術がオンラインで広まってきています
09:29
not 10, 20 years from now,
219
554000
2000
10年後20年後というのではなく
09:31
right now.
220
556000
2000
今存在しているのです
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
558000
3000
ナノテクもあります ナノテク素材です
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
561000
3000
また こんな話もあります
今朝 自作発明家のひとり
今朝 自作発明家のひとり
09:39
one of the great DIY innovators,
223
564000
2000
ディーン・ケーメンと話しました
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
566000
3000
彼も許可してくれたので
彼が発明したスリングショットという
彼が発明したスリングショットという
09:44
his technology called Slingshot
225
569000
2000
技術を紹介したいと
思います
思います
09:46
that many of you may have heard of,
226
571000
2000
皆さんもご存知かもしれませんが
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
573000
2000
独り暮らし用冷蔵庫くらいの
大きさです
大きさです
09:50
It's able to generate
228
575000
2000
これは 塩水 汚染水
トイレの水などの
トイレの水などの
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
577000
2000
どんなものの水分でも
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
579000
3000
１リットルあたり２セント以下の費用で
09:57
at less than two cents a liter.
231
582000
3000
一日1000 リットルの速度で
飲み水に変えられます
飲み水に変えられます
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
587000
2000
つい最近 コカ・コーラの会長が
10:04
to do a major test
233
589000
2000
開発途上国で 何百ものこの機械を
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
591000
3000
使う大規模な実用化実験に合意しました
10:09
And if that pans out,
235
594000
2000
もし 実験がうまくいけば -- もちろん
10:11
which I have every confidence it will,
236
596000
2000
うまくいくと信じていますが --
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
598000
2000
コカ・コーラは
10:15
to 206 countries
238
600000
2000
この機械を世界206 ヶ国に
10:17
around the planet.
239
602000
2000
グローバル展開します
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
604000
3000
これは 現在存在している
10:22
that exists today.
241
607000
4000
技術の力を借りて実現できた技術革新といえるでしょう
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
611000
2000
人類は携帯電話でも同じ現象を見てきました
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
613000
2000
すごいのは 2013年末には
10:30
of cellphones in the developing world
244
615000
2000
開発途上国での携帯電話の普及率が
10:32
by the end of 2013.
245
617000
2000
70 パーセントにも到達します
10:34
Think about it,
246
619000
2000
考えてみてください
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
621000
3000
ケニヤのどまんなかの マサイ族の戦士は
10:39
has better mobile comm
248
624000
2000
レーガン大統領が 25年前に
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
626000
3000
持っていたよりも良い携帯装置を持つのです
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
629000
2000
スマートフォンでグーグルが使えれば
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
631000
2000
マサイ族は15年前のクリントン大統領よりも
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
633000
2000
多くの知識や情報を利用できます
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
635000
3000
誰もこれまで予見してこなかったような
10:53
that no one could have ever predicted.
254
638000
3000
情報や伝達手段にあふれた世界に
彼らは生きています
彼らは生きています
10:57
Better than that,
255
642000
2000
もっと素晴らしいのは
10:59
the things that you and I
256
644000
2000
みなさんや私が
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
646000
2000
数万やら数十万ドルを使ってきた
11:03
GPS, HD video and still images,
258
648000
3000
GPS HDビデオや高解像度写真
11:06
libraries of books and music,
259
651000
3000
書籍や音楽のコレクション 医療診断技術などのものが
11:09
medical diagnostic technology --
260
654000
2000
今度は
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
656000
3000
文字通り姿を消し お金を出さなくてもよいものになり
11:14
into your cellphone.
262
659000
3000
携帯電話に組み込まれるのです
11:19
Probably the best part of it
263
664000
2000
携帯電話の技術革新で今１番すごいのは
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
666000
3000
健康について起ころうとしているこの出来事です
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
669000
4000
先月 クアルコム財団と一緒に
1,000万ドルが賞金の
1,000万ドルが賞金の
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
673000
4000
クアルコム トライコーダー X賞という
コンテストを始めました
コンテストを始めました
11:32
We're challenging teams around the world
267
677000
2000
世界中のグループに挑戦しているのです
11:34
to basically combine these technologies
268
679000
2000
様々な先端技術を組み合わせて
11:36
into a mobile device
269
681000
2000
携帯装置に組み込む方法を競います
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
683000
2000
人工知能付なので 話しかけたり
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
685000
3000
咳を診てもらったり
指先からの採血で検査を行えます
指先からの採血で検査を行えます
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
688000
2000
競争に勝つには そのチームの装置が
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
690000
4000
専門医による医療チームよりも
正しく診断できなければなりません
正しく診断できなければなりません
11:49
So literally, imagine this device
274
694000
3000
新開発の装置がこんな場所にあったらと想像してください
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
697000
3000
開発途上国のまっただなかで 医者がいなくて 人口の
11:55
25 percent of the disease burden
276
700000
2000
25パーセントが病気に苦しみ
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
702000
3000
1.3パーセントが医療従事者というそんな場所にあったら
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
705000
2000
この装置がRNAやDNA ウィルスの
12:02
that it doesn't recognize,
279
707000
2000
塩基配列を調べても 認識できない時は
12:04
it calls the CDC
280
709000
2000
CDC(疾病対策センター)に通報し
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
711000
3000
大流行が起きないように根本から防止します
12:11
But here, here is the biggest force
282
716000
3000
しかし これこそが尽きることがない世の中を
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
719000
2000
作りだす最大の原動力です
12:16
I call it the rising billion.
284
721000
3000
これを昇り来る 10 億と呼んでいます
12:19
So the white lines here are population.
285
724000
3000
グラフの白棒は人口を表しています
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
727000
3000
地球の人口は70億人の線を超えたところです
12:25
And by the way,
287
730000
2000
ちょっとしたことですが
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
732000
2000
人口の爆発を防ぐ最大の手段は
12:29
is making the world educated
289
734000
2000
世界の人々をもれなく
12:31
and healthy.
290
736000
3000
教養のある健康な人々にすれば良いのです
12:34
In 2010,
291
739000
2000
2010年 ネット接続できて
12:36
we had just short of two billion people
292
741000
2000
オンラインになっている人は
12:38
online, connected.
293
743000
2000
たった20億人ほどです
12:40
By 2020,
294
745000
2000
2020年には
12:42
that's going from two billion to five billion
295
747000
2000
インターネット利用者は
12:44
Internet users.
296
749000
2000
20億人から50億人へと増加します
12:46
Three billion new minds
297
751000
2000
これまで世界から尋ねられてこなかった
12:48
who have never been heard from before
298
753000
2000
30億人の新しい頭脳が
12:50
are connecting to the global conversation.
299
755000
4000
世界で議論されていることや
話されてることに参加し始めます
話されてることに参加し始めます
12:54
What will these people want?
300
759000
2000
この人たちは何を欲しがるだろうか？
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
761000
2000
何を消費して 何を望むだろうか？
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
763000
2000
経済が停止してしまうのではなく
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
765000
3000
経済に かつてない最大の注入が起ころうとしています
13:03
These people represent
304
768000
2000
グローバル経済にとって
13:05
tens of trillions of dollars
305
770000
2000
数十兆ドルの注入を
13:07
injected into the global economy.
306
772000
3000
意味することになるのです
13:10
And they will get healthier
307
775000
2000
そして トライコーダーを使い
13:12
by using the Tricorder,
308
777000
2000
これらの人々はより健康になり
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
779000
2000
カーンアカデミーを使い
13:16
and by literally being able to use
310
781000
3000
よりよい教育を受け
3D プリンタ技術や
3D プリンタ技術や
13:19
3D printing and infinite computing
311
784000
3000
制限なくコンピューターが
使用できるようになって
使用できるようになって
13:22
[become] more productive than ever before.
312
787000
3000
これまでにない より高い
生産性を持つようになるのです
生産性を持つようになるのです
13:25
So what could three billion rising,
313
790000
3000
とすれば 健康で教養もあり
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
793000
3000
生産的になって昇り来る30億人は
13:31
bring to us?
315
796000
2000
何をもたらしてくれるでしょうか？
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
798000
3000
これまで尋ねられなかった
人々の意見がもたらすものは？
人々の意見がもたらすものは？
13:36
What about giving the oppressed,
317
801000
2000
それが世界のどこだったにせよ
13:38
wherever they might be,
318
803000
2000
これまで抑圧されてきた人たちが
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
805000
2000
ここで初めて 発言する権利を持ち
13:42
for the first time ever?
320
807000
3000
行動する権利を持つとしたら？
13:45
What will these three billion people bring?
321
810000
3000
この30億の人々は
何をもたらすでしょうか？
何をもたらすでしょうか？
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
813000
3000
まったく予見できなかった貢献でしょうか？
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
816000
2000
X 賞でひとつ分かったことは
13:53
is that small teams
324
818000
2000
明確な目標の持って 情熱に
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
820000
3000
突き動かされている少人数のチームが
13:58
can do extraordinary things,
326
823000
2000
並はずれたことをできるということです
14:00
things that large corporations and governments
327
825000
2000
これまでは大企業や政府でしか
14:02
could only do in the past.
328
827000
3000
できなかったようなことを成し遂げます
14:05
Let me share and close with a story
329
830000
2000
最後に 私が本当に興奮した話を
14:07
that really got me excited.
330
832000
3000
お話して締めくくりたいと思います
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
835000
2000
ご存知かもしれませんが
14:12
It's a game called Foldit.
332
837000
2000
オンラインゲームで
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
839000
4000
フォールド・イットというシアトルのワシントン大学が
考えられたゲームがあります
考えられたゲームがあります
14:18
And this is a game
334
843000
2000
このゲームは 個人個人が
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
335
845000
4000
アミノ酸の配列を選んで
タンパク質がどのように折りたたまれるのかを
タンパク質がどのように折りたたまれるのかを
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
849000
4000
解くというパズルゲームです
タンパク質では折りたたまれ方によって
タンパク質では折りたたまれ方によって
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
853000
2000
構造と機能を決定します
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
855000
3000
これは医学の研究にとって
非常に重要なことです
非常に重要なことです
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
858000
3000
これまでは この解析は
スーパーコンピューターで解く程難解でした
スーパーコンピューターで解く程難解でした
14:36
And this game has been played
340
861000
2000
このゲームは大学教授や
14:38
by university professors and so forth.
341
863000
2000
もろもろの人たちが遊んでいました
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
342
865000
3000
ほんとうに 何十万人もの人々が
オンラインで
オンラインで
14:43
came online and started playing it.
343
868000
2000
遊ぶようになっていきました
14:45
And it showed that, in fact, today,
344
870000
2000
なにが起こったかというと 今のところ
14:47
the human pattern recognition machinery
345
872000
2000
最強のコンピュータよりも
14:49
is better at folding proteins than the best computers.
346
874000
3000
人間のパターン認識力の方が
上手く折りたためると分かりました
上手く折りたためると分かりました
14:52
And when these individuals went and looked
347
877000
2000
このオンライン解析に参加して
14:54
at who was the best protein folder in the world,
348
879000
3000
タンパク質折りたたみで
誰が最強なのかを見ると
誰が最強なのかを見ると
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
882000
2000
MIT の教授でもなく
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
884000
2000
カリフォルニア工科大生でもなく
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
886000
3000
英国のマンチェスターに住む女性とわかりました
15:04
a woman who, during the day,
352
889000
4000
昼間はリハビリ病院の
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
893000
3000
事務補佐として働いて
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
354
896000
4000
夜は タンパク質折りたたみで
世界最強なのでした
世界最強なのでした
15:16
Ladies and gentlemen,
355
901000
2000
皆さん よろしいでしょうか
15:18
what gives me tremendous confidence
356
903000
2000
私に 未来への
15:20
in the future
357
905000
4000
とてつもない自信を与えてくれるのは
15:24
is the fact that we are now more empowered as individuals
358
909000
4000
地球規模の課題に対して
個人としてでも取り組める力を
個人としてでも取り組める力を
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
359
913000
3000
持つようになったという
事実があるからです
事実があるからです
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
916000
3000
私たちには 飛躍的に進歩する新技術を
使った手段があります
使った手段があります
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
919000
3000
私たちには 発明家が持つ
自作してでも進める情熱があります
自作してでも進める情熱があります
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
362
922000
3000
私たちには 技術を活かした
博愛的事業を行う資源があります
博愛的事業を行う資源があります
15:40
And we have three billion new minds
363
925000
2000
さらに 私たちが解決しなければならない
15:42
coming online to work with us
364
927000
2000
地球規模の課題を
15:44
to solve the grand challenges,
365
929000
2000
一緒に解くことができる
15:46
to do that which we must do.
366
931000
4000
30億人の新しい頭脳が
オンラインで繋がるようになります
オンラインで繋がるようになります
15:50
We are living into extraordinary decades ahead.
367
935000
2000
とてつもない数十年が待っています
15:52
Thank you.
368
937000
2000
ありがとうございました
15:54
(Applause)
369
939000
14000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Peter Diamandis - Space activistPeter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies.
Why you should listen
Watch the live onstage debate with Paul Gilding that followed Peter Diamandis' 2012 TEDTalk >>
Peter Diamandis is the founder and chair of the X Prize Foundation, a nonprofit whose mission is simply "to bring about radical breakthroughs for the benefit of humanity." By offering a big cash prize for a specific accomplishment, the X Prize stimulates competition and excitement around some of the planet's most important goals. Diamandis is also co-founder and chairman of Singularity University which runs Exponential Technologies Executive and Graduate Student Programs.
Diamandis' background is in space exploration -- before the X Prize, he ran a company that studied low-cost launching technologies and Zero-G which offers the public the chance to train like an astronaut and experience weightlessness. But though the X Prize's first $10 million went to a space-themed challenge, Diamandis' goal now is to extend the prize into health care, social policy, education and many other fields that could use a dose of competitive innovation.
Peter Diamandis | Speaker | TED.com