TEDSummit
Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution
ケヴィン・ケリー: なぜ人工知能で次なる産業革命が起こるのか
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デジタル業界の予言者ケヴィン・ケリーは「ひとつの雨粒が谷間へ流れていく道筋は予測できないが、その大まかな方向性は不可避なものである」と言い、テクノロジーも同様に驚きはもたらしても不可避なパターンに突き動かされているのだと説きます。そして、あらゆるものをスマート化するという流れは、今後20年で私たちの活動ほぼすべてに大きな影響を与えると語ります。ケリーは、人工知能（AI）を受け入れ その発展の舵を取るために押さえておくべき、AIにまつわる３つの傾向を紹介し、「20年後に最も人気になり誰もが持つようになるAIを使った商品は、まだ発明されていない。だから皆さんもまだ間に合う」と締めくくります。
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
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00:14
I'm going to talk a little bit
about where technology's going.
about where technology's going.
0
2966
3817
テクノロジーはどこへ向かうのか
少しお話ししたいと思います
少しお話ししたいと思います
00:19
And often technology comes to us,
1
7509
2671
新たなテクノロジーが
次々に到来し
次々に到来し
00:22
we're surprised by what it brings.
2
10566
1865
それが もたらすものには
驚かされます
驚かされます
00:24
But there's actually
a large aspect of technology
a large aspect of technology
3
12455
3683
でも 実は
テクノロジーの大部分は
テクノロジーの大部分は
00:28
that's much more predictable,
4
16162
1802
思っているより ずっと
予測できます
予測できます
00:29
and that's because technological systems
of all sorts have leanings,
of all sorts have leanings,
5
17988
4088
テクノロジーの仕組みには
必ず傾きがあるからです
必ず傾きがあるからです
00:34
they have urgencies,
6
22100
1175
特定の方向に働く力
00:35
they have tendencies.
7
23299
1561
流れがあるのです
00:36
And those tendencies are derived
from the very nature of the physics,
from the very nature of the physics,
8
24884
4932
こうした流れは
ワイヤーやスイッチ、電子にある―
ワイヤーやスイッチ、電子にある―
00:41
chemistry of wires
and switches and electrons,
and switches and electrons,
9
29840
3150
物理、化学的な特性そのものに
由来するものです
由来するものです
00:45
and they will make reoccurring
patterns again and again.
patterns again and again.
10
33659
3602
これにより同じパターンが
繰り返し生み出され
繰り返し生み出され
00:49
And so those patterns produce
these tendencies, these leanings.
these tendencies, these leanings.
11
37745
4874
このパターンによって
流れや傾きができるのです
流れや傾きができるのです
00:54
You can almost think of it
as sort of like gravity.
as sort of like gravity.
12
42643
2831
これは 重力のようなものと
考えていただいても良いでしょう
考えていただいても良いでしょう
00:57
Imagine raindrops falling into a valley.
13
45498
2319
谷間に落ちていく雨粒を
想像してみてください
想像してみてください
00:59
The actual path of a raindrop
as it goes down the valley
as it goes down the valley
14
47841
3088
ひとつの雨粒が
谷間へと流れていく道筋は
谷間へと流れていく道筋は
01:02
is unpredictable.
15
50953
1169
予測できません
どこを通るかなど分からないのです
01:04
We cannot see where it's going,
16
52651
1518
01:06
but the general direction
is very inevitable:
is very inevitable:
17
54193
2277
でも 大まかな方向性は
不可避なもので
不可避なもので
01:08
it's downward.
18
56494
1234
下へ下へと向かいます
01:10
And so these baked-in
tendencies and urgencies
tendencies and urgencies
19
58377
4572
テクノロジーにまつわる仕組みには
流れや必然性なるものが
流れや必然性なるものが
01:14
in technological systems
20
62973
1476
こうして刷り込まれているので
01:17
give us a sense of where things
are going at the large form.
are going at the large form.
21
65051
3609
物事が だいたいどう進むのか
推し量ることができます
推し量ることができます
01:21
So in a large sense,
22
69149
1401
ですから 大きな意味では
こう言えるでしょう
こう言えるでしょう
01:22
I would say that telephones
were inevitable,
were inevitable,
23
70574
3361
電話の出現は
不可避であったが
不可避であったが
01:27
but the iPhone was not.
24
75005
1342
iPhoneはそうではなく
01:29
The Internet was inevitable,
25
77094
1478
インターネットは不可避だったが
01:31
but Twitter was not.
26
79274
1286
Twitterはそうではなかった
01:33
So we have many ongoing
tendencies right now,
tendencies right now,
27
81036
3928
今 さまざまな流れが
同時進行しているわけですが
同時進行しているわけですが
01:36
and I think one of the chief among them
28
84988
2720
そのなかでも特に重要だと思うのが
01:39
is this tendency to make things
smarter and smarter.
smarter and smarter.
29
87732
3722
なんでも かしこくする
という流れです
という流れです
01:44
I call it cognifying -- cognification --
30
92041
2212
私はこれを「認知化」
と呼んでいるのですが
と呼んでいるのですが
01:46
also known as artificial
intelligence, or AI.
intelligence, or AI.
31
94783
2782
人工知能（AI）としても
知られています
知られています
01:50
And I think that's going to be one
of the most influential developments
of the most influential developments
32
98025
3746
私はこれこそが 今後20年で
社会に最も影響を与える―
社会に最も影響を与える―
01:53
and trends and directions and drives
in our society in the next 20 years.
in our society in the next 20 years.
33
101795
5575
発展であり傾向、方向性、原動力の
ひとつになると考えています
ひとつになると考えています
02:00
So, of course, it's already here.
34
108021
1985
もちろん それは
すでに始まっています
すでに始まっています
02:02
We already have AI,
35
110030
2204
私たちはAIを
すでに手にしていて
すでに手にしていて
02:04
and often it works in the background,
36
112258
2398
AIは 目に見えないところで
動いています
動いています
02:06
in the back offices of hospitals,
37
114680
1586
病院の管理棟では
02:08
where it's used to diagnose X-rays
better than a human doctor.
better than a human doctor.
38
116290
4686
AIがレントゲン画像を
人間の医者より正しく診断しています
人間の医者より正しく診断しています
02:13
It's in legal offices,
39
121000
1726
法律事務所でも
02:14
where it's used to go
through legal evidence
through legal evidence
40
122750
2368
法的証拠をくまなく調べるのに
AIが使われ
AIが使われ
02:17
better than a human paralawyer.
41
125142
1855
人間のパラリーガルより
よくやっています
よくやっています
02:19
It's used to fly the plane
that you came here with.
that you came here with.
42
127506
3656
皆さんが会場に来るときに乗った
飛行機の操縦にも AIが使われています
飛行機の操縦にも AIが使われています
02:24
Human pilots only flew it
seven to eight minutes,
seven to eight minutes,
43
132165
2381
人間のパイロットが操縦するのは
７、８分だけで
７、８分だけで
02:26
the rest of the time the AI was driving.
44
134570
1953
残りはAIが操縦しているんです
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
45
136547
2173
もちろん NetflixやAmazonでは
02:30
it's in the background,
making those recommendations.
making those recommendations.
46
138744
2530
裏でAIが動いて
いろいろお勧めをしてくれます
いろいろお勧めをしてくれます
今は こんなところでしょうか
02:33
That's what we have today.
47
141298
1261
02:34
And we have an example, of course,
in a more front-facing aspect of it,
in a more front-facing aspect of it,
48
142583
4801
それから ご承知のとおり
もっと先進的な側面をあらわす例として
もっと先進的な側面をあらわす例として
02:39
with the win of the AlphaGo, who beat
the world's greatest Go champion.
the world's greatest Go champion.
49
147408
6629
AlphaGoが世界トップ棋士に
勝利をおさめたことがあります
勝利をおさめたことがあります
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
でも それだけでは
ありません
ありません
02:50
If you play a video game,
you're playing against an AI.
you're playing against an AI.
51
158555
2642
ビデオゲームをすることは
AIと対戦することでもあります
AIと対戦することでもあります
02:53
But recently, Google taught their AI
52
161221
4538
さらに最近では
GoogleはAIを訓練し
GoogleはAIを訓練し
02:57
to actually learn how to play video games.
53
165783
2412
ビデオゲームのプレイ方法を
学習できるようにしました
学習できるようにしました
03:00
Again, teaching video games
was already done,
was already done,
54
168686
2709
ビデオゲームのやり方は
すでに教えていたわけですが
すでに教えていたわけですが
03:03
but learning how to play
a video game is another step.
a video game is another step.
55
171419
3897
ビデオゲームのプレイ方法を自ら学ぶのは
新たな段階になります
新たな段階になります
03:07
That's artificial smartness.
56
175340
1678
これが「人工知性」です
03:10
What we're doing is taking
this artificial smartness
this artificial smartness
57
178571
4522
私たちは今
この人工知性を
この人工知性を
03:15
and we're making it smarter and smarter.
58
183117
2423
どんどん かしこく
高めていこうとしているのです
高めていこうとしているのです
03:18
There are three aspects
to this general trend
to this general trend
59
186710
3895
この大きな流れのなかで
十分認識されていない側面が
十分認識されていない側面が
03:22
that I think are underappreciated;
60
190629
1689
３つあります
03:24
I think we would understand
AI a lot better
AI a lot better
61
192342
2277
この３つのことを
理解すれば
理解すれば
03:26
if we understood these three things.
62
194643
2301
AIに対する理解も
ぐっと深まるはずですし
ぐっと深まるはずですし
03:28
I think these things also would
help us embrace AI,
help us embrace AI,
63
196968
3283
AIも受け入れやすくなるでしょう
03:32
because it's only by embracing it
that we actually can steer it.
that we actually can steer it.
64
200275
3008
AIを受け入れなければ
AIの舵取りなどできませんから
AIの舵取りなどできませんから
03:35
We can actually steer the specifics
by embracing the larger trend.
by embracing the larger trend.
65
203887
3157
大きな流れを受け入れてこそ
実務的なことも動かして行けるのです
実務的なことも動かして行けるのです
03:39
So let me talk about
those three different aspects.
those three different aspects.
66
207467
2979
それでは この３つの側面について
お話ししましょう
お話ししましょう
03:42
The first one is: our own intelligence
has a very poor understanding
has a very poor understanding
67
210470
3673
１つ目は 私たち自身の知性は
何が知性たるかを
何が知性たるかを
03:46
of what intelligence is.
68
214167
1490
ほとんど理解していないことです
03:48
We tend to think of intelligence
as a single dimension,
as a single dimension,
69
216110
3653
私たちは知能を
とかく１次元で考えがちです
とかく１次元で考えがちです
03:51
that it's kind of like a note
that gets louder and louder.
that gets louder and louder.
70
219787
2750
音で言うなら
音量がどんどん上がるようにです
音量がどんどん上がるようにです
03:54
It starts like with IQ measurement.
71
222561
2607
知能指数（IQ）が まさにそうです
03:57
It starts with maybe a simple
low IQ in a rat or mouse,
low IQ in a rat or mouse,
72
225192
4092
ネズミのような
単純で低いIQに始まり
単純で低いIQに始まり
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
73
229308
2134
つぎが チンパンジー
04:03
and then maybe there's more
in a stupid person,
in a stupid person,
74
231887
2191
頭の悪い人と
高くなって行き
高くなって行き
04:06
and then maybe an average
person like myself,
person like myself,
75
234102
2096
私のような
平均的な人間が来て
平均的な人間が来て
04:08
and then maybe a genius.
76
236222
1290
それから天才といったように
04:09
And this single IQ intelligence
is getting greater and greater.
is getting greater and greater.
77
237536
4433
このIQだけで表される知能は
高くなる一方です
高くなる一方です
04:14
That's completely wrong.
78
242516
1151
これは 完全な間違いです
04:15
That's not what intelligence is --
not what human intelligence is, anyway.
not what human intelligence is, anyway.
79
243691
3608
これは知能ではありません
少なくとも人間の知能では ないでしょう
少なくとも人間の知能では ないでしょう
04:19
It's much more like a symphony
of different notes,
of different notes,
80
247673
4506
知能は むしろ
いろんな音の調和に近いもので
いろんな音の調和に近いもので
04:24
and each of these notes is played
on a different instrument of cognition.
on a different instrument of cognition.
81
252203
3609
さまざまな認知機能で奏でられる音が
集まったものです
集まったものです
04:27
There are many types
of intelligences in our own minds.
of intelligences in our own minds.
82
255836
3701
人間には
多種多様な知能があります
多種多様な知能があります
04:31
We have deductive reasoning,
83
259561
3048
演繹的な思考や
04:34
we have emotional intelligence,
84
262633
2221
感情的な知能
04:36
we have spatial intelligence;
85
264878
1393
空間的知能など
04:38
we have maybe 100 different types
that are all grouped together,
that are all grouped together,
86
266295
4021
おそらく100種類くらいの知能を
みんな 持っているのですが
みんな 持っているのですが
04:42
and they vary in different strengths
with different people.
with different people.
87
270340
3905
それぞれの知能の高さは
人によって違います
人によって違います
04:46
And of course, if we go to animals,
they also have another basket --
they also have another basket --
88
274269
4526
そして動物は動物で
また別の一式―
また別の一式―
04:50
another symphony of different
kinds of intelligences,
kinds of intelligences,
89
278819
2541
さまざな知能をひと揃え
持っています
持っています
04:53
and sometimes those same instruments
are the same that we have.
are the same that we have.
90
281384
3566
私たちと同じ機能を
持っていることもあるでしょう
持っていることもあるでしょう
04:56
They can think in the same way,
but they may have a different arrangement,
but they may have a different arrangement,
91
284974
3561
動物も人間と同じように思考できますが
持っている知能の組合せが違うので
持っている知能の組合せが違うので
05:00
and maybe they're higher
in some cases than humans,
in some cases than humans,
92
288559
2467
人間より動物の方が
優れている場面もあります
優れている場面もあります
05:03
like long-term memory in a squirrel
is actually phenomenal,
is actually phenomenal,
93
291050
2837
例えば リスの長期記憶は
本当に卓越したもので
本当に卓越したもので
05:05
so it can remember
where it buried its nuts.
where it buried its nuts.
94
293911
2287
木の実を埋めた場所を
ずっと覚えていられますが
ずっと覚えていられますが
05:08
But in other cases they may be lower.
95
296222
1987
それ以外の知能は
より低いかもしれません
より低いかもしれません
05:10
When we go to make machines,
96
298233
2730
私たちが機械を作るにあたっても
05:12
we're going to engineer
them in the same way,
them in the same way,
97
300987
2196
同じように設計することに
なるでしょう
なるでしょう
05:15
where we'll make some of those types
of smartness much greater than ours,
of smartness much greater than ours,
98
303207
5010
つまり ある種の知性は
人間より ぐんと高くするけれども
人間より ぐんと高くするけれども
05:20
and many of them won't be
anywhere near ours,
anywhere near ours,
99
308241
2571
ほかの多くは 必要ないので
人間には遠く及ばないまま という風にです
人間には遠く及ばないまま という風にです
05:22
because they're not needed.
100
310836
1544
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
私たちは このようにして
05:26
these artificial clusters,
102
314631
2081
さまざまな知能を
人工的に寄せ集め
人工的に寄せ集め
05:28
and we'll be adding more varieties
of artificial cognition to our AIs.
of artificial cognition to our AIs.
103
316736
5362
より変化に富んだ人工的認知能力を
AIに与えようとしているのです
AIに与えようとしているのです
05:34
We're going to make them
very, very specific.
very, very specific.
104
322507
4071
そして それはもっと
特化したものになっていくでしょう
特化したものになっていくでしょう
05:38
So your calculator is smarter
than you are in arithmetic already;
than you are in arithmetic already;
105
326602
6542
計算においては 計算機の方がすでに
人間より かしこいですね
人間より かしこいですね
05:45
your GPS is smarter
than you are in spatial navigation;
than you are in spatial navigation;
106
333168
3697
空間ナビゲーションは
GPSの方が かしこく
GPSの方が かしこく
05:49
Google, Bing, are smarter
than you are in long-term memory.
than you are in long-term memory.
107
337337
4258
長期記憶においては
GoogleやBingが人間より上です
GoogleやBingが人間より上です
05:54
And we're going to take, again,
these kinds of different types of thinking
these kinds of different types of thinking
108
342339
4530
私たちは こうした様々な思考を
取り出して
取り出して
05:58
and we'll put them into, like, a car.
109
346893
1933
今度は 自動車に
搭載しようとしています
搭載しようとしています
06:00
The reason why we want to put them
in a car so the car drives,
in a car so the car drives,
110
348850
3057
自動運転のためですが
そうするのも
そうするのも
06:03
is because it's not driving like a human.
111
351931
2302
それが人間のように
運転しないからです
運転しないからです
06:06
It's not thinking like us.
112
354257
1396
人間と同じようには考えない―
06:07
That's the whole feature of it.
113
355677
1920
そこがミソなのです
06:09
It's not being distracted,
114
357621
1535
気が散ることもなければ
06:11
it's not worrying about whether
it left the stove on,
it left the stove on,
115
359180
2754
コンロの火の消し忘れを
心配したり
心配したり
06:13
or whether it should have
majored in finance.
majored in finance.
116
361958
2138
会計学を専攻したら良かったと
悩んだりもしません
悩んだりもしません
06:16
It's just driving.
117
364120
1153
ただ運転するだけです
06:17
(Laughter)
118
365297
1142
（笑）
06:18
Just driving, OK?
119
366463
1841
ただ運転するだけですよ？
06:20
And we actually might even
come to advertise these
come to advertise these
120
368328
2937
もしかしたら こんな宣伝文句で
販売されるかもしれません
販売されるかもしれません
06:23
as "consciousness-free."
121
371289
1545
「意識ゼロ」
06:24
They're without consciousness,
122
372858
1774
その車には意識がないので
06:26
they're not concerned about those things,
123
374656
2104
さっき話したようなことに
関心はなく
関心はなく
06:28
they're not distracted.
124
376784
1156
気が散らないんです
06:29
So in general, what we're trying to do
125
377964
2966
つまり 私たちが
やろうとしているのは
やろうとしているのは
06:32
is make as many different
types of thinking as we can.
types of thinking as we can.
126
380954
4500
できるだけ多くの種類の思考を
作り出すことなのです
作り出すことなのです
06:37
We're going to populate the space
127
385804
2083
この空間を
あらゆる種類の思考で
あらゆる種類の思考で
06:39
of all the different possible types,
or species, of thinking.
or species, of thinking.
128
387911
4159
いっぱいにしようと
いうのです
いうのです
06:44
And there actually may be some problems
129
392094
2068
ビジネスや科学の世界では
06:46
that are so difficult
in business and science
in business and science
130
394186
2800
難しすぎて
人間自身の思考だけでは
人間自身の思考だけでは
06:49
that our own type of human thinking
may not be able to solve them alone.
may not be able to solve them alone.
131
397010
4042
手に負えないような問題も
実際にあることでしょう
実際にあることでしょう
06:53
We may need a two-step program,
132
401076
1992
そんなときは
２段階で対処します
２段階で対処します
06:55
which is to invent new kinds of thinking
133
403092
4203
新たな種類の思考を作り出して
06:59
that we can work alongside of to solve
these really large problems,
these really large problems,
134
407692
3734
私たちがそばで協働しながら
とても大きな問題―
とても大きな問題―
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
135
411450
2918
暗黒エネルギーや量子重力といった問題を
解いていくのです
解いていくのです
07:08
What we're doing
is making alien intelligences.
is making alien intelligences.
136
416496
2646
つまり 未知の知能を
作ろうというわけです
作ろうというわけです
07:11
You might even think of this
as, sort of, artificial aliens
as, sort of, artificial aliens
137
419166
4069
「人工エイリアン」とでも
言えるかもしれません
言えるかもしれません
07:15
in some senses.
138
423259
1207
ある意味でね
07:16
And they're going to help
us think different,
us think different,
139
424490
2300
違った考え方をする(think different)のに
役に立つはずです
役に立つはずです
07:18
because thinking different
is the engine of creation
is the engine of creation
140
426814
3632
違った考え方が
創造や富、新しい経済の
創造や富、新しい経済の
07:22
and wealth and new economy.
141
430470
1867
原動力なのですから
07:25
The second aspect of this
is that we are going to use AI
is that we are going to use AI
142
433835
4923
２つ目の側面は
私たちがAIを使うことで
私たちがAIを使うことで
07:30
to basically make a second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
143
438782
2950
次の産業革命が
起きようとしていることです
起きようとしていることです
07:34
The first Industrial Revolution
was based on the fact
was based on the fact
144
442135
2773
最初の産業革命が起こったのは
07:36
that we invented something
I would call artificial power.
I would call artificial power.
145
444932
3462
「人工動力」とも言うべきものの発明が
あったからです
あったからです
07:40
Previous to that,
146
448879
1150
それより前の
07:42
during the Agricultural Revolution,
147
450053
2034
農業革命においては
07:44
everything that was made
had to be made with human muscle
had to be made with human muscle
148
452111
3702
何かを作るとしたら
すべては人間の筋肉か動物の力を
すべては人間の筋肉か動物の力を
07:47
or animal power.
149
455837
1307
使わねばなりませんでした
07:49
That was the only way
to get anything done.
to get anything done.
150
457565
2063
それ以外に
やりようがなかったのです
やりようがなかったのです
07:51
The great innovation during
the Industrial Revolution was,
the Industrial Revolution was,
151
459652
2945
産業革命における
大きな革新は
大きな革新は
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
152
462621
3109
蒸気や化石燃料を使って
07:57
to make this artificial power
that we could use
that we could use
153
465754
3856
この人工動力を生み出し
それを使って
それを使って
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
何でもできるように
なったことです
なったことです
08:03
So today when you drive down the highway,
155
471327
2772
ですから今では
高速道路を走りながら
高速道路を走りながら
08:06
you are, with a flick of the switch,
commanding 250 horses --
commanding 250 horses --
156
474571
4525
スイッチをポンと押すだけで
250馬力を 意のままに操れます
250馬力を 意のままに操れます
08:11
250 horsepower --
157
479120
1572
250馬力ですよ
08:12
which we can use to build skyscrapers,
to build cities, to build roads,
to build cities, to build roads,
158
480716
4692
さらに そうした力を使って
高層ビルや都市、道路を作り
高層ビルや都市、道路を作り
08:17
to make factories that would churn out
lines of chairs or refrigerators
lines of chairs or refrigerators
159
485432
5789
工場では 人力では到底 作れないほど
大量の椅子や冷蔵庫などが
大量の椅子や冷蔵庫などが
08:23
way beyond our own power.
160
491245
1654
生み出されるようになったのです
08:24
And that artificial power can also
be distributed on wires on a grid
be distributed on wires on a grid
161
492923
6111
こうした人工動力はまた
送電網を通じて
送電網を通じて
08:31
to every home, factory, farmstead,
162
499058
3199
すべての家庭や工場、農場に届けられ
08:34
and anybody could buy
that artificial power,
that artificial power,
163
502281
4191
ただ 何かを接続するだけで
誰でも その人工動力を
誰でも その人工動力を
08:38
just by plugging something in.
164
506496
1472
買うことができます
08:39
So this was a source
of innovation as well,
of innovation as well,
165
507992
2439
これは 新たな革新の源
にもなりました
にもなりました
08:42
because a farmer could take
a manual hand pump,
a manual hand pump,
166
510455
3418
農場では
手押しポンプに
手押しポンプに
08:45
and they could add this artificial
power, this electricity,
power, this electricity,
167
513897
2916
この人工動力
つまり電気を合わせて
つまり電気を合わせて
08:48
and he'd have an electric pump.
168
516837
1497
電気ポンプが生まれました
08:50
And you multiply that by thousands
or tens of thousands of times,
or tens of thousands of times,
169
518358
3318
そんな変化が 何千、何万と
膨れ上がる中で
膨れ上がる中で
08:53
and that formula was what brought us
the Industrial Revolution.
the Industrial Revolution.
170
521700
3159
その公式が生み出したのが
産業革命でした
産業革命でした
08:56
All the things that we see,
all this progress that we now enjoy,
all this progress that we now enjoy,
171
524883
3585
身のまわりの あらゆるもの
私たちが享受している この発展は
私たちが享受している この発展は
09:00
has come from the fact
that we've done that.
that we've done that.
172
528492
2063
その かけ合わせの産物なのです
09:02
We're going to do
the same thing now with AI.
the same thing now with AI.
173
530579
2348
そして今 同じことを
AIでやろうとしています
AIでやろうとしています
09:04
We're going to distribute that on a grid,
174
532951
2075
AIはネットワークを通じて
届けられますから
届けられますから
09:07
and now you can take that electric pump.
175
535050
2374
あの電気ポンプを手に取って
09:09
You can add some artificial intelligence,
176
537448
2968
それに人工知能を足せば
09:12
and now you have a smart pump.
177
540440
1481
スマート・ポンプができます
09:13
And that, multiplied by a million times,
178
541945
1928
そんな変化が
何百万と生じれば
何百万と生じれば
09:15
is going to be this second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
179
543897
2363
次なる産業革命となるのです
09:18
So now the car is going down the highway,
180
546284
2382
高速道路を走る車は
09:20
it's 250 horsepower,
but in addition, it's 250 minds.
but in addition, it's 250 minds.
181
548690
4294
250馬力を積んでいましたが
それに250の知力が加わって
それに250の知力が加わって
09:25
That's the auto-driven car.
182
553008
1769
自動運転車になります
09:26
It's like a new commodity;
183
554801
1389
AIは 新たなコモディティ
09:28
it's a new utility.
184
556214
1303
新たな公共資源となります
09:29
The AI is going to flow
across the grid -- the cloud --
across the grid -- the cloud --
185
557541
3041
AIは「クラウド」という
ネットワークを流通していきます
ネットワークを流通していきます
09:32
in the same way electricity did.
186
560606
1567
電気がそうして広まったようにです
09:34
So everything that we had electrified,
187
562197
2380
そして かつて電化した
あらゆるものを
あらゆるものを
09:36
we're now going to cognify.
188
564601
1723
今度は 認知化するわけです
09:38
And I owe it to Jeff, then,
189
566693
1385
ここで言いたいのは
09:40
that the formula
for the next 10,000 start-ups
for the next 10,000 start-ups
190
568102
3732
これから出てくる
１万のベンチャー企業の公式は
１万のベンチャー企業の公式は
09:43
is very, very simple,
191
571858
1162
とてもシンプルなもので
09:45
which is to take x and add AI.
192
573044
3167
何かに AIを加えるだけです
09:49
That is the formula,
that's what we're going to be doing.
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
この公式こそが
私たちが やろうとしていることです
私たちが やろうとしていることです
09:51
And that is the way
in which we're going to make
in which we're going to make
194
579936
3306
それによって
これから 次なる産業革命を
これから 次なる産業革命を
09:55
this second Industrial Revolution.
195
583266
1858
起こそうとしているのです
09:57
And by the way -- right now, this minute,
196
585148
2154
ところで 今 この瞬間
09:59
you can log on to Google
197
587326
1169
Googleにログインすれば
10:00
and you can purchase
AI for six cents, 100 hits.
AI for six cents, 100 hits.
198
588519
3882
AIを購入して６円で
100 回の処理をできます
100 回の処理をできます
10:04
That's available right now.
199
592758
1604
すでに手に入るんです
10:06
So the third aspect of this
200
594386
2286
さて３つ目の側面ですが
10:09
is that when we take this AI
and embody it,
and embody it,
201
597315
2678
それは このAIに
体を与えることで
体を与えることで
10:12
we get robots.
202
600017
1173
ロボットができることです
10:13
And robots are going to be bots,
203
601214
1703
ロボットがボットになり
10:14
they're going to be doing many
of the tasks that we have already done.
of the tasks that we have already done.
204
602941
3328
私たちが これまでやってきた
多くの作業をこなすことになります
多くの作業をこなすことになります
10:20
A job is just a bunch of tasks,
205
608357
1528
仕事も 作業の集まりですから
10:21
so they're going to redefine our jobs
206
609909
1762
私たちの仕事も
再定義されるでしょう
再定義されるでしょう
10:23
because they're going to do
some of those tasks.
some of those tasks.
207
611695
2259
一部の作業は
ロボットがするわけですから
ロボットがするわけですから
10:25
But they're also going to curate
whole new categories,
whole new categories,
208
613978
3197
でも ロボットが入ることで
新たなカテゴリーができ
新たなカテゴリーができ
10:29
a whole new slew of tasks
209
617199
2247
新たな作業も大量に
生まれることになります
生まれることになります
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
we wanted to do before.
210
619470
2457
これまで必要だと
気づかなかったものです
気づかなかったものです
10:33
They're going to actually
engender new kinds of jobs,
engender new kinds of jobs,
211
621951
3637
ロボットによって
必要になる新たな仕事―
必要になる新たな仕事―
10:37
new kinds of tasks that we want done,
212
625612
2271
新たな作業が生まれてくるのです
10:39
just as automation made up
a whole bunch of new things
a whole bunch of new things
213
627907
3405
ちょうど自動化によって
新たに作り出されたものの多くが
新たに作り出されたものの多くが
10:43
that we didn't know we needed before,
214
631336
1834
それまで必要とは思っていなかったのに
10:45
and now we can't live without them.
215
633194
1956
今では なくてはならないのと
同じです
同じです
10:47
So they're going to produce
even more jobs than they take away,
even more jobs than they take away,
216
635174
3956
ロボットは 人間から奪う以上の
多くの仕事を生み出していきます
多くの仕事を生み出していきます
10:51
but it's important that a lot of the tasks
that we're going to give them
that we're going to give them
217
639154
3434
大事なのは
ロボットに託す作業の多くは
ロボットに託す作業の多くは
10:54
are tasks that can be defined
in terms of efficiency or productivity.
in terms of efficiency or productivity.
218
642612
4572
効率性や生産性という観点で
定義されるものであることです
定義されるものであることです
10:59
If you can specify a task,
219
647676
1828
肉体労働であれ
頭を使うものであれ
頭を使うものであれ
11:01
either manual or conceptual,
220
649528
2235
ある作業が
11:03
that can be specified in terms
of efficiency or productivity,
of efficiency or productivity,
221
651787
4780
効率性や生産性に
落とし込めるものであれば
落とし込めるものであれば
11:08
that goes to the bots.
222
656591
1777
それはボットがやります
11:10
Productivity is for robots.
223
658758
2178
生産性はロボットのものです
11:12
What we're really good at
is basically wasting time.
is basically wasting time.
224
660960
3070
私たちはとかく
時間の無駄遣いに長けていますから
時間の無駄遣いに長けていますから
11:16
(Laughter)
225
664054
1028
（笑）
11:17
We're really good at things
that are inefficient.
that are inefficient.
226
665106
2316
私たちは非効率なことが
すごく得意なんです
すごく得意なんです
11:19
Science is inherently inefficient.
227
667446
3025
科学なんて そもそも
非効率なものでしょう
非効率なものでしょう
11:22
It runs on that fact that you have
one failure after another.
one failure after another.
228
670816
2906
次から次へと失敗することで
前に進むのです
前に進むのです
11:25
It runs on the fact that you make tests
and experiments that don't work,
and experiments that don't work,
229
673746
3424
試験や実験をして
うまく行かないから進展するのであって
うまく行かないから進展するのであって
11:29
otherwise you're not learning.
230
677194
1442
それがなければ進歩しません
11:30
It runs on the fact
231
678660
1162
科学はそれ自体に
11:31
that there is not
a lot of efficiency in it.
a lot of efficiency in it.
232
679846
2083
効率性があまりないことで
成り立っています
成り立っています
11:33
Innovation by definition is inefficient,
233
681953
2779
革新も 本質的には
非効率なことです
非効率なことです
11:36
because you make prototypes,
234
684756
1391
プロトタイプを作って
11:38
because you try stuff that fails,
that doesn't work.
that doesn't work.
235
686171
2707
うまく行かない 機能しないものを
試すんですから
試すんですから
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
236
688902
3112
探検も 元来 非効率ですし
11:44
Art is not efficient.
237
692038
1531
アートも効率的ではありません
11:45
Human relationships are not efficient.
238
693593
2127
人間関係も効率的ではありません
11:47
These are all the kinds of things
we're going to gravitate to,
we're going to gravitate to,
239
695744
2940
こうしたことに
私たちが引き付けられるのは
私たちが引き付けられるのは
11:50
because they're not efficient.
240
698708
1475
それが効率的でないからです
11:52
Efficiency is for robots.
241
700207
2315
効率性は ロボットのものです
11:55
We're also going to learn
that we're going to work with these AIs
that we're going to work with these AIs
242
703338
4123
今後 私たちは こうしたAIと
協働していくことになるでしょう
協働していくことになるでしょう
11:59
because they think differently than us.
243
707485
1997
AIは人間とは違う考え方をしますから
12:02
When Deep Blue beat
the world's best chess champion,
the world's best chess champion,
244
710005
4314
ディープ・ブルーが
チェスの世界チャンピオンを破ったとき
チェスの世界チャンピオンを破ったとき
12:06
people thought it was the end of chess.
245
714343
1929
これでチェスも終わりと
思われていました
思われていました
12:08
But actually, it turns out that today,
the best chess champion in the world
the best chess champion in the world
246
716296
4402
でも 実際のところ
今の チェスの世界チャンピオンは
今の チェスの世界チャンピオンは
12:12
is not an AI.
247
720722
1557
AIではありません
12:14
And it's not a human.
248
722906
1181
人間でもありません
12:16
It's the team of a human and an AI.
249
724111
2715
人間とAIのチームです
12:18
The best medical diagnostician
is not a doctor, it's not an AI,
is not a doctor, it's not an AI,
250
726850
4000
医療診断に最も長けているのは
医者でもAIでもなく
医者でもAIでもなく
12:22
it's the team.
251
730874
1176
両者のチームです
12:24
We're going to be working with these AIs,
252
732074
2149
私たちはこれから
こうしたAIと協働し
こうしたAIと協働し
12:26
and I think you'll be paid in the future
253
734247
1995
将来は どれだけボットと
うまくやれるかで
うまくやれるかで
12:28
by how well you work with these bots.
254
736266
2391
給料も決まってくるでしょう
12:31
So that's the third thing,
is that they're different,
is that they're different,
255
739026
4257
これが３つ目の側面で
ロボットは私たちと違い
ロボットは私たちと違い
12:35
they're utility
256
743307
1165
誰もが使うものだから
12:36
and they are going to be something
we work with rather than against.
we work with rather than against.
257
744496
3816
敵対するのではなく協働するものだ
ということです
ということです
12:40
We're working with these
rather than against them.
rather than against them.
258
748336
2639
敵対するのではなく
協働していくのです
協働していくのです
12:42
So, the future:
259
750999
1477
さて これからの未来は
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
どうなるんでしょう？
12:45
I think that 25 years from now,
they'll look back
they'll look back
261
753944
3567
今から25年先にいる人が
過去を振り返って
過去を振り返って
12:49
and look at our understanding
of AI and say,
of AI and say,
262
757535
3125
私たちがAIを語るのを
見たとしたら こう言うでしょう
見たとしたら こう言うでしょう
12:52
"You didn't have AI. In fact,
you didn't even have the Internet yet,
you didn't even have the Internet yet,
263
760684
3300
「それはAIなんかじゃない
インターネットだって
インターネットだって
12:56
compared to what we're going
to have 25 years from now."
to have 25 years from now."
264
764008
2741
25年先に使っているのと比べたら
ないのも同然だ」
ないのも同然だ」
12:59
There are no AI experts right now.
265
767849
3047
現在 AIの専門家はいません
13:02
There's a lot of money going to it,
266
770920
1699
AIには多額のお金が流れており
13:04
there are billions of dollars
being spent on it;
being spent on it;
267
772643
2268
何兆円ものお金が
つぎ込まれています
つぎ込まれています
13:06
it's a huge business,
268
774935
2164
非常に大きなビジネスです
13:09
but there are no experts, compared
to what we'll know 20 years from now.
to what we'll know 20 years from now.
269
777123
4272
でも 今後20年で期待される大躍進に
見合うだけの専門家がいないのです
見合うだけの専門家がいないのです
13:14
So we are just at the beginning
of the beginning,
of the beginning,
270
782064
2885
まだまだ始まったばかりです
13:16
we're in the first hour of all this.
271
784973
2163
まだ すべてが始まって１時間
13:19
We're in the first hour of the Internet.
272
787160
1935
インターネットが始まって１時間
13:21
We're in the first hour of what's coming.
273
789119
2040
これから来たる未来が始まって１時間です
13:23
The most popular AI product
in 20 years from now,
in 20 years from now,
274
791183
4153
これから20年後に最も人気を博し
誰もが使うようになる―
誰もが使うようになる―
13:27
that everybody uses,
275
795360
1444
AIを使った商品は
13:29
has not been invented yet.
276
797499
1544
まだ発明されてもいません
13:32
That means that you're not late.
277
800464
2467
つまり 皆さんも
まだ間に合うということです
まだ間に合うということです
13:35
Thank you.
278
803684
1151
ありがとうございました
13:36
(Laughter)
279
804859
1026
（笑）
13:37
(Applause)
280
805909
2757
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.
Why you should listen
Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com