TED2009
Ray Kurzweil: A university for the coming singularity
レイ・カーツワイル：今後現れるシンギュラリティ（技術的特異点）を学ぶ大学
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レイ・カーツワイルの分析によると、最新の情報技術は好景気・不景気にかかわらず進化しつづけます。彼は彼の新しいプロジェクトを紹介しています。シンギュラリティ大学、最新の情報技術を学んで人類に貢献する手助けをする大学です
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
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00:13
Information technology grows in an exponential manner.
0
1000
3000
IT技術は指数的に進化していきます
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
4000
4000
直線的ではなく、指数的です そして、私たちの感覚は直線的です
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
8000
2000
私たちが何千年前にサバンナを歩いていたころ
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
10000
2000
どこに動物がいるか、直線的に予測していました
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
12000
3000
そういうやりかたはうまくいってきました そして、私たちの頭にこびりついているのです
00:27
But the pace of exponential growth
5
15000
3000
しかし、ＩＴ技術は
00:30
is really what describes information technologies.
6
18000
3000
本当に指数的に進化していきます
00:33
And it's not just computation.
7
21000
3000
コンピュータだけの話ではありません
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
24000
2000
直線的と指数的には本当に大きな違いがあります
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
26000
4000
直線的に３０回進むとしましょう。１，２，３，４，５,
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
３０になりました
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
32000
3000
もし指数的に３０回進めば、２，４，８，１６
00:47
I get to a billion.
12
35000
2000
１０億になります
00:49
It makes a huge difference.
13
37000
2000
本当に大きな違いです
00:51
And that really describes information technology.
14
39000
2000
ＩＴ技術はこういうことなんです
00:53
When I was a student at MIT,
15
41000
2000
私がＭＩＴの学生だったころ、
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
43000
2000
みんなで建物くらいの大きさの、１台のコンピュータを共同で使っていました
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
45000
3000
今では同じくらいのコンピュータがあなたの携帯に入っています 何百万分の１の値段で
01:00
a million times smaller,
18
48000
2000
何百万分の１の大きさで
01:02
a thousand times more powerful.
19
50000
2000
そして何千倍もパワフルな処理能力で
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
52000
3000
1ドルあたり、10憶倍にもなる可能性を秘めています
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
55000
2000
それが私が学生の時から実際に経験してきたことです
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
57000
3000
そして、これからの２５年もそうなるでしょう
01:12
Information technology progresses
23
60000
2000
ＩＴ技術は進歩します
01:14
through a series of S-curves
24
62000
2000
Ｓ字カーブの繰り返しを通じて
01:16
where each one is a different paradigm.
25
64000
2000
ひとつひとつは違うパラダイムによるものかも知れませんが
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
66000
3000
みんな言うでしょう、「ムーアの法則が終わる時はどうなるの？」と
01:21
Which will happen around 2020.
27
69000
2000
これは２０２０年ころ起こるでしょう
01:23
We'll then go to the next paradigm.
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71000
2000
そして、次のパラダイムへと移っていきます
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
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73000
2000
ムーアの法則は、コンピューティングに指数的な成長をもたらした
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
75000
2000
最初のパラダイムではないのです
01:29
The exponential growth of computing started
31
77000
2000
コンピュータ技術の指数的な成長は
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
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79000
2000
ゴードン・ムーアが生まれる何十年も前からのものです
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
81000
4000
そして、その成長はコンピュータだけにかかわるものではありません
01:37
It's really any technology where we can measure
34
85000
2000
根底にある情報の特性を測定可能な技術
01:39
the underlying information properties.
35
87000
3000
すべてにあてはまるのです
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
90000
4000
ここに４９種類の有名なコンピュータがあります 対数グラフで表現してみました
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
94000
4000
対数をとることで、増加の割合がわかりやすくなります
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
98000
2000
1890年の調査から何兆倍にも
01:52
since the 1890 census.
39
100000
3000
なりますので
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
103000
2000
1950年代は、真空管を用いていました
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
105000
3000
それらを 小さく、小さくしていきます。ついには限界につきあたります
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
108000
2000
真空管をそれ以上小さく作ることができなくなりました
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
110000
3000
そして真空管の時代の終わりがきます
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
113000
3000
しかしコンピュータ技術の指数的成長の終わりというわけではないのです
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
116000
2000
４番目のパラダイムとなるトランジスタとなり
02:10
and finally integrated circuits.
46
118000
2000
そして、ＩＣ（集積回路）です
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
120000
2000
６番目のパラダイムへと続きます
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
122000
4000
３次元の自己進化型分子回路です
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
126000
3000
しかし本当に面白いことは
02:21
fantastic scale of progress,
50
129000
2000
進化の度合いよりも
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
131000
2000
この進化の度合が予測可能であることです
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
133000
2000
つまりこの進化は終始一貫して当てはまるのです
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
135000
3000
戦争でも平和でも、好景気でも不景気でも・・・
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
138000
4000
世界大恐慌でも、この指数的成長には全く影響ありませんでした
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
142000
4000
最近の景気の悪化も、同じことがおこるでしょう
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
146000
3000
少なくとも情報技術の指数的な成長は
02:41
will continue unabated.
57
149000
3000
弱まらずに続くでしょう
02:44
And I just updated these graphs.
58
152000
2000
これらのグラフはアップデートしたところです
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
154000
3000
2002年に書いた本、"The Signularity is Near"で使ったグラフなので
02:49
So we updated them,
60
157000
2000
だから私はアップデートしました
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
159000
3000
今、ここの２００７年のところです
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
162000
2000
私はよく聞かれます 「不安になりませんか？
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
164000
4000
指数的成長から少し外れているかもしれませんよ」と
03:00
I was a little nervous
64
168000
2000
実のところ、私は少し不安でした
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
170000
2000
なぜなら、もしかするとデータが正しくないかもしれないからです
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
172000
2000
しかし、こういったことを３０年も私はやってきているのです
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
174000
3000
そして、３０年の間この指数的成長を遂げてきているのです
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
177000
3000
このグラフを見てください。１９６８年には、１ドルで１つのトランジスタを買えました
03:12
You can buy half a billion today,
69
180000
2000
今では１ドルで５億個も買えます
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
182000
2000
さらに、動作の速い、ずっと性能の良いものを買えるのです
03:16
But look at how predictable this is.
71
184000
2000
しかし、これがいかに予測可能なものかを見てください
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
186000
3000
この仮説は過去のデータとよく一致します
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
189000
4000
私はこんな風に、未来予測を３０年もの間続けてきました
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
193000
2000
そして、トランジスタの値段の変動サイクル
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
195000
2000
これはエレクトロニクス製品の価格の基準になるものですが
03:29
comes down about every year.
76
197000
2000
これは毎年下がっていっています
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
199000
2000
50％の価格低下率になります
03:33
And it's also true of other examples,
78
201000
2000
そしてほかの例にもあてはまります
03:35
like DNA data or brain data.
79
203000
2000
たとえばＤＮＡや脳の情報といった例です
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
値段を下げて需要量を補うだけではありません
03:39
We actually ship more than twice as much
81
207000
2000
実際にＩＴ技術を用いることで
03:41
of every form of information technology.
82
209000
2000
出荷量は倍以上に増えています
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
211000
3000
インフレ調整後の価格で１８％の成長をしてきました
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
214000
3000
先の半世紀の間にＩＴ技術の分野で
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
217000
4000
毎年２倍の成長を得ることができるにもかかわらずです
03:53
This is a completely different example.
86
221000
2000
こちらは、全く別の例です
03:55
This is not Moore's Law.
87
223000
2000
これはムーアの法則に沿っていません
03:57
The amount of DNA data
88
225000
2000
ＤＮＡ情報の解析については
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
227000
2000
毎年２倍ずつ進んでいます
04:01
The cost has come down by half every year.
90
229000
3000
毎年コストは半分に下がっています
04:04
And this has been a smooth progression
91
232000
2000
これは、ゲノム解析プロジェクトの初めから考えると
04:06
since the beginning of the genome project.
92
234000
2000
非常にスムーズな進歩です
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
236000
2000
プロジェクトの途中で、懐疑的な人は言いました
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
238000
3000
うまくいっていないんじゃないか、プロジェクトの半分が経過したのに
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
241000
2000
まだ１％ほど終わったに過ぎないではないかと
04:15
But that was really right on schedule.
96
243000
2000
しかし、本当にスケジュール通りでした
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
245000
2000
１％を２倍にすることを、７回繰り返したら
04:19
which is exactly what happened,
98
247000
2000
どうなるでしょうか？
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
249000
3000
１００％に達するのです プロジェクトは期限通りに終わりました
04:24
Communication technologies:
100
252000
2000
次に、通信技術についてです
04:26
50 different ways to measure this,
101
254000
2000
これは、50もの評価の尺度があります
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
256000
3000
通信するビット数であったり、インターネットの大きさなど
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
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259000
2000
しかし、これも指数的ペースで成長してきました
04:33
This is deeply democratizing.
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261000
2000
非常に民主的です
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
263000
3000
２０年以上前,"The Age of Intellignet Machines"という本を私は書きました
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
266000
3000
ソビエト連邦が強力になりつつあったころです ソビエトは通信技術の進歩に
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
269000
4000
よって、一掃されるだろうと
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
273000
3000
そして私たちは２１世紀には
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
276000
4000
人間の脳をシミュレートするに十分な計算能力を得るでしょう
04:52
But where will we get the software?
110
280000
2000
でも、そのソフトウェアはどうすれば手に入るでしょう？
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
282000
3000
批評家はいうでしょう、そんなソフトウェアはありえないと
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
285000
2000
しかし私たちは、人間の脳について多く研究し続けています
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
287000
3000
人間の脳のスキャン精度は毎年精密になっています
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
290000
3000
脳についてのデータは、毎年増えているのです
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
293000
3000
そして、このデータをもとに動くモデルやシミュレーションを
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
296000
3000
することができるようになるでしょう
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
299000
2000
脳の機能のなかで、モデル化してシミュレーション、テストを
05:13
simulated and tested:
118
301000
2000
できる領域はだいたい２０くらいあります
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
303000
3000
聴覚皮質、視覚野の部分
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
306000
2000
運動機能をつかさどる小脳
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
308000
4000
思考をする、大脳皮質
05:24
And all of this has fueled
122
312000
2000
これら全てによって、とてもスムーズ且つ予想どおりに
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
314000
3000
生産性の向上に拍車がかかりました
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
317000
2000
人間の時間当り労働単価は
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
319000
4000
インフレ調整後で30ドルから130ドルに上昇しました
05:35
fueled by this information technology.
126
323000
3000
このＩＴ技術の支援をうけてです
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
326000
3000
そして、私たちはみんなエネルギーと環境問題を心配しています
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
329000
2000
これもまた、対数的増加であらわされます
05:43
This represents a smooth doubling,
129
331000
2000
こちらは、スムーズに２倍となることを示します
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
333000
4000
２年ごとの、私たちが作りだすソーラーエネルギーの量です
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
337000
2000
ソーラーパネルには、情報技術の分野としては
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
339000
3000
特にナノテクノロジーが応用されます
05:54
And we're only eight doublings away
133
342000
2000
あとわずか8回倍増させれば
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
344000
2000
エネルギー需要の100％がカバーされるのです
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
346000
4000
そして、太陽のエネルギーは人類の必要量の１万倍にも達します
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
350000
5000
最終的にはこの技術と一体となるでしょう。ほとんど実現は間近です
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
355000
3000
私が学生のころはキャンパスのはじからはじまでもありました いまはポケットの中に入ります
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
358000
3000
昔、ビルディングにおさまっていたものが 今ではポケットの中なのです
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
361000
3000
今ポケットの中に入っている程度の大きさのものは、２５年もたてば血液細胞の大きさになるでしょう
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
364000
4000
そして、私たちは実際にこれらの技術を知るにつれて
06:20
our health and our intelligence,
141
368000
2000
私たちの健康と知性に
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
370000
4000
実際に影響をあたえるようになりつつあります
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
374000
3000
ここＴＥＤでアナウンスします
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
377000
3000
シンギュラリティー・ユニバーシティ
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It's a new university
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これは、新しい大学です
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that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
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ここにおりますピーター・ディアマンデスと
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and myself.
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私が設立者です
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It's backed by NASA and Google,
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NASA と Google
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and other leaders in the high-tech and science community.
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そして他のハイテク・科学界のバックアップを受けています
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And our goal was to assemble the leaders,
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我々の目標は 生徒としてあるいは先生として
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both teachers and students,
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リーダーたちを集めることです
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in these exponentially growing information technologies,
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これらの指数的なＩＴ技術の発展と
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and their application.
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応用に関する分野です
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But Larry Page made an impassioned speech
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ラリー・ペイジは、印象深いスピーチをしました
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at our organizing meeting,
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私たちの準備ミーティングで
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saying we should devote this study
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私たちは、この研究に時間を割くべきであると
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to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
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実際に何らかの人類が立ち向かう大きな問題に向けて
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And if we did that, then Google would back this.
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そして、もしそうするのであれば、Googleはバックアップします
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And so that's what we've done.
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我々はそれを実行しました
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The last third of the nine-week intensive summer session
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９週間の集中夏季レッスンのうち 最後の3分の1は
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will be devoted to a group project to address
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グループプロジェクトに時間を割きます
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some major challenge of humanity.
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いくつかの、人類共通のチャレンジについてです
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Like for example, applying the Internet,
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たとえば、インターネットです
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which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
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インターネットは中国やアフリカの田舎であってもどこでも接続できます
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to bringing health information
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健康関連の情報を伝えることができます
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to developing areas of the world.
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世界の発展途上国に向けて
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And these projects will continue past these sessions,
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そして こういったプロジェクトはレッスンが終わった後も続きます
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using collaborative interactive communication.
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双方向通信のコラボレーションを用いて
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All the intellectual property that is created and taught
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すべての知的財産は
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will be online and available,
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オンラインであり、使用可能です
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and developed online in a collaborative fashion.
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そして、オンラインのコラボレーションにより進められます
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Here is our founding meeting.
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これが創立総会の写真です
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But this is being announced today.
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でも、まだ今日アナウンスしたところです
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It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
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この大学はシリコンバレーを本拠地にします
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at the NASA Ames research center.
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NASAのリサーチセンター内です
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There are different programs for graduate students,
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大学院生用と、様々な会社の幹部用に
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for executives at different companies.
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別々のプログラムを用意しています
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The first six tracks here -- artificial intelligence,
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最初の６トラックがこちらです。ＡＩ（人工知能）
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advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
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応用コンピュータ技術、バイオテクノロジー、ナノテク
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are the different core areas of information technology.
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情報技術の他の分野です
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Then we are going to apply them to the other areas,
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ほかの分野にも広げようとしています
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like energy, ecology,
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エネルギーやエコロジー
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policy law and ethics, entrepreneurship,
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法律、倫理学、起業について
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so that people can bring these new technologies to the world.
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みなさんがこれらの新しい技術を世界に広げられるように
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So we're very appreciative of the support we've gotten
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私たちは、皆さんの支援に本当に感謝しています
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from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
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学術界のリーダーや、ハイテク企業のリーダーのみなさんからの支援
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particularly Google and NASA.
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特にGoogleとNASAです
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This is an exciting new venture.
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これはエキサイティングな、新しいチャレンジです
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And we invite you to participate. Thank you very much.
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みなさんにも参加してもらいたいと思っています どうもありがとう
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(Applause)
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（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futuristRay Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.
Why you should listen
Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.
Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.
In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com