TED@BCG Milan
Vittorio Loreto: Need a new idea? Start at the edge of what is known
ヴィットリオ・ロレート: 新しいアイデアが必要？では既知の領域の境界から始めましょう
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「素晴らしいアイデアはどこから来るのか？」この問いを胸にヴィットリオ・ロレートが、新しいものの誕生を数学的に説明しようとする探求の旅へと誘います。現実と可能なことが交わる「隣接可能領域」と、それを統べる数学を研究することで、私たちが新しいアイデアをどう作り出すのか説明できることを学びましょう。
Vittorio Loreto - Physicist
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it. Full bio
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it. Full bio
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00:14
We have all probably wondered
0
2349
2867
皆さんも多分
偉大な人物が いかにして偉業を成し遂げたのかと
考えたことがあると思います
考えたことがあると思います
00:17
how great minds achieved
what they achieved, right?
what they achieved, right?
1
5240
4176
00:21
And the more astonishing
their achievements are,
their achievements are,
2
9440
2656
成果が際立っていればいるほど
00:24
the more we call them geniuses,
3
12120
2536
私たちは その人を天才と呼んだり
00:26
perhaps aliens
4
14680
1536
もしかすると他の惑星から来た
00:28
coming from a different planet,
5
16239
2097
異星人に違いないなどと言い
00:30
definitely not someone like us.
6
18360
2656
自分とは まったく違う存在だと
思いがちです
思いがちです
00:33
But is that true?
7
21040
1776
でも そうなのでしょうか？
00:34
So let me start with an example.
8
22840
1800
１つの例から始めましょう
00:37
You all know the story
of Newton's apple, right? OK.
of Newton's apple, right? OK.
9
25440
3816
ニュートンのリンゴの話は
知っていますよね？
知っていますよね？
00:41
Is that true? Probably not.
10
29280
2936
本当なのでしょうか？
多分違うでしょう
多分違うでしょう
00:44
Still, it's difficult to think
that no apple at all was there.
that no apple at all was there.
11
32240
5216
それでも 「リンゴ」が何もなかったとは
考えにくいです
考えにくいです
00:49
I mean some stepping stone,
some specific conditions
some specific conditions
12
37480
3616
つまり 何か足掛かりや
特定の状況があって
特定の状況があって
00:53
that made universal gravitation
not impossible to conceive.
not impossible to conceive.
13
41120
4016
万有引力の着想が不可能ではない
状態にあったということです
状態にあったということです
00:57
And definitely this was not impossible,
14
45160
2376
そして間違いなく
ニュートンにとっては
ニュートンにとっては
不可能ではありませんでした
00:59
at least for Newton.
15
47560
1576
01:01
It was possible,
16
49160
1256
可能だったのです
01:02
and for some reason, it was also there,
17
50440
3056
それも 何かの理由で
ある時点において
ある時点において
それはリンゴのように
容易に取れるものだったのです
容易に取れるものだったのです
01:05
available at some point,
easy to pick as an apple.
easy to pick as an apple.
18
53520
3776
それこそがリンゴなのです
01:09
Here is the apple.
19
57320
1616
01:10
And what about Einstein?
20
58960
2216
アインシュタインはどうでしょう？
相対性理論は アイデアの歴史における
もうひとつの大きな飛躍であり
もうひとつの大きな飛躍であり
01:13
Was relativity theory another big leap
in the history of ideas
in the history of ideas
21
61200
5296
彼以外には 着想できない
ものだったのでしょうか？
ものだったのでしょうか？
01:18
no one else could even conceive?
22
66520
2656
01:21
Or rather, was it again
something adjacent and possible,
something adjacent and possible,
23
69200
4456
あるいはむしろ それは手の届くところにある
可能なものだったのか—
可能なものだったのか—
もちろんアインシュタインにとっては
ということですが—
ということですが—
01:25
to Einstein of course,
24
73680
2096
01:27
and he got there by small steps
and his very peculiar scientific path?
and his very peculiar scientific path?
25
75800
4216
それは彼独自の科学の道における
小さなステップだったのか？
小さなステップだったのか？
もちろん私たちには
そのような道は見出せないでしょうが
そのような道は見出せないでしょうが
01:32
Of course we cannot conceive this path,
26
80040
2456
01:34
but this doesn't mean
that the path was not there.
that the path was not there.
27
82520
2480
かと言って そんな道が
存在しないとは言い切れません
存在しないとは言い切れません
01:38
So all of this seems very evocative,
28
86760
4856
これは とても
示唆には富んでいますが
示唆には富んでいますが
まだ確かとは言い難いでしょう
01:43
but I would say hardly concrete
29
91640
1536
01:45
if we really want to grasp
the origin of great ideas
the origin of great ideas
30
93200
3576
素晴らしいアイデアがどこから来るのか
あるいは 一般に
あるいは 一般に
01:48
and more generally the way
in which the new enters our lives.
in which the new enters our lives.
31
96800
4016
新しいものが いかにもたらされるのか
知りたいと思うのであれば
知りたいと思うのであれば
01:52
As a physicist, as a scientist,
32
100840
1976
物理学者として
科学者として
科学者として
私が学んだことは
01:54
I have learned that posing
the right questions
the right questions
33
102840
2176
解の半分は 適切な問いを
立てることにあるということですが
立てることにあるということですが
01:57
is half of the solution.
34
105040
2016
私たちは今や 適切な問いを
見付け 取り組むための
見付け 取り組むための
01:59
But I think now we start having
a great conceptual framework
a great conceptual framework
35
107080
4736
素晴らしい概念的な枠組みを
手にしつつあると思います
手にしつつあると思います
02:03
to conceive and address
the right questions.
the right questions.
36
111840
3176
02:07
So let me drive you
to the edge of what is known,
to the edge of what is known,
37
115040
3456
そこで既知の領域の境界まで
皆さんをお連れして—
皆さんをお連れして—
02:10
or at least, what I know,
38
118520
2096
まあ 私が知る
限りの境界ですが
限りの境界ですが
02:12
and let me show you that what is known
39
120640
2056
既知の事柄が
強力で素晴らしい出発点となり
02:14
could be a powerful
and fascinating starting point
and fascinating starting point
40
122720
4576
新規性や イノベーション
創造性といった言葉の
創造性といった言葉の
02:19
to grasp the deep meaning
of words like novelty, innovation,
of words like novelty, innovation,
41
127320
5096
深い意味の把握に繋がることを
示しましょう
示しましょう
02:24
creativity perhaps.
42
132440
1560
02:26
So we are discussing the "new,"
43
134880
3336
「新しいもの」について議論しますが
もちろん その背後の
科学にも触れます
科学にも触れます
02:30
and of course, the science behind it.
44
138240
2656
02:32
The new can enter our lives
in many different ways,
in many different ways,
45
140920
2976
新しいものが私たちの生活に
取り込まれる方法は色々あり
取り込まれる方法は色々あり
それは ごく個人的なもの
かもしれません
かもしれません
02:35
can be very personal,
46
143920
1696
02:37
like I meet a new person,
47
145640
1936
例えば 初対面の人と会うとか
02:39
I read a new book,
or I listen to a new song.
or I listen to a new song.
48
147600
3296
新しい本を読むとか
新しい曲を聴くとか
新しい曲を聴くとか
一方で 世界的なものもあります
02:42
Or it could be global,
49
150920
1256
02:44
I mean, something we call innovation.
50
152200
2056
イノベーションと呼ばれるもので
02:46
It could be a new theory,
a new technology,
a new technology,
51
154280
2176
新理論や新技術かもしれず
02:48
but it could also be a new book
if you're the writer,
if you're the writer,
52
156480
2576
作家なら
新しい本かもしれないし
新しい本かもしれないし
作曲家なら
新しい曲かもしれません
新しい曲かもしれません
02:51
or it could be a new song
if you're the composer.
if you're the composer.
53
159080
2336
02:53
In all of these global cases,
the new is for everyone,
the new is for everyone,
54
161440
4296
世界的な場合には
それは誰にとっても新しいものです
それは誰にとっても新しいものです
02:57
but experiencing the new
can be also frightening,
can be also frightening,
55
165760
3816
新しいものを体験するのは
怖いことでもあり得ます
怖いことでもあり得ます
03:01
so the new can also frighten us.
56
169600
3736
新しいことが 私たちに
恐怖を感じさせるのです
恐怖を感じさせるのです
03:05
But still, experiencing the new
means exploring a very peculiar space,
means exploring a very peculiar space,
57
173360
4176
新しいものを体験するというのは
とても奇妙な空間を探索することです
とても奇妙な空間を探索することです
それは あり得たものの空間であり
03:09
the space of what could be,
58
177560
2096
03:11
the space of the possible,
the space of possibilities.
the space of possibilities.
59
179680
3176
あり得るものの空間であり
可能性の空間です
可能性の空間です
03:14
It's a very weird space,
so I'll try to get you through this space.
so I'll try to get you through this space.
60
182880
3456
それはとても奇妙な空間ですが
そこに皆さんをお連れします
そこに皆さんをお連れします
03:18
So it could be a physical space.
61
186360
2016
それは物理的な
空間かもしれません
空間かもしれません
03:20
So in this case, for instance,
62
188400
1616
例えば—
マチュピチュに初めて
登るというような
登るというような
03:22
novelty could be climbing
Machu Picchu for the first time,
Machu Picchu for the first time,
63
190040
4056
私が2016年に
体験したことです
体験したことです
03:26
as I did in 2016.
64
194120
1920
また それは概念的な
空間かもしれません
空間かもしれません
03:28
It could be a conceptual space,
65
196960
1816
03:30
so acquiring new information,
making sense of it, in a word, learning.
making sense of it, in a word, learning.
66
198800
4416
新しい情報を手に入れ理解するというような—
つまりは学習です
つまりは学習です
03:35
It could be a biological space.
67
203240
1936
また それは生物学的な
空間かもしれません
空間かもしれません
03:37
I mean, think about the never-ending
fight of viruses and bacteria
fight of viruses and bacteria
68
205200
4096
新たなウイルスやバクテリアと
免疫システムとの
免疫システムとの
03:41
with our immune system.
69
209320
1936
終わりのない戦いを
考えて下さい
考えて下さい
03:43
And now comes the bad news.
70
211280
1736
ここで残念なお知らせがあります
03:45
We are very, very bad
at grasping this space.
at grasping this space.
71
213040
3296
私たちはこの空間の把握が
とんでもなく下手だということです
とんでもなく下手だということです
03:48
Think of it. Let's make an experiment.
72
216360
2016
そのことが分かるように
１つ実験をしましょう
１つ実験をしましょう
03:50
Try to think about all the possible things
you could do in the next, say, 24 hours.
you could do in the next, say, 24 hours.
73
218400
6880
これからの24時間に皆さんがし得ることを
すべて思い浮かべて下さい
すべて思い浮かべて下さい
03:58
Here the key word is "all."
74
226320
2656
ここでの重要なキーワードは
「すべて」です
「すべて」です
04:01
Of course you can conceive a few options,
like having a drink, writing a letter,
like having a drink, writing a letter,
75
229000
4800
もちろん いくつかの候補は思いつくでしょう
一杯やるとか 手紙を書くとか
一杯やるとか 手紙を書くとか
04:06
also sleeping during this boring talk,
76
234840
3176
この退屈な講演の間に
居眠りをするとか
居眠りをするとか
04:10
if you can.
77
238040
1696
どうぞご自由に
04:11
But not all of them.
78
239760
1656
でもそれだけでは足りません
04:13
So think about an alien invasion,
now, here, in Milan,
now, here, in Milan,
79
241440
3936
ここミラノに
異星人が侵略してくるとか
異星人が侵略してくるとか
私が15分間 沈黙するとか
04:17
or me -- I stopped thinking
for 15 minutes.
for 15 minutes.
80
245400
3120
このように 可能性の空間をイメージするのは
とても難しいのですが
とても難しいのですが
04:21
So it's very difficult
to conceive this space,
to conceive this space,
81
249440
3136
04:24
but actually we have an excuse.
82
252600
2176
実は言い訳ができます
04:26
So it's not so easy to conceive this space
83
254800
3496
可能性の空間を
イメージするのが難しいのは
イメージするのが難しいのは
何かまったく新しい出来事を
想像しようとするからです
想像しようとするからです
04:30
because we are trying to conceive
the occurrence of something brand new,
the occurrence of something brand new,
84
258320
3495
今までに起きたことの
ないことであり
ないことであり
04:33
so something that never occurred before,
85
261839
1977
04:35
so we don't have clues.
86
263840
1480
手がかりがないのです
04:38
A typical solution could be
87
266040
2896
よくある解決法は
過去によって培った目で
未来を見るということです
未来を見るということです
04:40
looking at the future
with the eyes of the past,
with the eyes of the past,
88
268960
3216
過去に起きた
すべてのことを頼りにし
すべてのことを頼りにし
04:44
so relying on all
the time series of past events
the time series of past events
89
272200
3296
04:47
and hoping that this is enough
to predict the future.
to predict the future.
90
275520
3496
それが将来の予知に
十分であることを祈ります
十分であることを祈ります
04:51
But we know this is not working.
91
279040
2176
これが上手く行かないことは
分かっています
分かっています
04:53
For instance, this was the first attempt
for weather forecasts, and it failed.
for weather forecasts, and it failed.
92
281240
5216
例えば 最初の天気予報の試みは
失敗しました
失敗しました
04:58
And it failed because
of the great complexity
of the great complexity
93
286480
2416
失敗の理由は
天気の背後にある現象の
途方もない複雑さのためです
途方もない複雑さのためです
05:00
of the underlying phenomenon.
94
288920
1936
05:02
So now we know that predictions
had to be based on modeling,
had to be based on modeling,
95
290880
5616
予測はモデルを元にしなければならないと
今では分かっています
今では分かっています
そのシステムについて
モデルを作り
モデルを作り
05:08
which means creating
a synthetic model of the system,
a synthetic model of the system,
96
296520
3496
そのモデルでシミュレーションを行い
05:12
simulating this model
and then projecting the system
and then projecting the system
97
300040
4136
そのモデルで未来がどうなるか
予測するのです
予測するのです
05:16
into the future through this model.
98
304200
2536
このような手法は
大量のデータによって成立しますが
大量のデータによって成立しますが
05:18
And now we can do this in a lot of cases
99
306760
2936
05:21
with the help of a lot of data.
100
309720
1880
様々な事例に使えます
05:25
Looking at the future
with the eye of the past
with the eye of the past
101
313000
2896
過去のデータに基づいて
未来を見ようとすると
未来を見ようとすると
機械でも誤った方向に
導かれることがあります
導かれることがあります
05:27
could be misleading also for machines.
102
315920
2736
05:30
Think about it.
103
318680
1216
ちょっと想像して下さい
05:31
Now picture yourself for a second
in the middle of the Australian Outback.
in the middle of the Australian Outback.
104
319920
4800
少しの間 オーストラリアの荒野に
いるところを思い描いてみましょう
いるところを思い描いてみましょう
05:37
You stand there under the sun.
105
325440
2720
陽の光の中に立っていると
05:40
So you see something weird happening.
106
328840
2216
不思議なことが起きます
05:43
The car suddenly stops
107
331080
2736
自動車が急停止し
05:45
very, very far from a kangaroo
crossing the street.
crossing the street.
108
333840
3056
そのずっと向こうで
カンガルーが道を横切ります
カンガルーが道を横切ります
05:48
You look closer
109
336920
1456
よく見ると
05:50
and you realize
that the car has no driver.
that the car has no driver.
110
338400
2416
自動車には運転者がいません
05:52
It is not restarting, even after
the kangaroo is not there anymore.
the kangaroo is not there anymore.
111
340840
4016
カンガルーがいなくなった後も
車は動こうとしません
車は動こうとしません
05:56
So for some reasons,
112
344880
1896
何かの理由で
その自動運転プログラムは
05:58
the algorithms driving the car
cannot make sense
cannot make sense
113
346800
2536
道路を飛び回る不思議な獣に
訳がわからなくなり
訳がわからなくなり
06:01
of this strange beast
jumping here and there on the street.
jumping here and there on the street.
114
349360
3680
06:05
So it just stops.
115
353640
1200
固まってしまったのです
06:07
Now, I should tell you,
this is a true story.
this is a true story.
116
355720
2136
これは本当にあった話です
数ヵ月前に オーストラリアの
荒野のただ中で
荒野のただ中で
06:09
It happened a few months ago
to Volvo's self-driving cars
to Volvo's self-driving cars
117
357880
2696
ボルボの自動運転車両に起きました
06:12
in the middle of the Australian Outback.
118
360600
1936
06:14
(Laughter)
119
362560
1696
(笑)
06:16
It is a general problem,
120
364280
1976
これは一般的な問題で
06:18
and I guess this will affect
more and more in the near future
more and more in the near future
121
366280
2976
近い将来
人工知能や機械学習に
人工知能や機械学習に
06:21
artificial intelligence
and machine learning.
and machine learning.
122
369280
2560
ますます影響することでしょう
06:24
It's also a very old problem,
I would say 17th century,
I would say 17th century,
123
372440
3976
17世紀からある旧来からの
問題でもありますが
問題でもありますが
06:28
but I guess now we have new tools
and new clues to start solving it.
and new clues to start solving it.
124
376440
5136
今はそれを解決する新しいツールや
新しい手がかりがあると思います
新しい手がかりがあると思います
少し時間を戻してみましょう
06:33
So let me take a step back,
125
381600
2176
５年前—
06:35
five years back.
126
383800
2736
イタリアは ローマ
冬のことでした
冬のことでした
06:38
Italy. Rome. Winter.
127
386560
2976
06:41
So the winter of 2012
was very special in Rome.
was very special in Rome.
128
389560
3576
2012年のローマの冬は
特別でした
特別でした
06:45
Rome witnessed one of the greatest
snowfalls of its history.
snowfalls of its history.
129
393160
3560
歴史上例を見ない
積雪を経験しました
積雪を経験しました
06:49
That winter was special also
for me and my colleagues,
for me and my colleagues,
130
397520
3696
その冬は私と同僚にとっても
特別でした
特別でした
06:53
because we had an insight
about the possible mathematical scheme --
about the possible mathematical scheme --
131
401240
3496
可能性のある数学的手法について
ひらめきを得たからです
ひらめきを得たからです
06:56
again, possible,
possible mathematical scheme,
possible mathematical scheme,
132
404760
2976
可能性がまた出て来ましたが
新しいものの出現を理解するための
数学的手法です
数学的手法です
06:59
to conceive the occurrence of the new.
133
407760
1840
雪が降っていたこともあり
その日のことは よく覚えています
その日のことは よく覚えています
07:02
I remember that day
because it was snowing,
because it was snowing,
134
410520
2416
07:04
so due to the snowfall,
we were blocked, stuck in my department,
we were blocked, stuck in my department,
135
412960
3776
降雪のため学内に足止めされ
家には帰れませんでした
07:08
and we couldn't go home,
136
416760
1416
07:10
so we got another coffee, we relaxed
137
418200
3056
コーヒーのお代わりをして
くつろぎ
くつろぎ
議論を続けました
07:13
and we kept discussing.
138
421280
1776
07:15
But at some point --
maybe not that date, precisely --
maybe not that date, precisely --
139
423080
3696
とある時点で
正確にはその日でなかったかもしれませんが
正確にはその日でなかったかもしれませんが
07:18
at some point we made the connection
140
426800
2896
ある時点で
この新しいものの問題と
07:21
between the problem of the new
141
429720
2976
ステュワート・カウフマンが
ずっと以前に提唱した
ずっと以前に提唱した
07:24
and a beautiful concept
proposed years before
proposed years before
142
432720
2416
「隣接可能領域」という
見事な概念との間に
見事な概念との間に
07:27
by Stuart Kauffman,
143
435160
1776
07:28
the adjacent possible.
144
436960
2040
接点を見つけました
隣接可能領域は
あらゆるものを包含していました
あらゆるものを包含していました
07:31
So the adjacent possible
consists of all those things.
consists of all those things.
145
439720
3056
07:34
It could be ideas, it could be molecules,
it could be technological products
it could be technological products
146
442800
3736
アイデアであれ 分子であれ
テクノロジー製品であれ
テクノロジー製品であれ
07:38
that are one step away
147
446560
2936
それは既にあるものの
一歩先にあるものです
07:41
from what actually exists,
148
449520
1736
07:43
and you can achieve them
through incremental modifications
through incremental modifications
149
451280
3536
段階的な改良や
既存の物質の組み替えで
既存の物質の組み替えで
07:46
and recombinations
of the existing material.
of the existing material.
150
454840
2560
得られるようなものです
07:50
So for instance, if I speak
about the space of my friends,
about the space of my friends,
151
458520
3896
例えば 私の友達に関する
空間を考えると
空間を考えると
私の隣接可能領域は
07:54
my adjacent possible would be
the set of all friends of my friends
the set of all friends of my friends
152
462440
3976
まだ友達ではない
友達の友達のことです
友達の友達のことです
07:58
not already my friends.
153
466440
1400
これで分かると良いのですが
08:00
I hope that's clear.
154
468240
1736
08:02
But now if I meet a new person,
155
470000
1816
もし 誰かと新たに知り合うと—
08:03
say Briar,
156
471840
1696
例えばブライアーさんと
08:05
all her friends would immediately enter
my adjacent possible,
my adjacent possible,
157
473560
4056
すると彼女のすべての友達が
私の隣接可能領域に加わり
私の隣接可能領域に加わり
08:09
pushing its boundaries further.
158
477640
1520
領域が広がります
08:12
So if you really want to look
from the mathematical point of view --
from the mathematical point of view --
159
480160
3216
この状況を数学的視点で
見たいなら—
見たいなら—
08:15
I'm sure you want --
160
483400
1400
見たいですよね？
08:18
you can actually look at this picture.
161
486200
1976
この図を見て下さい
08:20
So suppose now this is your universe.
162
488200
1896
これが 自分の世界だと
思ってください
思ってください
08:22
I know I'm asking a lot.
163
490120
1256
無理は承知です
08:23
I mean, this is your universe.
Now you are the red spot.
Now you are the red spot.
164
491400
2640
これが 自分の世界で
赤い点が自分です
赤い点が自分です
08:27
And the green spot
is the adjacent possible for you,
is the adjacent possible for you,
165
495320
2616
緑の点は
隣接可能領域にあり
隣接可能領域にあり
08:29
so something you've never touched before.
166
497960
2096
これまで まったく
触れたことのないものです
触れたことのないものです
08:32
So you do your normal life.
167
500080
1336
普段の生活をしていて
08:33
You move. You move in the space.
168
501440
1656
この空間に入ってきます
08:35
You have a drink.
You meet friends. You read a book.
You meet friends. You read a book.
169
503120
2656
酒を飲み 友達と会い 本を読み
08:37
At some point,
you end up on the green spot,
you end up on the green spot,
170
505800
2896
そしてある時点で
緑の点にたどり着き
緑の点にたどり着き
08:40
so you meet Briar for the first time.
171
508720
2176
ブライアーさんと
初めて対面します
初めて対面します
08:42
And what happens?
172
510920
1336
すると何が起きるでしょう？
08:44
So what happens is there is a new part,
173
512280
2296
この空間の中の
まったく新しい部分が
08:46
a brand new part of the space,
174
514600
2456
その瞬間に 可能領域になります
08:49
becoming possible for you
in this very moment,
in this very moment,
175
517080
4256
その点に達する以前には
08:53
even without any possibility
for you to foresee this
for you to foresee this
176
521360
3856
その領域について
想像したことすらなくとも
想像したことすらなくとも
08:57
before touching that point.
177
525240
2056
08:59
And behind this there will be
a huge set of points
a huge set of points
178
527320
2696
そして その背後には
いつか可能領域になるかもしれない
さらに多くの点が存在します
さらに多くの点が存在します
09:02
that could become possible
at some later stages.
at some later stages.
179
530040
3696
09:05
So you see the space
of the possible is very peculiar,
of the possible is very peculiar,
180
533760
2816
可能領域が
とても奇妙なのは
とても奇妙なのは
事前に定義されたものでは
ないためです
ないためです
09:08
because it's not predefined.
181
536600
2216
09:10
It's not something we can predefine.
182
538840
2296
事前に定義できる
ようなものではなく
ようなものではなく
09:13
It's something that gets
continuously shaped and reshaped
continuously shaped and reshaped
183
541160
3376
それは私たちの
行動や選択によって
行動や選択によって
継続的に形作られて
いくものなのです
いくものなのです
09:16
by our actions and our choices.
184
544560
2600
09:20
So we were so fascinated
by these connections we made --
by these connections we made --
185
548120
3456
見付けたこの繋がりに
私たちはとても魅了されました
私たちはとても魅了されました
科学者はそういうものです
09:23
scientists are like this.
186
551600
1896
これを基礎にして
09:25
And based on this,
187
553520
2296
隣接可能領域の数式化を
思い付きましたが
思い付きましたが
09:27
we conceived our mathematical formulation
for the adjacent possible,
for the adjacent possible,
188
555840
3216
09:31
20 years after the original
Kauffman proposals.
Kauffman proposals.
189
559080
3456
それはカウフマンが概念を提案した
20年後のことでした
20年後のことでした
09:34
In our theory -- this is a key point --
190
562560
2136
私たちの理論はー
これは重要な点ですがー
これは重要な点ですがー
09:36
I mean, it's crucially based
on a complex interplay
on a complex interplay
191
564720
3536
二者の間の複雑な相互作用に
基づいています
基づいています
09:40
between the way in which
this space of possibilities expands
this space of possibilities expands
192
568280
4776
可能領域が拡大し
再構築されていくことと
再構築されていくことと
その中で私たちが
探索していくことの間の
探索していくことの間の
09:45
and gets restructured,
193
573080
1536
09:46
and the way in which we explore it.
194
574640
2496
相互作用です
09:49
After the epiphany of 2012,
195
577160
3856
2012年のひらめきの後
仕事に戻って
09:53
we got back to work, real work,
196
581040
1656
この理論に取り組み
09:54
because we had to work out this theory,
197
582720
1896
現実の世界で確かめるべき
いくつかの予測を
いくつかの予測を
09:56
and we came up with
a certain number of predictions
a certain number of predictions
198
584640
2416
09:59
to be tested in real life.
199
587080
1256
思い付いきました
10:00
Of course, we need a testable framework
200
588360
2896
もちろんイノベーションの
研究のためには
研究のためには
検証可能な枠組みが必要です
10:03
to study innovation.
201
591280
1456
10:04
So let me drive you
across a few predictions we made.
across a few predictions we made.
202
592760
4056
私たちがした予測をいくつか
紹介しましょう
紹介しましょう
１つ目は イノベーションの
速度に関するものです
速度に関するものです
10:08
The first one concerns
the pace of innovation,
the pace of innovation,
203
596840
2896
10:11
so the rate at which you observe novelties
in very different systems.
in very different systems.
204
599760
4896
様々な異なるシステムにおいて
新しいものが観察される頻度です
新しいものが観察される頻度です
10:16
So our theory predicts
that the rate of innovation
that the rate of innovation
205
604680
2496
私たちの理論では
イノベーションの頻度は
イノベーションの頻度は
普遍的な曲線に従うはずでした
10:19
should follow a universal curve,
206
607200
1936
10:21
like this one.
207
609160
1320
この様な感じの
10:23
This is the rate of innovation versus time
in very different conditions.
in very different conditions.
208
611240
3640
これは まったく異なる状況における
時間に対するイノベーションの頻度です
時間に対するイノベーションの頻度です
10:27
And somehow, we predict
that the rate of innovation
that the rate of innovation
209
615720
2616
イノベーションの頻度は
時間と共に下がると
時間と共に下がると
10:30
should decrease steadily over time.
210
618360
2696
私たちは予測しました
10:33
So somehow, innovation
is predicted to become more difficult
is predicted to become more difficult
211
621080
3096
時と共にイノベーションは
難しくなっていくと
難しくなっていくと
10:36
as your progress over time.
212
624200
1920
私たちは予想したのです
10:38
It's neat. It's interesting.
It's beautiful. We were happy.
It's beautiful. We were happy.
213
626960
3536
これはきれいで興味深く
私たちは満足でしたが
私たちは満足でしたが
10:42
But the question is, is that true?
214
630520
2176
本当に正しいのでしょうか？
10:44
Of course we should check with reality.
215
632720
1880
もちろん現実の世界で
確認すべきです
確認すべきです
10:47
So we went back to reality
216
635600
2376
現実の世界に戻り
何テラバイトという
膨大なデータを集め
膨大なデータを集め
10:50
and we collected a lot of data,
terabytes of data,
terabytes of data,
217
638000
3136
イノベーションの
追跡をしました
追跡をしました
10:53
tracking innovation in Wikipedia, Twitter,
218
641160
3336
WikipediaやTwitterの中や
オープンソースソフトの開発状況
オープンソースソフトの開発状況
10:56
the way in which we write free software,
219
644520
2216
音楽の聴かれ方まで
調べました
調べました
10:58
even the way we listen to music.
220
646760
1640
私たちがどれぼと驚愕し喜び感動したか
言葉にできませんが
言葉にできませんが
11:01
I cannot tell you, we were
so amazed and pleased and thrilled
so amazed and pleased and thrilled
221
649160
3736
11:04
to discover that the same predictions
we made in the theory
we made in the theory
222
652920
3496
理論的に予測した通りのことが
様々な異なる現実の
システムにおいても
システムにおいても
11:08
were actually satisfied in real systems,
223
656440
2576
11:11
many different real systems.
224
659040
1536
見られたのです
11:12
We were so excited.
225
660600
1496
すごくワクワクしました
11:14
Of course, apparently,
we were on the right track,
we were on the right track,
226
662120
2816
私たちの研究は 正しい方向に
進んでいることが明らかになり
進んでいることが明らかになり
11:16
but of course, we couldn't stop,
227
664960
2496
そこで止まる
わけにはいかず
わけにはいかず
実際に止まることは
ありませんでした
ありませんでした
11:19
so we didn't stop.
228
667480
1496
11:21
So we kept going on,
229
669000
2096
私たちは研究を進め
11:23
and at some point
we made another discovery
we made another discovery
230
671120
2056
ある時点で別の発見をしました
11:25
that we dubbed "correlated novelties."
231
673200
3536
私たちが「相関する新規性」と
呼んでいるものです
呼んでいるものです
11:28
It's very simple.
232
676760
1256
とてもシンプルです
11:30
So I guess we all experience this.
233
678040
1896
皆さんも経験があるかもしれません
11:31
So you listen to "Suzanne"
by Leonard Cohen,
by Leonard Cohen,
234
679960
3560
レナード・コーエンの
「スザンヌ」を聴き
「スザンヌ」を聴き
11:36
and this experience
triggers your passion for Cohen
triggers your passion for Cohen
235
684440
3656
それでコーエン熱に
火が付いて
火が付いて
コーエンの曲は何でも
夢中になって聴くようになり
夢中になって聴くようになり
11:40
so that you start frantically
listening to his whole production.
listening to his whole production.
236
688120
3816
11:43
And then you realize
that Fabrizio De André here
that Fabrizio De André here
237
691960
2296
そのうちに ファブリツィオ・デ・アンドレが
11:46
recorded an Italian version of "Suzanne,"
238
694280
1976
イタリア語で「スザンヌ」を
11:48
and so on and so forth.
239
696280
2016
録音していたことを
知るというような
知るというような
11:50
So somehow for some reason,
240
698320
1976
どういうものか
１つのことが別のことに繋がるという
一般的な考えとして
一般的な考えとして
11:52
the very notion of adjacent possible
is already encoding the common belief
is already encoding the common belief
241
700320
3896
11:56
that one thing leads to another
242
704240
2560
隣接可能性の概念は
様々な異なるシステムに
見られます
見られます
11:59
in many different systems.
243
707720
1736
12:01
But the reason why we were thrilled
244
709480
2296
でも私たちがワクワクした理由は
12:03
is because actually
we could give, for the first time,
we could give, for the first time,
245
711800
2524
私たちが初めて
この考えに
この考えに
12:06
a scientific substance to this intuition
246
714348
2068
科学的な実体を与え
12:08
and start making predictions
247
716440
1656
私たちがする
新しいものの経験について
新しいものの経験について
12:10
about the way in which
we experience the new.
we experience the new.
248
718120
2416
予測を始めたということです
12:12
So novelties are correlated.
249
720560
2320
だから新規性は
相関しているのです
相関しているのです
12:16
They are not occurring randomly.
250
724320
2056
偶然に起きている訳では
ありません
ありません
12:18
And this is good news,
251
726400
1456
これは良い知らせで
12:19
because it implies
that impossible missions
that impossible missions
252
727880
4736
それというのも
不可能と思われたミッションが
不可能と思われたミッションが
そんなに不可能ではなくなる
可能性があるからで
可能性があるからで
12:24
might not be so impossible after all,
253
732640
2376
12:27
if we are guided by our intuition,
254
735040
3096
自分の直感に従っていくなら
正の連鎖反応が
起きるのです
起きるのです
12:30
somehow leading us
to trigger a positive chain reaction.
to trigger a positive chain reaction.
255
738160
3760
12:34
But there is a third consequence
of the existence of the adjacent possible
of the existence of the adjacent possible
256
742840
3496
隣接可能領域の存在の
３つめの帰結は
３つめの帰結は
12:38
that we named "waves of novelties."
257
746360
3536
私たちが「新規性の波」と
名付けたものです
名付けたものです
12:41
So just to make this simple, so in music,
258
749920
2696
簡単に説明すると
音楽で 新規性の波がなかったら
12:44
without waves of novelties,
259
752640
1376
12:46
we would still be listening
all the time to Mozart or Beethoven,
all the time to Mozart or Beethoven,
260
754040
6056
私たちはモーツアルトやベートーベンを
ずっと聴き続けていることでしょう
ずっと聴き続けていることでしょう
それはそれで結構ですが
12:52
which is great,
261
760120
1496
12:53
but we don't do this all the time.
262
761640
1656
私たちはいつも
そうしている訳ではありません
そうしている訳ではありません
12:55
We also listen to the Pet Shop Boys
or Justin Bieber -- well, some of us do.
or Justin Bieber -- well, some of us do.
263
763320
5016
ペット・ショップ・ボーイズや
ジャスティン・ビーバーを 聴く人もいますよね
ジャスティン・ビーバーを 聴く人もいますよね
13:00
(Laughter)
264
768360
2176
(笑)
13:02
So we could see very clearly
all of these patterns
all of these patterns
265
770560
3896
私たちが収集し分析した
膨大なデータから
膨大なデータから
これらのパターンを
非常に明確に見ることができました
非常に明確に見ることができました
13:06
in the huge amounts of data
we collected and analyzed.
we collected and analyzed.
266
774480
3736
13:10
For instance, we discovered
that popular hits in music
that popular hits in music
267
778240
3656
例えば音楽におけるヒット曲は
たえず新しく生まれては
消えますが
消えますが
13:13
are continuously born, you know that,
268
781920
1896
13:15
and then they disappear,
still leaving room for evergreens.
still leaving room for evergreens.
269
783840
3440
定番の曲の居場所もあります
13:20
So somehow waves of novelties ebb and flow
270
788120
3096
だから 新規性の波が
寄せては引きながら
寄せては引きながら
13:23
while the tides always hold the classics.
271
791240
2576
潮流はいつも古典を
保持しています
保持しています
13:25
There is this coexistence
between evergreens and new hits.
between evergreens and new hits.
272
793840
3960
スタンダードと新しいヒット曲が
共存しているのです
共存しているのです
13:31
Not only our theory
predicts these waves of novelties.
predicts these waves of novelties.
273
799920
2696
私たちの理論は 新規性の波を
見つけただけではありません
見つけただけではありません
13:34
This would be trivial.
274
802640
1456
それは当たり前なことです
13:36
But it also explains why they are there,
275
804120
2896
それだけでなく
なぜそれがあるのかも説明します
なぜそれがあるのかも説明します
13:39
and they are there for a specific reason,
276
807040
1976
それがあるのには理由があり
13:41
because we as humans
display different strategies
display different strategies
277
809040
3216
それは人々が
可能性の空間において
可能性の空間において
それぞれ異なる戦略を
取るためです
取るためです
13:44
in the space of the possible.
278
812280
1856
13:46
So some of us tend to retrace
already known paths.
already known paths.
279
814160
5136
ある人々はいつも
既に知られている道を辿ります
既に知られている道を辿ります
13:51
So we say they exploit.
280
819320
2320
いわば利用者です
13:54
Some of us always launch
into new adventures.
into new adventures.
281
822360
2856
ある人々は 常に新たな冒険に出ます
13:57
We say they explore.
282
825240
1696
探求者です
13:58
And what we discovered is
all the systems we investigated
all the systems we investigated
283
826960
3296
私たちが発見したのは
調査したシステムのすべてが
調査したシステムのすべてが
14:02
are right at the edge
between these two strategies,
between these two strategies,
284
830280
3176
この２つの戦略の
中間にあるということで
中間にあるということで
14:05
something like 80 percent exploiting,
20 percent exploring,
20 percent exploring,
285
833480
3536
80%の利用と
20%の探求というような
20%の探求というような
14:09
something like
blade runners of innovation.
blade runners of innovation.
286
837040
2680
イノベーションのブレードランナー
みたいなものということです
みたいなものということです
14:12
So it seems that the wise balance,
you could also say a conservative balance,
you could also say a conservative balance,
287
840720
5216
賢明なバランス あるいは 保守的なバランスと
言った方が良いかもしれませんが
言った方が良いかもしれませんが
14:17
between past and future,
between exploitation and exploration,
between exploitation and exploration,
288
845960
4976
過去と未来のバランス
利用と探求のバランスが既に存在し
利用と探求のバランスが既に存在し
14:22
is already in place
and perhaps needed in our system.
and perhaps needed in our system.
289
850960
3416
それはシステムに
求められているものなのかもしれません
求められているものなのかもしれません
14:26
But again the good news is
now we have scientific tools
now we have scientific tools
290
854400
3616
ここで もうひとつ良い知らせは
今や私たちには科学的なツールがあることで
今や私たちには科学的なツールがあることで
14:30
to investigate this equilibrium,
291
858040
1736
この平衡状態を調べられ
14:31
perhaps pushing it further
in the near future.
in the near future.
292
859800
3280
将来には さらに
推し進められるでしょう
推し進められるでしょう
14:37
So as you can imagine,
293
865360
2256
ご想像の通り
私はこれらのことに
とても魅了されました
とても魅了されました
14:39
I was really fascinated by all this.
294
867640
4160
14:44
Our mathematical scheme
is already providing cues and hints
is already providing cues and hints
295
872920
3136
我々の数学的手法は
可能性の空間を調べ
その中で創造し探求するための
その中で創造し探求するための
14:48
to investigate the space of possibilities
296
876080
2056
14:50
and the way in which
all of us create it and explore it.
all of us create it and explore it.
297
878160
4016
手がかりやヒントを
既に与えてくれています
既に与えてくれています
それだけではありません
14:54
But there is more.
298
882200
1336
14:55
This, I guess, is a starting point
of something that has the potential
of something that has the potential
299
883560
3376
これは出発点に
なることでしょう
なることでしょう
新しさを科学的に調査する
素晴らしい旅路のための
素晴らしい旅路のための
14:58
to become a wonderful journey
for a scientific investigation of the new,
for a scientific investigation of the new,
300
886960
4616
15:03
but also I would say
a personal investigation of the new.
a personal investigation of the new.
301
891600
3280
そしてまた 新しいものに対する
個人的な調査のための
個人的な調査のための
15:09
And I guess this can have
a lot of consequences
a lot of consequences
302
897320
2896
そしてこれは
多くの結果をもたらし
多くの結果をもたらし
様々な重要な活動に
影響を及ぼすでしょう—
影響を及ぼすでしょう—
15:12
and a huge impact in key activities
303
900240
2136
15:14
like learning, education,
research, business.
research, business.
304
902400
5320
学習、教育、研究、ビジネス
15:20
So for instance, if you think
about artificial intelligence,
about artificial intelligence,
305
908680
2896
たとえば 人工知能のことを考えれば
私は確信していますが
15:23
I am sure -- I mean,
artificial intelligence,
artificial intelligence,
306
911600
2136
近い将来 我々は
15:25
we need to rely in the near future
307
913760
1816
15:27
more and more on the structure
of the adjacent possible,
of the adjacent possible,
308
915600
3816
再構築や変更のため
隣接可能領域の仕組みへの依存を
隣接可能領域の仕組みへの依存を
15:31
to restructure it, to change it,
309
919440
1936
ますます強め
未知の未来に対処していく
ことになるでしょう
ことになるでしょう
15:33
but also to cope
with the unknowns of the future.
with the unknowns of the future.
310
921400
2320
同時に 私たちには
多くの新しいツールがあり
多くの新しいツールがあり
15:36
In parallel, we have a lot of tools,
311
924400
1856
15:38
new tools now, to investigate
how creativity works
how creativity works
312
926280
3496
創造性の働きや
イノベーションのきっかけを
イノベーションのきっかけを
15:41
and what triggers innovation.
313
929800
1600
調べることができます
15:44
And the aim of all this
is to raise a generation of people
is to raise a generation of people
314
932080
3176
これらすべての目的は
私たちが向き合う困難に対し
私たちが向き合う困難に対し
15:47
able to come up with new ideas
to face the challenges in front of us.
to face the challenges in front of us.
315
935280
3616
新しいアイデアを発想できる人材を
育てることで
育てることで
言うまでもありません
15:50
We all know.
316
938920
1216
15:52
I think it's a long way to go,
317
940160
2096
まだ道のりは長いと思いますが
15:54
but the questions, and the tools,
318
942280
3056
問いと ツールがあり
15:57
are now there, adjacent and possible.
319
945360
3560
隣接可能なのです
16:01
Thank you.
320
949720
1216
ありがとうございました
16:02
(Applause)
321
950960
4880
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Vittorio Loreto - PhysicistVittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it.
Why you should listen
Vittorio Loreto is a physicist at Sapienza University of Rome and faculty of the Complexity Science Hub Vienna. He is presently director of the SONY Computer Science Laboratories in Paris where he heads the team on creativity, innovation and artificial intelligence. He recently coordinated the research program dubbed KREYON, aimed at unfolding the dynamics of creativity, novelties and innovation. While theoretical modeling and data analysis are his native research tools, in the last few years he has been developing interactive tools, games, installations, to directly involve the public on the very research agenda. He created the KREYON DAYS, a new form of scientific event that tightly entangles research, learning, awareness and fun.
Vittorio Loreto | Speaker | TED.com