ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.

Why you should listen

Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.

He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook. 

More profile about the speaker
Christoph Adami | Speaker | TED.com
TEDxUIUC

Christoph Adami: Finding life we can't imagine

クリストフ・アダミ: 私たちの想像を超える生命の探求

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652,149 views

地球外生命体が、私たちの知識をはるかに超えたものだとしたら、どうやって探せばいいでしょうか?TEDxUIUCでクリストフ・アダミが解説するのは、人工生命、つまり自己複製するコンピュータプログラムに関する研究を応用して、生命の徴候である「バイオマーカー」を見つける方法です。そしてバイオマーカーは、生命に対する私たちの先入観を超えたものなのです。
- Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So I have a strange奇妙な careerキャリア.
0
0
2000
私の経歴は一風変わったものです
00:17
I know it because people come up to me, like colleagues同僚,
1
2000
3000
例えば私の同僚も 私のところへやって来て
00:20
and say, "Chrisクリス, you have a strange奇妙な careerキャリア."
2
5000
2000
「君の経歴は変わっているね」と
00:22
(Laughter笑い)
3
7000
2000
言ってくるくらいですから
00:24
And I can see their彼らの pointポイント,
4
9000
2000
それに 私には彼らの言いたいことが分かります
00:26
because I started開始した my careerキャリア
5
11000
2000
というのも 私は
00:28
as a theoretical理論的 nuclear physicist物理学者.
6
13000
2000
理論核物理学者として
キャリアを始めたからです
00:30
And I was thinking考え about quarksクオーク and gluonsグルオン
7
15000
2000
私が考えていたのはクォークやグルーオン
00:32
and heavyヘビー ionイオン collisions衝突,
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17000
2000
重イオン衝突についてでした
00:34
and I was only 14 years old古い.
9
19000
2000
まだ私がほんの14歳の頃のことです
00:36
No, no, I wasn'tなかった 14 years old古い.
10
21000
3000
というのは冗談ですがね
00:40
But after that,
11
25000
2000
しかしその後
00:42
I actually実際に had my own自分の lab研究室
12
27000
2000
計算論的神経科学部の中に
00:44
in the computational計算上の neuroscience神経科学 department部門,
13
29000
2000
自分の研究室を持ったのです
00:46
and I wasn'tなかった doing any neuroscience神経科学.
14
31000
2000
ただし神経科学については
何もしていませんでした
00:48
Later後で, I would work on evolutionary進化的 genetics遺伝学,
15
33000
3000
そしてその後は進化遺伝学と
00:51
and I would work on systemsシステム biology生物学.
16
36000
2000
システムズバイオロジーを研究していました
00:53
But I'm going to tell you about something elseelse today今日.
17
38000
3000
ただ今日皆さんには
別の話をします
00:56
I'm going to tell you
18
41000
2000
皆さんにお話しするのは
00:58
about how I learned学んだ something about life.
19
43000
2000
生命について私が学んだことです
01:00
And I was actually実際に a rocketロケット scientist科学者.
20
45000
4000
私は実はロケット科学者でした
01:04
I wasn'tなかった really a rocketロケット scientist科学者,
21
49000
2000
厳密にはロケット科学者ではありませんでしたが
01:06
but I was workingワーキング
22
51000
2000
私が働いていたのは
01:08
at the Jetジェット Propulsion推進 Laboratory研究室
23
53000
2000
温暖なカリフォルニアにある
01:10
in sunny晴れた Californiaカリフォルニア where it's warm暖かい;
24
55000
3000
ジェット推進研究所で
01:13
whereas一方、 now I'm in the mid-West中西部,
25
58000
2000
今住んでいる
01:15
and it's coldコールド.
26
60000
2000
寒い中西部とは大違いですが
01:17
But it was an excitingエキサイティング experience経験.
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62000
3000
とても刺激的な経験でした
ある日 NASAの部長が
01:20
One day a NASANASA managerマネージャー comes来る into my office事務所,
28
65000
3000
私のオフィスにやって来て
01:23
sits座る down and says言う,
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68000
3000
腰を下ろしてこう言ったのです
01:26
"Can you please tell us,
30
71000
2000
「地球外生命体を探し出す方法を
01:28
how do we look for life outside外側 Earth地球?"
31
73000
2000
教えてくれないか?」と
01:30
And that came来た as a surprise驚き to me,
32
75000
2000
私は大変驚きました
01:32
because I was actually実際に hired雇われた
33
77000
2000
なぜなら私の仕事は
01:34
to work on quantum量子 computation計算.
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79000
2000
量子計算の研究でしたから
01:36
Yetまだ, I had a very good answer回答.
35
81000
2000
でも いい答えを思いつきました
01:38
I said, "I have no ideaアイディア."
36
83000
3000
「見当もつきません」と
01:41
And he told me, "Biosignaturesバイオサイン,
37
86000
3000
彼は こう言いました
「バイオシグネチャーだよ
01:44
we need to look for a biosignatureバイオシグネチャ."
38
89000
2000
バイオシグネチャーを探すんだ」
01:46
And I said, "What is that?"
39
91000
2000
「それは一体何ですか?」と私が聞くと
01:48
And he said, "It's any measurable測定可能な phenomenon現象
40
93000
2000
彼はこう言いました
01:50
that allows許す us to indicate示す
41
95000
2000
「生命の存在を示す
01:52
the presence存在 of life."
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97000
2000
測定可能な現象のことだよ」
01:54
And I said, "Really?
43
99000
2000
「本当ですか?
01:56
Because isn't that easy簡単?
44
101000
2000
だって それって簡単なことでしょう?
01:58
I mean, we have life.
45
103000
2000
私たちの周りには生命がありますよね
02:00
Can't you apply適用する a definition定義,
46
105000
2000
生命の定義を当てはめては?
02:02
like for example, a Supreme最高 Court-like裁判所のような definition定義 of life?"
47
107000
4000
最高裁の決定みたいに
絶対的な定義を」
02:06
And then I thought about it a little bitビット, and I said,
48
111000
2000
そして少し考えてから
言い直しました
02:08
"Well, is it really that easy簡単?
49
113000
2000
「いや 簡単じゃないかもしれませんね
02:10
Because, yes, if you see something like this,
50
115000
3000
だって 例えばこんなものを見て
02:13
then all right, fine, I'm going to call it life --
51
118000
2000
『よし 間違いない これを生命と呼ぼう』
02:15
no doubt疑問に思う about it.
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120000
2000
そう言ったとしても
02:17
But here'sここにいる something."
53
122000
2000
こんなのもいますよ」
02:19
And he goes行く, "Right, that's life too. I know that."
54
124000
3000
「わかってるさ それも生命だ」と
彼は言いました
02:22
Except例外, if you think life is alsoまた、 defined定義された
55
127000
2000
もし皆さんの中で
02:24
by things that die死ぬ,
56
129000
2000
生命とはいつか死ぬものである
と捉える人がいるなら
02:26
you're not in luck with this thing,
57
131000
2000
こいつには当てはまりません
02:28
because that's actually実際に a very strange奇妙な organism生物.
58
133000
2000
本当に奇妙な生物だからです
02:30
It grows成長する up into the adult大人 stageステージ like that
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135000
2000
この生物は 成長して成熟段階に入り
02:32
and then goes行く throughを通して a Benjaminベンジャミン Buttonボタン phase段階,
60
137000
3000
ベンジャミン・バトンのように
若返りの段階を経て
02:35
and actually実際に goes行く backwards後方に and backwards後方に
61
140000
2000
最後はまた小さな胚のようになるまで
02:37
until〜まで it's like a little embryo again,
62
142000
2000
どんどん若返ります
02:39
and then actually実際に grows成長する back up, and back down and back up -- sortソート of yo-yoヨーヨー --
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144000
3000
まるでヨーヨーが伸び縮みするように
成長と若返りを繰り返し
02:42
and it never dies死ぬ.
64
147000
2000
決して死ぬことがありません
02:44
So it's actually実際に life,
65
149000
2000
だから これは生命ですが
02:46
but it's actually実際に not
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151000
2000
私たちが考えるような
02:48
as we thought life would be.
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153000
3000
生命体とは異なりますよね
02:51
And then you see something like that.
68
156000
2000
それからこんな物もあります
02:53
And he was like, "My God, what kind種類 of a life form is that?"
69
158000
2000
部長は「これはどんな生物だ?」と
驚いていました
02:55
Anyone誰でも know?
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160000
2000
分かる人はいますか?
02:57
It's actually実際に not life, it's a crystal結晶.
71
162000
3000
実はこれは生物ではなく結晶です
03:00
So once一度 you start開始 looking and looking
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165000
2000
また さらに小さなものを
03:02
at smaller小さい and smaller小さい things --
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167000
2000
よくよく観察した結果
03:04
so this particular特に person
74
169000
2000
この発見者は
03:06
wrote書きました a whole全体 article記事 and said, "Hey, these are bacteria細菌."
75
171000
3000
一本の論文を書き上げ
「これはバクテリアだ」と言いました
03:09
Except例外, if you look a little bitビット closerクローザー,
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174000
2000
ただし もう少し詳細に検討すれば
03:11
you see, in fact事実, that this thing is way too small小さい to be anything like that.
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176000
3000
バクテリアにしては
小さすぎることが分かります
03:14
So he was convinced確信している,
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179000
2000
彼は生き物だと確信していましたが
03:16
but, in fact事実, most最も people aren'tない.
79
181000
2000
納得しない人がほとんどでした
03:18
And then, of courseコース,
80
183000
2000
その後 ご存知の通り
03:20
NASANASA alsoまた、 had a big大きい announcement発表,
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185000
2000
NASAでも大きな発表があって
03:22
and President大統領 Clintonクリントン gave与えた a press押す conference会議,
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187000
2000
クリントン大統領が
03:24
about this amazing素晴らしい discovery発見
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189000
2000
火星隕石に生命が存在したという
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of life in a Martian火星 meteorite隕石.
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191000
3000
素晴らしい発見について
記者会見を開きました
03:29
Except例外 that nowadays今日は, it's heavily重く disputed争う.
85
194000
4000
しかし 近頃はこれについて
異議が唱えられています
03:33
If you take the lessonレッスン of all these picturesピクチャー,
86
198000
3000
これらの写真からお気付きでしょうが
03:36
then you realize実現する, well actually実際に maybe it's not that easy簡単.
87
201000
2000
生命体であるかどうか区別するのは
簡単ではないのです
03:38
Maybe I do need
88
203000
2000
私に必要なのは
03:40
a definition定義 of life
89
205000
2000
そんな区別をするための
03:42
in order注文 to make that kind種類 of distinction区別.
90
207000
2000
生命の定義です
03:44
So can life be defined定義された?
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209000
2000
では生命の定義は可能でしょうか?
03:46
Well how would you go about it?
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211000
2000
どう取り掛かればいいのでしょうか?
03:48
Well of courseコース,
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213000
2000
それはもちろん
03:50
you'dあなたは go to Encyclopedia百科事典 Britannicaブリタニカ and open開いた at L.
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215000
2000
分厚いブリタニカ百科辞典の
Lのページを開けば…
03:52
No, of courseコース you don't do that; you put it somewhereどこかで in GoogleGoogle.
95
217000
3000
いえ そうではないですよね
じゃあグーグルで調べてみましょうか
03:55
And then you mightかもしれない get something.
96
220000
3000
そうしたらきっと何かしらの
答えが見つかるでしょう
03:58
And what you mightかもしれない get --
97
223000
2000
しかし そこで得られるような
04:00
and anything that actually実際に refers言及する to things that we are used to,
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225000
2000
おなじみの事しか書いていないものは
04:02
you throwスロー away.
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227000
2000
役に立ちません
04:04
And then you mightかもしれない come up with something like this.
100
229000
2000
そこで このようなものを思いつくかもしれません
04:06
And it says言う something complicated複雑な
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231000
2000
何か複雑で
04:08
with lots and lots of conceptsコンセプト.
102
233000
2000
たくさんの概念が書かれています
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Who on Earth地球 would write書きます something
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235000
2000
いったい誰がこんな
04:12
as convoluted複雑な and complex複合体
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237000
2000
複雑で難解で意味のないものを
04:14
and inaneイン・イン?
105
239000
3000
書いたのでしょうか?
04:17
Oh, it's actually実際に a really, really, important重要 setセット of conceptsコンセプト.
106
242000
4000
あぁでも これは実は
本当に重要な概念を集めたものなのです
04:21
So I'm highlighting強調表示 just a few少数 words言葉
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246000
3000
重要な単語をいくつか
抜き出して
04:24
and saying言って definitions定義 like that
108
249000
2000
説明しましょう
04:26
rely頼りにする on things that are not basedベース
109
251000
2000
この定義は
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on aminoアミノ acids or leaves
110
253000
3000
アミノ酸とか 木の葉といった
04:31
or anything that we are used to,
111
256000
2000
耳慣れたものではなく
04:33
but in fact事実 on processesプロセス only.
112
258000
2000
プロセスに基づく定義なのです
04:35
And if you take a look at that,
113
260000
2000
ここでもう一度先ほどの文章に戻ってみると
04:37
this was actually実際に in a book that I wrote書きました that dealsお得 with artificial人工的な life.
114
262000
3000
実はこれは
人工生命に関する私の著書の一節なのです
04:40
And that explains説明する why
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265000
2000
そもそもNASAの部長が
04:42
that NASANASA managerマネージャー was actually実際に in my office事務所 to beginベギン with.
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267000
3000
私のオフィスにやってきたのはこのためでした
04:45
Because the ideaアイディア was that, with conceptsコンセプト like that,
117
270000
3000
というのも こういった概念に基づいて
04:48
maybe we can actually実際に manufacture製造
118
273000
2000
生命体を作り出せるかもしれないと
04:50
a form of life.
119
275000
2000
部長は考えたからです
04:52
And so if you go and ask尋ねる yourselfあなた自身,
120
277000
3000
というわけで もし皆さんが
04:55
"What on Earth地球 is artificial人工的な life?",
121
280000
2000
「一体 人工生命って何だ?」と
お思いなら
04:57
let me give you a whirlwind旋風 tourツアー
122
282000
2000
その研究の生い立ちを
04:59
of how all this stuffもの came来た about.
123
284000
2000
駆け足で説明しましょう
05:01
And it started開始した out quiteかなり a while ago
124
286000
3000
事の始まりは 1990年
05:04
when someone誰か wrote書きました
125
289000
2000
初めてコンピュータウィルスが
05:06
one of the first successful成功した computerコンピューター virusesウイルス.
126
291000
2000
作られたときまで遡ります
05:08
And for those of you who aren'tない old古い enough十分な,
127
293000
3000
当時を知らない若い方々には
05:11
you have no ideaアイディア how this infection感染 was workingワーキング --
128
296000
3000
このウィルスがどう感染したか
想像もつかないでしょう
05:14
namelyすなわち, throughを通して these floppyフロッピー disksディスク.
129
299000
2000
感染経路はフロッピーディスクでした
05:16
But the interesting面白い thing about these computerコンピューター virusウイルス infections感染症
130
301000
3000
コンピュータウィルス感染に関して
興味深いのは
05:19
was that, if you look at the rateレート
131
304000
2000
次のような点です
05:21
at whichどの the infection感染 worked働いた,
132
306000
2000
感染の発生数をグラフにすると
05:23
they showショー this spikyスパイキー behavior動作
133
308000
2000
このように先の尖った
05:25
that you're used to from a fluインフルエンザ virusウイルス.
134
310000
3000
インフルエンザの
発生数のようなグラフになります
05:28
And it is in fact事実 due支払う to this arms武器 raceレース
135
313000
2000
実はこの原因となっているのは
05:30
betweenの間に hackersハッカー and operatingオペレーティング systemシステム designersデザイナー
136
315000
3000
ハッカーとOS開発者の間の
05:33
that things go back and forth前進.
137
318000
2000
いたちごっこの開発競争です
05:35
And the result結果 is kind種類 of a tree of life
138
320000
2000
その結果 ウィルスの
05:37
of these virusesウイルス,
139
322000
2000
系統図のようなものができました
05:39
a phylogeny系統発生 that looks外見 very much
140
324000
3000
この系統図は
05:42
like the typeタイプ of life that we're used to, at least少なくとも on the viralウイルス性の levelレベル.
141
327000
3000
一般的なウィルスの系統図と
ほぼ一致するものです
05:45
So is that life? Not as far遠い as I'm concerned心配している.
142
330000
3000
ではこれは生命でしょうか?
いいえ そうではないでしょう
05:48
Why? Because these things don't evolve進化する by themselves自分自身.
143
333000
3000
コンピュータウィルスは
自力では進化しないからです
05:51
In fact事実, they have hackersハッカー writing書き込み them.
144
336000
2000
ハッカーが進化させていますからね
05:53
But the ideaアイディア was taken撮影 very quickly早く a little bitビット furtherさらに
145
338000
4000
しかしすぐに
このアイディアをより発展させた人がいました
05:57
when a scientist科学者 workingワーキング at the Scientific科学的 Institute研究所 decided決定しました,
146
342000
3000
サンタフェ研究所で働く
ある科学者が こう考えたのです
06:00
"Why don't we try to packageパッケージ these little virusesウイルス
147
345000
3000
「この小さなウィルスたちを
06:03
in artificial人工的な worlds世界 inside内部 of the computerコンピューター
148
348000
2000
コンピュータ内の人工の世界で
06:05
and let them evolve進化する?"
149
350000
2000
勝手に進化させたらどうだろう?」
06:07
And this was Steenスティーン Rasmussenラスムッセン.
150
352000
2000
その科学者が
スティーン・ラスムセンです
06:09
And he designed設計 this systemシステム, but it really didn't work,
151
354000
2000
彼はこのシステムを設計しましたが
うまくいきませんでした
06:11
because his virusesウイルス were constantly常に destroying破壊 each other.
152
356000
3000
彼のウィルスたちは
絶えず殺し合っていたからです
06:14
But there was another別の scientist科学者 who had been watching見ている this, an ecologist生態学者.
153
359000
3000
しかし このシステムを見ていた
ある生態学者は
06:17
And he went行った home and says言う, "I know how to fix修正する this."
154
362000
3000
「自分ならこのシステムを
修正できる」と言って
06:20
And he wrote書きました the Tierraティエラ systemシステム,
155
365000
2000
ティエラシステムを作りあげました
06:22
and, in my book, is in fact事実 one of the first
156
367000
3000
これが私の本の中における最初の
06:25
truly真に artificial人工的な living生活 systemsシステム --
157
370000
2000
本物の人工生命システムの1つです
06:27
exceptを除いて for the fact事実 that these programsプログラム didn't really grow成長する in complexity複雑.
158
372000
3000
ただ これらのプログラムは
複雑化しませんでした
06:30
So having持つ seen見た this work, worked働いた a little bitビット on this,
159
375000
3000
このシステムを見て
少し研究した後で
06:33
this is where I came来た in.
160
378000
2000
私が登場したわけです
06:35
And I decided決定しました to create作成する a systemシステム
161
380000
2000
私はシステムを作ることにしました
06:37
that has all the propertiesプロパティ that are necessary必要
162
382000
2000
複雑化することができる
06:39
to see the evolution進化 of complexity複雑,
163
384000
3000
あらゆる必要な性質を備え
06:42
more and more complex複合体 problems問題 constantly常に evolving進化する.
164
387000
3000
より複雑な問題が
絶え間なく展開するようなシステムです
06:45
And of courseコース, since以来 I really don't know how to write書きます codeコード, I had help in this.
165
390000
3000
私はコードの書き方を知らないので
人の助けを借りました
06:48
I had two undergraduate学部 students学生の
166
393000
2000
私はカリフォルニア工科大学で
06:50
at Californiaカリフォルニア Institute研究所 of Technology技術 that worked働いた with me.
167
395000
3000
2人の学部生と一緒に研究をしていました
06:53
That's Charlesチャールズ Offriaオフリア on the left, Titusタイタス Brown褐色 on the right.
168
398000
3000
左がチャールズ・オフリアで
右がタイタス・ブラウンです
06:56
They are now actually実際に respectable立派な professors教授
169
401000
3000
今では2人ともミシガン州立大学の
06:59
at Michiganミシガン州 State状態 University大学,
170
404000
2000
立派な教授です
07:01
but I can assure保証する you, back in the day,
171
406000
2000
ただ当時は立派なチームとは
07:03
we were not a respectable立派な teamチーム.
172
408000
2000
言えないことは確かでした
07:05
And I'm really happyハッピー that no photo写真 survives生き残る
173
410000
2000
私たち3人が一緒にいる写真が
07:07
of the three of us anywhereどこでも close閉じる together一緒に.
174
412000
3000
残っておらず 一安心です
07:10
But what is this systemシステム like?
175
415000
2000
さて これはどんなシステムでしょう?
07:12
Well I can't really go into the details詳細,
176
417000
3000
ここで詳しく説明することはできませんが
07:15
but what you see here is some of the entrails内柵.
177
420000
2000
少し中身を説明しましょう
07:17
But what I wanted to focusフォーカス on
178
422000
2000
焦点を当てたいのは
07:19
is this typeタイプ of population人口 structure構造.
179
424000
2000
このような集団の構造です
07:21
There's about 10,000 programsプログラム sitting座っている here.
180
426000
3000
ここには約1万個のプログラムがあります
07:24
And all different異なる strains are colored着色 in different異なる colors.
181
429000
3000
異なる系統のプログラムは
異なる色で区別されていて
07:27
And as you see here, there are groupsグループ that are growing成長する on top of each other,
182
432000
3000
それぞれが増殖するので
ご覧のとおり
07:30
because they are spreading広がる.
183
435000
2000
集団が重なりあって成長します
07:32
Any time there is a programプログラム
184
437000
2000
どんなときも あるプログラムが
07:34
that's better at surviving生き残る in this world世界,
185
439000
2000
この世界で生き抜くのにより適した性質を
07:36
due支払う to whateverなんでも mutation突然変異 it has acquired獲得しました,
186
441000
2000
何らかの突然変異で身に付けた場合
07:38
it is going to spread普及 over the othersその他 and driveドライブ the othersその他 to extinction絶滅.
187
443000
3000
そのプログラムは
他のプログラムを絶滅に追いやるでしょう
07:41
So I'm going to showショー you a movie映画 where you're going to see that kind種類 of dynamic動的.
188
446000
3000
それではここで起こることをお見せしましょう
07:44
And these kinds種類 of experiments実験 are started開始した
189
449000
3000
こういった実験は
私たちが自作した
07:47
with programsプログラム that we wrote書きました ourselves自分自身.
190
452000
2000
プログラムを使って始めました
07:49
We write書きます our own自分の stuffもの, replicate複製する it,
191
454000
2000
独自のものを何度も作りました
07:51
and are very proud誇りに思う of ourselves自分自身.
192
456000
2000
私たちの自信作です
07:53
And we put them in, and what you see immediatelyすぐに
193
458000
3000
このプログラムを
システムに入力すると
07:56
is that there are waves and waves of innovation革新.
194
461000
3000
すぐに新種が
どんどん出てきます
07:59
By the way, this is highly高く accelerated加速された,
195
464000
2000
ところで これは時間を短縮しています
08:01
so it's like a thousand generations世代 a second二番.
196
466000
2000
1,000世代を
1秒にまとめたようなものです
08:03
But immediatelyすぐに the systemシステム goes行く like,
197
468000
2000
このシステムはすぐに
こう反応します
08:05
"What kind種類 of dumbダム pieceピース of codeコード was this?
198
470000
2000
「この馬鹿げたコードは何なんだ?
08:07
This can be improved改善された upon〜に in so manyたくさんの ways方法
199
472000
2000
こんなもの あらゆる方法で
08:09
so quickly早く."
200
474000
2000
あっという間に改良できる」
08:11
So you see waves of new新しい typesタイプ
201
476000
2000
新しい種の波が
08:13
taking取る over the other typesタイプ.
202
478000
2000
他の種にとって代わっていきます
08:15
And this typeタイプ of activityアクティビティ goes行く on for quiteかなり awhileしばらく,
203
480000
3000
プログラムが最も重要で
シンプルなものを獲得するまで
08:18
until〜まで the mainメイン easy簡単 things have been acquired獲得しました by these programsプログラム.
204
483000
4000
このような活動がしばらく続きます
08:22
And then you see sortソート of like a stasisスタシス coming到来 on
205
487000
4000
ここでは停滞状態がみられますが
08:26
where the systemシステム essentially基本的に waits待つ
206
491000
2000
システムは待機しているだけで
08:28
for a new新しい typeタイプ of innovation革新, like this one,
207
493000
3000
このように新種が生じると
08:31
whichどの is going to spread普及
208
496000
2000
それが拡大し
08:33
over all the other innovationsイノベーション that were before
209
498000
2000
以前は新種だったものを飲み込み
08:35
and is erasing消去 the genes遺伝子 that it had before,
210
500000
3000
それまで存在していた遺伝子を全て消し去り
08:38
until〜まで a new新しい typeタイプ of higher高い levelレベル of complexity複雑 has been achieved達成された.
211
503000
4000
より複雑性を増した
新しいプログラムが完成します
08:42
And this processプロセス goes行く on and on and on.
212
507000
3000
このプロセスは永遠に続くのです
08:45
So what we see here
213
510000
2000
このシステムは
08:47
is a systemシステム that lives人生
214
512000
2000
生命と全く同じように
08:49
in very much the way we're used to life [going.]
215
514000
2000
展開していることがわかります
08:51
But what the NASANASA people had asked尋ねた me really
216
516000
4000
一方でNASAの人々が
知りたがっていたことがあります
08:55
was, "Do these guys
217
520000
2000
「このプログラムには
08:57
have a biosignatureバイオシグネチャ?
218
522000
2000
バイオシグネチャーはあるか?
08:59
Can we measure測定 this typeタイプ of life?
219
524000
2000
この種の生命を捉えられるか?
09:01
Because if we can,
220
526000
2000
仮に出来るとすれば
09:03
maybe we have a chanceチャンス of actually実際に discovering発見する life somewhereどこかで elseelse
221
528000
3000
アミノ酸のような物質の有無に
惑わされることなく
09:06
withoutなし beingであること biased偏った
222
531000
2000
地球外生命体を
09:08
by things like aminoアミノ acids."
223
533000
2000
発見できるかもしれない」
09:10
So I said, "Well, perhapsおそらく we should construct構成する
224
535000
3000
そこで私が提案したのは
09:13
a biosignatureバイオシグネチャ
225
538000
2000
普遍的なプロセスとしての生命に基づいて
09:15
basedベース on life as a universalユニバーサル processプロセス.
226
540000
3000
バイオシグネチャーを構築することでした
09:18
In fact事実, it should perhapsおそらく make use
227
543000
2000
「それなら 私が展開した
09:20
of the conceptsコンセプト that I developed発展した
228
545000
2000
この概念を用いて
09:22
just in order注文 to sortソート of captureキャプチャー
229
547000
2000
シンプルな生命のシステムが
09:24
what a simple単純 living生活 systemシステム mightかもしれない be."
230
549000
2000
どんなものかを捉えられるでしょう」
09:26
And the thing I came来た up with --
231
551000
2000
そこで私は思いついたのですが ―
09:28
I have to first give you an introduction前書き about the ideaアイディア,
232
553000
4000
まずはアイディアを
説明しなければなりませんね
私が思いついたのは
09:32
and maybe that would be a meaning意味 detector検出器,
233
557000
3000
生命の存在そのものを
探知しようとするというよりは
09:35
ratherむしろ than a life detector検出器.
234
560000
3000
生命が持つ「意味」を
捉えるということです
09:38
And the way we would do that --
235
563000
2000
ではどのように「意味」を捉えるのか
09:40
I would like to find out how I can distinguish区別する
236
565000
2000
手始めに100万匹の猿が書いた文章と
09:42
textテキスト that was written書かれた by a million百万 monkeysサル,
237
567000
2000
本に書いてある文章を
09:44
as opposed反対 to textテキスト that [is] in our books.
238
569000
3000
区別する方法を
探ることにしましょう
09:47
And I would like to do it in suchそのような a way
239
572000
2000
しかも書かれている言語を
09:49
that I don't actually実際に have to be ableできる to read読む the language言語,
240
574000
2000
読む必要がないようにしたいのです
09:51
because I'm sure I won't〜されません be ableできる to.
241
576000
2000
すべて読むのは無理ですからね
09:53
As long as I know that there's some sortソート of alphabetアルファベット.
242
578000
2000
アルファベットのようなものが
あることさえ分かればいいんです
09:55
So here would be a frequency周波数 plotプロット
243
580000
3000
そこでこのようなグラフが得られました
09:58
of how oftenしばしば you find
244
583000
2000
これは どれだけ頻繁に
10:00
each of the 26 letters手紙 of the alphabetアルファベット
245
585000
2000
アルファベットの26文字それぞれが
10:02
in a textテキスト written書かれた by randomランダム monkeysサル.
246
587000
3000
猿の文章に使われているかを示しています
10:05
And obviously明らかに each of these letters手紙
247
590000
2000
ご覧の通り それぞれの文字は
10:07
comes来る off about roughly大まかに equally均等に frequent頻繁な.
248
592000
2000
概ね同じ回数使われています
10:09
But if you now look at the same同じ distribution分布 in English英語 textsテキスト,
249
594000
4000
ところが 今度は英語で書かれた文章から
同じグラフを作成してみると
10:13
it looks外見 like that.
250
598000
2000
このようになります
10:15
And I'm telling伝える you, this is very robustロバストな across横断する English英語 textsテキスト.
251
600000
3000
本当ですよ
英語の文章ではこんなに特徴が現れるのです
10:18
And if I look at Frenchフランス語 textsテキスト, it looks外見 a little bitビット different異なる,
252
603000
2000
フランス語の文章であれば
グラフはやや異なります
10:20
or Italianイタリアの or Germanドイツ人.
253
605000
2000
イタリア語やドイツ語でもね
10:22
They all have their彼らの own自分の typeタイプ of frequency周波数 distribution分布,
254
607000
3000
それぞれの言語には
特有の頻度のパターンがありますから
10:25
but it's robustロバストな.
255
610000
2000
でも必ず 特徴が現れます
10:27
It doesn't matter問題 whetherかどうか it writes書き込み about politics政治 or about science科学.
256
612000
3000
内容が政治であろうが科学であろうが
10:30
It doesn't matter問題 whetherかどうか it's a poem
257
615000
3000
詩であろうが
10:33
or whetherかどうか it's a mathematical数学 textテキスト.
258
618000
3000
数学的な文章であろうが
10:36
It's a robustロバストな signature署名,
259
621000
2000
必ず 特徴があるのです
10:38
and it's very stable安定した.
260
623000
2000
しかも 同じパターンの特徴がね
10:40
As long as our books are written書かれた in English英語 --
261
625000
2000
その文章が英語で書かれている限りは
10:42
because people are rewriting書き換え them and recopying再コピーする them --
262
627000
3000
私たちは文章の書き直しや
写し直しを繰り返すわけですから
10:45
it's going to be there.
263
630000
2000
同じパターンが現れます
10:47
So that inspiredインスピレーションを受けた me to think about,
264
632000
2000
ここに発想を得た私は
10:49
well, what if I try to use this ideaアイディア
265
634000
3000
このアイディアを使ってみようと思ったのです
10:52
in order注文, not to detect検出する randomランダム textsテキスト
266
637000
2000
意味のある文章の中から
10:54
from textsテキスト with meaning意味,
267
639000
2000
ランダムに書かれた文を探すためではなく
10:56
but ratherむしろ detect検出する the fact事実 that there is meaning意味
268
641000
4000
そこになんらかの「意味」が存在する
という事実を
11:00
in the biomolecules生体分子 that make up life.
269
645000
2000
たくさんの生体分子の中から
見つけ出すためにです
11:02
But first I have to ask尋ねる:
270
647000
2000
でもそのためにはまず
11:04
what are these building建物 blocksブロック, like the alphabetアルファベット, elements要素 that I showed示した you?
271
649000
3000
文章におけるアルファベットのような
構成要素を突き止める必要があります
11:07
Well it turnsターン out, we have manyたくさんの different異なる alternatives代替案
272
652000
3000
さて そういった構成要素には
候補がたくさんあることが
11:10
for suchそのような a setセット of building建物 blocksブロック.
273
655000
2000
分かってきました
11:12
We could use aminoアミノ acids,
274
657000
2000
アミノ酸が使えるかもしれないし
11:14
we could use nucleic acids, carboxylicカルボン酸 acids, fatty脂肪 acids.
275
659000
3000
核酸やカルボン酸
脂肪酸が使えるかもしれません
11:17
In fact事実, chemistry's化学の extremely極端な richリッチ, and our body uses用途 a lot of them.
276
662000
3000
実際 化学物質は実に多様で
私たちの体にはその多くが使われているので
11:20
So that we actually実際に, to testテスト this ideaアイディア,
277
665000
3000
アイディアを検証するために
11:23
first took取った a look at aminoアミノ acids and some other carboxylicカルボン酸 acids.
278
668000
3000
まずはアミノ酸と
いくつかのカルボン酸を調べました
11:26
And here'sここにいる the result結果.
279
671000
2000
これがその結果です
11:28
Here is, in fact事実, what you get
280
673000
3000
このようなグラフが得られるのは
11:31
if you, for example, look at the distribution分布 of aminoアミノ acids
281
676000
3000
例えば彗星や星間空間 あるいは
11:34
on a comet彗星 or in interstellar星間 spaceスペース
282
679000
3000
実験室で作った
生物が入っていないことが確実な
11:37
or, in fact事実, in a laboratory研究室,
283
682000
2000
原始スープの
11:39
where you made very sure that in your primordial原始的 soupスープ
284
684000
2000
アミノ酸の頻度分布を
11:41
that there is not living生活 stuffもの in there.
285
686000
2000
調べた場合です
11:43
What you find is mostly主に glycineグリシン and then alanineアラニン
286
688000
3000
観察されるのはもっぱら
グリシンとアラニンであり
11:46
and there's some traceトレース elements要素 of the other onesもの.
287
691000
3000
あとは その他のアミノ酸の
痕跡です
11:49
That is alsoまた、 very robustロバストな --
288
694000
3000
同じような特徴が現れるのは
11:52
what you find in systemsシステム like Earth地球
289
697000
3000
地球に似た環境で
11:55
where there are aminoアミノ acids,
290
700000
2000
アミノ酸はあるけれど
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
生命のないところです
11:59
But suppose想定する you take some dirt
292
704000
2000
しかし地球上で
12:01
and dig掘る throughを通して it
293
706000
2000
泥を掘ってみたとして
12:03
and then put it into these spectrometers分光器,
294
708000
3000
その泥を分光計にかけると
12:06
because there's bacteria細菌 all over the place場所;
295
711000
2000
バクテリアだらけですし
12:08
or you take water anywhereどこでも on Earth地球,
296
713000
2000
地球上 どこで水を採取しても
12:10
because it's teamingチーム化 with life,
297
715000
2000
水は生命に溢れていますから
12:12
and you make the same同じ analysis分析;
298
717000
2000
同じ分析をしてみると
12:14
the spectrumスペクトラム looks外見 completely完全に different異なる.
299
719000
2000
全く異なるグラフが得られます
12:16
Of courseコース, there is still glycineグリシン and alanineアラニン,
300
721000
4000
もちろん グリシンやアラニンはありますが
12:20
but in fact事実, there are these heavyヘビー elements要素, these heavyヘビー aminoアミノ acids,
301
725000
3000
その他に分子量の大きなアミノ酸があるのです
12:23
that are beingであること produced生産された
302
728000
2000
このアミノ酸が生成されるのは
12:25
because these are valuable貴重な to the organism生物.
303
730000
2000
それが生物に欠かせない物質だからです
12:27
And some other onesもの
304
732000
2000
タンパク質を構成する
12:29
that are not used in the setセット of 20,
305
734000
2000
20種類のアミノ酸を除く
12:31
they will not appear現れる at all
306
736000
2000
他のアミノ酸は
12:33
in any typeタイプ of concentration濃度.
307
738000
2000
全く現れません
12:35
So this alsoまた、 turnsターン out to be extremely極端な robustロバストな.
308
740000
2000
つまり これも明確な特徴です
12:37
It doesn't matter問題 what kind種類 of sediment堆積物 you're usingを使用して to grind粉砕する up,
309
742000
3000
どんな堆積物を使おうが
12:40
whetherかどうか it's bacteria細菌 or any other plants植物 or animals動物.
310
745000
3000
それがバクテリアであろうが
植物であろうが動物であろうが
12:43
Anywhereどこでも there's life,
311
748000
2000
生命のあるところでは必ず
12:45
you're going to have this distribution分布,
312
750000
2000
このような頻度分布が得られるのです
12:47
as opposed反対 to that distribution分布.
313
752000
2000
こちらの分布ではなくてね
12:49
And it is detectable検出可能な not just in aminoアミノ acids.
314
754000
3000
そしてこれは
アミノ酸だけに言えることではありません
12:52
Now you could ask尋ねる:
315
757000
2000
次に「アヴィディアン」の場合を
12:54
well, what about these Avidiansアビディアン?
316
759000
2000
見てみましょう
12:56
The Avidiansアビディアン beingであること the denizensデニズンズ of this computerコンピューター world世界
317
761000
4000
アヴィディアンとは
コンピュータの中の生き物で
13:00
where they are perfectly完全に happyハッピー replicating複製する and growing成長する in complexity複雑.
318
765000
3000
複製を繰り返し
複雑化していきます
13:03
So this is the distribution分布 that you get
319
768000
3000
これは生命が存在しない時の
13:06
if, in fact事実, there is no life.
320
771000
2000
分布を表しています
13:08
They have about 28 of these instructions指示.
321
773000
3000
アヴィディアンは
28個ほどの命令群を持っています
13:11
And if you have a systemシステム where they're beingであること replaced置き換えられた one by the other,
322
776000
3000
そして 命令が他のものと
交換可能なシステムでは
13:14
it's like the monkeysサル writing書き込み on a typewriterタイプライター.
323
779000
2000
その分布は
猿の文章の特徴に似たものになります
13:16
Each of these instructions指示 appears登場する
324
781000
3000
つまり これらの命令は
13:19
with roughly大まかに the equal等しい frequency周波数.
325
784000
3000
だいたい同じような頻度で現れるということです
13:22
But if you now take a setセット of replicating複製する guys
326
787000
4000
しかし 先ほどのビデオのような環境で
13:26
like in the videoビデオ that you saw,
327
791000
2000
複製をしていくと
13:28
it looks外見 like this.
328
793000
2000
分布はこのようになります
13:30
So there are some instructions指示
329
795000
2000
命令の中にはアヴィディアンにとって
13:32
that are extremely極端な valuable貴重な to these organisms生物,
330
797000
2000
非常に重要なものがあり
13:34
and their彼らの frequency周波数 is going to be high高い.
331
799000
3000
その命令が現れる頻度は高くなるのです
13:37
And there's actually実際に some instructions指示
332
802000
2000
さらに一度しか使われない
13:39
that you only use once一度, if ever.
333
804000
2000
命令すらあるのです
13:41
So they are eitherどちらか poisonous有毒
334
806000
2000
そういう命令は有害なものか
13:43
or really should be used at lessもっと少なく of a levelレベル than randomランダム.
335
808000
4000
あるいは偶然よりも
低い確率で使われるべき命令で
13:47
In this case場合, the frequency周波数 is lower低い.
336
812000
3000
この場合は頻度が低くなります
13:50
And so now we can see, is that really a robustロバストな signature署名?
337
815000
3000
これは確かな特徴と言えるでしょうか?
13:53
I can tell you indeed確かに it is,
338
818000
2000
そう言えるでしょう
なぜなら
13:55
because this typeタイプ of spectrumスペクトラム, just like what you've seen見た in books,
339
820000
3000
文章の例やアミノ酸の例で見られたような
13:58
and just like what you've seen見た in aminoアミノ acids,
340
823000
2000
このようなタイプの分布は
14:00
it doesn't really matter問題 how you change変化する the environment環境, it's very robustロバストな;
341
825000
3000
環境をどういうふうに変えたとしても
その環境にあわせて
14:03
it's going to reflect反映する the environment環境.
342
828000
2000
ある特徴を示すからです
14:05
So I'm going to showショー you now a little experiment実験 that we did.
343
830000
2000
次にお見せするのは私が行った実験ですが
14:07
And I have to explain説明する to you,
344
832000
2000
まずグラフの説明からすると
14:09
the top of this graphグラフ
345
834000
2000
上のグラフは
14:11
showsショー you that frequency周波数 distribution分布 that I talked話した about.
346
836000
3000
先ほどの頻度分布です
14:14
Here, in fact事実, that's the lifeless生命のない environment環境
347
839000
3000
生命がない場合の分布なので
14:17
where each instruction命令 occurs発生する
348
842000
2000
それぞれの命令が
14:19
at an equal等しい frequency周波数.
349
844000
2000
同じ頻度で現れます
14:21
And below以下 there, I showショー, in fact事実,
350
846000
3000
そして下のグラフは
14:24
the mutation突然変異 rateレート in the environment環境.
351
849000
3000
その環境で突然変異の起こる確率です
14:27
And I'm starting起動 this at a mutation突然変異 rateレート that is so high高い
352
852000
3000
普通ならば複製プログラムが機能して
14:30
that, even if you would dropドロップ
353
855000
2000
世界を埋め尽くすまで
14:32
a replicating複製する programプログラム
354
857000
2000
複製を続けるのでしょうが
14:34
that would otherwiseさもないと happily幸せに grow成長する up
355
859000
2000
突然変異が起きやすいように設定して
14:36
to fill埋める the entire全体 world世界,
356
861000
2000
実験を始めると
14:38
if you dropドロップ it in, it gets取得 mutated変異した to death immediatelyすぐに.
357
863000
4000
すぐに変異をして死んでしまうのです
14:42
So there is no life possible可能
358
867000
2000
変異の確率が高すぎると
14:44
at that typeタイプ of mutation突然変異 rateレート.
359
869000
3000
生命は生きていけないのですね
14:47
But then I'm going to slowlyゆっくり turn順番 down the heat, so to speak話す,
360
872000
4000
次に変異の確率をだんだん下げていって
14:51
and then there's this viability生存率 threshold閾値
361
876000
2000
生存が可能になる閾値に達すると
14:53
where now it would be possible可能
362
878000
2000
複製をして生き延びることが
14:55
for a replicatorリプリケータ to actually実際に liveライブ.
363
880000
2000
できるようになりました
14:57
And indeed確かに, we're going to be dropping落ちる these guys
364
882000
3000
この間も この世界に生命体を
15:00
into that soupスープ all the time.
365
885000
2000
投入し続けます
15:02
So let's see what that looks外見 like.
366
887000
2000
結果はこのようになります
15:04
So first, nothing, nothing, nothing.
367
889000
3000
はじめは何も起きません
15:07
Too hotホット, too hotホット.
368
892000
2000
まだまだ変異率が高すぎます
15:09
Now the viability生存率 threshold閾値 is reached到達した,
369
894000
3000
ここで生存可能な閾値に達して
15:12
and the frequency周波数 distribution分布
370
897000
2000
頻度分布も
15:14
has dramatically劇的に changedかわった and, in fact事実, stabilizes安定化する.
371
899000
3000
大きく変化し そして 安定しました
15:17
And now what I did there
372
902000
2000
次に私がしたことは
15:19
is, I was beingであること nasty不快な, I just turned回した up the heat again and again.
373
904000
3000
すこし意地悪ですが
また変異率を上げていったのです
15:22
And of courseコース, it reaches届く the viability生存率 threshold閾値.
374
907000
3000
もちろん
また生存閾値に到達して無反応になります
15:25
And I'm just showing表示 this to you again because it's so niceいい.
375
910000
3000
もう一度お見せしましょう
すばらしい分布ですからね
15:28
You hitヒット the viability生存率 threshold閾値.
376
913000
2000
生存閾値に到達し 分布は
15:30
The distribution分布 changes変更 to "alive生きている!"
377
915000
2000
「生きている」状態になります
15:32
And then, once一度 you hitヒット the threshold閾値
378
917000
3000
そしてまた生存閾値以上になると
15:35
where the mutation突然変異 rateレート is so high高い
379
920000
2000
変異率が高すぎるため
15:37
that you cannotできない self-reproduce自己複製,
380
922000
2000
自己複製を行うことが出来なくなります
15:39
you cannotできない copyコピー the information情報
381
924000
3000
つまり遺伝情報をコピーして
15:42
forward前進 to your offspring子孫
382
927000
2000
子孫に伝える際に
15:44
withoutなし making作る so manyたくさんの mistakes間違い
383
929000
2000
エラーが多くなりすぎて
15:46
that your ability能力 to replicate複製する vanishes消える.
384
931000
3000
複製する能力が失われ
15:49
And then that signature署名 is lost失われた.
385
934000
3000
特徴のない分布となります
15:52
What do we learn学ぶ from that?
386
937000
2000
この実験から
15:54
Well, I think we learn学ぶ a number of things from that.
387
939000
4000
いくつものことを学ぶことができますね
15:58
One of them is,
388
943000
2000
一つは
16:00
if we are ableできる to think about life
389
945000
3000
生命とは何かを抽象的に考えることが
16:03
in abstract抽象 terms条項 --
390
948000
2000
できるようになれば ―
16:05
and we're not talking話す about things like plants植物,
391
950000
2000
つまり 植物とか
16:07
and we're not talking話す about aminoアミノ acids,
392
952000
2000
アミノ酸とか
16:09
and we're not talking話す about bacteria細菌,
393
954000
2000
バクテリアについてではなく
16:11
but we think in terms条項 of processesプロセス --
394
956000
2000
プロセスの点から考えると
16:13
then we could start開始 to think about life,
395
958000
3000
生命を地球上だけでなく
16:16
not as something that is so special特別 to Earth地球,
396
961000
2000
どこにでも存在しうるものとして
16:18
but that, in fact事実, could exist存在する anywhereどこでも.
397
963000
3000
考えることができるということです
16:21
Because it really only has to do
398
966000
2000
生命と関係しているのは
16:23
with these conceptsコンセプト of information情報,
399
968000
2000
物理的な媒体に蓄えられた情報
16:25
of storing保存する information情報
400
970000
2000
ただそれだけなのですから
16:27
within以内 physical物理的 substrates基質 --
401
972000
2000
媒体となるのは
16:29
anything: bitsビット, nucleic acids,
402
974000
2000
ビットだろうと 核酸だろうと
16:31
anything that's an alphabetアルファベット --
403
976000
2000
アルファベットになるものなら
何でもいいのです
16:33
and make sure that there's some processプロセス
404
978000
2000
そしてその情報が消滅していかないよう
16:35
so that this information情報 can be stored保存された
405
980000
2000
私たちが考えるよりもずっと長い間
16:37
for much longerより長いです than you would expect期待する
406
982000
2000
情報を蓄えておくための
16:39
the time scalesスケール for the deterioration劣化 of information情報.
407
984000
4000
何らかのプロセスが必要です
16:43
And if you can do that,
408
988000
2000
それが確保できれば
16:45
then you have life.
409
990000
2000
生命が出現します
16:47
So the first thing that we learn学ぶ
410
992000
2000
つまり 私たちはまず
16:49
is that it is possible可能 to define定義する life
411
994000
3000
プロセスだけを考えれば
16:52
in terms条項 of processesプロセス alone単独で,
412
997000
3000
生命を定義することが出来ます
16:55
withoutなし referring参照する at all
413
1000000
2000
この時 地球上の生命のような
16:57
to the typeタイプ of things that we holdホールド dear親愛な,
414
1002000
2000
私たちが大切にしているものを
16:59
as far遠い as the typeタイプ of life on Earth地球 is.
415
1004000
3000
考える必要はありません
17:02
And that in a senseセンス removes除去する us again,
416
1007000
3000
この発見は これまで私たちがしてきた
17:05
like all of our scientific科学的 discoveries発見, or manyたくさんの of them --
417
1010000
3000
多くの科学的発見と同じように
17:08
it's this continuous連続 dethroning廃車する of man --
418
1013000
2000
「生命は特別な存在だ」という
17:10
of how we think we're special特別 because we're alive生きている.
419
1015000
3000
私たちの考えを
覆しつつあると言えるでしょう
17:13
Well we can make life. We can make life in the computerコンピューター.
420
1018000
3000
私たちはコンピュータの中に
生命を作ることができます
17:16
Granted付与された, it's limited限られた,
421
1021000
2000
当然 限界はあります
17:18
but we have learned学んだ what it takes
422
1023000
3000
でも 生命を作りだすために
17:21
in order注文 to actually実際に construct構成する it.
423
1026000
2000
必要なものはわかっています
17:23
And once一度 we have that,
424
1028000
3000
そして それがわかれば
難しい問題は
17:26
then it is not suchそのような a difficult難しい task仕事 anymoreもう
425
1031000
3000
なくなります
つまり
17:29
to say, if we understandわかる the fundamental基本的な processesプロセス
426
1034000
4000
特定の媒体に依らない
17:33
that do not refer参照する to any particular特に substrate基板,
427
1038000
3000
普遍的なプロセスさえ
理解してしまえば
17:36
then we can go out
428
1041000
2000
地球外へ飛び出し
17:38
and try other worlds世界,
429
1043000
2000
調査をして
17:40
figure数字 out what kind種類 of chemical化学 alphabetsアルファベット mightかもしれない there be,
430
1045000
4000
どんな化学物質のアルファベットが
存在するかを知り
17:44
figure数字 enough十分な about the normal正常 chemistry化学,
431
1049000
2000
その星の通常の化学的組成や
17:46
the geochemistry地球化学 of the planet惑星,
432
1051000
3000
地質科学的性質を推測して
17:49
so that we know what this distribution分布 would look like
433
1054000
2000
生命がいない場合の
17:51
in the absence不在 of life,
434
1056000
2000
分布を知ることができます
17:53
and then look for large deviations偏差 from this --
435
1058000
3000
その分布から大きく隔たる場合 ―
17:56
this thing sticking固着する out, whichどの says言う,
436
1061000
3000
例えば ある物質が
目立つとしましょう
17:59
"This chemical化学 really shouldn'tすべきではない be there."
437
1064000
2000
それでもまだ
18:01
Now we don't know that there's life then,
438
1066000
2000
生命が存在するとは言えませんが
18:03
but we could say,
439
1068000
2000
少なくとも
18:05
"Well at least少なくとも I'm going to have to take a look very precisely正確に at this chemical化学
440
1070000
3000
その化学物質を詳しく調べて
何に由来するのかを
18:08
and see where it comes来る from."
441
1073000
2000
確かめようとするでしょう
18:10
And that mightかもしれない be our chanceチャンス
442
1075000
2000
この試みが 目に見えない生命を
18:12
of actually実際に discovering発見する life
443
1077000
2000
発見する可能性を
18:14
when we cannotできない visibly目に見える see it.
444
1079000
2000
私たちに与えてくれるのです
18:16
And so that's really the only take-home家に持って帰る messageメッセージ
445
1081000
3000
今日はこれだけは覚えて帰ってください
18:19
that I have for you.
446
1084000
2000
他の惑星で生命は
18:21
Life can be lessもっと少なく mysterious不思議な
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1086000
2000
どのように存在しているかを
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than we make it out to be
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2000
考えてみれば 生命は
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when we try to think about how it would be on other planets惑星.
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4000
それほど神秘的でないと気付くでしょう
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And if we remove除去する the mystery神秘 of life,
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3000
神秘的でないとわかれば
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then I think it is a little bitビット easierより簡単に
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私たちが生命たる所以や
人間がそれほど
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for us to think about how we liveライブ,
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特別な存在ではないということを
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and how perhapsおそらく we're not as special特別 as we always think we are.
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考えやすくなるのではないでしょうか
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And I'm going to leave離れる you with that.
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2000
これが私が伝えたかったことです
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And thank you very much.
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1107000
2000
どうもありがとうございました
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(Applause拍手)
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1109000
2000
(拍手)
Translated by Mizuhiro Suzuki
Reviewed by Masaki Yanagishita

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ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.

Why you should listen

Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.

He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook. 

More profile about the speaker
Christoph Adami | Speaker | TED.com