TEDxYouth@Sydney
Oscar Schwartz: Can a computer write poetry?
オスカー・シュワルツ: コンピュータに詩は書けるか
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ある詩を読んで心を動かされときに、実はその詩がコンピュータによって生成されたものだとしたら、異なる感情を抱くでしょうか。あなたは、コンピュータが創造力豊かに自分の感情を表現できるようになったと考えますか。それとも、狐につままれたような気分になるでしょうか。文筆家のオスカー・シュワルツによるこのスピーチでは、コンピュータが詩を書くという考えに対し、なぜ人間が強い反発を示すのか、その理由を分析しています。コンピューターが詩を描くということに対する抵抗感こそ、「人間とは何か」を考えるのに役に立つのです。
【Poetry test #1】
-- Poem 1 --
Little Fly /
Thy summer’s play, /
My thoughtless hand /
Has bush’d away. /
/
Am not I /
A fly like thee? /
Or art not thou /
A man like me? /
/
-- Poem 2 --
We can feel /
Activist through your life’s /
Morning /
Pauses to see, pope I hate the /
Non all the night to start a /
great otherwise /
/
I’ll snake swirling /
Vastness guess /
Totally mental hamsters if I /
Know I put on a year a crucial /
Absolutely. /
/
【Poetry test #2】
-- Poem 1 --
A lion roars and a dog barks. It is interesting /
and fascinating that a bird will fly and not /
roar or bark. Enthralling stories about animals /
are in my dreams and I will sing them all if I /
am not exhausted and weary. /
/
-- Poem 2 --
Oh! kangaroos, sequins, chocolate sodas! /
You really are beautiful! Pearls, /
harmonicas, jujubes, aspirins! All /
the stuff they’ve always talked about /
/
still makes a poem a surprise! /
These things are with us every day /
even on beachheads and biers. They /
do have meaning. They’re strong as rocks. /
/
【Poetry test #3】
-- Poem 1 --
Red flags the reason for pretty flags. /
And ribbons. /
Ribbons of flags /
And wearing material /
Reason for wearing material. /
Give pleasure. /
Can you give me the regions. /
The regions and the land. /
The regions and wheels. /
All wheels are perfect. /
Enthusiasm. /
/
-- Poem 2 --
A wounded deer leaps highest, /
I’ve heard the daffodil /
I’ve heard the flag to-day /
I’ve heard the hunter tell; /
‘Tis but the ecstasy of death, /
And then the brake is almost done, /
And sunrise grows so near /
sunrise grows so near /
That we can touch the despair and /
frenzied hope of all the ages.
Oscar Schwartz - Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction. Full bio
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction. Full bio
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00:12
I have a question.
0
881
1230
みなさんに質問があります
00:15
Can a computer write poetry?
1
3422
1943
コンピュータに
詩は書けるでしょうか
詩は書けるでしょうか
00:18
This is a provocative question.
2
6959
2077
これは挑発的な質問です
00:21
You think about it for a minute,
3
9715
1718
少し考えてみてください
00:23
and you suddenly have a bunch
of other questions like:
of other questions like:
4
11457
2590
するとたちまち
多くの疑問が浮かんでくるでしょう
多くの疑問が浮かんでくるでしょう
00:26
What is a computer?
5
14769
1381
コンピュータとは何か?
00:28
What is poetry?
6
16710
1575
詩とは何か?
00:30
What is creativity?
7
18707
1689
創造性とは何か?
00:33
But these are questions
8
21650
1172
こうした問いは
00:34
that people spend their entire
lifetime trying to answer,
lifetime trying to answer,
9
22846
3070
一生かけて答を考えるべきもので
00:37
not in a single TED Talk.
10
25940
2224
たった1回のTEDトークでは到底無理です
00:40
So we're going to have to try
a different approach.
a different approach.
11
28188
2445
だから今日は
やり方を変えたほうが良さそうです
やり方を変えたほうが良さそうです
00:42
So up here, we have two poems.
12
30657
2143
ここに2つの詩があります
00:45
One of them is written by a human,
13
33839
2276
1つは人間の手によって書かれた詩
00:48
and the other one's written by a computer.
14
36139
2102
もう一つはコンピュータが書いた詩です
00:50
I'm going to ask you to tell me
which one's which.
which one's which.
15
38754
2410
どちらが人間が書いた詩でしょうか
00:53
Have a go:
16
41858
1156
当ててみてください
00:55
Poem 1: Little Fly / Thy summer's play, /
My thoughtless hand / Has brush'd away.
My thoughtless hand / Has brush'd away.
17
43038
4056
詩1: 小さなハエよ/お前の夏の遊びを/
思慮のない私の手が/叩き潰してしまった
思慮のない私の手が/叩き潰してしまった
00:59
Am I not / A fly like thee? /
Or art not thou / A man like me?
Or art not thou / A man like me?
18
47118
3394
私とて そうではないのか/お前と同じハエでは?
お前とて そうではないのか/私と同じ人間では?
お前とて そうではないのか/私と同じ人間では?
01:02
Poem 2: We can feel / Activist
through your life's / morning /
through your life's / morning /
19
50536
3299
詩2: 我らは感じる/活動家は
君らの青き/時代の中にいると
君らの青き/時代の中にいると
01:05
Pauses to see, pope I hate the / Non
all the night to start a / great otherwise (...)
all the night to start a / great otherwise (...)
20
53859
4247
立ち止まり法王を見ては嫌うのさ/
今夜始めよう/別の素晴らしい事を(...)
今夜始めよう/別の素晴らしい事を(...)
01:10
Alright, time's up.
21
58130
1359
時間です
01:11
Hands up if you think Poem 1
was written by a human.
was written by a human.
22
59513
4096
1番が人間の書いた詩だと思う人は
手を挙げてください
手を挙げてください
01:17
OK, most of you.
23
65547
1490
大多数ですね
01:19
Hands up if you think Poem 2
was written by a human.
was written by a human.
24
67061
3023
2番だと思う人は手を挙げてください
01:23
Very brave of you,
25
71172
1190
勇気がありますね
01:24
because the first one was written
by the human poet William Blake.
by the human poet William Blake.
26
72855
4285
1番は詩人の
ウィリアム・ブレイクが書いた詩
ウィリアム・ブレイクが書いた詩
01:29
The second one was written by an algorithm
27
77784
2949
2番はアルゴリズムが書いた詩です
01:32
that took all the language
from my Facebook feed on one day
from my Facebook feed on one day
28
80757
3692
そのアルゴリズムは ある日の私のFacebookのフィードから
01:36
and then regenerated it algorithmically,
29
84473
2763
言葉をかき集め アルゴリズムで生成しなおしたものです
01:39
according to methods that I'll describe
a little bit later on.
a little bit later on.
30
87260
3590
方法については後ほど説明します
01:43
So let's try another test.
31
91218
2404
別の詩も見てみましょう
01:46
Again, you haven't got ages to read this,
32
94398
2093
あまり時間は取りませんから
01:48
so just trust your gut.
33
96515
1612
自分の直感を信じてみましょう
01:50
Poem 1: A lion roars and a dog barks.
It is interesting / and fascinating
It is interesting / and fascinating
34
98151
4045
詩1: ライオンはうなり 犬は吠える
01:54
that a bird will fly and not / roar
or bark. Enthralling stories about animals
or bark. Enthralling stories about animals
35
102220
4303
興味深きはうならず吠えずただ飛ぶ鳥よ
動物たちが紡ぐ面白き物語は私の夢の中
動物たちが紡ぐ面白き物語は私の夢の中
01:58
are in my dreams and I will sing them all
if I / am not exhausted or weary.
if I / am not exhausted or weary.
36
106547
4060
今度は私が歌ってあげようか/
そんな元気さえあるならば
そんな元気さえあるならば
02:02
Poem 2: Oh! kangaroos, sequins, chocolate
sodas! / You are really beautiful!
sodas! / You are really beautiful!
37
110631
3985
詩2: あぁ!カンガルー スパンコール
チョコレートにソーダ!/実に美しいものたちよ!
チョコレートにソーダ!/実に美しいものたちよ!
02:06
Pearls, / harmonicas, jujubes, aspirins!
All / the stuff they've always talked about (...)
All / the stuff they've always talked about (...)
38
114640
4358
真珠/ハーモニカ ナツメ それからアスピリン!
どれもみな/こいつらの話をしているのさ(...)
どれもみな/こいつらの話をしているのさ(...)
02:11
Alright, time's up.
39
119022
1158
はい ここまで
02:12
So if you think the first poem
was written by a human,
was written by a human,
40
120204
3137
では 最初の詩が
人間の書いた詩だと思う人
人間の書いた詩だと思う人
02:15
put your hand up.
41
123365
1215
手を挙げてください
02:17
OK.
42
125687
1154
わかりました
02:18
And if you think the second poem
was written by a human,
was written by a human,
43
126865
2675
では 次の詩が
人間の書いた詩だと思う人
人間の書いた詩だと思う人
02:21
put your hand up.
44
129564
1155
手を挙げてください
02:23
We have, more or less, a 50/50 split here.
45
131779
3810
大体五分五分といったところですね
02:28
It was much harder.
46
136157
1436
今度は難しかったですよね
02:29
The answer is,
47
137617
1712
では 答え合わせです
02:31
the first poem was generated
by an algorithm called Racter,
by an algorithm called Racter,
48
139353
3483
1番の詩の書き手は
ラクターというアルゴリズムです
ラクターというアルゴリズムです
02:34
that was created back in the 1970s,
49
142860
3002
1970年代に作成されました
02:37
and the second poem was written
by a guy called Frank O'Hara,
by a guy called Frank O'Hara,
50
145886
3189
2番が フランク・オハラという
男性が書いた詩
男性が書いた詩
02:41
who happens to be
one of my favorite human poets.
one of my favorite human poets.
51
149099
2668
奇遇にも私の大好きな「人間の」詩人です
02:44
(Laughter)
52
152631
3058
(笑)
02:48
So what we've just done now
is a Turing test for poetry.
is a Turing test for poetry.
53
156046
3228
このテストは 詩における
チューリングテストです
チューリングテストです
02:52
The Turing test was first proposed
by this guy, Alan Turing, in 1950,
by this guy, Alan Turing, in 1950,
54
160018
4547
チューリングテストは1950年に
アラン・チューリングにより発案されました
アラン・チューリングにより発案されました
02:56
in order to answer the question,
55
164589
1564
コンピュータは思考できるのか
という問いへの答です
という問いへの答です
02:58
can computers think?
56
166177
1637
03:00
Alan Turing believed that if
a computer was able
a computer was able
57
168245
2770
もし コンピュータと人間との間に
03:03
to have a to have a text-based
conversation with a human,
conversation with a human,
58
171039
3078
テキストベースの会話が成り立ち
03:06
with such proficiency
such that the human couldn't tell
such that the human couldn't tell
59
174141
2770
しかもそれが
人間が気付かないほどに自然で
人間が気付かないほどに自然で
03:08
whether they are talking
to a computer or a human,
to a computer or a human,
60
176935
2966
優れた会話能力であるならば
03:11
then the computer can be said
to have intelligence.
to have intelligence.
61
179925
2856
コンピュータに知能があると言える
そう考えました
そう考えました
03:15
So in 2013, my friend
Benjamin Laird and I,
Benjamin Laird and I,
62
183270
3295
2013年に私は
友人のベンジャミン・レアードと
友人のベンジャミン・レアードと
03:18
we created a Turing test
for poetry online.
for poetry online.
63
186589
2988
詩のチューリングテストを
ネットに公開しました
ネットに公開しました
03:21
It's called bot or not,
64
189601
1277
「ボットかヒトか」です
03:22
and you can go and play it for yourselves.
65
190902
2044
誰でも使えて
自分で遊べます
自分で遊べます
03:24
But basically, it's the game
we just played.
we just played.
66
192970
2251
しかし基本的には
先ほどのゲームと一緒です
先ほどのゲームと一緒です
03:27
You're presented with a poem,
67
195245
1528
提示される詩を
03:28
you don't know whether it was written
by a human or a computer
by a human or a computer
68
196797
3028
人間が書いたか
コンピュータが書いたか
コンピュータが書いたか
03:31
and you have to guess.
69
199849
1166
推測する遊びです
03:33
So thousands and thousands
of people have taken this test online,
of people have taken this test online,
70
201039
3191
何千もの人がこのテストを使い
03:36
so we have results.
71
204254
1449
結果が出ました
03:37
And what are the results?
72
205727
1428
さて どんな結果でしょう?
03:39
Well, Turing said that if a computer
could fool a human
could fool a human
73
207704
2879
チューリングは
コンピュータが
コンピュータが
03:42
30 percent of the time
that it was a human,
that it was a human,
74
210607
3019
人間の30%を騙す
ことができれば
ことができれば
03:45
then it passes the Turing test
for intelligence.
for intelligence.
75
213650
2397
知能があると
考えました
考えました
03:48
We have poems on the bot or not database
76
216625
2438
一方で「ボットかヒトか」の
詩のデータベースでは
詩のデータベースでは
03:51
that have fooled 65 percent
of human readers into thinking
of human readers into thinking
77
219087
2979
65%の読者を騙しました
03:54
it was written by a human.
78
222090
1395
人間の詩だと信じたのです
03:55
So, I think we have an answer
to our question.
to our question.
79
223959
2817
もう何を言いたいか
わかったはずです
わかったはずです
03:59
According to the logic of the Turing test,
80
227546
2348
チューリングテストの理屈で言えば
04:01
can a computer write poetry?
81
229918
1928
コンピュータは詩を書けるか?
04:03
Well, yes, absolutely it can.
82
231870
2351
ええ 書けます
間違いなく書けます
間違いなく書けます
04:07
But if you're feeling
a little bit uncomfortable
a little bit uncomfortable
83
235782
2346
しかし そう聞いて
違和感があっても
違和感があっても
04:10
with this answer, that's OK.
84
238152
1927
問題ありません
04:12
If you're having a bunch
of gut reactions to it,
of gut reactions to it,
85
240103
2316
直感的に拒否感があるかもしれません
04:14
that's also OK because
this isn't the end of the story.
this isn't the end of the story.
86
242443
3205
大丈夫です
まだ話は続きます
まだ話は続きます
04:18
Let's play our third and final test.
87
246594
2324
3回目 最後のテストです
04:22
Again, you're going to have to read
88
250000
1750
今度も詩を読んで
04:23
and tell me which you think is human.
89
251774
1909
人間が書いた方を当ててください
04:25
Poem 1: Reg flags the reason
for pretty flags. / And ribbons.
for pretty flags. / And ribbons.
90
253707
3718
詩1: 赤い旗 なぜ可愛い旗があるのか/
そしてリボン
そしてリボン
04:29
Ribbons of flags / And wearing material /
Reasons for wearing material. (...)
Reasons for wearing material. (...)
91
257449
4321
そう 旗のリボン/装飾品よ/
なぜ身を飾るのか(...)
なぜ身を飾るのか(...)
04:33
Poem 2: A wounded deer leaps
highest, / I've heard the daffodil
highest, / I've heard the daffodil
92
261794
3918
詩2: 傷負う鹿が高々と飛ぶ/
ラッパズイセンの花が言うには
ラッパズイセンの花が言うには
04:37
I've heard the flag to-day /
I've heard the hunter tell; /
I've heard the hunter tell; /
93
265736
3446
旗が言うには/
そして狩人が言うには/
そして狩人が言うには/
04:41
'Tis but the ecstasy of death, /
And then the brake is almost done (...)
And then the brake is almost done (...)
94
269206
3702
それこそが 死の絶頂/
憩いの終わりは近い(...)
憩いの終わりは近い(...)
04:44
OK, time is up.
95
272932
1599
はい 時間です
04:46
So hands up if you think Poem 1
was written by a human.
was written by a human.
96
274555
3837
では 1番が人間の詩だと思う人
04:51
Hands up if you think Poem 2
was written by a human.
was written by a human.
97
279973
3038
2番が人間の詩だと思う人
04:55
Whoa, that's a lot more people.
98
283035
2331
2番の方が随分と多いですね
04:58
So you'd be surprised to find that Poem 1
99
286327
2968
もし1番が人間の書いた詩だとしたら?
05:01
was written by the very
human poet Gertrude Stein.
human poet Gertrude Stein.
100
289319
3993
そう これはれっきとした人間
ガートルード・スタインの詩です
ガートルード・スタインの詩です
05:06
And Poem 2 was generated
by an algorithm called RKCP.
by an algorithm called RKCP.
101
294100
5038
2番がRKCPという
アルゴリズムの詩です
アルゴリズムの詩です
05:11
Now before we go on, let me describe
very quickly and simply,
very quickly and simply,
102
299162
3319
では進む前に
少し簡単に説明します
少し簡単に説明します
05:14
how RKCP works.
103
302505
1781
RKCPがどう動くのか
05:16
So RKCP is an algorithm
designed by Ray Kurzweil,
designed by Ray Kurzweil,
104
304873
3850
RKCPはレイ・カーツワイルが
考えました
考えました
05:20
who's a director of engineering at Google
105
308747
2222
Googleの開発責任者の
一人で
一人で
05:22
and a firm believer
in artificial intelligence.
in artificial intelligence.
106
310993
2360
人工知能の可能性を強く信じています
05:25
So, you give RKCP a source text,
107
313822
3991
まずRKCPに文章を読み込ませます
05:29
it analyzes the source text in order
to find out how it uses language,
to find out how it uses language,
108
317837
4469
RKCPは文章を分析し
文体を学びます
文体を学びます
05:34
and then it regenerates language
109
322330
1948
そして最初の文章の文体を
05:36
that emulates that first text.
110
324302
2528
真似ながら言葉を再構築します
05:38
So in the poem we just saw before,
111
326854
2113
誰もが人間が書いたと信じた
05:40
Poem 2, the one that you all
thought was human,
thought was human,
112
328991
2625
先程の2番の詩は
05:43
it was fed a bunch of poems
113
331640
1550
大量の詩をもとに再構成されています
05:45
by a poet called Emily Dickinson
114
333214
2035
エミリー・ディキンソンの詩です
05:47
it looked at the way she used language,
115
335273
2189
彼女の文体を解析し
05:49
learned the model,
116
337486
1165
型を学習し
05:50
and then it regenerated a model
according to that same structure.
according to that same structure.
117
338675
4258
同じ構造に従って
型を生成しなおしました
型を生成しなおしました
05:56
But the important thing to know about RKCP
118
344732
2178
しかし RKCPは驚くべきことに
05:58
is that it doesn't know the meaning
of the words it's using.
of the words it's using.
119
346934
2838
言葉の意味を
全く理解していないのです
全く理解していないのです
06:02
The language is just raw material,
120
350359
2276
言葉は単なる素材でしかありません
06:04
it could be Chinese,
it could be in Swedish,
it could be in Swedish,
121
352659
2160
中国語でも
スウェーデン語でも
スウェーデン語でも
06:06
it could be the collected language
from your Facebook feed for one day.
from your Facebook feed for one day.
122
354843
4179
言語が混ざった
フィードでもいい
フィードでもいい
06:11
It's just raw material.
123
359046
1652
ただの材料なのですから
06:13
And nevertheless, it's able
to create a poem
to create a poem
124
361380
2697
それにもかかわらず
RKCPには詩が書けます
RKCPには詩が書けます
06:16
that seems more human
than Gertrude Stein's poem,
than Gertrude Stein's poem,
125
364101
3327
ガートルード・スタインという
人間の詩よりも
人間の詩よりも
06:19
and Gertrude Stein is a human.
126
367452
2153
より「人間らしい」と思わせる
ような詩を書けるのです
ような詩を書けるのです
06:22
So what we've done here is,
more or less, a reverse Turing test.
more or less, a reverse Turing test.
127
370846
4072
先ほどやっていただいたのは
チューリングテストの逆バージョンといったところです
チューリングテストの逆バージョンといったところです
06:27
So Gertrude Stein, who's a human,
is able to write a poem
is able to write a poem
128
375940
5179
ガートルード・スタインは人間で
詩を書くことができます
詩を書くことができます
06:33
that fools a majority
of human judges into thinking
of human judges into thinking
129
381143
3738
しかし それは大多数の人を欺き
06:36
that it was written by a computer.
130
384905
1826
コンピュータによって書かれた詩だと
思わせました
思わせました
06:39
Therefore, according to the logic
of the reverse Turing test,
of the reverse Turing test,
131
387176
4141
つまり逆チューリングテスト
によれば
によれば
06:43
Gertrude Stein is a computer.
132
391341
1916
詩人スタインは
コンピュータです
コンピュータです
06:45
(Laughter)
133
393281
1462
(笑)
06:47
Feeling confused?
134
395358
1294
混乱してきましたか?
06:49
I think that's fair enough.
135
397193
1515
無理のないことだと思います
06:51
So far we've had humans
that write like humans,
that write like humans,
136
399546
4116
さて ここまでのおさらいです
人間らしい詩を書く人間と
人間らしい詩を書く人間と
06:55
we have computers that write
like computers,
like computers,
137
403686
3111
コンピュータらしい詩を書くコンピュータ
06:58
we have computers that write like humans,
138
406821
3055
人間らしい詩を書くコンピュータ
07:01
but we also have,
perhaps most confusingly,
perhaps most confusingly,
139
409900
3632
しかし それに加えて
たいへんややこしいことに
たいへんややこしいことに
07:05
humans that write like computers.
140
413556
2375
コンピュータらしい詩を書く人間
07:08
So what do we take from all of this?
141
416938
1766
ここから何が言えるでしょう?
07:11
Do we take that William Blake
is somehow more of a human
is somehow more of a human
142
419611
3157
ブレイクはスタインよりも
07:14
than Gertrude Stein?
143
422792
1249
人間的なのでしょうか?
07:16
Or that Gertrude Stein is more
of a computer than William Blake?
of a computer than William Blake?
144
424065
3046
逆にスタインは
コンピュータ的?
コンピュータ的?
07:19
(Laughter)
145
427135
1552
(笑)
07:20
These are questions
I've been asking myself
I've been asking myself
146
428711
2323
私はこの点を
考えてきました
考えてきました
07:23
for around two years now,
147
431058
1465
2年近くもです
07:24
and I don't have any answers.
148
432547
2309
でも答えはまだ見つからないままです
07:26
But what I do have are a bunch of insights
149
434880
2330
でもいくつかの知見が得られたのです
07:29
about our relationship with technology.
150
437234
2534
テクノロジーと人間の
関係について気づいた点です
関係について気づいた点です
07:32
So my first insight is that,
for some reason,
for some reason,
151
440999
3609
1つめの知見ですが
どういうわけか 私たちは
どういうわけか 私たちは
07:36
we associate poetry with being human.
152
444632
3111
詩を書くことと 人間であることを
結び付けています
結び付けています
07:40
So that when we ask,
"Can a computer write poetry?"
"Can a computer write poetry?"
153
448197
3715
だから
「コンピュータに詩は書けるか」と
「コンピュータに詩は書けるか」と
07:43
we're also asking,
154
451936
1193
疑問に思った時には
07:45
"What does it mean to be human
155
453153
1798
「何が人間たらしめるのか?
07:46
and how do we put boundaries
around this category?
around this category?
156
454975
3172
人間以外とはどう
線引きするか?
線引きするか?
07:50
How do we say who or what
can be part of this category?"
can be part of this category?"
157
458171
3658
どうすれば それが人間だと言い切れるのか」
と考えるのです
と考えるのです
07:54
This is an essentially
philosophical question, I believe,
philosophical question, I believe,
158
462376
3351
これは かなり哲学的な質問だと
思います
思います
07:57
and it can't be answered
with a yes or no test,
with a yes or no test,
159
465751
2229
はい・いいえでは
答えられません
答えられません
08:00
like the Turing test.
160
468004
1327
チューリングテストとは違うのです
08:01
I also believe that Alan Turing
understood this,
understood this,
161
469805
3045
アラン・チューリングも1950年に
08:04
and that when he devised
his test back in 1950,
his test back in 1950,
162
472874
3305
そのことを理解した上で
08:08
he was doing it
as a philosophical provocation.
as a philosophical provocation.
163
476203
2802
哲学的な挑戦の意を込めて
テストを発明したのだと思います
テストを発明したのだと思います
08:13
So my second insight is that,
when we take the Turing test for poetry,
when we take the Turing test for poetry,
164
481124
5541
2つめの知見ですが
詩のチューリングテストは
詩のチューリングテストは
08:18
we're not really testing
the capacity of the computers
the capacity of the computers
165
486689
3460
実はコンピュータの能力を
計っているわけではありません
計っているわけではありません
08:22
because poetry-generating algorithms,
166
490173
2893
なぜなら詩を生成するアルゴリズムは
08:25
they're pretty simple and have existed,
more or less, since the 1950s.
more or less, since the 1950s.
167
493090
4563
非常にシンプルで
1950年代から存在していたのですから
1950年代から存在していたのですから
08:31
What we are doing with the Turing
test for poetry, rather,
test for poetry, rather,
168
499055
3118
詩のチューリングテストの真の目的は
08:34
is collecting opinions about what
constitutes humanness.
constitutes humanness.
169
502197
4615
人間らしさを構成するものは何か
意見を集めることです
意見を集めることです
08:40
So, what I've figured out,
170
508313
2729
わかったことがあります
08:43
we've seen this when earlier today,
171
511066
2972
今日このトークで みなさんは
08:46
we say that William Blake
is more of a human
is more of a human
172
514062
2478
ブレイクはスタインよりも
08:48
than Gertrude Stein.
173
516564
1565
人間らしいと判断しました
08:50
Of course, this doesn't mean
that William Blake
that William Blake
174
518153
2462
もちろんウィリアム・ブレイクが
08:52
was actually more human
175
520639
1828
実際に より人間らしく
08:54
or that Gertrude Stein
was more of a computer.
was more of a computer.
176
522491
2327
ガートルード・スタインのほうが
コンピュータらしいわけではありません
コンピュータらしいわけではありません
08:57
It simply means that the category
of the human is unstable.
of the human is unstable.
177
525533
4714
人間か否かという線引きは
あいまいなのです
あいまいなのです
09:03
This has led me to understand
178
531450
2074
私は この結果を踏まえこう理解しました
09:05
that the human is not a cold, hard fact.
179
533548
2763
人間とは かっちりした事実をもって
定義できるものではなく
定義できるものではなく
09:08
Rather, it is something
that's constructed with our opinions
that's constructed with our opinions
180
536832
3132
むしろ 人々の意見のなかに
築かれる概念なのです
築かれる概念なのです
09:11
and something that changes over time.
181
539988
2855
日々変化するものが人間なのです
09:16
So my final insight is that
the computer, more or less,
the computer, more or less,
182
544671
4479
そして最後の知見は
コンピュータはいわば鏡のように
コンピュータはいわば鏡のように
09:21
works like a mirror
that reflects any idea of a human
that reflects any idea of a human
183
549174
4006
人間が示した考えを何でも映すということ
09:25
that we show it.
184
553204
1375
09:26
We show it Emily Dickinson,
185
554958
1884
エミリー・ディキンソンを見せれば
09:28
it gives Emily Dickinson back to us.
186
556866
2321
エミリー・ディキンソンを映し出し
09:31
We show it William Blake,
187
559768
1834
ウィリアム・ブレイクを見せれば
09:33
that's what it reflects back to us.
188
561626
2285
ウィリアム・ブレイクを映し出し
09:35
We show it Gertrude Stein,
189
563935
1839
ガートルード・スタインを見せれば
09:37
what we get back is Gertrude Stein.
190
565798
2470
ガートルード・スタインを映し出します
09:41
More than any other bit of technology,
191
569083
2368
世の中にテクノロジーは
数多く存在しますが
数多く存在しますが
09:43
the computer is a mirror that reflects
any idea of the human we teach it.
any idea of the human we teach it.
192
571475
5165
コンピュータは
教える人の考えを反映する鏡です
教える人の考えを反映する鏡です
09:50
So I'm sure a lot of you have been hearing
193
578061
2287
近頃は 人工知能について
09:52
a lot about artificial
intelligence recently.
intelligence recently.
194
580372
2862
よく耳にするようになりました
09:56
And much of the conversation is,
195
584694
2830
よく議論に上るのは
10:00
can we build it?
196
588292
1189
人工知能は作れるか?
10:02
Can we build an intelligent computer?
197
590383
3135
知性の高いコンピュータや
10:05
Can we build a creative computer?
198
593542
2763
創造性のあるコンピュータは作れるか?
10:08
What we seem to be asking over and over
199
596329
2113
そして何度も考えるはずです
10:10
is can we build a human-like computer?
200
598466
2724
「人間みたいなコンピュータは作れるのか?」と
10:13
But what we've seen just now
201
601961
1556
しかし お分かりのように
10:15
is that the human
is not a scientific fact,
is not a scientific fact,
202
603541
3088
人間は科学的事実などではありません
10:18
that it's an ever-shifting,
concatenating idea
concatenating idea
203
606653
3530
絶え間なく変化し続け 思考を重ねる
概念なのです
概念なのです
10:22
and one that changes over time.
204
610207
2531
いつまでも同じ「モノ」ではないのです
10:24
So that when we begin
to grapple with the ideas
to grapple with the ideas
205
612762
3152
未来の人工知能について
10:27
of artificial intelligence in the future,
206
615938
2386
あれこれ考えをめぐらす時は
10:30
we shouldn't only be asking ourselves,
207
618348
1905
「そんなものを作れるか?」と
10:32
"Can we build it?"
208
620277
1368
自問自答するだけでは収まりません
10:33
But we should also be asking ourselves,
209
621669
1894
こんなことも
問うべきなのです
問うべきなのです
10:35
"What idea of the human
do we want to have reflected back to us?"
do we want to have reflected back to us?"
210
623587
3713
「一体どんな人間の考えを映し出そうか」と
10:39
This is an essentially philosophical idea,
211
627820
2693
これは真理をつく哲学的な疑問です
10:42
and it's one that can't be answered
with software alone,
with software alone,
212
630537
2997
しかも ソフトウェアには
到底答えが出せない疑問です
到底答えが出せない疑問です
10:45
but I think requires a moment
of species-wide, existential reflection.
of species-wide, existential reflection.
213
633558
4977
しかし 人間にとっても
人類全体で存在意義を問うことなのです
人類全体で存在意義を問うことなのです
10:51
Thank you.
214
639040
1153
ありがとうございました
10:52
(Applause)
215
640217
2695
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Oscar Schwartz - Writer and poetOscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction.
Why you should listen
Oscar Schwartz is an Australian writer and poet undertaking a PhD that asks whether a computer can write poetry. His research led to the development of a Turing test for poetry, which is available on a website he cofounded called bot or not.
Oscar Schwartz | Speaker | TED.com