So, I have a strange career. I know it because people come up to me, like colleagues, and say, "Chris, you have a strange career."
私の経歴は一風変わったものです 例えば私の同僚も 私のところへやって来て 「君の経歴は変わっているね」と
(Laughter)
言ってくるくらいですから
And I can see their point, because I started my career as a theoretical nuclear physicist. And I was thinking about quarks and gluons and heavy ion collisions, and I was only 14 years old -- No, no, I wasn't 14 years old. But after that, I actually had my own lab in the Computational Neuroscience department, and I wasn't doing any neuroscience. Later, I would work on evolutionary genetics, and I would work on systems biology.
それに 私には彼らの言いたいことが分かります というのも 私は 理論核物理学者として キャリアを始めたからです 私が考えていたのはクォークやグルーオン 重イオン衝突についてでした まだ私がほんの14歳の頃のことです というのは冗談ですがね しかしその後 計算論的神経科学部の中に 自分の研究室を持ったのです ただし神経科学については 何もしていませんでした そしてその後は進化遺伝学と システムズバイオロジーを研究していました
But I'm going to tell you about something else today. I'm going to tell you about how I learned something about life. And I was actually a rocket scientist. I wasn't really a rocket scientist, but I was working at the Jet Propulsion Laboratory in sunny California, where it's warm; whereas now I am in the mid-West, and it's cold. But it was an exciting experience. One day, a NASA manager comes into my office, sits down and says, "Can you please tell us, how do we look for life outside Earth?" And that came as a surprise to me, because I was actually hired to work on quantum computation. Yet, I had a very good answer. I said, "I have no idea."
ただ今日皆さんには 別の話をします 皆さんにお話しするのは 生命について私が学んだことです 私は実はロケット科学者でした 厳密にはロケット科学者ではありませんでしたが 私が働いていたのは 温暖なカリフォルニアにある ジェット推進研究所で 今住んでいる 寒い中西部とは大違いですが とても刺激的な経験でした ある日 NASAの部長が 私のオフィスにやって来て 腰を下ろしてこう言ったのです 「地球外生命体を探し出す方法を 教えてくれないか?」と 私は大変驚きました なぜなら私の仕事は 量子計算の研究でしたから でも いい答えを思いつきました 「見当もつきません」と
(Laughter)
彼は こう言いました 「バイオシグネチャーだよ
And he told me, "Biosignatures, we need to look for a biosignature." And I said, "What is that?" And he said, "It's any measurable phenomenon that allows us to indicate the presence of life." And I said, "Really? Because isn't that easy? I mean, we have life. Can't you apply a definition, for example, a Supreme Court-like definition of life?"
バイオシグネチャーを探すんだ」 「それは一体何ですか?」と私が聞くと 彼はこう言いました 「生命の存在を示す 測定可能な現象のことだよ」 「本当ですか? だって それって簡単なことでしょう? 私たちの周りには生命がありますよね 生命の定義を当てはめては? 最高裁の決定みたいに 絶対的な定義を」
And then I thought about it a little bit, and I said, "Well, is it really that easy? Because, yes, if you see something like this, then all right, fine, I'm going to call it life -- no doubt about it. But here's something." And he goes, "Right, that's life too. I know that." Except, if you think that life is also defined by things that die, you're not in luck with this thing, because that's actually a very strange organism. It grows up into the adult stage like that and then goes through a Benjamin Button phase, and actually goes backwards and backwards until it's like a little embryo again, and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo -- and it never dies. So it's actually life, but it's actually not as we thought life would be. And then you see something like that. And he was like, "My God, what kind of a life form is that?" Anyone know? It's actually not life, it's a crystal.
そして少し考えてから 言い直しました 「いや 簡単じゃないかもしれませんね だって 例えばこんなものを見て 『よし 間違いない これを生命と呼ぼう』 そう言ったとしても こんなのもいますよ」 「わかってるさ それも生命だ」と 彼は言いました もし皆さんの中で 生命とはいつか死ぬものである と捉える人がいるなら こいつには当てはまりません 本当に奇妙な生物だからです この生物は 成長して成熟段階に入り ベンジャミン・バトンのように 若返りの段階を経て 最後はまた小さな胚のようになるまで どんどん若返ります 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 決して死ぬことがありません だから これは生命ですが 私たちが考えるような 生命体とは異なりますよね それからこんな物もあります 部長は「これはどんな生物だ?」と 驚いていました 分かる人はいますか? 実はこれは生物ではなく結晶です
So once you start looking and looking at smaller and smaller things -- so this particular person wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria." Except, if you look a little bit closer, you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that. So he was convinced, but, in fact, most people aren't. And then, of course, NASA also had a big announcement, and President Clinton gave a press conference, about this amazing discovery of life in a Martian meteorite. Except that nowadays, it's heavily disputed. If you take the lesson of all these pictures, then you realize, well, actually, maybe it's not that easy. Maybe I do need a definition of life in order to make that kind of distinction.
また さらに小さなものを よくよく観察した結果 この発見者は 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 ただし もう少し詳細に検討すれば バクテリアにしては 小さすぎることが分かります 彼は生き物だと確信していましたが 納得しない人がほとんどでした その後 ご存知の通り NASAでも大きな発表があって クリントン大統領が 火星隕石に生命が存在したという 素晴らしい発見について 記者会見を開きました しかし 近頃はこれについて 異議が唱えられています これらの写真からお気付きでしょうが 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 私に必要なのは そんな区別をするための 生命の定義です
So can life be defined? Well how would you go about it? Well of course, you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L. No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google. And then you might get something.
では生命の定義は可能でしょうか? どう取り掛かればいいのでしょうか? それはもちろん 分厚いブリタニカ百科辞典の Lのページを開けば… 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 そうしたらきっと何かしらの 答えが見つかるでしょう
(Laughter)
しかし そこで得られるような
And what you might get -- and anything that actually refers to things that we are used to, you throw away. And then you might come up with something like this. And it says something complicated with lots and lots of concepts. Who on Earth would write something as convoluted and complex and inane? Oh, it's actually a really, really, important set of concepts. So I'm highlighting just a few words and saying definitions like that rely on things that are not based on amino acids or leaves or anything that we are used to, but in fact on processes only. And if you take a look at that, this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life. And that explains why that NASA manager was actually in my office to begin with. Because the idea was that, with concepts like that, maybe we can actually manufacture a form of life.
おなじみの事しか書いていないものは 役に立ちません そこで このようなものを思いつくかもしれません 何か複雑で たくさんの概念が書かれています いったい誰がこんな 複雑で難解で意味のないものを 書いたのでしょうか? 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 重要な単語をいくつか 抜き出して 説明しましょう この定義は アミノ酸とか 木の葉といった 耳慣れたものではなく プロセスに基づく定義なのです ここでもう一度先ほどの文章に戻ってみると 実はこれは 人工生命に関する私の著書の一節なのです そもそもNASAの部長が 私のオフィスにやってきたのはこのためでした というのも こういった概念に基づいて 生命体を作り出せるかもしれないと 部長は考えたからです
And so if you go and ask yourself, "What on Earth is artificial life?", let me give you a whirlwind tour of how all this stuff came about. And it started out quite a while ago, when someone wrote one of the first successful computer viruses. And for those of you who aren't old enough, you have no idea how this infection was working -- namely, through these floppy disks. But the interesting thing about these computer virus infections was that, if you look at the rate at which the infection worked, they show this spiky behavior that you're used to from a flu virus. And it is in fact due to this arms race between hackers and operating system designers that things go back and forth. And the result is kind of a tree of life of these viruses, a phylogeny that looks very much like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
というわけで もし皆さんが 「一体 人工生命って何だ?」と お思いなら その研究の生い立ちを 駆け足で説明しましょう 事の始まりは 1990年 初めてコンピュータウィルスが 作られたときまで遡ります 当時を知らない若い方々には 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 感染経路はフロッピーディスクでした コンピュータウィルス感染に関して 興味深いのは 次のような点です 感染の発生数をグラフにすると このように先の尖った インフルエンザの 発生数のようなグラフになります 実はこの原因となっているのは ハッカーとOS開発者の間の いたちごっこの開発競争です その結果 ウィルスの 系統図のようなものができました この系統図は 一般的なウィルスの系統図と ほぼ一致するものです
So is that life? Not as far as I'm concerned. Why? Because these things don't evolve by themselves. In fact, they have hackers writing them. But the idea was taken very quickly a little bit further, when a scientist working at the Santa Fe Institute decided, "Why don't we try to package these little viruses in artificial worlds inside of the computer and let them evolve?" And this was Steen Rasmussen. And he designed this system, but it really didn't work, because his viruses were constantly destroying each other. But there was another scientist who had been watching this, an ecologist. And he went home and says, "I know how to fix this." And he wrote the Tierra system, and, in my book, is in fact one of the first truly artificial living systems -- except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
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 コンピュータウィルスは 自力では進化しないからです ハッカーが進化させていますからね 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 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 「この小さなウィルスたちを コンピュータ内の人工の世界で 勝手に進化させたらどうだろう?」 その科学者が スティーン・ラスムセンです 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 彼のウィルスたちは 絶えず殺し合っていたからです しかし このシステムを見ていた ある生態学者は 「自分ならこのシステムを 修正できる」と言って ティエラシステムを作りあげました これが私の本の中における最初の 本物の人工生命システムの1つです ただ これらのプログラムは 複雑化しませんでした
So having seen this work, worked a little bit on this, this is where I came in. And I decided to create a system that has all the properties that are necessary to see, in fact, the evolution of complexity, more and more complex problems constantly evolving. And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this. I had two undergraduate students at California Institute of Technology that worked with me. That's Charles Ofria on the left, Titus Brown on the right. They are now, actually, respectable professors at Michigan State University, but I can assure you, back in the day, we were not a respectable team. And I'm really happy that no photo survives of the three of us anywhere close together.
このシステムを見て 少し研究した後で 私が登場したわけです 私はシステムを作ることにしました 複雑化することができる あらゆる必要な性質を備え 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 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 私はカリフォルニア工科大学で 2人の学部生と一緒に研究をしていました 左がチャールズ・オフリアで 右がタイタス・ブラウンです 今では2人ともミシガン州立大学の 立派な教授です ただ当時は立派なチームとは 言えないことは確かでした 私たち3人が一緒にいる写真が 残っておらず 一安心です
But what is this system like? Well I can't really go into the details, but what you see here is some of the entrails. But what I wanted to focus on is this type of population structure. There's about 10,000 programs sitting here. And all different strains are colored in different colors. And as you see here, there are groups that are growing on top of each other, because they are spreading. Any time there is a program that's better at surviving in this world, due to whatever mutation it has acquired, it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
さて これはどんなシステムでしょう? ここで詳しく説明することはできませんが 少し中身を説明しましょう 焦点を当てたいのは このような集団の構造です ここには約1万個のプログラムがあります 異なる系統のプログラムは 異なる色で区別されていて それぞれが増殖するので ご覧のとおり 集団が重なりあって成長します どんなときも あるプログラムが この世界で生き抜くのにより適した性質を 何らかの突然変異で身に付けた場合 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
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic. And these kinds of experiments are started with programs that we wrote ourselves. We write our own stuff, replicate it, and are very proud of ourselves. And we put them in, and what you see immediately is that there are waves and waves of innovation. By the way, this is highly accelerated, so it's like a 1000 generations a second. But immediately, the system goes like, "What kind of dumb piece of code was this? This can be improved upon in so many ways, so quickly." So you see waves of new types taking over the other types. And this type of activity goes on for quite a while, until the main easy things have been acquired by these programs. And then, you see sort of like a stasis coming on where the system essentially waits for a new type of innovation, like this one, which is going to spread over all the other innovations that were before and is erasing the genes that it had before, until a new type of higher level of complexity has been achieved. And this process goes on and on and on.
それではここで起こることをお見せしましょう こういった実験は 私たちが自作した プログラムを使って始めました 独自のものを何度も作りました 私たちの自信作です このプログラムを システムに入力すると すぐに新種が どんどん出てきます ところで これは時間を短縮しています 1,000世代を 1秒にまとめたようなものです このシステムはすぐに こう反応します 「この馬鹿げたコードは何なんだ? こんなもの あらゆる方法で あっという間に改良できる」 新しい種の波が 他の種にとって代わっていきます 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 このような活動がしばらく続きます ここでは停滞状態がみられますが システムは待機しているだけで このように新種が生じると それが拡大し 以前は新種だったものを飲み込み それまで存在していた遺伝子を全て消し去り より複雑性を増した 新しいプログラムが完成します このプロセスは永遠に続くのです
So what we see here is a system that lives in very much the way we're used to how life goes. But what the NASA people had asked me really was, "Do these guys have a biosignature? Can we measure this type of life? Because if we can, maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else without being biased by things like amino acids." So I said, "Well, perhaps we should construct a biosignature based on life as a universal process. In fact, it should perhaps make use of the concepts that I developed just in order to sort of capture what a simple living system might be."
このシステムは 生命と全く同じように 展開していることがわかります 一方でNASAの人々が 知りたがっていたことがあります 「このプログラムには バイオシグネチャーはあるか? この種の生命を捉えられるか? 仮に出来るとすれば アミノ酸のような物質の有無に 惑わされることなく 地球外生命体を 発見できるかもしれない」 そこで私が提案したのは 普遍的なプロセスとしての生命に基づいて バイオシグネチャーを構築することでした 「それなら 私が展開した この概念を用いて シンプルな生命のシステムが どんなものかを捉えられるでしょう」
And the thing I came up with -- I have to first give you an introduction about the idea, and maybe that would be a meaning detector, rather than a life detector. And the way we would do that -- I would like to find out how I can distinguish text that was written by a million monkeys, as opposed to text that is in our books. And I would like to do it in such a way that I don't actually have to be able to read the language, because I'm sure I won't be able to. As long as I know that there's some sort of alphabet. So here would be a frequency plot of how often you find each of the 26 letters of the alphabet in a text written by random monkeys. And obviously, each of these letters comes off about roughly equally frequent.
そこで私は思いついたのですが ― 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 生命の存在そのものを 探知しようとするというよりは 生命が持つ「意味」を 捉えるということです ではどのように「意味」を捉えるのか 手始めに100万匹の猿が書いた文章と 本に書いてある文章を 区別する方法を 探ることにしましょう しかも書かれている言語を 読む必要がないようにしたいのです すべて読むのは無理ですからね 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 そこでこのようなグラフが得られました これは どれだけ頻繁に アルファベットの26文字それぞれが 猿の文章に使われているかを示しています ご覧の通り それぞれの文字は 概ね同じ回数使われています
But if you now look at the same distribution in English texts, it looks like that. And I'm telling you, this is very robust across English texts. And if I look at French texts, it looks a little bit different, or Italian or German. They all have their own type of frequency distribution, but it's robust. It doesn't matter whether it writes about politics or about science. It doesn't matter whether it's a poem or whether it's a mathematical text. It's a robust signature, and it's very stable. As long as our books are written in English -- because people are rewriting them and recopying them -- it's going to be there.
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 このようになります 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 フランス語の文章であれば グラフはやや異なります イタリア語やドイツ語でもね 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 でも必ず 特徴が現れます 内容が政治であろうが科学であろうが 詩であろうが 数学的な文章であろうが 必ず 特徴があるのです しかも 同じパターンの特徴がね その文章が英語で書かれている限りは 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 同じパターンが現れます
So that inspired me to think about, well, what if I try to use this idea in order, not to detect random texts from texts with meaning, but rather detect the fact that there is meaning in the biomolecules that make up life. But first I have to ask: what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you? Well it turns out, we have many different alternatives for such a set of building blocks. We could use amino acids, we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids. In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
ここに発想を得た私は このアイディアを使ってみようと思ったのです 意味のある文章の中から ランダムに書かれた文を探すためではなく そこになんらかの「意味」が存在する という事実を たくさんの生体分子の中から 見つけ出すためにです でもそのためにはまず 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 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 分かってきました アミノ酸が使えるかもしれないし 核酸やカルボン酸 脂肪酸が使えるかもしれません 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 アイディアを検証するために
So that we actually, to test this idea, first took a look at amino acids and some other carboxylic acids. And here's the result. Here is, in fact, what you get if you, for example, look at the distribution of amino acids on a comet or in interstellar space or, in fact, in a laboratory, where you made very sure that in your primordial soup, there is no living stuff in there. What you find is mostly glycine and then alanine and there's some trace elements of the other ones. That is also very robust -- what you find in systems like Earth where there are amino acids, but there is no life.
まずはアミノ酸と いくつかのカルボン酸を調べました これがその結果です このようなグラフが得られるのは 例えば彗星や星間空間 あるいは 実験室で作った 生物が入っていないことが確実な 原始スープの アミノ酸の頻度分布を 調べた場合です 観察されるのはもっぱら グリシンとアラニンであり あとは その他のアミノ酸の 痕跡です 同じような特徴が現れるのは 地球に似た環境で アミノ酸はあるけれど
But suppose you take some dirt and dig through it and then put it into these spectrometers, because there's bacteria all over the place; or you take water anywhere on Earth, because it's teaming with life, and you make the same analysis; the spectrum looks completely different. Of course, there is still glycine and alanine, but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids, that are being produced because they are valuable to the organism. And some other ones that are not used in the set of 20, they will not appear at all in any type of concentration. So this also turns out to be extremely robust. It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up, whether it's bacteria or any other plants or animals. Anywhere there's life, you're going to have this distribution, as opposed to that distribution. And it is detectable not just in amino acids.
生命のないところです しかし地球上で 泥を掘ってみたとして その泥を分光計にかけると バクテリアだらけですし 地球上 どこで水を採取しても 水は生命に溢れていますから 同じ分析をしてみると 全く異なるグラフが得られます もちろん グリシンやアラニンはありますが その他に分子量の大きなアミノ酸があるのです このアミノ酸が生成されるのは それが生物に欠かせない物質だからです タンパク質を構成する 20種類のアミノ酸を除く 他のアミノ酸は 全く現れません つまり これも明確な特徴です どんな堆積物を使おうが 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 生命のあるところでは必ず このような頻度分布が得られるのです こちらの分布ではなくてね 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
Now you could ask: Well, what about these Avidians? The Avidians being the denizens of this computer world where they are perfectly happy replicating and growing in complexity. So this is the distribution that you get if, in fact, there is no life. They have about 28 of these instructions. And if you have a system where they're being replaced one by the other, it's like the monkeys writing on a typewriter. Each of these instructions appears with roughly the equal frequency. But if you now take a set of replicating guys like in the video that you saw, it looks like this. So there are some instructions that are extremely valuable to these organisms, and their frequency is going to be high. And there's actually some instructions that you only use once, if ever. So they are either poisonous or really should be used at less of a level than random. In this case, the frequency is lower. And so now we can see, is that really a robust signature? I can tell you indeed it is, because this type of spectrum, just like what you've seen in books, and just like what you've seen in amino acids, it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust, it's going to reflect the environment.
次に「アヴィディアン」の場合を 見てみましょう アヴィディアンとは コンピュータの中の生き物で 複製を繰り返し 複雑化していきます これは生命が存在しない時の 分布を表しています アヴィディアンは 28個ほどの命令群を持っています そして 命令が他のものと 交換可能なシステムでは その分布は 猿の文章の特徴に似たものになります つまり これらの命令は だいたい同じような頻度で現れるということです しかし 先ほどのビデオのような環境で 複製をしていくと 分布はこのようになります 命令の中にはアヴィディアンにとって 非常に重要なものがあり その命令が現れる頻度は高くなるのです さらに一度しか使われない 命令すらあるのです そういう命令は有害なものか あるいは偶然よりも 低い確率で使われるべき命令で この場合は頻度が低くなります これは確かな特徴と言えるでしょうか? そう言えるでしょう なぜなら 文章の例やアミノ酸の例で見られたような このようなタイプの分布は 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 ある特徴を示すからです
So I'm going to show you now a little experiment that we did. And I have to explain to you, the top of this graph shows you that frequency distribution that I talked about. Here, that's the lifeless environment where each instruction occurs at an equal frequency. And below there, I show, in fact, the mutation rate in the environment. And I'm starting this at a mutation rate that is so high that even if you would drop a replicating program that would otherwise happily grow up to fill the entire world, if you drop it in, it gets mutated to death immediately. So there is no life possible at that type of mutation rate. But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak, and then there's this viability threshold where now it would be possible for a replicator to actually live. And indeed, we're going to be dropping these guys into that soup all the time.
次にお見せするのは私が行った実験ですが まずグラフの説明からすると 上のグラフは 先ほどの頻度分布です 生命がない場合の分布なので それぞれの命令が 同じ頻度で現れます そして下のグラフは その環境で突然変異の起こる確率です 普通ならば複製プログラムが機能して 世界を埋め尽くすまで 複製を続けるのでしょうが 突然変異が起きやすいように設定して 実験を始めると すぐに変異をして死んでしまうのです 変異の確率が高すぎると 生命は生きていけないのですね 次に変異の確率をだんだん下げていって 生存が可能になる閾値に達すると 複製をして生き延びることが できるようになりました この間も この世界に生命体を 投入し続けます
So let's see what that looks like. So first, nothing, nothing, nothing. Too hot, too hot. Now the viability threshold is reached, and the frequency distribution has dramatically changed and, in fact, stabilizes. And now what I did there is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again. And of course, it reaches the viability threshold. And I'm just showing this to you again because it's so nice. You hit the viability threshold. The distribution changes to "alive!" And then, once you hit the threshold where the mutation rate is so high that you cannot self-reproduce, you cannot copy the information forward to your offspring without making so many mistakes that your ability to replicate vanishes. And then, that signature is lost.
結果はこのようになります はじめは何も起きません まだまだ変異率が高すぎます ここで生存可能な閾値に達して 頻度分布も 大きく変化し そして 安定しました 次に私がしたことは すこし意地悪ですが また変異率を上げていったのです もちろん また生存閾値に到達して無反応になります もう一度お見せしましょう すばらしい分布ですからね 生存閾値に到達し 分布は 「生きている」状態になります そしてまた生存閾値以上になると 変異率が高すぎるため 自己複製を行うことが出来なくなります つまり遺伝情報をコピーして 子孫に伝える際に エラーが多くなりすぎて 複製する能力が失われ 特徴のない分布となります
What do we learn from that? Well, I think we learn a number of things from that. One of them is, if we are able to think about life in abstract terms -- and we're not talking about things like plants, and we're not talking about amino acids, and we're not talking about bacteria, but we think in terms of processes -- then we could start to think about life not as something that is so special to Earth, but that, in fact, could exist anywhere. Because it really only has to do with these concepts of information, of storing information within physical substrates -- anything: bits, nucleic acids, anything that's an alphabet -- and make sure that there's some process so that this information can be stored for much longer than you would expect -- the time scales for the deterioration of information. And if you can do that, then you have life.
この実験から いくつものことを学ぶことができますね 一つは 生命とは何かを抽象的に考えることが できるようになれば ― つまり 植物とか アミノ酸とか バクテリアについてではなく プロセスの点から考えると 生命を地球上だけでなく どこにでも存在しうるものとして 考えることができるということです 生命と関係しているのは 物理的な媒体に蓄えられた情報 ただそれだけなのですから 媒体となるのは ビットだろうと 核酸だろうと アルファベットになるものなら 何でもいいのです そしてその情報が消滅していかないよう 私たちが考えるよりもずっと長い間 情報を蓄えておくための 何らかのプロセスが必要です それが確保できれば 生命が出現します
So the first thing that we learn is that it is possible to define life in terms of processes alone, without referring at all to the type of things that we hold dear, as far as the type of life on Earth is. And that, in a sense, removes us again, like all of our scientific discoveries, or many of them -- it's this continuous dethroning of man -- of how we think we're special because we're alive. Well, we can make life; we can make life in the computer. Granted, it's limited, but we have learned what it takes in order to actually construct it. And once we have that, then it is not such a difficult task anymore to say, if we understand the fundamental processes that do not refer to any particular substrate, then we can go out and try other worlds, figure out what kind of chemical alphabets might there be, figure enough about the normal chemistry, the geochemistry of the planet, so that we know what this distribution would look like in the absence of life, and then look for large deviations from this -- this thing sticking out, which says, "This chemical really shouldn't be there." Now we don't know that there's life then, but we could say, "Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical and see where it comes from." And that might be our chance of actually discovering life when we cannot visibly see it.
つまり 私たちはまず プロセスだけを考えれば 生命を定義することが出来ます この時 地球上の生命のような 私たちが大切にしているものを 考える必要はありません この発見は これまで私たちがしてきた 多くの科学的発見と同じように 「生命は特別な存在だ」という 私たちの考えを 覆しつつあると言えるでしょう 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 当然 限界はあります でも 生命を作りだすために 必要なものはわかっています そして それがわかれば 難しい問題は なくなります つまり 特定の媒体に依らない 普遍的なプロセスさえ 理解してしまえば 地球外へ飛び出し 調査をして どんな化学物質のアルファベットが 存在するかを知り その星の通常の化学的組成や 地質科学的性質を推測して 生命がいない場合の 分布を知ることができます その分布から大きく隔たる場合 ― 例えば ある物質が 目立つとしましょう それでもまだ 生命が存在するとは言えませんが 少なくとも その化学物質を詳しく調べて 何に由来するのかを 確かめようとするでしょう この試みが 目に見えない生命を 発見する可能性を 私たちに与えてくれるのです
And so that's really the only take-home message that I have for you. Life can be less mysterious than we make it out to be when we try to think about how it would be on other planets. And if we remove the mystery of life, then I think it is a little bit easier for us to think about how we live, and how perhaps we're not as special as we always think we are. And I'm going to leave you with that.
今日はこれだけは覚えて帰ってください 他の惑星で生命は どのように存在しているかを 考えてみれば 生命は それほど神秘的でないと気付くでしょう 神秘的でないとわかれば 私たちが生命たる所以や 人間がそれほど 特別な存在ではないということを 考えやすくなるのではないでしょうか これが私が伝えたかったことです
And thank you very much.
どうもありがとうございました
(Applause)
(拍手)