If you ask people about what part of psychology do they think is hard, and you say, "Well, what about thinking and emotions?" Most people will say, "Emotions are terribly hard. They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work. But thinking is really very straightforward: it's just sort of some kind of logical reasoning, or something. But that's not the hard part."
心理学で難しいのは何かと言われたら 何と答えるでしょう? 思考と感情ではどっちが難しいか? 多くの人は言うでしょう 「感情は難しそうだ すごく複雑で どんな仕組みなのか見当も付かない でも思考は 非常に分かりやすいもので 論理的推論の一種にすぎないと思う そんなに難しくはないと思うな」
So here's a list of problems that come up. One nice problem is, what do we do about health? The other day, I was reading something, and the person said probably the largest single cause of disease is handshaking in the West. And there was a little study about people who don't handshake, and comparing them with ones who do handshake. And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake, because they must be hiding. And the people who avoid that have 30 percent less infectious disease or something. Or maybe it was 31 and a quarter percent. So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth, let's start with that. And since I got that idea, I've had to shake hundreds of hands. And I think the only way to avoid it is to have some horrible visible disease, and then you don't have to explain.
問題をリストアップしてみました 考えるべき問題の一つ目は 健康問題をどうすべきか? 先日 ある記事が目にとまりました 西洋において 病気の最大の原因はおそらく握手である というのです 握手しない人と 握手する人を比較した 調査結果がありました 握手をしない人をどこで見つければよいのか 全く分かりませんけど 隠れていることでしょうから 握手を避ける人は 病気にかかる可能性が30パーセントも低いそうです 31と1/4パーセントだったかもしれません だから 本当に病気の蔓延を防ぎたいのであれば 握手防止から取り組むことです この話を知った後も 何百回も握手をしなければなりませんでした 握手を避ける唯一の方法はたぶん 見るもおぞましい 病気に罹ることでしょう 説明する必要はなくなります
Education: how do we improve education? Well, the single best way is to get them to understand that what they're being told is a whole lot of nonsense. And then, of course, you have to do something about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you. Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty. How do we make stable societies? Longevity. Okay, there're lots of problems to worry about.
教育 ― 教育を改善するにはどうすれば良いのでしょう 最良の方法は 聞いている内容は デタラメだらけだと 分からせることです 取捨するために みんな話をよく聞くようになるでしょう 汚染 エネルギー不足 環境多様性 貧困 どうすれば 安定した社会を作ることができるか? 長寿もそう 考えなければならない問題はたくさんあります
Anyway, the question I think people should talk about -- and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be? And I think it should be about 100 million or maybe 500 million. And then notice that a great many of these problems disappear. If you had 100 million people properly spread out, then if there's some garbage, you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot. Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it. The problem is, how many people should there be? And it's a sort of choice we have to make.
しかし本当に議論すべき問題は この話題はタブーなのですが 人口はどのくらいであるべきかということです 1億人とか 5億人といったところでしょう そうなれば こういった問題の多くは消えるでしょう 人口が1億人であり 適度に分布していれば ゴミがあっても適当に捨てることができます 見えないどこかへ捨てれば 勝手に腐ってくれるのです 海に捨てたとしても 魚が食べてくれるはずです 人口をどれくらいにすべきかが問題です ここで選択をしなければなりません
Most people are about 60 inches high or more, and there's these cube laws. So if you make them this big, by using nanotechnology, I suppose -- (Laughter) -- then you could have a thousand times as many. That would solve the problem, but I don't see anybody doing any research on making people smaller. Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children. And there's one solution that's probably only a few years off. You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23 from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out, but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people and you give them a scanner, or whatever you need, and they look at their chromosomes and each of them says which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes any more, even. So each child has 46 parents, and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children. Wouldn't that be enough? And then the children would get plenty of support, and nurturing, and mentoring, and the world population would decline very rapidly and everybody would be totally happy.
多くの人は身長が150センチ以上あり 空間の無駄です もし1/10にできれば ナノテクか何かを使うんでしょうが… (笑い) 人口が千倍になっても大丈夫 問題は解決しますが 人を小さくする研究というのは聞いたことがありません 人口を減らせれば良いのですが 子供を欲しがる人はたくさんいます たぶん数年以内に実現可能になる解決方法があります 人間には46の染色体があります 幸運な方は両親から 23ずつ受け継いでいますが 一つ余計だったり不足したりもします そこで 祖父母や曾祖父母の世代を飛ばして 高祖父母の世代に遡りましょう そして46人集めて スキャナーか何かを渡し 好きな染色体を一つ選んでもらえば良いのです 性が2つでなければいけない理由はありません それぞれの子供は46人の親を持つことになります そして46人の親のグループに 15人の子供を持たせることにします 十分な数ではないでしょうか? 子供たちは十分な支援と保護を受けて育つことができ 世界の人口も急激に減少するでしょう 誰もが幸せになることができるのです
Timesharing is a little further off in the future. And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice, called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars." They're both wonderful and largely the same, except that computers happened in between. And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong. The future must have some computers." So in the second version of it, there are 100 billion or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies, or whatever they have in the future. And you let a few million of them out at a time. A person comes out, they live for a thousand years doing whatever they do, and then, when it's time to go back for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter -- but there really aren't very many people on Earth at a time. And you get to think about yourself and your memories, and before you go back into suspension, you edit your memories and you change your personality and so forth. The plot of the book is that there's not enough diversity, so that the people who designed the city make sure that every now and then an entirely new person is created. And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says, maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
タイムシェアリングはもう少し先の話です アーサー C クラークが2度 素晴らしい小説を書いています 「銀河帝国の崩壊」と「都市と星」です どちらも素晴らしい作品で ストーリーはほぼ同じですが コンピュータ誕生の前後という違いがあります アーサーは前の作品を見て それが間違いだと思いました 未来にはコンピュータが存在するはずだと 二つ目の作品では 地球は1000億だか1兆だかの人口があるのですが みんなハードディスクやフロッピーの 未来版の中に格納されています 同時に外に出られるのは数百万人 いったん外に出ると 一千年間生き続けます やりたいことをやり 時が来たらディスクに戻って 何万年とか何億年という時を過ごします 数字は問題ではありません いずれにせよ 同時に地上に存在する人間の数は多くはないのです そして 自分自身や記憶を検討し 休止状態に戻る前に 自分の記憶を編集し 人格などを修正してしまうこともできるのです このままでは十分な多様性が確保できませんから この都市の設計者たちは 時々 新しい人が生まれてくるようにしています やがて生まれたアルビンという人物が これは正しい方法ではないと考え システムを全て破壊してしまうのです
I don't think the solutions that I proposed are good enough or smart enough. I think the big problem is that we're not smart enough to understand which of the problems we're facing are good enough. Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL. As you remember, at some point in the book for "2001," HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior with the triviality of the people on the spaceship, you can see what's written between the lines. Well, what are we going to do about that? We could get smarter. I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees, but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face, either in abstract mathematics or in figuring out economies, or balancing the world around. So one thing we can do is live longer. And nobody knows how hard that is, but we'll probably find out in a few years. You see, there's two forks in the road. We know that people live twice as long as chimpanzees almost, and nobody lives more than 120 years, for reasons that aren't very well understood. But lots of people now live to 90 or 100, unless they shake hands too much or something like that. And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills and knowledge to solve some problems. So that's one way of going about it. And as I said, we don't know how hard that is. It might be -- after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee, so we're sort of three and a half or four times, have four times the longevity of most mammals. And in the case of the primates, we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees, in the present state of knowledge, which is absolute hogwash, maybe by just a few hundred genes.
ご紹介した解決法が 優れているとか 賢明なものだとは思いません 大きな問題は 直面する問題のうちどれを解決すべきか 理解できるほど 我々が賢くないということです そこで我々はHALのような超知性マシンを建設せねばなりません ご存じでしょう 「2001年宇宙の旅」の中で HALは 宇宙が非常に大きく 壮大かつ深淵で 頭の悪い宇宙飛行士には理解できないことを悟ります HALの行動と 宇宙船に乗る人間の取るに足りない行動を比較すれば 著者の言わんとすることが分かると思います どうすれば良いのでしょう? 我々は賢明になることができます チンパンジーと比べれば 結構賢いと言えるでしょう しかし直面する巨大な問題に対応するには十分ではありません 理論数学においても 経済学的な問題においても 世界のバランスを取ることにしてもです 出来ることとして 長生きするということがあります どのくらい困難なことかは分かりませんが 数年後にはなんとかなるのではないでしょうか ここに分かれ道があります 人の寿命はチンパンジーの約2倍ですが 120歳以上長生きする人はほとんどいません その理由はよく分っていません しかし 90歳や100歳まで長生きする人はたくさんいます 握手みたいな危険な行為を避けていれば もし人が200歳まで生きることができれば 問題解決に必要な技術や知識を蓄積することができるかもしれません これも一つの方法ではないでしょうか どの程度難しいことなのか分かりません そう ほとんどの哺乳類はチンパンジーの半分の寿命しかありません 確かに ヒトは哺乳類の多くよりも3.5倍から4倍も 長生きです でも 霊長類に関して言えば 遺伝子はほとんど同じです 人間とチンパンジーの遺伝子の違いは 現在の知識によれば…これはクズみたいなものですが… たった数百個にすぎないらしいのです
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet. And whatever you do, don't read anything about genetics that's published within your lifetime, or something. (Laughter) The stuff has a very short half-life, same with brain science. And so it might be that if we just fix four or five genes, we can live 200 years. Or it might be that it's just 30 or 40, and I doubt that it's several hundred. So this is something that people will be discussing and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody who sees something wrong with whatever you have in mind. (Laughter) And it's very hard to find an ethicist who considers any change worth making, because he says, what about the consequences? And, of course, we're not responsible for the consequences of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones. And yet two random people will mate and have this child, and both of them have some pretty rotten genes, and the child is likely to come out to be average. Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
遺伝学者は いまだ自分で何をやっているのか分かってないのです 遺伝学については何も読むべきではないと思います 皆さんが生きている間に発表される遺伝学に関しては (笑い) 遺伝子研究は 脳科学同様 移り変わりがとても速いのです 4つか5つの遺伝子を修正すれば 人は200歳まで生きられるかもしれません 30とか40かもしれませんが 数百には ならないでしょう これは大いに議論されることでしょう 倫理学者…つまり私達が何を考えようと 悪い点を見つけ出す人たちのことですが (笑い) どんな変化であれ倫理学者は やる価値を認めません どんな結果をもたらすかわからないと言うのです もちろん 我々は今でも結果に対する責任を負ってはいません クローンに対する抵抗と同じです 偶然出会った二人が子供をつくります どちらにも良くない遺伝子が少しあります 生まれてくるのは 平均的な子供になることでしょう チンパンジーの基準で言えば非常に優秀な子供です
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years, then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years. And so there won't be any workforce. And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have, is that a society that doesn't have people of working age is in real trouble. And things are going to get worse, because there's nobody to educate the children or to feed the old. And when I'm talking about a long lifetime, of course, I don't want somebody who's 200 years old to be like our image of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
人の寿命が延びれば 人口増加の問題に直面することになります なぜなら 人の寿命が200歳とか1,000歳になったとき その生涯に一人しか子供を持たせることができないのです そうすると 労働力が無くなります ローリー ギャレットが指摘したように 労働年齢の世代が存在しない社会は 本当に悲惨な状態になります 様々なことが悪化するでしょう 子供を教育する人も 高齢者の面倒をみる人もいないのですから 長寿について話をしていますが もちろん 200歳と言っても我々が今想像するような200歳ではありません 200歳というのは 普通は死んでしまっていますけどね
You know, there's about 400 different parts of the brain which seem to have different functions. Nobody knows how most of them work in detail, but we do know that there're lots of different things in there. And they don't always work together. I like Freud's theory that most of them are cancelling each other out. And so if you think of yourself as a sort of city with a hundred resources, then, when you're afraid, for example, you may discard your long-range goals, but you may think deeply and focus on exactly how to achieve that particular goal. You throw everything else away. You become a monomaniac -- all you care about is not stepping out on that platform. And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth. So I see emotions as highly evolved subsets of your capability. Emotion is not something added to thought. An emotional state is what you get when you remove 100 or 200 of your normally available resources.
脳は400のパーツから構成されていますが それぞれに固有の機能があるようです 詳細はよく分かっていません しかし 様々なものが存在していることは分かっています 全てが常に協調して働く訳ではありません 打ち消す働きが大半であるというフロイトの理論もあります 自分を百のリソースを持つ都市だと考えてみてください 恐怖に直面したとき 長期的な目標は諦めて 直面する恐怖を解決することだけに 集中することになることでしょう それ以外は一切行わなくなり 偏執狂となります その枠からはみ出さないようにすることだけが大切になります 例えば お腹がすくと 食べ物はより魅力的になります 感情というのは能力のサブセットが高度に発達したものなのです 感情は思考に何かが追加されたものではありません 感情的状態というのは 通常利用可能なリソースが 100個とか200個取り除かれた状態なのです
So thinking of emotions as the opposite of -- as something less than thinking is immensely productive. And I hope, in the next few years, to show that this will lead to smart machines. And I guess I better skip all the rest of this, which are some details on how we might make those smart machines and -- (Laughter) -- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you. This is a problem of such and such a type, and therefore there's a certain way or ways of thinking that are good for that problem. So I think the future, main problem of psychology is to classify types of predicaments, types of situations, types of obstacles and also to classify available and possible ways to think and pair them up. So you see, it's almost like a Pavlovian -- we lost the first hundred years of psychology by really trivial theories, where you say, how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is, after we go through a lot of levels, including designing a huge, messy system with thousands of ports, we'll end up again with the central problem of psychology. Saying, not what are the situations, but what are the kinds of problems and what are the kinds of strategies, how do you learn them, how do you connect them up, how does a really creative person invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
感情を逆に 思考以下のものと捉えるなら 非常に生産的になります 今後数年で それが知的なマシンにつながることを示せたらと思います 残りの部分はスキップします その知的なマシンをどうやって作るかという話なんですが… (笑い) 中心になるアイデアは 本当に知的なマシンの核になるのは ある種の問題に直面していると認識するということです これはしかじかのタイプの問題だから この問題にはこういうアプローチが有効だと 判断するということです 将来の心理学の主要な課題は 状況や障害のタイプを分類し そして利用可能な手段も分類して その組み合わせを考えるということだと思います パブロフの条件反射のようなものです 心理学は最初の百年を 人は状況への反応をどう学習するのかという つまらない理論によって失いました 私が言っているのは 何千の部品からなる乱雑な巨大システムも設計し 多くの段階を通過した我々は 心理学の中心的問題に直面することになるということです 問うべきは状況が何かではなく 問題の種類は何か 戦略の種類は何か それをどう学び どう繋ぎ合わせるのか 本当に創造的な人間は 利用可能なリソースから 新しい思考法をどう考え出すのか といったことなのです
So, I think in the next 20 years, if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence, like neural nets and genetic algorithms and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say, can we make a system that can use all those things for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets; we know that others, neural nets are hopeless on them. Genetic algorithms are great for certain things; I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you. (Laughter)
今後の20年間で ニューラルネットや遺伝的アルゴリズム それにルールベースのシステムなど 人工知能への従来のアプローチを脱却できればと思います そして視点を少しばかり高くして 問題に合ったやり方ができるよう これらのものを全部使うシステムを作りたいと思います ニューラルネットに向いた問題もあります しかし中には ニューラルネットでは絶望的な問題もあります 遺伝的アルゴリズムも特定の問題には有効です 弱点は分かっていますが お伝えするのは止めておきましょう (笑い)
Thank you. (Applause)
ありがとうございました (拍手)