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字幕表 動画を再生する

  • This is an image of the planet Earth.

    これは 地球の画像です

  • It looks very much like the Apollo pictures

    アポロ17号から撮影された あの有名な写真に

  • that are very well known.

    よく似ていますよね

  • There is something different;

    でも ちょっと違います

  • you can click on it,

    この画像はクリックでき

  • and if you click on it,

    クリックすることで

  • you can zoom in on almost any place on the Earth.

    地球上の ほぼ全ての地点に ズームインできます

  • For instance, this is a bird's-eye view

    例えば これは 空から見た―

  • of the EPFL campus.

    ローザンヌ工科大学(EPFL)の キャンパスです

  • In many cases, you can also see

    多くの場合

  • how a building looks from a nearby street.

    近くの通りから見た 建物の様子も見ることができます

  • This is pretty amazing.

    本当に素晴らしいことです

  • But there's something missing in this wonderful tour:

    でも この素敵なツアーには あることが欠けています

  • It's time.

    「時間」です

  • i'm not really sure when this picture was taken.

    この写真がいつ撮影されたのか 分からないばかりか

  • I'm not even sure it was taken

    空撮写真と 同じ時期に

  • at the same moment as the bird's-eye view.

    撮られたのかさえ 分かりません

  • In my lab, we develop tools

    私の研究室で 開発しているツールは

  • to travel not only in space

    空間だけでなく

  • but also through time.

    時間を超えて 旅ができるようにします

  • The kind of question we're asking is

    私たちが投げかけている 問いはこうです

  • Is it possible to build something

    過去のGoogleマップのようなものを 作れないか?

  • like Google Maps of the past?

    過去のGoogleマップのようなものを 作れないか?

  • Can I add a slider on top of Google Maps

    つまり Googleマップの上部に スクロールバーを付けて

  • and just change the year,

    それで年を遡れるように できないか?

  • seeing how it was 100 years before,

    百年前や

  • 1,000 years before?

    千年前の様子を

  • Is that possible?

    見られるようにできないか?

  • Can I reconstruct social networks of the past?

    過去のソーシャル・ネットワークを 再現できないか?

  • Can I make a Facebook of the Middle Ages?

    中世のFacebookを作れないか?

  • So, can I build time machines?

    タイムマシンを作れないか?

  • Maybe we can just say, "No, it's not possible."

    単に「不可能だ」と言うことも できるでしょう

  • Or, maybe, we can think of it from an information point of view.

    しかし 情報という観点から 考えたらどうでしょう

  • This is what I call the information mushroom.

    これは 「キノコ型情報」と 呼んでいるもので

  • Vertically, you have the time.

    縦軸に 時間

  • and horizontally, the amount of digital information available.

    横軸に デジタル情報蓄積量を 示したグラフです

  • Obviously, in the last 10 years, we have much information.

    過去10年 たくさんの情報があることは 一目瞭然ですね

  • And obviously the more we go in the past, the less information we have.

    そして 時間を遡るにつれ 情報は減っていきます

  • If we want to build something like Google Maps of the past,

    過去のGoogleマップや

  • or Facebook of the past,

    Facebookを作るためには

  • we need to enlarge this space,

    この部分を広げて ちょうど

  • we need to make that like a rectangle.

    長方形にする必要があります

  • How do we do that?

    どうすればいいでしょうか?

  • One way is digitization.

    1つは デジタル化です

  • There's a lot of material available --

    資料は たくさんあります

  • newspaper, printed books, thousands of printed books.

    新聞や書籍― それも何千という書籍です

  • I can digitize all these.

    これらを全て デジタル化して

  • I can extract information from these.

    そこから情報を 抽出できます

  • Of course, the more you go in the past, the less information you will have.

    もちろん 昔に行くにつれ 情報は少なくなるので

  • So, it might not be enough.

    十分では ないかもしれません

  • So, I can do what historians do.

    ですから 歴史学者のように

  • I can extrapolate.

    「推定」を行うのです

  • This is what we call, in computer science, simulation.

    コンピュータ科学の世界で言う シミュレーションです

  • If I take a log book,

    ここに 航海日誌が あるとしましょう

  • I can consider, it's not just a log book

    それを ただの日誌で バチカンの船長が

  • of a Venetian captain going to a particular journey.

    ある航海をつづるもの と捉えるのではなく

  • I can consider it is actually a log book

    その日誌に 書かれているのは

  • which is representative of many journeys of that period.

    当時 数多くされた航海の 代表例だと捉えるのです

  • I'm extrapolating.

    こうして推定を するわけです

  • If I have a painting of a facade,

    建物の外観を 描いた絵があれば

  • I can consider it's not just that particular building,

    それを単に 特定の建物を 描いたものとするのではなく

  • but probably it also shares the same grammar

    おそらく同じ構造は 情報が残っていない―

  • of buildings where we lost any information.

    ほかの建物にも 採用されていたと考えるのです

  • So if we want to construct a time machine,

    ですから タイムマシンを作るのに

  • we need two things.

    必要なものは2つです

  • We need very large archives,

    大量の保存記録と

  • and we need excellent specialists.

    優秀な専門家です

  • The Venice Time Machine,

    ヴェネツィア・タイムマシンという

  • the project I'm going to talk to you about,

    プロジェクトについて お話しします

  • is a joint project between the EPFL

    これは ローザンヌ工科大学と

  • and the University of Venice Ca'Foscari.

    ヴェネツィア・カ・フォスカリ大学との 共同プロジェクトです

  • There's something very peculiar about Venice,

    ヴェネツィアに 特有なのは

  • that its administration has been

    政府がずっと

  • very, very bureaucratic.

    非常に官僚的であることです

  • They've been keeping track of everything,

    あらゆることを 記録してきています

  • almost like Google today.

    今日のGoogleのようなものです

  • At the Archivio di Stato,

    ヴェネツィアの古文書館には

  • you have 80 kilometers of archives

    全長80キロにわたる 保管庫があり

  • documenting every aspect

    ヴェネツィア生活の 全てが

  • of the life of Venice over more than 1,000 years.

    千年以上にわたり 記録されてきています

  • You have every boat that goes out,

    出航・到着した船も

  • every boat that comes in.

    全て分かります

  • You have every change that was made in the city.

    市内の あらゆる変化が 記録されています

  • This is all there.

    これらの情報は 全て そこにあるのです

  • We are setting up a 10-year digitization program

    今 デジタル化の 10年計画を立てており

  • which has the objective of transforming

    この膨大な資料を

  • this immense archive

    巨大な情報システムに

  • into a giant information system.

    変えようとしています

  • The type of objective we want to reach

    目標として 掲げているのは

  • is 450 books a day that can be digitized.

    一日 450冊の本を デジタル化することです

  • Of course, when you digitize, that's not enough,

    当然 デジタル化したところで 十分ではありません

  • because these documents,

    というのも これらの文書が

  • most of them are in Latin, in Tuscan,

    書かれているのは たいてい ラテン語やトスカナ語

  • in Venetian dialect,

    ヴェネツィアの方言なので

  • so you need to transcribe them,

    文字に起こして

  • to translate them in some cases,

    場合により 翻訳もして

  • to index them,

    索引を付ける必要があり

  • and this is obviously not easy.

    どう見ても 簡単なことではないのです

  • In particular, traditional optical character recognition method

    特に これまでの 光学式文字認識(OCR)方法は

  • that can be used for printed manuscripts,

    印刷原稿には 使えますが

  • they do not work well on the handwritten document.

    手書きの文書となると うまく行きません

  • So the solution is actually to take inspiration

    これを解決するため 参考にしたのは

  • from another domain: speech recognition.

    音声認識の 分野です

  • This is a domain of something that seems impossible,

    音声認識は 不可能と思われたことですが

  • which can actually be done,

    ただ条件を 加えるだけで

  • simply by putting additional constraints.

    実現することが できます

  • If you have a very good model

    必要なのは 使われている言語の―

  • of a language which is used,

    良いモデルです

  • if you have a very good model of a document,

    つまり 構成が整った文書の―

  • how well they are structured.

    良いモデルがあれば よいのです

  • And these are administrative documents.

    これらは 行政文書ですから

  • They are well structured in many cases.

    多くは 構成が整っています

  • If you divide this huge archive into smaller subsets

    膨大な保存記録を 細かく分類し

  • where a smaller subset actually shares similar features,

    同じような特徴ごとに 分類ができれば

  • then there's a chance of success.

    うまくいく可能性が あります

  • If we reach that stage, then there's something else:

    その段階まで行けば 他のこともできます

  • we can extract from this document events.

    この文書から 出来事を抽出できるのです

  • Actually probably 10 billion events

    実際 おそらく この保存記録から

  • can be extracted from this archive.

    100万件の出来事が 抽出できます

  • And this giant information system

    さらに この巨大な 情報システムは

  • can be searched in many ways.

    さまざまな方法で 検索できます

  • You can ask questions like,

    こんな質問も できます

  • "Who lived in this palazzo in 1323?"

    「1323年に この宮殿に 住んでいたのは誰?」

  • "How much cost a sea bream at the Realto market

    「1434年に レアルト市場で

  • in 1434?"

    鯛はいくらで 売られていた?」

  • "What was the salary

    「ムラノのガラス職人の

  • of a glass maker in Murano

    給料はいくらだった?

  • maybe over a decade?"

    例えば この10年で」

  • You can ask even bigger questions

    もっと大きな質問もできます

  • because it will be semantically coded.

    意味に応じて コード化されているからです

  • And then what you can do is put that in space,

    それを場所と 結びつけることもできます

  • because much of this information is spatial.

    多くの情報は 場所と関係しているからです

  • And from that, you can do things like

    そこから この都市の

  • reconstructing this extraordinary journey

    素晴らしい歴史を たどることができます

  • of that city that managed to have a sustainable development

    この都市が 千年以上もの時を超えて

  • over a thousand years,

    常に環境との 均衡を保ちながら

  • managing to have all the time

    持続的な発展を とげてきた―

  • a form of equilibrium with its environment.

    その軌跡を たどるのです

  • You can reconstruct that journey,

    都市の歴史を 再構築して

  • visualize it in many different ways.

    さまざまな形で ビジュアル化できます

  • But of course, you cannot understand Venice if you just look at the city.

    当然 ヴェネツィアを理解するには その都市だけではなく

  • You have to put it in a larger European context.

    広くヨーロッパという 文脈で見る必要があります

  • So the idea is also to document all the things

    ですから ヨーロッパで起こった―

  • that worked at the European level.

    全ての事柄を 記録するのです

  • We can reconstruct also the journey

    海洋帝国時代の ヴェネツィアの動きを

  • of the Venetian maritime empire,

    再現することも できます

  • how it progressively controlled the Adriatic Sea,

    どのようにアドリア海の 支配を強めていき

  • how it became the most powerful medieval empire

    どのように 当時

  • of its time,

    中世で最強の帝国になり

  • controlling most of the sea routes

    東から南にわたる

  • from the east to the south.

    ほとんどの海上航路を押さえたかです

  • But you can even do other things,

    他のこともできます

  • because in these maritime routes,

    こうした海上航路には

  • there are regular patterns.

    決まったパターンがあるからです

  • You can go one step beyond

    さらに一歩進めて

  • and actually create a simulation system,

    シミュレーション・システムを作り

  • create a Mediterranean simulator

    地中海のシミュレーターを作れば

  • which is capable actually of reconstructing

    欠けている情報でさえ

  • even the information we are missing,

    再構築をすることができ

  • which would enable us to have questions you could ask

    こんな質問も 受けられるようになります

  • like if you were using a route planner.

    まるで旅行代理店に 相談する感じで

  • "If I am in Corfu in June 1323

    「1323年6月に コルフ島から

  • and want to go to Constantinople,

    コンスタンチノープルに行くには

  • where can I take a boat?"

    どこで船に乗ればよいですか?」と

  • Probably we can answer this question

    おそらく この質問へは

  • with one or two or three days' precision.

    1日、2日、あるいは3日の 誤差で答えられます

  • "How much will it cost?"

    「いくらかかりますか?」

  • "What are the chance of encountering pirates?"

    「海賊に遭遇する可能性は?」 という質問もです

  • Of course, you understand,

    もちろん ご承知の通り

  • the central scientific challenge of a project like this one

    このようなプロジェクトで 核となる科学的課題は

  • is qualifying, quantifying and representing

    このプロセスの各段階において 不確実性や矛盾を

  • uncertainty and inconsistency at each step of this process.

    制限・数量化し 説明をすることです

  • There are errors everywhere,

    誤りは どこにでもあります

  • errors in the document, it's the wrong name of the captain,

    文書にもです 船長は違う名前で

  • some of the boats never actually took to sea.

    船は実は出航しなかったかも しれません

  • There are errors in translation, interpretative biases,

    翻訳や解釈上の誤りも あるでしょう

  • and on top of that, if you add algorithmic processes,

    さらに アルゴリズム的処理を 加えれば

  • you're going to have errors in recognition,

    認識や抽出においても

  • errors in extraction,

    誤りが出てくるでしょう

  • so you have very, very uncertain data.

    ですから ここにあるのは 非常に不確実なデータなのです

  • So how can we detect and correct these inconsistencies?

    では どうすれば こうした矛盾を見つけ修正できるでしょう?

  • How can we represent that form of uncertainty?

    不確実性の形式を どう説明できるでしょう?

  • It's difficult. One thing you can do

    難しいことですが できることとしたら

  • is document each step of the process,

    プロセスの各段階を 記録して

  • not only coding the historical information

    歴史的情報だけでなく

  • but what we call the meta-historical information,

    いわゆる「メタヒストリー情報」も コード化するのです

  • how is historical knowledge constructed,

    歴史的知識が どう形成されたか

  • documenting each step.

    各段階で 記録するのです

  • That will not guarantee that we actually converge

    これによって ヴェネツィアの

  • toward a single story of Venice,

    歴史を一つに 収斂させられるとは限りません

  • but probably we can actually reconstruct

    でも おそらく 完全に記録をもとにした―

  • a fully documented potential story of Venice.

    ヴェネツィアの歴史を 再構築できます

  • Maybe there's not a single map.

    もしかしたら 地図は一つでなく

  • Maybe there are several maps.

    複数あるかも しれません

  • The system should allow for that,

    システムは それを許容すべきなのです

  • because we have to deal with a new form of uncertainty,

    不確実性の新たな形式を 扱わないといけないからです

  • which is really new for this type of giant databases.

    その形式は この種の巨大データベースには 新しいものなのですから

  • And how should we communicate

    では この新しい研究成果を

  • this new research to a large audience?

    どうすれば 多くの人に 伝えられるでしょう?

  • Again, Venice is extraordinary for that.

    あらためて申し上げると ヴェネツィアはそれに最適です

  • With the millions of visitors that come every year,

    毎年 何百万もの 人々が訪れており

  • it's actually one of the best places

    未来の博物館を つくるには

  • to try to invent the museum of the future.

    最もふさわしい場所なのです

  • Imagine, horizontally you see the reconstructed map

    想像してみてください 下に ある年の

  • of a given year,

    再現地図を置き

  • and vertically, you see the document

    壁には その再現に使用された―

  • that served the reconstruction,

    例えば 絵画などの

  • paintings, for instance.

    資料が見られるのです

  • Imagine an immersive system that permits

    この没入型システムによって

  • to go and dive and reconstruct the Venice of a given year,

    その年のヴェネツィアに 入り込んで再構築し

  • some experience you could share within a group.

    まわりの人と その体験を共有できるのです

  • On the contrary, imagine actually that you start

    一方で ヴェネツィアの原稿などの

  • from a document, a Venetian manuscript,

    文書から始めて

  • and you show, actually, what you can construct out of it,

    それから何が言えるか 見せることができます

  • how it is decoded,

    どのように解読がされ

  • how the context of that document can be recreated.

    どのような文脈で 文書が再生されたかなどです

  • This is an image from an exhibit

    こちらの画像は

  • which is currently conducted in Geneva

    ジュネーブで 現在行われている展示で

  • with that type of system.

    同様なシステムを使って 出したイメージです

  • So to conclude, we can say that

    結論として言えるのは

  • research in the humanities is about to undergo

    人文科学の研究は 今

  • an evolution which is maybe similar

    進化を遂げようとしています

  • to what happened to life sciences 30 years ago.

    ちょうど 30年前に 生物科学に起こったような進化です

  • It's really a question of scale.

    まさに規模の問題なのです

  • We see projects which are

    こうしたプロジェクトは

  • much beyond any single research team can do,

    1つの研究チームで できる範囲を大きく超えるもので

  • and this is really new for the humanities,

    人文科学にとっては 今までなかったことなのです

  • which very often take the habit of working

    私たちは しばしば 小さなグループや

  • in small groups or only with a couple of researchers.

    数名の研究者だけで 研究する傾向にありますが

  • When you visit the Archivio di Stato,

    あの古文書館を訪れてみれば

  • you feel this is beyond what any single team can do,

    1つの研究チームで できることを超えていて

  • and that should be a joint and common effort.

    共同で行うべきものというのが わかるでしょう

  • So what we must do for this paradigm shift

    こうしたパラダイム・シフトに向けて 私たちは

  • is actually foster a new generation

    「デジタル古典研究者」という 新たな世代を育む必要があるのです

  • of "digital humanists"

    「デジタル古典研究者」という 新たな世代を育む必要があるのです

  • that are going to be ready for this shift.

    彼らこそ このシフトに ふさわしいのです

  • I thank you very much.

    ありがとうございました

  • (Applause)

    (拍手)

This is an image of the planet Earth.

これは 地球の画像です

字幕と単語

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B1 中級 日本語 TED 情報 記録 デジタル 研究 マップ

TED】フレデリック・カプラン私はどのようにして情報タイムマシンを構築したのか (【TED】Frederic Kaplan: How I built an information time machine)