Name: ハーバード大学のAIエイリアン・ハンティング・プロジェクトに潜入 (Inside the AI Alien Hunting Project at Harvard)
Uploaded: 2025-08-08T04:56:09.000Z
Duration: 15 min 14 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Grainy military footage showing objects defying explanation.

説明のつかない物体を映した軍用映像。

In 2017, Pentagon officials confirmed the videos were real.

2017年、国防総省当局者はこのビデオが本物であることを確認した。

I think it is arrogant of us to think that we are alone in the universe.

私たちが宇宙で孤独だと考えるのは傲慢だと思う。

While the government has kept its investigation mostly classified, a small team of scientists at Harvard launched their own, building artificial intelligence to scan the sky for UAP and sharing everything they find.

政府が調査のほとんどを機密扱いにしている一方で、ハーバード大学の小さな科学者チームは独自の調査を開始し、人工知能を構築して空からUAPをスキャンし、発見したすべてを共有した。

Humanity came to exist only over the past few million years.

人類が誕生したのはここ数百万年のことだ。

That's one part in 10,000 of the age of the universe.

これは宇宙の年齢の1万分の1だ。

And we know that we are not at the center of the universe.

そして私たちは、自分たちが宇宙の中心にいるわけではないことを知っている。

So if you arrive to a play, and you arrive just at the end of the play, and you are not at the center of stage, the play is not about you.

だから、もしあなたが芝居を観に来て、ちょうど芝居の終わりのほうに到着し、舞台の中心にいなかったとしたら、その芝居はあなたのためのものではない。

これがガリレオ・プロジェクトだ。

And it might be the most serious scientific effort yet to answer the question, are we alone?

In 2021, the U.S. government released an official report confirming more than 140 sightings of unidentified aerial phenomena.

2021年、アメリカ政府は140件以上の未確認航空現象を確認した公式報告書を発表した。

Shortly after, Avi Loeb launched the Galileo Project, a scientific effort to investigate what the government could not.

その直後、アビ・ローブがガリレオ・プロジェクトを立ち上げ、政府が調査できないことを調査する科学的な取り組みを始めた。

Two years ago, we started looking into this story.

年前、私たちはこの話を調べ始めた。

We had heard that Harvard was embarking on a project to build artificial intelligence software and deploy this observatory housed at an undisclosed location in somewhat rural Massachusetts to begin trying to detect UAP or UFOs.

私たちは、ハーバード大学が人工知能ソフトウェアを構築し、マサチューセッツ州のやや田舎にある未公表の観測所に設置されたこの観測所で、UAPやUFOを検知しようとするプロジェクトに着手していると聞いていた。

I'm a professor of science at Harvard University, the director of the Institute for Theory and Computation, and the head of the Galileo Project at Harvard University.

私はハーバード大学の科学教授であり、理論と計算研究所の所長であり、ハーバード大学のガリレオ・プロジェクトの責任者です。

The Galileo Project is a series of scientific projects aimed at exploring the possibility of extraterrestrial life.

ガリレオ計画は、地球外生命の可能性を探ることを目的とした一連の科学プロジェクトである。

There were a few aspects of this research that really interested me as a technology and cybersecurity reporter.

この調査には、テクノロジーとサイバーセキュリティの記者として本当に興味を惹かれる点がいくつかあった。

This topic of UAP, you know, fits very neatly into this category of national security threat.

UAPというトピックは、国家安全保障上の脅威というカテゴリーに非常によく当てはまる。

You also have the AI and technology issue to potentially detect and potentially mitigate a very serious national security threat.

また、非常に深刻な国家安全保障上の脅威を検知し、緩和する可能性のあるAIやテクノロジーの問題もある。

We felt like this story and this research, you know, really dived into an interesting application of AI software, the likes of which we hadn't seen before.

私たちは、このストーリーとリサーチが、AIソフトウェアの興味深い応用に踏み込んでいると感じた。

So, Professor Loeb, do you want to tell us a little bit about where we are and what we're looking at?

では、ローブ教授、私たちが今いる場所と私たちが見ているものについて、少しお話いただけますか？

私たちは最初のガリレオ天文台にいる。

We are testing all the instruments, and then we will make a copy of it and place it in many locations.

私たちはすべての器具をテストしており、その後、そのコピーを作って多くの場所に設置する予定だ。

何百部も用意したいと思っている。

ここは普通の天文台ではない。

A network of cameras and specialized sensors is recording the entire sky 24 hours a day.

カメラと専用センサーのネットワークが、24時間体制で空全体を記録している。

That data is then fed into artificial intelligence software, built from scratch, and trained to filter out planes, birds, and other known objects.

そのデータは、ゼロから作られた人工知能ソフトウェアに送られ、飛行機や鳥、その他の既知の物体を除外するように訓練される。

The goal is to identify any anomalies and collect as much data as possible about them.

目標は、あらゆる異常を特定し、それらについて可能な限り多くのデータを収集することである。

When I think of an observatory, I think of a giant telescope on the top of a hill.

天文台といえば、私は丘の上にある巨大な望遠鏡を思い浮かべる。

I don't think of a patch of blacktop with some instruments that I've never seen before.

見たこともないような楽器のある黒板のパッチなんて思いつかない。

It might look unusual to people who are seeing it.

見ている人には珍しく見えるかもしれない。

If you have just one giant telescope, then you're looking at a small portion of the sky, very often smaller than the size of the moon.

もし巨大な望遠鏡が1つしかないのなら、空のごく一部、それも月の大きさよりも小さいものを見ていることになる。

As a result, you might miss objects crossing the sky.

その結果、空を横切る物体を見逃すかもしれない。

And that's what happens in astronomical observations because they don't care about things near Earth.

天体観測では、地球近くのことは気にしないので、そういうことが起こるのだ。

彼らは非常に遠くのソースに焦点を当てている。

But we care about objects passing overhead, and for that, we need to look at the entire sky at all times.

しかし、私たちは頭上を通過する天体に関心があり、そのためには常に空全体を見渡す必要がある。

アビは一人で仕事をしているわけではない。

A group of Harvard researchers is leading the development of the AI software powering the Galileo project.

ハーバード大学の研究者グループが、ガリレオ・プロジェクトを動かすAIソフトウェアの開発を主導している。

I was interested in the topic of UAPs since I was in high school.

高校生の頃からUAPの話題には興味があった。

UAP stands for Unidentified Anomalous Phenomena.

UAPとはUnidentified Anomalous Phenomena（未確認異常現象）の略。

I was very intrigued by all the stories and the patterns that seemed to be coming up again and again.

すべてのストーリーと、何度も出てくるようなパターンにとても興味をそそられた。

And it was a little bit of a mystery to me why that wasn't a topic worthy of research.

そして、なぜそれが研究に値するテーマでなかったのか、私には少し不思議だった。

Ultimately, as scientists, you should be curious about the world around you.

究極的には、科学者として、自分の周りの世界に好奇心を持つべきだ。

And data is what answers the questions that you come up with.

そしてデータこそが、あなたが思いついた質問に答えてくれるものなのだ。

Richard Chloetzi and Laura Domine are postdoctoral researchers at Harvard.

リチャード・クロエッツィとローラ・ドミネはハーバード大学の博士研究員である。

They are full-time staff assigned to the Galileo project.

彼らはガリレオ・プロジェクトに配属されたフルタイムのスタッフである。

They are both accomplished scientists in their own right.

二人とも、それなりに優れた科学者である。

リチャードはコンピューター科学者だ。

These are the kind of scientists who have the world at their fingertips in terms of potential employment opportunities.

このような科学者たちは、潜在的な雇用機会という点で世界を手にしている。

What's really interesting about this story to us is that they've chosen to lean into their personal interests in the topic of UAP and the search for extraterrestrial life.

私たちにとってこの話が本当に興味深いのは、彼らがUAPと地球外生命体の探索というトピックに個人的な関心を傾けることを選んだことだ。

They want to make this work of attempting to detect UAP something that's more accepted mainstream.

彼らは、UAPの検出を試みるこの仕事を、もっと主流に受け入れられるものにしたいと考えている。

We do have sensors pointed at the sky in different locations.

私たちはさまざまな場所で空に向けてセンサーを設置している。

The military is looking at it from satellites and from the ground.

軍は衛星と地上からそれを見ている。

The big difference is they're always looking for something that is known.

大きな違いは、彼らは常に既知の何かを探しているということだ。

And we are looking to classify everything that is known so that we can focus on the unknowns.

そして、未知の部分に集中できるように、既知のものをすべて分類しようとしている。

For building models that are able to detect UAP, it's quite a long, involved process.

UAPを検出できるモデルを構築するには、かなり長く複雑なプロセスが必要だ。

First of all, you need a model that is trained and capable of detecting objects in the sky, classifying them.

まず第一に、空中の物体を検出し、分類することができる、訓練されたモデルが必要だ。

And even just to get into that step has been a monumental task because there's currently no models out there which are capable of detecting objects in the sky with high accuracy.

そのステップに入るだけでも大変な作業だ。というのも、現在のところ、空中の物体を高い精度で検出できるモデルは存在しないからだ。

Most models have been built for detecting and classifying things on the ground.

ほとんどのモデルは、地上のものを検知し分類するために作られてきた。

And so we had to really go ahead and train a model from scratch.

そのため、私たちは本当に一からモデルを訓練する必要があった。

What we are seeing here is a pan-tilt-zoom camera, basically a security camera that we are developing software for so that it will zoom on objects of interest in the sky.

私たちが見ているのはパン・チルト・ズーム・カメラで、基本的にはセキュリティ・カメラなのですが、私たちは空の興味のある対象物にズームできるようにソフトウェアを開発しています。

This is a spectrometer attempting to detect any emission from sources that transmit radio waves.

これは、電波を発信するソースからの放射を検出しようとする分光計である。

We're building an array of instrumentation that we are deploying over a pretty large area of land.

私たちは、かなり広大な土地に配備する計測器のアレイを構築している。

And these instrumentations monitor the entire electromagnetic spectrum.

そして、これらの機器は電磁スペクトル全体をモニターしている。

We're also looking at a different distance.

Usually observatories look at space, right?

普通、天文台は宇宙を見ますよね？

And we are focused on objects within the atmosphere, so in low altitude.

私たちは大気圏内、つまり低高度の物体に焦点を当てている。

The main workhorse is actually this set of infrared cameras that we call the DALE, a collection of eight cameras looking at the entire sky.

主力はDALEと呼ばれる赤外線カメラで、全天を観測する8台のカメラの集合体だ。

Everything we're doing here is brand new, so to speak.

ここでやっていることはすべて、いわば真新しいことなんだ。

And even if at the end of it we find nothing, it's still a result.

その結果、何も見つからなかったとしても、それは結果であることに変わりはない。

We're still finding that there's nothing there.

まだ何もないことが分かっている。

So obviously we prefer to find something anomalous, but also just the whole process of actually developing these technologies and measuring the entire electromagnetic spectrum is an incredibly important task in and of itself.

だから、何か異常なものを見つけたいのは当然だが、実際にこれらの技術を開発し、電磁スペクトル全体を測定するプロセス全体が、それ自体非常に重要な仕事なのだ。

To date, the team has tracked and classified hundreds of thousands of objects, most of them explainable.

現在までに、チームは何十万もの天体を追跡・分類しており、そのほとんどは説明可能なものである。

The system is still new, and the search, they say, is just getting started.

システムはまだ新しく、捜索は始まったばかりだという。

But Avi has become a polarizing figure because of this work.

しかし、アビはこの仕事のせいで極端な人物になってしまった。

His interest in the topic began in 2017, after a telescope in Hawaii spotted a strange, football-field-sized object in space called Oumuamua.

ハワイの望遠鏡が宇宙空間にオウムアムアと呼ばれるサッカーボール大の奇妙な天体を発見してからだ。

A lot of academia works on reputation, and there has been a lot of stigma on this topic that people are not ready to shake off.

学界の多くは評判を重視しており、この話題には汚名がつきまとい、人々はそれを払拭する準備ができていない。

People are entitled to criticize all they want.

人々は好きなだけ批判する権利がある。

Ultimately, data is what's going to solve this mystery.

結局のところ、データこそがこの謎を解くことになる。

I get attacked personally on the research I'm doing, and it clearly touches a nerve in our human existence to admit that we might not be the smartest in the universe, that there might be someone else out there.

私がやっている研究に関して個人的に攻撃されることもあるし、自分が宇宙で一番賢いわけではない、他の誰かがいるかもしれないということを認めることは、明らかに人間存在の神経に触れる。

To me, the highest level is direct evidence.

私にとって、最高レベルは直接的な証拠である。

よし、これがハーバードのAIだ。

ローラとリチャード、一本取ってくれ。

It has been what I was hoping to do, which is to take sensors, calibrate them, and put them out there in the field in service of UAP research.

私が望んでいたのは、センサーを手に入れ、それを校正し、UAPの研究のために現場に投入することだった。

And in the process, showcasing to our colleagues in academic research that this is something you can do while following the scientific method.

そしてその過程で、科学的手法に従いつつも、このようなことができるのだということを、学術研究の同僚たちに示すことができる。

The point of this section is to show how we would rigorously quantify how many objects we count in our dataset.

このセクションのポイントは、データセットに含まれるオブジェクトの数を厳密に定量化する方法を示すことである。

So in this example, over five months, we collected about half a million objects that we reconstructed with a 95% confidence level.

この例では、5カ月かけて約50万個の物体を収集し、95％の信頼度で再構築した。

So this is an example of rigorous analysis that we plan to repeat for other instruments.

だから、これは厳密な分析の一例であり、私たちは他の機器についても繰り返すつもりだ。

The stigma attached to UAP is real and powerful and challenges national security.

UAPにつきまとうスティグマは現実的で強力なものであり、国家の安全保障を脅かすものである。

In recent years, there has been increasing public disclosure of government involvement in the unidentified anomalous phenomena topic.

近年、未確認の異常現象に関する政府の関与が公にされることが増えている。

Numerous pilots and government officials have come forward to describe their experiences, and Congress has elevated the issue to a top national security concern.

数多くのパイロットや政府関係者が自らの体験を語り、議会はこの問題を国家安全保障上の最重要課題にまで高めている。

As we convene here, UAP are in our airspace, but they are grossly underreported.

私たちがここに集まっているように、UAPは私たちの空域に存在しているが、その報告は極めて少ない。

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ハーバード大学のAIエイリアン・ハンティング・プロジェクトに潜入 (Inside the AI Alien Hunting Project at Harvard)

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