Name: AI時代における思考法 | Steve Haupt | TEDxHeilbronn (How to think in the Age of AI | Steve Haupt | TEDxHeilbronn)
Uploaded: 2026-03-05T21:52:53.000Z
Duration: 12 min 19 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：

ベッドに横たわっていました。

Earlier that day, a colleague sent me a link.

その日の早い時間に、同僚が私にリンクを送ってくれたのです。

ぜひ試してみて、と彼は言いました。

Simple one at first, then more difficult ones.

最初は簡単なものから、だんだん難しいものへと。

検索結果ではなく、返事が返ってきました。

会話のように応答してくれたのです。

Like the first time I was using Wikipedia or Google.

WikipediaやGoogleを初めて使った時のように。

And my whole life I believed computers cannot talk.

そして、コンピューターは話せないと信じて生きてきたのに。

それが私の現実のモデルでした。

そして今、現実はそれに異議を唱えました。

この夜はあまり眠れませんでした。

Not from fear, but from if I'm wrong about that, what else am I wrong about?

恐れからではなく、もしそれが間違っていたら、他に何が間違っているのだろうか、という思いから。

About learning intelligence, about my job, how to raise my children.

知能を学ぶこと、私の仕事、子供たちの育て方について。

This was the starting point for my journey.

これが私の旅の始まりでした。

Not only to understand these new systems, but also to understand myself.

これらの新しいシステムを理解するだけでなく、自分自身を理解するためにも。

My wife and I, we are right now expecting our third child.

妻と私は、ちょうど今、三人目の子供を授かる予定です。

Right now, in the darkness of the womb, neurons organize themselves.

今、子宮の暗闇の中で、ニューロンが自己組織化しています。

小さな腕が足をぴくぴくさせています。

The signals reaching the brain before the baby even is born.

赤ちゃんが生まれる前に脳に届く信号です。

世界が洪水のように押し寄せます。

脳はそれを理解しようとします。

Slowly, vision, touch, sound is merging into one reality.

ゆっくりと、視覚、触覚、聴覚がひとつの現実に融合していきます。

A few months later, the baby tries to reach a block.

数ヶ月後、赤ちゃんはブロックに手を伸ばそうとします。

それを起こしたニューロンに連絡します。

小さな成功のすべてが脳を再配線します。

More and more complex models are created.

より複雑なモデルが次々と作られます。

熱いストーブは痛みを意味します。

ママの声は安全を意味します。

Mom's voice about hot stuff means trouble.

熱いものについてのお母さんの声は危険を意味します。

At around the age of two, something clicks.

2歳くらいになると、何かがカチッとハマります。

これで脳は自分自身をモデル化し始めます。

The brain is not just experiencing anymore.

脳はもう単に経験しているだけではありません。

今、脳は自分自身を経験しています。

子供はティーンエイジャーになります。

ティーンエイジャーは若い大人になります。

Thought by thought, more sophisticated mental models are built about life, society, the future.

考えれば考えるほど、人生や社会、未来についての、より洗練されたメンタルモデルが構築されていきます。

Then one day, my child might walk into a beautiful venue, sits down.

そしてある日、私の子供が美しい会場に入り、座るかもしれません。

でも、彼らは一体何を見ているのでしょうか？

あなたは何を実際に見ているのですか？

あなたの脳は完全な暗闇の中にあります。

触感を感じたこともありません。

電気信号を受け取っているだけです。

You get some sensory clues and hallucinate this room.

感覚的な手がかりを得て、この部屋を幻視しているのです。

現実への直接的なアクセスはありません。

現実をありのままに見ているわけではありません。

You only see reality as your mental models allow.

あなたのメンタルモデルが許す範囲でしか現実を見ることができません。

私の子供たちのことを思い出してください。

They don't need the sleepless night, this journey from the womb, the neurons organize in themselves until sitting in this chair and perceiving me right now, speaking.

彼らは眠れない夜を過ごす必要はありません。この旅は、子宮から始まり、ニューロンが自己組織化して、今この椅子に座って私を認識し、話しているのです。

This journey of my child is your journey.

私の子供のこの旅は、あなたの旅でもあります。

This journey works very well in a world that is stable.

この旅は、安定した世界ではとてもうまく機能します。

But our world today is not stable anymore.

しかし、今日の私たちの世界はもはや安定していません。

We are living right now through a paradigm shift.

私たちは今、パラダイムシフトを経験しています。

A paradigm shift means some new fundamental rules are changing.

パラダイムシフトとは、いくつかの新しい根本的なルールが変わるということです。

New rules apply, rules that explain how the world works.

新しいルールが適用され、世界がどのように機能するかを説明するルールです。

これらの新しいルールとは何でしょうか？

まず、コンピューターが話します。

Until a few years ago, only the human brain could formulate human language.

数年前までは、人間の言語を生成できるのは人間の脳だけでした。

Everything you consumed, every text, every human language was coming from another human brain.

皆さんが消費していたもの、すべてのテキスト、すべての人間言語は、他の人間の脳から来ていました。

それはもう真実ではありません。

Now there's a second entity that also can produce human text.

今や、人間のテキストを生成できる第二の存在があります。

Second, these systems are general purpose.

次に、これらのシステムは汎用性があるということです。

We don't have one AI for medicine, one AI for poetry, one for code.

医療用AI、詩用AI、コード用AIのように、一つずつ作るわけではありません。

それは、すべてをこなせる一つのシステムなのです。

Third, we are not building these systems like engineers building a car engine.

第三に、私たちは自動車のエンジンを組み立てるエンジニアのように、これらのシステムを構築しているわけではありません。

私たちはそれらにインセンティブを与え、それらは成長します。

That's the reason why the companies building generative AI like large language models are surprised themselves about the capabilities.

だからこそ、大規模言語モデルのような生成AIを構築している企業でさえ、その能力に驚いているのです。