it's very difficult to find a black cat in a dark room,

こんな古い諺があります

especially when there is no cat.

「暗い部屋で黒猫を探すのは とても難しい

I find this a particularly apt description of science

特に 猫が居ないなら なおさらだ」

and how science works --

科学とその仕組みを説明するのに

bumbling around in a dark room, bumping into things,

適した諺です

trying to figure out what shape this might be,

暗い部屋の中で 動いて 何かにぶつかれば

what that might be,

ぶつかったものの形やそれが何かを

there are reports of a cat somewhere around,

解き明かそうと試みます

they may not be reliable, they may be,

どこかに猫がいるらしいという報告もあるが

and so forth and so on.

信頼できるのやらできないのやら

Now I know this is different than the way most people

というありさまです

think about science.

一般に考えられている科学とは 違っていますね

Science, we generally are told,

科学は普通こう説明されます

is a very well-ordered mechanism for

整然とした仕組みによって

understanding the world,

世界を理解したり 事実やデータを得るものであり

for gaining facts, for gaining data,

ルールに基づいたものである

that it's rule-based,

科学者はいわゆる科学的手法を用いるもの

that scientists use this thing called the scientific method

14世代にわたって適用されている

and we've been doing this for 14 generations or so now,

科学的手法とは 一連の規則によって

and the scientific method is a set of rules

データから揺るぎない冷厳な事実を得るものだ

for getting hard, cold facts out of the data.

それは事実ではないと申し上げたいのです

I'd like to tell you that's not the case.

確かに科学的手法はあります

So there's the scientific method,

しかし これが実情です 　（笑）

but what's really going on is this. (Laughter)

＜科学的手法 あるいは　 無為の時間＞

[The Scientific Method vs. Farting Around]

そして こう続きます

And it's going on kind of like that.

＜科学的手法 あるいは　 無為の時間を暗闇で過ごす＞ （笑）

[... in the dark] (Laughter)

ならば

So what is the difference, then,

私が信じている科学の追及と

between the way I believe science is pursued

人々の認識とでは

and the way it seems to be perceived?

何が違うのでしょうか？

So this difference first came to me in some ways

この違いについての初めて思い当たったのは

in my dual role at Columbia University,

コロンビア大学で役職を２つ兼務した時でした

where I'm both a professor and run a laboratory in neuroscience

私は 教授であり 同時に 神経科学の研究室を率いています

where we try to figure out how the brain works.

脳の働きについて研究しています

We do this by studying the sense of smell,

匂いの研究を通して取り組んでいます

the sense of olfaction, and in the laboratory,

つまり 嗅覚についてです

it's a great pleasure and fascinating work

研究室においては それは大きな喜びであり 魅了させられる仕事です

and exciting to work with graduate students and post-docs

院生や博士研究員と一緒に

and think up cool experiments to understand how this

嗅覚の働きや 脳の働きを理解するために 面白い実験を考え出すのは刺激的で

sense of smell works and how the brain might be working,

率直に言って わくわくする仕事です

and, well, frankly, it's kind of exhilarating.

一方同時に

But at the same time, it's my responsibility

学部生に大教室の講座で 脳について教えることも私の職務です

to teach a large course to undergraduates on the brain,

脳は大きな題材であり 準備には時間がかかります

and that's a big subject,

大変やりがいがありますし とても興味深いものでもあります

and it takes quite a while to organize that,

しかし わくわくするものではないと 言わざるを得ません

and it's quite challenging and it's quite interesting,

その違いは何でしょうか？

but I have to say, it's not so exhilarating.

私が教えた また いまだに教えているその講座は

So what was the difference?

細胞分子神経科学と言います

Well, the course I was and am teaching

その１ です 　　（笑）

is called Cellular and Molecular Neuroscience - I. (Laughs)

２５コマの講義で 様々な事実をたくさん含み

It's 25 lectures full of all sorts of facts,

講義では この分厚い本を使います

it uses this giant book called "Principles of Neural Science"

「神経科学の基礎」という本で ３人の有名な神経科学者の著書です

by three famous neuroscientists.

この本は１４１４ページあり

This book comes in at 1,414 pages,

ずっしりと重くて７ポンド半もあります

it weighs a hefty seven and a half pounds.

違った言い方で表現すると

Just to put that in some perspective,

標準的な人間の脳２つ分の重さです

that's the weight of two normal human brains.

（笑）

(Laughter)

この講座の終わる頃に 私は思い到りました

So I began to realize, by the end of this course,

生徒達は 脳について知るべきことは

that the students maybe were getting the idea

知り尽くすべきだと 受け止めたかもしれません

that we must know everything there is to know about the brain.

それは明らかに真実ではありません

That's clearly not true.

またこんなふうに 考えているようなのです

And they must also have this idea, I suppose,

科学者は データを集め 事実を集めて

that what scientists do is collect data and collect facts

こんな分厚い本に仕立てるものだ

and stick them in these big books.

実情は 違っています

And that's not really the case either.

私が会議に出て 会議の一日が終わった後で

When I go to a meeting, after the meeting day is over

バーで集まって ビールを飲んでいる時に 同業者とは

and we collect in the bar over a couple of beers with my colleagues,

「知っていること」　の話は決してしません

we never talk about what we know.

私達は　「知らないこと」　について語ります

We talk about what we don't know.

未だ残っているすべきこと について語り

We talk about what still has to get done,

実験室で何をすることが重要なのか について語るのです

what's so critical to get done in the lab.

マリ・キュリー夫人が いみじくも

Indeed, this was, I think, best said by Marie Curie

こう述べています

who said that one never notices what has been done

「人々は 成されたことは語らない

but only what remains to be done.

残された成すべきことのみを語る」

This was in a letter to her brother after obtaining

これは 彼女が兄に宛てた手紙にありました

her second graduate degree, I should say.

二つ目の学士号を取得した際に と付け加えておきましょう

I have to point out this has always been one of my favorite pictures of Marie Curie,

ちなみに このキュリー夫人の写真が 気に入っています

because I am convinced that that glow behind her

なぜなら 彼女の背後の光 これは写真効果ではないと確信しているからです 　(笑）

is not a photographic effect. (Laughter)

本物（放射能）なのです 　(笑）

That's the real thing.

確かに 彼女の論文は 今現在も

It is true that her papers are, to this day,

フランス国立図書館の地下にある

stored in a basement room in the Bibliothèque Française

鉛で覆われたコンクリート部屋の中に収められ

in a concrete room that's lead-lined,

研究者として これらのノートを閲覧したい場合は

and if you're a scholar and you want access to these notebooks,

完全放射能防護服を着用しないといけません

you have to put on a full radiation hazmat suit,

結構怖いことではあります

so it's pretty scary business.

ともかく これこそが 私達の講座が

Nonetheless, this is what I think we were leaving out

見失っていたもの

of our courses

研究者としての社会との交流で見失っていた ものだと思います

and leaving out of the interaction that we have

解くべき課題の残りは何か

with the public as scientists, the what-remains-to-be-done.

これこそがわくわくし面白いことなのです

This is the stuff that's exhilarating and interesting.

この 言うなれば 「無知」 これこそが

It is, if you will, the ignorance.

欠けていました

That's what was missing.

そこで私は思いました

So I thought, well, maybe I should teach a course

何か卓越したことについて講義するなら

on ignorance,

「無知」について教えるべきかもしれない

something I can finally excel at, perhaps, for example.

そこで「無知」についての 講義を始めてみると

So I did start teaching this course on ignorance,

とても興味深いものでした

and it's been quite interesting

是非ウェブサイトをご覧ください

and I'd like to tell you to go to the website.

あらゆる情報が ウェブで広く公開されています

You can find all sorts of information there. It's wide open.

そして私にとって とても興味深い時間でもありました

And it's been really quite an interesting time for me

他の科学者に会い 彼等が知らないことについて話してもらうのです

to meet up with other scientists who come in and talk

さてこの「無知」という言葉を

about what it is they don't know.

もちろん 意図して少し挑発的に使っています

Now I use this word "ignorance," of course,

なぜならば 「無知」には悪い意味合いも多く

to be at least in part intentionally provocative,

そういうことを意図してはいないからです

because ignorance has a lot of bad connotations

つまり愚かさだとか

and I clearly don't mean any of those.

未熟ゆえに事実や根拠やデータに無関心だとか ということではありません

So I don't mean stupidity, I don't mean a callow indifference

無知な人は明らかに 未啓発で 注意不足

to fact or reason or data.

知識も不足しています 本日ここにいらっしゃる皆様を除いたら

The ignorant are clearly unenlightened, unaware,

選挙で選ばれる公職者に多いと 私は思うのです

uninformed, and present company today excepted,

まあ別の問題でしょう

often occupy elected offices, it seems to me.

それとは別の「無知」の話です

That's another story, perhaps.

この「無知」には 悪い意味あいは薄く

I mean a different kind of ignorance.

人類全体の知識の不足として 認識されるものです

I mean a kind of ignorance that's less pejorative,

知っているべきなのに 欠けている知識や

a kind of ignorance that comes from a communal gap in our knowledge,

まだ知るに至らない知識や 予測もできない知識です

something that's just not there to be known

その「無知」をうまく言い表しているのは

or isn't known well enough yet or we can't make predictions from,

多分 マクスウェルの言葉でしょう

the kind of ignorance that's maybe best summed up

彼はニュートンとアインシュタインの間で最も偉大な物理学者で

in a statement by James Clerk Maxwell,

こう言いました 「無知が十分に認識されることは

perhaps the greatest physicist between Newton and Einstein,

あらゆる科学的な進歩の前奏曲である」

who said, "Thoroughly conscious ignorance

素晴らしい考えだと思います

is the prelude to every real advance in science."

徹底的に自覚された「無知」

I think it's a wonderful idea:

今日はそんな「無知」の話をします

thoroughly conscious ignorance.

でも まず先に片づけたいのは

So that's the kind of ignorance that I want to talk about today,

「事実」について どう考えるかということ

but of course the first thing we have to clear up

確かに 驚くべき速度で 科学知識は積み上がっています

is what are we going to do with all those facts?

私達は皆 事実を積み上げたものが科学だ と感じています

So it is true that science piles up at an alarming rate.

これは科学知識の蓄積モデル と呼ばれ

We all have this sense that science is this mountain of facts,

難攻不落で手に負えないように思われます

this accumulation model of science, as many have called it,

全てを知ることなどできません

and it seems impregnable, it seems impossible.

確かに 驚異的な速度で科学文献は膨れ上がっています

How can you ever know all of this?

２００６年には１３０万もの文献が出版されました

And indeed, the scientific literature grows at an alarming rate.

おそらく２．５％の年間増加率となっています

In 2006, there were 1.3 million papers published.

そして昨年は １５０万の文献が出版されたと目されています

There's about a two-and-a-half-percent yearly growth rate,

その数を１年間で割って毎分に換算すると

and so last year we saw over one and a half million papers being published.

１分毎に新しい文献が３つとなります

Divide that by the number of minutes in a year,

ここに居る10分ほどの間に

and you wind up with three new papers per minute.

すで文献を3件逃しました

So I've been up here a little over 10 minutes,

さあもう行かなくちゃ 読みに行かなくちゃ

I've already lost three papers.

さて どうすればいいのでしょう

I have to get out of here actually. I have to go read.

実は科学者たちは この状況に対して

So what do we do about this? Well, the fact is

意図的な無視を決め込んでいます

that what scientists do about it is a kind of a controlled neglect, if you will.

ある意味 気にしないんです

We just don't worry about it, in a way.

事実は重要です 科学者になるには

The facts are important. You have to know a lot of stuff

多くの知識が必要です 間違いなく

to be a scientist. That's true.

しかし 多く知っているだけでは 科学者になれません

But knowing a lot of stuff doesn't make you a scientist.

法律家になるには 多くの知識が要ります

You need to know a lot of stuff to be a lawyer

会計士も電気技師も大工も 同じです

or an accountant or an electrician or a carpenter.

しかし 科学において 多くの知識が重要なのではありません

But in science, knowing a lot of stuff is not the point.

多くの知識は そこから より多くの無知に

Knowing a lot of stuff is there to help you get

到達するのに役立ちます

to more ignorance.

知識は大きな主題ですが

So knowledge is a big subject, but I would say

私に言わせれば 「無知」はさらに大きな主題なのです

ignorance is a bigger one.

そこまで考えますと 更に もう少し考えることになります

So this leads us to maybe think about, a little bit

科学について よく用いられるモデルを検討して

about, some of the models of science that we tend to use,

見方を改めていただこうと思います

and I'd like to disabuse you of some of them.

最も一般的な誤解は 科学者とは

So one of them, a popular one, is that scientists

忍耐強くパズルのピースを組み立てて

are patiently putting the pieces of a puzzle together

何らかの大きな体系を解き明かすというもの

to reveal some grand scheme or another.

これは明らかに違います まず パズルですが

This is clearly not true. For one, with puzzles,

製造者は何らかの解があると保証しています

the manufacturer has guaranteed that there's a solution.

私達にそんな保証は全くないのです

We don't have any such guarantee.

そもそも 製造者も良くわからないという人も多いです

Indeed, there are many of us who aren't so sure about the manufacturer.

（笑）

(Laughter)

パズルのモデルは当てはまりません

So I think the puzzle model doesn't work.

その次に一般的なモデルは

Another popular model is that science is busy unraveling things

科学者は玉ねぎをむくようにして

the way you unravel the peels of an onion.

物事の解明に励んでいる というものです

So peel by peel, you take away the layers of the onion

一枚一枚玉ねぎを剥いていくと

to get at some fundamental kernel of truth.

何か核となる真実に至るというモデルです

I don't think that's the way it works either.

科学はそういうものでもありません

Another one, a kind of popular one, is the iceberg idea,

また 氷山もよくあるアイデアです

that we only see the tip of the iceberg but underneath

ほんの一部しか見えていない氷山の下に

is where most of the iceberg is hidden.

大部分は隠れているのです

But all of these models are based on the idea of a large body of facts

しかしこれらのモデルは全て

that we can somehow or another get completed.

事実の膨大なかたまりであっても

We can chip away at this iceberg and figure out what it is,

やがては制覇できるという考え方です

or we could just wait for it to melt, I suppose, these days,

氷山を削っていけば 理解が進みます

but one way or another we could get to the whole iceberg. Right?

最近だと 待っているだけでも溶けてしまいます

Or make it manageable. But I don't think that's the case.

でもいずれは氷山全体を終えられるのです ですよね？

I think what really happens in science

管理していけるという考え これも違うと思います

is a model more like the magic well,

私の考えでは 科学の実際は

where no matter how many buckets you take out,

魔法の井戸のようなモデルであって

there's always another bucket of water to be had,

どれだけバケツですくいだしても

or my particularly favorite one,

つねに水が残っているのです

with the effect and everything, the ripples on a pond.

私がとりわけ好きなのは

So if you think of knowledge being this ever-expanding ripple on a pond,

結果や様々な面で 池の波紋 に例えたものです

the important thing to realize is that our ignorance,

知識を どこまでも広がる池の波紋であると考えますと

the circumference of this knowledge, also grows with knowledge.

私達の「無知」すなわち 知識の限界が

So the knowledge generates ignorance.

知識とともに大きくなっていくという 大事なことに気づきます

This is really well said, I thought, by George Bernard Shaw.

ですので 知識が「無知」を生むのです

This is actually part of a toast that he delivered

バーナード・ショーの言葉が 大変うまい表現だと思います

to celebrate Einstein at a dinner celebrating Einstein's work,

アインシュタインの功績を称える晩餐で

in which he claims that science

乾杯のあいさつとして アインシュタインをたたえる言葉の中で

just creates more questions than it answers. ["Science is always wrong. It never solves a problem without creating 10 more."]

彼は述べました

I find that kind of glorious, and I think he's precisely right,

「科学は 答え以上に 多くの疑問をつくりだす」

plus it's a kind of job security.

愉快な話です 彼はまさに正しいと思います

As it turns out, he kind of cribbed that

さらに 仕事も安泰です (笑)

from the philosopher Immanuel Kant

実は 哲学者のイマヌエル・カントが

who a hundred years earlier had come up with this idea

すでにこのことを言っていました

of question propagation, that every answer begets more questions.

１００年以上前に 疑問の伝搬 すなわち

I love that term, "question propagation,"

全ての回答は更に疑問を引き起こすと 気付いていました

this idea of questions propagating out there.

私はこの「疑問の伝播」という言葉が好きなのですが

So I'd say the model we want to take is not

この疑問が伝播するという考え方が大好きなのです

that we start out kind of ignorant and we get some facts together

私達が選びたいモデルは

and then we gain knowledge.

「無知」から始まり 事実を集めて

It's rather kind of the other way around, really.

知識を得ていくのではありません

What do we use this knowledge for?

実際 むしろ逆方向なのです

What are we using this collection of facts for?

私達は この知識というものを何に使うのでしょうか？

We're using it to make better ignorance,

私達は集めた事実を何に使うのでしょうか？

to come up with, if you will, higher-quality ignorance.

より良い「無知」を生みだすために使います

Because, you know, there's low-quality ignorance

いうなれば 高品質の「無知」を 得るためです

and there's high-quality ignorance. It's not all the same.

なぜな 「無知」には低品質から

Scientists argue about this all the time.

高品質まであり 一様ではありません

Sometimes we call them bull sessions.

科学者は いつもこのことを議論しています

Sometimes we call them grant proposals.

ときには雑談として

But nonetheless, it's what the argument is about.

ときには研究予算申請として

It's the ignorance. It's the what we don't know.

いずれにしても 議論の的となっているもの ―

It's what makes a good question.

それが「無知」です 私達が知らない何かなのです

So how do we think about these questions?

そこから良い疑問が生じます

I'm going to show you a graph that shows up

では 疑問はいかに生ずるのでしょう？

quite a bit on happy hour posters in various science departments.

グラフをお見せしましょう

This graph asks the relationship between what you know

様々な科学部門の懇親会で 目にするポスターみたいなものです

and how much you know about it.

このグラフが示す関係は あなたが知っていることと