We've heard a lot about the promise of technology, and the peril.

テクノロジーのもたらす希望や危険について いろいろ語られてきました

I've been quite interested in both.

私はその両面に 関心があります

If we could convert 0.03 percent

もし地球に届く 太陽光の0.03%を

of the sunlight that falls on the earth into energy,

エネルギーに 変えられたなら

we could meet all of our projected needs for 2030.

予想される2030年における 需要をすべて賄えます

We can't do that today because solar panels are heavy,

現在それができないのは ソーラーパネルが重く

expensive and very inefficient.

高価で非効率だからです

There are nano-engineered designs,

ナノテクによるデザインなら

which at least have been analyzed theoretically,

少なくとも理論上は

that show the potential to be very lightweight,

軽量性 経済性 効率性を

very inexpensive, very efficient,

実現できる見込みがあり

and we'd be able to actually provide all of our energy needs in this renewable way.

すべてのエネルギー需要を 再生可能なもので賄えます

Nano-engineered fuel cells

ナノテク燃料電池は

could provide the energy where it's needed.

エネルギーをどこでも 利用できるようにします

That's a key trend, which is decentralization,

鍵となるトレンドは 分散化です

moving from centralized nuclear power plants and

集中した原発や

liquid natural gas tankers

液化天然ガス・タンカーから

to decentralized resources that are environmentally more friendly,

自然にやさしく 効率が良く 高性能で 破綻の危険のない

a lot more efficient

分散したリソースへと

and capable and safe from disruption.

向かうのです

Bono spoke very eloquently,

先の講演でボノが 雄弁に語ったように

that we have the tools, for the first time,

長年の病気や貧困の問題に 対処できるツールを

to address age-old problems of disease and poverty.

我々は初めて 手にしたのです

Most regions of the world are moving in that direction.

世界の多くの地域で そういう方向に向かっています

In 1990, in East Asia and the Pacific region,

1990年には 東アジアや太平洋地域に

there were 500 million people living in poverty --

貧困層が５億人いましたが

that number now is under 200 million.

現在は２億人以下です

The World Bank projects by 2011, it will be under 20 million,

世界銀行の予測によると 2011年には２千万人以下になり

which is a reduction of 95 percent.

95%の減少です

I did enjoy Bono's comment

ヒッピー発祥の地 ヘイト・アシュベリーと

linking Haight-Ashbury to Silicon Valley.

シリコンバレーをつなげた ボノのコメントは愉快でした

Being from the Massachusetts high-tech community myself,

マサチューセッツの ハイテクコミュニティの出身者として

I'd point out that we were hippies also in the 1960s,

私たちも60年代には ヒッピーでしたが

although we hung around Harvard Square.

私たちがたむろしていたのは ハーバードスクウェアでした

But we do have the potential to overcome disease and poverty,

病気や貧困は克服できる可能性が 十分にあるということを

and I'm going to talk about those issues, if we have the will.

今日はお話ししますが それには意志が必要です

Kevin Kelly talked about the acceleration of technology.

ケビン･ケリーが 加速する テクノロジー進化の話をしましたが

That's been a strong interest of mine,

これは私が30年来

and a theme that I've developed for some 30 years.

関心を抱いてきた テーマでもあります

I realized that my technologies had to make sense when I finished a project.

プロジェクトが完了するときに その技術は意味を持つ必要があります

That invariably, the world was a different place

新しい技術が もたらされるとき

when I would introduce a technology.

世界は必然的に 違う場所になります

And, I noticed that most inventions fail,

多くの発明が失敗するのは

not because the R&D department can't get it to work --

研究開発部門が 実現し損ねるためではありません

if you look at most business plans, they will actually succeed

ビジネスプランを 見ると分かりますが

if given the opportunity to build what they say they're going to build --

多くの場合 作ろうとするものを作れる条件が 揃っていれば 成功していたはずなのです

and 90 percent of those projects or more will fail, because the timing is wrong --

そういったプロジェクトの９割は タイミングの悪さのために失敗します

not all the enabling factors will be in place when they're needed.

必要となる要素が 揃っていないのです

So I began to be an ardent student of technology trends,

私はテクノロジーのトレンドの 熱心な研究者となり

and track where technology would be at different points in time,

時間軸上でテクノロジーの 現れる時期を追い

and began to build the mathematical models of that.

その数学的モデルを 作り始め

It's kind of taken on a life of its own.

それがやがて独り歩き するようになりました

I've got a group of 10 people that work with me to gather data

10人の仲間と一緒に 様々な分野の技術について

on key measures of technology in many different areas, and we build models.

重要な指標を集め モデルを構築しました

And you'll hear people say, well, we can't predict the future.

未来の予測は不可能だと よく言います

And if you ask me,

３年後にGoogleの株価は

will the price of Google be higher or lower than it is today three years from now,

上がっているか 下がっているか

that's very hard to say.

言うのは難しいです

Will WiMax CDMA G3

WiMAX CDMA G3のどれが ３年後主流になっているか

be the wireless standard three years from now? That's hard to say.

言い当てるのは難しいです

But if you ask me, what will it cost

一方で 2010年に

for one MIPS of computing in 2010,

MIPS単価はいくらになるかとか

or the cost to sequence a base pair of DNA in 2012,

2012年にDNA塩基配列 解読コストはいくらになるかとか

or the cost of sending a megabyte of data wirelessly in 2014,

2014年にワイヤレス通信のメガバイト あたりのコストはいくらになるかとか

it turns out that those are very predictable.

そういったことなら かなり正確に予想できます

There are remarkably smooth exponential curves

計算コスト 性能 通信速度などを

that govern price performance, capacity, bandwidth.

支配する ごくなめらかな 指数曲線があるのです

And I'm going to show you a small sample of this,

いくつか例をお見せしますが

but there's really a theoretical reason

テクノロジーが 指数的に発展する

why technology develops in an exponential fashion.

理論的な理由があるのです

And a lot of people, when they think about the future, think about it linearly.

多くの人は 未来を予想するとき

They think they're going to continue

一次関数的に考えます

to develop a problem

今日のツールや

or address a problem using today's tools,

今日の進展のスピードが

at today's pace of progress,

そのまま続くものと考え

and fail to take into consideration this exponential growth.

指数的な発展を 考慮しないのです

The Genome Project was a controversial project in 1990.

ゲノムプロジェクトは 90年代には疑問を持たれていました

We had our best Ph.D. students,

世界最高の博士課程研究者と

our most advanced equipment around the world,

最高の機材を揃えながら

we got 1/10,000th of the project done,

１万分の１しか進まず

so how're we going to get this done in 15 years?

どうやって15年で 完了できるんだと

And 10 years into the project,

10年経っても 懐疑派は根強く

the skeptics were still going strong -- says, "You're two-thirds through this project,

「期間の３分の２が 過ぎたのに

and you've managed to only sequence

ゲノム全体の ほんのわずかしか

a very tiny percentage of the whole genome."

解析できていない」 と難じていました

But it's the nature of exponential growth

しかしこれは 指数的成長の特徴で

that once it reaches the knee of the curve, it explodes.

ひとたび軌道に乗り始めると 爆発的に進むのです

Most of the project was done in the last

プロジェクトの大部分は

few years of the project.

最後の２、３年で片付きました

It took us 15 years to sequence HIV --

HIVのゲノム解析には 15年かかりましたが

we sequenced SARS in 31 days.

SARSは31日です

So we are gaining the potential to overcome these problems.

だから我々はこういった問題を 解決する力を増しているのです

I'm going to show you just a few examples

いくつかの例で

of how pervasive this phenomena is.

この現象がいかにあまねく 存在しているか示します

The actual paradigm-shift rate, the rate of adopting new ideas,

パラダイムシフトの頻度 新しいアイデアが取り入れられる頻度は

is doubling every decade, according to our models.

我々のモデルによれば 10年ごとに２倍になっています

These are all logarithmic graphs,

グラフはみんな対数グラフで

so as you go up the levels it represents, generally multiplying by factor of 10 or 100.

一段上がるごとに 10倍とか100倍になります

It took us half a century to adopt the telephone,

最初の仮想現実技術 である

the first virtual-reality technology.

電話の普及には 半世紀かかりました

Cell phones were adopted in about eight years.

携帯電話は８年です

If you put different communication technologies

様々な通信技術を

on this logarithmic graph,

対数グラフ上に プロットすると

television, radio, telephone

テレビ ラジオ 電話は

were adopted in decades.

普及に何十年も かかりましたが

Recent technologies -- like the PC, the web, cell phones --

最近の技術の PCや ウェブや携帯電話は

were under a decade.

10年未満です

Now this is an interesting chart,

これは興味深いチャートです

and this really gets at the fundamental reason why

生物にせよ技術にせよ

an evolutionary process -- and both biology and technology are evolutionary processes --

進化的プロセスが加速する 基本的な理由を

accelerate.

示しています

They work through interaction -- they create a capability,

インタラクションを 通じて能力を生み出し

and then it uses that capability to bring on the next stage.

その能力を使って 次の段階へと進むのです

So the first step in biological evolution,

生物進化の最初の ステップである

the evolution of DNA -- actually it was RNA came first --

DNAの進化— 最初はRNAですが

took billions of years,

それには数十億年 かかりました

but then evolution used that information-processing backbone

しかしこの情報処理の バックボーンを使って

to bring on the next stage.

次の段階へと進み

So the Cambrian Explosion, when all the body plans of the animals were evolved,

カンブリア爆発で あらゆる動物の 体のデザインが発展するのには

took only 10 million years. It was 200 times faster.

１千万年しか かかっていません 200倍のスピードです

And then evolution used those body plans

そして その体のデザインを使い

to evolve higher cognitive functions,

より高度な認知機能を 進化させ

and biological evolution kept accelerating.

生物進化は 加速し続けたのです

It's an inherent nature of an evolutionary process.

これは進化的過程に 本質的な性質です

So Homo sapiens, the first technology-creating species,

ホモ･サピエンスはテクノロジーを 生み出す初めての種で

the species that combined a cognitive function

認知能力と 対置した親指を

with an opposable appendage --

併せ持っています

and by the way, chimpanzees don't really have a very good opposable thumb --

ちなみにチンパンジーの親指は あまり対置していません

so we could actually manipulate our environment with a power grip

人類は握る力と 繊細な動作制御力で

and fine motor coordination,

環境を操ることが できたのです

and use our mental models to actually change the world

そしてメンタルモデルを使って 実際に世界を変え

and bring on technology.

テクノロジーを 生み出しました

But anyway, the evolution of our species took hundreds of thousands of years,

人類の種の進化には 数十万年かかりましたが

and then working through interaction,

インタラクションを通じ

evolution used, essentially,

進化は このテクノロジーを 生み出す種を使って

the technology-creating species to bring on the next stage,

次なる段階へと進みました

which were the first steps in technological evolution.

それがテクノロジー進化の 第一歩となります

And the first step took tens of thousands of years --

最初のステップには 何万年もかかりました

stone tools, fire, the wheel -- kept accelerating.

石器 火 車輪 加速し続けます

We always used then the latest generation of technology

常に前の世代の 技術を使って

to create the next generation.

次の世代の技術を 生み出すのです

Printing press took a century to be adopted;

活版印刷の普及には １世紀かかりました

the first computers were designed pen-on-paper -- now we use computers.

最初のコンピュータは紙とペンで設計されましたが 今はコンピュータを使っています

And we've had a continual acceleration of this process.

プロセスはたえず 加速し続けています

Now by the way, if you look at this on a linear graph, it looks like everything has just happened,

これを均等目盛のグラフで見たら あらゆることが急に起きたように見えます

but some observer says, "Well, Kurzweil just put points on this graph

ある観察者たちは 「カーツワイルは直線に乗る点を選んで

that fall on that straight line."

グラフに置いただけだ」 と言います

So, I took 15 different lists from key thinkers,

それで私は重要な思想家による 15のリストを引っ張り出しました

like the Encyclopedia Britannica, the Museum of Natural History, Carl Sagan's Cosmic Calendar

ブリタニカ百科事典 自然史博物館 カール･セーガンのコスミック･カレンダー

on the same -- and these people were not trying to make my point;

別に彼らは私の論点を支持 しようとしたわけではありません

these were just lists in reference works,

単に参考資料として 作られたものです

and I think that's what they thought the key events were

これは生物進化や技術進化の上で 何が重要な出来事と

in biological evolution and technological evolution.

彼らが捉えているかを 表していると思います

And again, it forms the same straight line. You have a little bit of thickening in the line

すると それがまた直線上に乗るのです 線に少し幅がありますが

because people do have disagreements, what the key points are,

それは重要な時点ついて 意見の違いがあるためです

there's differences of opinion when agriculture started,

農業はいつ始まったのか

or how long the Cambrian Explosion took.

カンブリア爆発には どれくらいかかったのか

But you see a very clear trend.

しかし非常に明確な トレンドがあります

There's a basic, profound acceleration of this evolutionary process.

進化過程が基本的 本質的に加速していることです

Information technologies double their capacity, price performance, bandwidth,

情報技術では 容量 通信速度 性能価格比が

every year.

毎年倍増しています

And that's a very profound explosion of exponential growth.

明らかに急速な 指数的成長です

A personal experience, when I was at MIT --

個人的な体験で言うと 私がMITにいたとき

computer taking up about the size of this room,

コンピュータは このホール ほどの大きさで

less powerful than the computer in your cell phone.

計算能力は 今の携帯電話 より劣っていました

But Moore's Law, which is very often identified with this exponential growth,

ムーアの法則は この指数的成長と よく同一視されていますが

is just one example of many, because it's basically

実はたくさんある中の 一例に過ぎません

a property of the evolutionary process of technology.

これは技術の進化過程に 本質的な性質なのです

I put 49 famous computers on this logarithmic graph --

49の有名なコンピュータを 対数グラフ上にプロットしました

by the way, a straight line on a logarithmic graph is exponential growth --

ちなみに対数グラフ上の直線は 指数的成長を表します

that's another exponential.

これも指数的になっています

It took us three years to double our price performance of computing in 1900,

1900年に計算の性能価格比は ３年で２倍になっていました

two years in the middle; we're now doubling it every one year.

それが２年で２倍になり 今では１年で２倍になっています

And that's exponential growth through five different paradigms.

この指数的成長は５つの パラダイムにまたがっています

Moore's Law was just the last part of that,

集積回路上のトランジスタが

where we were shrinking transistors on an integrated circuit,

縮小していくムーアの法則は その最後の部分にあたります

but we had electro-mechanical calculators,

電子機械式計算機があり ドイツのエニグマ暗号を

relay-based computers that cracked the German Enigma Code,

解読したリレー式の コンピュータがあり

vacuum tubes in the 1950s predicted the election of Eisenhower,

アイゼンハワーの当選を予測した 50年代の真空管コンピュータがあり

discreet transistors used in the first space flights

最初の宇宙飛行に使われた 個々の トランジスタを用いるコンピュータがあり

and then Moore's Law.

それからムーアの法則がきます

Every time one paradigm ran out of steam,

１つのパラダイムの 勢いが衰えるごとに

another paradigm came out of left field to continue the exponential growth.

別のパラダイムが現れて 指数的成長を支え続けたのです

They were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller.

真空管をどんどん小さく していくと壁に突き当たります

That hit a wall. They couldn't shrink them and keep the vacuum.

真空を保って それ以上小さくできません そこへ まったく

Whole different paradigm -- transistors came out of the woodwork.

異なるパラダイムの トランジスタが現れます

In fact, when we see the end of the line for a particular paradigm,

実のところ １つのパラダイムの 限界が見え始めると

it creates research pressure to create the next paradigm.

次のパラダイムを生み出す 研究の圧力が生じるのです

And because we've been predicting the end of Moore's Law

ムーアの法則の限界はだいぶ 以前から予想されていました

for quite a long time -- the first prediction said 2002, until now it says 2022.

最初の予想では2002年でしたが 今は2022年だと言われています

But by the teen years,

2010年代に現れる トランジスタは

the features of transistors will be a few atoms in width,

原子数個分という幅になり

and we won't be able to shrink them any more.

それ以上縮小できなくなります

That'll be the end of Moore's Law, but it won't be the end of

ムーアの法則の限界ですが それが計算能力の指数的成長の

the exponential growth of computing, because chips are flat.

終わりを意味するわけ ではありません

We live in a three-dimensional world; we might as well use the third dimension.

今のチップは平面的ですが 我々が住んでいる世界は３次元です

We will go into the third dimension

まだ第３の次元を 使うことができます

and there's been tremendous progress, just in the last few years,

この数年で その３次元化において 大きな進展がありました

of getting three-dimensional, self-organizing molecular circuits to work.

自己組織化分子回路です

We'll have those ready well before Moore's Law runs out of steam.

ムーアの法則が息絶える前に 実用化されるでしょう

Supercomputers -- same thing.

スーパーコンピュータも同様です

Processor performance on Intel chips,

Intelチップの処理能力もそう

the average price of a transistor --

トランジスタの平均価格は

1968, you could buy one transistor for a dollar.

1968年には １個が１ドルでした

You could buy 10 million in 2002.

2002年には同じ値段で １千万個買えます

It's pretty remarkable how smooth

このような指数的成長の 一貫性は

an exponential process that is.

驚くほどです

I mean, you'd think this is the result of some tabletop experiment,

限定的な実験の結果と 思うかもしれませんが

but this is the result of worldwide chaotic behavior --

これは世界全体のカオス的な 振る舞いの結果なのです

countries accusing each other of dumping products,

ダンピングを非難し合う国家

IPOs, bankruptcies, marketing programs.

IPO 会社の倒産 マーケティングキャンペーン

You would think it would be a very erratic process,

とても不規則なプロセスなのに

and you have a very smooth

その結果は

outcome of this chaotic process.

極めて なだらかになるのです

Just as we can't predict

気体中の個々の分子が

what one molecule in a gas will do --

どう振る舞うか

it's hopeless to predict a single molecule --

予測することはできませんが

yet we can predict the properties of the whole gas,

それでも気体全体 としての性質は

using thermodynamics, very accurately.

熱力学によって極めて 正確に予測できます

It's the same thing here. We can't predict any particular project,

ここでも同じことが言えます 特定のプロジェクトの予測はできませんが

but the result of this whole worldwide,

世界中のカオス的で

chaotic, unpredictable activity of competition

予測不能な競争の結果としての

and the evolutionary process of technology is very predictable.

技術の進化過程は 予測可能なのです

And we can predict these trends far into the future.

そういったトレンドについて かなり先まで予測できます

Unlike Gertrude Stein's roses,

ガートルード・スタインの 「薔薇は薔薇」の様に

it's not the case that a transistor is a transistor.

トランジスタはトランジスタ とは言えません