And often technology comes to us,

新たなテクノロジーが 次々に到来し

we're surprised by what it brings.

それが もたらすものには 驚かされます

But there's actually a large aspect of technology

でも 実は テクノロジーの大部分は

that's much more predictable,

思っているより ずっと 予測できます

and that's because technological systems of all sorts have leanings,

テクノロジーの仕組みには 必ず傾きがあるからです

they have urgencies,

特定の方向に働く力

they have tendencies.

流れがあるのです

And those tendencies are derived from the very nature of the physics,

こうした流れは ワイヤーやスイッチ、電子にある―

chemistry of wires and switches and electrons,

物理、化学的な特性そのものに 由来するものです

and they will make reoccurring patterns again and again.

これにより同じパターンが 繰り返し生み出され

And so those patterns produce these tendencies, these leanings.

このパターンによって 流れや傾きができるのです

You can almost think of it as sort of like gravity.

これは 重力のようなものと 考えていただいても良いでしょう

Imagine raindrops falling into a valley.

谷間に落ちていく雨粒を 想像してみてください

The actual path of a raindrop as it goes down the valley

ひとつの雨粒が 谷間へと流れていく道筋は

is unpredictable.

予測できません

We cannot see where it's going,

どこを通るかなど分からないのです

but the general direction is very inevitable:

でも 大まかな方向性は 不可避なもので

it's downward.

下へ下へと向かいます

And so these baked-in tendencies and urgencies

テクノロジーにまつわる仕組みには 流れや必然性なるものが

in technological systems

こうして刷り込まれているので

give us a sense of where things are going at the large form.

物事が だいたいどう進むのか 推し量ることができます

So in a large sense,

ですから 大きな意味では こう言えるでしょう

I would say that telephones were inevitable,

電話の出現は 不可避であったが

but the iPhone was not.

iPhoneはそうではなく

The Internet was inevitable,

インターネットは不可避だったが

but Twitter was not.

Twitterはそうではなかった

So we have many ongoing tendencies right now,

今 さまざまな流れが 同時進行しているわけですが

and I think one of the chief among them

そのなかでも特に重要だと思うのが

is this tendency to make things smarter and smarter.

なんでも かしこくする という流れです

I call it cognifying -- cognification --

私はこれを「認知化」 と呼んでいるのですが

also known as artificial intelligence, or AI.

人工知能（AI）としても 知られています

And I think that's going to be one of the most influential developments

私はこれこそが 今後20年で 社会に最も影響を与える―

and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.

発展であり傾向、方向性、原動力の ひとつになると考えています

So, of course, it's already here.

もちろん それは すでに始まっています

We already have AI,

私たちはAIを すでに手にしていて

and often it works in the background,

AIは 目に見えないところで 動いています

in the back offices of hospitals,

病院の管理棟では

where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.

AIがレントゲン画像を 人間の医者より正しく診断しています

It's in legal offices,

法律事務所でも

where it's used to go through legal evidence

法的証拠をくまなく調べるのに AIが使われ

better than a human paralawyer.

人間のパラリーガルより よくやっています

It's used to fly the plane that you came here with.

皆さんが会場に来るときに乗った 飛行機の操縦にも AIが使われています

Human pilots only flew it seven to eight minutes,

人間のパイロットが操縦するのは ７、８分だけで

the rest of the time the AI was driving.

残りはAIが操縦しているんです

And of course, in Netflix and Amazon,

もちろん NetflixやAmazonでは

it's in the background, making those recommendations.

裏でAIが動いて いろいろお勧めをしてくれます

That's what we have today.

今は こんなところでしょうか

And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,

それから ご承知のとおり もっと先進的な側面をあらわす例として

with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.

AlphaGoが世界トップ棋士に 勝利をおさめたことがあります

But it's more than that.

でも それだけでは ありません

If you play a video game, you're playing against an AI.

ビデオゲームをすることは AIと対戦することでもあります

But recently, Google taught their AI

さらに最近では GoogleはAIを訓練し

to actually learn how to play video games.

ビデオゲームのプレイ方法を 学習できるようにしました

Again, teaching video games was already done,

ビデオゲームのやり方は すでに教えていたわけですが

but learning how to play a video game is another step.

ビデオゲームのプレイ方法を自ら学ぶのは 新たな段階になります

That's artificial smartness.

これが「人工知性」です

What we're doing is taking this artificial smartness

私たちは今 この人工知性を

and we're making it smarter and smarter.

どんどん かしこく 高めていこうとしているのです

There are three aspects to this general trend

この大きな流れのなかで 十分認識されていない側面が

that I think are underappreciated;

３つあります

I think we would understand AI a lot better

この３つのことを 理解すれば

if we understood these three things.

AIに対する理解も ぐっと深まるはずですし

I think these things also would help us embrace AI,

AIも受け入れやすくなるでしょう

because it's only by embracing it that we actually can steer it.

AIを受け入れなければ AIの舵取りなどできませんから

We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.

大きな流れを受け入れてこそ 実務的なことも動かして行けるのです

So let me talk about those three different aspects.

それでは この３つの側面について お話ししましょう

The first one is: our own intelligence has a very poor understanding

１つ目は 私たち自身の知性は 何が知性たるかを

of what intelligence is.

ほとんど理解していないことです

We tend to think of intelligence as a single dimension,

私たちは知能を とかく１次元で考えがちです

that it's kind of like a note that gets louder and louder.

音で言うなら 音量がどんどん上がるようにです

It starts like with IQ measurement.

知能指数（IQ）が まさにそうです

It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,

ネズミのような 単純で低いIQに始まり

and maybe there's more in a chimpanzee,

つぎが チンパンジー

and then maybe there's more in a stupid person,

頭の悪い人と 高くなって行き

and then maybe an average person like myself,

私のような 平均的な人間が来て

and then maybe a genius.

それから天才といったように

And this single IQ intelligence is getting greater and greater.

このIQだけで表される知能は 高くなる一方です

That's completely wrong.

これは 完全な間違いです

That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.

これは知能ではありません 少なくとも人間の知能では ないでしょう

It's much more like a symphony of different notes,

知能は むしろ いろんな音の調和に近いもので

and each of these notes is played on a different instrument of cognition.

さまざまな認知機能で奏でられる音が 集まったものです

There are many types of intelligences in our own minds.

人間には 多種多様な知能があります

We have deductive reasoning,

演繹的な思考や

we have emotional intelligence,

感情的な知能

we have spatial intelligence;

空間的知能など

we have maybe 100 different types that are all grouped together,

おそらく100種類くらいの知能を みんな 持っているのですが

and they vary in different strengths with different people.

それぞれの知能の高さは 人によって違います

And of course, if we go to animals, they also have another basket --

そして動物は動物で また別の一式―

another symphony of different kinds of intelligences,

さまざな知能をひと揃え 持っています

and sometimes those same instruments are the same that we have.

私たちと同じ機能を 持っていることもあるでしょう

They can think in the same way, but they may have a different arrangement,

動物も人間と同じように思考できますが 持っている知能の組合せが違うので

and maybe they're higher in some cases than humans,

人間より動物の方が 優れている場面もあります

like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,

例えば リスの長期記憶は 本当に卓越したもので

so it can remember where it buried its nuts.

木の実を埋めた場所を ずっと覚えていられますが

But in other cases they may be lower.

それ以外の知能は より低いかもしれません

When we go to make machines,

私たちが機械を作るにあたっても

we're going to engineer them in the same way,

同じように設計することに なるでしょう

where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,

つまり ある種の知性は 人間より ぐんと高くするけれども

and many of them won't be anywhere near ours,

ほかの多くは 必要ないので 人間には遠く及ばないまま という風にです

because they're not needed.

私たちは このようにして

So we're going to take these things,

さまざまな知能を 人工的に寄せ集め

these artificial clusters,

より変化に富んだ人工的認知能力を AIに与えようとしているのです

and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.

そして それはもっと 特化したものになっていくでしょう

We're going to make them very, very specific.

計算においては 計算機の方がすでに 人間より かしこいですね

So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;

空間ナビゲーションは GPSの方が かしこく

your GPS is smarter than you are in spatial navigation;

長期記憶においては GoogleやBingが人間より上です

Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.

私たちは こうした様々な思考を 取り出して

And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking

今度は 自動車に 搭載しようとしています

and we'll put them into, like, a car.

自動運転のためですが そうするのも

The reason why we want to put them in a car so the car drives,

それが人間のように 運転しないからです

is because it's not driving like a human.

人間と同じようには考えない―

It's not thinking like us.

そこがミソなのです

That's the whole feature of it.

気が散ることもなければ

It's not being distracted,

コンロの火の消し忘れを 心配したり

it's not worrying about whether it left the stove on,

会計学を専攻したら良かったと 悩んだりもしません

or whether it should have majored in finance.

ただ運転するだけです

It's just driving.

（笑）

(Laughter)

ただ運転するだけですよ？

Just driving, OK?

もしかしたら こんな宣伝文句で 販売されるかもしれません

And we actually might even come to advertise these

「意識ゼロ」

as "consciousness-free."

その車には意識がないので

They're without consciousness,

さっき話したようなことに 関心はなく

they're not concerned about those things,

気が散らないんです

they're not distracted.

つまり 私たちが やろうとしているのは

So in general, what we're trying to do

できるだけ多くの種類の思考を 作り出すことなのです

is make as many different types of thinking as we can.

この空間を あらゆる種類の思考で

We're going to populate the space

いっぱいにしようと いうのです

of all the different possible types, or species, of thinking.

ビジネスや科学の世界では

And there actually may be some problems

難しすぎて 人間自身の思考だけでは

that are so difficult in business and science

手に負えないような問題も 実際にあることでしょう

that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.

そんなときは ２段階で対処します

We may need a two-step program,

新たな種類の思考を作り出して

which is to invent new kinds of thinking

私たちがそばで協働しながら とても大きな問題―

that we can work alongside of to solve these really large problems,

暗黒エネルギーや量子重力といった問題を 解いていくのです

say, like dark energy or quantum gravity.

つまり 未知の知能を 作ろうというわけです

What we're doing is making alien intelligences.

「人工エイリアン」とでも 言えるかもしれません

You might even think of this as, sort of, artificial aliens

ある意味でね

in some senses.

違った考え方をする(think different)のに 役に立つはずです

And they're going to help us think different,

違った考え方が 創造や富、新しい経済の

because thinking different is the engine of creation

原動力なのですから

and wealth and new economy.

２つ目の側面は 私たちがAIを使うことで

The second aspect of this is that we are going to use AI

次の産業革命が 起きようとしていることです

to basically make a second Industrial Revolution.

最初の産業革命が起こったのは

The first Industrial Revolution was based on the fact

「人工動力」とも言うべきものの発明が あったからです

that we invented something I would call artificial power.

それより前の

Previous to that,

農業革命においては

during the Agricultural Revolution,

何かを作るとしたら すべては人間の筋肉か動物の力を

everything that was made had to be made with human muscle

使わねばなりませんでした

or animal power.

それ以外に やりようがなかったのです

That was the only way to get anything done.

産業革命における 大きな革新は

The great innovation during the Industrial Revolution was,

蒸気や化石燃料を使って

we harnessed steam power, fossil fuels,

この人工動力を生み出し それを使って

to make this artificial power that we could use

何でもできるように なったことです

to do anything we wanted to do.

ですから今では 高速道路を走りながら

So today when you drive down the highway,

スイッチをポンと押すだけで 250馬力を 意のままに操れます

you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --

250馬力ですよ

250 horsepower --

さらに そうした力を使って 高層ビルや都市、道路を作り

which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,

工場では 人力では到底 作れないほど 大量の椅子や冷蔵庫などが

to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators

生み出されるようになったのです

way beyond our own power.

こうした人工動力はまた 送電網を通じて

And that artificial power can also be distributed on wires on a grid

すべての家庭や工場、農場に届けられ

to every home, factory, farmstead,

ただ 何かを接続するだけで 誰でも その人工動力を

and anybody could buy that artificial power,

買うことができます

just by plugging something in.

これは 新たな革新の源 にもなりました

So this was a source of innovation as well,

農場では 手押しポンプに

because a farmer could take a manual hand pump,

この人工動力 つまり電気を合わせて

and they could add this artificial power, this electricity,

電気ポンプが生まれました

and he'd have an electric pump.

そんな変化が 何千、何万と 膨れ上がる中で

And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,

その公式が生み出したのが 産業革命でした

and that formula was what brought us the Industrial Revolution.

身のまわりの あらゆるもの 私たちが享受している この発展は

All the things that we see, all this progress that we now enjoy,

その かけ合わせの産物なのです

has come from the fact that we've done that.

そして今 同じことを AIでやろうとしています

We're going to do the same thing now with AI.

AIはネットワークを通じて 届けられますから

We're going to distribute that on a grid,

あの電気ポンプを手に取って

and now you can take that electric pump.

それに人工知能を足せば

You can add some artificial intelligence,

スマート・ポンプができます

and now you have a smart pump.

そんな変化が 何百万と生じれば

And that, multiplied by a million times,

次なる産業革命となるのです

is going to be this second Industrial Revolution.

高速道路を走る車は

So now the car is going down the highway,

250馬力を積んでいましたが それに250の知力が加わって

it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.

自動運転車になります

That's the auto-driven car.

AIは 新たなコモディティ

It's like a new commodity;

新たな公共資源となります

it's a new utility.

AIは「クラウド」という ネットワークを流通していきます

The AI is going to flow across the grid -- the cloud --

電気がそうして広まったようにです

in the same way electricity did.

そして かつて電化した あらゆるものを

So everything that we had electrified,

今度は 認知化するわけです

we're now going to cognify.

ここで言いたいのは

And I would suggest, then,

これから出てくる １万のベンチャー企業の公式は

that the formula for the next 10,000 start-ups

とてもシンプルなもので

is very, very simple,

何かに AIを加えるだけです

which is to take x and add AI.

この公式こそが 私たちが やろうとしていることです

That is the formula, that's what we're going to be doing.

それによって これから 次なる産業革命を

And that is the way in which we're going to make

起こそうとしているのです

this second Industrial Revolution.

ところで 今 この瞬間

And by the way -- right now, this minute,

Googleにログインすれば

you can log on to Google

AIを購入して６円で 100 回の処理をできます

and you can purchase AI for six cents, 100 hits.

すでに手に入るんです

That's available right now.

さて３つ目の側面ですが

So the third aspect of this

それは このAIに 体を与えることで

is that when we take this AI and embody it,

ロボットができることです

we get robots.

ロボットがボットになり

And robots are going to be bots,

私たちが これまでやってきた 多くの作業をこなすことになります

they're going to be doing many of the tasks that we have already done.

仕事も 作業の集まりですから

A job is just a bunch of tasks,

私たちの仕事も 再定義されるでしょう

so they're going to redefine our jobs

一部の作業は ロボットがするわけですから

because they're going to do some of those tasks.

でも ロボットが入ることで 新たなカテゴリーができ

But they're also going to create whole new categories,

新たな作業も大量に 生まれることになります

a whole new slew of tasks

これまで必要だと 気づかなかったものです

that we didn't know we wanted to do before.

ロボットによって 必要になる新たな仕事―

They're going to actually engender new kinds of jobs,

新たな作業が生まれてくるのです

new kinds of tasks that we want done,

ちょうど自動化によって 新たに作り出されたものの多くが

just as automation made up a whole bunch of new things

それまで必要とは思っていなかったのに

that we didn't know we needed before,

今では なくてはならないのと 同じです

and now we can't live without them.

ロボットは 人間から奪う以上の 多くの仕事を生み出していきます

So they're going to produce even more jobs than they take away,

大事なのは ロボットに託す作業の多くは

but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them

効率性や生産性という観点で 定義されるものであることです

are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.

肉体労働であれ 頭を使うものであれ

If you can specify a task,

ある作業が

either manual or conceptual,

効率性や生産性に 落とし込めるものであれば

that can be specified in terms of efficiency or productivity,

それはボットがやります

that goes to the bots.

生産性はロボットのものです

Productivity is for robots.

私たちはとかく 時間の無駄遣いに長けていますから

What we're really good at is basically wasting time.

（笑）

(Laughter)

私たちは非効率なことが すごく得意なんです

We're really good at things that are inefficient.

科学なんて そもそも 非効率なものでしょう

Science is inherently inefficient.

次から次へと失敗することで 前に進むのです

It runs on that fact that you have one failure after another.

試験や実験をして うまく行かないから進展するのであって

It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,

それがなければ進歩しません

otherwise you're not learning.

科学はそれ自体に