by the artist Michael Najjar,

この写真は

and it's real,

マイケル・ナジャーによるものです

in the sense that he went there to Argentina

実際アルゼンチンに行って

to take the photo.

撮ってきたという意味で

But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.

本物の写真ですが

And what he's done

フィクションでもあります 後でいろいろ手が加えられているからです

is he's actually reshaped, digitally,

何をしたかというと

all of the contours of the mountains

デジタル加工をして

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

山の稜線の形を

So what you see,

ダウジョーンズのグラフにしたのです

that precipice, that high precipice with the valley,

だからご覧いただいている

is the 2008 financial crisis.

谷に落ち込んでいる絶壁は

The photo was made

2008年の金融危機です

when we were deep in the valley over there.

この写真は 私たちが

I don't know where we are now.

谷の深みにいたときに作られました

This is the Hang Seng index

今はどこにいるのか分かりません

for Hong Kong.

こちらは香港の

And similar topography.

ハンセン指数です

I wonder why.

似たような地形ですね

And this is art. This is metaphor.

どうしてなんでしょう？

But I think the point is

これはアートであり メタファーです

that this is metaphor with teeth,

でも重要なのは

and it's with those teeth that I want to propose today

これが牙のあるメタファーだということです

that we rethink a little bit

その牙のために 今日はひとつ

about the role of contemporary math --

現代数学の役割を

not just financial math, but math in general.

再考したいと思います

That its transition

金融数学でなく もっと一般的な数学です

from being something that we extract and derive from the world

ここにあるのは

to something that actually starts to shape it --

世界から何かを ただ引き出していたものが

the world around us and the world inside us.

世界を形作り始めるようになる という変化です

And it's specifically algorithms,

私たちの周りの世界にせよ 私たちの中の世界にせよ

which are basically the math

具体的に言うと それはアルゴリズムです

that computers use to decide stuff.

アルゴリズムというのは

They acquire the sensibility of truth

コンピュータが判断をするときに使う ある種数学的なものです

because they repeat over and over again,

繰り返しの中で アルゴリズムは

and they ossify and calcify,

真実への感覚を備えるようになり

and they become real.

そして骨化し 石灰化して

And I was thinking about this, of all places,

現実になるのです

on a transatlantic flight a couple of years ago,

このことを考えるようになったのは

because I happened to be seated

２、３年前に大西洋を渡る飛行機の中で

next to a Hungarian physicist about my age

私と同年代のハンガリー出身の

and we were talking

物理学者と隣り合わせ

about what life was like during the Cold War

言葉を交わした時でした

for physicists in Hungary.

冷戦時代のハンガリーの物理学者たちが

And I said, "So what were you doing?"

どんなものだったのか聞いてみました

And he said, "Well we were mostly breaking stealth."

「どんなことをしていたんでしょう？」

And I said, "That's a good job. That's interesting.

「もっぱらステルスを見破るということです」

How does that work?"

「いい仕事ですね 面白そうです

And to understand that,

どういう仕組みなんですか？」

you have to understand a little bit about how stealth works.

これを理解するためには

And so -- this is an over-simplification --

ステルスの仕組みを知る必要があります

but basically, it's not like

ものすごく単純化して説明しますが

you can just pass a radar signal

空中の156トンの鋼鉄の塊が

right through 156 tons of steel in the sky.

単にレーダーをくぐり抜けるというのは

It's not just going to disappear.

基本的にできません

But if you can take this big, massive thing,

消すことはできないのです

and you could turn it into

しかし巨大なものを

a million little things --

何百万という小さなものに

something like a flock of birds --

何か鳥の大群のようなものに

well then the radar that's looking for that

変えることはできます

has to be able to see

するとそれを見たレーダーは

every flock of birds in the sky.

鳥の群れだと

And if you're a radar, that's a really bad job.

勘違いします

And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.

この点でレーダーというのは あまり有能ではないのです

So we didn't use a radar;

それで彼は言いました 「ええ でもそれはレーダーの話です

we built a black box that was looking for electrical signals,

だからレーダーは当てにしませんでした

electronic communication.

電気的な信号 電子通信を見る

And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,

ブラックボックスを作ったのです

we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"

そして電子通信をしている鳥の群れを見たら

And I said, "Yeah.

これはアメリカ人がかんでいるなと考えたわけです」

That's good.

私は言いました

So you've effectively negated

「そりゃいい

60 years of aeronautic research.

60年の航空学研究を

What's your act two?

打ち消していたわけですね

What do you do when you grow up?"

それで第二幕は何ですか？

And he said,

その後はどんなことをしているんですか？」

"Well, financial services."

彼は「金融業界です」

And I said, "Oh."

と答えました

Because those had been in the news lately.

「なるほど」

And I said, "How does that work?"

最近ニュースでよく耳にしていたからです

And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,

「どんな具合になっているんですか？」と聞くと

and I'm one of them."

「ウォールストリートには物理学者が2千人います

And I said, "What's the black box for Wall Street?"

私はその１人です」ということでした

And he said, "It's funny you ask that,

「ウォールストリートのブラックボックスは何なんでしょう？」

because it's actually called black box trading.

「そう聞かれたのは面白いですね

And it's also sometimes called algo trading,

実際それはブラックボックス・トレーディングと呼ばれているからです

algorithmic trading."

アルゴ・トレーディングとか

And algorithmic trading evolved in part

アルゴリズム・トレーディングと言うこともあります」

because institutional traders have the same problems

アルゴリズム・トレーディングが発展したのは

that the United States Air Force had,

ある部分 金融機関のトレーダーたちが

which is that they're moving these positions --

米国空軍と同じ問題を抱えていたからです

whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --

動く点がたくさんあって

they're moving a million shares of something

P&Gであれ アクセンチュアであれ

through the market.

マーケットで百万という株を

And if they do that all at once,

動かしています

it's like playing poker and going all in right away.

それを全部同時にやるのは

You just tip your hand.

ポーカーですぐに全財産賭けるようなものです

And so they have to find a way --

手の内を明かすことになります

and they use algorithms to do this --

だから彼らはその大きなものを

to break up that big thing

･･･アルゴリズムがここで出てくるのですが

into a million little transactions.

百万という小さなトランザクションに

And the magic and the horror of that

分割する必要があります

is that the same math

そしてその魔術的で怖いところは

that you use to break up the big thing

大きなものを

into a million little things

百万の小さなものへと

can be used to find a million little things

分割するのと同じ数学が

and sew them back together

百万の小さなものを見つけてまとめ

and figure out what's actually happening in the market.

マーケットで実際何が起きているのか

So if you need to have some image

見極めるためにも使えるということです

of what's happening in the stock market right now,

だから今株式市場で

what you can picture is a bunch of algorithms

何が起きているのかのイメージがほしいなら

that are basically programmed to hide,

それは隠そうとするたくさんのプログラムと

and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.

それを解き明かし 出し抜こうとする

And all of that's great, and it's fine.

たくさんのプログラムのせめぎ合いということです

And that's 70 percent

これは大変結構なことです

of the United States stock market,

米国株式市場の

70 percent of the operating system

70%がそうなのです

formerly known as your pension,

皆さんの年金とか

your mortgage.

ローンといったものの

And what could go wrong?

70%がそうやって動いているのです

What could go wrong

それで何か悪いことがあるのでしょうか？

is that a year ago,

一年前のことですが

nine percent of the entire market just disappears in five minutes,

株式市場全体の９%が

and they called it the Flash Crash of 2:45.

５分間で消えてなくなりました

All of a sudden, nine percent just goes away,

「2時45分のフラッシュ・クラッシュ」と呼ばれています

and nobody to this day

９%が突如消えてなくなり

can even agree on what happened

今日に至るまで誰も

because nobody ordered it, nobody asked for it.

本当のところ何が起きたのか分からないのです

Nobody had any control over what was actually happening.

誰が仕組んだことでもありません

All they had

誰かがコントロールしていたわけでもありません

was just a monitor in front of them

彼らが持っていたのは

that had the numbers on it

数字が表示されている

and just a red button

モニタと

that said, "Stop."

「停止」と書かれた

And that's the thing,

赤いボタンだけです

is that we're writing things,

私たちがやっているのは

we're writing these things that we can no longer read.

もはや自分では読めないものを

And we've rendered something

書くということです

illegible,

判読できないものを

and we've lost the sense

書いているのです

of what's actually happening

自分たちの作った世界で

in this world that we've made.

実際何が起きているのか

And we're starting to make our way.

私たちは感覚を失っており

There's a company in Boston called Nanex,

それでも前に進み続けています

and they use math and magic

ボストンにNanexという会社があって

and I don't know what,

数学や魔法や

and they reach into all the market data

そのほかよく分からないものを使って

and they find, actually sometimes, some of these algorithms.

あらゆるマーケットデータを見て

And when they find them they pull them out

そこから実際アルゴリズムを見つけ出しており

and they pin them to the wall like butterflies.

そして彼らが見つけ出したときには

And they do what we've always done

引っ張り出して 蝶のように標本にするのです

when confronted with huge amounts of data that we don't understand --

彼らがしているのは

which is that they give them a name

私たちが理解していない巨大なデータに直面したときにすることです

and a story.

つまり 名前とストーリーを

So this is one that they found,

与えるのです

they called the Knife,

これは彼らが見つけたものの例です

the Carnival,

「ナイフ」に

the Boston Shuffler,

「カーニバル」に

Twilight.

「ボストンシャフラー」に

And the gag is

「トワイライト」

that, of course, these aren't just running through the market.

可笑しいのは もちろん

You can find these kinds of things wherever you look,

そういったことはマーケットに限った話ではないということです

once you learn how to look for them.

そういった類のことは 一度見方を覚えると

You can find it here: this book about flies

至る所で目にするようになります

that you may have been looking at on Amazon.

たとえばこれ あるハエに関する本を

You may have noticed it

Amazonで見ていると

when its price started at 1.7 million dollars.

値段が170万ドルだということに

It's out of print -- still ...

気づくかもしれません

(Laughter)

絶版になっています 今でも

If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.

(笑)

A few hours later, it had gone up

170万ドルで買っていたらお買い得でした

to 23.6 million dollars,

数時間後には2,360万ドルまで

plus shipping and handling.

上がったからです

And the question is:

送料別で

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

疑問は 誰も買いもしなければ

And you see this behavior on Amazon

売りもしていなかったということです

as surely as you see it on Wall Street.

このAmazonで起きた現象は

And when you see this kind of behavior,

ウォールストリートで起きたのと同じ現象です

what you see is the evidence

そしてこのような挙動を見て分かるのは

of algorithms in conflict,

それがアルゴリズムの衝突から

algorithms locked in loops with each other,

生じたということです

without any human oversight,

アルゴリズムが互いにループの中に捕らわれ

without any adult supervision

常識的な観点でそれを監視する

to say, "Actually, 1.7 million is plenty."

人間の目がなかったということです

(Laughter)

「170万ドルはちと高くないか？」

And as with Amazon, so it is with Netflix.

(笑)

And so Netflix has gone through

Amazonでのことは Netflixでも同じです

several different algorithms over the years.

Netflixはこれまでに何度となく

They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --

アルゴリズムを変えてきました

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

最初は「シネマッチ」で その後たくさんのアルゴリズムを試しています

They're using Pragmatic Chaos now.

「ダイナソー・プラネット」に「グラビティ」

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

現在使っているのは「プラグマティック・ケイオス」です

trying to do the same thing.

プラグマティック・ケイオスがしようとするのは

It's trying to get a grasp on you,

他のNetflixのアルゴリズムと同じことです

on the firmware inside the human skull,

ユーザの頭の中のファームウェアを

so that it can recommend what movie

把握しようとするのです

you might want to watch next --

ユーザが次に見たいであろう映画を

which is a very, very difficult problem.

おすすめできるように

But the difficulty of the problem

これはとても難しい問題です

and the fact that we don't really quite have it down,

しかし問題の難しさや

it doesn't take away

私たちによく分かっていないという事実が

from the effects Pragmatic Chaos has.

プラグマティック・ケイオスの効果を

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

弱めることはありません

determines, in the end,

プラグマティック・ケイオスは

60 percent

他のNetflixのアルゴリズム同様

of what movies end up being rented.

最終的には借りられる映画の

So one piece of code

60%を言い当てています

with one idea about you

ユーザについての1つの考えを表す

is responsible for 60 percent of those movies.

一片のコードが

But what if you could rate those movies

映画レンタルの60%をもたらしているのです

before they get made?

もし映画の評価を

Wouldn't that be handy?

作る前にできたとしたらどうでしょう？

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,

便利ではないでしょうか？

and they have "story algorithms" --

イギリスのデータ分析専門家がハリウッドにいて

a company called Epagogix.

ストーリーを評価するアルゴリズムを作っています

And you can run your script through there,

Epagogixという会社です

and they can tell you, quantifiably,

脚本をそのアルゴリズムにかけると

that that's a 30 million dollar movie

数値として

or a 200 million dollar movie.

３千万ドルの映画だとか

And the thing is, is that this isn't Google.

２億ドルの映画だと言い当てるのです

This isn't information.

問題はこれはGoogleではないということ

These aren't financial stats; this is culture.

情報でも 金融統計でもなく

And what you see here,

文化なんです

or what you don't really see normally,

ここで目にしているのは

is that these are the physics of culture.

･･･ まあ普通は目にしないかもしれませんが

And if these algorithms,

文化の物理学だということです

like the algorithms on Wall Street,

もしそれがある日

just crashed one day and went awry,

ウォールストリートのアルゴリズムのように

how would we know?

クラッシュしておかしくなったとしたら

What would it look like?

どうやってそれが分かるのか？

And they're in your house. They're in your house.

どんな風に見えるのか？

These are two algorithms competing for your living room.

そしてこれは家庭の中にもあります

These are two different cleaning robots

これはリビングで競い合っている2つのアルゴリズムです

that have very different ideas about what clean means.

この２つのロボットは

And you can see it

「きれい」ということについて随分違った考えを持っています

if you slow it down and attach lights to them,

スローダウンして

and they're sort of like secret architects in your bedroom.

電球をつけてやればそれがわかります

And the idea that architecture itself

寝室の隠れた建築家のようなものです

is somehow subject to algorithmic optimization

そして建築自体が

is not far-fetched.

アルゴリズムによる最適化の対象となるという考えも

It's super-real and it's happening around you.

突飛というわけではありません

You feel it most

非常に現実的なことで 身の回りで起きていることなのです

when you're in a sealed metal box,

一番よく分かるのは

a new-style elevator;

密閉された金属の箱の中にいるときです

they're called destination-control elevators.

行先制御エレベータと呼ばれる

These are the ones where you have to press what floor you're going to go to

新式のエレベータです

before you get in the elevator.

どの階に行きたいのか エレベータに乗る前に

And it uses what's called a bin-packing algorithm.

指定する必要があります

So none of this mishegas

ビンパッキングアルゴリズムが使われています

of letting everybody go into whatever car they want.

みんなにエレベータを好き勝手に選ばせるような

Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,

馬鹿なことはしません