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  • In my early days as a graduate student,

    翻訳: Yuko Yoshida 校正: Masaki Yanagishita

  • I went on a snorkeling trip off the coast of the Bahamas.

    大学院に進んだばかりの頃

  • I'd actually never swum in the ocean before,

    バハマ諸島沖に シュノーケリングに行きました

  • so it was a bit terrifying.

    それまで海で 泳いだことがなかった私には

  • What I remember the most is, as I put my head in the water

    ちょっと怖かったのですが

  • and I was trying really hard to breathe through the snorkel,

    一番記憶に残っているのは 頭まで水に沈めて

  • this huge group of striped yellow and black fish

    シュノーケルで息をしようと 必死になっているときに

  • came straight at me ...

    黄色と黒の縞模様の魚が ものすごい大群で 私を目がけて

  • and I just froze.

    やって来たときのことです

  • And then, as if it had suddenly changed its mind,

    私は凍り付きました

  • came towards me and then swerved to the right

    でも その大群は 私に向かって来たと思えば

  • and went right around me.

    まるで気でも変えたかのように すっと右にそれて

  • It was absolutely mesmerizing.

    私をよけて行ったのです

  • Maybe many of you have had this experience.

    本当にうっとりする光景でした

  • Of course, there's the color and the beauty of it,

    皆さんもご経験が おありかもしれません

  • but there was also just the sheer oneness of it,

    もちろん 魚の群れが鮮やかで 美しいということもありますが

  • as if it wasn't hundreds of fish

    一糸乱れぬ一体感がまた 素晴らしいものでした

  • but a single entity with a single collective mind

    まるで 何百もの魚が 個々に存在するのではなく

  • that was making decisions.

    ただ1つの存在として 集団で共有される1つの頭で

  • When I look back, I think that experience really ended up determining

    意思決定しているようでした

  • what I've worked on for most of my career.

    振り返ってみれば 私の研究人生の大枠は

  • I'm a computer scientist,

    この経験で決まったのだ と思います

  • and the field that I work in is artificial intelligence.

    私はコンピューター科学者で

  • And a key theme in AI

    人工知能(AI)を専門としています

  • is being able to understand intelligence by creating our own computational systems

    AI分野における重要テーマに

  • that display intelligence the way we see it in nature.

    自然界で見られる知性と同じ働きをする 独自の計算システムを作り出すことで

  • Now, most popular views of AI, of course, come from science fiction and the movies,

    知性を理解する というものがあります

  • and I'm personally a big Star Wars fan.

    AIと言うと 空想科学小説や映画の世界を 思い浮かべる方が多いでしょう

  • But that tends to be a very human-centric view of intelligence.

    私も『スター・ウォーズ』が大好きです

  • When you think of a fish school,

    でも そこで描かれる知性は 得てして人間主体のものです

  • or when I think of a flock of starlings,

    魚の群れや

  • that feels like a really different kind of intelligence.

    ムクドリの群れの様子を 思い起こしてみると

  • For starters, any one fish is just so tiny

    そこには まったく違う知性が あるように感じられます

  • compared to the sheer size of the collective,

    まず どんな魚でも1匹は

  • so it seems that any one individual

    群れ全体からすると ものすごく小さいものなので

  • would have a really limited and myopic view of what's going on,

    1つ1つの個体は 何が起こっているのか把握しようにも

  • and intelligence isn't really about the individual

    本当に限られた 身のまわりのことしか 分からないはずです

  • but somehow a property of the group itself.

    ですから そこで働く知性は 個体のものではなく

  • Secondly, and the thing that I still find most remarkable,

    その集団そのものが所有するもの と言えるでしょう

  • is that we know that there are no leaders supervising this fish school.

    次に 今でも本当に驚嘆すべきことだ と思っているのですが

  • Instead, this incredible collective mind behavior

    こうした魚の群れには 全体を監督するリーダーのような魚はいません

  • is emerging purely from the interactions of one fish and another.

    個々の魚同士が 相互に作用し合うことで

  • Somehow, there are these interactions or rules of engagement

    信じられないような 集団の知による行動が生まれるのです

  • between neighboring fish

    どうやら 近くにいる魚との間で こうした相互作用や

  • that make it all work out.

    行動規則が働くことで

  • So the question for AI then becomes,

    この動きができているようです

  • what are those rules of engagement that lead to this kind of intelligence,

    ですからAIにおいて考えるべきは

  • and of course, can we create our own?

    こういった知性を生み出す 行動規則が何であるのか

  • And that's the primary thing that I work on with my team in my lab.

    私たちがそれを作り出せるのか になります

  • We work on it through theory,

    これが私の研究室で チームを組んでやっている主な研究です

  • looking at abstract rule systems

    理論的な観点から

  • and thinking about the mathematics behind it.

    抽象的な規則体系を子細に見て

  • We also do it through biology, working closely with experimentalists.

    その背景にある数学的関係を 見出そうとしています

  • But mostly, we do it through robotics,

    また生物学の観点からも 実験研究者と密接に連携して研究しています

  • where we try to create our own collective systems

    でも 主となるのは ロボット工学の立場から

  • that can do the kinds of things that we see in nature,

    私たち独自の集団的なシステムを 作り上げて

  • or at least try to.

    自然界と同じように動かす― 少なくとも

  • One of our first robotic quests along this line

    それに近づけることです

  • was to create our very own colony of a thousand robots.

    その中でも初めの頃に行った ロボットを使った挑戦が

  • So very simple robots,

    ロボット1千台で独自のコロニーを 作り上げることでした

  • but they could be programmed to exhibit collective intelligence,

    とてもシンプルながら

  • and that's what we were able to do.

    集団的知性を発揮できるように プログラムできるロボットで

  • So this is what a single robot looks like.

    それには成功しました

  • It's quite small, about the size of a quarter,

    ロボット単体ではこんな感じで

  • and you can program how it moves,

    すごく小さく 25セント硬貨くらいです

  • but it can also wirelessly communicate with other robots,

    動きをプログラムできるのですが

  • and it can measure distances from them.

    ほかのロボットと無線で交信したり

  • And so now we can start to program exactly an interaction,

    まわりのロボットとの距離を 測ったりもできます

  • a rule of engagement between neighbors.

    これで 周辺の個体との相互作用 つまり行動規則を

  • And once we have this system,

    正確にプログラムできるように なったわけです

  • we can start to program many different kinds of rules of engagement

    ひとたび こうしたシステムができれば

  • that you would see in nature.

    自然界で見られる 多種多様な行動規則も

  • So for example, spontaneous synchronization,

    プログラムできるようになります

  • how audiences are clapping and suddenly start all clapping together,

    例えば 自発的同期と呼ばれる行動です

  • the fireflies flashing together.

    誰かの拍手をきっかけに 急に皆が一斉に拍手するようになるとか

  • We can program rules for pattern formation,

    蛍が一斉に光る といったものです

  • how cells in a tissue

    パターン形成にかかる規則も プログラムできます

  • determine what role they're going to take on

    組織内の細胞がそれぞれ

  • and set the patterns of our bodies.

    自らの役割を分かって パターンを形成し

  • We can program rules for migration,

    人体を形づくるようにです

  • and in this way, we're really learning from nature's rules.

    移動の規則もプログラムできます

  • But we can also take it a step further.

    こんな風に自然界の規則から どんどん学んでいます

  • We can actually take these rules that we've learned from nature

    さらにもう一歩先に 進めることもできます

  • and combine them and create entirely new collective behaviors

    自然から学んだ こうした規則を 組み合わせて

  • of our very own.

    私たち独自の まったく新しい集団行動を

  • So for example,

    作り出すのです

  • imagine that you had two different kinds of rules.

    例えば

  • So your first rule is a motion rule

    2つの規則があるとしましょう

  • where a moving robot can move around other stationary robots.

    1つは 動作に関する規則で

  • And your second rule is a pattern rule

    作動中のロボットは静止しているロボットの 周囲を回れるというものです

  • where a robot takes on a color based on its two nearest neighbors.

    もう1つはパターンの規則で

  • So if I start with a blob of robots in a little pattern seed,

    隣接する2つのロボットによって 自らの色が決まるというものです

  • it turns out that these two rules are sufficient for the group

    パターンが生まれる きっかけを ロボット群に与えておくと

  • to be able to self-assemble a simple line pattern.

    この2つの規則だけで その集団は

  • And if I have more complicated pattern rules,

    単純な線形パターンを 自ら形づくれるようになります

  • and I design error correction rules,

    パターンを決める もっと複雑な規則を作り

  • we can actually create really, really complicated self assemblies,

    エラー訂正規則も加えると

  • and here's what that looks like.

    かなり複雑な自己組織化を させることもできます

  • So here, you're going to see a thousand robots

    このようなものです

  • that are working together to self-assemble the letter K.

    ここでは1千台のロボットが

  • The K is on its side.

    一緒になって「K」という文字を 自ら形づくっているところです

  • And the important thing is that no one is in charge.

    横向きのKです

  • So any single robot is only talking to a small number of robots nearby it,

    大事なのは 誰かの指示で 動いているわけではないことです

  • and it's using its motion rule to move around the half-built structure

    個々のロボットは まわりにいる 少数のロボットと交信しているだけで

  • just looking for a place to fit in based on its pattern rules.

    完成途上にある形のまわりを 動作規則に従って動き

  • And even though no robot is doing anything perfectly,

    パターンの規則にもとづいて 自分が当てはまる場所を探すのです

  • the rules are such that we can get the collective to do its goal

    どのロボットも 完ぺきではありませんが

  • robustly together.

    これらの規則のお陰で ロボット全体が一丸となり

  • And the illusion becomes almost so perfect, you know --

    確実に目標を達成できます

  • you just start to not even notice that they're individual robots at all,

    そして 完ぺきと言わんばかりの 錯覚が生まれます―

  • and it becomes a single entity,

    個々のロボットが 独立して動いているとは気づかないくらい

  • kind of like the school of fish.

    ロボット全体が 1つの存在

  • So these are robots and rules in two dimensions,

    魚の群れのようになるのです

  • but we can also think about robots and rules in three dimensions.

    これらのロボットや規則は 2次元でのものでしたが

  • So what if we could create robots that could build together?

    3次元でロボットや規則を 考えることもできます

  • And here, we can take inspiration from social insects.

    自ら何かを建てられるロボットを 作り出せたら どうでしょう?

  • So if you think about mound-building termites

    この点では 社会性昆虫が 参考になります

  • or you think about army ants,

    アリ塚をつくるシロアリや

  • they create incredible, complex nest structures out of mud

    軍隊アリは

  • and even out of their own bodies.

    泥や 時には自らの体まで使って

  • And like the system I showed you before,

    素晴らしく複雑な構造の巣を 作ります

  • these insects actually also have pattern rules

    先ほどお見せしたシステムのように

  • that help them determine what to build,

    これらの昆虫にも 実は パターンの規則が備わっていて

  • but the pattern can be made out of other insects,

    それによって 何を作るか決まっているのです

  • or it could be made out of mud.

    ただ ほかの昆虫や泥でパターンが 作られるというだけです

  • And we can use that same idea to create rules for robots.

    同じ考え方を使って ロボット用の規則を作ることができます

  • So here, you're going to see some simulated robots.

    こちらが ロボットの シミュレーションです

  • So the simulated robot has a motion rule,

    このロボットの持つ動作規則は

  • which is how it traverses through the structure,

    構造物の全体をたどって俯瞰し

  • looking for a place to fit in,

    当てはまる場所を探す というものです

  • and it has pattern rules where it looks at groups of blocks

    さらに パターンの規則で ブロックのかたまりを見て

  • to decide whether to place a block.

    新たなブロックを置くか 決めるようになっています

  • And with the right motion rules and the right pattern rules,

    適切な動作規則とパターンの規則を 与えることで

  • we can actually get the robots to build whatever we want.

    ロボットに 私たちが望むものを 何でも建てさせることができます

  • And of course, everybody wants their own tower.

    もちろん 誰だって 自分の「タワー」がほしいですよね

  • (Laughter)

    (笑)

  • So once we have these rules,

    こうした規則ができたら

  • we can start to create the robot bodies that go with these rules.

    その規則に見合ったロボット本体を 作ることができます

  • So here, you see a robot that can climb over blocks,

    こちらは ブロックをのぼることのできる ロボットで

  • but it can also lift and move these blocks

    ブロックを持ち上げたり 動かしたりもでき

  • and it can start to edit the very structure that it's on.

    自分が身を置く構造そのものにも 手を加えられます

  • But with these rules,

    この規則に見合う形で

  • this is really only one kind of robot body that you could imagine.

    考えられるロボット本体の形は これだけではありません

  • You could imagine many different kinds of robot bodies.

    もっといろんなものを 想像できます

  • So if you think about robots that maybe could move sandbags

    砂のうを運んで 土手を作るのを手伝ってくれるロボットも

  • and could help build levees,

    できるかもしれませんし

  • or we could think of robots that built out of soft materials

    やわらかい素材でロボットを作り

  • and worked together to shore up a collapsed building --

    崩壊した建物を支える作業を 一緒にすることもできます

  • so just the same kind of rules in different kinds of bodies.

    まったく同じ規則を 様々なロボット本体に使えるのです

  • Or if, like my group, you are completely obsessed with army ants,

    あるいは 私たちのように 軍隊アリに魅せられてしまったなら

  • then maybe one day we can make robots that can climb over literally anything

    いつか 文字どおり何でも 乗り越えるロボットを作れるかもしれません

  • including other members of their tribe,

    仲間の上でもお構いなしにのぼり

  • and self-assemble things out of their own bodies.

    自分たちの体を使って 自ら物を組み立てるのです

  • Once you understand the rules,

    規則さえ理解してしまえば

  • just many different kinds of robot visions become possible.

    多種多様なロボットのあり方が 実現できるのです

  • And coming back to the snorkeling trip,

    さて シュノーケリングの話に戻りますと

  • we actually understand a great deal about the rules that fish schools use.

    私たちは 魚の群れが用いる規則の かなりの部分を理解しました

  • So if we can invent the bodies to go with that,

    それに見合ったロボット本体を発明すれば

  • then maybe there is a future

    もしかすると将来的には

  • where I and my group will get to snorkel with a fish school of our own creation.

    私たちは 自ら作った魚の群れと シュノーケリングを楽しめるかもしれません

  • Each of these systems that I showed you

    これまでご紹介した システムの開発を通じて

  • brings us closer to having the mathematical and the conceptual tools

    私たちは 数学的、概念的なツールを活用して

  • to create our own versions of collective power,

    私たち独自の集団の力を 生み出すのに一歩近づいており

  • and this can enable many different kinds of future applications,

    これは将来 様々なことに応用できます

  • whether you think about robots that build flood barriers

    洪水を防ぐ堤防を作るロボットであるとか

  • or you think about robotic bee colonies that could pollinate crops

    作物の受粉をしてくれる ハチ型ロボットのコロニーとか

  • or underwater schools of robots that monitor coral reefs,

    サンゴ礁の監視をする 水中ロボットの群れとか

  • or if we reach for the stars and we thinking about programming

    そして ちょっと背伸びをして 衛星集団を

  • constellations of satellites.

    プログラムすることも考えています

  • In each of these systems,

    どのシステムにおいても

  • being able to understand how to design the rules of engagement

    行動規則の設計の仕方を理解して

  • and being able to create good collective behavior

    良い集団行動を生み出すことが

  • becomes a key to realizing these visions.

    こうした構想を実現する 鍵となります

  • So, so far I've talked about rules for insects and for fish

    さて これまで昆虫や魚や ロボットに関わる規則について

  • and for robots,

    お話ししてきましたが

  • but what about the rules that apply to our own human collective?

    私たち 人間の集団に 当てはまる規則はどうでしょうか?

  • And the last thought that I'd like to leave you with

    最後に皆さんにお伝えしたいのは

  • is that science is of course itself

    科学というものは それ自体が

  • an incredible manifestation of collective intelligence,

    素晴らしい集団的知性を 体現するものですが

  • but unlike the beautiful fish schools that I study,

    私の研究対象である 美しい魚の群れとは違い

  • I feel we still have a much longer evolutionary path to walk.

    私たちの進化は もっともっと長く続くと思うのです

  • So in addition to working on improving the science of robot collectives,

    ですから ロボットの集団にかかる 科学の発展に取り組むだけでなく

  • I also work on creating robots and thinking about rules

    ロボットや規則を作ることを通じて 科学に関わる共同体として

  • that will improve our own scientific collective.

    私たち自身を高めていけるよう 努めています

  • There's this saying that I love:

    私の大好きな名言があります

  • who does science determines what science gets done.

    「どんな人が科学をするかによって 科学でできることが決まる」

  • Imagine a society

    こんな行動規則がある社会を

  • where we had rules of engagement

    想像してみてください

  • where every child grew up believing that they could stand here

    子どもたち皆が いつかここに立って

  • and be a technologist of the future,

    未来の科学技術者になれると 信じて育ち

  • or where every adult

    大人もまた

  • believed that they had the ability not just to understand but to change

    科学技術と 日々の生活との関わりを 理解するだけでなく

  • how science and technology impacts their everyday lives.

    それを変えられると信じる社会です

  • What would that society look like?

    そんな社会になったら どうでしょう?

  • I believe that we can do that.

    私たちにはできる と信じています

  • I believe that we can choose our rules,

    自らの規則を選び

  • and we engineer not just robots

    ロボットだけではなく

  • but we can engineer our own human collective,

    私たち人間集団を 動かしていけると信じています

  • and if we do and when we do, it will be beautiful.

    もし それが叶ったときには それは素晴らしいものになるでしょう

  • Thank you.

    ありがとうございました

  • (Applause)

    (拍手)

In my early days as a graduate student,

翻訳: Yuko Yoshida 校正: Masaki Yanagishita

字幕と単語

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B1 中級 日本語 TED 規則 ロボット 集団 群れ パターン

TED】Radhika Nagpal.知的機械が魚の群れから学べること (知的機械が魚の群れから学べること|Radhika Nagpal) (【TED】Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish (What intelligent machines can learn from a school of fish | Radhika Nagpal))

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    Zenn に公開 2021 年 01 月 14 日
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