直感を持った人工知能が生み出すすごい発明
The incredible inventions of intuitive AI
モーリス・コンティ:
Maurice Conti:
0:11
この中で創造的なことを している人 —
How many of you are creatives,
デザイナー エンジニア 起業家 アーティスト
designers, engineers, entrepreneurs, artists,
あるいは単に想像力が豊かという人は どれくらいいますか？
or maybe you just have a really big imagination?
手を挙げてください
Show of hands?
(歓声)
(Cheers)
0:21
ほとんどがそうですね
That's most of you.
そういう人に お知らせすることがあります
I have some news for us creatives.
これからの20年で 私たちの仕事の仕方は これまでの２千年間における変化よりも 大きく変わるでしょう
Over the course of the next 20 years, more will change around the way we do our work than has happened in the last 2,000.
私たちは人類史の新時代に 差し掛かっていると思います
In fact, I think we're at the dawn of a new age in human history.
0:44
人類史には 仕事の仕方に応じて 大きく４つの時代がありました
Now, there have been four major historical eras defined by the way we work.
狩猟採集時代が 数百万年続き
The Hunter-Gatherer Age lasted several million years.
それから数千年の 農耕時代があり
And then the Agricultural Age lasted several thousand years.
２百年ほどの 工業化時代があり
The Industrial Age lasted a couple of centuries.
現在の情報化時代が ほんの数十年です
And now the Information Age has lasted just a few decades.
そして今 私たちは人類にとって 新しく大きな時代の始まりにいます
And now today, we're on the cusp of our next great era as a species.
1:12
「拡張の時代」へようこそ
Welcome to the Augmented Age.
この新時代においては 人間の自然な能力が 拡張されることになるでしょう
In this new era, your natural human capabilities are going to be augmented
計算システムが 人間の思考を補助し
by computational systems that help you think,
ロボットシステムが 作業を助け
robotic systems that help you make,
デジタル神経系が 生来の感覚を大きく越えて 私たちを世界へと繋げます
and a digital nervous system that connects you to the world far beyond your natural senses.
認識力拡張の話から 始めましょう
Let's start with cognitive augmentation.
強化サイボーグだという方は どれくらい いらっしゃいますか？
How many of you are augmented cyborgs?
(笑)
(Laughter)
1:37
私たちは既に増強されていると 言えると思います
I would actually argue that we're already augmented.
パーティで誰かに 知らないことを聞かれたところを 想像してください
Imagine you're at a party, and somebody asks you a question that you don't know the answer to.
こういうものを持っていれば 数秒で答えが分かります
If you have one of these, in a few seconds, you can know the answer.
でもこれはまだ原始的な 始まりでしかありません
But this is just a primitive beginning.
あのSiriでさえ ただの受け身のツールです
Even Siri is just a passive tool.
実際 過去350万年の間 人類の道具はずっと 完全に受け身のものでした
n fact, for the last three-and-a-half million years, the tools that we've had have been completely passive.
指示した通りのことだけをし それ以上のことはしません
They do exactly what we tell them and nothing more.
人類最初の道具は 打ち付けた場所を切るだけでした
Our very first tool only cut where we struck it.
のみは彫刻家が指定したところを 削るだけです
The chisel only carves where the artist points it.
最も先進的なツールでさえ 明示的な指示なしには何もしません
And even our most advanced tools do nothing without our explicit direction.
これは私がよくフラストレーションを 感じることですが
In fact, to date, and this is something that frustrates me,
道具にこちらの意向を 指示する必要によって 我々は制限されてきました
we've always been limited by this need to manually push our wills into our tools —
コンピューターがあっても 文字通り手を使って 指示する必要があります
like, manual, literally using our hands, even with computers.
しかし私はスタートレックの スコッティみたいな人間です
But I'm more like Scotty in "Star Trek."
(笑)
(Laughter)
2:39
コンピューターと 会話がしたいんです
I want to have a conversation with a computer.
「コンピューター 車をデザインしよう」 と言ったら
I want to say, "Computer, let's design a car,"
コンピューターが 車を出して見せます
and the computer shows me a car.
「もっと速そうな感じで ドイツっぽくなくしてくれ」と言うと
And I say, "No, more fast-looking, and less German,"
コンピューターが注文通りに してくれるんです
and bang, the computer shows me an option.
(笑)
(Laughter)
2:53
この会話は まだ先の話ですが
That conversation might be a little ways off,
皆さんが考えるほど 遠くはなく
probably less than many of us think,
私たちは既に 取り組んでいます
but right now, we're working on it.
道具は受け身のものから 生成するものへと飛躍しつつあります
Tools are making this leap from being passive to being generative.
デザイン生成ツールは コンピューターとアルゴリズムを使って 形状を合成し 自分で新しいデザインを 作り出します
Generative design tools use a computer and algorithms to synthesize geometry to come up with new designs all by themselves.
必要なのは 目標と制約だけです
All it needs are your goals and your constraints.
3:17
例をお見せしましょう
I'll give you an example.
これはドローン用の フレームの例ですが
In the case of this aerial drone chassis,
こちらがするのは 必要なことを伝えるだけ
all you would need to do is tell it
４つのプロペラがあるとか 出来るだけ軽くとか 空力的な効率を良くしろとか
something like, it has four propellers, you want it to be as lightweight as possible, and you need it to be aerodynamically efficient.
すると与えられた条件を満たす あらゆる可能な解の全体—
Then what the computer does is it explores the entire solution space:
何百万通りという解を コンピューターが探索します
every single possibility that solves and meets your criteria — millions of them.
これには大型のコンピューターが 必要になりますが
It takes big computers to do this.
私たち自身が 考えも付かないような デザインが生まれます
But it comes back to us with designs that we, by ourselves, never could've imagined.
コンピューターは 自分だけで答えを出します
And the computer's coming up with this stuff all by itself —
誰かが何か 描いてやることはなく
no one ever drew anything,
何もないところから 始めるのです
and it started completely from scratch.
ちなみに このドローンの フレームが ムササビの骨盤に似ているのは 偶然ではありません
And by the way, it's no accident that the drone body looks just like the pelvis of a flying squirrel.
(笑)
(Laughter)
4:04
このアルゴリズムは 進化と同じように働くよう デザインされているからです
It's because the algorithms are designed to work the same way evolution does.
この技術を世の中で 実際に目にするようになって ワクワクしています
What's exciting is we're starting to see this technology out in the real world.
この２年 オートデスク社は エアバス社と協力して 未来の飛行機のコンセプトモデルに 取り組んできました
We've been working with Airbus for a couple of years on this concept plane for the future.
まだ先は長いですが
It's a ways out still.
デザイン生成AIを使って 最近こんなものを 作り出しました
But just recently we used a generative-design AI to come up with this.
これは3D印刷された客室の隔壁ですが コンピューターがデザインしたものです
This is a 3D-printed cabin partition that's been designed by a computer.
元の半分の重量で より高い強度を持ち
It's stronger than the original yet half the weight,
年内にエアバスA320で 使われ始める予定です
and it will be flying in the Airbus A320 later this year.
明確に定義された問題に対して コンピューターは今や 自力で独自の解を生み出せるんです
So computers can now generate; they can come up with their own solutions to our well-defined problems.
しかし直感的とは言えません
But they're not intuitive.
毎回 １から始める 必要があります
They still have to start from scratch every single time,
学習しないからです
and that's because they never learn.
うちの犬のマギーとは違います
Unlike Maggie.
(笑)
(Laughter)
4:56
マギーは実際 最先端のデザインツールよりも 賢いんです
Maggie's actually smarter than our most advanced design tools.
どういう意味かというと
What do I mean by that?
飼い主がリードを 手にしていたら それはかなりの確率で 散歩を意味すると マギーは理解しています
If her owner picks up that leash, Maggie knows with a fair degree of certainty it's time to go for a walk.
どうやってそう 学んだのでしょう？
And how did she learn?
飼い主がリードを手に取るたびに 散歩に出たからです
Well, every time the owner picked up the leash, they went for a walk.
そこでマギーは ３つのことをしていました
And Maggie did three things:
注意を払うこと
she had to pay attention,
何が起きたか 覚えていること
she had to remember what happened
心の中にパターンを作って 保持することです
and she had to retain and create a pattern in her mind.
5:22
興味深いことに これはまさにコンピューター科学者達が 過去60年の間 人工知能にさせようと 試み続けてきたことです
Interestingly, that's exactly what computer scientists have been trying to get AIs to do for the last 60 or so years.
1952年に 三目並べができる コンピューターが作られました
Back in 1952, they built this computer that could play Tic-Tac-Toe.
大したことでした
Big deal.
45年後の1997年 ディープブルーはチェス王者 カスパロフを破りました
Then 45 years later, in 1997, Deep Blue beats Kasparov at chess.
2011年 ワトソンはクイズ番組ジェパディで 歷代チャンピオン２人に勝ちました
2011, Watson beats these two humans at Jeopardy,
これはコンピューターには チェスよりも ずっと難しいことです
which is much harder for a computer to play than chess is.
定められた手順に 従ってやる代わりに ワトソンは人間の対戦相手に勝つために 推論をする必要がありました
In fact, rather than working from predefined recipes, Watson had to use reasoning to overcome his human opponents.
そして２週間前 ディープマインド社のAlphaGoが 最も難しいゲームとされる碁で 世界最強の碁指しを 破りました
And then a couple of weeks ago, DeepMind's AlphaGo beats the world's best human at Go, which is the most difficult game that we have.
碁には宇宙の原子の 総数よりも 多くの手があります
In fact, in Go, there are more possible moves than there are atoms in the universe.
勝つためにAlphaGoは 直感力を発達させる 必要がありました
So in order to win, what AlphaGo had to do was develop intuition.
実際AlphaGoが なぜそうしたのか 開発者自身にも 分からないことがありました
And in fact, at some points, AlphaGo's programmers didn't understand why AlphaGo was doing what it was doing.
物事はとても 速く進んでいます
And things are moving really fast.
人の一生の時間のうちに
I mean, consider — in the space of a human lifetime,
コンピューターにできることが 子供の遊びから 最高度の戦略的思考にまで 進歩したのです
computers have gone from a child's game to what's recognized as the pinnacle of strategic thought.
ここで起きているのは スポックのようだった コンピューターが カークみたいになった ということです
What's basically happening is computers are going from being like Spock to being a lot more like Kirk.
(Laughter)
6:54
純粋な論理から 直感へという変化です
Right? From pure logic to intuition.
みなさん この橋を 渡ろうと思いますか？
Would you cross this bridge?
多くの人は 「まさか！」と言うでしょう
Most of you are saying, "Oh, hell no!"
(Laughter)
7:05
コンマ何秒で そういう判断をするのです
And you arrived at that decision in a split second.
この橋は安全でないと 知っていたかのようです
You just sort of knew that bridge was unsafe.
今やディープラーニングシステムが そのような直感を 獲得しつつあります
And that's exactly the kind of intuition that our deep-learning systems are starting to develop right now.
近い将来 皆さんは 自分の作ったものや デザインしたものを コンピューターに見せて 意見してもらえる ようになるでしょう
Very soon, you'll literally be able to show something you've made, you've designed, to a computer, and it will look at it and say,
「相棒 こりゃ駄目だよ やり直しだね」
"Sorry, homie, that'll never work. You have to try again."
あるいは「みんなこの歌を 気に入ってくれるだろうか？」とか
Or you could ask it if people are going to like your next song,
「この新しい味のアイスは受けるか？」とか 聞けるでしょう
or your next flavor of ice cream.
さらに重要なのは これまで直面したことの ない問題に コンピューターで 取り組めるようになることです
Or, much more importantly, you could work with a computer to solve a problem that we've never faced before.
たとえば気候変動です
For instance, climate change.
人類はあまり上手く 対処できていないので どんな助けでも ありがたいことでしょう
We're not doing a very good job on our own, we could certainly use all the help we can get.
それが私の お話ししていることです
That's what I'm talking about,
テクノロジーが人間の 認知能力を増強し 拡張されていない素の人間には 単に手の届かなかったものを 思い描き デザインできるように なるということです
technology amplifying our cognitive abilities so we can imagine and design things that were simply out of our reach as plain old un-augmented humans.
では我々が発明しデザインしようとしている そういう新しいクレージーなものは どうやって 製造するのか？
So what about making all of this crazy new stuff that we're going to invent and design?
人類拡張の時代は 仮想的・知的な領域だけでなく 物質的世界にも 関わるものです
I think the era of human augmentation is as much about the physical world as it is about the virtual, intellectual realm.
テクノロジーはいかに 人間を拡張するのか？
How will technology augment us?
物質的世界では ロボットシステムによってです
In the physical world, robotic systems.
人間の仕事が ロボットに奪われる怖れは 確かにあって
OK, there's certainly a fear that robots are going to take jobs away from humans,
ある種の領域では 実際そうなるでしょう
and that is true in certain sectors.
でも私がもっと興味があるのは 一緒に働く人間とロボットが 互いを拡張し合って 新しい領域を切り開く というアイデアです
But I'm much more interested in this idea that humans and robots working together are going to augment each other, and start to inhabit a new space.
これはサンフランシスコにある 我々の応用技術研究所です
This is our applied research lab in San Francisco,
その主要な研究領域の１つが 先進ロボット工学 — 特に人間とロボットの 共同作業です
where one of our areas of focus is advanced robotics, specifically, human-robot collaboration.
これは我々のロボットBishopです
And this is Bishop, one of our robots.
繰り返し作業のある建築現場で 作業者を手伝うよう 実験的に セットアップしてあります
As an experiment, we set it up to help a person working in construction doing repetitive tasks —
壁にコンセントや電灯スイッチのための 穴を開けるといった作業です
tasks like cutting out holes for outlets or light switches in drywall.
(Laughter)
9:00
人間のパートナーが 単純な言葉やシンプルな手振りで やることを示します
So, Bishop's human partner can tell what to do in plain English and with simple gestures,
犬に話かけるみたいに Bishopは指示されたことを 完璧な正確さで実行します
kind of like talking to a dog, and then Bishop executes on those instructions with perfect precision.
人間には 人間の得意なことを してもらいます 認識とか
We're using the human for what the human is good at:
知覚とか 意志決定です
awareness, perception and decision making.
ロボットには ロボットの得意な ことをさせます
And we're using the robot for what it's good at:
精密な反復作業です
precision and repetitiveness.
これはBishopがやった 別の面白いプロジェクトです
Here's another cool project that Bishop worked on.
このHIVEという名の プロジェクトでは 人間と コンピューターと ロボットが共同して 非常に複雑な設計問題を解決するという 体験を試行しています
The goal of this project, which we called the HIVE, was to prototype the experience of humans, computers and robots all working together to solve a highly complex design problem.
人間は労働者として働きます
The humans acted as labor.
建築現場を動き回り 竹素材を扱います
They cruised around the construction site, they manipulated the bamboo —
ちなみに形状の異なる竹は ロボットには扱うのが 非常に難しい素材です
which, by the way, because it's a non-isomorphic material, is super hard for robots to deal with.
ロボットはこのファイバーを 張る作業をします
But then the robots did this fiber winding,
人間にはほとんど 不可能なことです
which was almost impossible for a human to do.
そして人工知能が 全体の制御をしています
And then we had an AI that was controlling everything.
人間とロボットに それぞれの作業を指示し 何千という要素を管理します
It was telling the humans what to do, telling the robots what to do and keeping track of thousands of individual components.
これが興味深いのは このパビリオンの構築は 人間とロボットと人工知能が 補い合って 取り組まねば 不可能だったということです
What's interesting is, building this pavilion was simply not possible without human, robot and AI augmenting each other.
もう１つプロジェクトをご紹介しましょう
OK, I'll share one more project.
ちょっとクレージーなものです
This one's a little bit crazy.
アムステルダムを中心に活動する ヨリス・ラーマンとMX3Dのチームとともに
We're working with Amsterdam-based artist Joris Laarman and his team at MX3D
世界初の自律的に建設する橋を デザイン生成と ロボットによる3D印刷で 作ろうというものです
to generatively design and robotically print the world's first autonomously manufactured bridge.
今まさにアムステルダムで ヨリスと人工知能が 橋をデザインしています
So, Joris and an AI are designing this thing right now, as we speak, in Amsterdam.
デザインが完成し 実行を指示すると
And when they're done, we're going to hit "Go,"
ロボットがステンレスで橋を 3D印刷し始めます
and robots will start 3D printing in stainless steel,
そして橋が出来るまで 人の手助けなしに 自律的に印刷を続けます
and then they're going to keep printing, without human intervention, until the bridge is finished.
コンピューターが 新しいものを想像しデザインする 人間の能力を拡張し
So, as computers are going to augment our ability to imagine and design new stuff,
ロボットシステムが 以前には作り得なかったものを 製造・建設する手助けをしてくれます
robotic systems are going to help us build and make things that we've never been able to make before.
そういったものを感じ制御する 能力についてはどうでしょう？
But what about our ability to sense and control these things?
我々の作る物の神経系はどうか？
What about a nervous system for the things that we make?
人間の神経系は 周囲で起きている あらゆることを伝えてくれます
Our nervous system, the human nervous system, tells us everything that's going on around us.
しかし我々の作る物の神経系は ごく原始的なものです
But the nervous system of the things we make is rudimentary at best.
例えば 車が街中の交差点で 道路に開いた穴を踏んでも 自分で市道路局に 連絡することはありません
For instance, a car doesn't tell the city's public works department that it just hit a pothole at the corner of Broadway and Morrison.
建物は 中に入った人たちが 気に入ってくれているか 設計家に伝えることは ありません
A building doesn't tell its designers whether or not the people inside like being there,
おもちゃメーカーは おもちゃが実際に遊ばれているか どこでどう使われているか 楽しまれているかどうか 知りません
and the toy manufacturer doesn't know if a toy is actually being played with — how and where and whether or not it's any fun.
バービー人形のデザイナーは 自分の人形に このようなライフスタイルを 想像していたことでしょう
Look, I'm sure that the designers imagined this lifestyle for Barbie when they designed her.
(Laughter)
11:35
でも本当はバービーが すごく孤独だったとしたら？
But what if it turns out that Barbie's actually really lonely?
(Laughter)
11:41
自分のデザインしたものについて 実際にどんなことが起きているか デザイナーに分かれば 道路にせよ 建物にせよ バービーにせよ
If the designers had known what was really happening in the real world with their designs — the road, the building, Barbie —
その知識を生かして 利用者にとって より良い体験を 生み出すことができるでしょう
they could've used that knowledge to create an experience that was better for the user.
欠けているのは 我々がデザインし 作り 使うもの すべてと我々を繋ぐ神経系です
What's missing is a nervous system connecting us to all of the things that we design, make and use.
世に出した自分の作品から そのような情報が流れてくる としたらどうでしょう？
What if all of you had that kind of information flowing to you from the things you create in the real world?
自分の作ったものを 人々が買ってくれるよう 説得するために 我々は膨大な お金と労力を費やしています
With all of the stuff we make, we spend a tremendous amount of money and energy — convincing people to buy the things we've made.
昨年は２兆ドルという 規模でした
in fact, last year, about two trillion dollars —
もしデザインし 作ったものに対し 世に出した後 販売された後 公開された後に そのような繋がりを 持てたなら
But if you had this connection to the things that you design and create after they're out in the real world, after they've been sold or launched or whatever,
ビジネスのやり方も 変わるでしょう
we could actually change that,
作った商品を人々が欲しくなるよう 仕向けるのでなく 人々がそもそも欲しいと 思うものを作るのです
and go from making people want our stuff, to just making stuff that people want in the first place.
良い知らせは デザインしたものと繋がる デジタル神経系に 我々は既に取り組んでいる ということです
The good news is, we're working on digital nervous systems that connect us to the things we design.
あるプロジェクトで私たちは ロサンゼルスの バンディート・ブラザーズに属する ２人と組んで 作業しています
We're working on one project with a couple of guys down in Los Angeles called the Bandito Brothers and their team.
彼らのやっていることの１つは とんでもないことをする とんでもない車を作るということです
And one of the things these guys do is build insane cars that do absolutely insane things.
ほんとうにクレージーな連中です—
These guys are crazy —
(Laughter)
いい意味で
in the best way.
12:56
我々がやっているのは 従来のレーシングカーの車体に 神経系を組み込むということです
And what we're doing with them is taking a traditional race-car chassis and giving it a nervous system.
So we instrumented it with dozens of sensors, put a world-class driver behind the wheel,
砂漠を１週間 狂ったように走り回るのです
took it out to the desert and drove the hell out of it for a week.
車の神経系が 車に起きたことを すべて捕らえます
And the car's nervous system captured everything that was happening to the car.
データポイントの数は 40億にもなります
We captured four billion data points;
車が受けたあらゆる力を 記録しています
all of the forces that it was subjected to.
それからクレージーなことをしました
And then we did something crazy.
そうやって得たデータを Dreamcatcherという デザイン生成AIに入力します
We took all of that data, and plugged it into a generative-design AI we call "Dreamcatcher."
デザインツールに神経系を与えて
So what do get when you give a design tool a nervous system,
究極の車体を作れと言ったら 何ができるのでしょう？
and you ask it to build you the ultimate car chassis?
こんなものが得られます
You get this.
これは人間には決して デザインできないようなものです
This is something that a human could never have designed.
デザイン生成AIと デジタル神経系で 拡張された人間によって デザインされたもので ロボットで実際に 製造することができます
Except a human did design this, but it was a human that was augmented by a generative-design AI, a digital nervous system and robots that can actually fabricate something like this.
そういう「拡張の時代」が 我々の未来であり
So if this is the future, the Augmented Age,
人間が知的・肉体的・認知的に 拡張されるのだとしたら
and we're going to be augmented cognitively, physically and perceptually,
いったい どんなことになるのか？
what will that look like?
そのおとぎの国は どんな風になるのでしょう？
What is this wonderland going to be like?
来る世界では 物は製造されるより 栽培されるようになるでしょう
I think we're going to see a world where we're moving from things that are fabricated to things that are farmed.
建築されるよりは 育てられるようになるでしょう
Where we're moving from things that are constructed to that which is grown.
孤立したものから 繋がったものへと
We're going to move from being isolated to being connected.
採掘から 集積へと変わるでしょう
And we'll move away from extraction to embrace aggregation.
服従を求めるより 自律を尊ぶようになるでしょう
I also think we'll shift from craving obedience from our things to valuing autonomy.
拡張された能力によって 世界は劇的に 変わるでしょう
Thanks to our augmented capabilities, our world is going to change dramatically.
世界はもっと多様で 繋がっていて ダイナミックで 複雑で 適応的で
We're going to have a world with more variety, more connectedness, more dynamism, more complexity, more adaptability
そしてもちろん — より美しいものになります
and, of course, more beauty.
未来に現れるものの姿は 見たこともないものに なるでしょう
The shape of things to come will be unlike anything we've ever seen before.
なぜなら それらを形作るのは テクノロジーと 自然と 人間による 新しい共同関係だからです
Why? Because what will be shaping those things is this new partnership between technology, nature and humanity.
それは楽しみに待つ価値のある 未来に思えます
That, to me, is a future well worth looking forward to.
ありがとうございました
Thank you all so much.
(Applause)
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