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マックス・ジェイダ―バーグ：ＡＩが研究時間を数十億年分も短縮する？

ＴＥＤにて

マックス・ジェイダ―バーグ：ＡＩが研究時間を数十億年分も短縮する？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

AIは、長年かけて行われてきた博士号レベルの研究を数秒で完了できる可能性を秘めているでしょうか?

研究者のマックス・ジェイダ―バーグ氏は、「AIアナログ」と呼ばれる技術が、実際のラボ実験を驚くべき速さで大規模にシミュレーションし、タンパク質の折り畳み方や新薬の開発といった分野で新たな発見を加速させていると説明します。

ジェイダ―バーグ氏は、アイソモーフィック・ラボとGoogle DeepMindのAlphaFold 3といった分子構造を予測するAIモデルの開発に携わった経験から・・・

この新しい技術が研究者の時間と資源を解放し、より複雑な現実世界の課題に取り組み科学や医学の新たなフロンティアを開拓することを可能にすると述べています。

私は少し前に博士号を取ったのですが、実は研究は簡単にできるものだと思っていました。でも、本当に大変でした。私の博士号は、ニューラルネットワーク層のコーディングとCUDAカーネルの作成に費やされました。

ほぼコンピューター科学です。当時、研究室で働いていた友人がいて本当に厄介な科学を研究していました。彼はタンパク質の構造を実験的に解明しようとしていました。これは本当に難しいことです。

たった一つの新しいタンパク質系の構造を解明するだけでも博士号に相当する研究が、必要になりかねません。

そして10年後、私が携わっていた機械学習の分野は、タンパク質構造研究の世界に革命をもたらしました。

タンパク質の構造を非常に正確に予測できるAlphaFoldと呼ばれるニューラルネットワークが、DeepMindによって作成され、タンパク質の折り畳みを解明するという50年間にわたる課題が解決されました。

そして、ちょうど２週間前。これがノーベル化学賞を受賞しました。そして、このモデルがリリースされて以来、私たちは10億年以上分もの研究時間を節約できたと推定されています。

10億年です。

今では博士号にかかっていた研究時間は、ニューラルネットワークが走る数秒と同等となり、私の友人には、残念ながら少々気が滅入る話かもしれません。

でも、私には、本当に信じられないほど素晴らしいことです。タンパク質の世界に関する膨大な量の新しい知識を私たちが利用できるようになったのは、現実世界の実験作業に代わるAIモデルのおかげです。

これにより貴重な時間が自由になり、次の科学のフロンティアの探求を始めることができるでしょう。

さて、これは一度きりの出来事であり、人工知能を使った科学におけるこのようなブレークスルーが、再現できるとは期待できないと言う人もいます。私はそうは思いません。AIを使って現実の乱雑な世界を理解していく中で今後もブレークスルーが見られるでしょう。

その理由は？

今やニューラル・ネットワーク・、アーキテクチャは、どのようなデータモダリティ（データの形）も処理できてしまうからです。そして、世界中で起こり得るあらゆるシグナルをこれらの学習アルゴリズムに組み込むレシピを試し、実験してきました。

そして、必要な規模にモデルをスケールするためのエンジニアリングとインフラストラクチャーを備えており、大量のコンピューティングパワーを活用することができます。

そして、私たちは常に現実の乱雑な世界のあらゆる詳細を記録して測定する新しい方法を生み出し、より詳細なモデルのトレーニングに役立つさらに大きなデータセットを作成します。

これが私たちの目の前にある新しいパラダイムです。

現実の乱雑な世界のAI、アナログを作成するということです。この新しいAIパラダイムは、現実の乱雑な自然界を情報として取り入れ、ニューラルネットワークを使ってその要素を再現する方法を学びます。

これらのAIアナログが、これほどパワフルな理由は、単に世界を理解したり、その姿に近づいたり、シミュレートしたりするだけではなく実際に小さな仮想世界を実現し、私たちがその規模での実験をして最終的に新しい知識を生み出せるからです。

そして、AIアナログで行うこの実験は、コンピューター上で他の要素を加えたり、コンピュータ内で反復実験をさせて結果を制限しない発見や究極的には新しい知識を生み出して私たちの世界を変えられる可能性があります。

これはSF小説ではなく現実です。

現在、私たちは何千枚ものグラフィックスカードを使って自分たちの微生物学の世界の基礎モデルを学習させています。

そして自律的エージェントが、これらのAIアナログを調べ潜在的な新薬になりそうな新分子を設計するべく動いています。

このプロセスが私たちにとってどう機能するかお見せしたいと思います。なぜなら、このプロセスはAI主導の科学技術の進歩というまったく新しい波をもたらすための青写真として役立つと信じているからです。

現在、医薬品設計は注力すべき重要な分野です。

実際、新薬を設計することはますます難しくなっているからです。

[イールームの法則]これは10億ドルの研究開発費あたりの

[イールームの法則]新薬開発の数を時系列で示したグラフです。

そして、新薬の数が指数関数的に減少しているということが分かります。新薬を作るのにかかる費用は、ますます高くなってきています。

この同じ時期に数々のアルゴリズムの飛躍的な進歩に後押しされ、AIの機能は大幅に進歩しました

[ムーアの法則]この、AIの進歩の秘訣の１つに

[ムーアの法則]ムーアの法則があります。

これは、計算能力の量が時間とともに指数関数的に増加するというものです。そして最近では、もはやムーアの法則ではなくジェンセンの法則が取って代わっています。

ジェンセン・ファンが、CEOを務めるNvidia社は、現在ニューラルネットワークを支えているGPUの処理速度が、急激に増加していることで知られています／

そこで本当に問題となるのは、医薬品設計の世界にこのAIと機械学習の世界をどうやって取り入れるかということです。

イールームの法則のこの呪いを逆転させ、ニューラル・ネットワークを駆動するGPU処理能力の指数関数的な波を起こし、AIアナログを活用できないでしょうか？

これらの世界を統合し、この変化を推進することが私が果たすべき責任だと日々感じています。

では、どうすれば生物学のモデル化ができるかを説明します。もし私たちが物理学の世界で例えば、宇宙をモデル化していたとしたら数学を使って多くの理論を手で記述します。

例えば、何百万光年も離れた宇宙が展開するのを非常に正確に予測することができます。でも私たちの体内の複雑なダイナミクスにはそれができません。

ただ単に方程式を書くだけでは駄目なんです。原子がどのように相互作用するかについての理論は書けるかもしれない。

それは物理学です。

しかし、これらの相互作用を細胞内の何兆もの原子規模でシミュレートすることはまったく不可能です。そして、これらの複雑なダイナミクスを大まかで簡単な言語で表現する方法がまだ分かっていません。

数学とは違います。遠く離れた宇宙はモデル化できるのに指先にある細胞はモデル化できないなんてクレイジーです（人間の体は、古代から人体の宇宙とも言われます）

ですが、AIと機械学習は生物学の世界を完璧に抽象化し、表現することができます。細胞から記録できるデータの断片を使ってニューラルネットワークの機能で方程式、理論、抽象化を暗示的に学習できます。

実際、私たちの会社はアイソモーフィック・ラボと言います「アイソモーフィック」というのは、生物学の世界と情報科学、機械学習とAIの世界との間に基本的な対称性があると信じているからです。

では、こんにち私たちがこれらのAIアナログをどのように使っているかを説明するために細胞の中のタンパク質について考えてみたいと思います。

タンパク質は生命の基本的な構成要素の１つで体内でさまざまな機能を果たします。タンパク質の機能を操作できれば、新薬の開発がうまくできることになります。タンパク質はアミノ酸の配列からできていて約20種類のアミノ酸があり、スライドでは、それぞれ異なる文字で表されています。

アミノ酸は分子。すなわち、原子の集まりでこれらの分子は結合して線状の配列を成しています。タンパク質の機能は、そのアミノ酸配列だけでなく、それが折りたたまれて３次元的な形をしていることも関係します。

私たちの体には、何千ものタンパク質があり、それぞれが独自のアミノ酸配列と独自の3D形状を持っています。そして、冒頭で述べたように3D形状を実験的に解明しようとすると数ヶ月、場合によっては、数年の研究が必要になります。

しかし、2020年にAlphaFoldとAlphaFold2が、飛躍的に進化したことでアミノ酸の配列を入力するとタンパク質の3D構造を非常に正確に予測できる新しいモデルができました。

これにより、既知のタンパク質界の空白を埋めることができます。これは私たちのタンパク質のAI、アナログです。

タンパク質はそれぞれ機能を担っています。しかし、タンパク質は、実際には単独では作用しません。それらはより大きな分子機械の一部であり、他のタンパク質だけでなくDNAやRNA、小分子などの他の生体分子とも相互作用します。

例えば、このタンパク質を拡大して見てみましょう。

これはDNAを修復するタンパク質でDNAと相互作用してDNAに結合し、修復を容易にし、修復されたDNAは、細胞内に放出されます。医薬品設計で私たちがやりたいことは、分子マシンをより良く機能させるあるいはその機能を停止させることです。

そして、がんの場合、私たちはこの特定のDNA修復タンパク質の働きを止めたいのです。なぜなら、がん細胞には、DNA修復機構が無いからです。この働きを止めれば、がん細胞は死に健康な細胞だけが残ります。

では、このタンパク質に作用する薬とは実際にどんなものなのでしょう？

薬物というのは、分子機械に入り、それを操作するものです。この薬物分子は体内に入って細胞に入り、このタンパク質にくっつきます。そして、この薬物分子は、DNA修復タンパク質に付いて離れず、効果的なDNA修復を妨げがん細胞は死に健康な細胞だけが残ります。

さて、このような驚くべき薬物分子を完全に論理的に設計するには、これらすべての生体分子要素がどのように組み合わされるかを理解する必要があります。それにはあらゆる生体分子システムのAI、アナログが必要です。

2024年初旬にブレイクスルーがありました。

私たちはAlphaFold3と呼ばれる新しいバージョンを開発しました。このバージョンでは、ほぼすべての生体分子の構造をこれまでに類を見ない精度でモデル化できます。

このモデルでは、タンパク質配列、DNA、配列、分子原子を入力し、そして、これらの情報はトランスフォーマーを基盤とした大規模な処理トランクを持つニューラルネットワークへ送られます。

アミノ酸の一次構造を処理する大規模言語モデルとは異なり、私たちのモデルは「ペアフォーマー」と呼ばれるもので入力シーケンスの二次元相互作用グリッド上で走ります。このモデルは、生体分子システムで可能なすべてのペア形成的相互作用を明示的に推論することを可能にします。

この処理トランクの特徴を利用して拡散モデル（生成モデルの一種）に学習させることができます。

皆さんは拡散モデルを驚異的な画像生成モデルとしてご存知かもしれません。画像内のピクセルを拡散させるのと同じように私たちの拡散モデルは、生体分子系の3D原子座標を拡散させます。

これで完全に順応性のある仮想生体分子の世界ができあがりました。このAI、アナログをあたかも現実世界であるかのように探査することができます。入力データを変更したり、分子設計を変更したりして出力構造がどのように変化するかを見ることができます。

それでは、このモデルを使ってDNA修復タンパク質の新薬設計をしてみましょう。このタンパク質に結合すると知られている小分子を取り出し、その設計に変更を加えます。

分子のデザインをタンパク質とより多くの相互作用をするように変えてこのタンパク質により強く結合するようにしたいとします。

こうすれば、人間の新薬設計士にとって完璧なゲームの対戦相手です。この分子の設計を変えて相互作用を増やすには、どうすればいいでしょう？

通常、今までならば新薬設計士は、設計の各段階で研究室から結果が出るまで何ヶ月も待たなければなりませんでした。でも、私たちがこのAIアナログを使えば、それがほんの数秒で完了します。

そして、これが、ロンドンにいる新薬設計士が現在２０２４年時点でやっていることなんです。

私たちの新薬設計士は、この生体分子システムのAIアナログを使って潜在的な新薬分子を合理的に設計するというクールなゲームをしています。

しかし、このゲームを人間の新薬設計士だけに限定しないことは想像できますね。私が駆け出しの頃、私は「スタークラフト」というゲームで人間のプロゲーマーを倒すことを目的としたエージェントの訓練に取り組んでいました。

そして囲碁やキャプチャー・ザ・フラッグなどのゲームのエージェントも作りました。では、人間の新薬設計士が、プレイしているゲームをプレイするエージェントを作れないか考えました。

AIアナログがゲーム環境になり、それに対してエージェントを訓練します。そして、こんにちすでにこれを実現している非常に強力なエージェントが幾つか存在します。

２０２６年時点では、新薬設計以外でも、これが標準になりつつあります。

さて、このセットアップでは、すべての新薬設計がコンピューター上で行われています。

では、もしもっとたくさんのコンピューターが使えたとしたらどうなるでしょうか？

１人の人間の新薬設計士が、新しい分子設計に取り組む代わりに数千のエージェントに同時に分子設計を行わせることができるのです。

それが希少種のがんに苦しむ患者にどのような影響をもたらすか。こうした医療ニーズに対応する新しい分子候補にどれだけ早く辿り着けるか。あるいは、どれほど多くの疾患の新薬設計を同時に行えるか想像してください。

がんはタンパク質の突然変異が、原因であることが多く同じ種類のがんであっても患者ごとに変異が異なることがあります。つまり、ある１つの薬物分子が、すべての患者に効くわけではありません。しかし、もし、患者一人ひとりのタンパク質変異を測定し分子設計担当者のチーム全体でその個人のタンパク質変異に取り組めたらどうでしょう。

そうすれば個々の患者に合わせた分子を作ることができます。

これだけお見せします。

このタンパク質はランダムに変異していて赤色に表示している。突然変異が起こるたびにこのタンパク質の立体形状が微妙に変化します。私たちは、これらの変化に反応してこのタンパク質に結合する分子を生成できるようになりました。

これはまだ実用段階からは、遠く離れていて医薬品設計にはまだまだ取り組むべき非常に複雑な課題が残っていますが、これはまさにこれからの未来を垣間見せてくれます。

この新しいAIパラダイムが私たちの医薬品設計の進歩を促す様をお見せしましたが、このパラダイムは材料科学や新しい形のエネルギーの創出、化学の分野でも活用されています。

現実の乱雑な世界を独自の人工知能アナログを創ることでコンピューター上での自由な科学的発見を推進し、私たちの周りの世界を変えることができる新しい知識を生み出す能力。

これは信じられないほど強力なパラダイムであり、まったく新しい科学と技術の進歩の波をもたらすものです。そして、この新しい進歩の波を推進するためにできるだけ多くの人々。

特に機械学習やAIやテクノロジーの分野で働く人々が必要になります。

ありがとうございました。

重要なのでもう一度。

２０２６年時点では、新薬設計以外でも、これが標準になりつつあります。

（個人的なアイデア）

２０２５年からの指数関数的な成長から予測すると・・・まだまだ先と思いきや２０２６年でもう既に実現し始めています。

実現したい善性なことを思いついたら数時間後アプリの形に集約されることが個人で可能になる未来。

極論、資本論で言う労働エネルギーが人工知能に代替されて雇用が失われてなくなるため、本当に知識労働者では稼げないが、生産性は上がり続けて空洞化していく。

人間の限界を超えているため、せっかく人生の長い時間を社会システムに捧げて経験を積み上げた労働機会も失われる空洞化した喪失感も急激に訪れるのでそのためのケアも重要。

代わりに、各国の社会システムに戸籍があるだけで食糧や衣類、光熱費が、将来的に実質無料で買えるお金を行政府が与えるベーシックインカム型の給付金の増額がますます必要になるかもしれない。

ポジティブサム的な橋渡しする政策。以前から考えていた課税アイデアです。

つまり、低収入な小規模個人事業主へのベーシックインカム型の給付金の増額やブルーワーク労働の最低時給3000円以上の義務化。

しかも、これが健康維持する多神教で言う「労働の喜び」日本にも古来からある概念もますます重要になります。

財源である人工知能に対する課税は搭載した機械の一台単位のパラメーター数の大きさで累進的に課税していく。機械1台に対して、パラメーター数が1兆パラメーター、10兆パラメーター、それ以上のパラメーターなど細かく区分け。

機械が人工知能を使用したらそれに応じて一台一台に対して税率を上げていくということです。違う国でのオープンソースモデルでも課税対象にできます。

こうすれば、今後、人工知能のパラメーター数が指数関数的に上がっていっても、累進的に課税していくことでベーシックインカム型の給付金の増額実現できる。

「AIエージェント」への懸念として・・・

「カイラン・ギブス：エンターテインメントはAIにアップグレードされる」でも指摘してるように・・・

PalmなどのハンドヘルドPCの頃から・・・

端末をたくさんの小人（こびと）が動かしてくれると言うたとえ話を使ってコンセプトを説明していたこの頃から

約３０年後の２０２４年には、ついに大規模言語モデルを使用したApple インテリジェンスにまで到達しました。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

小人（こびと）が動かしてくれると言うたとえ話をもっとわかりやすく言うと・・・映画「グレムリン」のストライプになる懸念です。

その当時は理解できず「何を言ってるんだ？」とおもってましたが・・・

今、見直すと映画のラストにモグワイを抱えた老人が含蓄のある人工知能時代への警告？が心に響きます。

これら

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

それから

これから控えている指数関数的なカルダシェフスケール産業爆発が軌道に乗り始めている全世界的な２０２６年。

開発と安全性構築に時間がかかるが、その後に、カルダシェフスケールへ。

あなたは2030年には、AGI（人間のできることならほぼ何でもコスト効率よく実行可能なAIシステム）により、実効労働力が人間換算で最速で2000億人（産業用ロボット）、2040年にそれが、最速で100京人（産業用ロボット）になり・・・

実質GDPが、最速で現在の1000万倍、エネルギー使用量は少なくとも最速で1000倍以上、産業用ロボットの数は、最速で百兆を超え、カルダシェフスケール文明タイプ1-2の間に到達すると言われたら信じられるだろうか。

開発と安全性構築に時間がかかるのは、物理的な制約のためです。

インダストリアル・インターネットのような産業用ロボットの数量なら可能性はあります。

そして

日本でフィジカルAIって言うドアホは先行して提供したソフトバンクのペッパーくんでも買えば？

女性も特に気持ち悪くて買わないだろうし普及しない。人工知能は、まだまだストーカー機能しかない庶民のプライバシー侵害アルゴリズムだから。

憲法は権力者を縛る法律なので悪用せず与党権力者追跡すれば善性だけど。

人間同士は尊重でロボットの場合は、将来的にも存在自体が自動的に人間への憲法の人権侵害にあたり、基本的人権であるプライバシーやセキュリティを法律で義務にさせて厳しく責任をとってもらう！

などの将来の方向があればフィジカルAI他の名称で誤魔化せなくなる

フィジカルAIは凶。完全無人化工場の実現だろ！かつて2000年以前にトヨタが自動化で共産党の指摘を受けて失敗した教訓を知らない？

まさか？後に、GMも後追いして失敗。挑戦したテスラも失敗してロボットに切り替えてる！特許の塊だから開発に時間がかかるので最低年収保障金額を上げる政策先行が吉。

２０２６年になり・・・

イーロンマスクやNASAの言うように月面の資源を活用し、月面基地や人工衛星、スターシップ内で産業用ロボットが稼働して完全無人化工場を実現しようとしています。

続いて

以前、Googleが検索独占は、ワンクリックで移動するので当たらない！と言ってたが、AI分野は違い、検索と切り離し分割する。

この分野は、常に変動し入れ替わりするTOP1、2、3を相対的に決算期毎に公益法人化する。

相対的に公益法人化とは、今まで通り利益追求の競争はしてもらうがTOP1、2、3に入った時点で利益分を低収入者に強制的に還元し事前分配する義務を果たしてもらう。

AI分野のみ投資家への配当よりも低収入者への強制的な還元(そういうファンドを構築し資金を流入させ運用するなど)を優先する権利を追加。AI投資はなだらかに増えるし、急な投資も抑制できる。嫌なら別産業に投資する。

このベーシックインカム型給付金で利益を低収入者に給付する仕組みの義務化が、AI分野のみ必須かもしれない。

今後、カント示した権力者を究極の透明性にさらせるし、統合される株式市場が一極化しても・・・

国家がAIでトップを独走しても地球全体で低収入者への下支えに還元していくような方向にAI含めて教育すれば戦争なんて思い至らないだろう。

逆に、戦争仕掛ける狂気な人間も産まれない土壌を構築できるし、これをみんなが止める方向に向かって行く可能性が高いかもしれない。

＜おすすめサイト＞

AI 2027（2030年までの未来予測について・・・）

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

Three Types of Intelligence Explosion

Preparing for the Intelligence Explosion

シリコン生命体についてのアイデア2019

サム・アルトマン：ChatGPT、AIエージェント。そして超知能についてTED2025でライブ講演

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ファビオ・パクチ：ブラックホールのエネルギーを活用できるのか？

マルコ・アンヌンツィアータ：インダストリアル・インターネット―人と機械の融合―の時代にようこそ！

ベルント・ボルニヒ：トレーニング中の執事ロボット、NEOをご紹介します

フェイフェイ・リー：空間(によるスペイシェル)知能により、AIは現実世界を理解するだろう

＜提供＞

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マーカス・ムッツ：環境保護にサプライチェーン情報の公開が役立つ理由

ＴＥＤにて

マーカス・ムッツ：環境保護にサプライチェーン情報の公開が役立つ理由

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

COP27では、1.5度目標についての文言は削除され、化石燃料の段階的廃止も消えた。

二酸化炭素は、地球温暖化が生じる温室効果ガスのひとつでしかありません。

選択肢を与えられたら地球に危害を及ぼす商品を選ぶ人は少ないでしょう。その一方で、消費者向け商品は、ほとんどの場合、どのように生産・調達されたものなのかが非常に不透明です。マーカス・ムッツは、この状況が変わろうとしていると言います。

サプライチェーンの革新を進めるムッツは、マジェランアイナメを例にとり、ブロックチェーン技術を活用しながら海洋から食卓にのぼるまでの魚の動きを追跡する方法を説明し、消費者が信用できる商品の提供が可能であることを示します。

私たちは、生活のほぼあらゆる面で完全な情報を瞬時に得ることができます。携帯電話があれば、自分の貯蓄･運用状況を全て確認できます。また、自分の正確な現在地を地図に表示して目的地までの最適経路を知ることもできます。

ボタンをクリックするだけで。

その一方で、小売り食品となると情報も透明性もありません近所にあるスーパーの魚売り場に行けば、色々な種類の魚から好きなものを選べると思います。

ですが誰がどこで捕った魚なのかは、売り場の人でも答えられないでしょう。漁をしたのは、持続可能な漁業の海域だったのか？どのように輸送されたかも不明です。これは、私たちが買うほぼ全ての商品について言えることです。缶詰のスープも精肉もＴシャツも。

今、私たち人間は、生き延びるために必要なかけがえのない地球を破壊しつつあります。今日、直面している恐ろしい問題は、気候変動にせよサプライチェーンに組み込まれた現代の奴隷制度にせよ。

つまるところは選択の結果なのです。あの方法じゃなくてこの方法で生産しようと決めているのは人間です。

そうして私たち消費者が、地球と人間自身を害するような決定を下す羽目に陥ったんです。間違った製品を選ぶことによってですが、ここに来ている皆さんは、もちろんのこと率直に言ってこの地球上の誰も地球や人間を害する商品を買いたいと考えるとは、とても信じられません。

選択肢さえあれば。

選択肢という言葉は、含みのある表現です。選択肢は代替案があるということ。その代替案にお金を出せるということを意味します。

また選択肢は、選ぶための情報が、十分にあるということでもあります。

ところが、今はこの情報が全くありません。あるいは、少なくとも非常に取得しにくい状況にあります。

ですがこの状況が、変わろうとしています。テクノロジーを使えば、この情報の問題を解決できるからです。このために必要となるテクノロジーの多くは、近年、どんどん良くなり費用も下がっています。

大規模な適用ができる状態です。そこで、この２年間、私のチームは、世界最大の自然保護団体であるWWFと一緒にOpenSCという会社を設立しました。

SCはサプライチェーンの頭文字です。このテクノロジーを使うことでサプライチェーンにおいて透明性とトレーサビリティが促進され、私たちの買い物の仕方や生産の仕方の大革命につながります。

これからご紹介する内容は、いくぶんかSFのように聞こえると思いますが、すでに実現されています。

説明しましょう。この情報の問題を解決するためには、３つのことをする必要があります。

それが、検証、追跡、公開です。環境破壊なく倫理的に生産されたという表示をデータに基づいて自動的に検証し、環境破壊なく倫理的に生産されたという表示をそれぞれデータに基づいて自動的に検証し、サプライチェーン全体にわたるその商品の動きを追跡します。

最後に、この情報を公開することで消費者に本当の意味での選択肢を与えて自分の価値観に沿った消費行動を選べるようにします。

実際の食品とサプライチェーンを例にして、どのように実現しているかを説明しましょう。マジェランアイナメ、またはアメリカでチリアン・シーバスとも呼ばれる魚です。

まず最初は「検証」です。

それが、どのように生産されたかを検証します「大丈夫、ちゃんとやってる。正しいことを全部やっている信じて」そんな言葉だけでは不十分です。一品一品について生産方法を示す裏付けを用意するのです。

環境に優しいとか倫理的に生産されたという個別の証拠を提示するのです。

たとえば、魚の場合であれば、魚が十分にいる漁場での持続可能な範囲の漁獲だったか？そこは海洋保護区ではなかったか？

具体的には、船のGPSデータをほぼリアルタイムで取得します。これにより、その漁船の現在地。そして、進行方向とスピードがわかります。そのうえで、これを水深など他の種類のデータと関連付けます。

こうした全ての情報を統合すれば、当社の機械学習アルゴリズムで自動的にその漁船が、指定の漁場内だけで漁をしたかどうかを検証できます。

またセンサー価格が下がると多種多様な情報を取得できるようになります。つまり、取得できるデータが増え、これがデータサイエンスの進歩と相まって環境に優しく倫理的に生産されたことを個別に継続的かつ自動的にリアルタイムで検証できるようになりました。

これで、この情報革命の基盤がしっかりと整ったわけです。

次は「追跡」です。個々の生産品を追跡してある食品について検証済みの表示が消費者の目の前にある食品に対応した表示だと分かるようにします。

ここまでのトレーサビリティーがなければ、最初に検証した内容も誰かが、どこかで、ある時したという事実でしかありません。

持続可能な方法で漁をしたことや従業員に劣悪な環境を強いてTシャツを製造していない。不必要に農薬を使わずに野菜を育てた。という事実だけです。

最初から一点一点を識別できるようにしてサプライチェーン全体を通して追跡しなければ、そういうことを表示したり正しく生産することの価値を目の前の現物に付加することはできません。

先ほど安価なセンサーの話をしました。それ以外にも色々な技術的進歩があります。そのおかげで様々なアイデアがこれまで以上に実現しやすくなっています。

例えば、タグの価格が下がっています。生産物は名前やシリアル番号などで識別しますが、タグがパスポートの役目を果たします。このビデオは、マジェランアイナメ漁の様子です。

延縄（はえなわ）漁と呼ばれる方法で魚は釣り針で釣り上げられます。船まで引き上げると、すぐに魚を締めて身の部分に小さなタグを埋め込みます。このタグには、固有のシリアル番号を持つRFIDチップが入っています。

このタグは、サプライチェーンの端から端まで魚について回ります。港、トラック、加工工場のどこででも非常に簡単に魚の所在を確認できます。その一方で、RFIDタグは消費者が読めるものではありません。

そこで、その魚を切り身にして包装するときにRFIDタグを読み取ってから魚から取り外します。そのうえで魚の包装に固有のQRコードを貼り付けます。このQRコードは、一番最初にこの魚について検証した情報とリンクされています。

扱う食品の状態に応じてQRコード、バーコード、RFIDタグやその他のタグ技術を使うことができます。また、タグに取って代わる画期的な技術も今まさに大規模展開の寸前です。

例えば、食品中の微量元素を分析することで産地を非常に正確に知ることができます。ブロックチェーンもあります。分散型の技術で、この革命の触媒役になるかもしれません。

情報を提供して消費者に対して、その情報を根拠に消費行動を変えるよう働きかける時につきものの信頼性の問題の軽減に役立つからです。

そこで我々はブロックチェーン技術も事業に価値を加えるところで使っています。その一方で重要なことですが、ブロックチェーン技術には、まだ制約が残されており、たとえば規模拡大も問題の１つです。それが事業の妨げにならないよう注意しています。

そして、次が第３のポイント「公開」です。

検証して追跡した情報をどう公開するか。つまり、どこで生産されてどのように加工されどう流通してきたのか？という情報を公開する方法は、商品の種類ごとに大きく変わってきます。

また、どこで買うかによっても異なります。人の行動は状況によって変わるからです。スーパーで買い物する時は、疲れていて時間もあまりありません。食事中は、デートの相手に見とれてしまって集中できないかもしれません。

逆に、オンラインで高額の買い物をするなら厳しい目で詳しく調べるでしょう。ですので、私たちは、魚専門店の冷凍庫にある魚を選ぶときの顧客体験を開発しました。これを使えば、魚そのものと流通過程の情報の全てが分かります。

一方で、レストランと協力して、これとは別の顧客体験も開発しました。ここでは、食事という状況に合わせて魚と流通の主要な情報を要約します。あまりデート相手を困らせないように。

これで、端から端まで見ました。魚が、持続可能な漁場で捕まえられたことを検証しました。次に、その魚をサプライチェーン全体にわたって追跡して魚を識別し、紐付けられた情報を追えるようにしました。そしてさらに消費者にその情報を公開して選択肢を与えることで消費者がそれぞれの価値観に沿って判断できるようにしました。

今ご紹介した魚の事例では、この技術がすでに大々的に展開されています。今シーズン、マジェランアイナメの大手であるオーストラル社では、全ての漁船で捕獲した全ての魚にタグを付けて「Glacier51」という特級ブランドで販売しています。

この魚はすでに市場で買えます。今日ご紹介した情報だけでなく、さらにさまざまなデータが、販売される１尾またはひと切れごとに付けられています。

これは魚やシーフードに限定される話ではありません。我々はさまざまな消費財や製品と世界のサプライチェーンを対象にしています。乳製品から果物や野菜。さらに食べられない木材製品もあります。

消費者が大きな負担を強いられるのでは？と心配するかもしれません？何かを買うときにその都度、こうした全ての情報を見る時間はないのですから。ですが、その必要はありません。その点についても準備しています。

この先、どれを買うかの決定はますます機械任せになるでしょう。あなたのことをよく知ったストーカーアルゴリズムが、代わりに決めてくれるからです。

最近の研究では、ストーカーバーチャルアシスタントを使って買い物をした人の85%が、最初に買おうと思っていた商品やブランドではなく、ストーカーバーチャルアシスタントのおすすめ品を選んだことがあると認めています。

「トイレットペーパーが必要」と、ひとこと言えば、ストーカーアルゴリズムがブランドや好みの価格帯。あるいは、リサイクル原料でもいいのかどうかを判断します。今のところ通常の判断材料は、過去の買い物履歴やストーカーバーチャルアシスタントへ最大の支払いをする会社がどこかなどです。

ですが、これに皆さんの価値観を加えるべきではないでしょうか？(ストーカーアルゴリズムの倫理も重要)

地球に優しいものを買いたいと思っていること割高になってもいいのか。いくらまでなら払う用意があり払えるのかも分かるのですから。これで簡単かつシームレスな状態のまま細かな効果とデータを考慮に入れて適切な商品を選ぶことができます。必ずしも自分でする必要はありません。

環境に対するあなたの関心度を知っている倫理の無いストーカーアルゴリズムに聞けばいいのです。自分でしなければならないわけではなくストーカーアルゴリズムに聞けばいいのです。ストーカーアルゴリズムは、時間に追われることも気が散ることもなく注意散漫になることもありません。

代わりにプライバシーは無くなりますが、あなたが環境や人間にどの程度関心を持っているかを知っています。そうした全ての情報を代わりに見てストーカーアルゴリズムに判断してもらえばいいのです。

最初に言った選択肢さえあれば！も必要。

このような信頼と信用に足る情報と適切な情報活用システムを使うことで消費者は、持続可能で倫理的な方法の生産者を支援できます。他の商品ではなく、その商品を選ぶたびに適切な行動を支援できるのです。つまり善良な生産者や加工業者、小売業者が報われるのです。

不適正な業者は、業務を改善するよう迫られ、そうしなければ事業ができなくなります。これは必要なことです。この美しい地球に人類としてずっと住みたければ、本当に必要なことなのです。

ありがとうございました。

災害に日照りという異常気象。100年前なら歴史的に見ると大飢饉のレベルかもしれません。違いは政治以外のテクノロジーによる大量生産が可能になった、インターネット、金融工学の発展などが貢献してる！

そういえば、今年の猛暑日は自動販売機クーラー控えめにした？猛暑日になったらやれ！これが夜の都心部を熱くする要因かもしれないのに。

都心部の電柱に霧のスプリンクラーつければ？地中から配管伸ばすだけ！地中に電柱埋めなければ現在の資産を有効活用しつつ、雨の降らない日のみ電柱点灯同様、夜中に自動放水すれば、東京都など都市部のヒートアイランド現象回避できる可能性は高いかも？

都市部でのアスファルト50度以上は火事と同様災害！適正温度に消火するべきです！

都心部の電柱に霧のスプリンクラー搭載で夜中放水と同時に全消防署が神社に夜放水。それと同時に東京都のお祭り日には全員で打ち水する。すべては、猛暑日の夜に同時実行がヒートアイランド対策のポイント？

そして、雨降れば中止！こうして、効率を上げ幸福を増やしつつ、でも、税金だから節約もしていく。

SDGsや気候変動対策は、再生可能エネルギーのことではありません。パンデミック対策の一環です！それ以外の活動は派生物。権力濫用の口実に注意！

（合成の誤謬について）

合成の誤謬とは、ミクロの視点では正しいことでも、それが、合成されたマクロ（集計量）の世界では、必ずしも意図しない結果が生じること。物理学では、相転移みたいな現象です。性質が変わってしまうということ。

ミクロのメカニズムが個人同士の経済における仕組みであるのに対して、マクロのメカニズムは、国家間や経済全体の循環における仕組みだからである。

例えば、家計の貯蓄などがよく登場するが悪い例えです。前提条件が、所得が一定の場合！！所得が一定じゃない増加する場合は？これは、論じていませんので参考になりません！！（法人が提供する製品やサービスの価格も一定の場合も前提条件です）

１９３０年代のアメリカ経済が金融危機2008と似たような状態に陥った時、ケインズは、「倹約のパラドックス」というケインズ経済学の法則を発見しています。

それは、ポール・Ａ・サミュエルソン(1915-2009)が、近代経済学の教科書「経済学」の冒頭で「個人を富裕にする貯金は、経済全体を貧困にする！（所得が一定の場合）」というわかりやすい言葉で表現しました。しかし、庶民の所得が増加し、貯蓄が投資、消費に回る場合には、「倹約のパラドックス」は生じません。

その後、この「倹約のパラドックス」は、アメリカの経済学者・ケネス・Ｊ・アロー(1921- )が「合成の誤謬」を数学的論理に基づいて「個人個人がそれぞれ合理的選択をしても、社会システム全体は合理的選択をするとは限らない」を検証してみせた。要するに、部分最適ではなく、全体最適させていくということ。

つまり、新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！ということに集約していきます。

なお、金融危機2008では、マイケル・メトカルフェも言うように、「特別資金引出権（SDR）」は、2008年に行われた緊急対策で、一国だけで行われたのではなく、驚くほど足並みの揃った協調の下に国際通貨基金（IMF）を構成する188ヶ国が各国通貨で総額2500億ドル相当を「特別資金引出権（SDR）」を用いて世界中の準備通貨を潤沢にする目的で増刷してます。

このアイデアの根本は、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」です。この研究がなければ、誰一人として、変動相場制での当時の状況を改善し解決できなかったと言われています。

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

続いて、トリクルダウンと新自由主義

インターネットの情報爆発により隠れていた価値観も言葉となり爆発していくことになった。

しかし、法定通貨の方が、その価値、概念に対する通貨量拡大として価格で応じることができず、圧倒的に通貨量が足りない状況が生まれていたのが、2010年代の問題点のひとつでした。

リーマンショックの後に、新自由主義が誤りであることが、ピケティやサンデルによって指摘され、当時のFRBバーナンキ議長が、通貨供給量を大幅に増やした対策により、ベースマネーの金融、銀行間の相互不信を解消して収束した。

それでも、まだ足りないが、適正水準に収まったことで、さらに価値も増幅され、マネーストックの財政政策から再分配、事前分配を大規模に行い、さらなる通貨供給量が重要となっている現在の日本国内。

例えば

Googleがしようとしてた事は、まだ新産業として、基礎研究から発展できない機械学習の先端の成果をすべて持ち込んだ社会実験に近いこと。

シュンペーターの創造的破壊は、一定数の創造の基礎を蓄積後に、未来を高密度なアイデアで練り上げてから破壊をするのが本質です。

こうして、憎しみの連鎖や混乱を最小限にする。

アルビン・トフラーの言うように、法人と行政府とのスピードの違いが縮まらないのは、構造上の違いであって、それを補うためにプラスサムな連携するということが、必要になってくることを説いています。

三権分立が、規制のないGAFAMを非政府部門としてMMT（現代貨幣理論）からプラスサムに連携したらどこで均衡するのか？という社会実験も兼ねています。

このような前提で、あらゆるインターネット企業が、創業時、貢献するためコンセプトの中心であったものが、今では、悪性に変質して違う目的に成り下がっています。

再分配、事前分配の強化がスッポリ抜けてる欠点があり、ここに明かしたくないイノベーションの余地があります！！

2021年には、新自由主義のような弱肉強食では自然とトリクルダウンは生じないことは明らかになる。

確かに、トリクルダウンは発生しないが、法律で人工的に同じ効果は、貨幣の再分配、事前分配という形にできる可能性は高い。

再分配や事前分配をケムにまく「金持ちを貧乏にしても、貧乏人は金持ちにならない」「価値を生み出している人を罰するつもりがないのであれば税に差をつけないほうがいい」（サッチャー）

とあるが、新自由主義は誤りで、ピケティやサンデルによると違うみたいだ。

2024年のノーベル経済学賞でも指摘しているように・・・

国家システムが繁栄するかどうかは、幅広い政治参加や経済的な自由に根ざす「包括的な制度(ポジティブサム)」の有無にかかっているとデータでゲーム理論から実証した。

欧州諸国などによる植民地支配の時代のデータを幅広く分析し、支配層が一般住民から搾取する「収奪型社会(ゼロサム)」では経済成長は長く続かない（収穫遁減に陥る？）

一方、政治や経済面での自由や法の支配を確立した「再分配や事前分配を同時に行う包括型社会(ポジティブサム)」なら長期の成長を促すと理論的に解明した（乗数効果とは異なる経路の収穫遁増がテクノロジー分野とシナジーしていく？）

「再分配や事前分配を同時に行う包括型社会(ポジティブサム)」は、日本の高度経済成長時代のジャパンミラクルが、一度、先取りして体現しています。

２０２０年代からはもう一度、ジャパンミラクルが日本で起こせる環境に入っています。安倍総理が土台、管、岸田総理が再分配や事前分配の包括型社会(ポジティブサム)の土台を形成しつつあります。

日本の古代の歴史視点から見ると・・・

安土桃山から江戸幕府初期の農民出身徳川家康が国際貿易を促進しつつ再分配や事前分配の包括型社会(ポジティブサム)を形成してます。

その後、大航海時代の覇権争いを避けるため数代かけて「収奪型社会(ゼロサム)」になってしまい、綱吉の頃には基本的人権の概念も希薄になり選挙もないため

低収入者の農民から商人も収奪していきます。

江戸幕府末期まで数度改革をしましたが、ノーベル経済学賞の人達によると包括型社会(ポジティブサム)に転換しずらい

結局、薩摩と長州が徳川家康式の国際貿易のイノベーションを復活させるも(水戸藩の文献から)国民主権の憲法や選挙がないため

明治維新を起こすしかなく、第二次大戦で原爆が投下されるまで軍備拡大して資源が枯渇します。

国家システムの独裁から法人や個人の優越的地位の乱用にすり替わるため、財産権や特許権などを含めた低収入者の基本的人権を尊重することで独占禁止法の強化も必要になっていくことも同時に示しています。

（個人的なアイデア）

経済学者で、ケンブリッジ大学名誉教授のパーサ•ダスグプタが、イギリス政府に提出した報告書の中に登場。

経済学を学ぶと、登場する資本や労働などの生産要素の投入量と算出量の関係を示す生産関数があります。

こうした関数は、様々な前提条件に基づきますが、経済学者は、収穫逓減の法則と言うものをよく知っています。

このような人工的な生産関数とは、他に天然由来の生産関数。

つまり、自然から収穫できる生産関数を導き出し、地球全体の生産関数というエコシステムを数値化することでバランスをコントロールできるかもしれないというアイデア。

ここでは、自然資本と呼びます。

自然資本を加味すれば現在の経済成長ペースがどこまで持続可能かを分析することもできます。

人間は、国内総生産GDPを生み出すため、自然から資源を取り出して使い、不要になったものを廃棄物として自然に戻す。

もし、自然が自律回復できなくなるほど、資源が使われて、廃棄されれば、自然資本の蓄積は減少し、それに伴い貴重な生態系サービスの流れも減っていくことになります。

さらに、教授は、経済学者も経済成長には限界があることを認識すべきだと説いています。地球の限りある恵みを効率的に活用しても、それには上限があります。

したがって、持続可能な最高レベルの国内総生産GDPと言う臨界点の水準も存在するということが視野に入るようにもなります。これは、まだ現時点では誰にもわかりませんので解明が必要です。

なお、地球１個分は、ずいぶん昔に超えています。

＜おすすめサイト＞

ジョン・フランソワ・バスタン：地球に１兆本多く木があったら？

クリスティン・ベル：「ネット・ゼロ（相対的なCO2排出量ゼロ）」とは何か？

ヨハン・ロックストローム：繁栄する持続可能な世界SDGsを築く５つの革新的な政策？

テッド・ハルステッド: 皆が勝利する気候問題へのソリューション

＜提供＞

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エリク・トポル：無線通信（Wi-Fi）を使うこれからの医療

ＴＥＤにて

エリク・トポル：無線通信（Wi-Fi）を使うこれからの医療

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

最近のモバイル（スマートフォン含）は、テクノロジーの進歩により一昔前のパソコンと同程度の処理能力を備えています。

2018年時点では、15年前のスーパーコンピューターと同じ処理速度です。

エリク・トポルは、近いうちに、これらの高機能なスマートフォンを使って生命の深刻な徴候や定期的に症状が発症する慢性疾患をリアルタイムで確認するようになると説き

TEDMEDでは、これからの医療で特に役立つ無線通信（Wi-Fi）機器をいくつか紹介しています。

これらの機器を使えば、病院のベッドでの狭い空間から開放して、しかも寝なくてすむ人がもっと増えるでしょう。

実際に、iPhoneのアプリケーションにて実現している事例が大量に発生しています。遺伝子治療に拡張されるかもしれません。

将来は、クラウドコンピューティングにて光速までデータが処理されていくことでしょう。ほんの数分で予防できるかもしれません。

聴診器が発明されたのがいつかご存知の人はいますか？誰かご存知ですか？1816年です。

私の予測では、2016年には医師は聴診器を持ち歩かなくなるでしょう。

もっと優れた技術が生まれているのです。それが医療の変化の一役を担っているのです。

現在では、2015年にAppleWatchも発売されているので、心拍計も記録できるようになっています。腕時計型ウェアラブルコンピューターでスマートウォッチとも言われる。

Apple Watchの搭載チップは、振動にもつように完全に樹脂でコーティングされてるために、コンピュータシステム全体を一つのチップに組み込んでるそうです。

この社会を変えてきたもの。それは無線通信機器です。でも、これからは医療用の無線通信機器です。ただ、これはまだ序章にすぎません。皆さんはここに座っている間にもメールを確認しますよね。

でも、将来的には、あらゆるバイタルサインを確認するようになります。全てのバイタルサインです。心臓の鼓動や血圧、酸素、体温などです。これはすでに実現しています。

Apple Watchで、心拍数が計測できるようになりました。

では、さらに話を進めましょう。今でも、連続測定用のグルコース・センサーはありますが、今はそれを皮膚の下に埋めています。でも、将来的には埋め込む必要がなくなります。

グルコースを理想的な範囲、つまり、75から200未満の間に維持するために連続計測できるグルコースセンサーで5分毎に計測します。それを見れば糖尿病にどれくらい影響するかわかります。

ここまでは、生理的な数値指標についてお話してきました。でも、私がお話ししたいのは次世代の領域です。

手早くお話ししますが、なぜ、聴診器が消えようとしているのでしょうか？腸管音や呼吸音を聞くより、優れた方法があるからです。最近、GEが携帯型の超音波検査装置を発表したのです。

これがなぜ重要なのでしょうか？それは、はるかに高感度だからです。こちらは腹部超音波検査装置の一例です。心臓超音波検査装置もあり、これは無線で通信します。スマートフォンで胎児を観察するものもあります。

では、どのように動作するのでしょう。こちらのようなしゃれたバンドエイドや靴や手首に装着するセンサーなどがあります。

これが信号を送信します。体の周辺に、ゲートウェイにつながるネットワークを構成します。スマートフォンを使ったゲートウェイでもいいですし、専用のゲートウェイでもかまいません。

今はこの手のものは、専用のゲートウェイを使います。あまりうまく統合されていないからです。

信号はウェブ。すなわち、クラウドに送信され、必要な処理をしたり、どこかに送信したりすることができます。介護士に送信したり、医師に送信したり、患者に返信したりできます。

なぜ？いま、なぜこれが突然実現し、これからの医療にとって興味深い目標となるのでしょうか？現在の状況は、ある意味、完全に理想的な流れといえます。これが利用者主体の健康管理を築くのです。すべての始まりはここからです。

もし、お気づきでなければ、なぜ？これが大きな流れなのかご説明しましょう。120万人のアメリカ人が、ナイキの靴を履いたことがあります。

これは体の周辺にネットワークを構築し、靴や靴のかかとをiPhoneやiPodに接続するものです。

連続的に測定することによって、このような決定的な情報を全て記録することができるのです。さらにこれからは、このセンサーをバンドエイド型にまで、できつつあるのです。しかも、それほど遠くない未来に実現します。

素晴らしい研究所で、この取り組みを結実させるそれ以外に重要なこととして、手本となるということがあります。

もちろん、医療がデジタル化することが前提です。ゲノミクスにより生態を理解し、生理学的な表現型検査を全て無線通信で実行することは、素晴らしいことです。これまでなかったような情報の集約を可能にするからです。

80を超える病気が、ゲノムに基づいて解明されていますが、これは桁はずれのことです。

病気の基礎について、これまでの人類史上の成果と比較しても、この２年半ぐらいの間に分かったことの方が多いのです。それを例えば、今ならiPhoneアプリと連携させて自分の遺伝子型を入れることで薬物治療をガイドします。

ぜひ、信じていただきたいのですが、病院の能力に与える影響は計り知れないものでこれら全ての病気や他の病気に対し、一様に素晴らしい影響を与えるものなのです。

個別化医療を新たな段階へと進めるもので、これは最高に革新的なことです。

医療機関内での限定的な範囲の出来事ですのでセキュリティは高いことは非常に、しかもたやすく想像することができます。

しかし、日本では生物学や先端医療、iPS細胞などの再生医療以外は現状維持の方がいいかもしれません。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードなしの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

しかし、人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

エリック・トポル：AIは医師が見逃しているものをキャッチできますか？

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

新型コロナウイルス2020からの記録2021

アンドリュー・バストウラウス：次回の目の検査はスマートフォンで

ルシアン・エンゲラン：クラウドソーシングによる健康管理

ホルヘ・ソト：早期癌（悪性新生物）検出の将来は？

ケネス・ツーケル：ビックデータはより良いデータ？

キャロライン・ベルトッツィ: 細胞表面の糖鎖が、あなたに語りかけようとしていること

ニルス・ヴァン・ナーメン：自宅が未来の介護病院になる？

＜提供＞

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ガウタム・バーン: 1億人分の家を作る大胆な計画

ＴＥＤにて

ガウタム・バーン: 1億人分の家を作る大胆な計画

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

２０２３年にはインドは、土地の大きさが小さくも中国の人口位の１４億人になっています。でも日本より広大。

新興国のムンバイ、デリー、チェンナイ、カルカッタなど、インドの全ての主要都市には、ある重大な共通点があります。

仕事を求めて来た人を喜んで受け入れるという点です。しかし、その寛容性の裏側には何があるでしょうか？

残念なことに、推定１億人分の家が不足しており、現在、そのような人々のほとんどはインフォーマルな居住地に暮らしています（スラム街などのことです）

ガウタム・バーン氏は、人々の住居の専門家で研究者であり、この問題の新しい解決策を思い描いています。

彼が、全ての人が低価格な安全で頑丈な家に住むというインド都市部の新しいビジョンを話します（連邦公用語のヒンディー語で話しています）

新興国での贅沢という概念は、飾り付けの多い電気代のかかる派手な住居ではなく、最低限の衣食住ができる質素で頑丈な低価格住居のことです。

（シャー・ルク・カーン）ムンバイでもデリーでもチェンナイでもコルカタでもインドの全ての大都市には、ある素敵な共通点があります。小さな町から仕事を求めて来た人を喜んで受け入れるという点です。

もう１つ言えることは、この性質が、都市に大きな影響を及ぼすということです。

住居問題などが生まれるのです。本日は、人々の住居の専門家で研究者のガウタム・バーン博士をお迎えします。ますます広がるこの問題に対して新しい解決策を思い描いておられる方です。インドの都市の新しい姿について博士のビジョンをお話しいただきましょう。

「インド版TEDトーク：インドの新しいアイデア」へガウタム・バーン博士です。

（ガウタム・バーン）この国では、数年前まで「どこから来たのですか？」と誰かに尋ねると答えはデリーやムンバイ、コルカタなどと返ってきて、そうすると、すぐにもう一度「出身はどちらですか？」と聞いたものです。

最近までインドには、都市出身の人はいませんでした。都市は、移住先でしかありませんでした。これは、変わってきています。都市化によりインドは変わりつつありますが、都市のほうにその準備はできているでしょうか。

例えば、あなたが都市以外で生まれたとします。ご両親は、一生ずっとあくせく働いてきました。そしたらあなたも成功のために都市に来たでしょう。あるいは、今、現実に起こっているように都市の出身かもしれません。そして、いつか都市で住宅を探すことになります。

購入するか借りるだけかのどちらかです。手の届くような価格の家を見つけられるでしょうか？

政府によると住宅は、２千万戸足りないそうです。２千万戸は、１億人分です。これは、1LDKの住宅の不足ではありません。不足の95%は、月収１万から１万５千ルピーの人のための物件です。この予算で手の届く家を見つけられるでしょうか？

あなたがこの状況にいたらどうしますか？

家というものは、車や宝石類とは違います。家は、服や食べ物と同じです。それなしでは生きられません。もし都市で買ったり借りたりする家が、見つからなかったら他の人がやっているようにどこでもいいから家を構えようとするでしょう。

「（非正規の一時）居住地」に住むでしょう。政府は、それを「スラム」と呼び続けるかもしれませんが、私はそこに住む人々がそうするように「居住地」と呼びます。

１億人の人々は、ホームレスではありません。家はあります。自分たちで作った家があるのです。しかし、そのほとんどは「居住地」にあります。これがインドの手の届く価格の家の真相です（江戸時代の日本国内の住宅事情に似ています）

居住地の家は安価ですが、頑丈ではありません。それ以外の家は頑丈ですが安くはありません。ここから新しい考え方を導かなければなりません。居住地は問題ではありません。解決策なのです。私たちがすべきなのは、それを安全で頑丈にすることです。

２千万戸の家不足を解消するために25平方メートルの家を２千万戸作ることはできませんしそうするべきでもありません。例えばカルナータカ州政府には、とてもいい実績があります。2020年までにカルナータカ州は260万戸の家が必要になります。

過去10年では、35万戸の家を建てました。たとえ政府が真に誠意をもって取り組んだとしても次の数世代では、解決できそうにありません。新しい家を作れないとしたら次の解決方法は何でしょうか？

居住地を安全にする方法は？まずは強制退去を止めることです。ブルドーザーで破壊するのは止めることです。これが改善につながったことは、過去一度もなく今後もありません。都市を建設し、動かしている労働者はその都市の土地に住む権利があるというふうに考え方を変えなければなりません。

こうした居住地は、違法に占拠した土地だと思うかもしれません。しかし、土地の占拠は決して夜中こっそり起こるのではありません。土地の所有者が、政府であろうとなかろうと秘密裏に起こることはありません。時間をかけて入居が進むのです。

政府は、インドの都市内の居住地が10年、20年、30年、時には、40年。そこに存在していたと認めています。一体どんな不法占拠地が30年間も放置され、立ち退きの前日に突然、違法だと言い渡されるものでしょうか？

居住地の人口は、軽く見積もっても都市の人口の15％から60%にあたります。使われる土地は１％、、２％。多くても10％です。それだけの大人数が、こんなに狭い土地に住む権利を持てないものでしょうか？

都市の発展は、よく土地の価格で測られます。その土地に住む人の生命の価値をどう測れるというのでしょうか。居住地では、豪華な家は求められていません。ただ必要最低限のものが求められるのです。

電気、道路、水道、トイレ、排水です。私たちはこれを「高品質化」と呼びます。高品質化の例をあげます。アーメダバードではあるプログラムで44の居住地で、10年間、立ち退きは行わないという約束がなされました。約束だけです。書面での記録はありません。

そして、生活に必要なものが与えられました。10年後、そのスラムは「地域」となり、場所となり、１つの世界に変わりました。政府は、一件も家を建てる必要がありませんでした。

タイは全国規模でこのプログラムを始めました。137都市で10万人が恩恵を受けています。そして、全員にその土地で暮らす権利が与えられました。ただし土地を売る権利ではありません、そこで暮らし土地を使い住む権利という点です。

今や全世界が、人類が前に進むためには居住地の排除はできないと気づいています。居住地を安全で頑丈にするという考えを広める必要があります。ここで一言、わかっているならなぜ現実に起こっていないのか？

この新しい考えを居住地で実行するには、私たち。つまり、皆さんも私も深く内省し、自分が持つ嫌悪感、軽蔑感、不安を取り去る必要があります。

本当は今日ここで皆さんの前に立っているべきなのは私ではありません。

ここに立つべきなのは、居住地に住む人なのです。

しかし、そのような人が来たとしたら皆さんは聞く耳を持たないでしょう。

私が居住地から来たのではないと思うから私の話を聞くのです。まさにこの考えを変える必要があります。

ありがとうございました。

（カーン）ガウタム・バーン博士ありがとうございました。

聞きたいことがあります。先ほどタイの事例がありました。重要なポイントは、住宅は人々が住むためのものであって売るためのものではない。売ることはできないということでした。私たちの国インドでも博士や周囲の方々のお話に触発された似たような考え方やプログラムはありますか？

（バーン）私に触発されてだとは言えませんが、都市の権利を勝ち取ろうという人々の活動が、変化をもたらしています。例えば、オディシャでは州首相のパトナイク氏が同様の構想を発表しました。居住地に住むすべての人が土地の権利を得るという構想です。

そして、この構想はポピュリズムと呼ぶべきではないと思います。経済発展戦略と呼ぶべきで。、理由は、経済発展はトップダウンではなくボトムアップで起こるものだからです。

（カーン）私も今後「スラム」という言葉は一切使わず「居住地」と言うことにします。絶対に。

博士。あなたはこの場に来て素晴らしいお話をしてくださいました。紹介したい曲があります。下手なので歌いはしません。

（バーン）私も歌は下手です。

（カーン）しかし黙ったままではいられません。素晴らしい話をしているのですから。なので、ただ言うことにします。ゆっくりと心は居住地を見つけるだろう。

（バーン）ゆっくりと、心は居住地を見つけるだろう。

（カーン）人生が愛と楽しい時間で満たされるのはそれからだ。

皆さん、ガウタム・バーン博士ありがとうございました。

ありがとうございました。

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて個人のプライバシーも考慮)

（合成の誤謬について）

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

続いて、トリクルダウンと新自由主義

インターネットの情報爆発により隠れていた価値観も言葉となり爆発していくことになった。

例えば

Googleがしようとしてた事は、まだ新産業として、基礎研究から発展できない機械学習の先端の成果をすべて持ち込んだ社会実験に近いこと。

シュンペーターの創造的破壊は、一定数の創造の基礎を蓄積後に、未来を高密度なアイデアで練り上げてから破壊をするのが本質です。

こうして、憎しみの連鎖や混乱を最小限にする。

再分配、事前分配の強化がスッポリ抜けてる欠点があり、ここに明かしたくないイノベーションの余地があります！！

2021年には、新自由主義のような弱肉強食では自然とトリクルダウンは生じないことは明らかになる。

確かに、トリクルダウンは発生しないが、法律で人工的に同じ効果は、貨幣の再分配、事前分配という形にできる可能性は高い。

とあるが、新自由主義は誤りで、ピケティやサンデルによると違うみたいだ。

2024年のノーベル経済学賞でも指摘しているように・・・

日本の古代の歴史視点から見ると・・・

安土桃山から江戸幕府初期の農民出身徳川家康が国際貿易を促進しつつ再分配や事前分配の包括型社会(ポジティブサム)を形成してます。

低収入者の農民から商人も収奪していきます。

江戸幕府末期まで数度改革をしましたが、ノーベル経済学賞の人達によると包括型社会(ポジティブサム)に転換しずらい

結局、薩摩と長州が徳川家康式の国際貿易のイノベーションを復活させるも(水戸藩の文献から)国民主権の憲法や選挙がないため

明治維新を起こすしかなく、第二次大戦で原爆が投下されるまで軍備拡大して資源が枯渇します。

＜おすすめサイト＞

トマス・サラセーノ: 空に浮かぶ都市に住んでみませんか？

ニコラ・スタージョン：行政府が低収入者へのウェルビーイング（幸福度）を最優先するべき理由

マーティン・フォード: 職が無くなる未来の社会システムでのお金の稼ぎ方

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

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クァベナ・ボーヘン：脳のように機能するコンピューター？

ＴＥＤにて

クァベナ・ボーヘン：脳のように機能するコンピューター？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

研究者クァベナ・ボーヘンは、脳の卓越した計算処理能力をシリコン上に再現する方法を模索しています。脳内の複雑で冗長なプロセスこそが、小さく軽く高速なコンピュータの作成に役立つからです。

私が、始めてコンピュータを手に入れたのは、アクラで育った10代のころでした。それは、本当にクールな機械でした。ゲームで遊べ、BASIC言語でのプログラムもできる。その魅力のとりこになった私は、図書館でコンピュータの仕組みを調べるようになりました。

CPUがメモリー(RAM)と演算回路(ALU)との間で、常にデータを出し入れしているということを理解しました。そして、データの移動を継続する、ただそれだけのために、CPUが異常なほど稼動しなければいけないことに気づきました。

このことを気にかけるのは、誰もいませんでした。コンピューターがはじめて世に出たとき、神経細胞より100万倍速い、といわれていました。人々は興奮し、コンピューターは、すぐに人間の脳の限界を超えるだろう、と考えていました。

アラン・チューリングの言葉を引用します。「今後30年のうちに、コンピューターは、人間と同じくらい簡単に質問に答えられるようになるでしょう」1946年の言葉ですが、今、2007年時点では実現していません。脳が持つこの種の力をコンピューターに見出せないのは、なぜでしょうか？

あまり認識されてはいませんが、私が気づき始めていることがあります。

それは、我々が、速度に非常に大きな対価を払っている、ということです。コンピューターの大きな利点であるという、速度、に対してです。いくつかの数字を見てみましょう。これは、２００７年、当時、世界最速のコンピュータであるブルージーンです。

IBM Blue Gene/Lは、136.8 TFLOPS（テラフロップス）

12万個のプロセッサーを搭載しており、1秒間に10の16乗ビットの情報を処理することができます。消費する電力は、1.5メガワットになります。それだけの電力をタンザニアの工業生産に加えられたらどんなにすばらしいことでしょう。きっと、経済の起爆剤となるでしょうね。

話をアメリカに戻しましょう。このコンピューターの消費する電力をアメリカの家庭の消費電力に換算すると1200家庭分の消費電力となります。このコンピューターがどれほどの電量を使うか、お分かりになったと思います。

さて、脳と比べてみましょう。脳はどれくらいの計算をおこなうのでしょうか。1秒間に10の16乗ビット程度と試算されています。ブルージーンとほぼ同じ数値です。ここで問題です。脳とブルー・ジーンは、同程度のデータを処理します。脳はどれほどの電力を消費するでしょうか。

1台のラップトップコンピューターと同じくらいです。たった10ワットです。1200家庭分ものエネルギーを費やし、コンピューターでやっていることは、脳を使えば、ラップトップコンピューターを動かす程度のエネルギーでできるのです（インプットや訓練をしないと脳は最高速度で処理できません。それでも基本的人権もあるので数%程度くらいしか引き出せません）

では、脳はどうやって、この効率性を達成するのでしょうか。

まとめます。帰結はこうなります。最先端のコンピューターの10万分の1のエネルギー消費で脳は情報を処理することができる。なぜ、脳はこういうことができるのでしょうか？実際に脳の働きを見て、コンピューターの動きと比較してみようと思います。

これはPBSシリーズ「脳の秘密」からの抜粋です。情報を処理する細胞群が見えます。神経細胞です。神経細胞は、お互いに微弱の電気信号を送りあいます。一方のもつ電気信号は、対向しているもう一方に飛び移ることができます。このプロセスをシナプスと呼びます。

互いに働きあう細胞は1億個あり、毎秒10の16乗個の信号をやり取りしながら巨大なネットワークを形成しています。以上が、脳で行われている基本的なことです。

コンピューターと比べるとどうでしょう。コンピューターの場合、すべてのデータは中央演算装置を通過します。どのデータもここを通過するので、ボトルネックとなります。それに比べ、脳には神経細胞があるため、データは、その相互接続ネットワーク上を流るだけです。

そこにボトルネックはありません。文字通り、ネットワークです。脳ではネットワークが機能しているのです。これら2枚の絵を見てください。こんなことが思い浮かびます。こちらは順序どおりで融通が利きません。高速道路上の車のようです。一方、こちらは同時進行で流動的です。情報は、動的かつ即応的に処理されます。

これは、コンピューターで計算に使われる仕組みと脳が計算に使う仕組みとの特筆すべき相似点です。コンピューターが使う装置は、いわゆるトランジスタです。この電極は、ゲート電極といいます。ソースとドレイン2つの電極間の電流を制御します。

電流は、電子によって運ばれます。実際にゲート電極に電圧をかけると、流れる電流が増え、安定した電流を得ることができます。ゲート電極に電圧をかけるのをやめると、電流の流れは止まります。コンピューターでは、電流が流れていれば「1」を。電流が流れていなければ、「0」を利用します。

では、トランジスタがより小さく、小さく、さらに小さくなっていくとどんなことが起こるでしょうか？トランジスタの動きが変わります。神経細胞が計算するときに利用する物質であるイオンチャンネルのように振舞いはじめます。イオンチャンネルは小さなタンパク質分子です。

神経細胞には数千のイオンチャンネルがあります。イオンチャンネルは細胞膜に存在し、その中に小さな穴を持っています。これらは、その小さな穴を通じて流れるカリウムイオンです。イオンチャンネルの穴は開いたり閉じたりします。開いているとき、イオンは一つづつ流れてきます。

そのため、散発の、安定してない電流を得ることになります。神経細胞は電気を発生させるために穴を開閉することができますが、穴が閉じたときでさえ、イオンはとても小さいので、そこをすり抜けることができます。2～3個のイオンは一度にすり抜けることができるのです。

穴が開いているときと同じで、ときおり、いくばくかの電流を得ることができます。いくつか「0」が追加されます。閉じているときは「0」一つになります。しかしながら、いくつかの「1」も追加されます。

これがトランジスタで起こり始めていることです。そして、このことが起こる理由は、我々が利用している技術、トランジスタが小さくなり、複数の電子が同時並行にチャンネルを流れることができるようになったためです。実際、約12個の電子がこのように流れることができます。

このことはトランジスタが、並列した約12個のイオンチャンネルに相当することを意味します。2015年ころまでには、トランジスタは今よりももっと小さくなっているでしょう。

これは、インテルがチップにより多くのコアを追加し続けている理由であり、あなた方が持ち歩くメモリースティックの容量が以前の256メガバイトから現在の1ギガバイトになった理由でもあります。

トランジスタの小型化がこのことを実現可能にしており、テクノロジーはそのことから本当に恩恵を受けています。

今、起こっていることは、トランジスタがとても小型化している2015年には、一度に一つの電子がチャンネルを通過するのと同等になります。イオンチャンネル一つと同じです。イオンチャンネルで起こるのと同じような交通渋滞が発生し始め、電流は流れたり、流れなくなったりするでしょう。

常に流れていることが想定されるときでもです。このことはコンピューターが「1」と「0」を混乱することにつながり、マシンをクラッシュしてしまうことになります。

我々は、このような粗悪デバイスを利用した計算処理の方法をよく知らない、という段階にいます。我々が今知っているのは、これらのデバイスで計算処理を行えるのは脳である、ということだけです。

コンピューターはメモリーからあるデータを取り出し、プロセッサーかALUに送ります。そして、結果をメモリーに戻し入れます。赤の経路です。こちらは脳の働きです。神経細胞が存在します。情報をあらわすのに、データを断片化します。データの断片は違う神経細胞とパルスによって提示されます。

これらのデータの断片すべては、ネットワークを通じて配布されます。結果を得るためにデータを処理する方法は、この活動パターンを新たな活動パターンに変換することです。ただネットワークを流れることによって実現されます。これらの接続を準備すれば、入力されたパターンは単に流れ出力パターンになります。

これをみれば、冗長された接続がることがわかります。データのこの断片、あるいはこちらの断片が壊れたとしても、ここには現れませんが、これらの2つの断片はもう一方をこれらの冗長の接続を通じて活性化することができます。

「1」が欲しいのに「0」を得るような粗悪なデバイスの上でもネットワークには冗長性があり、紛失した情報を復旧することができます。これが脳を本質的に堅牢なものにしています。データを一か所ににためるシステムは、もろいです。それぞれの段階が完璧でないとデータを紛失してしまいます。一方、脳は、分散したやり方でデータを保存し、堅牢です。

このような脳のように働くことのできるコンピューターを作ることが私の夢です。このことにここ数年取り組んでいます。では、我々が設計したシステムをお見せします。網膜をモデル化するために設計しました。網膜は眼球の内側を覆う脳の一部です。

我々は、コンピューターでやるように、コードを書くことでは実装しませんでした。現実には、脳の小さな部分で起こる処理はコンピュータがインターネット上でビデオストリームを流すときに行う処理ととても似ています。コンピューターは、情報を圧縮しようとします。

画像におこった新たな変化を送信したいのです。そして、このやりかたで、眼球は視神経を通じ、すべての情報を抽出することができます。それらは、脳のほかの部分に送られます。

これをソフトウェアやアルゴリズムで実装する代わりに、我々は神経生物学者と話をしました。彼らは網膜の働きをリバースエンジニアリングしています。彼らが発見していたすべての細胞とそのネットワークをシリコンチップの設計をするための青写真として利用しました。

いま、神経細胞はチップ上の小さなノードや回路によって表現されています。また、神経細胞のつながりは、トランジスタによってモデル化されています。

これらのトランジスタの振る舞いは、脳でイオンチャンネルが振舞うのと似ています。私がこれまで説明したのと同じような堅牢な構造を得ることになるでしょう。

実際に我々が作成した人工の眼がこれです。

我々の設計した網膜チップがこのレンズの背後に設置されています。今からビデオでお見せするのは、このシリコン製網膜チップが何かを生み出すところです。人工の眼でカリームザフロルを見てみます。カリームはこのチップを設計した学生です。では説明させてください。異なる種類の情報が出力されます。

カメラのようにそのまま映し出されるのではありません。網膜チップは4つの異なる種類の情報を出力します。暗い部分の出力、これは赤く映し出されてきます。そして、白あるいは明るい部分、これは緑で映し出されます。

これはカリームの瞳の部分です。眼の白い部分はここになります。さらに、動き、についても出力します。カリームが頭を右へ動かすと、ここに青の動きが見られます。画像の中でコントラストが増幅しているところがあります。それは明るくなってくる部分です。黄色の動きもあります。

コントラストが減少している部分であり、暗くなっていく部分をあらわします。これら4つの情報は、100万本ほどある視神経のうち、90万本を通じて送り出されます。我々は視神経に流れるのと同じような信号を複製しています。

これらは網膜チップからの出力のスナップショットですが、色がとてもまばらです。背景のどこでも緑というわけではありません。端などに限られています。このことは人々が、ビデオ画像を伝送する際、圧縮するのと同じです。ファイルを小さくするために、なるべく情報を詰め込みません。

これが網膜が神経回路を通じて行っていることで、神経細胞のネットワークが相互に伝達するやり方を網膜チップ上で再現しました。しかし、私が強調したいこと、それをお見せします。この画像はこれらに似ています。

しかし、イメージを再構築できることを示します。上部におおよそカリームを認識することができます。ではいきましょう。そうです、これがアイデアです。そのままでいるとき、明暗のコントラストを見るだけです。しかし、前後に動くとき、網膜は変化した部分について取り出します。

ここに座っていて、背後で何かが起こったとき、ほとんど眼を動かさないのは、そのためです。変化を検知する細胞があり、そこに注意を払うのです。誰かがあなたにこっそり近づこうとしているのに気づくことはとても重要です。

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

（個人的なアイデア）

以前「シリコン生命体についてのアイデア2019」にも書いたように・・・

知らない間にシリコン由来の生命体に取って代わられないよう

慎重に、炭素系由来の人間が絶滅しないように、さらに、慎重に、炭素系のグラフェン、カーボンナノチューブ素材で・・・

コンピューターを構築していった方がいいかもしれません。

それから

ロビンハンソンの言うように、現実の脳自体をデジタルデータにして、人間のシナプスやニューロンの動きを数値化していくことで、現在では、数値化できない概念をコンピューター上で数値化していくということかもしれない。

ヘンリーマークラムが、人間のシナプスやニューロンの動きを数値化しようとしているが、より大きく人間の限界を遥かに超えるような発想で。

しかし、人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

＜おすすめサイト＞

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マーチン・ハンジク: 生命と非生命の境界線

ＴＥＤにて

マーチン・ハンジク: 生命と非生命の境界線

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

マーチン・ハンジクの研究室では、微生物レベルですが、生命と非生命の中間に着目し、現在のテクノロジーにより、中間の一部分が解明されて、どんどん生命と非生命の境目が無くなってきているそうです。

今回は、化学反応分野の自己集積化というプロセスで、プロトセルという化学物質から生命の基本構造を一部分の塊を作り、生命の特徴は備えていないが、生命のような挙動を観察しています。

要するに、鉄の体を持つロボットではなく、有機体の体を持つ微生物ロボットのような感覚です。

この研究は、生命が地球上で誕生したときの姿に関わり、また他の星で誕生するときの姿も示唆するものです。ハイブリッドに融合する場合もあります。このハイブリッド状態から自己複製する姿は、相転移にも似ています。

プロトセルとは、人工的に作った仮想的な細胞。プロトセルは生きている細胞とは異なるが、あたかも生きているかのような性質を持つ合成生物学とも言われている。

制限酵素の発見と分子生物学への応用から始まり、1978年、この功績に対し、ダニエル・ネーサンズ、ハミルトン・スミス、ヴェルナー・アーバーにノーベル生理学・医学賞が与えられた。

歴史的に見ると、生命ではないと考えられるものと生命と考えられるものとは対極に置かれ、大きく隔たっていました。この美しくて複雑な結晶は非生命の側にあり、美しくて複雑な猫が反対側になります。

これまで、150年ほどの科学によって、非生命と生命との区別は、はっきりしなくなり、いまや両者の間は切れ目なく続いているかのようです。

一例をあげましょう。

ウイルスは自然に存在しますね、ただし、単純きわまりないものです。生命としての必要条件すら満たしません。生命の特徴を全ては満たさず、他の生命に寄生することで繁殖したり進化を遂げます。

微生物とは異なります！！

今夜のお話では、この並びの中では非生命寄りに位置づけられる実験を紹介します。

実験室で行う化学の実験です。非生命体の材料を混合して、新しい構造を作り出し、その構造が生体系の特徴の一部を有するのです。これは、つまり、ある種の人工生命を作る試みです。

どんな特徴に注目しているかというと、こんな特徴です。まず、生命には肉体があります。肉体は自己を環境と区別するために必要です。

また、生命は代謝します。これは、環境から取り込んだ資源を体の構成要素に変換して、自己を維持し成長する過程のことです。生命は子孫に情報を伝えます。

ヒトは、自分の情報を遺伝子のDNAとして持ち、これを子孫に伝えます。肉体と代謝という最初の二つの特徴を合わせると、移動して複製もできるシステムができます。

さらに、情報の継承も取り込めば、もっと生命に近いシステムとなります。進化もしていくかもしれません。実験室で我々が試みたのは、生命の特徴の1つか2つを実験で示すことです。

どうやったかというとプロトセルと呼ぶモデルを使いました。ごく原始的な細胞を想像してください。

生きた細胞の化学モデルです。例えば、皆さんの体の細胞では、百万種もの分子によって複雑なネットワークが構成されて「生きている」と呼べる状態となります。

実験室では、同じようなことを数10種類ほどの分子だけで目指しています。複雑さは大幅に失われますが、でも、生命のように見える状態を作ろうとしています。

私たちは簡単な実験から高度化して、生きたシステムを目指します。100年前に、ルデュクが人工生命について残した言葉を見ていきましょう。

「生命が合成されることがあっても、普通に考えられているような驚くべき発見とはなるまい」初めの一文です。実験室で生命を合成できたとしても、日常生活には何も影響しないでしょう。

「進化論を受け入れれば、生命の合成の最初のきざしは無機と有機の中間的な姿となるであろう。

すなわち、非生命と生命の境目で生命の原始的な特徴の幾つかを有するだけの姿となろう」先ほど述べた特徴ですね。「環境からの進化的なはたらきが、作用する中で少しずつ他の特徴が加わるのだ」

まず、単純な実験で生命の特徴の一部を有する構造を作り、そこから発展させてしだいに生命に近づけていきます。

プロトセルの試作は、このように始まります。自己集積化というアイデアを用います。すなわち、試験管の中で化学物質を混ぜると自然に集まり始めて、どんどん大きな構造ができていくのです。

数万個とか。数十万個もの分子が集まって、何もなかったところに大きな構造を作ります。この例では、ある膜分子を利用しました。適切な環境で材料を混ぜるとものの数秒で、こんなに複雑で美しい構造ができます。

これらの膜は、形態も機能も生体の膜組織と大変似たものです。そこでこの膜を使って我々のプロトセルを作れるわけです。

同様に、水と油のシステムも利用できます。油と水は互いに混ざりませんが、自己組織化によってきれいな油滴ができるので、プロトセルとして人工生命体の肉体にできます。

また、後でお見せします。ここまでは体の作り方でしたね構造だけです生体の他の側面はどうでしょうか？

今、お見せしているのもプロトセルですが、天然に産出されるモンモリロナイトという粘土を使いました。こんな粘土の塊が天然に得られます。

化学的に活性な表面を形成し、そこで代謝を起こすことができます。この粘土にある種の分子が、例えば、赤で示すRNAが集まります。

DNAと似ていて、情報を伝達する分子です。RNAはこの粘土の表面に集まってきます。この構造は、その周囲に膜の境界を形成して、周りを液体分子で囲まれた体を形成します。

顕微鏡写真の緑の部分です。自己組織化によって、実験室で物質を混ぜてできた膜の肉体の内側に代謝を起こす表面があり、情報を持った分子が付いています。

生体系へ向けた一歩です。しかし、このプロトセルを見て、実際に、生きていると考えることはありません。生命のかけらも見当たらず、出来上がった後には、何もおきません。

何かが足りません。いくつかの点で足りていません。足りない点は、例えばこの系を通るエネルギーの流れからエネルギーを少し取り込んでプロトセルが自らを維持することができないことです。

生体ならできることです。さて、別のプロトセルモデルを作りました。今のものよりも単純です。

このプロトセルでは、ただの油滴が内部で化学的代謝反応を起こし、そのエネルギーで何かをするプロトセルで、このように動いたりします。この油を何滴か落とします。

周りは水です。プロトセルは動き始めます。自己組織化によってできた油滴の内部では、化学的代謝が行われ、エネルギーを利用できます。そのエネルギーを利用して環境の中を動きます。

前に述べたように動くことは、この種の生体系において重要です。動き回理、周囲の様子を探り、周囲を変化させます。このように化学的な波を起こしています。

自己を保存しようとする生体のように周囲に作用していると言えるのです。この動くプロトセルを使って別の実験をします。

動いていますね。では、ここに食糧を加えてみます。青いものが見えます。システムに食糧を与えます。プロトセルが動き、食糧に遭遇して自分で形を変えると食糧の濃度の高いところに登っていき、そこに留まります。

体があるだけではなくて、代謝してエネルギーを利用して、動き回れるシステムです。周囲の環境を感知して自らを維持するための材料を見つけます。

脳も神経系も持たないただ袋詰めされた化学物質なのに、こんな面白くて生きものみたいに複雑な振る舞いができるのです。

こんな人工生命の実験をすることで、非生命と生命の間をつなぐ経路を定義できるようになるかもしれません。それだけでなく、生命とは何か？そして、生命の形態の可能性についての視野を拡げます。

地上とは、全く異なる生命もあり得るのです。そこから次の言葉が現れます「奇妙な生命」スティーブ・ベナールが名付けました。米国学術研究会議の2007年の報告書に登場しました。

地球上とは、大変違う形態の生命を宇宙でどうやって探すべきかを考察した内容です。別の惑星を訪れて、そこに生命がいるだろうと考えたときに、どうすれば生命だと判定できるでしょうか？

三つの一般的な基準が示されています。

リストの一番です。

第一に、非平衡の系でなければならない。

つまり、死滅したシステムではないこと。その基本的な意味は、システムにエネルギーが与えられ、それを利用して自己を保持しているということです。

太陽が地球を照らし、光合成が行われて生態系の原動力となるのと似ています。太陽がなかったら、この星には生命は存在しないでしょう。

第二に、生命は液体でなければならない。

つまり、面白い構造だとしても、面白い分子であっても動けない固体だと生命には適しません。

第三に、化学結合をしたり切れたりしなければなりません。

生命が環境から取り込んだ資源を構成要素として取り込んで自己を保持するために重要です。

奇妙で不思議なプロトセルを紹介しました。粘土を含むもの。原始的な泥を含むもの。内部が水の代わりに、ほぼ油だけで構成されたもの。

大半は、DNAを含んでいませんが、生命のような性質を示します。これらのプロトセルは、生命の一般的な条件を満たします。

こんな、化学的な人工生命の実験を通して生命の起源とこの惑星に生命が棲むことについて基本的な理解が得られます。さらに、また宇宙には、どんな生命の可能性があるのかということも明らかになります。

２０１８年現在では、サピエンスは20万年前からアフリカで進化し、紀元前3万年に集団が形成され、氷河のまだ残るヨーロッパへ進出。紀元前2万年くらいにネアンデルタール人との生存競争に勝ち残ります。

そして、約1万2千年前のギョベクリ・テペの神殿遺跡（トルコ）から古代シュメール人の可能性もあり得るかもしれないので、今後の「T型オベリスク」など発掘作業の進展具合で判明するかもしれません。

メソポタミアのシュメール文明よりも古いことは、年代測定で確認されています。古代エジプトは、約5千年前の紀元前３０００年に人類最初の王朝が誕生しています。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

（個人的なアイデア）

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

＜おすすめサイト＞

カール・ジューン：これまでのがん治療法を変える「生きた薬」？

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量子コンピューターの基本素子である超電導磁束量子ビットについて2019

E. O. Wilson’s Life on Earth 分子生物学Unit 1 (iBooks)

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フェイフェイ・リー：空間(によるスペイシェル)知能により、AIは現実世界を理解するだろう

ＴＥＤにて

フェイフェイ・リー：空間(によるスペイシェル)知能により、AIは現実世界を理解するだろう

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

あるものをお見せしましょう。正確に言えば、何もお見せしないつもりです。

これが5億4000万年前の世界でした。純粋で果てしない闇。それは光がないから暗かったわけではありません。視覚が存在しなかったからこそ、暗かったのです。太陽の光は海面下1,000メートルまで届いており、熱水噴出孔から生命に満ちた海底へと光が差し込んでいましたが、この太古の海には、目となるものは一つも存在しませんでした。

網膜も、角膜も、水晶体もなかった。だから、この光も、この生命も、誰の目にも映らなかった。「見る」という概念そのものが存在しなかった時代があったのだ。それは、単にそれまで一度も成し遂げられたことがなかっただけだった。それが実現するまでは。

こうして、私たちがようやく理解し始めたばかりの理由により、光を感知できた最初の生物である三葉虫が出現した。彼らは、私たちが当たり前だと思っているこの現実の最初の住人である。自分以外の何かが存在することを最初に発見した存在だ。多くの「自分」が存在する世界。

「見る」という能力が、カンブリア爆発をもたらしたと考えられています。カンブリア爆発とは、多種多様な動物種が化石記録に現れ始めた時期のことです。当初は受動的な体験、つまり単に光を取り込むという単純な行為に過ぎなかったものが、やがてはるかに能動的なものへと変化していきました。神経系が進化し始め、視覚は洞察へと変わり、見ることは理解へとつながりました。理解は行動へと導き、これらすべてが知性をもたらしたのです。

今日、私たちはもはや、自然が与えてくれた視覚的知性だけでは満足できなくなっています。好奇心は、私たちに、人間と同等、あるいはそれ以上の知性を持って「見る」ことができる機械を作り出そうと駆り立てています。

9年前、この舞台で私は、人工知能の一分野であるコンピュータービジョンに関する初期の進捗報告を行いました。当時、3つの強力な要素が初めて融合しました。

それは、ニューラルネットワークと呼ばれる一連のアルゴリズム。グラフィックス処理ユニット（GPU）と呼ばれる高速で専用のハードウェア。そして、ビッグデータです。例えば、私の研究室が数年をかけて収集・整理した1,500万枚の画像からなる「ImageNet」のようなものです。これら3つの要素が相まって、現代のAIの時代を切り拓いたのです。

私たちは長い道のりを歩んできました。当時は、画像にラベルを付けることさえ大きな飛躍でした。しかし、これらのアルゴリズムの速度と精度は急速に向上しました。私の研究室が主導する毎年恒例のImageNetチャレンジでは、こうした進歩の成果を評価してきました。

このグラフには、年ごとの性能向上と、画期的なモデルが示されています。さらに一歩進んで、私の学生や共同研究者たちによるこれらの研究では、物体をセグメンテーションしたり、物体間の動的な関係を予測したりできるアルゴリズムを開発しました。

それだけではありません。前回、写真を人間の自然な言葉で説明できる初のコンピュータービジョンアルゴリズムをご紹介したことを覚えていますか。あれは、私の優秀な元学生であるアンドレイ・カルパシー氏と共同で行った研究でした。

その際、私は思い切って「アンドレイ、コンピュータにその逆のこともやらせることはできないだろうか？」と尋ねてみたのです。するとアンドレイは、「はは、それは不可能だ」と言いました。さて、この投稿からもお分かりのように、最近、その「不可能」が可能になりました。

これは、今日の生成AIアルゴリズムを支える一連の拡散モデルのおかげです。

このモデルは、人間が入力した文章を受け取り、それをまったく新しいものの写真や動画に変換することができるのです。OpenAIの「Sora」が最近示した素晴らしい成果を、多くの皆さんがご覧になったことでしょう。しかし、膨大な数のGPUがなくても、私の学生や共同研究者たちは、Soraの登場より数ヶ月も前に「Walt」という生成型動画モデルを開発していました。そして、今、皆さんはその成果の一部をご覧になっているのです。

まだ改善の余地があります。ほら、あの猫の目を見てください。波の下に潜り込んで、まったく濡れない様子を。なんて「猫」災（キャタストロフィー）でしょう。

そして、過去が未来の序章であるなら、私たちはこれらの過ちから学び、思い描く未来を築いていくでしょう。そしてその未来では、AIにできる限りのことをやってもらいたい、あるいは私たちを助けてもらいたいと願っています。

私は長年にわたり、「写真を撮ること」と「見て理解すること」は同じではないと主張してきました。今日、その考えに付け加えたいことがあります。単に「見る」だけでは不十分なのです。「見る」ことは、行動し、学ぶためのものです。

私たちが3次元の空間と時間の中でこの世界と関わり、行動するとき、私たちは学び、より良く「見て」「行動する」ことを身につけていくのです。自然は、「空間知能」を原動力とする、この「見る」ことと「行動する」ことの好循環を生み出してきたのです。

空間知能が常にどのような働きをしているかを理解していただくために、この写真をご覧ください。何かをしたくなるような感覚を覚えた方は、手を挙げてください。

ほんの一瞬の間に、あなたの脳はこのコップの形状、3次元空間における位置、テーブルや猫、その他すべての物体との関係を分析しました。そして、次に何が起こるかを予測できるのです。行動したいという衝動は、知覚と行動を結びつける空間知能を持つすべての生き物に生まれつき備わっているものです。

そして、AIを現在の能力を超えて進化させたいのであれば、単に「見て」「話す」ことのできるAI以上のものが求められます。私たちが必要としているのは、「行動できる」AIなのです。

確かに、私たちは目覚ましい進歩を遂げています。空間知能分野における最近の画期的な成果は、コンピューターに「見る」「学ぶ」「実行する」ことを教え、さらに「見る」ことや「実行する」ことをより上手にできるようになるよう導いています。これは決して容易なことではありません。自然界が空間知能を進化させるのに数百万年を要しました。

空間知能は、目が光を取り込み、網膜に2次元画像を投影し、脳がこれらのデータを3次元情報に変換することに依存しています。つい最近になってようやく、Googleの研究者チームが、多数の写真を撮影し、それを3次元空間に変換するアルゴリズムを開発することに成功しました。ここでご紹介している例がその成果です。

私の学生と共同研究者たちは、さらに一歩進んで、1枚の入力画像を受け取り、それを3D形状に変換するアルゴリズムを開発しました。以下に、その他の例をご紹介します。以前、人間の文章を入力として動画に変換できるコンピュータープログラムについてお話ししましたね。

ミシガン大学の研究者グループは、その一文を、ここに示されているような3Dの部屋の間取りに変換する方法を考案しました。また、スタンフォード大学の同僚たちとその学生たちは、1枚の画像から、視聴者が探索できる無限に現実味のある空間を生成するアルゴリズムを開発しました。

これらは、将来の可能性の最初の兆しを示すプロトタイプです。それは、人類が世界全体をデジタル形式に変換し、その豊かさやニュアンスをモデル化できる未来です。自然が私たちの個々の心の中で暗黙のうちに成し遂げてきたことを、空間知能技術は私たちの集合的意識に対して実現できると期待されています。

空間知能の発展が加速するにつれ、この好循環における新たな時代が私たちの目の前で幕を開けようとしています。この相互作用は、3Dの世界を理解し、それと相互作用する必要があるあらゆる身体化された知能システムにとって不可欠な要素である、ロボットの学習を促進しています。

10年前、私の研究室が開発したImageNetは、数百万枚もの高品質な写真からなるデータベースを提供し、コンピューターに「見る」ことを教えるのに役立ちました。今日、私たちは行動や動作についても同様の取り組みを行い、コンピューターやロボットが3次元空間でどのように振る舞うべきかを学習させています。

しかし、静止画像を収集する代わりに、3次元空間モデルを活用したシミュレーション環境を開発することで、コンピューターが行動を学習するための無限のバリエーションを提供しています。そして、皆さんがご覧になっているのは、私の研究室が主導する「Behavior」というプロジェクトにおいて、ロボットに学習させるためのほんの一部の例に過ぎません。

また、ロボットの言語知能の分野でも、目覚ましい進展を遂げています。大規模言語モデルに基づく入力を活用し、私の学生たちや共同研究者たちは、ロボットアームが「この引き出しを開けて」や「充電済みのスマートフォンのプラグを抜いて」といった音声指示に基づいて、さまざまなタスクを実行できることを実証した数少ないチームの一つです。

あるいは、パン、レタス、トマトを使ってサンドイッチを作り、ユーザーのためにナプキンを添えることさえ可能です。個人的にはサンドイッチの具がもう少し多ければいいのですが、これは良いスタートです。太古の海、遥か昔、周囲の環境を見て認識する能力が、他の生命体との相互作用をもたらす「カンブリア爆発」のきっかけとなりました。今日、その光はデジタルの知性にも届きつつあります。

空間知能により、機械は互いにだけでなく、人間や、現実・仮想を問わず3Dの世界とも相互作用できるようになっています。そして、その未来が形作られていくにつれ、多くの人々の生活に多大な影響を与えることになるでしょう。例として医療分野を挙げましょう。

過去10年間、私の研究室は、患者の転帰や医療スタッフのバーンアウトに影響を与える課題に取り組むため、AIを応用する先駆けとなる取り組みを進めてきました。スタンフォード大学医学部や提携病院の協力者たちと共に、手を適切に洗わずに患者の病室に入る医療従事者を検知できるスマートセンサーの試験運用を行っています。また、手術器具の追跡も行っています。

あるいは、患者が転倒などの身体的リスクにさらされている際に、ケアチームに警告を発することも可能です。私たちは、こうした技術を「アンビエント・インテリジェンス」の一形態と捉えています。まるで「もう一組の目」のような存在であり、実際に大きな違いをもたらしてくれるのです。

しかし、私は、患者や臨床医、介護者たちのために、よりインタラクティブな支援が実現されることを望んでいます。彼らもまた、切実に「もう一組の手」を必要としているからです。介護者が患者のケアに集中している間に、自律型ロボットが医療用品を運搬したり、拡張現実（AR）が外科医をガイドして、より安全で迅速、かつ低侵襲な手術を行えるようになる姿を想像してみてください。

あるいは、重度の麻痺を抱える患者が、思考だけでロボットを操作する姿を想像してみてください。そうです、脳波を使って、私たちにとっては当たり前のように思える日常の作業を行うのです。私の研究室が最近行ったこのパイロット研究では、その未来の一端を垣間見ることができます。

この動画では、EEGキャップを通じて非侵襲的に収集された脳波信号のみによって制御されたロボットアームが、日本のすき焼きを作っています。

ありがとうございました。

5億年前に視覚が出現したことで、暗闇に包まれた世界は一変しました。それは、動物界における知性の発達という、最も深遠な進化のプロセスを引き起こしました。過去10年間におけるAIの息をのむような進歩も、同様に驚くべきものです。

しかし、この「デジタル・カンブリア爆発」の真の可能性が完全に実現されるのは、自然が私たちすべてにそうしてくれたように、コンピューターやロボットに空間知性を備えさせて初めてのことになると私は考えています。

私たちの「デジタルコンパニオン」に推論を教え、私たちが「家」と呼ぶこの美しい3D空間と対話する方法を学ばせ、さらに私たち全員が探検できる新しい世界を数多く生み出す――今こそ、そんなワクワクする時代です。

この未来を実現するのは容易なことではありません。私たち全員が慎重に一歩ずつ前進し、常に人間を中心に据えた技術を開発していく必要があります。

しかし、これを正しく行えば、空間知能を備えたコンピューターやロボットは、単なる便利なツールにとどまらず、個人の尊厳を尊重しつつ、私たちの生産性と人間性を高め、集団の繁栄を促進する、信頼できるパートナーとなるでしょう。

ありがとうございました。

将来、私が最もワクワクするのは、そのAIがより鋭敏で、洞察力に富み、空間認識能力を高め、より良い世界を作るためのより良い方法を常に追求するという私たちの取り組みに、AIが加わっていく未来です。

ありがとうございました。

（個人的なアイデア）

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

それから

これから控えている指数関数的なカルダシェフスケール産業爆発が軌道に乗り始めている全世界的な２０２６年。

開発と安全性構築に時間がかかるが、その後に、カルダシェフスケールへ。

開発と安全性構築に時間がかかるのは、物理的な制約のためです。

インダストリアル・インターネットのような産業用ロボットの数量なら可能性はあります。

そして

日本でフィジカルAIって言うドアホは先行して提供したソフトバンクのペッパーくんでも買えば？

憲法は権力者を縛る法律なので悪用せず与党権力者追跡すれば善性だけど。

などの将来の方向があればフィジカルAI他の名称で誤魔化せなくなる

フィジカルAIは凶。完全無人化工場の実現だろ！かつて2000年以前にトヨタが自動化で共産党の指摘を受けて失敗した教訓を知らない？

２０２６年になり・・・

続いて

以前、Googleが検索独占は、ワンクリックで移動するので当たらない！と言ってたが、AI分野は違い、検索と切り離し分割する。

この分野は、常に変動し入れ替わりするTOP1、2、3を相対的に決算期毎に公益法人化する。

このベーシックインカム型給付金で利益を低収入者に給付する仕組みの義務化が、AI分野のみ必須かもしれない。

今後、カント示した権力者を究極の透明性にさらせるし、統合される株式市場が一極化しても・・・

国家がAIでトップを独走しても地球全体で低収入者への下支えに還元していくような方向にAI含めて教育すれば戦争なんて思い至らないだろう。

逆に、戦争仕掛ける狂気な人間も産まれない土壌を構築できるし、これをみんなが止める方向に向かって行く可能性が高いかもしれない。

＜おすすめサイト＞

Three Types of Intelligence Explosion

Preparing for the Intelligence Explosion

シリコン生命体についてのアイデア2019

サム・アルトマン：ChatGPT、AIエージェント。そして超知能についてTED2025でライブ講演

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ファビオ・パクチ：ブラックホールのエネルギーを活用できるのか？

マルコ・アンヌンツィアータ：インダストリアル・インターネット―人と機械の融合―の時代にようこそ！

ベルント・ボルニヒ：トレーニング中の執事ロボット、NEOをご紹介します

Apple Vision Pro 2024

visionOSにおけるスクリーンから飛び出すインタラクティブな体験の設計 - Apple Vision Pro

WebXRによる3Dイマーシブなインターネット体験の構築 - Apple Vision Pro

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キャスリン・コールマン：国際宇宙ステーションでの暮らし

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キャスリン・コールマン：国際宇宙ステーションでの暮らし

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

この短く楽しい話では、宇宙飛行士のキャスリン・コールマンが、私達を宇宙ステーションへと案内してくれます。

彼女が半年近くを過ごして様々な実験を行い科学を推し進めた場所です。浮遊しながら仕事へと向かい、無重力で眠り、地球を時速28,000キロで回りながら生活するのがどんなものか聞いてみましょう。

彼女曰く「宇宙ステーションはミッションと魔法が一緒になった場所」なのです。

私は宇宙飛行士です。スペースシャトルで２度飛行し、国際宇宙ステーションで半年近く暮らしました。みんなに聞かれる質問があります「ねぇ、宇宙ってどんな感じ？」

まるで内緒の話かのように宇宙はみんなのものであり、そこがなぜ魔法のような場所なのかを伝えられたらと思います。

50歳の誕生日の後、私はロシアのロケットに乗り込み宇宙へ旅立ちました。

打ち上げが最も危険な部分で同時に最もワクワクする瞬間です。

３、２、１、発射！地上から打ち上げるときのロケットエンジンの制御された爆発をすべて肌で感じました。ロケットはどんどん加速していきます。

８分半経つとエンジンは停止します。フワッ、無重力です。ミッションと魔法の時の始まりです。ディミトリとパオロと私は、小さな宇宙船で地球を周回しながら宇宙ステーションに注意深く接近します。

時速28,000キロで行われる絶妙なダンスです（ランデブーと言います。この場合、手動操作ですが、SpaceXのファルコン9では、完全自動化されています）

私達の宇宙船は、小型車くらいの大きさで宇宙ステーションは、サッカー場くらいの大きさがあります。この２つがズンッとドッキングすると到着です。ハッチを開き無重力状態でフワフワしながらハグをします。

これで６人になりました。即席の宇宙家族の出来上がりです。宇宙暮らしでいいのは飛べることです。あれは楽しいです。ピーターパンになったみたいです。

浮いているだけでなく指で一押しするだけで宇宙ステーションの反対側まで飛んでいけます。つま先で体を留めています。私が好きなのは、夜中に宇宙ステーションを静かに漂っているときです。

時々、ステーションは私がいることを分かっているのかしらと思います。ただ静けさがあります。そういうワクワクすることを他の乗員と共有することも私にとって大切なことでした。宇宙での典型的な一日は、素敵な通勤から始まります

目を覚ましてラボへ向かい最高の朝の景色におはようの挨拶をします。30秒のほんの短い通勤です。窓の外の眺めには、飽きることがありません。私達が地球のすぐそばにいることを思い起こさせてくれます。

私達はカナダ製のロボットアームで補給船をキャッチした２番目のチームでした。スクールバスくらいの大きさで10種類ほどの実験装置とこの先何か月も目にすることのないチョコレートが積まれています。

チョコレートはさておきそれらの実験の１つひとつが、科学の疑問への答えを出してくれます。地上ではできないことです。それは疑問への答えを見せてくれるレンズのようなものです「燃焼はどうなるのか？」「流体の動きはどうなるのか？」

眠るのは快適です。上下さかさまでも右側を上にしても眠れますが、私のお気に入りは、丸くなってふわふわ浮きながら眠るというものです。

洗濯は？しません。汚れた服は、空の補給船に積んで宇宙に送り出します。

トイレは？みんな知りたがりますが、分かりにくいので短いビデオを作りました。子供たちに知ってほしかったからです。

地上と異なり真空の原理が、どれほど有用なものかほんのそよ風ひとつですべてをしかるべきところに収められます。ほんとに助かります。

もちろんリサイクルします。おしっこを集め、貯蔵し、ろ過し飲みます。それがおいしいんです。

テーブルを囲んで食事をします。見た目は悪くても味はなかなかいけます。みんなで食卓を囲むのは、宇宙でも地上でも大切なことです。絆を強めてくれます。私には音楽が世界との繋がりを保つ方法でした。有人宇宙飛行50周年を記念してバンド「ジェスロ・タル」のイアン・アンダーソンと一緒に地上と宇宙とでデュエットをしました。

家族との連絡は、とても大事でした。宇宙にいる間、ほとんど毎日家族と話しました。息子に本を読み聞かせもしました。ただ一緒にいるために大切なことです。

宇宙ステーションが、マサチューセッツ上空を通るとき家族は家の外に出て空をよぎる一番明るい星を探します。下を見下ろしても家は見えませんが、愛する人たちと見つめ合っているんだという。そのことが私には大きなことだったんです。

私にとって宇宙ステーションは、ミッションと魔法が一緒になった場所です。

ミッションは、地球の外へ出ていくための重要な一歩であり、地球環境を守るすべを知るために欠かせないことでもあります。そのために働けるのは、好きだったし、家族を連れて行けたならいつまでもいたいと思います。宇宙ステーションからの眺めは教えてくれました。

私達はみんな、同じ地の出身であることを私達みんなに果たすべき役割があることを。地球は私達の船だから宇宙はみんなの故郷であり、私達は宇宙船地球号の乗組員なのです。

ありがとうございました。

（個人的なアイデア）

国際宇宙ステーション（ISS）は2000年以来、5つの宇宙機関と15カ国にまたがる宇宙飛行士のための軌道上拠点として機能してきました。

2030年、NASAはISSを退役させ、地球の大気圏に落下させ、大気圏再突入時にその大部分を燃焼させる予定です。

NASAは2021年に民間の地球周回宇宙ステーションの設計、建設、運用を支援する商業低軌道デスティネーション（CLD）プログラムを創設しました。

カリフォルニア州に拠点を置く航空宇宙企業、Vastを含む複数の企業がこのプログラムに参加しています。

そして

プラネタリー・バウンダリー提唱者のヨハン・ロックストロームもSDGsに採用されてる。

SDGsは、一神教での法人倫理を統合し数値化している可能性もあります。

多神教ではブッダの八正道です。

SDGsや気候変動対策は、再生可能エネルギーのことではありません。パンデミック対策の一環です！それ以外の活動は派生物。具体的にSDGsの数値を示さない権力濫用の口実に注意！

これらの源流は、Spaceship Earth(宇宙船地球号)のバックミンスターフラー。

バックミンスターフラーは、思想家というか製品デザイナー？

ガイア理論の方が馴染みがあって、こっちの方が腑に落ちるが、それがスティーブジョブズに継承し、今のAppleParkに繋がる影響を与えた。

AppleParkは、バックミンスターフラーの弟子が建築しています。

経済学者で、ケンブリッジ大学名誉教授のパーサ•ダスグプタが、イギリス政府に提出した報告書の中に登場。

経済学を学ぶと、登場する資本や労働などの生産要素の投入量と算出量の関係を示す生産関数があります。

こうした関数は、様々な前提条件に基づきますが、経済学者は、収穫逓減の法則と言うものをよく知っています。

このような人工的な生産関数とは、他に天然由来の生産関数。

ここでは、自然資本と呼びます。

自然資本を加味すれば現在の経済成長ペースがどこまで持続可能かを分析することもできます。

人間は、国内総生産GDPを生み出すため、自然から資源を取り出して使い、不要になったものを廃棄物として自然に戻す。

なお、地球１個分は、ずいぶん昔に超えています。

＜おすすめサイト＞

Starshipのアルテミス計画2026

ジェシー・ケイト・シングラー：月の文明化 - それが地球に住む人類に意味する未来的事象

ロボットの宇宙空間での活用2019

ヨハン・ロックストローム：繁栄する持続可能な世界SDGsを築く５つの革新的な政策？

リサ・ダイソン：忘れられた宇宙時代の技術が食料の生産方法を変革する

＜提供＞

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タン・レイ：脳波で動作するヘッドセットインターフェイス

ＴＥＤにて

タン・レイ：脳波で動作するヘッドセットインターフェイス

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

タン・レイの紹介するビックリするような新しいコンピューターインターフェースは、ユーザーの脳波を読み取り、仮想的なオブジェクトや実際のスマート家電機器を念じるだけで(それと少しばかりの集中によって)操作することができます。

実現可能な未来のインターフェイスです！我々の脳は、ニューロンのネットワークがあるが、表面のしわが個人毎に異なるので電気信号を読み取り、電極でパターンをとらえるにはアルゴリズムの構築が不可欠でした。

タン・レイが、エヴァン•グラントに装着させてこのヘッドセットのデモを披露し、いろいろな応用例を紹介します。

データが少ないので多少時間と覚え込ませる過程が必要ですが、クラウドコンピューティングによる音声認識技術と同じ構築方法であらゆるパターン認識スピードを高速化できるかもしれません。

これまでの私達の機械に対するコミュニケーションは、意識的で直接的なものに限られていました。

スイッチで電灯を点けるという単純なことから、ロボティクスのプログラミングのような複雑なものまで機械に何かをさせようと思ったら、はっきりと命じたり一連のコマンドを与える必要がありました。

一方で、人と人のコミュニケーションは、ずっと複雑でずっと興味深いものです。明示的には示されない多くのことが考慮されるからです。

表情やボディランゲージを読むことで、会話しながら気持ちや感情を直感的につかみ取ることができます。実際、これは私達の意志決定において大きな部分を占めています。

私達がビジョンに掲げているのは、人とコンピューターの対話の中に今までにはなかった人の対話の要素を導入することで、コンピューターが直接命令されたことだけでなく、人の表情や感情にも反応できるようにすることです。

そのための方法として、私達の制御や体験の中心にある脳が作り出す信号を解釈するより良い方法はないでしょう。

これはとても良いアイデアに見えますが、ブルーノも紹介してくれたように2つの理由により、容易なことではないのです。第一の問題は、検出アルゴリズムです。

私達の脳には、活動状態のニューロンが何十億もあり、軸索を繋ぎ合わせると17万キロにも及びます。

これらのニューロンが情報を伝えるとき、化学反応が起こす電気信号を計測することができます。脳の機能部位の大部分は、脳の表層部分にあります。

そして、知的能力に使える領域を増やすために、脳の表面にはたくさんの皺（しわ）があります。この皮質にある皺（しわ）のために、脳表層の電気信号の解釈は難しい問題となっています。

皮質の皺（しわ）の入り方は、指紋のように個人ごとに異なっているのです。

だから、信号が脳の同じ機能部位から来ているにしても、この皺になった構造のために、物理的な位置が個人ごとに大きく異なり、たとえ、一卵性双生児でも同じにはなりません。表層の信号に一貫した解釈はできないのです。

私達は、この問題の解決のため、皮質の皺を展開するアルゴリズムを作りました。それによって、信号をその発生元に対応づけることが可能になり、多くの人に適用できるようになったのです。

もう１つの難問は、脳波を観察するための装置です。脳波測定には、通常、センサーが並んだヘアネットのようなものを使います。

写真でご覧頂いているようなものです。その電極を技師が伝導性のジェルやペーストを使って、頭皮に取り付けるのですが、これをやると、あとで軽い擦り傷のようになります。

これはとても時間がかかりますし、あまり快適なものでもありません。その上、こういったシステムは何万ドルもするのです。

このテクノロジーは実用的なことにも応用することができます。いくつか例をお見せしましょう。この新しいインタフェースにどれほど多くの応用があるか？

たとえば、ゲームや仮想空間では、普通に表情を直感的に使ってアバターや仮想のキャラクターを操作することができます。

もちろん、魔法のファンタジーを体験し、心で世界をコントロールすることだってできます。それから、また、色や光や音や特殊効果も感情の状態に応じて変化させリアルタイムで体験を増幅することができます。

世界中の研究者や開発者によって、ロボットや機械を使った応用例が開発されています。たとえば、ここでは、オモチャのヘリコプターを飛べと念じるだけで飛ばしています。

法人は潰れることを前提にした有限責任です！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

Furthermore, it may become possible to achieve dramatic innovation in cooperation with GoogleGlass.

さらには、GoogleGlassとの連携で飛躍的な革新を達成可能になるかもしれない。

In addition, Leap Motion Controller at (Leap motion controller) If I repeat also cooperation complementary and in combination with hybrid technology and gesture Innovation beyond imagination also not impossible.

また、Leap Motion Controller（リープ・モーション・コントローラー）でジェスチャーテクノロジーとハイブリッドに組み合わせて相補的な連携も重ねれば想像を超えた革新も不可能ではありません。

That go beyond technology in the limits of humans, will also be given an effective solution to people with disabilities. Benefits immeasurable.

人間の限界をテクノロジーで超えていくことが、障害者にも有効な解決策を与えることにもなります。恩恵は計り知れません。

そのほかに、人体に関係するハード的な要素がないので、基本的人権に配慮した「治験の承認を得るために行われる臨床試験」が不要になり、スピードが格段に上がります。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。

その前提で、HoloLensヘッドセットでもこういうの連携すればいい。

さらにいうと、Appleデザイン版も開発して欲しい。Facebookはレギーナ・ドゥーガン指揮のもとで開発中です。

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

重要なので３回繰り返します。