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情報の世界をめぐる、タイムマシンの制作

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    これは 地球の画像です
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    アポロ17号から撮影された
    あの有名な写真に
  • 0:06 - 0:08
    よく似ていますよね
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    でも ちょっと違います
  • 0:10 - 0:11
    この画像はクリックでき
  • 0:11 - 0:13
    クリックすることで
  • 0:13 - 0:16
    地球上の ほぼ全ての地点に
    ズームインできます
  • 0:16 - 0:18
    例えば これは
    空から見た―
  • 0:18 - 0:20
    ローザンヌ工科大学（EPFL）の
    キャンパスです
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    多くの場合
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    近くの通りから見た
    建物の様子も見ることができます
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    本当に素晴らしいことです
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    でも この素敵なツアーには
    あることが欠けています
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    「時間」です
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    この写真がいつ撮影されたのか
    分からないばかりか
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    空撮写真と
    同じ時期に
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    撮られたのかさえ
    分かりません
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    私の研究室で
    開発しているツールは
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    空間だけでなく
  • 0:48 - 0:50
    時間を超えて
    旅ができるようにします
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    私たちが投げかけている
    問いはこうです
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    過去のGoogleマップのようなものを
    作れないか？
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    過去のGoogleマップのようなものを
    作れないか？
  • 0:56 - 0:59
    つまり Googleマップの上部に
    スクロールバーを付けて
  • 0:59 - 1:01
    それで年を遡れるように
    できないか？
  • 1:01 - 1:03
    百年前や
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    千年前の様子を
  • 1:04 - 1:06
    見られるようにできないか？
  • 1:06 - 1:09
    過去のソーシャル・ネットワークを
    再現できないか？
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    中世のFacebookを作れないか？
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    タイムマシンを作れないか？
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    単に「不可能だ」と言うことも
    できるでしょう
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    しかし 情報という観点から
    考えたらどうでしょう
  • 1:22 - 1:25
    これは 「キノコ型情報」と
    呼んでいるもので
  • 1:25 - 1:27
    縦軸に 時間
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    横軸に デジタル情報蓄積量を
    示したグラフです
  • 1:29 - 1:33
    過去10年 たくさんの情報があることは
    一目瞭然ですね
  • 1:33 - 1:36
    そして 時間を遡るにつれ
    情報は減っていきます
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    過去のGoogleマップや
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    Facebookを作るためには
  • 1:40 - 1:42
    この部分を広げて
    ちょうど
  • 1:42 - 1:44
    長方形にする必要があります
  • 1:44 - 1:45
    どうすればいいでしょうか？
  • 1:45 - 1:47
    １つは デジタル化です
  • 1:47 - 1:49
    資料は
    たくさんあります
  • 1:49 - 1:55
    新聞や書籍―
    それも何千という書籍です
  • 1:55 - 1:57
    これらを全て
    デジタル化して
  • 1:57 - 2:00
    そこから情報を
    抽出できます
  • 2:00 - 2:04
    もちろん 昔に行くにつれ
    情報は少なくなるので
  • 2:04 - 2:06
    十分では
    ないかもしれません
  • 2:06 - 2:09
    ですから
    歴史学者のように
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    「推定」を行うのです
  • 2:10 - 2:15
    コンピュータ科学の世界で言う
    シミュレーションです
  • 2:15 - 2:16
    ここに 航海日誌が
    あるとしましょう
  • 2:16 - 2:19
    それを ただの日誌で
    バチカンの船長が
  • 2:19 - 2:22
    ある航海をつづるもの
    と捉えるのではなく
  • 2:22 - 2:23
    その日誌に
    書かれているのは
  • 2:23 - 2:26
    当時 数多くされた航海の
    代表例だと捉えるのです
  • 2:26 - 2:28
    こうして推定を
    するわけです
  • 2:28 - 2:30
    建物の外観を
    描いた絵があれば
  • 2:30 - 2:33
    それを単に 特定の建物を
    描いたものとするのではなく
  • 2:33 - 2:37
    おそらく同じ構造は
    情報が残っていない―
  • 2:37 - 2:41
    ほかの建物にも
    採用されていたと考えるのです
  • 2:41 - 2:44
    ですから
    タイムマシンを作るのに
  • 2:44 - 2:45
    必要なものは２つです
  • 2:45 - 2:47
    大量の保存記録と
  • 2:47 - 2:50
    優秀な専門家です
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    ヴェネツィア・タイムマシンという
  • 2:52 - 2:54
    プロジェクトについて
    お話しします
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    これは ローザンヌ工科大学と
  • 2:57 - 3:00
    ヴェネツィア・カ・フォスカリ大学との
    共同プロジェクトです
  • 3:00 - 3:02
    ヴェネツィアに
    特有なのは
  • 3:02 - 3:05
    政府がずっと
  • 3:05 - 3:07
    非常に官僚的であることです
  • 3:07 - 3:09
    あらゆることを
    記録してきています
  • 3:09 - 3:12
    今日のGoogleのようなものです
  • 3:12 - 3:13
    ヴェネツィアの古文書館には
  • 3:13 - 3:15
    全長80キロにわたる
    保管庫があり
  • 3:15 - 3:17
    ヴェネツィア生活の
    全てが
  • 3:17 - 3:19
    千年以上にわたり
    記録されてきています
  • 3:19 - 3:21
    出航・到着した船も
  • 3:21 - 3:22
    全て分かります
  • 3:22 - 3:25
    市内の あらゆる変化が
    記録されています
  • 3:25 - 3:29
    これらの情報は
    全て そこにあるのです
  • 3:29 - 3:32
    今 デジタル化の
    10年計画を立てており
  • 3:32 - 3:34
    この膨大な資料を
  • 3:34 - 3:35
    巨大な情報システムに
  • 3:35 - 3:38
    変えようとしています
  • 3:38 - 3:40
    目標として
    掲げているのは
  • 3:40 - 3:45
    一日 450冊の本を
    デジタル化することです
  • 3:45 - 3:47
    当然 デジタル化したところで
    十分ではありません
  • 3:47 - 3:48
    というのも
    これらの文書が
  • 3:48 - 3:51
    書かれているのは
    たいてい ラテン語やトスカナ語
  • 3:51 - 3:52
    ヴェネツィアの方言なので
  • 3:52 - 3:54
    文字に起こして
  • 3:54 - 3:56
    場合により 翻訳もして
  • 3:56 - 3:57
    索引を付ける必要があり
  • 3:57 - 3:59
    どう見ても
    簡単なことではないのです
  • 3:59 - 4:03
    特に これまでの
    光学式文字認識（OCR）方法は
  • 4:03 - 4:04
    印刷原稿には
    使えますが
  • 4:04 - 4:08
    手書きの文書となると
    うまく行きません
  • 4:08 - 4:10
    これを解決するため
    参考にしたのは
  • 4:10 - 4:13
    音声認識の
    分野です
  • 4:13 - 4:15
    音声認識は
    不可能と思われたことですが
  • 4:15 - 4:18
    ただ条件を
    加えるだけで
  • 4:18 - 4:20
    実現することが
    できます
  • 4:20 - 4:22
    必要なのは
    使われている言語の―
  • 4:22 - 4:23
    良いモデルです
  • 4:23 - 4:25
    つまり
    構成が整った文書の―
  • 4:25 - 4:27
    良いモデルがあれば
    よいのです
  • 4:27 - 4:28
    これらは
    行政文書ですから
  • 4:28 - 4:30
    多くは
    構成が整っています
  • 4:30 - 4:33
    膨大な保存記録を
    細かく分類し
  • 4:33 - 4:36
    同じような特徴ごとに
    分類ができれば
  • 4:36 - 4:40
    うまくいく可能性が
    あります
  • 4:43 - 4:45
    その段階まで行けば
    他のこともできます
  • 4:45 - 4:49
    この文書から
    出来事を抽出できるのです
  • 4:49 - 4:51
    実際 おそらく
    この保存記録から
  • 4:51 - 4:53
    100万件の出来事が
    抽出できます
  • 4:53 - 4:55
    さらに この巨大な
    情報システムは
  • 4:55 - 4:56
    さまざまな方法で
    検索できます
  • 4:56 - 4:58
    こんな質問も
    できます
  • 4:58 - 5:01
    「1323年に この宮殿に
    住んでいたのは誰？」
  • 5:01 - 5:03
    「1434年に
    レアルト市場で
  • 5:03 - 5:05
    鯛はいくらで
    売られていた？」
  • 5:05 - 5:06
    「ムラノのガラス職人の
  • 5:06 - 5:08
    給料はいくらだった？
  • 5:08 - 5:09
    例えば この10年で」
  • 5:09 - 5:11
    もっと大きな質問もできます
  • 5:11 - 5:14
    意味に応じて
    コード化されているからです
  • 5:14 - 5:16
    それを場所と
    結びつけることもできます
  • 5:16 - 5:18
    多くの情報は
    場所と関係しているからです
  • 5:18 - 5:20
    そこから
    この都市の
  • 5:20 - 5:22
    素晴らしい歴史を
    たどることができます
  • 5:22 - 5:25
    この都市が
    千年以上もの時を超えて
  • 5:25 - 5:27
    常に環境との
    均衡を保ちながら
  • 5:27 - 5:29
    持続的な発展を
    とげてきた―
  • 5:29 - 5:32
    その軌跡を
    たどるのです
  • 5:32 - 5:33
    都市の歴史を
    再構築して
  • 5:33 - 5:36
    さまざまな形で
    ビジュアル化できます
  • 5:36 - 5:39
    当然 ヴェネツィアを理解するには
    その都市だけではなく
  • 5:39 - 5:41
    広くヨーロッパという
    文脈で見る必要があります
  • 5:41 - 5:44
    ですから
    ヨーロッパで起こった―
  • 5:44 - 5:46
    全ての事柄を
    記録するのです
  • 5:46 - 5:48
    海洋帝国時代の
    ヴェネツィアの動きを
  • 5:48 - 5:50
    再現することも
    できます
  • 5:50 - 5:54
    どのようにアドリア海の
    支配を強めていき
  • 5:54 - 5:57
    どのように 当時
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    中世で最強の帝国になり
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    東から南にわたる
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    ほとんどの海上航路を押さえたかです
  • 6:05 - 6:08
    他のこともできます
  • 6:08 - 6:10
    こうした海上航路には
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    決まったパターンがあるからです
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    さらに一歩進めて
  • 6:14 - 6:17
    シミュレーション・システムを作り
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    地中海のシミュレーターを作れば
  • 6:19 - 6:22
    欠けている情報でさえ
  • 6:22 - 6:24
    再構築をすることができ
  • 6:24 - 6:27
    こんな質問も
    受けられるようになります
  • 6:27 - 6:30
    まるで旅行代理店に
    相談する感じで
  • 6:30 - 6:33
    「1323年6月に
    コルフ島から
  • 6:33 - 6:36
    コンスタンチノープルに行くには
  • 6:36 - 6:38
    どこで船に乗ればよいですか？」と
  • 6:38 - 6:39
    おそらく
    この質問へは
  • 6:39 - 6:44
    1日､2日､あるいは3日の
    誤差で答えられます
  • 6:44 - 6:45
    「いくらかかりますか？」
  • 6:45 - 6:49
    「海賊に遭遇する可能性は？」
    という質問もです
  • 6:49 - 6:51
    もちろん ご承知の通り
  • 6:51 - 6:53
    このようなプロジェクトで
    核となる科学的課題は
  • 6:53 - 6:57
    このプロセスの各段階において
    不確実性や矛盾を
  • 6:57 - 7:00
    制限・数量化し
    説明をすることです
  • 7:00 - 7:03
    誤りは どこにでもあります
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    文書にもです
    船長は違う名前で
  • 7:06 - 7:09
    船は実は出航しなかったかも
    しれません
  • 7:09 - 7:14
    翻訳や解釈上の誤りも
    あるでしょう
  • 7:14 - 7:17
    さらに アルゴリズム的処理を
    加えれば
  • 7:17 - 7:20
    認識や抽出においても
  • 7:20 - 7:22
    誤りが出てくるでしょう
  • 7:22 - 7:26
    ですから ここにあるのは
    非常に不確実なデータなのです
  • 7:26 - 7:30
    では どうすれば
    こうした矛盾を見つけ修正できるでしょう？
  • 7:30 - 7:34
    不確実性の形式を
    どう説明できるでしょう？
  • 7:34 - 7:36
    難しいことですが
    できることとしたら
  • 7:36 - 7:38
    プロセスの各段階を
    記録して
  • 7:38 - 7:41
    歴史的情報だけでなく
  • 7:41 - 7:43
    いわゆる「メタヒストリー情報」も
    コード化するのです
  • 7:43 - 7:46
    歴史的知識が
    どう形成されたか
  • 7:46 - 7:48
    各段階で
    記録するのです
  • 7:48 - 7:50
    これによって
    ヴェネツィアの
  • 7:50 - 7:52
    歴史を一つに
    収斂させられるとは限りません
  • 7:52 - 7:54
    でも おそらく
    完全に記録をもとにした―
  • 7:54 - 7:57
    ヴェネツィアの歴史を
    再構築できます
  • 7:57 - 7:59
    もしかしたら
    地図は一つでなく
  • 7:59 - 8:01
    複数あるかも
    しれません
  • 8:01 - 8:03
    システムは
    それを許容すべきなのです
  • 8:03 - 8:06
    不確実性の新たな形式を
    扱わないといけないからです
  • 8:06 - 8:11
    その形式は この種の巨大データベースには
    新しいものなのですから
  • 8:11 - 8:13
    では この新しい研究成果を
  • 8:13 - 8:17
    どうすれば 多くの人に
    伝えられるでしょう？
  • 8:17 - 8:19
    あらためて申し上げると
    ヴェネツィアはそれに最適です
  • 8:19 - 8:22
    毎年 何百万もの
    人々が訪れており
  • 8:22 - 8:23
    未来の博物館を
    つくるには
  • 8:23 - 8:26
    最もふさわしい場所なのです
  • 8:26 - 8:30
    想像してみてください
    下に ある年の
  • 8:30 - 8:31
    再現地図を置き
  • 8:31 - 8:34
    壁には
    その再現に使用された―
  • 8:34 - 8:35
    例えば 絵画などの
  • 8:35 - 8:39
    資料が見られるのです
  • 8:39 - 8:41
    この没入型システムによって
  • 8:41 - 8:45
    その年のヴェネツィアに
    入り込んで再構築し
  • 8:45 - 8:48
    まわりの人と
    その体験を共有できるのです
  • 8:48 - 8:50
    一方で
    ヴェネツィアの原稿などの
  • 8:50 - 8:52
    文書から始めて
  • 8:52 - 8:55
    それから何が言えるか
    見せることができます
  • 8:55 - 8:57
    どのように解読がされ
  • 8:57 - 8:59
    どのような文脈で
    文書が再生されたかなどです
  • 8:59 - 9:01
    こちらの画像は
  • 9:01 - 9:03
    ジュネーブで
    現在行われている展示で
  • 9:03 - 9:06
    同様なシステムを使って
    出したイメージです
  • 9:06 - 9:08
    結論として言えるのは
  • 9:08 - 9:11
    人文科学の研究は 今
  • 9:11 - 9:13
    進化を遂げようとしています
  • 9:13 - 9:17
    ちょうど 30年前に
    生物科学に起こったような進化です
  • 9:17 - 9:22
    まさに規模の問題なのです
  • 9:22 - 9:25
    こうしたプロジェクトは
  • 9:25 - 9:29
    １つの研究チームで
    できる範囲を大きく超えるもので
  • 9:29 - 9:32
    人文科学にとっては
    今までなかったことなのです
  • 9:32 - 9:35
    私たちは しばしば
    小さなグループや
  • 9:35 - 9:39
    数名の研究者だけで
    研究する傾向にありますが
  • 9:39 - 9:42
    あの古文書館を訪れてみれば
  • 9:42 - 9:44
    １つの研究チームで
    できることを超えていて
  • 9:44 - 9:48
    共同で行うべきものというのが
    わかるでしょう
  • 9:48 - 9:51
    こうしたパラダイム・シフトに向けて
    私たちは
  • 9:51 - 9:53
    「デジタル古典研究者」という
    新たな世代を育む必要があるのです
  • 9:53 - 9:55
    「デジタル古典研究者」という
    新たな世代を育む必要があるのです
  • 9:55 - 9:57
    彼らこそ このシフトに
    ふさわしいのです
  • 9:57 - 9:59
    ありがとうございました
  • 9:59 - 10:03
    （拍手）
Title:
情報の世界をめぐる、タイムマシンの制作
Speaker:
フレデリック・カプラン
Description:

中世のFacebookを見れたら、どうでしょう？ これは、それほど突飛な話でもありません。楽しく興味深いトークで、研究者・エンジニアのフレデリック・カプランが堂々発表するのは「ヴェネツィア・タイムマシン」というプロジェクトです。全長80キロにも及ぶ保管庫にある書籍をデジタル化し、1000年にもわたるヴェネツィアの歴史や地理を再現します。（TEDxCaFoscariUで撮影）
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
10:20

Japanese subtitles

Revisions

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