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人間が拡張される未来 | モーリス・コンティ | TEDxPortland

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    ポートランドの皆さん
    お招きありがとうございます
  • 0:14 - 0:16
    この町にくるのは好きです
  • 0:16 - 0:19
    いったいこんな朝食を食べられる場所が
    他にあるでしょうか?
  • 0:19 - 0:21
    (笑)
  • 0:21 - 0:24
    そして明らかに
    クリエイティブな場所です
  • 0:24 - 0:25
    (笑)
  • 0:25 - 0:27
    この中で 創造的なことを
    している人 —
  • 0:27 - 0:31
    デザイナー エンジニア
    起業家 アーティスト
  • 0:31 - 0:34
    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?
  • 0:34 - 0:35
    手を挙げてください (歓声)
  • 0:35 - 0:37
    ほとんどがそうですね
  • 0:38 - 0:40
    そういう人に
    お知らせすることがあります
  • 0:41 - 0:44
    これからの20年で
  • 0:46 - 0:49
    私たちの仕事の仕方は
  • 0:49 - 0:53
    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
  • 0:53 - 0:58
    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
  • 0:58 - 1:03
    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
  • 1:04 - 1:07
    狩猟採集時代が
    数百万年続き
  • 1:08 - 1:11
    それから数千年の
    農耕時代があり
  • 1:11 - 1:15
    2百年ほどの
    工業化時代があり
  • 1:15 - 1:19
    現在の情報化時代が
    ほんの数十年です
  • 1:19 - 1:25
    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
  • 1:25 - 1:28
    「拡張の時代」へようこそ
  • 1:28 - 1:32
    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
  • 1:32 - 1:35
    計算システムが
    人間の思考を補助し
  • 1:35 - 1:37
    ロボットシステムが
    作業を助け
  • 1:37 - 1:40
    デジタル神経系が
    生来の感覚を大きく越えて
  • 1:40 - 1:43
    私たちを世界へと繋げます
  • 1:45 - 1:47
    認識力拡張の話から
    始めましょう
  • 1:47 - 1:50
    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?
  • 1:50 - 1:51
    (笑)
  • 1:51 - 1:53
    3、4人というところですか
  • 1:53 - 1:55
    さすがポートランド
  • 1:55 - 1:58
    (笑)
  • 1:58 - 2:00
    どうか変であり続けてください
  • 2:00 - 2:02
    (笑)
  • 2:02 - 2:05
    私たちは既に増強されていると
    言えると思います
  • 2:05 - 2:07
    パーティで誰かに
  • 2:07 - 2:10
    知らないことを聞かれたところを
    想像してください
  • 2:10 - 2:14
    こういうものを持っていれば
    数秒で答えが分かります
  • 2:15 - 2:18
    でも これはまだ原始的な
    始まりでしかありません
  • 2:18 - 2:21
    あのSiriでさえ
    ただの受け身のツールです
  • 2:21 - 2:25
    実際 過去350万年の間
  • 2:25 - 2:29
    人類の道具はずっと
    完全に受け身のものでした
  • 2:29 - 2:33
    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
  • 2:33 - 2:37
    人類最初の道具は
    打ち付けた場所を切るだけでした
  • 2:37 - 2:41
    のみは彫刻家が指定したところを
    削るだけです
  • 2:41 - 2:47
    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
  • 2:48 - 2:51
    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
  • 2:51 - 2:54
    道具にこちらの意向を
    指示する必要によって
  • 2:54 - 2:56
    我々は制限されてきました
  • 2:56 - 2:57
    コンピューターがあっても
  • 2:57 - 3:00
    文字通り 手を使って
    指示する必要があります
  • 3:01 - 3:03
    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
  • 3:03 - 3:05
    (笑)
  • 3:05 - 3:07
    コンピューターと
    会話がしたいんです
  • 3:07 - 3:10
    「コンピューター 車をデザインしよう」
    と言ったら
  • 3:10 - 3:12
    コンピューターが
    車を出して見せます
  • 3:12 - 3:15
    「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
  • 3:15 - 3:17
    コンピューターが注文通りに
    してくれるんです
  • 3:17 - 3:18
    (笑)
  • 3:19 - 3:21
    この会話は
    まだ先の話ですが
  • 3:21 - 3:24
    皆さんが考えるほど
    遠くはなく
  • 3:24 - 3:25
    私たちは既に
  • 3:25 - 3:27
    取り組んでいます
  • 3:27 - 3:31
    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
  • 3:31 - 3:36
    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
  • 3:36 - 3:39
    形状を合成し
  • 3:39 - 3:42
    自分で新しいデザインを
    作り出します
  • 3:42 - 3:45
    必要なのは
    目標と制約だけです
  • 3:45 - 3:46
    例をお見せしましょう
  • 3:46 - 3:49
    これはドローン用の
    フレームの例ですが
  • 3:49 - 3:52
    こちらがするのは
    必要なことを伝えるだけ
  • 3:52 - 3:53
    4つのプロペラがあるとか
  • 3:53 - 3:55
    出来るだけ軽くとか
  • 3:55 - 3:58
    空力的な効率を良くしろとか
  • 3:58 - 4:02
    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—
  • 4:02 - 4:05
    何百万通りという解を
  • 4:05 - 4:08
    コンピューターが探索します
  • 4:08 - 4:10
    これには大型のコンピューターが
    必要になりますが
  • 4:10 - 4:13
    私たち自身が
    考えも付かないような
  • 4:13 - 4:15
    デザインが生まれます
  • 4:15 - 4:18
    コンピューターは
    自分だけで答えを出します
  • 4:18 - 4:20
    誰かが何か
    描いてやることはなく
  • 4:20 - 4:23
    何もないところから
    始めるのです
  • 4:23 - 4:26
    ちなみに このドローンの
    フレームが
  • 4:26 - 4:29
    ムササビの骨盤に似ているのは
    偶然ではありません
  • 4:29 - 4:32
    (笑)
  • 4:32 - 4:34
    このアルゴリズムは
    進化と同じように働くよう
  • 4:34 - 4:36
    デザインされているからです
  • 4:37 - 4:40
    この技術を世の中で
    実際に目にするようになって
  • 4:40 - 4:41
    ワクワクしています
  • 4:41 - 4:44
    この2年 オートデスク社は
    エアバス社と協力して
  • 4:44 - 4:46
    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
  • 4:46 - 4:47
    まだ先は長いですが
  • 4:47 - 4:50
    デザイン生成AIを使って
  • 4:50 - 4:54
    最近こんなものを
    作り出しました
  • 4:54 - 4:59
    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
  • 4:59 - 5:02
    元の半分の重量で
    より高い強度を持ち
  • 5:02 - 5:06
    年内にエアバスA320で
    使われ始める予定です
  • 5:07 - 5:09
    明確に定義された問題に対して
  • 5:09 - 5:14
    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
  • 5:15 - 5:16
    しかし直感的とは言えません
  • 5:16 - 5:19
    毎回 1から始める
    必要があります
  • 5:19 - 5:22
    学習しないからです
  • 5:23 - 5:25
    うちの犬のマギーとは違います
  • 5:25 - 5:26
    (笑)
  • 5:26 - 5:30
    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
  • 5:30 - 5:31
    どういう意味かというと
  • 5:31 - 5:33
    飼い主がリードを
    手にしていたら
  • 5:33 - 5:35
    それはかなりの確率で
    散歩を意味すると
  • 5:35 - 5:36
    マギーは理解しています
  • 5:36 - 5:38
    どうやってそう
    学んだのでしょう?
  • 5:38 - 5:41
    飼い主がリードを手に取るたびに
    散歩に出たからです
  • 5:41 - 5:43
    そこでマギーは
    3つのことをしていました
  • 5:43 - 5:45
    注意を払うこと
  • 5:45 - 5:47
    何が起きたか
    覚えていること
  • 5:47 - 5:51
    心の中にパターンを作って
    保持することです
  • 5:52 - 5:53
    興味深いことに
  • 5:53 - 5:56
    これはまさにコンピューター科学者達が
    過去60年の間
  • 5:56 - 5:59
    人工知能にさせようと
    試み続けてきたことです
  • 6:00 - 6:01
    1952年に
  • 6:01 - 6:05
    三目並べができる
    コンピューターが作られました
  • 6:06 - 6:07
    大したことでした
  • 6:08 - 6:11
    45年後の1997年
  • 6:11 - 6:14
    ディープブルーはチェス王者
    カスパロフを破りました
  • 6:15 - 6:20
    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
  • 6:20 - 6:23
    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
  • 6:23 - 6:26
    定められた手順に
    従ってやる代わりに
  • 6:26 - 6:31
    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
  • 6:31 - 6:33
    そして2週間前
  • 6:33 - 6:38
    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
  • 6:38 - 6:41
    世界最強の碁指しを
    破りました
  • 6:41 - 6:44
    碁には宇宙の原子の
    総数よりも
  • 6:44 - 6:46
    多くの手があります
  • 6:48 - 6:50
    勝つためにAlphaGoは
  • 6:50 - 6:53
    直感力を発達させる
    必要がありました
  • 6:53 - 6:56
    実際AlphaGoが
    なぜそうしたのか
  • 6:56 - 7:00
    開発者自身にも
    分からないことがありました
  • 7:01 - 7:03
    物事はとても
    速く進んでいます
  • 7:03 - 7:06
    人の一生の時間のうちに
  • 7:06 - 7:09
    コンピューターにできることが
    子供の遊びから
  • 7:09 - 7:13
    最高度の戦略的思考にまで
    進歩したのです
  • 7:14 - 7:16
    ここで起きているのは
  • 7:16 - 7:20
    スポックのようだった
    コンピューターが
  • 7:20 - 7:23
    カークみたいになった
    ということです
  • 7:23 - 7:26
    (笑)
  • 7:26 - 7:30
    純粋な論理から
    直感へという変化です
  • 7:31 - 7:34
    みなさん この橋を
    渡ろうと思いますか?
  • 7:34 - 7:36
    多くの人は
    「まさか!」と言うでしょう
  • 7:36 - 7:38
    (笑)
  • 7:38 - 7:40
    コンマ何秒で
    そういう判断をするのです
  • 7:40 - 7:43
    この橋は安全でないと
    知っていたかのようです
  • 7:43 - 7:45
    今やディープラーニングシステムが
  • 7:45 - 7:48
    そのような直感を
    獲得しつつあります
  • 7:49 - 7:50
    近い将来 皆さんは
  • 7:50 - 7:53
    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
  • 7:53 - 7:55
    意見してもらえる
    ようになるでしょう
  • 7:55 - 7:58
    「相棒 こりゃ駄目だよ
    やり直しだね」
  • 7:59 - 8:03
    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
  • 8:03 - 8:06
    「この新しい味のアイスは受けるか?」とか
    聞けるでしょう
  • 8:07 - 8:09
    さらに重要なのは
  • 8:09 - 8:11
    これまで直面したことの
    ない問題に
  • 8:11 - 8:14
    コンピューターで
    取り組めるようになることです
  • 8:14 - 8:15
    たとえば気候変動です
  • 8:15 - 8:17
    人類はあまり上手く
    対処できていないので
  • 8:17 - 8:19
    どんな助けでも
    ありがたいことでしょう
  • 8:19 - 8:21
    それが私の
    お話ししていることです
  • 8:21 - 8:23
    テクノロジーが人間の
    認知能力を増強し
  • 8:23 - 8:27
    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
  • 8:27 - 8:30
    思い描き デザインできるように
    なるということです
  • 8:31 - 8:35
    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
  • 8:35 - 8:37
    どうやって
    製造するのか?
  • 8:37 - 8:41
    人類拡張の時代は
    仮想的・知的な領域だけでなく
  • 8:41 - 8:45
    物質的世界にも
    関わるものです
  • 8:45 - 8:48
    テクノロジーはいかに
    人間を拡張するのか?
  • 8:48 - 8:51
    物質的世界では
    ロボットシステムによってです
  • 8:51 - 8:54
    人間の仕事が
    ロボットに奪われる怖れは
  • 8:54 - 8:56
    確かにあって
  • 8:56 - 8:58
    ある種の領域では
    実際そうなるでしょう
  • 8:58 - 9:01
    でも私がもっと興味があるのは
  • 9:01 - 9:04
    一緒に働く人間とロボットが
    互いを拡張し合って
  • 9:04 - 9:08
    新しい領域を切り開く
    というアイデアです
  • 9:08 - 9:11
    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
  • 9:11 - 9:14
    その主要な研究領域の1つが
    先進ロボット工学 —
  • 9:14 - 9:16
    特に人間とロボットの
    共同作業です
  • 9:17 - 9:20
    これは我々のロボットBishopです
  • 9:20 - 9:23
    繰り返し作業のある建築現場で
    作業者を手伝うよう
  • 9:23 - 9:26
    実験的に セットアップしてあります
  • 9:26 - 9:30
    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
  • 9:30 - 9:33
    (笑)
  • 9:34 - 9:36
    人間のパートナーが
  • 9:36 - 9:38
    単純な言葉やシンプルな手振りで
    やることを示します
  • 9:38 - 9:40
    犬に話かけるみたいに
  • 9:40 - 9:42
    Bishopは指示されたことを
  • 9:42 - 9:44
    完璧な正確さで実行します
  • 9:44 - 9:47
    人間には 人間の得意なことを
    してもらいます
  • 9:47 - 9:49
    認識とか 知覚とか 意志決定です
  • 9:49 - 9:52
    ロボットには ロボットの得意な
    ことをさせます
  • 9:52 - 9:53
    精密な反復作業です
  • 9:54 - 9:57
    これはBishopがやった
    別の面白いプロジェクトです
  • 9:57 - 10:00
    このHIVEという名の
    プロジェクトでは
  • 10:00 - 10:03
    人間と コンピューターと
    ロボットが共同して
  • 10:03 - 10:08
    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
  • 10:08 - 10:09
    人間は労働者として働きます
  • 10:09 - 10:13
    建築現場を動き回り
    竹素材を扱います
  • 10:13 - 10:15
    ちなみに形状の異なる竹は
  • 10:15 - 10:18
    ロボットには扱うのが
    非常に難しい素材です
  • 10:18 - 10:20
    ロボットはこのファイバーを
    張る作業をします
  • 10:20 - 10:22
    人間にはほとんど
    不可能なことです
  • 10:22 - 10:26
    そして人工知能が
    全体の制御をしています
  • 10:26 - 10:29
    人間とロボットに
    それぞれの作業を指示し
  • 10:29 - 10:32
    何千という要素を管理します
  • 10:32 - 10:34
    これが興味深いのは
  • 10:34 - 10:36
    このパビリオンの構築は
  • 10:36 - 10:42
    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
  • 10:42 - 10:46
    もう1つプロジェクトをご紹介しましょう
    ちょっとクレージーなものです
  • 10:48 - 10:53
    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
  • 10:54 - 10:56
    世界初の自律的に建設する橋を
  • 10:56 - 11:00
    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
  • 11:01 - 11:03
    今まさにアムステルダムで
  • 11:03 - 11:06
    ヨリスと人工知能が
    橋をデザインしています
  • 11:07 - 11:09
    デザインが完成し
    実行を指示すると
  • 11:09 - 11:13
    ロボットがステンレスで橋を
    3D印刷し始めます
  • 11:13 - 11:16
    そして橋が出来るまで
    人の手助けなしに
  • 11:16 - 11:18
    自律的に印刷を続けます
  • 11:19 - 11:21
    コンピューターが
  • 11:21 - 11:24
    新しいものを想像しデザインする
    人間の能力を拡張し
  • 11:24 - 11:26
    ロボットシステムが
  • 11:26 - 11:30
    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
  • 11:30 - 11:34
    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?
  • 11:34 - 11:38
    我々の作る物の神経系はどうか?
  • 11:40 - 11:42
    人間の神経系は
  • 11:42 - 11:46
    周囲で起きている
    あらゆることを伝えてくれます
  • 11:46 - 11:50
    しかし我々の作る物の神経系は
    ごく原始的なもので
  • 11:50 - 11:52
    現状では
    かなりお粗末です
  • 11:52 - 11:53
    (笑)
  • 11:53 - 11:57
    例えば 車が街中の交差点で
    道路に開いた穴を踏んでも
  • 11:57 - 12:00
    自分で市道路局に
    連絡することはありません
  • 12:01 - 12:04
    建物は 中に入った人たちが
    気に入ってくれているか
  • 12:04 - 12:06
    設計家に伝えることは
    ありません
  • 12:08 - 12:11
    おもちゃメーカーは
    おもちゃが実際に遊ばれているか
  • 12:11 - 12:13
    どこでどう使われているか
  • 12:13 - 12:16
    楽しまれているかどうか
    知りません
  • 12:16 - 12:18
    バービー人形のデザイナーは
    自分の人形に
  • 12:18 - 12:21
    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
  • 12:21 - 12:23
    (笑)
  • 12:23 - 12:27
    でも本当はバービーが
    すごく孤独だったとしたら?
  • 12:27 - 12:30
    (笑)
  • 12:30 - 12:32
    自分のデザインしたものについて
  • 12:32 - 12:34
    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
  • 12:34 - 12:36
    道路にせよ 建物にせよ
    バービーにせよ
  • 12:36 - 12:37
    その知識を生かして
  • 12:37 - 12:40
    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
  • 12:40 - 12:42
    欠けているのは
  • 12:42 - 12:46
    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
  • 12:47 - 12:49
    世に出した自分の作品から
  • 12:49 - 12:53
    そのような情報が流れてくる
    としたらどうでしょう?
  • 12:54 - 12:56
    自分の作ったものを
  • 12:56 - 12:58
    人々が買ってくれるよう
    説得するために
  • 12:58 - 13:01
    我々は膨大な
    お金と労力を費やしています
  • 13:01 - 13:04
    昨年は2兆ドルという
    規模でした
  • 13:04 - 13:06
    もしデザインし
    作ったものに対し
  • 13:06 - 13:10
    世に出した後 販売された後
    公開された後に
  • 13:10 - 13:12
    そのような繋がりを
    持てたなら
  • 13:12 - 13:14
    ビジネスのやり方も
    変わるでしょう
  • 13:14 - 13:18
    作った商品を人々が欲しくなるよう
    仕向けるのでなく
  • 13:18 - 13:21
    人々がそもそも欲しいと
    思うものを作るのです
  • 13:24 - 13:28
    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
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    我々は既に取り組んでいる
    ということです
  • 13:31 - 13:33
    あるプロジェクトで私たちは
  • 13:33 - 13:36
    ロサンゼルスの
    バンディート・ブラザーズに属する
  • 13:36 - 13:39
    2人と組んで
    作業しています
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    彼らのやっていることの1つは
  • 13:41 - 13:46
    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
  • 13:47 - 13:49
    ほんとうにクレージーな連中です—
  • 13:49 - 13:50
    (笑)
  • 13:50 - 13:51
    いい意味で
  • 13:55 - 13:57
    我々がやっているのは
  • 13:57 - 13:59
    従来のレーシングカーの車体に
  • 13:59 - 14:01
    神経系を組み込むということです
  • 14:01 - 14:03
    何十というセンサーを取り付け
  • 14:03 - 14:06
    世界第一級のドライバーに
    運転してもらい
  • 14:06 - 14:10
    砂漠を1週間
    狂ったように走り回るのです
  • 14:10 - 14:11
    車の神経系が
  • 14:11 - 14:14
    車に起きたことを
    すべて捕らえます
  • 14:14 - 14:16
    データポイントの数は
    40億にもなります
  • 14:17 - 14:19
    車が受けたあらゆる力を
    記録しています
  • 14:19 - 14:21
    それからクレージーなことをしました
  • 14:21 - 14:23
    そうやって得たデータを
  • 14:23 - 14:27
    Dreamcatcherという
    デザイン生成AIに入力します
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    デザインツールに神経系を与えて
    究極の車体を作れと言ったら
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    何ができるのでしょう?
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    こんなものが得られます
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    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
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    デザイン生成AIと
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    デジタル神経系で
    拡張された人間によって
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    デザインされたもので
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    ロボットで実際に
    製造することができます
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    そういう「拡張の時代」が
    我々の未来であり
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    人間が知的・肉体的・認知的に
    拡張されるのだとしたら
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    いったい どんなことになるのか?
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    そのおとぎの国は
    どんな風になるのでしょう?
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    来る世界では
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    物は製造されるより
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    栽培されるようになるでしょう
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    建築されるよりは
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    育てられるようになるでしょう
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    孤立したものから
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    繋がったものへと
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    採掘から
  • 15:35 - 15:38
    集積へと変わるでしょう
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    服従を求めるより
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    自律を尊ぶようになるでしょう
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    拡張された能力によって
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    世界は劇的に
    変わるでしょう
  • 15:55 - 15:59
    素晴らしい珊瑚礁の小宇宙が
    良いアナロジーになります
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    世界はもっと多様で
    繋がっていて
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    ダイナミックで 複雑で
  • 16:04 - 16:07
    適応的で そしてもちろん —
  • 16:07 - 16:09
    より美しいものになります
  • 16:09 - 16:10
    未来に現れるものの姿は
  • 16:10 - 16:13
    見たこともないものに
    なるでしょう
  • 16:13 - 16:15
    なぜなら
    それらを形作るのは
  • 16:15 - 16:18
    テクノロジーと
    自然と 人間による
  • 16:18 - 16:22
    新しい共同関係だからです
  • 16:23 - 16:27
    それは楽しみに待つ価値のある
    未来に思えます
  • 16:27 - 16:28
    ありがとうございました
  • 16:28 - 16:35
    (拍手)
Title:
人間が拡張される未来 | モーリス・コンティ | TEDxPortland
Description:

デザインツールにデジタル神経系を与えたら何ができるでしょう? モーリス・コンティがテクノロジーと自然と人間の新たな共同関係、人間が拡張される未来を探ります。

このビデオは、TEDカンファレンスの形式で地元コミュニティが独自に運営するTEDxイベントにおいて収録されたものです。詳しくは http://ted.com/tedx をご覧ください。

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDxTalks
Duration:
16:42

Japanese subtitles

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