[Translation from English to Japanese ] Our iPhones will soon be more intelligent than we are Ray Kurzweil made a st...

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該当記事です。その1/2
http://venturebeat.com/2015/04/23/our-iphones-will-soon-be-more-intelligent-than-we-are/

Original text

Our iPhones will soon be more intelligent than we are

Ray Kurzweil made a startling prediction in 1999 that appears to be coming true: that by 2023 a $1,000 laptop would have the computing power and storage capacity of a human brain. He also predicted that Moore’s Law, which postulates that the processing capability of a computer doubles every 18 months, would apply for 60 years — until 2025 — giving way then to new paradigms of technological change.

Translation / Japanese

人間が開発したiPhoneが、人間より知的になる日も近い

1999年、Ray Kurzweil氏は「2023年までには、1000米ドルのラップトップコンピューターが、人間の脳と同等の計算能力と記憶容量を持つようになるだろう。」という驚くような予言をしたが、それが実現しそうだ。彼はまた、「コンピューターの処理能力は18か月ごとに倍増する」と主張するムーアの法則も予測した。この法則は2025年までの60年間は当てはまるが、それ以降は、技術的変化の新たなパラダイムへと移行するだろう。

Translation / Japanese

iPhoneの知能が人間を超える日
1999年のRay Kurzweil 氏による、「2023年までに1,000ドルのノートパソコンは人間の脳と同等の演算能力と記憶容量を持つであろう」という衝撃的な予想が現実のものになろうとしている。彼はまた、「コンピュータの処理能力は18か月ごとに倍増する」と主張するムーアの法則も、発表から60年の2025年までは存続し、技術的変化による新たな枠組みに移行すると予測した。

Original text

Kurzweil, a renowned futurist and the director of engineering at Google, told me a few days ago that the hardware needed to emulate the human brain may be ready even sooner than he predicted — in around 2020 — using technologies such as graphics processing units (GPUs), which are ideal for brain-software algorithms. He predicts that the complete brain software will take a little longer: until about 2029.

Translation / Japanese

著名な未来学者であり、Googleのエンジニアリング部門ディレクターであるKurzweil氏が、数日前に我々に語ったところによると、人間の脳を模倣するのに必要とされるハードウェアは、脳ソフトウェア・アルゴリズムにとって理想的なグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）のようなテクノロジーを利用して、彼が予測したよりも早い2020年あたりに準備が整うかもしれないという。脳ソフトウェアの完成は、それよりも時間がかかり、2029年くらいまでには完成するだろうと、彼は予測している。

Translation / Japanese

数日前、世界で名高い未来学者兼Googleの技術部門担当取締役であるKurzweil氏は私に、「人間の脳を模倣するのに必要なハードウェアは以前の予想より早い2020年ごろ、完成しそうだ」と言った。これには脳を模倣するソフトウェアのアルゴリズムに最適なグラフィックス・プロセシング・ユニット（GPU）などの技術が用いられており、脳ソフトウェアの完成はさらに少し先の2029年頃になると氏は予想する。

Original text

The implications of all this are mind-boggling. If Kurzweil’s right, then within 14 years, the smartphones in our pockets will be as intelligent as we are. In fact, if we focus just on computational intelligence (leaving aside emotional and other forms of intelligence), our phones will match us in just seven years — about when the iPhone 11 is likely to be released. It doesn’t stop there, though. These devices will continue to advance, exponentially, until they exceed the combined intelligence of the human race. Already, our computers have a big advantage over us: They are connected via the Internet and share information with each other billions of times faster than we can.

Translation / Japanese

以上から予測される結果には、あぜんとさせられる。もしKurzweil氏が正しければ、私たちのポケットの中にあるスマートフォンは、14年以内に、私たちと同等の知的レベルになる。実際、知能の感情面やその他の形態はさておき、計算能力だけに注目してみると、私たちの携帯電話は、たった7年で（iPhone 11がリリースされそうな頃だ）人間レベルに達するだろう。だが、そこで止まらない。これらデバイスは、人類の知性を集約させたレベルを超えるまで、飛躍的に進化を続けるだろう。既に、コンピューターには、人間に勝る大きな利点がある。彼らはインターネットを介してつながっており、人間の何十億倍ものスピードで情報を共有しているのだ。

Translation / Japanese

これらが意味するものには仰天させられる。Kurzweil氏が正しければ，14年以内にわれわれのポケットの中のスマートホンはわれわれと同等の知性を持つことになる。実際のところ（感情やその他の知性の形態はさておき）計算知能だけに焦点を当てたとしたら，7年後のちょうどiPhone 11がリリースされるあたりに携帯電話はわれわれと肩を並べるようになる。ただ，そこで終わりではない。これらの機器は，全人類の知能を合算したものを超えるまで飛躍的な進歩を続けるだろう。すでにコンピュータはわれわれより有利な点がある―コンピュータはインターネットに接続し，われわれの何十億倍の速さで情報交換することができるのである。このような進歩により実現可能となる出来事やそれらの意味することは，もはや想像することすら難しい。

Original text

It is hard to even imagine what becomes possible with these advances and what the implications are.

Doubts are understandable about the longevity of Moore’s Law and the practicability of these advances. There are limits, after all, to how much transistors can be shrunk: Nothing can be smaller than an atom. Even short of this physical limit, there will be many other technological hurdles. Intel acknowledges these limits but suggests that Moore’s Law can keep going for another five to 10 years. So the silicon-based computer chips in our laptops will likely sputter their way to match the power of a human brain.

Translation / Japanese

これらの進歩により可能になること、そしてそれによって引き起こされるであろう影響がどんなものなのか想像するのすら難しい。

ムーアの法則がいつまで当てはまるのか、そしてこれら進歩が実現するのか疑わしいのも当然だ。やはり、縮小できるトランジスタの数には限りがある。原子よりも小さくできるものは無いのだ。こういった物理的な制限を除外したとしても、他にも多くの技術的難関があるだろう。Intel社は、これらの限界を認識しているが、ムーアの法則がこれから5～10年間、当てはまり続ける可能性があることを示唆している。従って、私たちのラップトップ・コンピューターに搭載されているシリコンベースのコンピューターチップは、人間の脳の能力に匹敵するべく、自分たちの方法をはじき出すだろう。

Translation / Japanese

このような進歩により実現可能となる出来事やそれらの意味することは、もはや想像することすら難しい。
ムーアの法則の寿命やこのような進化の実現可能性に疑問を抱くのも無理はない。結局のところ、トランジスタの小型化には限界があるわけで、何物も原子より小さくすることはできない。物理的限界を除いてもまだ技術的なハードルはたくさんある。Intel社はこのような限界について認識しているがムーアの法則は、もう5年から10年は存続するいう。ラップトップパソコンの中のシリコンベースの半導体は、人間の脳のの働きに匹敵するまで、今後も製造され続けるのであろう。

Original text

In our recent discussion, Kurzweil said Moore’s Law isn’t the be-all and end-all of computing and that the advances will continue regardless of what Intel can do with silicon. Moore’s Law itself was just one of five paradigms in computing: electromechanical, relay, vacuum tube, discrete transistor, and integrated circuits.

Translation / Japanese

我々との最新の話し合いにおいて、Kurzweil氏は、ムーアの法則は、コンピューティングにとって最も大切なものではなく、Intel社がシリコンで何ができようが関係なく、その進化は継続するだろうと語った。ムーアの法則自体は、コンピューティング（電気機械、リレー、真空管、離散トランジスタ、そして集積回路）における5つのパラダイムの1つに過ぎなかった。

Translation / Japanese

最近の話し合いでKurzweil氏は、ムーアの法則がコンピューティングの世界での最重要法則というわけではなく、Intel社がシリコンで何ができようともコンピュータの進化は続くのだと語った。そもそもムーアの法則はコンピューティングにおける5つのパラダイム―電気機械、リレー、真空管、トランジスタ、集積回路―の1つにすぎなかったのだ。

Original text

In his (1999) “Law of Accelerating Returns,” Kurzweil explained that technology has been advancing exponentially since the advent of evolution on Earth and that computing power has been rising exponentially — from the mechanical calculating devices used in the 1890 U.S. Census, via the machines that cracked the Nazi Enigma code, the CBS vacuum-tube computer, the transistor-based machines used in the first space launches, and more recently the integrated-circuit-based personal computer.

Translation / Japanese

Kurzweilは1999年、「収穫加速の法則」と題するエッセイの中で、地球上で生物の進化が始まって以来あらゆる技術と発明は指数関数的に進歩していること、そしてコンピュータの計算速度も指数関数的に上昇していることを説明した。1890年にアメリカ国勢調査で使用された計算機に始まって、ナチスのエニグマ暗号を破った計算機、CBSの真空管式コンピュータ、最初のロケット打ち上げでも使われたトランジスタ式コンピュータ、そして今日の集積回路に基づいたパーソナルコンピュータに至るまでである。

Translation / Japanese

Kurzweil氏は1999年に提唱した収穫加速の法則の中で、地球上で進化が始まったときから技術も飛躍的に進歩しはじめ、同様にコンピュータの処理能力も、1890年の米国勢調査に用いた計算機器からナチスのエニグマによる暗号を解読した機器を経て、CBSの真空管コンピュータ、最初の宇宙船打ち上げで用いられたトランジスタベースの機器、そしてより最近では集積回路を用いたパーソナルコンピュータまで、飛躍的に成長しているのだと説明した。

Original text

With exponentially advancing technologies, things move very slowly at first and then advance dramatically. Each new technology advances along an S-curve — an exponential beginning, flattening out as the technology reaches its limits. As one technology ends, the next paradigm takes over. That is what has been happening, and why there will be new computing paradigms after Moore’s Law.

Translation / Japanese

飛躍的なテクノロジーの進歩により、物事は、最初は非常にゆっくりと動き、それから劇的に進化する。それぞれの新たなテクノロジーは、S字型曲線を描いて進化する。最初は飛躍的に、そしてそのテクノロジーが限界に達すると横ばいになるのだ。あるテクノロジーが終わりを迎えると、次にパラダイムが引き継ぐ。これは、これまでずっと起こってきたことであり、ムーアの法則の後に新たなコンピューティング・パラダイムがやってくる理由なのである。

Translation / Japanese

急激に進化する技術では、最初は物事がとてもゆっくり動いているようにみえ、あるとき劇的に進化し始める。個々の新技術の進化はS字の曲線を描く―初めは指数関数的な成長をみせ、やがて技術が限界に達し曲線は平坦になる。1つの技術が終焉を迎え、次のパラダイムにとって代わられる。これが今までの趨勢であり、ムーアの法則以降にも新たなコンピューティングパラダイムが誕生するといわれる所以である。

Original text

Already, there are significant advances on the horizon, such as the GPU, which uses parallel computing to create massive increases in performance, not only for graphics, but also for neural networks, which constitute the architecture of the human brain. There are 3D chips in development that can pack circuits in layers. IBM and the Defense Advanced Research Projects Agency are developing cognitive-computing chips. New materials, such as gallium arsenide, carbon nanotubes, and graphene, are showing huge promise as replacements for silicon. And then there is the most interesting — and scary — technology of all: quantum computing.

Translation / Japanese

既に重要な進歩の兆しが見られている。たとえばGPUである。グラフィックだけでなく人間の脳を構成する神経細胞まで計算するために、多大な性能向上を求めて並列計算をしているGPUでは、回路を層状に重ねる3Dチップが開発途上にある。IBMとアメリカ国防高等研究計画局はコグニティブ・コンピューティングのためのチップを開発している。ヒ化ガリウム、カーボンナノチューブ、グラフェンなどの新材料にはシリコンを置き換える大きな見込みがある。中でももっとも面白く、また恐ろしくもある技術といえば、量子コンピューティングだ。

Translation / Japanese

グラフィクスのみならず人間の脳の構造を構成するニューラルネットワークの処理能力に大幅な増加をもたらす並列コンピューティングを用いたGPUなど、著しい進化はもう目前まで来ている。回路を層状に並べることができる3Dチップの開発も進んでおり、IBMとアメリカ国防高等研究計画局はコグニティブ・コンピューティングチップを開発している。ガリウムヒ素、カーボンナノチューブおよびグラフェンなどの新規素材はシリコンの代替として有望である。そして、中でももっとも興味深く、恐ろしくもある技術が量子コンピュータである。

Original text

Instead of encoding information as either a zero or a one, as today’s computers do, quantum computers will use quantum bits, or qubits, whose states encode an entire range of possibilities by capitalizing on the quantum phenomena of superposition and entanglement. Computations that would take today’s computers thousands of years will occur in minutes on these.

Translation / Japanese

今日のコンピュータが情報を0と1の2値で符号化する代わりに、量子コンピュータは量子ビット、あるいはキュービットと呼ばれるものを使う。量子ビットは量子もつれと重ねあわせという量子論の現象を利用して、可能性の幅の全ての値で符号化される。今日のコンピュータでは1000年の時間がかかる計算が、量子コンピュータでは数分で終わるだろう。

Translation / Japanese

現在のコンピュータのように0や1で情報処理するのではなく、量子コンピュータは量子現象の重層やもつれを利用することで実現性の全範囲をビットまたは量子ビットでコードするのである。量子コンピュータでは現在のコンピュータでは何千年もかかる演算処理を数分で実現するのである。

Original text

Add artificial intelligence to the advances in hardware, and you begin to realize why luminaries such as Elon Musk, Stephen Hawking, and Bill Gates are worried about the creation of a “super intelligence.” Musk fears that “we are summoning the demon.” Hawking says it “could spell the end of the human race.” And Gates wrote: “I don’t understand why some people are not concerned.”

Translation / Japanese

人工知能をハードウェアの進化に追加すると、イーロン・マスク氏、スティーブン・ホーキング氏、そしてビル・ゲイツ氏のような有名人が「スーパーインテリジェンス」の創造を心配する理由が分かり始める。マスク氏は「我々は悪魔を召還している」と恐れる。ホーキング氏は「人類の終わりを告げるかもしれない」と言う。そしてゲイツ氏は「憂慮しない人がいる理由が理解できない」と書き記した。

Translation / Japanese

これらのハードウェアの進歩に人工知能を加えれば、Elon Musk氏, Stephen Hawking氏および Bill Gates氏の「超知能」への懸念が理解できるであろう。Musk氏はこれを「悪魔の招集」と恐れ、Hawking氏は「人類の終焉のまじないとなる」と言い、Gates氏は「なぜ関心のない人がいるのかわからない」と表現した。

startupdating- over 9 years ago
最初から最後まで非常に素晴らしい翻訳をありがとうございました。
翻訳ガイドライン事項が多くてお手数をおかけしますが、今後ともよろしくお願いいたします。