WEBVTT

00:00:00.612 --> 00:00:02.214
これからの16分で

00:00:02.214 --> 00:00:06.474
人類最大の夢への旅に
お連れします

00:00:06.474 --> 00:00:08.992
生命の暗号を
理解するということです

NOTE Paragraph

00:00:08.992 --> 00:00:11.815
私にとって ことの始まりは
何年も前

00:00:11.839 --> 00:00:14.386
はじめて3Dプリンタに
出会ったときです

00:00:14.386 --> 00:00:16.379
魅惑的なコンセプトだと
思いました

00:00:16.379 --> 00:00:18.426
3Dプリンタは
３つの要素を必要とします

00:00:18.426 --> 00:00:22.464
少しばかりの情報と
原料と エネルギーです

00:00:22.488 --> 00:00:26.352
そして それまで存在しなかった物を
何でも作れてしまうんです

NOTE Paragraph

00:00:26.357 --> 00:00:28.914
私は物理をやっていましたが
家に帰ってきて

00:00:28.914 --> 00:00:32.116
3Dプリンタならずっと前から
知っていたことに気付きました

00:00:32.140 --> 00:00:33.476
誰もが知っています

00:00:33.500 --> 00:00:34.658
それは母親です

NOTE Paragraph

00:00:34.682 --> 00:00:35.407
（笑）

NOTE Paragraph

00:00:35.407 --> 00:00:38.121
母は３つの要素を
取り込みます

00:00:38.145 --> 00:00:42.118
少しばかりの情報 —
今の場合 父と母が提供します

00:00:42.142 --> 00:00:46.299
原料とエネルギーは同じもの
食べ物から得ます

00:00:46.323 --> 00:00:48.755
そして数ヶ月の後に
私が製造されます

00:00:48.755 --> 00:00:50.767
それ以前に
私は存在しませんでした

NOTE Paragraph

00:00:50.767 --> 00:00:54.453
自分が3Dプリンタであることを知った
母の衝撃はさておき

00:00:54.477 --> 00:00:57.849
私はすぐに
最初の要素である

00:00:57.849 --> 00:01:00.956
情報に強く惹かれました

00:01:00.980 --> 00:01:03.231
人間を組み立てるために

00:01:03.255 --> 00:01:05.191
どれほどの情報が
必要なのか？

00:01:05.215 --> 00:01:06.789
多いのか？ 少ないのか？

00:01:06.813 --> 00:01:08.993
USBメモリ何本分になるのか？

NOTE Paragraph

00:01:09.017 --> 00:01:11.641
私は当初
物理を勉強していたので

00:01:11.665 --> 00:01:17.262
人間を巨大なレゴブロックとして
近似してみました

00:01:17.286 --> 00:01:21.071
個々のブロックは
小さな原子です

00:01:21.095 --> 00:01:25.748
ここに水素があり ここに炭素があり
ここに窒素がある

00:01:25.772 --> 00:01:27.343
最初の近似としては

00:01:27.367 --> 00:01:31.284
人間の体を構成する個々の原子を
すべて特定できれば

00:01:31.284 --> 00:01:33.221
それで作り上げる
ことができます

00:01:33.221 --> 00:01:35.174
計算してみると

00:01:35.198 --> 00:01:38.475
驚くような結果になります

00:01:38.499 --> 00:01:41.256
私がUSBメモリに
収めようとしているファイル

00:01:41.280 --> 00:01:46.035
小さな赤ん坊を組み立てるための
原子のデータは

00:01:46.059 --> 00:01:50.726
タイタニック号いっぱいの
USBメモリの

00:01:50.750 --> 00:01:53.468
２千倍になるんです

00:01:53.957 --> 00:01:57.358
これこそ 生命の奇跡です

00:01:57.382 --> 00:01:59.994
今後 妊婦を見かけたら

00:02:00.018 --> 00:02:01.968
その人は 皆さんが
出会うであろう

00:02:01.968 --> 00:02:04.614
最大の情報を
組み上げているのです

00:02:04.614 --> 00:02:07.428
ビッグデータなんて
目じゃありません

00:02:07.452 --> 00:02:10.333
これは存在する
最大の情報なのです

NOTE Paragraph

00:02:10.357 --> 00:02:14.190
（笑）

NOTE Paragraph

00:02:14.214 --> 00:02:18.858
幸い自然界は
この駆け出しの物理学者よりずっと賢く

00:02:18.882 --> 00:02:21.272
40億年の間に
この情報を

00:02:21.272 --> 00:02:25.327
DNAと呼ばれる小さな結晶に
詰め込みました

00:02:25.605 --> 00:02:28.641
私たちがこれに出会ったのは
1950年

00:02:28.641 --> 00:02:31.497
素晴らしい女性科学者
ロザリンド・フランクリンが

00:02:31.521 --> 00:02:32.980
写真に収めた時です

00:02:32.980 --> 00:02:36.576
しかし人類が
ヒトの細胞の中をつついて

00:02:36.576 --> 00:02:38.132
この結晶を取り出し

00:02:38.132 --> 00:02:42.852
広げて 読むようになるまでには
40年以上かかりました

00:02:43.615 --> 00:02:47.806
その暗号は４種の単純な
アルファベットで書かれています

00:02:47.806 --> 00:02:50.652
A - T - C - G

00:02:50.676 --> 00:02:54.456
そして人間を作るには
30億文字必要です

00:02:54.933 --> 00:02:56.112
30億というのは

00:02:56.136 --> 00:02:57.715
どんな数でしょう？

00:02:57.739 --> 00:03:00.501
見当が付かないような数字です

NOTE Paragraph

00:03:00.525 --> 00:03:04.610
この暗号がどれほど巨大かを

00:03:04.634 --> 00:03:07.684
どうしたら説明できるか
考えました

00:03:07.708 --> 00:03:10.762
そして 人の助けを
借りることにしました

00:03:10.786 --> 00:03:13.927
この暗号を説明する
手助けとして

00:03:13.927 --> 00:03:17.789
ゲノム解読の先駆者 クレイグ・
ヴェンター以上の人はいないでしょう

00:03:17.789 --> 00:03:20.973
ご紹介します
クレイグ・ヴェンター博士です

NOTE Paragraph

00:03:20.997 --> 00:03:24.398
（拍手）

NOTE Paragraph

00:03:27.952 --> 00:03:30.628
その人物そのものではなく

00:03:31.448 --> 00:03:33.637
歴史上初めて

00:03:33.637 --> 00:03:38.359
特定の人間のゲノムを
本に印刷したものです

00:03:38.359 --> 00:03:41.063
１ページ１ページ
１文字１文字

00:03:41.087 --> 00:03:45.083
26万2千ページの情報です

00:03:45.107 --> 00:03:49.471
450キログラムあります
アメリカからカナダに運んできました

00:03:49.495 --> 00:03:54.338
ブルーノ・ボウデンと ベンチャーのLulu.comが
すべてやってくれました

00:03:54.362 --> 00:03:55.825
大した偉業です

NOTE Paragraph

00:03:55.849 --> 00:03:59.970
これが生命の暗号を
視覚化したものです

00:03:59.970 --> 00:04:02.738
今や ちょっと面白い
ことができます

00:04:02.738 --> 00:04:05.219
中を覗いて
読むことができるんです

00:04:05.243 --> 00:04:09.868
面白そうな本を見てみましょう
たとえばこれ

00:04:12.737 --> 00:04:15.611
付箋を付けておきました
すごく大きな本なので

00:04:15.635 --> 00:04:19.362
生命の暗号がどんなものか
お見せしましょう

00:04:20.565 --> 00:04:23.957
何千 何万 何億という

00:04:23.981 --> 00:04:26.651
文字があります

00:04:26.675 --> 00:04:29.071
ここには何か意味があるはずです

00:04:29.095 --> 00:04:31.122
特定の部分を見てみます

00:04:31.391 --> 00:04:32.933
読んで差し上げましょう

NOTE Paragraph

00:04:32.957 --> 00:04:33.978
（笑）

NOTE Paragraph

00:04:34.002 --> 00:04:38.008
AAG AAT ATA

NOTE Paragraph

00:04:38.965 --> 00:04:41.032
黙字のように聞こえますが

00:04:41.056 --> 00:04:45.097
この配列はクレイグの目の色を
指定しています

00:04:45.633 --> 00:04:47.565
別の巻を見てみましょう

00:04:47.589 --> 00:04:49.963
こちらは もう少し複雑です

NOTE Paragraph

00:04:50.983 --> 00:04:53.630
染色体14 第132巻

NOTE Paragraph

00:04:53.654 --> 00:04:55.744
（笑）

NOTE Paragraph

00:04:55.768 --> 00:04:57.045
お察しの通り

NOTE Paragraph

00:04:57.069 --> 00:05:00.535
（笑）

NOTE Paragraph

00:05:02.857 --> 00:05:07.364
ATT CTT GATT

NOTE Paragraph

00:05:08.329 --> 00:05:10.016
この人は幸運です

00:05:10.040 --> 00:05:12.851
この部分の２文字が
欠けただけで —

00:05:12.851 --> 00:05:16.458
30億文字中の たった２文字が
欠けているだけで

00:05:16.482 --> 00:05:18.501
恐ろしい病気を
運命付けられてしまいます

00:05:18.525 --> 00:05:19.965
嚢胞性線維症です

00:05:19.989 --> 00:05:23.402
治す方法も救う方法も
わかっていません

00:05:23.426 --> 00:05:27.181
それがたった２文字の違いで
引き起こされるのです

NOTE Paragraph

00:05:27.585 --> 00:05:30.290
素晴らしい本 強力な本

00:05:31.115 --> 00:05:34.503
この本は ある極めて驚くべきことを
教えてくれます

00:05:34.503 --> 00:05:36.170
お見せしましょう

00:05:36.300 --> 00:05:41.015
どんな人であれ 私を私
皆さんを皆さんたらしめているのは

00:05:41.015 --> 00:05:43.893
このうちの たったの５百万字

00:05:43.917 --> 00:05:45.525
１冊の半分たらずで

00:05:46.015 --> 00:05:47.678
残りの部分は

00:05:47.702 --> 00:05:50.264
まったく同一なんです

00:05:51.008 --> 00:05:55.026
500ページが 皆さんという
生命の奇跡を作り出し

00:05:55.050 --> 00:05:57.581
残りはみんなと共通です

00:05:57.605 --> 00:06:00.514
人は皆違うと思った時
そのことを考えてみてください

00:06:00.538 --> 00:06:03.069
私たちが共有している量を

NOTE Paragraph

00:06:03.441 --> 00:06:06.870
少し興味を持って
いただけたと思うので

00:06:06.894 --> 00:06:08.147
次の疑問ですが

00:06:08.147 --> 00:06:09.598
どうやってこれを読むのか？

00:06:09.598 --> 00:06:11.221
どうすれば
意味を取れるのか？

00:06:11.409 --> 00:06:15.553
どんなにスウェーデン家具の組み立てが
得意だろうと

00:06:15.553 --> 00:06:19.426
この組み立て手順書は
一生かかっても解読できないでしょう

NOTE Paragraph

00:06:19.426 --> 00:06:20.863
（笑）

NOTE Paragraph

00:06:20.887 --> 00:06:23.999
そのため 2014年に
著名な２人のTED講演者

00:06:24.023 --> 00:06:26.563
ピーター・ディアマンディスと
クレイグ・ヴェンターその人が

00:06:26.587 --> 00:06:28.438
新会社を作ることにしました

00:06:28.438 --> 00:06:30.160
ヒューマン・ロンジェビティ社の

00:06:30.160 --> 00:06:31.344
ミッションは１つ

00:06:31.368 --> 00:06:33.639
この本について
学べることをすべて学び

00:06:33.639 --> 00:06:35.996
試せることをすべて試して

00:06:35.996 --> 00:06:38.661
個別化医療の夢の実現を目指し

00:06:38.662 --> 00:06:41.663
より良い健康のために
何をしなければならないか

00:06:41.687 --> 00:06:44.438
この本の秘密は何なのか

00:06:44.438 --> 00:06:47.171
解明するということです

NOTE Paragraph

00:06:47.989 --> 00:06:52.579
40名のデータ科学者をはじめ
様々な人の素晴らしいチームで

00:06:52.603 --> 00:06:53.953
共に働けるのは喜びです

00:06:53.977 --> 00:06:56.230
概念的には
とてもシンプルです

00:06:56.254 --> 00:06:59.412
機械学習という
技術を使います

00:06:59.436 --> 00:07:03.975
一方には何千という
ゲノムがあります

00:07:03.999 --> 00:07:07.820
他方には人間に関する
最大級のデータベースがあります

00:07:07.820 --> 00:07:12.576
表現型 3Dスキャン NMR
思いつく限りあらゆるものが入っています

00:07:12.576 --> 00:07:15.239
この二者の間には

00:07:15.263 --> 00:07:17.705
未知の変換過程があります

00:07:17.729 --> 00:07:20.651
私たちは中間に機械を構築し

00:07:20.661 --> 00:07:23.130
トレーニングしています

00:07:23.130 --> 00:07:26.420
１台だけでなく
沢山の機械があって

00:07:26.444 --> 00:07:31.238
ゲノムから表現型への変換を
理解しようと試みています

00:07:31.362 --> 00:07:34.702
この文字列は何であり
何をするのか？

00:07:34.726 --> 00:07:37.473
これは何にでも使える
アプローチですが

00:07:37.497 --> 00:07:40.414
ゲノミクスにおいては
特に複雑です

00:07:40.414 --> 00:07:43.950
少しずつ拡大して
違う挑戦へと手を広げてきました

00:07:43.950 --> 00:07:46.520
最初はありふれた形質から
始めました

00:07:46.520 --> 00:07:48.107
ありふれた形質がいいのは

00:07:48.107 --> 00:07:50.551
ありふれていて
誰でも持っていることです

NOTE Paragraph

00:07:50.551 --> 00:07:52.899
そして こんなことを
問い始めました

00:07:52.923 --> 00:07:54.885
この本を読んで

00:07:54.885 --> 00:07:57.162
身長は予測できるか？

00:07:57.186 --> 00:07:58.337
実際可能です

00:07:58.361 --> 00:08:00.154
5センチの精度で
予測できます

00:08:00.178 --> 00:08:03.313
体重は生活習慣に
大きく依存していますが

00:08:03.337 --> 00:08:07.055
それでも おおよその予測はできます
8キロの精度です

00:08:07.055 --> 00:08:08.546
目の色は
予測できるか？

00:08:08.546 --> 00:08:09.592
できます

00:08:09.592 --> 00:08:11.246
80パーセントの正確さです

00:08:11.366 --> 00:08:13.238
肌の色は予測できるか？

00:08:13.238 --> 00:08:15.789
できます
80パーセントの正確さです

00:08:15.813 --> 00:08:17.463
年齢は予測できるか？

00:08:18.121 --> 00:08:21.860
できます　生きている間に
塩基配列は変化していくからです

00:08:21.884 --> 00:08:25.166
短くなり 欠落や挿入が起きます

00:08:25.190 --> 00:08:27.745
いろいろな特徴から
モデルを作れます

NOTE Paragraph

00:08:28.438 --> 00:08:29.837
興味深い課題は

00:08:29.837 --> 00:08:32.106
人の顔は予想できるか
ということです

00:08:32.724 --> 00:08:34.292
これはちょっと難しいです

00:08:34.316 --> 00:08:37.506
人の顔を決める情報は
何百万という塩基配列に分散しているし

00:08:37.530 --> 00:08:40.289
人の顔というのは
あまり綺麗に定義できません

00:08:40.289 --> 00:08:42.475
それを学ぶために
まるまる階層を構築し

00:08:42.475 --> 00:08:44.193
機械に顔とは何か教え

00:08:44.193 --> 00:08:47.030
埋め込み圧縮する
必要がありました

00:08:47.054 --> 00:08:49.302
機械学習に馴染みがある人なら

00:08:49.326 --> 00:08:51.610
難しさが分かると思います

NOTE Paragraph

00:08:52.108 --> 00:08:58.099
私たちが最初の配列を読んで以来
15年が過ぎましたが

00:08:58.123 --> 00:09:01.025
去年10月に有意な結果を
目にするようになりました

00:09:01.049 --> 00:09:03.504
とても感情的に高揚する瞬間でした

00:09:03.528 --> 00:09:07.273
ご覧いただいているのは
実験室に来た被験者です

00:09:07.619 --> 00:09:09.547
この顔を使います

00:09:09.571 --> 00:09:13.036
被験者の顔のデータを取り
複雑さを減らします

00:09:13.036 --> 00:09:15.406
顔のすべてが遺伝子で
決まるわけではなく

00:09:15.406 --> 00:09:19.196
様々な特徴や欠陥や非対称性が
生きている中で生じるからです

00:09:19.196 --> 00:09:22.499
顔を対称化し
アルゴリズムにかけます

00:09:23.245 --> 00:09:25.143
次にご覧いただくのが

00:09:25.167 --> 00:09:28.539
血液から予測した顔です

NOTE Paragraph

00:09:29.596 --> 00:09:31.120
（拍手）

NOTE Paragraph

00:09:31.144 --> 00:09:32.579
ちょっとお待ちを

00:09:32.603 --> 00:09:37.295
この瞬間 皆さんの目は
左の顔と右の顔を見比べ

00:09:37.319 --> 00:09:41.249
脳が 顔を同一視しようと
してしまいます

00:09:41.273 --> 00:09:43.719
だから１つ課題を
出しましょう

00:09:43.743 --> 00:09:46.030
違いを探してください

00:09:46.054 --> 00:09:47.415
たくさんあります

00:09:47.439 --> 00:09:50.042
最大の特徴は
性別から来ます

00:09:50.066 --> 00:09:55.267
それから年齢 BMI 人種

00:09:55.291 --> 00:09:59.002
そこから先は
ずっと複雑になります

00:09:59.026 --> 00:10:02.276
２つの顔に
違いはあるにしても

00:10:02.300 --> 00:10:05.895
概ね合っているのが
お分かりいただけると思います

00:10:05.919 --> 00:10:07.777
どんどん近くなっていて

00:10:07.777 --> 00:10:09.640
感動すら覚えます

NOTE Paragraph

00:10:09.664 --> 00:10:12.367
これは別の被験者です

00:10:12.391 --> 00:10:13.800
こちらが予測です

00:10:13.824 --> 00:10:18.420
実際の顔は若干小さく
頭蓋の形が完全に合ってはいませんが

00:10:18.444 --> 00:10:21.095
大きくは外していません

00:10:21.634 --> 00:10:23.858
これが被験者の顔

00:10:23.882 --> 00:10:25.565
これが予測した顔

00:10:26.056 --> 00:10:30.732
マシンのトレーニングの時点では
これらの顔は見せていません

00:10:30.756 --> 00:10:33.593
ホールドアウト・セットと呼ばれる
評価用データです

00:10:33.617 --> 00:10:37.357
これだけでは信じない
かもしれませんが

00:10:37.381 --> 00:10:39.781
すべて科学論文として
発表しているので

00:10:39.781 --> 00:10:41.312
お読みいただけます

NOTE Paragraph

00:10:41.312 --> 00:10:44.530
クリスが私にステージでやる
挑戦を持ちかけました

00:10:44.530 --> 00:10:46.274
真剣勝負をして

00:10:46.274 --> 00:10:50.385
皆さんが認識できる顔の
予測をすべきだろうと

00:10:50.390 --> 00:10:53.679
このバイアル瓶の中の血液には —

00:10:53.679 --> 00:10:57.799
この血液を手に入れる苦労は
想像もつかないでしょうが

00:10:57.823 --> 00:11:00.048
このバイアル瓶の中の血液には

00:11:00.048 --> 00:11:04.025
全ゲノム塩基配列同定のために
十分な情報があります

00:11:04.049 --> 00:11:06.119
これだけでいいのです

00:11:06.428 --> 00:11:09.733
この塩基配列を調べたので
皆さんと一緒に見ていきましょう

00:11:09.757 --> 00:11:13.736
分かったことをすべて
積み上げていきます

00:11:13.760 --> 00:11:17.110
この血液から男性と
予想しましたが

00:11:17.134 --> 00:11:18.728
被験者は男性です

00:11:18.996 --> 00:11:21.434
身長は176cmと
予想しましたが

00:11:21.458 --> 00:11:23.850
実際は177cmです

00:11:23.874 --> 00:11:27.984
予想は76キロで
実際は82キロ

00:11:28.701 --> 00:11:31.333
予想年齢は38歳

00:11:31.357 --> 00:11:33.261
実際は35歳

00:11:33.851 --> 00:11:35.975
予想した目の色は —

00:11:36.384 --> 00:11:38.035
少し濃すぎました

00:11:38.059 --> 00:11:39.764
肌の色の予想は

00:11:40.026 --> 00:11:41.436
大体合っています

00:11:41.899 --> 00:11:43.532
これが予想した顔です

NOTE Paragraph

00:11:45.172 --> 00:11:48.441
種明かしの瞬間です

00:11:48.465 --> 00:11:50.235
これが被験者の顔です

NOTE Paragraph

00:11:50.259 --> 00:11:52.194
（笑）

NOTE Paragraph

00:11:52.218 --> 00:11:54.276
意図的にやりました

00:11:54.300 --> 00:11:57.936
私はごく特殊な妙な民族です

00:11:57.936 --> 00:12:01.086
南欧はイタリア人で
モデルには決して合いません

00:12:01.086 --> 00:12:06.120
この人種は我々のモデルでは
複雑な特殊ケースに当たります

00:12:06.144 --> 00:12:07.843
しかし もう１つあります

00:12:07.843 --> 00:12:11.018
人を見分ける時に
よく使われるものの１つは

00:12:11.018 --> 00:12:12.810
遺伝子に書かれていません

00:12:12.810 --> 00:12:15.781
どういうルックスになるか
自由意志によるところがあります

00:12:15.781 --> 00:12:18.494
ここでは髪型ではなく
髭です

00:12:18.518 --> 00:12:22.071
髭を移してみましょう

00:12:22.095 --> 00:12:24.860
モデリングではなく
単なる画像加工です

00:12:24.884 --> 00:12:26.857
被験者の髭をコピーします

00:12:26.857 --> 00:12:30.093
すると ずっと
似た感じになります

NOTE Paragraph

00:12:30.955 --> 00:12:33.874
なぜ こんなことを
しているのか？

00:12:35.938 --> 00:12:39.482
身長を予測するためでも

00:12:39.482 --> 00:12:43.644
血液から綺麗な写真を
作るためでもありません

00:12:44.390 --> 00:12:48.408
同じ技術 同じアプローチを使った

00:12:48.432 --> 00:12:50.952
遺伝暗号の機械学習が

00:12:50.976 --> 00:12:53.987
体について理解する
助けになるからです

00:12:53.987 --> 00:12:55.693
体はどのように働くのか

00:12:55.693 --> 00:12:57.312
体はどう老化するのか

00:12:57.336 --> 00:13:00.105
病気はどのように
発生するのか

00:13:00.129 --> 00:13:03.101
ガンはどのように
成長するのか

00:13:03.125 --> 00:13:04.908
薬はどう働くのか

00:13:04.932 --> 00:13:07.406
自分の体には効くのか

NOTE Paragraph

00:13:07.713 --> 00:13:09.380
これは大きな挑戦です

00:13:09.894 --> 00:13:12.282
世界中の何千という研究者が

00:13:12.282 --> 00:13:14.135
追いかけている挑戦で

00:13:14.159 --> 00:13:16.821
「個別化医療」と呼ばれています

00:13:17.125 --> 00:13:20.585
人が海の中の点にすぎない

00:13:20.609 --> 00:13:22.641
統計的アプローチから

00:13:22.665 --> 00:13:24.478
この遺伝子の本を
すべて読んで

00:13:24.502 --> 00:13:27.207
その人のことを
正確に理解してあたる

00:13:27.207 --> 00:13:30.045
個別化アプローチへと
進むことができます

00:13:30.260 --> 00:13:33.622
とても複雑な課題です

00:13:33.646 --> 00:13:36.218
というのも すべての本のうち

00:13:36.218 --> 00:13:40.590
現在のところ ほんの２パーセントしか
分かっていないからです

00:13:41.027 --> 00:13:44.680
175冊中の４冊です

NOTE Paragraph

00:13:46.021 --> 00:13:49.537
これは私の話の範囲外です

00:13:50.145 --> 00:13:53.023
私たちは学んでいくでしょう

00:13:53.268 --> 00:13:56.517
このテーマについては
世界最高の頭脳が挑んでいるからです

00:13:57.048 --> 00:13:58.882
予測はより良く

00:13:58.906 --> 00:14:01.159
モデルはより正確に
なっていきます

00:14:01.183 --> 00:14:03.041
学べば学ぶほど

00:14:03.065 --> 00:14:07.009
以前には直面する
必要のなかった決断に

00:14:07.009 --> 00:14:10.940
直面することになるでしょう

00:14:10.964 --> 00:14:12.399
生や

00:14:12.423 --> 00:14:14.097
死や

00:14:14.121 --> 00:14:15.724
子育てについて

NOTE Paragraph

00:14:18.356 --> 00:14:25.712
私たちは生命の仕組みの
ごく内的な詳細に触れようとしています

00:14:26.118 --> 00:14:29.276
この革命は
科学や技術の領域に

00:14:29.300 --> 00:14:31.959
留まる話ではありません

00:14:32.690 --> 00:14:35.594
世界的な対話が
必要になるでしょう

00:14:35.648 --> 00:14:41.015
人類として築きつつある未来について
考え始めなければなりません

00:14:41.039 --> 00:14:45.103
創作者 芸術家 
哲学者 政治家とも

00:14:45.127 --> 00:14:46.551
話す必要があります

00:14:46.551 --> 00:14:48.039
全員にかかわることです

00:14:48.039 --> 00:14:50.798
人類の未来の話なんですから

00:14:51.273 --> 00:14:55.241
恐れずに — ただし
理解する必要があります

00:14:55.265 --> 00:14:59.136
私たちが近い将来にする決断が

00:14:59.160 --> 00:15:03.279
人類史の進む方向を
永久に変えることになるのだと

NOTE Paragraph

00:15:03.732 --> 00:15:04.892
ありがとうございました

NOTE Paragraph

00:15:04.916 --> 00:15:08.215
（拍手）