TEDTalks テクノロジー

キース・カークランドは、触覚だけを使って情報伝達を行うウェアラブル技術を開発しています。どんな身振りや振動パターンであれば、受け手が直感的に「止まれ」「進め」などと分かるか解明しようとしています。彼のチームが初めて開発した商品、視覚に障がいがある人をナビゲートするデバイスをぜひご覧ください。そして、その原動力となっている全く新しい「触覚言語」についても知ってください。

太陽からは１時間に全世界の人々が１年間に使うよりも多くのエネルギーが届きます。どうしたら誰もが、どこでもこのパワーを使えるようにできるのでしょうか？ ソーラーデザイナーのマヤン・ファン・アウベルはテーブルの表面やステンドグラス窓など、身の回りのものをどのように洗練された太陽電池へと変えているのかを説明し、全ての表面を発電所にというビジョンを述べます。

フロッピーディスクにせよUSBメモリにせよ、データ保存方法はやがて古くなってしまいます。世界中のすべてのデータを恒久的に保存する方法があったとしたらどうでしょう？ 実は数十億年前から存在したその方法—DNA—について、生物情報科学者のディーナ・ゼリンスキーが科学的な背景を解説してくれます。

あなたのポケットにあるスマートフォンを駆動させるトランジスタは想像し難いくらいに微細で、髪の毛の太さに3000個を並べられるほどです。しかし顔認識や拡張現実というような分野のイノベーションについていくためには、コンピュータチップにもっと計算能力を詰め込む必要があり、その余地がなくなりつつあります。この未来志向のトークでは、技術開発者であるカール・スコネマンドがコンピュータチップの斬新な製造方法を紹介します。「これは分子製造の新時代の幕開けになるかもしれない」と彼は言います。

ロイ・バハトは心配していました。バハトの会社では、人工知能（AI）などビジネスを効率化する新技術に投資を行っていますが、AIによって今ある仕事のあり方が変わったり、なくなったり、充実感が減ったりするかもしれません。そうした仕事をしている人たちにAIはどんな影響をおよぼすのか疑問に思ったバハトは、２年をかけて研究を行い、人は何にやりがいを感じ、なぜ働くのかを明らかにしようとしてきました。キュレーターのブリン・フリードマンとのやり取りを通して、バハトは、仕事の未来を語り合う方向性を示す驚くべき洞察など、彼が学んだことを紹介します。

ロイ・バハトは心配していました。バハトの会社では、人工知能（AI）などビジネスを効率化する新技術に投資を行っていますが、AIによって今ある仕事のあり方が変わったり、なくなったり、充実感が減ったりするかもしれません。そうした仕事をしている人たちにAIはどんな影響をおよぼすのか疑問に思ったバハトは、２年をかけて研究を行い、人は何にやりがいを感じ、なぜ働くのかを明らかにしようとしてきました。キュレーターのブリン・フリードマンとのやり取りを通して、バハトは、仕事の未来を語り合う方向性を示す驚くべき洞察など、彼が学んだことを紹介します。

私たちの周りの空気中の汚染物質を捕捉し、それを何か役に立つものに変えられたらどうでしょうか。発明家のアニルド・シャルマは、PM2.5という汚染物質から作られた実用的な黒インクである「エアインク（AIR-INK）」をどのように生み出したのかをお話しします。ファッションや印刷、包装の業界において、炭素由来の新しい材料が昔ながらの工程をどのように廃止することができたのか、そしてこの過程で世界をわずかばかり清潔にしているのかを学んでください。

何千年もの間、世界中でスキルを身に付ける方法は変わってきませんでした。熟練者の下で訓練し、まずはちょっとした容易な作業をやり、次にリスクが高く難しい作業へと進みます。でも昨今、私たちはそのやり方を阻むような形でAIを使っており、生産性を追求するあまり学習を犠牲にしているのだ、と組織エスノグラファーのマット・ビーンは説きます。何ができるのでしょうか？ ビーンは、現状を転換し、分散型かつ機械強化型のメンターシップという形でAIの優れた能力を最大限に活用し、私たちのスキルも同時に高めるというビジョンを紹介します。

何千年もの間、世界中でスキルを身に付ける方法は変わってきませんでした。熟練者の下で訓練し、まずはちょっとした容易な作業をやり、次にリスクが高く難しい作業へと進みます。でも昨今、私たちはそのやり方を阻むような形でAIを使っており、生産性を追求するあまり学習を犠牲にしているのだ、と組織エスノグラファーのマット・ビーンは説きます。何ができるのでしょうか？ ビーンは、現状を転換し、分散型かつ機械強化型のメンターシップという形でAIの優れた能力を最大限に活用し、私たちのスキルも同時に高めるというビジョンを紹介します。

何千年もの間、世界中でスキルを身に付ける方法は変わってきませんでした。熟練者の下で訓練し、まずはちょっとした容易な作業をやり、次にリスクが高く難しい作業へと進みます。でも昨今、私たちはそのやり方を阻むような形でAIを使っており、生産性を追求するあまり学習を犠牲にしているのだ、と組織エスノグラファーのマット・ビーンは説きます。何ができるのでしょうか？ ビーンは、現状を転換し、分散型かつ機械強化型のメンターシップという形でAIの優れた能力を最大限に活用し、私たちのスキルも同時に高めるというビジョンを紹介します。