イノベーションの減速

ビル・ゲイツはかつて、 しかし、今日、私はあなたに正反対のことを納得させたいと思います.それは、技術革新が減速しているだけでなく、何十年も続いています。 「イノベーションが減速しているという考えは、これまでに言われた中で最も愚かなことの 1 つです」と言いました。 懐疑的であるのは当然のことです。結局のところ、歴史上の偉大な思想家の多くは、テクノロジーの未来を予測する際に間違っていることが証明されています。たとえば、ノーベル賞を受賞した物理学者のケルビン卿は、1900 年に 「物理学で発見されるべき真に新しいものは何も残っていない」と宣言しました。 それから 1 世紀余りが経ち、量子物理学と核兵器が登場しました。 私たちの周りの世界を見ると、過去 60 年間の進歩に圧倒されずにはいられません。ポケットの中のコンピューター、スイス アーミー ナイフ アプリ、AI 駆動の自動車はどれも素晴らしいものですが、私たちの生活をそれほど変えたようには見えません。 私たちの車、飛行機、公共インフラ、工場、食糧供給、抗生物質はすべて、1960 年の改良版です。ほとんどすべての主要なエネルギー生成技術は、1 世紀以上前に作成されました。 燃焼タービンは 1791 年以来、燃料電池は 1842 年以来、水力発電タービンは 1878 年以来、そして 1883 年以来太陽電池の力を利用してきました。 . 1970 年から 2020 年に移行すると、コンピューティングと遺伝子工学に加えて、それまでの数十年と比較して革新的なブレークスルー ていることに気付かずにはいられません。 が欠け 反論は次のようになります: ちょっと待って、「コンピューティング以外」とはどういう意味ですか?革命的な進歩 見られた分野をどうして無視できるのですか？ が 容量、パフォーマンス、およびコストが桁違いに増加することは別として。すべての通信に革命をもたらします。地球上のすべての人間を結びつけ、世界中のすべての知識と文化をすべてのポケットに入れます。 反論への反論は単純です。コンピューティングは 領域にすぎません。しかし、以前は革命的な変化が 分野で同時に起こっていました。 1 つの 複数の これを大局的に見ると、1870 年から 1920 年にかけて、驚くべき発明と進歩が見られました。発電機、電気モーター、電球を手に入れました。電話、ワイヤレス、蓄音機、フィルム。最初の自動車と飛行機。そして、それらを構築するための組立ライン。 また、最初の合成プラスチック (ベークライト)、パナマ運河、ハーバー ボッシュ法、細菌理論、およびその公衆衛生への応用も見てきました。 1920 年から 1970 年の間には、信じられないほどの変化と技術の進歩ももたらされました。ラジオとテレビが発明され、レーダーとコンピューターが開発され、プラスチックが作成されました。 大量生産は消費財の爆発的な増加につながり、ペニシリンの時代は抗生物質の黄金時代の到来を告げました。農業におけるノーマン・ボーローグの緑の革命は、私たちが食物を育てる方法を変え、原子力は私たちがエネルギーを生み出す方法を変えました。 州間高速道路網が建設され、ジェット機が開発され、人類が月に着陸しました。 これらの発明と進歩はすべて、今日の私たちの世界を形作り、社会に大きな影響を与えてきました。比較すると、過去 50 年間は平凡に見えます。 異なる時代の進歩を比較するとき、意味のある方法を見つけるのは驚くほど難しい.その理由の 1 つは、特定の科学的発見の影響を測定することがいかに難しいかということです。 しかし、技術革新は経済成長と強く 傾向があります。 1970 年代以降、GDP 成長率と世界経済生産量は年々急速に減少しており、減速の はほとんどないため、 国と世界経済の実質 GDP 成長率を見ることが非常に懸念されるのはそのためです。 相関する 兆し 先進 今、私たちは「より暗いタイムライン」に入っているように感じます. 検索エンジンを概念化した最初の 1 人であるアメリカのエンジニアである Vannevar Bush は、有名な次のように述べて います。そしてそれを拡張します。そして、この種の大惨事は間違いなく私たちのいたるところで繰り返されており、真に重要な成果が取るに足らないものの塊の中で失われています。」 ヴァネヴァーがここで何かに気づいたように感じずにはいられません。気候変動はその好例です。それは私たちの惑星にとって最大の脅威であり、それに対抗するために使用できるテクノロジーはたくさんありますが、私たちが行っていることは驚くほど少ないのです。 問題を理解して解決するための要素はすべて揃っていますが、その知識を最適に発見して適用する能力は限られています。 私が医師としてのキャリアを辞めた理由の 1 つは、医学研究とその実用化を進める方法を見つける手助けをしたかったからです。 現在は、研究者が学術情報の膨大なリポジトリをナビゲートし、知識を適用する機会を特定するのに役立つ AI ツールと検索エンジンの構築に日々を費やしています。 私は、常にリスクを冒して新しい技術を革新している世界、つまり、社会の次の大きな課題にいつでも立ち向かう準備ができている世界に住みたいと思っています。 私たちのツールのせいで、研究者が世界を変える可能性のある新しいソリューションを開発する機会を逃したという考えは壊滅的です. この記事では、社会における技術革新が過去 1 世紀にわたって衰退した理由と、私たちを軌道に戻すために何ができるかを探ります。 イノベーションの減速の証拠 オリジナル特許とコンビネーション特許の減少 イノベーションの減速に対する私の懸念を引き起こしたのは、米国特許記録のこの のチャートでした。 1 つ では、上のグラフから何がわかるでしょうか? 1970 年以来、私たちの特許活動は主に既存の技術を徐々に改善することに重点を置いてきたようです。 青い線は、反復的な改善と着実な向上に重点を置いていることを表しています。他の線は、新しいアイデアを発明し、新しい科学技術領域を発見する私たちの能力を表しています。 このデータを振り返ると、「どうしたの？」と自問するしかありません。 まあ、資本家の観点からは、それは理にかなっています。 収益性の高い、または社会に影響を与える技術変化は、まったく新しい技術を開発するのではなく、既存の技術能力の改良に由来することがよくあります ( 、 )。 Abernathy と Utterback、1978 年 Rosenbloom と Christensen、1994 年 対数を使用してデータをより互換性のあるものにする (上記) と、オリジネーションの数と技術的に斬新な組み合わせの数が現在しばらく減少しており、最近ではさらに深刻な低下が見られたことは明らかです。 これは本当に心配です。発明を 多くの研究者は、新しい技術と既存の技術の組み合わせが発明の新規性の主要な源泉であることに同意しています。 研究する ターボジェットエンジンのような急進的なイノベーションには、技術的新規性が不可欠です。ターボジェットエンジンは、粒子を放出して飛行機を加速させる反対の力を生み出すことによって、推力を生成する新しい方法を導入しました。 これは、飛行機を駆動するために抗力に依存していた典型的なプロペラ エンジンと比較して、大きな変化でした。その後数十年にわたり、いくつかの漸進的な改善により、この新しいアプローチが改良され、ジェット エンジンで前例のない性能向上が実現できるようになりました。 これにより、航空業界だけでなく、それを超えて驚異的な成長がもたらされました。 この特許データが示しているのは、引用の新しい組み合わせはめったになく、ますますまれになっているということです.1990年代には、予想よりも偶然に組み合わされた中央値の引用の組み合わせが少ない記事はわずか2.7％でした.1980年代の3.5％から減少しました. 少額で安全な研究開発費 これは、1980 年以降の研究開発の取り組みのほとんどが、私たちの生活を大幅に改善する新しいアイデアの開発ではなく、短期的な利益を動機とする改良に重点を置いてきたためであると結論付けることしかできません。 この影響はすでに世界経済全体に及んでいると思います。 前述のように、技術革新と経済成長の間の 性は非常に強く、世界銀行によると、世界の GDP 成長率 (実質 GDP としても知られ、経済の全般的な健全性の指標としてよく使用される) は全体的に減少しています。 1960 年代 の重要な世界経済。 関連 以降 失速する農業 もう一つの指標は農業です。農業は、経済全体の技術 を示す驚くほど優れた指標であることが判明しました。 的進歩 それは理にかなっています: 農産物自体はあまり変わっていません.トウモロコシの収量などは150年前と同じように測定されています. これは非常に単純な方程式です。農業の収量は、1 つのインプット (土地) がアウトプット (たとえば、トウモロコシのブッシェル) に変換される速度であり、技術の進歩は、これがどれだけ効率的に発生するかの成長率です。 これを説明するために、上の図は左側に米国のトウモロコシの平均収量をプロットし、右側にそれらの収量の 20 年間の成長率をプロットしています。 GPD の成長と新規および組み合わせ特許と同様に、1960 年代以降、作物収量の成長率が劇的に鈍化していることがわかります。 技術と農業をさらに結びつけることは、農業技術が農業以外で開発された新しい特許とアイデアに大きく依存していることの です。 証拠 上のグラフが示すように、労働力が劇的に減少している一方で、土地利用はほぼ横ばいで推移しています。これは、1940 年から 1970 年にかけての生産の大幅な増加を説明しているのは技術であることを示唆しています。 世界人口が最近 70 億人を超えたことを考えると、1970 年代以降の食料生産高の停滞は憂慮すべきものです。技術的な目新しさがなければ、世界はこれほど多くの人々を維持することはできません。 つまり、1870 年以前の人々の生活が悲惨なものだった理由のほとんどは、人口が多すぎて、すべての人を養う ができなかったからです。 こと 高価なインフラ 停滞を示すもう 1 つの指標は、インフラストラクチャのコストです。 同じものをより簡単に構築できるように、時間の経過とともにイノベーションが起こると期待する人もいるかもしれませんが、これは必ずしも真実ではありません。西側世界の多く、特に米国では、50 年前よりもインフラストラクチャの構築に費用がかかるようになっています。 たとえば、米国での州間高速道路建設の 1 マイルあたりの実際の支出は、1960 年代から 1980 年代にかけて 3 倍 に増加しました。 以上 ニューヨーク連邦準備銀行とブラウン大学の研究者による調査 は、労働者の仕事に対する賃金の引き上げや高速道路の資材価格の上昇などの「合理的な説明」を除外した場合でも、「州間高速道路のレーンマイル」を建設するためのコストが増加したことが明らかになりました。 1990 年から 2008 年の間に 5 倍に増加しました。 で 停滞の悪化 GDP 成長率の鈍化、特許記録における新しい革新的なアイデアの数の減少、作物収量の停滞、インフラストラクチャのコストの増加が組み合わさって、人類の進歩への取り組み方が何十年も根本的に間違っていたことを示唆しています。その結果は急速に私たちに追いついているかもしれません. 私は嘘をつきません。食品価格の上昇、経済の停滞、国内の燃料代、住宅費の支払いが混ざり合って生活費を押し上げる可能性が高いのは、厳しい状況です。 両方で消費者信頼感スコアが記録的に低いことから、こうしたことが将来の経済見通しにどのように影響するかについて、多くの人が同様の懸念を共有していると感じています。 英国と米国 の 問題は次のようになります。そして、社会を軌道に乗せるためには何を変える必要があるのでしょうか? イノベーションが減速している理由 さて、ほら、同じ場所にとどまるには、できる限りのランニングが必要です。別の場所に行きたい場合は、少なくともその 2 倍の速さで走らなければなりません。 — 鏡の国のルイス・キャロル イノベーションを早く始めた理由は何ですか? まず、「なぜ進捗が遅いのか？」物事を後ろ向きにアプローチしている可能性があります。おそらく、「なぜこれまでに高速なのか?」と頭を悩ませたほうがよいでしょう。または「なぜそれが存在するのですか？」。 これを理解するには、1870 年にさかのぼる必要があります。テクノロジーを使用してその中で生活するために必要な資源を抽出する能力に比べて、人口を維持することができない世界。 そのような世界では、3人に1人の女性が息子を残していませんでした。したがって、より多くの子を繁殖させたいという衝動は、すでに生きている息子がいたとしても、保険として別の息子をもうけたいという衝動に駆られました。 8,000 年から 19 世紀まで、貧困、家父長制、技術進歩の遅さにより、人類はマルサスの罠に陥り、人口増加とその結果としての資源不足によって、より優れた技術の潜在的な利益のほとんどすべてが食い尽くされました。 . 技術進歩の速度は遅かった。この時期に栄えたアイデアは、生産性を高める能力に焦点を当てたものではなく、力、詐欺、搾取、搾取のシステムの一部でした. 今日、私たちは多くのことを当然のことと考えていますが、今日の世界が存在するためには、多くのことが正しく行われなければなりませんでした。 1870 年代の初めに、これを実現するのに一役買った 3 つの極めて重要な出来事が発生しました。貴重な技術を発見して開発するための近代科学と の開発、技術を構築して展開するための の開発、および開発これらの洞察とテクノロジーを世界中に展開するための の。 産業研究所 近代的な企業 グローバル市場経済 組織化されたプログラムの支援がなければ、イノベーションは無計画で非効率的にしか生まれませんでした。 企業がこの技術を大規模に展開しなければ、最初に実施された場所以外の場所で行われた作業は大きな効果をもたらすことができませんでした.また、グローバルな貿易とコミュニケーションがなければ、発明はローカルにしか影響を与えません。 これら 3 つのエンジンがすべて連携し始めると、人類の技術進歩は 、それに伴い経済成長も年間 2 ～ 5% 増加しました。 1870 年以降、世代ごとに約 2 倍になり その後に続いたのは、核戦争の時代が幕を開けた 20 世紀半ばの大加速として知られる開発ブームであり、資源採取、人口増加、炭素排出、種の侵入と絶滅が大幅に増加し、膨大な量の金属、コンクリート、プラスチックがブームになりました。 わずか 150 年の間に、それ以前の 10,000 年よりも多くの技術的進歩がありました。実用的なアイデアが発見され、開発され、展開され、世界経済全体に前例のないほど拡散されました。 種として、私たちが社会の焦点を搾取から生産性に切り替えることに成功したことは、記念碑的な偉業にほかなりません。 この変化により、私たちは技術を開発し、1800 年以来ほとんどの人々を絶対的貧困から救い出すのに役立ってきた発見をすることができました。 アイデアが見つかりにくくなっている どうしたの？ 1970年から何が変わった？要するに、物事を発見するのがより困難になってきており、簡単に利益を上げることができる場合、私たちはリスクを冒すことをためらっています. 20 世紀初頭について注目すべきことの 1 つは、電気、内燃機関、ラジオ、電話、空の旅、組み立てライン、肥料など、多くの強力な汎用技術が大規模に展開されたことです。 これらの新しい発明は、通常、大規模な研究者チームによって作成されたのではなく、意欲的で好奇心旺盛な個人によって作成されました。 最良かつ最大のアイデアは、発見するのが簡単だったという理由だけで、すでに発見されていると主張することができます。 経済学者のブルース・ワインバーグとベンジャミン・ジョーンズは、ノーベル賞を受賞する発見をしたときの科学者の年齢を調査しました。彼らは、賞の初期に、科学者が賞を受賞した発見をしたとき、平均37歳であったことを発見しました. しかし最近では、平均年齢が 47 歳に上昇しており、これは科学者のキャリアの約 4 分の 1 の増加です。 私たちの周りの世界を観察したり、ガスに電流を流したり、X線をいじったりして、何が起こったのかを見て、社会を変えることができた時代は過ぎ去ったようです. 時が経つにつれて、私たちは非常に多くのことを学んできたので、一人の個人がそれらを長く保持して影響を与えることはできません.世界をより深く理解するには、現在のレベルの経済成長を維持するために、より多くの人、より多くの時間、お金、およびリソースが必要です。 この洞察は、アイデアベースの成長モデルから生じる経済成長を強調する次の単純な方程式でうまく説明できます。 最近の調査によると、米国の研究生産性は 1930 年代 41 分の 1 に低下しており、年間平均で 5% 以上低下しています。 から 同時に、総経済成長率は比較的安定しており（ただし、前述のように数十年にわたって低下しています）、研究数は大幅に増加しています。 これの良い例はムーアの法則です。コンピューター チップの密度が 2 年ごとに 2 倍になるという有名な研究を達成するために今日必要な研究者の数は、1970 年代初頭に だった数の 18 倍以上になります。 必要 実際、研究チームの規模は 20 世紀でほぼ 4 倍になり、その成長は現在も続いています。私たちの最も重要な機会には、影響力のある進歩を遂げるために、より多くのスキル、高価な機器、およびこれまでにない大規模なチームの研究者が必要です。 指数関数的な成長を維持するには、同じ場所にとどまるために、より速く、より速く効率的に実行する必要があります。ルイス・キャロルの『 』の赤の女王のように、同じ場所にとどまるためにできるだけ速く走らなければならない、終わりのないレースに自分自身を見つけます。 鏡の国のアリス 新しいアイデアを見つけることの難しさを相殺するために、私たちは 13 年ごとに努力を 2 倍にしなければなりません。 公的資金の減少と防御的な民間資金 同じリソースを効率化することで、競争上の優位 を高め、市場の衰退を防ぐことができるのに、新しいアイデアの開発に時間、お金、および人を投資する必要はありません。 性 それは実業家のせいではありません。それは、私たちが求めるイノベーションを私たちに提供するために設計されていることを行っているプライベートマーケットであり、現在は主にスマートフォンを中心に展開しています. 公的資金のドメインは、あまりうまくいっているようには見えません。第二次世界大戦後初めて、一次研究の大部分が米国の民間部門によって実施されるようになりました。 米国立科学財団 (NSF) による進行中の調査のデータによると、2015 年に基礎研究に費やされた 860 億ドルのうち、連邦政府機関が提供したのは でした。 44% のみ 1960 年代から 70 年代にかけて 70% を超えた連邦政府の割合は、2004 年には 61% でしたが、2013 年には 50% を下回りました。 例として農業に戻ると、農業イノベーション 現在停滞している主な理由の 1 つは、1980 年代以降の R&D へのフラットライン投資によるものです。 が 私たちの洞察によると、研究開発への投資が少ないと、イノベーション がますます小さくなる傾向があります。当然のことながら、R&D 予算が停滞していることが、現在の固定された農業生産高の増加につながっている可能性があります。 による利益 もう 1 つの懸念される指標は、リスクの高いアイデアに投資する意欲が低下していることです。 これは、 が資金を受け取るまでにかかる時間で最もよく表されています。2006 年から 2020 年にかけて、シードラウンドの資金調達段階にあるスタートアップの年齢の中央値は 0.9 年から 2.5 年に増加しました。 ベンチャー支援のスタートアップ 後期段階のスタートアップの年齢の中央値は、同じ時期に 6.8 歳から 8.1 歳に上昇しました。 された企業の場合、最初の資金調達から買収までの平均時間は、2000 年の 2 年強から 2021 年には 6.1 年へと 3 倍になりました。 買収 これらすべての要因が、経済と競争のダイナミズムの低下に寄与しています。最近の技術進歩を妨げたフリードリヒ・フォン・ハイエクの重要な要素の 1 つである を殺してしまいます。ビジネス、政府、社会全体に損害を与えます。 市場経済 なぜ気にする必要があるのか あなたがまだ私と一緒にいるなら、あなたは考えているかもしれません：わかりました。イノベーションが減速しているように聞こえますが、それでどうでしょうか。とにかく、今のところ十分なイノベーションがあるかもしれません。 私たちがすでに持っているものをよりよく理解するまで、地球や私たち自身を破壊するものをこれ以上作成しないことがおそらく最善です.その上、イノベーションが増えることで私の生活が改善されるかどうかはわかりません。 まあ、あなたはそこにポイントがあります。 来年は人間の生産性が 100% 増加しなければならないと言いたいのですが、おそらく問題は次のとおりです。 過去の世代で、私たちは明確に定義された問題を数多く解決してきました。天然痘とポリオを根絶しました。私たちは月に着陸しました。私たちはより良い車、冷蔵庫、テレビを作りました。さらに、 賢くなりました。そして、私たちの信じられないほどの成功はどのように感じましたか? IQ ポイントが最大 15 ポイント 私たちのほとんどが貧困ラインを超えて生活できるようになったにもかかわらず、社会は依然として不幸なようです。明確に定義された問題を解決しても前任者が満足しなかったとすれば、未定義の問題を解決してもより良い結果が得られる可能性は低いでしょう。 わかった。しかし、速度を落としたくても、そうする余裕はありません。 世界は多くの緊急の課題に直面しています。気候変動、表土の喪失、多剤耐性菌から増大する神経変性疾患に至るまでの病気は、そのほんの一部です。 気候変動のような問題に取り組むには、指数関数的なテクノロジーが必要ですが、それ以下ではありません。問題を解決できるのは技術革新だけです。それは、質の高い医療、教育、衛生設備、電力を地球上の最も貧しい数十億の人々に提供する方法です。 私たちは、人々が豊かさと繁栄を持続可能で道徳的な方法で体験できるようにする新しいアイデアを必要としています。そうしなければ、私たちは生物圏だけでなく、可能な限り最高のチャンスに値する将来の世代とギャンブルをしていることになります. では、アイデアがより複雑になり、開発に費用がかかるようになり、市場が漸進的な変化しか要求しない場合、私たちの将来の繁栄を確実にするために何を変える必要があるでしょうか? イノベーションの衰退傾向を逆転させる 「ボールドリック、あなたにとってルネッサンスは他人に起こったことにすぎませんよね？」 — ブラックアダー II、リチャード・カーティス 技術停滞の傾向を逆転させることは、まず停滞を認めることから始まり、単に変化が可能であると信じることで終わります. ばかげているように聞こえるかもしれませんが、「新しいアイデアを持つ」という概念は歴史的に比較的新しいものであることを忘れないでください。それでもなお、社会はこれが私たちの実際の目的地であることを理解していないほど少数の人々によって行われており、知性はその目的のための手段にすぎません. 衰退を受け入れ、大きなアイデアを探す まず、進歩を続けたいのであれば、科学は無限のフロンティアであると信じる必要があります。 確立された研究分野内の改良に最近焦点を当てていることは、この目標を見失いつつあることを示唆しています。単純で漸進的な研究では不確実性があまり生じませんが、革新的な研究は、独自の根本的な問題を伴うまったく新しい研究分野につながる可能性があります。 たとえば、チップ設計者、遺伝学者、または AI 研究者であれば、研究の次のステップをかなり確実に想像できます。 しかし、このアプローチからより革新的なモデルに移行するには、失敗の可能性が高く、奇抜で不確実なアイデアに取り組んでいる人々に報酬を与える必要があります。 ほとんどの研究資金提供者はこれに満足していませんが、政府の資金提供はその違いを補うことはできません.そしてすでに、組織は新しい研究に十分な支出をしていません。 選択肢の 1 つは、特定の規模の組織が R&D 予算の一部を新しい研究に投資することを法律で義務付けることです。 多様な専門家のチームを構築する 「技術の進歩には、なじみのないものや風変わりなものに対する寛容が何よりも必要です。」 — Joel Mokyr、富のレバー 次に、増大する知識の負担の問題に取り組む必要があります。より多くの問題が解決されると、残りの問題を解決するために追加の知識が必要になります。これは、必要な知識が増えるほど、問題の解決が難しくなるという悪循環を生み出します。 知識の重荷に対する現在の対応は、ますます専門化された分野を開発し、ますます専門化された専門家がそれらを占有することです。実際、これが技術的新規性の低下の最大の原因の 1 つであっても不思議ではありません。 多くの場合、斬新なブレークスルーにつながるさまざまな分野のアイデアを組み合わせる方法です。 たとえば、レオナルド ダ ヴィンチや、最近ではスティーブ ジョブズなど、欧米で最も多作なアイドルは、芸術と科学を組み合わせて驚くほど新しい発明を生み出したことで知られています。 専門化は学際的アプローチのアンチテーゼですが、残念なことに、それは現代世界の必要悪です。 私の仕事でも、成功するためには 1 つまたは 2 つのことをうまくやることに集中しなければならないとよく言われます。上司が間違っていると言っているわけではありません — 実際、それは非常に良い昇進のアドバイスです — しかし、社会レベルではひどいものです. 一度に 1 つの分野に焦点を当てるのではなく、ある知識ドメインから別の知識ドメインに適用できるパターンに焦点を当てる必要があります。これにより、世界をより正確に把握し、その機会をより適切にナビゲートできるようになります。 この問題の解決策の 1 つは、類似した専門知識を持つ新しい従業員をどんどん採用するのではなく、共通の目標を持つ専門家のグループを採用することです。すべての問題を解決するために必要なすべてのスキルを個人が持つことは期待できないため、チームはビジネスの成功に不可欠です。 学際的なチームは理想的です。チームは、さまざまな視点と能力が連携しなければ機能しません。相互受粉するさまざまなスキルのブレンドから得られるソリューションは、どの分野よりもはるかに強力です。 私たちの仕事をより斬新なものにしたい場合は、アーティストや哲学者を雇ってエンジニアのチームに参加させてください。私たちをさまざまな視点にさらすことで、創造性を育むのに役立ちます。それらの視点が としても、創造性を向上させるのに役立ちます。 間違っていた 真の反対意見を奨励するのは難しい場合がありますが、常に元気づけられます。脳細胞を目覚めさせる優れた方法があります。 もっと面白い人になろう 多様なチームがイノベーションを促進することは確かですが、十分ではありません。マーク・トウェインが言ったように、 私たちは常に他人に頼って、世界に対する新しい視点を得ることができるわけではありません。 「私は学校が私の教育の邪魔になったことは一度もありません。」 そのためには、どんなトピックが私たちの道を横切るかにかかわらず、一般的に興味を持っている必要があります. 気分を良くし、学び、成長する機会を与えてくれる人々との関係を築くことは不可欠です。好奇心が強いとき、私たちは自分の周りの世界にもっと疑問を抱く傾向があります。 これは、私たちの周囲を見て、「 」と自問するのと同じくらい簡単です。これを行う方法についてさらに詳しいガイダンスが必要な場合は、Rob Walker の本 を強くお勧めします。 これが存在するために、世界で何が真実だったに違いないのか The Art of Noticing 一緒に近づこう 考慮すべきもう 1 つの要因は、一緒に働く人々と物理的に近くにいることです。ハーバード大学医学部の研究者である Isaac Kohane は、35,000 を超える査読済み論文を分析した研究を発表し、物理的に近い共著者によって書かれた論文は、より高い品質になる傾向があることを発見しました。 リモートでのコミュニケーションがますます増えている世界では、MIT の Building 20 のような場所で行われた重要な科学的進歩のように、互いに 10 メートル 作業している科学者によって一貫して最高の研究が生み出されていると聞くと心配になります。 以内で Building 20 は、共同イノベーションの伝説的な場所です。戦後の数十年間、そこで働いていた科学者たちは、高速写真の進歩からマイクロ波の背後にある物理学の開発まで、驚くべき一連のブレークスルーを開拓しました。 Building 20 は Bose Corporation のインキュベーターとして機能し、最初のビデオ ゲームとチョムスキー言語学を生み出しました。 スチュワート ブランドは著書「How Buildings Learn」の中で、ビル 20 を「ロウ ロード」構造の例として挙げています。これは、お互いの仕事についてほとんど知らなかったグループが偶然に集まったような、異常で創造的で混沌としたグループ ダイナミクスを発達させることができます。 . 建物 20 は、グループの構成が正しい場合 (さまざまな視点を持つ十分な数の人々が予測不可能な方法で互いに衝突する場合)、グループのダイナミクスが自分自身を処理することを示しています。 Apple の元 CEO である Steve Jobs は、新しい宇宙船キャンパスのコンセプトを発表した際に、対面での偶然の出会いのために設計されたオープン スペースの利点について語りました。 Building 20 のようなクリエイティブな環境を作ることは、Apple がスタッフにカリフォルニアのオフィスへの復帰を強く求めている主な理由の 1 つです。 機械を恐れるな 私たちは人工知能に対する恐怖を克服しなければなりません。 つまり、インテリジェントなマシンが私の仕事を引き継いだり、知識労働を行ったり、新しいものを発明したりするのに十分な能力を持っていればよかったのですが、私たちはそれにほど遠いようです. これを視野に入れていきます。あなたが古代ギリシャに戻り、超インテリジェントな AI を起動し、人間の知識をすべて与えて、月に着陸する方法を尋ねたとしましょう。 AI は、「月に着陸することはできません。月は空に浮かぶ神です。」 おそらくあなたが期待できる最良の答えは、寺院を建てて祈りを始めるようにという指示です. 私が言いたいのは、AI は常に知っていることだけに制限されるということです。航空会社が存在しない場合、機械が航空会社を開始する可能性は低いです。 しかし、AI の無能さには心強いものがあります。人間の創造的なプロセスには、科学では捉えきれない特別な何かがあることを思い出させてくれます。 私たちは AI を恐れるべきではなく、AI をアシスタントとして活用することを加速し、私たちが最も得意とすること、つまり奇妙になり、創造的かつ自信を持ってアイデアを探求できるようにします。 革新には複数の知識の最前線にいる必要があることはわかっていますが、情報の過負荷がそのような偉業を困難にしています。しかし、人工知能ツールがギャップを埋めるのに役立つとしたらどうでしょうか? たとえば、現代の最も偉大な物理学者、芸術家、哲学者を対象に訓練された言語モデルを読み込んで、自分のアイデアや作業を調べてもらうことができたらどうでしょうか? これは、人間と人工知能を融合させた AI システムであり、人間が AI 情報を提供し、AI が人間にアイデアを提供し、プロセスを自動化および合理化する方法を見つけます。 AI エージェントは私たちを超知的にすることはできないかもしれませんが、歴史の教訓から知識を私たちに伝えることはできます。一種の超歴史です。 チェスはその好例です。一部の若者は、先祖のやり方ではなく、AI エージェントの影響を受けたスタイルでゲームをプレイしています。プレーヤーは、人間の伝統が譲歩を示唆する、奇妙で型にはまらないプレーのパターンに従います。 より創造的な面では、MidJourney などの画像生成ツールにより、新しいアイデアを試し、新しい形の創造性を探求することが可能になりました。その好例は、 が MidJourney を使用して、奇妙で説得力のあるコンセプトと素材を使用して建物を設計したことです。 Hassan Ragab このようなソリューションにより、人類がお茶を淹れるよりも短い時間でビデオ、音楽、3D モデル、さらにはシミュレーションを作成できるようになったときに、どのような創造性が解き放たれるか誰にもわかりません。 孤独な天才の台頭 2.0 最後に、意欲の高い個人が好奇心を探求し、アウトプットをより効果的に適用する方法を見つけるよう奨励することを検討する必要があります。 Joel Mokyr は、 「発明は個人のレベルで発生し、個人の創造性を決定する要因に対処する必要がある」と主張しています。 何十年にもわたる研究は一貫して、ブレインストーミング グループは、一人で作業し、後でアイデアをプールする同数の人々よりもはるかに少ないアイデアしか考えていないことを示しています。 ワシントン大学の心理学者であるキース・ソーヤーは、この科学を次の ように要約しています。 個人の着想からプールされた斬新なアイデアは、新しいツールのようなものです。古い問題を新しい方法で見たり、古い問題に新鮮な視点でアプローチしたりできます。直感に反するほど良い。これは、私たち個人が新たな機会を特定する可能性が高くなることを意味します。 やる気のある個人が好奇心を探求し、より創造的になるのを助けるツールが必要です。 エジソンは、商業的に実行可能な電球を開発するためにかかった 10,000 回の試行について尋ねられたとき、 と答えたと言われています。 「10,000 回失敗したことはありません。うまくいかない方法を 10,000 回見つけました」 信念を検証するために何年もの努力を費やす必要なく、10 分の 1 の時間で 10,000 回のアイデアのシミュレーション、描画、および探索を可能にする AI ツールが必要です。 天才は個々の輝きから始まります。単一のビジョンがイノベーションにつながることもありますが、創造性を実現するにはチームワークが必要です。 思考を閉じてプロトピアになる 冒頭で、ケルビン卿が物理学は自然な終わりに達したと主張したと報告されていることを述べました。 1900 年には、彼の予言は嘲笑と軽蔑さえ受けました。 私は似たような発言をすることの皮肉を十分に認識していますが、当時のケルビン卿と同じように間違っていることを願っています. イノベーションの減速の背後にある理由を認識して理解することで、すべての分野や業界でよりリスクの高い、より大きな賭けを促すシステムの実装を開始できることを願っています。 そうして初めて、現在の生活水準を維持しながら、より持続可能にすることが期待できます。 リスクを冒して失敗から学ぶ姿勢があれば、継続的なイノベーションを達成できると私は信じています。 Steve Jobs の次の言葉は正しかった 。後ろ向きにしか繋げられない。」 彼が言いたかったのは、将来に大きな影響を与えるために必要な経験を蓄積するために、私たちは自分の利益に従い、喜んで失敗する必要があるということでした. これは挑戦的です、私は知っています。私たちの個々の行動が世界にどのように影響を与えるかを理解するのは難しいかもしれません.しかし、そのような楽観主義はナイーブでもユートピアでもないことを覚えておくことが重要です。それはプロトピアです—漸進的な改善へのゆっくりした行進。 私たちの行動は重要です。 時々、進歩の話は起こらないことについてです。進歩とは、今日死ななかった92歳、通学途中に強盗に遭わなかった少年、30歳の男性と結婚していない12歳の少女のことです。 文明の優れた部分はしばしば見過ごされますが、それは戦う価値がないという意味ではありません。悪いことはすぐに起こりますが、良いことには時間がかかります。ことわざにあるように ます。 、悪魔は常に急いでい 世界をより良い場所にしたいのであれば、物事を改善する方法が常にあるという希望を持ち続けなければなりません。それは、大局的に考え、新しいソリューションを開発し、私たちのイノベーションを将来の世代と共有することを意味します。 成功への鍵は、天才であることや幸運になることではなく、挑戦するという選択をすることです。 前に進むには、巨人の肩の上に立ち、見上げて賞賛するだけでなく、どこまで行けるかを試す必要があります。 ここでは、多くの幸せな未来の発明をお祈りしています。 彼が近代文明についてどう思うか尋ねられたとき: 「それは良い考えだろう」 — マハトマ・ガンディ