TED日本語 - マニュエル・リマ: 人類の知識を表す視覚的表現の歴史


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TED日本語 - マニュエル・リマ: 人類の知識を表す視覚的表現の歴史

TED Talks


A visual history of human knowledge


Manuel Lima




Over the past 10 years, I've been researching the way people organize and visualize information. And I've noticed an interesting shift.

For a long period of time, we believed in a natural ranking order in the world around us, also known as the great chain of being, or "Scala naturae" in Latin, a top-down structure that normally starts with God at the very top, followed by angels, noblemen, common people, animals, and so on. This idea was actually based on Aristotle's ontology, which classified all things known to man in a set of opposing categories, like the ones you see behind me. But over time, interestingly enough, this concept adopted the branching schema of a tree in what became known as the Porphyrian tree, also considered to be the oldest tree of knowledge.

The branching scheme of the tree was, in fact, such a powerful metaphor for conveying information that it became, over time, an important communication tool to map a variety of systems of knowledge. We can see trees being used to map morality, with the popular tree of virtues and tree of vices, as you can see here, with these beautiful illustrations from medieval Europe. We can see trees being used to map consanguinity, the various blood ties between people. We can also see trees being used to map genealogy, perhaps the most famous archetype of the tree diagram. I think many of you in the audience have probably seen family trees. Many of you probably even have your own family trees drawn in such a way. We can see trees even mapping systems of law, the various decrees and rulings of kings and rulers. And finally, of course, also a very popular scientific metaphor, we can see trees being used to map all species known to man. And trees ultimately became such a powerful visual metaphor because in many ways, they really embody this human desire for order, for balance, for unity, for symmetry.

However, nowadays we are really facing new complex, intricate challenges that can not be understood by simply employing a simple tree diagram. And a new metaphor is currently emerging, and it's currently replacing the tree in visualizing various systems of knowledge. It's really providing us with a new lens to understand the world around us. And this new metaphor is the metaphor of the network. And we can see this shift from trees into networks in many domains of knowledge.

We can see this shift in the way we try to understand the brain. While before, we used to think of the brain as a modular, centralized organ, where a given area was responsible for a set of actions and behaviors, the more we know about the brain, the more we think of it as a large music symphony, played by hundreds and thousands of instruments. This is a beautiful snapshot created by the Blue Brain Project, where you can see 10,000 neurons and 30 million connections. And this is only mapping 10 percent of a mammalian neocortex. We can also see this shift in the way we try to conceive of human knowledge.

These are some remarkable trees of knowledge, or trees of science, by Spanish scholar Ramon Llull. And Llull was actually the precursor, the very first one who created the metaphor of science as a tree, a metaphor we use every single day, when we say, "Biology is a branch of science," when we say, "Genetics is a branch of science." But perhaps the most beautiful of all trees of knowledge, at least for me, was created for the French encyclopedia by Diderot and d'Alembert in 1751. This was really the bastion of the French Enlightenment, and this gorgeous illustration was featured as a table of contents for the encyclopedia. And it actually maps out all domains of knowledge as separate branches of a tree.

But knowledge is much more intricate than this. These are two maps of Wikipedia showing the inter-linkage of articles -- related to history on the left, and mathematics on the right. And I think by looking at these maps and other ones that have been created of Wikipedia -- arguably one of the largest rhizomatic structures ever created by man -- we can really understand how human knowledge is much more intricate and interdependent, just like a network.

We can also see this interesting shift in the way we map social ties between people. This is the typical organization chart. I'm assuming many of you have seen a similar chart as well, in your own corporations, or others. It's a top-down structure that normally starts with the CEO at the very top, and where you can drill down all the way to the individual workmen on the bottom. But humans sometimes are, well, actually, all humans are unique in their own way, and sometimes you really don't play well under this really rigid structure.

I think the Internet is really changing this paradigm quite a lot. This is a fantastic map of online social collaboration between Perl developers. Perl is a famous programming language, and here, you can see how different programmers are actually exchanging files, and working together on a given project. And here, you can notice that this is a completely decentralized process -- there's no leader in this organization, it's a network.

We can also see this interesting shift when we look at terrorism. One of the main challenges of understanding terrorism nowadays is that we are dealing with decentralized, independent cells, where there's no leader leading the whole process. And here, you can actually see how visualization is being used. The diagram that you see behind me shows all the terrorists involved in the Madrid attack in 2004. And what they did here is, they actually segmented the network into three different years, represented by the vertical layers that you see behind me. And the blue lines tie together the people that were present in that network year after year. So even though there's no leader per se, these people are probably the most influential ones in that organization, the ones that know more about the past, and the future plans and goals of this particular cell.

We can also see this shift from trees into networks in the way we classify and organize species. The image on the right is the only illustration that Darwin included in "The Origin of Species," which Darwin called the "Tree of Life." There's actually a letter from Darwin to the publisher, expanding on the importance of this particular diagram. It was critical for Darwin's theory of evolution. But recently, scientists discovered that overlaying this tree of life is a dense network of bacteria, and these bacteria are actually tying together species that were completely separated before, to what scientists are now calling not the tree of life, but the web of life, the network of life.

And finally, we can really see this shift, again, when we look at ecosystems around our planet. No more do we have these simplified predator-versus-prey diagrams we have all learned at school. This is a much more accurate depiction of an ecosystem. This is a diagram created by Professor David Lavigne, mapping close to 100 species that interact with the codfish off the coast of Newfoundland in Canada. And I think here, we can really understand the intricate and interdependent nature of most ecosystems that abound on our planet.

But even though recent, this metaphor of the network, is really already adopting various shapes and forms, and it's almost becoming a growing visual taxonomy. It's almost becoming the syntax of a new language. And this is one aspect that truly fascinates me. And these are actually 15 different typologies I've been collecting over time, and it really shows the immense visual diversity of this new metaphor. And here is an example. On the very top band, you have radial convergence, a visualization model that has become really popular over the last five years. At the top left, the very first project is a gene network, followed by a network of IP addresses -- machines, servers -- followed by a network of Facebook friends. You probably couldn't find more disparate topics, yet they are using the same metaphor, the same visual model, to map the never-ending complexities of its own subject. And here are a few more examples of the many I've been collecting, of this growing visual taxonomy of networks.

But networks are not just a scientific metaphor. As designers, researchers, and scientists try to map a variety of complex systems, they are in many ways influencing traditional art fields, like painting and sculpture, and influencing many different artists. And perhaps because networks have this huge aesthetical force to them -- they're immensely gorgeous -- they are really becoming a cultural meme, and driving a new art movement, which I've called "networkism." And we can see this influence in this movement in a variety of ways. This is just one of many examples, where you can see this influence from science into art. The example on your left side is IP-mapping, a computer-generated map of IP addresses; again -- servers, machines. And on your right side, you have "Transient Structures and Unstable Networks" by Sharon Molloy, using oil and enamel on canvas. And here are a few more paintings by Sharon Molloy, some gorgeous, intricate paintings.

And here's another example of that interesting cross-pollination between science and art. On your left side, you have "Operation Smile." It is a computer-generated map of a social network. And on your right side, you have "Field 4," by Emma McNally, using only graphite on paper. Emma McNally is one of the main leaders of this movement, and she creates these striking, imaginary landscapes, where you can really notice the influence from traditional network visualization.

But networkism doesn't happen only in two dimensions. This is perhaps one of my favorite projects of this new movement. And I think the title really says it all -- it's called: "Galaxies Forming Along Filaments, Like Droplets Along the Strands of a Spider's Web." And I just find this particular project to be immensely powerful. It was created by Tomas Saraceno, and he occupies these large spaces, creates these massive installations using only elastic ropes. As you actually navigate that space and bounce along those elastic ropes, the entire network kind of shifts, almost like a real organic network would.

And here's yet another example of networkism taken to a whole different level. This was created by Japanese artist Chiharu Shiota in a piece called "In Silence." And Chiharu, like Tomas Saraceno, fills these rooms with this dense network, this dense web of elastic ropes and black wool and thread, sometimes including objects, as you can see here, sometimes even including people, in many of her installations.

But networks are also not just a new trend, and it's too easy for us to dismiss it as such. Networks really embody notions of decentralization, of interconnectedness, of interdependence. And this new way of thinking is critical for us to solve many of the complex problems we are facing nowadays, from decoding the human brain, to understanding the vast universe out there. On your left side, you have a snapshot of a neural network of a mouse -- very similar to our own at this particular scale. And on your right side, you have the Millennium Simulation. It was the largest and most realistic simulation of the growth of cosmic structure. It was able to recreate the history of 20 million galaxies in approximately 25 terabytes of output. And coincidentally or not, I just find this particular comparison between the smallest scale of knowledge -- the brain -- and the largest scale of knowledge -- the universe itself -- to be really quite striking and fascinating. Because as Bruce Mau once said, "When everything is connected to everything else, for better or for worse, everything matters."

Thank you so much.


私は10年以上に渡って 人間が情報を構造化し 視覚化する方法について研究してきて 興味深い変化に気付きました

かなり長い間 人間は 世界に自然な序列があると 信じていました これは「存在の大いなる連鎖」 ラテン語で“Scala naturae”として知られます トップダウン構造になっていて 普通は神を頂点に 天使 貴族 ― 庶民 動物などと 続きます この発想はアリストテレスの 存在論に基づいていて 人間が知るあらゆる事物を 対立するカテゴリーに分類しました ご覧の通りです 一方 面白いことに 時が経つにつれ この発想に 枝分かれした ツリー構造が取り入れられて 「ポルピュリオスの樹」として 知られるようになりました これは「知識の樹」の中でも 最も古いものです

ツリー構造は情報を伝える上で とても強力な比喩であることから 次第に 様々な知識の体系を 図で表す時に使う 重要な伝達手段になりました 道徳を描くためにも ツリー構造が使われ 「美徳の樹」と「悪徳の樹」が よく知られています これは中世ヨーロッパの 美しい図です 血族関係を表すためにも ツリー構造が使われ いろいろな血縁を表します 家系を表すためにも この構造が使われますが 樹形図の原型として 最も有名なものでしょう 皆さんも 家系図を 見たことがある方は多いでしょう こんな風に描かれたものを 持っている方も多いかも知れません また 法律を表すのに ツリー構造を使うことさえあります 王や支配者による 様々な布告や決定を表しています そして最後に よく知られている 科学の比喩 すなわち 人類が知る あらゆる生物を表すために この構造を使うこともあります 最終的に ツリー構造は 強力な視覚的な比喩になりました 秩序やバランス 統一感や対称性といった 人間の志向を 様々な面で具体化しているからです

ところが現在 私たちは 単純な樹形図では理解できない 複雑で込み入った 新しい課題に直面しています そこで現在 新たな比喩が出現し 様々な知識体系を視覚化する際に 樹形図にとって代わりつつあります この比喩は 私たちを取り巻く世界を 理解する新しい視座を与えてくれます この新たな比喩こそ ネットワークの比喩なのです ツリーからネットワークへと 転換する様子は 多くの知識領域で見られます

このような転換は 脳を理解する方法でも見られます かつて私たちは 脳をモジュール型で 集中型の器官であり ある特定の領野が 一連の振舞いや 行動の原因だと考えていました しかし 脳の理解が進むにつれ まるで何百 何千もの楽器が奏でる 壮大なシンフォニーのように 捉えるようになったのです この美しい画像はブルー・ブレイン・ プロジェクトで製作されました ここには1万のニューロンと 3千万の結合が見えます これでも哺乳類の大脳新皮質の わずか1割を描いているに過ぎません さらに 転換の様子は 知識構造を捉える際にも見られます

この見事な「知識の樹」 あるいは「科学の樹」は スペインの学者 ラモン・リュイによるものです リュイは実際 樹木としての科学という 比喩を生んだ先駆者でした 私たちは この比喩を 毎日のように使っています 「科学から生物学が 枝分かれしてきた」とか 「遺伝学が枝分かれしてきた」と言います ただ 私が最も美しい 知識の樹と考えているのは 1751年にディドロとダランベールが フランスの百科全書に描いたものです まさにフランス啓蒙思想の拠り所です この豪華なイラストは 百科全書の目次として 採用されました あらゆる分野の知識が 一つ一つ樹の枝として 描かれています

ただ知識とは はるかに複雑なものです これはWikipediaの 項目相互のリンクを表しています 左は「歴史」に関するもの 右は「数学」です この2つのマップや Wikipediaについて 制作された他のマップは 人類が生んだリゾーム状構造で 最大規模のものでしょうが それを見ると人間の知識が まるでネットワークのように 複雑に依存し合っているのがわかります

さらに 興味深い転換が 人間の社会的な繋がりを 描く場合にも見られます これは よくある組織図です 皆さんも 自分の会社などで こんな図を 見たことがあるでしょう 階層構造になっていて 普通は CEOを頂点にして 最底辺にいる個々の社員まで 下へ辿っていくことができます ただ人間は誰でも それぞれの個性があり このような固定した構造では うまくいかないこともあります

ただ インターネットは この枠組みを大幅に変化させます これはPerlプログラマーの オンライン上の協働を表した 素晴らしいマップです Perlは 有名なプログラミング言語です これでわかるのは 多様なプログラマーが どうファイルを交換し プロジェクトで協力し合っているかです また ここに表れているのは 完全に分散したプロセスであり 組織にリーダーはいません ネットワークなのです

さらに 興味深い転換は テロリズムにも見られます 現在のテロリズムを理解する際に 大きな課題となるのは 分散し 独立した小さな組織を 扱う必要がある点です プロセス全体を率いる リーダーはいないのです どのように視覚化しているか 実際に見てみましょう この図は 2004年の マドリード列車爆破事件に関わった テロリストを全員 示しています この図では ネットワークを 3つの年で区切り それぞれの年を 垂直の平面で表しています ネットワークを構成する人間は 年ごとに表し 青いラインでつないでいます 確かに 特定のリーダーは不在ですが 組織で最も影響力が大きいのは おそらく彼らでしょう 彼らこそ 経過と今後の計画 そして 組織の目的を熟知しているのですから

ツリーからネットワークへと 転換する様子は 生物の種を分類し 体系化する方法にも表れています 右の図は ダーウィンが 『種の起源』に載せた唯一の図で 「生命の樹」と名付けたものです 実はダーウィンが出版社に宛てた 手紙が残っていて この図の重要性が 詳しく説明されています 進化論には不可欠だったのです しかし近年 科学者は ある発見をしました この生命の樹を覆い尽くすような バクテリアのネットワークが存在し このバクテリアが 以前は ばらばらに分類された種を 現在 科学者が「生命のウェブ」や 「生命のネットワーク」と呼ぶものに 結びつけていることを発見したのです

そして最後に 転換は 地球の生態系の捉え方にも 表れています 私たちが学校で学んだ 単純な捕食者と被食者の図も もう有効ではありません これが より正確な生態系の図です これはデビッド・ラヴィーン教授が 製作したもので カナダのニューファンドランド島沖の 100種近くの生物と タラとの関わりを描いたものです これでやっと 地球にあふれる 生態系の複雑で相互依存的な性質を 捉えることができるようになりました

こういったネットワークの比喩は 最近現れたものですが すでに様々な姿と形式を備え 有力な視覚的分類法になりつつあります 新たな言語の文法になりつつあるのです これが 私が惹かれる側面のひとつです これは長期に渡って私が集めた 15種類の類型で この新しい比喩が 視覚的に 極めて多様なことを示しています 例をお見せしましょう 上の行は「放射状収束」で ここ5年で とてもポピュラーになった 視覚化モデルです 上の行の一番左にある 最初のプロジェクトは遺伝子ネットワーク その次がIPアドレス つまりPCやサーバのネットワーク その次がFacebookの 友達のネットワークです これほど異質なテーマも そうはないでしょうが これらは同じ比喩 同じ視覚モデルを使って そのテーマに関する無限の複雑性を 描き出しています 私が集めているネットワークの 視覚的分類法は増え続けていますが その事例をいくつかご覧ください

ネットワークは単なる 科学の比喩ではありません 研究者や科学者が デザイナーとして たくさんの複雑なシステムを描こうとし 絵画や彫刻といった 伝統的な芸術の分野や たくさんの多様な芸術家に 様々な面で影響を与えています そして ネットワークが持つ 美的影響力は大きく 非常に美しいので 文化的なミームになり 新しい芸術運動を牽引しています 私は「ネットワーキズム」と名付けました この芸術運動の中に 様々な影響が見られます これは 多数の例の1つに過ぎませんが 芸術が科学から影響を 受けていることがわかるでしょう 左はIPマッピングの例で コンピュータで生成したIPアドレス つまりサーバやPCの図です 右の作品は シャロン・モロイの『一過性の構造と 不安定なネットワーク』です キャンバスに 油彩とエナメルで描いています これらもシャロン・モロイの作品で すごく美しい 複雑な絵です

もう1つ 科学と芸術が交雑する 興味深い例を お見せします 左は『オペレーション・スマイル』です SNSからコンピュータで 生成した図です 右はエマ・マクネリー作『Field 4』 紙にグラファイトだけで描いています エマ・マクネリーは この芸術運動の 主導者の1人で こういう印象的な想像上の風景を描きます 従来のネットワークの視覚化から 影響を受けていることがわかるでしょう

ただネットワーキズムは 二次元だけの運動ではありません これは 私が大好きな この新しい運動における プロジェクトの1つです タイトルがすべてを物語っています 『蜘蛛の糸についた水滴のように ― 糸に沿って形成される銀河』です 私は このプロジェクトに 壮大な力強さを感じます 作者トマス・セラチーノは この広大な空間を使って ゴムロープだけで 巨大なインスタレーションを制作しました この空間の中を移動しながら ロープを弾ませていくと まるで本物の有機ネットワークのように ネットワーク全体が動きます

これはネットワーキズムを 新たな高みに引き上げた例です 日本の芸術家 塩田千春の作品で タイトルは 『In Silence』です セラチーノ同様 彼女も部屋を ゴムロープや黒い毛糸や糸の 緻密なネットワークで埋め尽くし 作品の多くで ご覧のように 時には物体を取り込み 時には 人間さえ取り込みます

ただネットワークは 単なる新しいトレンドではなく そう簡単には片付けられません ネットワークは分散化や 相互接続や相互依存といった 概念を具現化しています この新しい思考法は 現在 私たちが直面する多くの複雑な問題 すなわち脳の解読から 広大な宇宙の理解に至る 問題を解決するために不可欠なのです 左はマウスの神経ネットワークの画像です この縮尺だと人間のものと よく似ています 右は「ミレニアム・シミュレーション」です これは宇宙の生成過程の シミュレーションとしては 最大規模で最も現実的なものです これは2000万個の銀河の歴史を 再現することができ およそ25テラバイトの データを出力します 偶然かどうかはさておき この2つの類似 つまり 脳という極めて小さいスケールの知識と 宇宙という極めて大きいスケールの 知識の間の類似は 私には とても印象的で 興味をそそられます なぜなら ブルース・マウの言葉の通り 「すべてが相互につながり合う場合 良くも悪くも すべてが重要」だからです



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