翻译自：**アラン・ケイ（Alan Kay）** の "The Real Computer Revolution Hasn’t Happened Yet"（本当のコンピュータ革命はまだ起こっていない）
32 年前の 1975 年、私はイタリアのコンピュータ科学 20 周年を祝うイベントに招待された数少ないアメリカ人の一人でした。私は **ゼロックス PARC** での個人コンピュータの初期成果を紹介する論文を提出しました。この数年間、私はその論文をどうにかして失くしてしまったのですが、私よりも整理整頓が得意なアタディ教授がその論文のコピーを見つけてくれました。それは今日の式典の一部として再出版されました。この講演では、その論文を振り返り、過去の仕事がどのように今日に影響を与えたのかを見てみたいと思います。しかし、私は未来の可能性について話したいので、1975 年の論文に背景を提供するための歴史的なメモをいくつか書きました。今、私たちはグローバルにネットワーク化された個人コンピュータが人類にもたらす利益について、より重要であり、かつ最も隠れた贈り物について議論を試みることができます。
過去との関連の一つは、今日、個人コンピュータ、ビットマップスクリーン、オーバーラップウィンドウ、アイコンとポインティングインターフェース、オブジェクト指向プログラミング、レーザープリンティング、イーサネット、インターネットなどの基本技術を発明した研究者たちの動機が、印刷機の最高の変革的成果から来ているということです。簡単に言えば、15 世紀の出版社は当初、コストの低い手書き文書の自動化と見なされていましたが、17 世紀には、そのいくつかの特性が重要な思想の考え方を変えるようになり、印刷機の発明時には後の重要な思想のほとんどと、それに対する考え方が存在しなかったのです。この二つの最も重要な思想は、科学の発明と社会組織の政治的新方法（いくつかの重要な例では、それ自体が科学的視点の延長です）です。
これらの思想の変化は「リテラシー」の意味も変えました。リテラシーは単に読む能力や書く能力だけでなく、書き留めて議論するのに十分重要なアイデアを流暢に扱う能力です。出版社の特異な点は、著者の文章を完全に複製できることにあり、これが非常に異なる議論の形式を生み出しました。17 世紀と 18 世紀の真の印刷革命を考える一つの方法は、共進化の中で何が議論され、どのように議論が行われたかです。現実世界がどのように構築されているか、身体的にも心理的にも、という議論は、数学をますます多く使用し、自然言語を論理的により密接で、物語のようでない形にしようとしています。
私たちが 60 年代にコンピュータについて認識した一つは、動的シミュレーションを通じて多くの重要な問題に新しい、より強力な議論の形式を提供することです。つまり、散文や数学的方程式で退屈な見解を表現するのではなく、コンピュータはこれらの主張の意味を計算し、これらの主張が価値のある現実モデルを構成しているかどうかをよりよく理解することができます。そして、もし未来の普遍的な認識がこれらの新しい主張の記述を含むことができれば、私たちは印刷術の後の次の 500 年の発明を持つことができ、それは人類の思想をより良くする可能性が高いです。
これらは確かに非常に野心的な願望です！印刷機の発明から 17 世紀の大変革まで、約 150 年の時間がかかりました。これは、より大きな社会の革命が起こったことを意味します。子供たちは成長する過程で、より一貫した形で明確な言葉で考え、議論し、学び、コミュニケーションを取る能力について異なる見解を持っています。私たちの考えは、1968 年に数学者 **セイモア・パパート（Seymour Papert）** を訪れたことから来ています。彼は子供たちのために LOGO プログラミング言語を発明し、動的なコンピュータ形式で提示されると、これらの数学が子供たちの思考方法と完全に一致することを示し始めました。
マクルーハンが 50 年代に指摘したように、新しいメディアが登場すると、それは最初に「非常に異質で異なる」という理由で拒絶されますが、もしそれが古い馴染みのある内容を受け入れることができれば、通常は徐々に受け入れられるようになります。数年（あるいは数世紀）後、そのメディアの隠れた特性が人々の思考方法の変化を引き起こし、羊の皮をかぶった狼の姿で現れることがあれば、それは大きな驚きです。これらの変化は時には有益であり（私は印刷術が有益だと思いますが、カトリック教会は同意しないかもしれません）、時にはそうでないこともあります（私はテレビが災害だと思いますが、大多数のマーケティング担当者は同意しないでしょう）。
したがって、私たちは、個人コンピュータが他のメディアを模倣する能力（ムーアの法則に従って、コストが低い）が、社会での地位を確立するのに役立つという感覚を持っています。これにより、ほとんどの人がそれが何であるかを理解するのが難しくなっています。私たちの考えは、もし私たちが子供たちに本当に重要なことを学ばせることができれば、ほとんどの人がそれが何であるかを理解するのが難しくなるということです。32 年後、私たちの研究界で発明された技術は 10 億人以上に広く使用されており、私たちは子供たちに本当に重要なことを教える方法を徐々に学んできました。しかし、真の革命が必要とする時間は、私たちが楽観的に見積もったよりも長いようです。主に古いメディアと思考パターンへの商業的および教育的関心が、個人コンピュータの発展を「紙、録音、映画、テレビの模倣」のレベルに凍結させているためです。
その間に、コンピュータが実際にできること —— シミュレーションでも議論でも —— は、科学、数学、工学、デザインの分野で受け入れられています。そして、パパートの子供たちの思考の本質を改善するというビジョンに興味を持つ人々は、実際に「強力なアイデア」を構築することで彼らの学びを助け、過去 30 年間でかなりの進展を遂げました。今では「子供たちができること」（what children can do）についての多くの言説、展示、教育があります。
コンピュータメーカー（ハードウェアおよびソフトウェアメーカー）の恥は、子供たちのために商業化された知的増幅器（intellectual amplifier）を製造していないことです。すべての機械とソフトウェアツールは主に企業向けであり、ある程度は家庭向けでもあります。
すべての機械とソフトウェアツールは主に商業向けであり、ある程度は家庭向けでもあります。これは、世界で最も壊滅的なニーズを完全に無視しています。世界の子供たちが必要としているのは、新しいアイデアと考え方です —— 子供用コンピュータは不可欠です。なぜなら、これは今子供たちがこれらの新しいアイデアを学ぶのに最適な方法だからです —— そして、書籍や他の伝統的なメディアに比べて、紙よりもはるかに安価です。
2 年前、個人コンピュータを発明した 60 年代の研究グループの数人が、世界中のすべての子供たちのために非常に安価な個人ノートパソコンを製造することを決定しました ——Dynabook。このプロジェクトは **「すべての子供にノートパソコンを」**（One Laptop Per Child）と呼ばれ、ニコラス・ネグロポンテ（Nicholas Negroponte）によって開始され、セイモア・パパートを含む新旧の研究者たちが参加し、私たちの研究所や多くの他の興味を持つデザイナーが関与し、すべてが商業的利益によって生じる巨大なギャップを回避することを目指しています。
このコミュニティは、供給者がツールや材料を持っているかどうかに関係なく、必要なものを設計し構築する意欲を持っていました。ゼロックス PARC の Alto はその良い例です。すべてのハードウェアとソフトウェアは PARC で完成し、最終的に設立された小型組立ラインは、現代の個人コンピュータの最初の 2000 台を生産しました。今日では、ほとんどのノートパソコンは台湾や中国本土で製造されており、異なるブランド（HP、Dell、Sony、Macintosh など）は同じ工場で製造されている可能性があります。したがって、自分のノートパソコンを製造したい場合は、自分のデザインを入れ、約 100 万台の注文を要求し、台湾に飛んで行けばよいのです！OLPC の目標は、機能的で安価なマシンを製造することです。したがって、ノートパソコンに支払ったお金がどこに分配されるかを見るのは非常に興味深いです。
たとえば、標準的なノートパソコンの価格の 50% は販売、マーケティング、流通、利益から来ています。OLPC は非営利団体で、各国に直接製品を販売しています。残りの 25% の価格は商業ソフトウェアから来ており、そのほとんどはマイクロソフトからです。しかし、世界中にはオープンソースおよびフリーソフトウェアコミュニティがあり、多くの点で同等であり、特にネットワークや教育環境においてはそうです。残りの支出項目には、ディスクドライブやディスプレイが含まれます。しかし、カメラやメモリスティックに使用されるフラッシュメモリは、最も安価なディスクドライブよりも安価である可能性があります（しかも、固体であるため、より堅牢です）。ディスプレイは特別な問題であり、コストが唯一の問題ではありません。第三世界の国々では、ディスプレイはより少ない電力を必要とし、直射日光の下でバックライトなしで見ることができなければなりません。OLPC の研究者であるメアリー・ルー・ジェプソン（Mary Lou Jepson）は、通常のディスプレイ（200 ピクセル / インチ）の解像度よりも高く、通常のディスプレイの 1/7 の消費電力、通常のディスプレイの 1/3 のコストの新しいタイプの平面ディスプレイを発明することで、ディスプレイの問題を見事に解決しました。
その結果、現在 170 ドルで販売されているコンピュータは、数百冊の本（その多くは動的です）を収容でき、各本の価格は約 20 セントであり、他のノートパソコンと自動的にメッシュネットワークを維持しています。このコンピュータはハードウェアおよびソフトウェアの供給者から嘲笑されていますが、彼らは今、自ら同様の安価な製品を生産し始めています（たとえば、インテルは現在「400 ドルのノートパソコン」を持っており、マイクロソフトは最近、数ドルで第三世界にソフトウェアを販売すると発表しました）。彼らが今、光明を見たと言うのは良いことですが、より可能性が高いのは、彼らが今、ただ脅威を感じて反応しているだけだということです。
非営利団体にとって、こうする利点の一つは、材料コストが下がるにつれて製造コストが下がり、すべての節約された費用が単に子供たちに渡されることです。同時に、このプロジェクトの第一段階は、2 年ちょっとの時間で完了したため、多くのカスタマイズ可能な材料が次の段階のために準備されています。利用可能なすべての技術と製造技術を活用すれば、50 ドル、あるいはそれ以下の価格のノートパソコンを製造することは完全に可能です。
もちろん、このプロジェクトのハードウェア部分はほんの一部に過ぎませんが、機能的な「100 ドルノートパソコン」を作ることは非常に挑戦的です。システムソフトウェア、最終ユーザー作成環境、教育コンテンツ、さまざまなパッケージや文書、そして最も重要なのは、子供たちが強力なアイデアを学ぶのを助けるためのメンターが必要です。
私は教育エコシステムの重要な部分に戻ります。さて、第一世界と第二世界の国々における数学と科学について、本当に数学と科学を理解している小学校の教師や親の割合が非常に小さいことに注目しましょう。ほとんどの子供たちは、この門を通過するための指導を受けていません。第三世界の国々では、知識豊富なメンターの割合は微々たるものです。
これは、苛立たしい行き詰まりを引き起こします。私が 1 分後に示すように、今や 10 歳と 11 歳の子供たちを助ける方法が知られています。彼らは強力な微積分や他の高度な数学的思考を習得しています。しかし、微積分を発明した子供はいません！現代の知識の素晴らしさは、執筆と教育の助けを借りて、天才が発明する必要がある多くのアイデア（微積分の例では、2 人の天才が必要です）が、特に才能のない広範な人々によって学ばれることができるということです。しかし、天才にとっても、真空の中で発明することは非常に困難です。（想像してみてください、あなたが紀元前 10000 年に生まれ、IQ が 500 だったとしたら。あまり多くのことは起こらないでしょう！レオナルド・ダ・ヴィンチでさえ、彼のどの車両にもエンジンを発明することはできませんでした。彼は賢かったですが、間違った時代に生きていたため、知識が不足していました。）
もし子供たちがすでに読み方を学んでいるなら、彼らはある程度大人を回避して —— 家でも学校でも —— 図書館に行き、読書から学ぶことができます。そうした例はたくさんあり、おそらく印刷革命のかなりの部分がこのようにして徐々に起こったのです。しかし、子供にとって、大人の助け（あるいは少なくとも大人の協力）がなければ、読み方を学ぶのは非常に困難です。私たちは再び指導の重要性を目の当たりにしています。アンドリュー・カーネギーがアメリカで数千の無料公共図書館を設立したとき、各図書館には特別な部屋があり、図書館員が学びたい人に読み方を教えていました！
もちろん、子供たちは特別な指導なしに、実験や知識の相互共有を通じて多くのことを学ぶことができます。しかし、演繹的数学や数学的経験に基づく科学のような人類の偉大な発明を含む例はありません。たとえば、もし私たちが安価なピアノを製造し、各教室に置いたらどうなるでしょう？子供たちはもちろん、自分たちで何かをする方法を学ぶでしょう —— これは楽しいかもしれませんし、実際に表現力があるかもしれませんが、確かに音楽の中で偉大な音楽家たちが発明したものを見逃すことになります。音楽にとっては恥ずべきことですが —— 科学や数学にとっては災害です。後者の特別なプロセスと展望（特に科学において）は、非常に重要で隠れたものであり、それらを「芸術を可能にするスキル（skills which allow the art）」として教えないことは非常に有害です。エド・ウィルソンが指摘したように、私たちの社会的興味、動機、コミュニケーション、発明の遺伝子構成は、本質的に更新世の人類です。私たちが現代文明と呼ぶものは、農業、執筆と読書、数学と科学、平等権に基づく統治などの発明によって大部分が形成されています。これらは発明するのが難しく、ガイドを通じて学ぶのが最善です。
したがって、私たちは指導の問題を解決する方法を見つけなければなりません。第三世界の国々だけでなく、第一世界と第二世界の国々も含めて。今年の秋、私たちは 500 万台の OLPC ノートパソコンを簡単に生産できますが、いくらお金をかけても、必要な知識とスキルを持つ新しい教師を 1000 人育成することはできません（部分的には、人間が必要な知識を学び、実践するのに数年かかるからです）。これは、教育が科学、技術、その他の思想の進歩に対して著しく遅れている理由の一つです。
時には、非常に小さな子供たちが良い学習環境にいるとき、彼らが何をできるかを見ると驚くべきことがあります。初期の子供の学びにおける最も重要な原則は、彼らが何をできるか、どのようなアイデアの表現方法が最も適しているか、どのような社会的環境が彼らの内なる欲望を刺激し、彼らが自分の生活する世界で能力を得たいと思うようにするかを見つけることです。
1 年生の教師ジュリア・ニシジマ（Julia Nishijima）は、15 年前に私たちが学校で出会ったとき、少し異常でした。彼女は生まれながらの数学者だからです。
私たちは彼女が正式に数学を学んだことがなく、微積分の授業を受けたことがないと考えています。しかし、彼女は正式な授業を受けたことのない才能あるジャズミュージシャンのようです。彼女は数学の音楽を本当に理解しています。
彼女は生まれながらの数学的世界観を持っており、私たちが彼女の教室で見た最も興味深いプロジェクトの一つです。彼女は子供たちに好きな形を選ばせ、その形だけを使って、次に大きな同じ形を作るというアイデアを持っています。
ここにはひし形、正方形、三角形、台形があります。
ジュリアは次に、彼女の生徒に彼らの創作物を振り返らせます。彼女は数学を科学と見なし、子供たちに興味深い数学的特性を持つ構造を創造させ、それらを分析させます。6 歳のローラン（Lauren）は、最初のタイルを作るには 1 つのタイルが必要で、タイルの総数は 1 つであることに気づきました。次の形を作るにはさらに 3 つのタイルが必要で、合計は 4 つです。
次のタイルを作るにはさらに 5 つのタイルが必要です。すぐに彼女は「そうだ、これは奇数で、毎回 2 つの差があり、私は毎回 2 を足すと次のものが得られる」と気づきました。
これらの数字の合計は平方数で、ここでは少なくとも 6×6（彼女は 7×7 かどうかはあまり確信がありません）。
ローランは非常に興味深い二つの進展を発見しました。聴衆の中の数学者や科学者はこれを認識するでしょう。
その後、教師は子供たちに彼らのプロジェクトを教室の前に持ってきて、床に置かせ、みんなでそれを見られるようにしました。子供たちは驚きました。なぜなら、すべての進展が完全に同じだったからです！
すべての子供がローランのように見える形を埋めました。これは、すべての成長の規則が完全に同じであることを意味し、子供たちは成長に関する普遍的な規則を発見しました。
この記事を読んでいる数学者や科学者は、奇数が一次微分関係として生成され、滑らかで一貫した級数を提供することを認識するでしょう —— 私たちが使用するコンピュータ数学では、これは繰り返し増加することを示します：
繰り返し：確率を 2 増加させる
タイルの総数は二次微分関係によって生成されます（なぜなら、それは一次関係の結果を使用するからです）：
繰り返し：確率が増加するにつれて総数が増加する
増加の増加は誰にとっても簡単です。なぜなら、それは単に物を（つまり、物を増やすこと）一堆の中に入れることだからです。
数学は実際には「アイデアの表象が他のアイデアの表象を暗示する方法についての注意深い思考（careful thinking about how representations of ideas could imply other representations of ideas）」であり、誰かが数学的思考を行う方法を学ぶための最も重要なプロセスは、彼らを多くの状況に置き、彼らが現在の思考方法をより注意深く利用できるようにすることです。私たちは、子供たちが二つの成長と変化を考える非常に良い方法を見つけることができることを見ています。「増加の増加」は非常に強力な概念です。なぜなら、物理的世界の多くの変化は、一つまたは二つの「増加」を通じてシミュレーションできるからです。これは子供たちが非常に理解しやすい表現です。
さて、子供たちがピタゴラスの定理を考えるのを助けるための本当に良い表現方法は何でしょうか？
左下にはユークリッドによるピタゴラスの定理の証明があり、高校生に適しています。それは優雅で微妙で、幾何学の他の領域を照らしますが、ほとんどの若者にとっては適切な初期の証明ではありません。
右下には非常に異なる証明があります：おそらくピタゴラスの元の証明です。私たちは多くの小学生が三角形や正方形でこれを証明するのを見てきました。3 つの三角形を使って C の正方形を囲む大きな正方形を示し、大きな正方形をコピーし、C の正方形を取り除き、二つの三角形を回転させ、A と B の正方形を収容するスペースがあることに気づきます。成功しました！この証明には、初心者にとって完璧な強力なシンプルさがあり、後でより抽象的で微妙にこのアイデアを見るための堅固な基盤を提供します。
ここでの経験則は、「初心者が仲介者として行動することを許可する」アイデアや表現方法を見つけることです。つまり、学習者がすぐに何らかの実際の活動を行うことを可能にすることです。
微積分が多くのアイデアを考える方法は非常に強力で重要です。私たちは子供たちがこれらの思考の道筋に沿って早くから考え始めることを望んでいます。したがって、私たちは若い頭脳が考えられる真の微積分の形式を創造し、コンピュータは多くの楽しい方法でそれに命を吹き込みました。
世界中の 9 歳、10 歳、11 歳の子供たちが好きなプロジェクトの一つは、彼らが運転を学びたい車を設計し製造することです。彼らはまず自分の車を描き（しばしばこのように大きなオフロードタイヤを装着します）。
ここまでのところ、これはただの絵です。しかし、その後、彼らは彼らの絵に「深く入り込み」、その属性（たとえば、車の位置や方向）や行動（その方向に進む能力、または曲がることで方向を変える能力）を見ていきます。これらの行動は「世界」から抽出され、削除され、スクリプトを生成します —— 入力は必要ありません —— クリックすることで「ティック」と設定できます。車はスクリプトに従って動き始めます。
もし私たちが車のペンを「世界」に置くと、そこに軌跡が残ります（この場合は円です）。私たちは、これはパパートが変装したロゴの亀であることを見ます ——「服装」を着た、簡単な方法でそれを観察し、書き込み、制御します。
運転するために、子供たちは曲がった後に車の番号を変更することで方向を変えることができることに気づきます。
次に、ハンドルを描きます（車と同じものですが、見た目が異なります）。彼らは車が曲がった後にすぐにハンドルを回すことができるかどうかを見て、ハンドルが車に影響を与えるかもしれません。
彼らは進む方向を取得し、それをスクリプトに入れます。今、彼らはハンドルを使って車を運転できるようになりました！
子供たちは変数が何であるか、そしてそれがどのように機能するかを理解しました。私たちの経験は、彼らがこの一つの例から多くを学んだことを示しています。
彼らはすぐに車を制御するのが難しいことに気づきます。彼らは車輪と車の接続に「ギア」を導入する必要があります。彼らはインターネット上の指導インターフェースを通じて、教師、親、友人、あるいは数千マイル離れた子供から必要なアドバイスを得ることができます。彼らはスクリプトの表現を開き、ハンドルの出力の数字を 3 で割ります。このスケーリングにより、ハンドルの回転の影響が小さくなります。彼らはちょうど除法（および乗法）の真の用途を学びました。
かなりのことが「ただやっている」だけなので、最近起こったことを反映するのも良いアイデアです。これを行う一つの方法は、物体に痕跡を残させ、時間の経過とともに何をしているのかを示すことです。
もし速度が一定であれば、点の軌跡は均等に間隔を置き、各小さな時間内に同じ距離があることを示します。
もし私たちが時計の各刻みを増やすと、第二の画像のようなパターンが得られます。これは等速加速の視覚的パターンです。
もし私たちが毎回速度をランダムに（この場合は 0 と 40 の間で）すると、各刻みの不規則な距離パターンが得られます。
二次元空間でランダムを使用するのは非常に面白いです。ここでは、私たちはランダムに車を前進させ、ランダムに曲がることができます。もし私たちがペンを置くと、「酔っ払いの散歩（Drunkard’s Walks）」の一連の軌跡が得られます。
ある観点から見ると、十分な時間が経過すると、少しのランダム性が大量の領域を訪れることにつながり、衝突の確率が大きく変わることになります（その確率は依然として低いですが、今は「より可能性が高い」となります）。
したがって、フィードバック原則を使用したスクリプトのランダムな遍歴が驚くべきことを達成できると推測するかもしれません。
ここまでの例は基本的に数学的です。なぜなら、これらはコンピュータが表現するアイデア間の関係を扱っているからです。これらのアイデアは現実世界に似ているかもしれません（速度と加速度のモデル）、または現実世界とは異なるかもしれません（速度と加速度の例では、車は何の支えもなく、倒れることはありませんが、コンピュータの世界には「重力」がありません。モデル化しない限り）。時には、私たちは現実世界に似た物語を作り上げることができ、合理的な推測を持つこともできます。しかし、人類の歴史の大部分において、物理世界に対する推測は現実からかけ離れていました。
人々が物理世界を注意深く観察し、測定し始めたとき、自然科学は本当に始まりました。最初は航海、探検、貿易のために正確な測量を行い、その後、より良い器具と技術を用いてますます多くの現象を注意深く観察しました。
もう一つの「高注意低コスト」の良い例は、5 年生の学生が自転車のタイヤの周囲を測定するプロジェクトです。科学的な多くの哲学的黄金は、この観察活動の中に見つけることができます。学生たちは異なる材料を使用し、異なる答えを得ましたが、彼らは非常に正確な答えがあると確信していました。単位はセンチメートルです（部分的には、学校教育が彼らに正確な答えを得ることを要求しているため、真実の答えではなく）。
そのうちの一人の教師もそう考えました。なぜなら、タイヤの一側の直径は 20 インチだからです。教師は「周囲は π× 直径であり、π は 3.14 で、英寸を 2.54 でセンチメートルに変換する」と「知っていて」、それを掛け合わせてタイヤの「正確な周囲」を得ました = 159.512 cm。私たちは彼らに直径を測定するよう提案しました。彼らは直径が実際には 19¾ インチ（膨張なし）に近いことを発見しました！これは衝撃的でした。なぜなら、彼らはほとんどすべての記録されたものを信じるように設定されており、記録されたものを独立してテストすることを考えなかったからです。
これは、異なる圧力下での膨張の問題などを引き起こしました。しかし、ほとんどの人は依然として正確な周囲があると考えています。その後、私たちの一人がタイヤメーカー（偶然にも韓国の）に連絡を取り、私たちの間で多くの興味深い電子メールのやり取りが行われました。エンジニアが「実際にはタイヤの周囲や直径を知りません」と返事をくれるまで、私たちはやり取りを続けました。「私たちはそれらを押し出し、159.6 センチ ±1 ミリメートルの長さに切り取ります！」
これは本当に子供たちを驚かせ、印象を与えました —— タイヤメーカーはその直径や周囲すら知らなかったのです！これは彼らにより強力なアイデアをもたらしました。おそらく、物事を正確に測定することはできません。下に「原子」がありませんか？それらは揺れませんか？原子は揺れる物質で構成されていませんか？など。例えば、「海岸線はどれくらい長いのか？」は良い質問です。答えの一部は、測定のスケールと公差によるものです。マンデルブロと他のフラクタルに興味を持つ人々が示したように、数学的海岸線の長さは無限であり、物理学は物理的測定が「ほぼ」それと同じ長さ（非常に長い）であることを教えています。
「公差（tolerance）」の強力な概念を利用する方法はたくさんあります。たとえば、子供たちが重力プロジェクトを行い、地球表面近くの物体に対する重力の影響モデルを考え出すとき（次のプロジェクトを参照）、彼らがコンピュータの画面上で 1 ピクセル以内を測定できることを認識することは非常に重要です。彼らは小さなスライドを行うこともできます。完全に文字通りに測定すると、彼らは等加速度が何であるかを無視することになります。したがって、彼らは非常に小さな誤差を許容する必要があります。一方で、彼らは典型的な測定誤差を超えた差異に対して高い警戒を保つ必要があります。歴史的に、ガリレオは球が斜面を転がる方法を正確に測定することができず、ニュートンも水星の軌道が近距離で観察されたときの実際の状況を知ることができませんでした。
子供たちがガリレオの重力を発見し、それを数学的にモデル化する
11 歳の子供にとって、良い「本当の科学」の例は、異なる重さの物体を投げるときに何が起こるかを研究することです。
子供たちは、重い物体がより速く落ちると考えています。彼らはストップウォッチが何が起こったかを教えてくれると思っています。
しかし、重さがいつ放たれ、いつ到達するかを判断するのは難しいです。
各授業では、通常「ガリレオの子供」が見つかります。この授業では、小さな女の子が気づきました：実際にはストップウォッチは必要なく、重いものと軽いものを同時に放り投げて、どちらが先に地面に着くかを聞くことができるのです。これはガリレオの 400 年前の洞察と同じであり、明らかに私たちの前の 8 万年の間に、どんな大人（非常に賢いギリシャ人を含む）も考えつかなかったことです。
地球表面近くの重力の状況をより詳細に理解するために、私たちはカメラを使って重力の落下をダイナミックにキャッチすることができます。
私たちは 1/30 秒ごとにボールの位置をフレームごとに見ることができます。より見やすくするために、私たちは 5 フレームごとに 1 フレームを引き出し、それらを並べて配置します：
もう一つの良い方法は、各フレームを描き、重要でない部分を描き、重ね合わせることです。子供たちがこれを行うと、彼らのほとんどはすぐに「加速度」と言います。なぜなら、垂直間隔のパターンが数ヶ月前に彼らが車で遊んだときの水平間隔のパターンと同じであることを認識するからです。
しかし、どのような加速度でしょうか？私たちは測定する必要があります。
いくつかの子供たちは展開されたフレーム上で直接測定し、他の子供たちは重ねられたフレームを測定するのを好みます。
これらの半透明の矩形は観察を助けます。なぜなら、ボールの底部をより正確に見ることができるからです。矩形の高さは、その時点でのボールの速度を示します（速度は単位時間内に移動する距離であり、この例では約 1/5 秒です）。
これらの矩形を重ね合わせると、速度の違いは露出した小さなバーによって示され、これらのバーの高さは同じに見えます！
これらの測定は、加速度がかなり一定に見えることを示しています。子供たちは数ヶ月前に彼らの車のためにこのようなスクリプトを書いていました。最も早く気づいたのは、ボールが垂直であるため、彼らはこのスクリプトを書く必要があるということです。そうすれば、垂直速度が増加し、垂直位置 y が変わります。彼らはシミュレーションボールとして小さな円を描き、スクリプトを書きました。
さて、これは彼らが観察した良いモデルであることをどのように証明するのでしょうか？11 歳のタイロン（Tyrone）は、数ヶ月前に彼の車に対して行ったように決定しました：円点のコピーを残して、彼のシミュレーションボールの経路がビデオの中の実際のボールの位置と完全に一致することを示します。
以下は、彼が自分がやったこととそれをどのように行ったかを説明するときに言うことです：
私がやったことが正しいことを確認するために、私は拡大鏡を探しました。それは私が持っているかどうかを判断するのに役立ちます —— サイズが正しいかどうかを。
完成したら、基本的なカテゴリボタンをクリックし、小さなメニューがポップアップします。その中の一つのカテゴリは幾何体で、私はそれをクリックします。
ここには、矩形のサイズや形状に関する多くのことがあります。こうして私は高さがどれくらいかを知ることができます。私はこのプロセスを進めていき、すべての高さを揃えました。
私は大きな点の高さから小さな点の高さを引いて、パターンが助けになるかどうかを見てみました。私の最良の推測は正しかった：それを証明するために、私は点のコピーを作ることに決めました（そうすればボールは正しい速度と加速度で動くことができます）。
11 歳の子供の調査作品！
アメリカでは、約 70% の大学生が地球表面の重力を学ぶときにそれを理解していません。これは、大学生が 5 年生の学生よりも愚かであるからではなく、ほとんどの大学生がこれらの思想の背景や数学的方法が彼らの思考方法にあまり適していないからです。私たちは、90% 以上の 5 年生の学生がこのより良い文脈と表現を使用して変化を理解できることを発見しました。
今、子供たちは「重力を捕まえた」ので、それを使って他の物理的状況を探求し、ゲームを作ることができます。このボールを宇宙船に再描画し、着陸できる月を作ると、12 歳の子供（およびほとんどの 11 歳）にとって、クラシックゲーム「月面着陸機（Lunar Lander）」を作ることは非常に簡単です。重力スクリプトは標準であり、宇宙船を月に向かって加速させます。子供たちは、操縦桿で制御されるロケットエンジンスクリプトを追加して、宇宙船を加速させることができます。注意してください、どのケースでも、ySpeed は一方向または別の方向に増加しています。
子供たちは、宇宙船が過剰な下向きの速度で月に衝突したときの衝突や、宇宙船のロケットエンジンが起動したときの炎を表示するなど、いくつかの素晴らしい装飾を行いました。
多くの物理現象は「増分」でシミュレーションできます。慣性、軌道、バネなどが含まれます。しかし、今、私たちはもう一つの強力なアイデアを見てみましょう：十分な情報がない場合に進展を遂げる方法を制定する方法です。
時には、私たちは万全の計画を立てるのに十分な情報を持っています。しかし、ほとんどの場合、物事は予想通りに進まない（「万全の計画」があっても）ため、私たちは新しい情報を探し、新しい修正を行い、時には新しい計画を立てなければなりません。
すべての動物や他のメカニズムが情報を収集する能力は非常に限られており、未来を推測する能力も非常に限られています。たとえば、最も単純な細菌は、過剰（または過少）の酸度によって傷つけられたり殺されたりする可能性があります。彼らは、危険な物質が彼らに影響を与え始めるときにそれを感知するのを助ける分子機械を進化させました。そして、泳いでいる動物は、根本的に（そしてランダムに）泳ぐ方向を変える行動を示します。もし物事が「良い」なら、彼らは倒れません；もし「悪い」なら、彼らは再び倒れます。
この「良い」と「悪い」を感知する一般的な戦略、および物事をより良くする可能性のある行動をすることは、生物学に非常に普遍的であり、今では多くの人間が製造した機械や電機にも見られます。
興味深い活動は、子供たちに目隠しをさせ、触覚だけで学校の建物の外で道を見つけさせることです。最も簡単な戦略は、壁に沿って歩き、迷ったときには常に同じ方向に進むことです。
私たちは私たちの車にこれをさせることができ、異なる色を描いて「触覚センサー」とし、次のようなスクリプトを書くことができます：
その後、私たちは子供たちに車と道を作らせ、車が道の中心に進むようにします。解決策はたくさんあります。これは二人の 11 歳の女の子で、彼女たちは一緒にうまくやっています。
彼女たちは、道路の両側に異なる色を使った場合、3 つの状況しかないことを発見しました：センサーが中央にあるとき、またはセンサーが両側の一方にあるとき。彼女たちの車、道、スクリプトは次のようになります：
私たちは、彼女たちが私たちに示したスクリプトよりも良いスクリプトであることがわかります。彼女たちは、センサーが中央にあるときだけ車が前進することを決定しました。これは、どんな曲がり角でも安全に通過できることを意味します（最初の例は、曲がり角の半径が 5 であるため、常にそうできるわけではありません）。
さて、私たちは典型的な動物行動をシミュレートします。これらの行動は、環境中の化学信号を追跡し、化学物質の相対的な濃度を感知し、過去の匂いや濃度をよく記憶し、前進し続けるか、異なる道を試みるかを決定する能力を持っています。
私たちは、逆流するサーモンを選びます。彼らは生まれた場所で産卵します。
私たちのモデルでは、劇的に滝から後ろに跳ぶことを避け、サーモンが産卵地から特定の化学物質を嗅ぎ分け、それを最後に嗅いだ濃度を記憶する方法に焦点を当てます。
水中の化学物質をシミュレートするために、私たちは色のグラデーションを使用します。色が濃いほど、化学物質が集中しています。Etoys は、物体の下の色を感知するだけでなく、物体の明るさも感知できます。したがって、このシミュレーションでは、明るさが低いほど「近い距離」を意味します。
以下に、サーモンが最も暗い場所を見つけた成功の様子を示します。右側には、彼らが通った道が見えます。「川」の下の支柱とスクリプトは、サーモンの体を魚のように蠕動させます。
この単純な「試してみて、テストして、できるなら続け、できなければランダムに行動する」というパターンは、ほとんどの生物に見られます。細菌から始まり、その抽象的な表現は進化の原理です。
世界のすべての現象には独自性がありますが、ほとんどの物事を理解する最良の方法は、それらを共通の特性と行動を持つ種のメンバーとして見ることです。コンピュータは非常に迅速かつ安価に物を複製するのが得意なので、私たちはそれを使って個体モデルを多数の参加者のモデルに変えることができます。たとえば、モデルに任意の数のサーモンを導入できます。これは、個体生態学と集団生態学をモデル化することを意味します。
アリは、子供たちが学び、模倣できる良い例です。彼らは感知とグラデーションに従う能力を利用して、匂いの軌跡を設定し、他のアリが「面白いもの」（通常は食べ物）を見つけるのを助けるために道をマークし、相互にコミュニケーションを取ります。アリは「群れの動物」であり、彼らの行動はしばしばより大きな有機体のように見え、その「細胞」は独立して感知、思考、行動することができます。
「新しい強力な議論」の注目すべき例は、自ら書いたコンピュータシミュレーションが非常に複雑で理解しにくい脅威を明らかにするのに役立つことです —— たとえば、遅くて致命的な流行病、エイズのように —— その方法は単純な主張や断言を超えています。エイズを理解する一つの問題は、ウイルスの潜伏期間が 5 年またはそれ以上であることです。通常の人間の常識に従えば、感染を阻止するために最も積極的な行動をとることができるとき、「何も起こらない」のです。世界中の多くの伝統社会では、常識が重視され、何の行動もとられず、数年後の結果は壊滅的であり続けます。数千の要素を示すことができる創作システムは、最も単純な調査の一つを完成させることができます。感染、遅い移動の孵化、無薬のシナリオを試みるシミュレーションコミュニティを作成します。遅い潜伏期間の中で、最初は「何も起こらないように見える」ことが見えますが、最終的にはすべてが死にます。学習者はすでにシミュレーションを自ら構築しているため、彼らは自分たちが関心を持つ動的な数学とモデル化を作成しています。彼らは初期条件を選択でき、同様に壊滅的な結末の感情的影響は、彼らの流行病に対する見方に深い影響を与えます。
今、世界の多くの国の子供たちが母国語で完成させた何千もの Etoys プロジェクトがあります。アメリカ、カナダ、メキシコ、アルゼンチン、ブラジル、フランス、ドイツ、スペイン、日本、韓国、中国、ネパールなど。低コストの OLPC ノートパソコンとそれが引き起こす他の製品は、すぐに数百万の子供たちに普及するでしょう。したがって、15 世紀の書籍の登場と同様に、世界の大部分で学びの可能性を根本的に変える —— マクルーハンが指摘したように、自身を変える可能性 —— が到来しました。
約 40 年前、私たちは子供たちを助け —— ひいては人類を助け ——「広義の科学（science in the large）」を学び、吸収することを目指して研究を始めました。私たちは科学を「見えないものをより見えるようにするのに役立つすべてのプロセス」と考えています。無形とは、私たち人類がさまざまな理由で見ることができないものを指します。通常、私たちが興味を持つ科学的対象は、あまりにも小さすぎたり、遠すぎたり、私たちが感知できない波長を放出したりするものです。また、私たちの精神器官がそれらを考えることができない、あるいはそれらを拒否する（それが「本当であるはずがない」と思う）アイデアや物体も含まれます。
私はすべての「真剣な芸術」を含めています。それらの目的は、私たちに目覚めさせ、私たちの意識が私たちに提示するものは現実ではなく、現実から遠く離れた物語である可能性があることを認識させることです。時には危険な物語でさえあります。科学が行うことは、私たちの騒がしい精神器官を変えたり修正したりすることではなく、私たちの頭の中（科学者の社会の外）に追加のプロセスを増やして、私たちの多くの誤りを発見し、それらの規模や種類を減らすことです。
トーマス・ジェファーソンが言ったように、「人が理論を形成するとき、彼の想像力はすべての物体にその理論を支持する特徴を見出す」（The moment a person forms a theory, his imagination sees, in every object, only the traits that favor that theory）。より大きな科学社会は「スーパー科学者」の役割を果たします —— それは個々の「知っている」範囲をはるかに超えています。この超有機体の中で、思想のデバッガーはほとんどの人が自分の頭の中で持っているよりも優れた、より懐疑的なものです。超有機体は宇宙がどのように機能するかについての見解を持ち、個々の見解よりも多くの見解を持っています。これらの見解は非常に有用です（いくつかの動機が科学的でない場合でも）。したがって、科学を擬人化する必要はありませんが、「科学」は個々の人よりも賢く、知識があり、先見の明がある、より良い科学者であると言う十分な理由があります。
より大きな社会は、ほとんどの人よりも賢く行動し、壊滅的な決定や不必要な攻撃的行動をする可能性が低くなります。民主社会、特に民主共和国において、教育の目的は、すべての市民がすでに発明された最も強力な思考プロセス、対話、議論に参加することを可能にすることです。そして、民主共和国の代表は社会全体によって選出されなければなりません。ジェファーソンは再び言います：
私は、人民自身以外に社会の究極的な権力を安全に保管できる場所はないことを知っています。もし私たちが彼らが十分に啓蒙されておらず、彼らの権力を健全な裁量で行使できないと考えるなら、解決策は彼らから権力を奪うことではなく、教育によって彼らの裁量を高めることです。（I know of no safe repository for the ultimate powers of society but the people themselves; and if we think them not enlightened enough to exercise their control with a wholesome discretion, the remedy is not to take it from them, but to increase their discretion by education.）
H.G. ウェルズは言いました、「文明は教育と災害の間の競争にある（Civilization is in a race between education and catastrophe）」。おそらくここで「教育」という言葉はあまりにも曖昧です。私は「見解の教育と災害の間の競争（a race between education of outlook and catastrophe）」という言葉を使いたいと思います。なぜなら、最大の違いを生むのは知識そのものではなく、見解や要点が背景を提供し、その背景の中で合理的思考が現実世界と実際に一致し、人類に役立つからです。たとえば、20 世紀には、ある人々が非人間的な害虫と見なされる環境が許可されました。私たちは害虫を駆除したので、この恐ろしい環境の中で論理的に人類を駆除することを決定しました。これは人類の歴史の中で珍しいことではなく、20 世紀に何度も起こりました。今日でも起こっています。奴隷制は恐ろしい環境とその場しのぎのもう一つの産物であり、今日でもさまざまな形で私たちの周りに存在しています。
科学の第一歩は、「世界は見かけとは異なる（the world is not as it seems）」という驚くべき認識です。多くの大人はこの一歩を踏み出さず、世界と彼らの内なる物語を現実と見なすことが多く、しばしば壊滅的な結果をもたらします。第一歩は非常に重要な一歩であり、できれば子供たちによって踏み出されるべきです（ほとんどの人が非常に小さいときにこれに気づきます）。その後、私たち自身（つまり人類全体）を適切な研究対象に組み込むことは、さらに大きな一歩です。私たちの物語を超え、「私たちは何者か？」をより良く理解し、「私たちの欠点を軽減するにはどうすればよいか？」と問いかけることです。
今日の世界は平和からほど遠いですが、今、歴史上のどの時期よりも多くの人々が平和に生活し、繁栄しています。一部の人々の啓蒙は、世界観、知識、富、商業、エネルギーの共同体をもたらし、あまり啓蒙されていない人々がより良く行動するのを助けています。この真の社会革命の第一部は印刷機によって推進されました。これは偶然ではありません。次の思想革命 —— たとえば、全体システムの思考と計画が新たな重要な見解の変化をもたらす —— は、真のコンピュータ革命によって推進されるでしょう —— それは災害を克服するのにちょうど良い時期に来るかもしれません。