ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

More profile about the speaker
Kevin Kelly | Speaker | TED.com
TEDSummit

Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution

Кевин Келли: Как ИИ может вызвать второй промышленный переворот?

Filmed:
1,739,624 views

«Путь падающей в долину капли непредсказуем, но основное направление несомненно», — говорит цифровой пророк Кевин Келли. И технологии, подчиняющиеся тем же шаблонам, во многом похожи на них: удивляющие, но неизбежные. В ближайшие 20 лет, говорит он, наше пристрастие делать вещи умнее произведёт большое воздействие практически на всё, чем мы занимаемся. Келли обсуждает три тренда в ИИ, которые нам нужно понимать, чтобы уметь сдерживать и управлять его разработкой. «Самый популярный продукт с ИИ, которым все будут пользоваться через 20 лет, ещё не изобретён, — говорит Келли. — Это значит, что вы ещё не опоздали».
- Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:14
I'm going to talk a little bitнемного
about where technology'sтехнологического going.
0
2966
3817
Я хочу поговорить о направлении
развития технологий.
00:19
And oftenдовольно часто technologyтехнологии comesвыходит to us,
1
7509
2671
Когда появляются новые технологии,
00:22
we're surprisedудивленный by what it bringsприносит.
2
10566
1865
мы удивляемся их возможностям.
00:24
But there's actuallyна самом деле
a largeбольшой aspectаспект of technologyтехнологии
3
12455
3683
Но существует и огромная
область технологий
00:28
that's much more predictableпредсказуемый,
4
16162
1802
намного более предсказуемых,
00:29
and that's because technologicalтехнологический systemsсистемы
of all sortsвиды have leaningsнаклонности,
5
17988
4088
потому что разным системам
свойственны разные наклонности,
00:34
they have urgenciesбезотлагательности,
6
22100
1175
нерешённые проблемы,
00:35
they have tendenciesтенденции.
7
23299
1561
тенденции.
00:36
And those tendenciesтенденции are derivedполученный
from the very natureприрода of the physicsфизика,
8
24884
4932
Эти тенденции восходят
к самой природе физики,
00:41
chemistryхимия of wiresпровода
and switchesпереключатели and electronsэлектроны,
9
29840
3150
химии проводов,
переключателей, электронов,
00:45
and they will make reoccurringрасхождения
patternsузоры again and again.
10
33659
3602
подчиняющихся одним
и тем же шаблонам вновь и вновь.
00:49
And so those patternsузоры produceпроизводить
these tendenciesтенденции, these leaningsнаклонности.
11
37745
4874
Благодаря этим шаблонам создаются
тенденции и наклонности.
00:54
You can almostпочти think of it
as sortСортировать of like gravityсила тяжести.
12
42643
2831
Об этом можно думать
как о земном притяжении.
00:57
ImagineПредставить raindropsкапли дождя fallingпадение into a valleyдолина.
13
45498
2319
Представьте капли дождя,
падающие в долину.
00:59
The actualфактический pathдорожка of a raindropкапля дождя
as it goesидет down the valleyдолина
14
47841
3088
Настоящий путь капли во время её падения
01:02
is unpredictableнепредсказуемый.
15
50953
1169
непредсказуем.
01:04
We cannotне могу see where it's going,
16
52651
1518
Нельзя увидеть, куда она упадёт,
01:06
but the generalГенеральная directionнаправление
is very inevitableнеизбежный:
17
54193
2277
но основное направление несомненно —
01:08
it's downwardвниз.
18
56494
1234
всегда вниз.
01:10
And so these baked-inзапеченные в
tendenciesтенденции and urgenciesбезотлагательности
19
58377
4572
Так что тенденции и проблемы,
интегрированные в технологические системы,
01:14
in technologicalтехнологический systemsсистемы
20
62973
1476
01:17
give us a senseсмысл of where things
are going at the largeбольшой formформа.
21
65051
3609
позволяют почувствовать,
к чему всё идёт в глобальном масштабе.
01:21
So in a largeбольшой senseсмысл,
22
69149
1401
В широком смысле
01:22
I would say that telephonesтелефоны
were inevitableнеизбежный,
23
70574
3361
я бы сказал, что создание телефона
было неизбежным,
01:27
but the iPhoneiPhone was not.
24
75005
1342
а вот айфона — нет.
01:29
The Internetинтернет was inevitableнеизбежный,
25
77094
1478
Интернет был неминуем,
01:31
but Twitterщебет was not.
26
79274
1286
а «Твиттер» — нет.
01:33
So we have manyмногие ongoingпостоянный
tendenciesтенденции right now,
27
81036
3928
Существует множество
развивающихся прямо сейчас тенденций,
01:36
and I think one of the chiefглавный amongсреди them
28
84988
2720
я думаю, самая главная среди них —
01:39
is this tendencyтенденция to make things
smarterумнее and smarterумнее.
29
87732
3722
тенденция делать вещи умнее и умнее.
01:44
I call it cognifyingcognifying -- cognificationcognification --
30
92041
2212
Я называю это интеллектуализацией,
01:46
alsoтакже knownизвестен as artificialискусственный
intelligenceинтеллект, or AIискусственный интеллект.
31
94783
2782
также известной
как искусственный интеллект, ИИ.
01:50
And I think that's going to be one
of the mostбольшинство influentialвлиятельный developmentsсобытия
32
98025
3746
Я думаю, это будет одним
из самых значительных событий,
01:53
and trendsтенденции and directionsнаправления and drivesдиски
in our societyобщество in the nextследующий 20 yearsлет.
33
101795
5575
трендов, направлений
и двигателей общества ближайшие 20 лет.
02:00
So, of courseкурс, it's alreadyуже here.
34
108021
1985
Конечно, он уже существует.
02:02
We alreadyуже have AIискусственный интеллект,
35
110030
2204
У нас уже есть ИИ.
02:04
and oftenдовольно часто it worksработает in the backgroundзадний план,
36
112258
2398
Часто он работает где-то на заднем плане:
02:06
in the back officesофисы of hospitalsбольницы,
37
114680
1586
в бэк-офисах больниц,
02:08
where it's used to diagnoseдиагностики X-raysРентгеновские лучи
better than a humanчеловек doctorврач.
38
116290
4686
где с его помощью диагностируют
по снимкам лучше, чем настоящий доктор.
02:13
It's in legalправовой officesофисы,
39
121000
1726
И в юридических конторах,
02:14
where it's used to go
throughчерез legalправовой evidenceдоказательства
40
122750
2368
где он справляется
с доказательствами лучше,
02:17
better than a humanчеловек paralawyerparalawyer.
41
125142
1855
чем помощник юриста.
02:19
It's used to flyлетать the planeсамолет
that you cameпришел here with.
42
127506
3656
ИИ управлял самолётом,
на котором вы сюда прилетели.
02:24
HumanЧеловек pilotsпилоты only flewполетела it
sevenсемь to eight8 minutesминут,
43
132165
2381
Пилоты управляли им всего
семь-восемь минут,
02:26
the restотдых of the time the AIискусственный интеллект was drivingвождение.
44
134570
1953
остальную часть времени вёл ИИ.
02:28
And of courseкурс, in NetflixNetflix and AmazonАмазонка,
45
136547
2173
А на Netflix и Amazon
02:30
it's in the backgroundзадний план,
makingизготовление those recommendationsрекомендации.
46
138744
2530
он на заднем плане
создаёт вам рекомендации.
02:33
That's what we have todayCегодня.
47
141298
1261
Такое есть уже сегодня.
02:34
And we have an exampleпример, of courseкурс,
in a more front-facingфронтальная aspectаспект of it,
48
142583
4801
Есть и намного более продвинутый пример:
02:39
with the winвыиграть of the AlphaGoAlphaGo, who beatбить
the world'sв мире greatestвеличайший Go championчемпион.
49
147408
6629
победа программы AlphaGo,
одолевшей мирового чемпиона по игре го.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
Но это не всё.
02:50
If you playиграть a videoвидео gameигра,
you're playingиграть againstпротив an AIискусственный интеллект.
51
158555
2642
Когда вы играете в видеоигры,
вы играете против ИИ.
02:53
But recentlyв последнее время, GoogleGoogle taughtучил theirих AIискусственный интеллект
52
161221
4538
Но недавно в «Гугл» обучили свой ИИ тому,
02:57
to actuallyна самом деле learnучить how to playиграть videoвидео gamesигры.
53
165783
2412
как научиться играть в видеоигры.
03:00
Again, teachingобучение videoвидео gamesигры
was alreadyуже doneсделанный,
54
168686
2709
Ещё раз, обучение видеоиграм
уже произошло,
03:03
but learningобучение how to playиграть
a videoвидео gameигра is anotherдругой stepшаг.
55
171419
3897
но самостоятельное изучение того,
как играть в них, — следующий этап.
03:07
That's artificialискусственный smartnessнарядность.
56
175340
1678
Это искусственный ум.
03:10
What we're doing is takingпринятие
this artificialискусственный smartnessнарядность
57
178571
4522
Направление таково:
берём этот искусственный ум
03:15
and we're makingизготовление it smarterумнее and smarterумнее.
58
183117
2423
и делаем его умнее и умнее.
03:18
There are threeтри aspectsаспекты
to this generalГенеральная trendтенденция
59
186710
3895
Есть три, по моему мнению,
недооценённых подхода к этому тренду.
03:22
that I think are underappreciatedнедооценивают;
60
190629
1689
03:24
I think we would understandПонимаю
AIискусственный интеллект a lot better
61
192342
2277
Думаю, мы бы понимали ИИ намного лучше,
03:26
if we understoodпонимать these threeтри things.
62
194643
2301
если бы понимали эти три вещи.
03:28
I think these things alsoтакже would
help us embraceохватывать AIискусственный интеллект,
63
196968
3283
Эти три вещи помогли бы принять ИИ,
03:32
because it's only by embracingохватывающий it
that we actuallyна самом деле can steerуправлять it.
64
200275
3008
потому что только приняв его,
можно по-настоящему им рулить.
03:35
We can actuallyна самом деле steerуправлять the specificsконкретика
by embracingохватывающий the largerбольше trendтенденция.
65
203887
3157
Можно даже управлять нюансами,
приняв общий тренд.
03:39
So let me talk about
those threeтри differentдругой aspectsаспекты.
66
207467
2979
Итак, поговорим об этих трёх подходах.
03:42
The first one is: our ownсвоя intelligenceинтеллект
has a very poorбедные understandingпонимание
67
210470
3673
Первый: наш разум обладает
очень небольшим пониманием того,
03:46
of what intelligenceинтеллект is.
68
214167
1490
что есть разум.
03:48
We tendиметь тенденцию to think of intelligenceинтеллект
as a singleОдин dimensionизмерение,
69
216110
3653
Большинство понимают интеллект однобоко,
03:51
that it's kindсвоего рода of like a noteзаметка
that getsполучает louderгромче and louderгромче.
70
219787
2750
словно это нота, которая становится
громче и громче.
03:54
It startsначинается like with IQIQ measurementизмерение.
71
222561
2607
Начинается всё с измерения IQ.
03:57
It startsначинается with maybe a simpleпросто
lowнизкий IQIQ in a ratкрыса or mouseмышь,
72
225192
4092
В начале, например, простой
низкий IQ, как у мыши или крысы,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzeeшимпанзе,
73
229308
2134
а потом как у шимпанзе,
04:03
and then maybe there's more
in a stupidглупый personчеловек,
74
231887
2191
а потом, например, как у глупого человека,
04:06
and then maybe an averageв среднем
personчеловек like myselfсебя,
75
234102
2096
далее, какой-нибудь
средний человек, как я,
04:08
and then maybe a geniusгениальность.
76
236222
1290
а там гений.
04:09
And this singleОдин IQIQ intelligenceинтеллект
is gettingполучение greaterбольшая and greaterбольшая.
77
237536
4433
И единственный показатель IQ
становится больше и больше.
04:14
That's completelyполностью wrongнеправильно.
78
242516
1151
Это абсолютно неверно.
04:15
That's not what intelligenceинтеллект is --
not what humanчеловек intelligenceинтеллект is, anywayтак или иначе.
79
243691
3608
Не то, чем является интеллект.
Не человеческий так уж точно.
04:19
It's much more like a symphonyсимфония
of differentдругой notesзаметки,
80
247673
4506
Он скорее как симфония из разных нот,
04:24
and eachкаждый of these notesзаметки is playedиграл
on a differentдругой instrumentинструмент of cognitionпознание.
81
252203
3609
и каждая играется
на разных инструментах знания.
04:27
There are manyмногие typesтипы
of intelligencesинтеллекты in our ownсвоя mindsумов.
82
255836
3701
Мы способны осуществлять
разные виды мышления.
04:31
We have deductiveдедуктивный reasoningрассуждения,
83
259561
3048
Есть логика,
04:34
we have emotionalэмоциональный intelligenceинтеллект,
84
262633
2221
есть эмоциональное мышление,
04:36
we have spatialпространственный intelligenceинтеллект;
85
264878
1393
есть пространственное,
04:38
we have maybe 100 differentдругой typesтипы
that are all groupedгруппироваться togetherвместе,
86
266295
4021
и ещё сотня других видов мышления,
сгруппированных вместе,
04:42
and they varyварьировать in differentдругой strengthsсильные стороны
with differentдругой people.
87
270340
3905
которые развиты по-разному у разных людей.
04:46
And of courseкурс, if we go to animalsживотные,
they alsoтакже have anotherдругой basketкорзина --
88
274269
4526
У животных, разумеется, другой набор —
04:50
anotherдругой symphonyсимфония of differentдругой
kindsвиды of intelligencesинтеллекты,
89
278819
2541
иная симфония разных видов мышления,
04:53
and sometimesиногда those sameодна и та же instrumentsинструменты
are the sameодна и та же that we have.
90
281384
3566
хотя иногда и играется на тех же
инструментах, что и у нас.
04:56
They can think in the sameодна и та же way,
but they mayмай have a differentдругой arrangementдоговоренность,
91
284974
3561
Они могут думать как и мы,
но несколько иначе
05:00
and maybe they're higherвыше
in some casesслучаи than humansлюди,
92
288559
2467
и, может быть, даже лучше,
чем иногда люди.
05:03
like long-termдолгосрочный memoryПамять in a squirrelбелка
is actuallyна самом деле phenomenalфеноменальный,
93
291050
2837
Долговременная память бе́лки феноменальна.
05:05
so it can rememberзапомнить
where it buriedпохороненный its nutsорешки.
94
293911
2287
Она может вспомнить,
куда спрятала свои орешки.
05:08
But in other casesслучаи they mayмай be lowerниже.
95
296222
1987
Однако в иных случаях
они могут думать хуже.
05:10
When we go to make machinesмашины,
96
298233
2730
Когда мы создаём машины,
05:12
we're going to engineerинженер
them in the sameодна и та же way,
97
300987
2196
мы разрабатываем их таким образом,
05:15
where we'llЧто ж make some of those typesтипы
of smartnessнарядность much greaterбольшая than oursнаш,
98
303207
5010
чтобы сделать их умения
в некоторых областях лучше наших,
05:20
and manyмногие of them won'tне будет be
anywhereв любом месте nearвозле oursнаш,
99
308241
2571
хотя большинство даже близко
не будут похожи на наши,
05:22
because they're not neededнеобходимый.
100
310836
1544
потому что не нужны.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
Так что возьмём их,
05:26
these artificialискусственный clustersкластеры,
102
314631
2081
эти искусственные машины,
05:28
and we'llЧто ж be addingдобавление more varietiesсорта
of artificialискусственный cognitionпознание to our AIsAIs.
103
316736
5362
и будем добавлять разнообразное
искусственное познание нашим ИИ.
05:34
We're going to make them
very, very specificконкретный.
104
322507
4071
И мы сделаем их очень-очень
специализированными.
05:38
So your calculatorкалькулятор is smarterумнее
than you are in arithmeticарифметика alreadyуже;
105
326602
6542
Ваш калькулятор умнее вас в арифметике,
05:45
your GPSGPS is smarterумнее
than you are in spatialпространственный navigationнавигация;
106
333168
3697
GPS умнее вас в ориентации в пространстве,
05:49
GoogleGoogle, BingBing, are smarterумнее
than you are in long-termдолгосрочный memoryПамять.
107
337337
4258
у «Гугл» и «Бинг»
лучше долговременная память.
05:54
And we're going to take, again,
these kindsвиды of differentдругой typesтипы of thinkingмышление
108
342339
4530
Возьмём разные типы мышления
05:58
and we'llЧто ж put them into, like, a carавтомобиль.
109
346893
1933
и засунем их, скажем, в машину.
06:00
The reasonпричина why we want to put them
in a carавтомобиль so the carавтомобиль drivesдиски,
110
348850
3057
Причина, по которой мы хотим
так сделать, —
06:03
is because it's not drivingвождение like a humanчеловек.
111
351931
2302
она будет водить не как человек.
06:06
It's not thinkingмышление like us.
112
354257
1396
Она не думает как мы.
06:07
That's the wholeвсе featureособенность of it.
113
355677
1920
В этом-то и её смысл.
06:09
It's not beingявляющийся distractedотвлекается,
114
357621
1535
Она никогда не отвлекается,
06:11
it's not worryingбеспокойство about whetherбудь то
it left the stoveплита on,
115
359180
2754
не беспокоится о том,
выключила ли она духовку,
06:13
or whetherбудь то it should have
majoredспециализировался in financeфинансы.
116
361958
2138
стоило ли пойти учиться на финфак.
06:16
It's just drivingвождение.
117
364120
1153
Она просто ведёт.
06:17
(LaughterСмех)
118
365297
1142
(Смех)
06:18
Just drivingвождение, OK?
119
366463
1841
Просто ведёт, ОК?
06:20
And we actuallyна самом деле mightмог бы even
come to advertiseрекламировать these
120
368328
2937
И вообще, может стóит их называть
06:23
as "consciousness-freeсознание свободного."
121
371289
1545
«бессознательными».
06:24
They're withoutбез consciousnessсознание,
122
372858
1774
У них же нет сознания,
06:26
they're not concernedобеспокоенный about those things,
123
374656
2104
они ничем не озабочены,
06:28
they're not distractedотвлекается.
124
376784
1156
не отвлекаются.
06:29
So in generalГенеральная, what we're tryingпытаясь to do
125
377964
2966
В общем, мы пытаемся создать
06:32
is make as manyмногие differentдругой
typesтипы of thinkingмышление as we can.
126
380954
4500
так много разных типов мышления,
как можем.
06:37
We're going to populateнаселять the spaceпространство
127
385804
2083
Мы заселимся в пространство
06:39
of all the differentдругой possibleвозможное typesтипы,
or speciesвид, of thinkingмышление.
128
387911
4159
всевозможных типов или видов мышления.
06:44
And there actuallyна самом деле mayмай be some problemsпроблемы
129
392094
2068
Существуют проблемы
06:46
that are so difficultсложно
in businessбизнес and scienceнаука
130
394186
2800
в бизнесе и науке, настолько сложные,
06:49
that our ownсвоя typeтип of humanчеловек thinkingмышление
mayмай not be ableв состоянии to solveрешать them aloneв одиночестве.
131
397010
4042
что человеческое мышление
неспособно решить их в одиночку.
06:53
We mayмай need a two-stepдва шага programпрограмма,
132
401076
1992
Нужна двухэтапная программа,
06:55
whichкоторый is to inventвыдумывать newновый kindsвиды of thinkingмышление
133
403092
4203
суть которой в изобретении
новых видов мышления,
06:59
that we can work alongsideрядом of to solveрешать
these really largeбольшой problemsпроблемы,
134
407692
3734
вместе с которыми мы сможем решать
очень большие проблемы,
07:03
say, like darkтемно energyэнергия or quantumквант gravityсила тяжести.
135
411450
2918
такие как тёмная энергия,
квантовая гравитация.
07:08
What we're doing
is makingизготовление alienинопланетянин intelligencesинтеллекты.
136
416496
2646
Мы собираемся создать новый разум.
07:11
You mightмог бы even think of this
as, sortСортировать of, artificialискусственный aliensинопланетяне
137
419166
4069
Можете об этом думать
как об искусственных пришельцах,
07:15
in some sensesчувств.
138
423259
1207
в некотором смысле.
07:16
And they're going to help
us think differentдругой,
139
424490
2300
Они помогут нам думать по-другому,
07:18
because thinkingмышление differentдругой
is the engineдвигатель of creationсоздание
140
426814
3632
потому что это и заложено
в двигатель созидания,
07:22
and wealthбогатство and newновый economyэкономика.
141
430470
1867
богатства и новой экономики.
07:25
The secondвторой aspectаспект of this
is that we are going to use AIискусственный интеллект
142
433835
4923
Второй подход состоит в использовании ИИ,
07:30
to basicallyв основном make a secondвторой
Industrialпромышленные RevolutionРеволюция.
143
438782
2950
в общем-то, для начала
нового промышленного переворота.
07:34
The first Industrialпромышленные RevolutionРеволюция
was basedисходя из on the factфакт
144
442135
2773
Суть первого промышленного
переворота была в том,
07:36
that we inventedизобрел something
I would call artificialискусственный powerмощность.
145
444932
3462
что человечество создало
искусственную силу.
07:40
Previousпредыдущий to that,
146
448879
1150
А до того,
07:42
duringв течение the Agriculturalсельскохозяйственное RevolutionРеволюция,
147
450053
2034
во время аграрной революции,
07:44
everything that was madeсделал
had to be madeсделал with humanчеловек muscleмускул
148
452111
3702
всё создавалось человеческим трудом
07:47
or animalживотное powerмощность.
149
455837
1307
или животной силой.
07:49
That was the only way
to get anything doneсделанный.
150
457565
2063
Это был единственный способ
что-то сделать.
07:51
The great innovationинновация duringв течение
the Industrialпромышленные RevolutionРеволюция was,
151
459652
2945
Великим прорывом в промышленной революции
07:54
we harnessedзапряг steamСтим powerмощность, fossilископаемое fuelsтопливо,
152
462621
3109
было обуздание паровой мощи,
ископаемого топлива,
07:57
to make this artificialискусственный powerмощность
that we could use
153
465754
3856
для изобретения искусственной силы,
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
которую использовали для всего.
08:03
So todayCегодня when you driveводить машину down the highwayшоссе,
155
471327
2772
В наши дни, когда вы едете по шоссе,
08:06
you are, with a flickфильм of the switchпереключатель,
commandingкомандующий 250 horsesлошади --
156
474571
4525
вы можете лёгким нажатием на педаль
командовать 250 лошадьми —
08:11
250 horsepowerЛошадиные силы --
157
479120
1572
250 лошадиными силами,
08:12
whichкоторый we can use to buildстроить skyscrapersнебоскребы,
to buildстроить citiesгорода, to buildстроить roadsдороги,
158
480716
4692
которые можно приспособить
к построению небоскрёбов, городов, дорóг,
08:17
to make factoriesзаводы that would churnмаслобойка out
linesлинии of chairsстулья or refrigeratorsхолодильники
159
485432
5789
к созданию фабрик, штампующих
конвейерами стулья или холодильники,
08:23
way beyondза our ownсвоя powerмощность.
160
491245
1654
далеко за пределами наших сил.
08:24
And that artificialискусственный powerмощность can alsoтакже
be distributedраспределенный on wiresпровода on a gridсетка
161
492923
6111
И эту искусственную силу возможно
распространить по проводам в сети
08:31
to everyкаждый home, factoryзавод, farmsteadусадьба,
162
499058
3199
в каждый дом, фабрику, ферму,
08:34
and anybodyкто-нибудь could buyкупить
that artificialискусственный powerмощность,
163
502281
4191
чтобы каждый мог пользоваться
искусственной силой,
08:38
just by pluggingзакупоривание something in.
164
506496
1472
просто сунув вилку в розетку.
08:39
So this was a sourceисточник
of innovationинновация as well,
165
507992
2439
Это стало источником инноваций,
08:42
because a farmerфермер could take
a manualруководство handрука pumpнасос,
166
510455
3418
потому что фермер может взять ручной насос
08:45
and they could addДобавить this artificialискусственный
powerмощность, this electricityэлектричество,
167
513897
2916
и добавить к нему
искусственную силу, электричество,
08:48
and he'dон have an electricэлектрический pumpнасос.
168
516837
1497
и он получит электронасос.
08:50
And you multiplyумножать that by thousandsтысячи
or tensдесятки of thousandsтысячи of timesраз,
169
518358
3318
Повторить так тысячи
или десятки тысяч раз.
08:53
and that formulaформула was what broughtпривел us
the Industrialпромышленные RevolutionРеволюция.
170
521700
3159
Этот рецепт привёл
к промышленной революции.
08:56
All the things that we see,
all this progressпрогресс that we now enjoyнаслаждаться,
171
524883
3585
Всё, что мы видим, весь прогресс,
плодами которого мы пользуемся,
09:00
has come from the factфакт
that we'veмы в doneсделанный that.
172
528492
2063
существует потому, что мы это всё сделали.
09:02
We're going to do
the sameодна и та же thing now with AIискусственный интеллект.
173
530579
2348
А теперь провернём ту же схему с ИИ.
09:04
We're going to distributeраспространять that on a gridсетка,
174
532951
2075
Распределим её по сети,
09:07
and now you can take that electricэлектрический pumpнасос.
175
535050
2374
и теперь вы сможете взять электронасос
09:09
You can addДобавить some artificialискусственный intelligenceинтеллект,
176
537448
2968
и добавить к нему немного
искусственного интеллекта,
09:12
and now you have a smartумная pumpнасос.
177
540440
1481
и получить умный насос.
09:13
And that, multipliedумноженная by a millionмиллиона timesраз,
178
541945
1928
Повторить миллион раз,
09:15
is going to be this secondвторой
Industrialпромышленные RevolutionРеволюция.
179
543897
2363
и это произведёт вторую
промышленную революцию.
09:18
So now the carавтомобиль is going down the highwayшоссе,
180
546284
2382
Вот едет машина по шоссе,
09:20
it's 250 horsepowerЛошадиные силы,
but in additionприбавление, it's 250 mindsумов.
181
548690
4294
с её 250 лошадиными силами,
да вдобавок ещё и с 250 умами.
09:25
That's the auto-drivenавто с приводом carавтомобиль.
182
553008
1769
Машина с автопилотом.
09:26
It's like a newновый commodityтовар;
183
554801
1389
Это станет новым товаром,
09:28
it's a newновый utilityутилита.
184
556214
1303
новой услугой.
09:29
The AIискусственный интеллект is going to flowтечь
acrossчерез the gridсетка -- the cloudоблако --
185
557541
3041
ИИ растечётся по сети, по облаку,
09:32
in the sameодна и та же way electricityэлектричество did.
186
560606
1567
так же, как электричество.
09:34
So everything that we had electrifiedэлектрифицированный,
187
562197
2380
Всё, что сегодня электрифицировано,
09:36
we're now going to cognifycognify.
188
564601
1723
будет ещё и интеллектуализировано.
09:38
And I oweзадолжать it to JeffДжефф, then,
189
566693
1385
Я в долгу перед Джеффом,
09:40
that the formulaформула
for the nextследующий 10,000 start-upsстартапы
190
568102
3732
потому что рецепт
для следующих 10 000 стартапов
09:43
is very, very simpleпросто,
191
571858
1162
очень-очень прост:
09:45
whichкоторый is to take x and addДобавить AIискусственный интеллект.
192
573044
3167
взять нечто и добавить ИИ.
09:49
That is the formulaформула,
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
Дальше мы возьмём этот рецепт
и будем по нему готовить.
09:51
And that is the way
in whichкоторый we're going to make
194
579936
3306
Таким путём мы добьёмся
09:55
this secondвторой Industrialпромышленные RevolutionРеволюция.
195
583266
1858
второй промышленной революции.
09:57
And by the way -- right now, this minuteминут,
196
585148
2154
Кстати говоря, прямо сейчас
09:59
you can logжурнал on to GoogleGoogle
197
587326
1169
можете зайти в «Гугл»
10:00
and you can purchaseпокупка
AIискусственный интеллект for sixшесть centsцентов, 100 hitsхиты.
198
588519
3882
и купить ИИ за шесть центов, сто запросов.
10:04
That's availableдоступный right now.
199
592758
1604
Он доступен прямо сейчас.
10:06
So the thirdв третьих aspectаспект of this
200
594386
2286
И, наконец, третий подход:
10:09
is that when we take this AIискусственный интеллект
and embodyолицетворять it,
201
597315
2678
когда ИИ находит воплощение в теле,
10:12
we get robotsроботы.
202
600017
1173
получается робот.
10:13
And robotsроботы are going to be botsботы,
203
601214
1703
И роботы будут делать
10:14
they're going to be doing manyмногие
of the tasksзадания that we have alreadyуже doneсделанный.
204
602941
3328
многое из того, что уже делаем мы.
10:20
A jobработа is just a bunchгроздь of tasksзадания,
205
608357
1528
Работа — это набор заданий,
10:21
so they're going to redefineпереопределить our jobsработы
206
609909
1762
роботы переопределят наши работы,
10:23
because they're going to do
some of those tasksзадания.
207
611695
2259
потому что будут делать
некоторые наши задания.
10:25
But they're alsoтакже going to curateвикарий
wholeвсе newновый categoriesкатегории,
208
613978
3197
Но они будут выполнять
целые новые категории,
10:29
a wholeвсе newновый slewмножество of tasksзадания
209
617199
2247
множества заданий,
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
210
619470
2457
о надобности которых мы не подозревали.
10:33
They're going to actuallyна самом деле
engenderзародить newновый kindsвиды of jobsработы,
211
621951
3637
Они породят новые профессии,
10:37
newновый kindsвиды of tasksзадания that we want doneсделанный,
212
625612
2271
новые виды заданий, нужных нам,
10:39
just as automationавтоматизация madeсделал up
a wholeвсе bunchгроздь of newновый things
213
627907
3405
также, как и после автоматизации
придумали кучу новых вещей,
10:43
that we didn't know we neededнеобходимый before,
214
631336
1834
о надобности которых мы не знали,
10:45
and now we can't liveжить withoutбез them.
215
633194
1956
но без которых теперь не можем жить.
10:47
So they're going to produceпроизводить
even more jobsработы than they take away,
216
635174
3956
Они произведут на свет
намного больше профессий, чем отберут,
10:51
but it's importantважный that a lot of the tasksзадания
that we're going to give them
217
639154
3434
но важно то, что для многих заданий,
которые мы передадим им,
10:54
are tasksзадания that can be definedопределенный
in termsсроки of efficiencyэффективность or productivityпроизводительность.
218
642612
4572
важна эффективность и производительность.
10:59
If you can specifyуказывать a taskзадача,
219
647676
1828
Если есть задача,
11:01
eitherили manualруководство or conceptualконцептуальный,
220
649528
2235
производственная или мыслительная,
11:03
that can be specifiedуказанный in termsсроки
of efficiencyэффективность or productivityпроизводительность,
221
651787
4780
для которой очень важны
эффективность и продуктивность,
11:08
that goesидет to the botsботы.
222
656591
1777
отдайте её роботам.
11:10
Productivityпроизводительность is for robotsроботы.
223
658758
2178
Продуктивность — удел роботов.
11:12
What we're really good at
is basicallyв основном wastingтратить time.
224
660960
3070
В чём люди очень хороши́,
так это в растрате времени.
11:16
(LaughterСмех)
225
664054
1028
(Смех)
11:17
We're really good at things
that are inefficientнеэффективный.
226
665106
2316
Мы хороши́ в неэффективных вещах.
11:19
ScienceНаука is inherentlyпо существу inefficientнеэффективный.
227
667446
3025
Наука, по сути, неэффективна.
11:22
It runsработает on that factфакт that you have
one failureотказ after anotherдругой.
228
670816
2906
Она работает благодаря
постоянным неудачам.
11:25
It runsработает on the factфакт that you make testsтесты
and experimentsэксперименты that don't work,
229
673746
3424
Работает, потому что мы проводим
провальные тесты и эксперименты,
11:29
otherwiseв противном случае you're not learningобучение.
230
677194
1442
иначе бы мы не учились.
11:30
It runsработает on the factфакт
231
678660
1162
Работает из-за того,
11:31
that there is not
a lot of efficiencyэффективность in it.
232
679846
2083
что малоэффективна.
11:33
Innovationноваторство by definitionопределение is inefficientнеэффективный,
233
681953
2779
Новшества по определению неэффективны,
11:36
because you make prototypesпрототипы,
234
684756
1391
ибо сначала делают прототипы,
11:38
because you try stuffматериал that failsтерпит неудачу,
that doesn't work.
235
686171
2707
потому что испытывается то,
что не работает.
11:40
ExplorationИсследование is inherentlyпо существу inefficiencyнеэффективность.
236
688902
3112
Исследования в корне неэффективны.
11:44
ArtИзобразительное искусство is not efficientэффективное.
237
692038
1531
Искусство неэффективно.
11:45
HumanЧеловек relationshipsотношения are not efficientэффективное.
238
693593
2127
Отношения людей неэффективны.
11:47
These are all the kindsвиды of things
we're going to gravitateтяготеть to,
239
695744
2940
И ко всем этим вещам мы тяготеем,
11:50
because they're not efficientэффективное.
240
698708
1475
потому что они неэффективны.
11:52
EfficiencyКПД is for robotsроботы.
241
700207
2315
Эффективность для роботов.
11:55
We're alsoтакже going to learnучить
that we're going to work with these AIsAIs
242
703338
4123
И нам придётся учиться работать
вместе с ИИ,
11:59
because they think differentlyиначе than us.
243
707485
1997
потому что они думают по-иному.
12:02
When Deepглубоко Blueсиний beatбить
the world'sв мире bestЛучший chessшахматы championчемпион,
244
710005
4314
Deep Blue победила
мирового чемпиона по шахматам.
12:06
people thought it was the endконец of chessшахматы.
245
714343
1929
Люди думали, что это конец для шахмат.
12:08
But actuallyна самом деле, it turnsвитки out that todayCегодня,
the bestЛучший chessшахматы championчемпион in the worldМир
246
716296
4402
Но как оказалось,
лучший в мире шахматист —
12:12
is not an AIискусственный интеллект.
247
720722
1557
это не ИИ.
12:14
And it's not a humanчеловек.
248
722906
1181
И не человек.
12:16
It's the teamкоманда of a humanчеловек and an AIискусственный интеллект.
249
724111
2715
Это команда человека и ИИ.
12:18
The bestЛучший medicalмедицинская diagnosticianдиагност
is not a doctorврач, it's not an AIискусственный интеллект,
250
726850
4000
Лучший диагност — не человек и не ИИ,
12:22
it's the teamкоманда.
251
730874
1176
а команда.
12:24
We're going to be workingза работой with these AIsAIs,
252
732074
2149
Мы будем работать вместе с ИИ,
12:26
and I think you'llВы будете be paidоплаченный in the futureбудущее
253
734247
1995
и думаю, что платить вам будут
12:28
by how well you work with these botsботы.
254
736266
2391
по тому, как хорошо вы с ними работаете.
12:31
So that's the thirdв третьих thing,
is that they're differentдругой,
255
739026
4257
Ещё раз, они от нас отличаются,
12:35
they're utilityутилита
256
743307
1165
они инструменты,
12:36
and they are going to be something
we work with ratherскорее than againstпротив.
257
744496
3816
и будут чем-то, с чем мы
будем работать вместе, а не против.
12:40
We're workingза работой with these
ratherскорее than againstпротив them.
258
748336
2639
Работаем вместе, а не врозь.
12:42
So, the futureбудущее:
259
750999
1477
В будущем:
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
к чему это приведёт?
12:45
I think that 25 yearsлет from now,
they'llони будут look back
261
753944
3567
Думаю, потомки через 25 лет
оглянутся в прошлое
12:49
and look at our understandingпонимание
of AIискусственный интеллект and say,
262
757535
3125
и посмотрят на наше понимание ИИ
и скажут:
12:52
"You didn't have AIискусственный интеллект. In factфакт,
you didn't even have the Internetинтернет yetвсе же,
263
760684
3300
«У вас не было ИИ, да и интернета тоже,
12:56
comparedв сравнении to what we're going
to have 25 yearsлет from now."
264
764008
2741
по сравнению с тем,
что у нас есть через 25 лет».
12:59
There are no AIискусственный интеллект expertsэксперты right now.
265
767849
3047
Сейчас не существует экспертов по ИИ.
13:02
There's a lot of moneyДеньги going to it,
266
770920
1699
В это вкладывают кучу денег,
13:04
there are billionsмиллиарды of dollarsдолларов
beingявляющийся spentпотраченный on it;
267
772643
2268
тратят миллиарды долларов,
13:06
it's a hugeогромный businessбизнес,
268
774935
2164
огромнейший бизнес;
13:09
but there are no expertsэксперты, comparedв сравнении
to what we'llЧто ж know 20 yearsлет from now.
269
777123
4272
но ни одного эксперта, по сравнению с тем,
что у нас будет через 20 лет.
13:14
So we are just at the beginningначало
of the beginningначало,
270
782064
2885
Мы сейчас в самом начале дорóги,
13:16
we're in the first hourчас of all this.
271
784973
2163
тронувшись с места всего час назад.
13:19
We're in the first hourчас of the Internetинтернет.
272
787160
1935
Интернет только что изобрели.
13:21
We're in the first hourчас of what's comingприход.
273
789119
2040
Мы в самом начале того, что нас ждёт.
13:23
The mostбольшинство popularпопулярный AIискусственный интеллект productпродукт
in 20 yearsлет from now,
274
791183
4153
Самый популярный продукт с ИИ
через 20 лет,
13:27
that everybodyвсе usesиспользования,
275
795360
1444
которым будут пользоваться все,
13:29
has not been inventedизобрел yetвсе же.
276
797499
1544
ещё не изобретён.
13:32
That meansозначает that you're not lateпоздно.
277
800464
2467
Значит, вы никуда не опоздали.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
Спасибо.
13:36
(LaughterСмех)
279
804859
1026
(Смех)
13:37
(ApplauseАплодисменты)
280
805909
2757
(Аплодисменты)
Translated by Leo Rumckin
Reviewed by Peter Pallós

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

More profile about the speaker
Kevin Kelly | Speaker | TED.com