ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2014

Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

ரே கர்ச்வீல்: கலப்பின சிந்தனைக்கு தயாராகுங்கள்

Filmed:
3,548,296 views

200 மில்லயன் ஆண்டுகளுக்கு முன்பு நமது பாலூட்டி முன்னோர்கள் மூளையில் ஒரு புதிய அம்சம் தோன்ற காரணமாக இருந்தனர் அது தான் புதிய புறணி .தபால் வில்லை அளவே உள்ள இந்த திசு (வாதுமை கொட்டை அளவே உள்ள மூளையை சுற்றி அமைந்திருக்கும் ) தான் இன்று மனித குலம் அடைந்திருக்கும் வளர்ச்சிக்கு மூல காரணி .எதிர்கால கணிப்பாளர் ரே கர்ச்வீல் மூளையின் திறன் குறித்து வரும் காலங்களில் ஏற்படபோகும் மிக பெரிய எழுச்சிக்கு நம்மை தயார் செய்து கொள்ள வேண்டும் என்று கூறுகிறார். மேக கணினியின் திறனை நமது மூளை நேரடியாக பயன்படுத்தும் காலம் வெகு தொலைவில் இல்லை என்று சொல்கிறார்.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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

00:12
Let me tell you a storyகதை.
0
988
2316
நான் உங்களுக்கு ஒரு கதை சொல்கிறேன்
00:15
It goesசெல்கிறது back 200 millionமில்லியன் yearsஆண்டுகள்.
1
3304
1799
அது 200 மில்லியன் ஆண்டுகள் பழமையான ஒரு கதை.
00:17
It's a storyகதை of the neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்,
2
5103
1984
அது புதிய பெருமூளை புறணி குறித்த கதை.
00:19
whichஎந்த meansவழிமுறையாக "newபுதிய rindதூளை."
3
7087
1974
"புதிய ஓடு" என்றும் கூட பொருள் கொள்ளலாம்.
00:21
So in these earlyஆரம்ப mammalsபாலூட்டிகள்,
4
9061
2431
ஆக முற்காலத்திய பாலூட்டிகளில்,
00:23
because only mammalsபாலூட்டிகள் have a neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்,
5
11492
2055
பாலூட்டிகளுக்கு மட்டுமே இந்த புதிய புறணி உள்ளது,
00:25
rodent-likeகொறிணி-போன்ற creaturesஉயிரினங்கள்.
6
13547
1664
எலி இனம் போன்ற கொறி விலங்கினங்கள்.
00:27
It was the sizeஅளவு of a postageஅஞ்சல் stampமுத்திரை and just as thinமெல்லிய,
7
15211
3579
அது ஒரு அஞ்சல் முத்திரை அளவுக்கு சிறிதாகவும் மெலிதாகவும் இருந்தது,
00:30
and was a thinமெல்லிய coveringஉள்ளடக்கிய around
8
18790
1439
அதாவது ஒரு மெல்லிய உறை போல
00:32
theirதங்கள் walnut-sizedவால்நட் அளவிலான brainமூளை,
9
20229
2264
வாதுமை கொட்டை அளவே உள்ள அவைகளின் மூளையை சுற்றி இருந்தது,
00:34
but it was capableதிறன் of a newபுதிய typeவகை of thinkingநினைத்து.
10
22493
3701
ஆனால் அதற்கு புதிதாக சிந்திக்கும் திறன் இருந்தது.
00:38
Ratherமாறாக than the fixedநிலையான behaviorsநடத்தைகள்
11
26194
1567
அதாவது பாலூட்டிகள் அல்லாத விலங்குகளின்
00:39
that non-mammalianபாலூட்டிகளின் animalsவிலங்குகள் have,
12
27761
1992
வரையறுக்கப்பட்ட நடத்தைகளில் இருந்து மாறுபட்டு இருந்தது,
00:41
it could inventகண்டுபிடித்தல் newபுதிய behaviorsநடத்தைகள்.
13
29753
2692
இவைகளுக்கு புதிய நடத்தை முறைகளை கண்டுபிடிக்கும் திறன் இருந்தது.
00:44
So a mouseசுட்டி is escapingவர முடியாமல் a predatorபிரிடேட்டர்,
14
32445
2553
அதனால் தான் எலிகள் கொன்றுண்ணிகளிடமிருந்து தப்புகிறது.
00:46
its pathபாதை is blockedதடுக்கப்பட்டது,
15
34998
1540
அதன் வழி தடை செய்யபட்டால்,
00:48
it'llஅது தருகிறேன் try to inventகண்டுபிடித்தல் a newபுதிய solutionதீர்வு.
16
36538
2129
அது ஒரு புதிய தீர்வை கண்டுபிடிக்க முயலும்.
00:50
That mayமே work, it mayமே not,
17
38667
1266
அந்த முறை வேலை செய்யலாம் அல்லது தோல்வியுறலாம்,
00:51
but if it does, it will rememberநினைவில் that
18
39933
1910
ஆனால் வெற்றியடைந்தால் அதை நினைவில் வைத்து கொள்ளும்
00:53
and have a newபுதிய behaviorநடத்தை,
19
41843
1292
அப்படி ஒரு புதிய நடத்தை முறையை தனது பட்டறிவு மூலம் தெரிந்து கொள்ளும்.
00:55
and that can actuallyஉண்மையில் spreadபரவல் virallyvirally
20
43135
1457
தன் இனத்தை சார்ந்த மற்றவர்கள் மூலம்
00:56
throughமூலம் the restஓய்வு of the communityசமூகத்தில்.
21
44592
2195
அந்த முறையை வேகமாக பரப்பும்,
00:58
Anotherமற்றொரு mouseசுட்டி watchingபார்த்து this could say,
22
46787
1609
இதை பார்க்கும் மற்றொரு எலி கூறலாம்,
01:00
"Hey, that was prettyஅழகான cleverபுத்திசாலி, going around that rockராக்,"
23
48396
2704
"மலையை சுற்றி போகும் இந்த தந்திரம் நன்றாக இருக்கிறதே"
01:03
and it could adoptதத்தெடுக்க a newபுதிய behaviorநடத்தை as well.
24
51100
3725
மேலும் அது இன்னொரு முறையையும் தேர்ந்தெடுக்கலாம்.
01:06
Non-mammalianசாரா பாலூட்டிகளின் animalsவிலங்குகள்
25
54825
1717
பாலூட்டிகள் அல்லாத விலங்குகளால்
01:08
couldn'tமுடியவில்லை do any of those things.
26
56542
1713
அவை எதுவுமே செய்யமுடியாது.
01:10
They had fixedநிலையான behaviorsநடத்தைகள்.
27
58255
1215
அவைகளது நடத்தை முறை வரையறுக்கப்பட்டது.
01:11
Now they could learnஅறிய a newபுதிய behaviorநடத்தை
28
59470
1331
தற்பொழுது அவைகள் புதிய நடத்தை முறைகளை கற்று கொள்ளலாம்
01:12
but not in the courseநிச்சயமாக of one lifetimeவாழ்நாள்.
29
60801
2576
ஆனால் அவைகளின் வாழ்நாளில் அல்ல.
01:15
In the courseநிச்சயமாக of maybe a thousandஆயிரம் lifetimesஆயுட் காலமும்,
30
63377
1767
இன்னும் ஒரு ஆயிரம் ஆண்டுகள் சென்ற பின்பு
01:17
it could evolveமாற்றமடைந்து a newபுதிய fixedநிலையான behaviorநடத்தை.
31
65144
3330
ஒரு வேளை அவ்விலங்குகள் ஒரு புதிய வரையறுக்கப்பட்ட நடத்தை முறையை வெளிப்படுத்தலாம்.
01:20
That was perfectlyசெய்தபின் okay 200 millionமில்லியன் yearsஆண்டுகள் agoமுன்பு.
32
68474
3377
200 மில்லியன் ஆண்டுகளுக்கு முன்பு இருந்த நிலைமைக்கு அது மிக சரியாக இருந்திருக்கலாம்.
01:23
The environmentசூழல் changedமாற்றம் very slowlyமெதுவாக.
33
71851
1981
அப்பொழுது சுற்று சூழல் மாறுதல்கள் மிக மெதுவாகவே நடந்தது.
01:25
It could take 10,000 yearsஆண்டுகள் for there to be
34
73832
1554
10,000 ஆண்டுகள் கூட எடுத்திருக்கலாம்,
01:27
a significantகுறிப்பிடத்தக்க environmentalசுற்றுச்சூழல் changeமாற்றம்,
35
75386
2092
குறிப்பிடத்தக்க ஒரு சுற்று சூழல் மாறுதல் ஏற்படுவதற்கு,
01:29
and duringபோது that periodகாலம் of time
36
77478
1382
அந்த கால அளவில் அவைகள் ஒரு புதிய
01:30
it would evolveமாற்றமடைந்து a newபுதிய behaviorநடத்தை.
37
78860
2929
நடத்தை முறையை கொணரலாம்.
01:33
Now that wentசென்றார் alongசேர்ந்து fine,
38
81789
1521
இப்படி சரியாக தான் போய் கொண்டிருந்தது,
01:35
but then something happenedநடந்தது.
39
83310
1704
ஆனால் அப்பொழுது ஒரு நிகழ்வு நடந்தது.
01:37
Sixty-fiveஅறுபத்து ஐந்து millionமில்லியன் yearsஆண்டுகள் agoமுன்பு,
40
85014
2246
65 மில்லியன் ஆண்டுகளுக்கு முன்பு,
01:39
there was a suddenதிடீர், violentவன்முறை
changeமாற்றம் to the environmentசூழல்.
41
87260
2615
திடீர் என்று கட்டு மீறிய ஒரு சுற்று சூழல் மாறுதல் ஏற்பட்டது.
01:41
We call it the Cretaceousகிரீத்தேசியக் காலம் extinctionஅழிவு eventநிகழ்வு.
42
89875
3505
அது க்றேடஷியஸ் அழிவு நிகழ்வு என்று சொல்லபடுகிறது.
01:45
That's when the dinosaursடைனோசர்கள் wentசென்றார் extinctஅழிந்து,
43
93380
2293
அது டைனோசார்களின் அழிவு காலத்தை குறிக்கிறது,
01:47
that's when 75 percentசதவீதம் of the
44
95673
3449
அப்பொழுது தான் ஏறக்குறைய 75 விழுக்காடு
01:51
animalகால்நடை and plantஆலை speciesஇனங்கள் wentசென்றார் extinctஅழிந்து,
45
99122
2746
விலங்குகள் மற்றும் தாவர இனங்கள் அழிந்தன,
01:53
and that's when mammalsபாலூட்டிகள்
46
101868
1745
அப்பொழுதான் பாலூட்டிகள்
01:55
overtookபிடித்துக் கொண்டது theirதங்கள் ecologicalசுற்றுச்சூழல் nicheமாடத்தில்,
47
103613
2152
சூழ்நிலை கூறை முந்தியது
01:57
and to anthropomorphizeanthropomorphize, biologicalஉயிரியல் evolutionபரிணாம வளர்ச்சி said,
48
105765
3654
மனித இயல்பு படி சொல்வெதென்றால், உயிரியல் சிறத்தல் சொல்லியது,
02:01
"Hmmஹ்ம்ம், this neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான் is prettyஅழகான good stuffபொருட்களை,"
49
109419
2025
"ஹ்ம்..இந்த புதிய புறணி ஒரு சிறந்த அம்சம் தான்"
02:03
and it beganதொடங்கியது to growவளர it.
50
111444
1793
அப்படி அதை விருத்தியடைய செய்தது.
02:05
And mammalsபாலூட்டிகள் got biggerபெரிய,
51
113237
1342
பாலூட்டிகள் மிகவும் பெரிதாக வளர்ந்தது,
02:06
theirதங்கள் brainsமூளை got biggerபெரிய at an even fasterவேகமாக paceவேகம்,
52
114579
2915
அவைகளின் மூளை வளர்ச்சி இன்னும் வேகமாக இருந்தது,
02:09
and the neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான் got biggerபெரிய even fasterவேகமாக than that
53
117494
3807
புதிய புறணியின் வளர்ச்சி அதை விட வேகமாக இருந்தது
02:13
and developedவளர்ந்த these distinctiveதனித்துவமான ridgesசாகுபடி and foldsமடிப்புகள்
54
121301
2929
தனித்தன்மை வாய்ந்த நீட்சிகளும் மடிப்புகளும் உருவானது
02:16
basicallyஅடிப்படையில் to increaseஅதிகரி its surfaceமேற்பரப்பில் areaபகுதியில்.
55
124230
2881
அடிப்படையில் அதன் பரப்பளவு அதிகமாகியது
02:19
If you tookஎடுத்து the humanமனித neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்
56
127111
1819
மனிதனின் புதிய புறணியை எடுத்து
02:20
and stretchedநீட்டி it out,
57
128930
1301
வலித்திழுத்தால்,
02:22
it's about the sizeஅளவு of a tableமேசை napkinநாப்கின்,
58
130231
1713
ஒரு மேஜை துடை துண்டு அளவுக்கு இருக்கும்
02:23
and it's still a thinமெல்லிய structureஅமைப்பு.
59
131944
1306
ஆனால் அதன் அமைப்பு மெல்லியதாகவே இருக்கும்.
02:25
It's about the thicknessதடிமன் of a tableமேசை napkinநாப்கின்.
60
133250
1980
தடிமனும் ஒரு மேஜை துண்டு அளவே இருக்கும்.
02:27
But it has so manyநிறைய convolutionsconvolutions and ridgesசாகுபடி
61
135230
2497
ஆனால் அதிக அளவில் சுருள்களும் நீட்சிகளும் இருக்கும்
02:29
it's now 80 percentசதவீதம் of our brainமூளை,
62
137727
3075
இப்பொழுது ஏறக்குறைய 80 விழுக்காடு நமது மூளையை போலவே இருக்கும்,
02:32
and that's where we do our thinkingநினைத்து,
63
140802
2461
அங்கு தான் நமது சிந்திக்கும் திறன் இருக்கிறது,
02:35
and it's the great sublimatorsublimator.
64
143263
1761
அது தான் நமது மிக பெரிய திறன் மேம்பாடு மையம்.
02:37
We still have that oldபழைய brainமூளை
65
145024
1114
நமது பழைய மூளை இன்னமும் இருக்கிறது
02:38
that providesவழங்குகிறது our basicஅடிப்படை drivesஇயக்கிகள் and motivationsநோக்கங்கள்,
66
146138
2764
அடிப்படையில் அது நம்மை இயக்கி கொண்டும் ஊக்கபடுத்தி கொண்டும் இருக்கிறது,
02:40
but I mayமே have a driveஇயக்கி for conquestவெற்றி,
67
148902
2716
எனக்கு வெற்றி பெறவேண்டும் என்ற ஊக்கம் இருக்கலாம்,
02:43
and that'llஎன்று தருகிறேன் be sublimatedபக்தியாக by the neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்
68
151618
2715
ஆனால் அதற்கான திறனை மேம்படுத்துவது புதிய புறணி தான்
02:46
into writingஎழுத்து a poemகவிதை or inventingகண்டுபிடித்தனர் an appபயன்பாட்டை
69
154333
2909
அது கவிதையாக இருக்கலாம் அல்லது ஒரு மென்பொருள் பயன்பாடை கண்டுபிடிப்பதாக கூட இருக்கலாம்
02:49
or givingகொடுத்து a TEDடெட் Talk,
70
157242
1509
அல்லது ஒரு TED உரை நிகழ்த்துவதாக கூட இருக்கலாம்,
02:50
and it's really the neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான் that's where
71
158751
3622
புதிய புறணியில் தான் இதற்கான
02:54
the actionநடவடிக்கை is.
72
162373
1968
அனைத்து செயல்களும் நடைபெறுகிறது.
02:56
Fiftyஐம்பது yearsஆண்டுகள் agoமுன்பு, I wroteஎழுதினார் a paperகாகித
73
164341
1717
50 ஆண்டுகளுக்கு முன்பு நான் ஒரு கட்டுரை எழுதினேன்
02:58
describingவிவரிக்கும் how I thought the brainமூளை workedவேலை,
74
166058
1918
மூளை எப்படி இயங்குகிறது என்பதை குறித்து,
02:59
and I describedவிவரித்தார் it as a seriesதொடர் of modulesதொகுதிகள்.
75
167976
3199
அவைகளை ஒரு தொடர் கட்டகமாக விளக்கியிருந்தேன்.
03:03
Eachஒவ்வொரு moduleதொகுதி could do things with a patternமுறை.
76
171175
2128
ஒவ்வொரு கட்டகமும் ஒரு வகையில் செயல்படும்.
03:05
It could learnஅறிய a patternமுறை. It could rememberநினைவில் a patternமுறை.
77
173303
2746
ஒவ்வொரு கட்டகத்திற்கும் ஒரு வகையை கற்கவும் நினைவில் கொள்ளவும் முடியும்.
03:08
It could implementசெயல்படுத்த a patternமுறை.
78
176049
1407
அந்த மாதிரியை செயல்படுத்தும் திறனும் இருந்தது.
03:09
And these modulesதொகுதிகள் were organizedஏற்பாடு in hierarchiesஅதிகாரப் படிநிலையில்,
79
177456
2679
இந்த கட்டகங்களுக்கு ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட படிநிலைகள் இருந்தது,
03:12
and we createdஉருவாக்கப்பட்ட that hierarchyபடிநிலையில் with our ownசொந்த thinkingநினைத்து.
80
180135
2954
இந்த படிநிலைகள் நமது சிந்தனைகளில் உருவாகிறது.
03:15
And there was actuallyஉண்மையில் very little to go on
81
183089
3333
சொல்லபோனால் மிக சிறிய முன்னேற்றமே
03:18
50 yearsஆண்டுகள் agoமுன்பு.
82
186422
1562
இந்த 50 ஆண்டுகளில் ஏற்பட்டிருக்க கூடும்.
03:19
It led me to meetசந்திக்க Presidentஜனாதிபதி Johnsonஜான்சன்.
83
187984
2115
இது அதிபர் ஜான்சனை சந்திக்கும் வாய்ப்பை எனக்கு ஏற்படுத்தி கொடுத்தது.
03:22
I've been thinkingநினைத்து about this for 50 yearsஆண்டுகள்,
84
190099
2173
இதை பற்றி நான் கடந்த 50 ஆண்டுகளாக நினைத்து கொண்டிருந்தேன்,
03:24
and a yearஆண்டு and a halfஅரை agoமுன்பு I cameவந்தது out with the bookபுத்தகம்
85
192272
2828
ஒன்றரை ஆண்டுகளுக்கு முன்பு நான்
03:27
"How To Createஉருவாக்கு A Mindமனம்,"
86
195100
1265
"மனதை உருவாக்குவது எப்படி" என்ற நூலை எழுதினேன்,
03:28
whichஎந்த has the sameஅதே thesisஆய்வறிக்கை,
87
196365
1613
அந்த ஆய்வு கட்டுரையிலும் இதையே சொல்லியிருந்தேன்,
03:29
but now there's a plethoraஉற்சாகப்படுத்தும் of evidenceஆதாரங்கள்.
88
197978
2812
ஆனால் தற்பொழுது அபரிமிதமான சான்றுகள் உள்ளன.
03:32
The amountஅளவு of dataதகவல்கள் we're gettingபெறுவது about the brainமூளை
89
200790
1814
நரம்பு இயங்கியலில் இருந்து மூளை குறித்து நமக்கு
03:34
from neuroscienceநரம்பியல் is doublingஇரட்டிப்பாக்க everyஒவ்வொரு yearஆண்டு.
90
202604
2203
கிடைக்கும் தரவுகள் இரட்டிப்பாக உள்ளது.
03:36
Spatialஇடம் சார்ந்த resolutionதீர்மானம் of brainscanningbrainscanning of all typesவகையான
91
204807
2654
எல்லா விதமான, இடம் சார்ந்த, மூளை அலகீடு குறித்த பிரிதிறன்
03:39
is doublingஇரட்டிப்பாக்க everyஒவ்வொரு yearஆண்டு.
92
207461
2285
ஆண்டு தோறும் இரட்டிப்பாகி வருகிறது.
03:41
We can now see insideஉள்ளே a livingவாழ்க்கை brainமூளை
93
209746
1717
இப்பொழுது நம்மால் உயிருள்ள ஒரு மூளையின் உட்பகுதியை பார்க்க முடியும்
03:43
and see individualதனிப்பட்ட interneuralinterneural connectionsஇணைப்புகளை
94
211463
2870
அதன் உள்புறம் இருக்கும் நரம்புகளுக்கு இடையே உள்ள தனித்த இணைப்புகளை காண முடியும்
03:46
connectingஇணைக்கும் in realஉண்மையான time, firingதுப்பாக்கிச் சூடு in realஉண்மையான time.
95
214333
2703
நிகழ் நேர இணைப்புகளையும் மற்றும் இயக்கங்களையும் காண முடியும்
03:49
We can see your brainமூளை createஉருவாக்க your thoughtsஎண்ணங்கள்.
96
217036
2419
உங்களது மூளை எண்ண தொடர்களை உருவாக்குவதை பார்க்கலாம்.
03:51
We can see your thoughtsஎண்ணங்கள் createஉருவாக்க your brainமூளை,
97
219455
1575
உங்கள் எண்ணங்கள் தான் உங்கள் மூளை என்பதையும்,
03:53
whichஎந்த is really keyமுக்கிய to how it worksபடைப்புகள்.
98
221030
1999
அவை தான் மூளை செய்லபடுவதற்க்கான திறவுகோல் என்பதையும் பார்க்கலாம்.
03:55
So let me describeவிவரிக்க brieflyசுருக்கமாக how it worksபடைப்புகள்.
99
223029
2219
சுருக்கமாக மூளை எப்படி செயல்படுகிறது என்பதை சொல்கிறேன்.
03:57
I've actuallyஉண்மையில் countedஎண்ணி these modulesதொகுதிகள்.
100
225248
2275
உண்மையில் இந்த கட்டகங்களின் எண்ணிக்கையை நான் குறித்தேன்.
03:59
We have about 300 millionமில்லியன் of them,
101
227523
2046
ஏறக்குறைய 300 மில்லியன் கட்டகங்கள் உள்ளன,
04:01
and we createஉருவாக்க them in these hierarchiesஅதிகாரப் படிநிலையில்.
102
229569
2229
நாம் அவைகளை படிநிலை வரிசை படுத்தியிருக்கிறோம்.
04:03
I'll give you a simpleஎளிய exampleஉதாரணமாக.
103
231798
2082
ஒரு சிறிய எடுத்துகாட்டை சொல்கிறேன்.
04:05
I've got a bunchகொத்து of modulesதொகுதிகள்
104
233880
2805
என்னிடம் இரு கற்றை கட்டகங்கள் உள்ளன
04:08
that can recognizeஅடையாளம் கண்டு கொள் the crossbarசட் to a capitalதலைநகர் A,
105
236685
3403
அவைகளால் A என்ற எழுத்தின் குறுக்கு சட்டத்தை தெரிந்து கொள்ள முடியும்,
04:12
and that's all they careபாதுகாப்பு about.
106
240088
1914
அவைகளுக்கு அதை பற்றி மட்டுமே தெரியும்.
04:14
A beautifulஅழகான songபாடல் can playவிளையாட,
107
242002
1578
ஒரு அழகான பாடலையோ,
04:15
a prettyஅழகான girlபெண் could walkநட by,
108
243580
1434
அழகான பெண் நடந்து போவதையோ,
04:17
they don't careபாதுகாப்பு, but they see
a crossbarசட் to a capitalதலைநகர் A,
109
245014
2846
பற்றி அவைகள் கவலைபடாது ஆனால் அவைகளால் A என்ற எழுத்தின் குறுக்கு சட்டத்தை மட்டும் புரிந்து கொள்ள முடியும்,
04:19
they get very excitedஉற்சாகமாக and they say "crossbarசட்,"
110
247860
3021
அவற்றை பார்த்தவுடன் ஆர்வத்துடன் "குறுக்கு சட்டம்" என்று சொல்லும்
04:22
and they put out a highஉயர் probabilityநிகழ்தகவு
111
250881
2112
அதன் விளைவாக இப்படியான ஒரு நிகழவாய்ப்பு
04:24
on theirதங்கள் outputவெளியீடு axonஆக்ஸான்.
112
252993
1634
இருப்பதாக நரம்பிழை தண்டுக்கு வெளிபடுத்தும்
04:26
That goesசெல்கிறது to the nextஅடுத்த levelநிலை,
113
254627
1333
அது அடுத்த நிலைக்கு அதனை எடுத்து செல்லும்,
04:27
and these layersஅடுக்குகள் are organizedஏற்பாடு in conceptualகருத்துரு levelsஅளவுகள்.
114
255960
2750
இந்த அடுக்குகள் எல்லாம் ஒரு கருத்தை உருவாக்கும் நிலையிலேயே அமைக்கபட்டிருக்கிறது.
04:30
Eachஒவ்வொரு is more abstractசுருக்க than the nextஅடுத்த one,
115
258710
1856
ஓவொன்றும் அடுத்த குறிப்புக்கான ஒரு சுருக்க குறிப்பாக எடுத்து கொள்ளலாம்,
04:32
so the nextஅடுத்த one mightவலிமையிலும் say "capitalதலைநகர் A."
116
260566
2418
அடுத்த குறிப்பு அதை "முகட்டெழுத்து A" என்று கூட சொல்லலாம்.
04:34
That goesசெல்கிறது up to a higherஅதிக
levelநிலை that mightவலிமையிலும் say "Appleஆப்பிள்."
117
262984
2891
இன்னும் அடுத்த உயர் நிலைக்கு சென்றால் " Apple " என்று கூட சொல்லலாம்.
04:37
Informationதகவல் flowsபாய்கிறது down alsoமேலும்.
118
265875
2167
தகவல்கள் கீழ் நோக்கியும் வருவது உண்டு.
04:40
If the appleஆப்பிள் recognizerகுறிப்பி has seenபார்த்த A-P-P-LA-P-P-L,
119
268042
2936
'ஆப்பிள்' என்ற சொல்லை அடையாளம் காணும் கட்டகம் A-P-P-L என்ற எழுத்துக்களை கண்ட உடன்
04:42
it'llஅது தருகிறேன் think to itselfதன்னை, "Hmmஹ்ம்ம், I
think an E is probablyஒருவேளை likelyவாய்ப்பு,"
120
270978
3219
அடுத்த எழுத்து E ஆக இருக்கலாம் என்று நினைக்கும்.
04:46
and it'llஅது தருகிறேன் sendஅனுப்பு a signalசிக்னல் down to all the E recognizersசிறப்பு அடைப்புக்குறிகளையும்
121
274197
2564
உடனே அது E என்ற எழுத்தை கண்டறியும் எல்லா கட்டகங்களுக்கும் ஒரு சமிக்கை அனுப்பும்.
04:48
sayingகூறி, "Be on the lookoutதேடினார் for an E,
122
276761
1619
"அடுத்த எழுத்து E ஆக இருக்கலாம், எதிர்பாருங்கள்,
04:50
I think one mightவலிமையிலும் be comingவரும்."
123
278380
1556
அந்த எழுத்து அடுத்து வரும் என்று நினைக்கிறேன்."
04:51
The E recognizersசிறப்பு அடைப்புக்குறிகளையும் will lowerகுறைந்த theirதங்கள் thresholdதொடக்கநிலை
124
279936
2843
உடனே E என்ற எழுத்தை கண்டறியும் எல்லா கட்டகங்களும் அதன் வரம்பு மதிப்பை குறைத்து கொள்ளும்
04:54
and they see some sloppyமலைச்சரிவில்
thing, could be an E.
125
282779
1945
அடுத்து வரும் தெளிவில்லாத எழுத்தை E ஆக இருக்கலாம் என்று நினைக்கும்
04:56
Ordinarilyசாதாரணமாக you wouldn'tஇல்லை என்று think so,
126
284724
1490
வழக்கமாக நாம் அப்படி நினைப்பதில்லை,
04:58
but we're expectingஎதிர்பார்ப்பதாக an E, it's good enoughபோதும்,
127
286214
2009
ஆனால் நாம் இப்பொழுது E என்ற எழுத்தை எதிர்பார்த்து கொண்டிருக்கிறோம் ,அதனால் இது சரி.
05:00
and yeah, I've seenபார்த்த an E, and then appleஆப்பிள் saysஎன்கிறார்,
128
288223
1817
'ஆம் நான் E என்ற எழுத்தை பார்த்து விட்டேன் ' உடனே ஆப்பிள் கட்டகம் சொல்கிறது,
05:02
"Yeah, I've seenபார்த்த an Appleஆப்பிள்."
129
290040
1728
"ஆம் நான் Apple என்ற சொல்லை பார்த்து விட்டேன்."
05:03
Go up anotherமற்றொரு fiveஐந்து levelsஅளவுகள்,
130
291768
1746
இன்னும் ஐந்து நிலைகள் மேலே செல்லுங்கள்,
05:05
and you're now at a prettyஅழகான highஉயர் levelநிலை
131
293514
1353
இபொழுது நீங்கள் ஒரு சுமாரான உயர் நிலையில்
05:06
of this hierarchyபடிநிலையில்,
132
294867
1569
உள்ளீர்கள், அதாவது படி நிலை வரிசையில்
05:08
and stretchநீட்டிக்க down into the differentவெவ்வேறு sensesபுலன்களின்,
133
296436
2353
சற்று விரிவடைந்து புலன் உணர்வுகளையும் தெரிந்து கொள்ளும் நிலை,
05:10
and you mayமே have a moduleதொகுதி
that seesகாண்கிறது a certainசில fabricதுணி,
134
298789
2655
ஒரு விதமான துணியை தெரிந்து கொள்ளும் ஒரு கட்டகம் உங்களுக்கு இருக்கலாம்,
05:13
hearsகேட்கிறார் a certainசில voiceகுரல் qualityதரமான,
smellsநறுமணம் a certainசில perfumeவாசனை,
135
301444
2844
ஒரு குரலை தெரிந்து கொள்ளவோ அல்லது
ஒரு வாசனையை தெரிந்து கொண்டு,
05:16
and will say, "My wifeமனைவி has enteredஉள்ளிட்ட the roomஅறை."
136
304288
2513
" என் மனைவி இந்த அறைக்குள் நுழைந்திருக்கிறாள் " என்று கூட சொல்லலாம்.
05:18
Go up anotherமற்றொரு 10 levelsஅளவுகள், and now you're at
137
306801
1895
இன்னும் 10 நிலைகள் மேலே செல்லுங்கள்
05:20
a very highஉயர் levelநிலை.
138
308696
1160
நீங்கள் இப்பொழுது மிக உயர்ந்த நிலையில் உள்ளீர்கள்.
05:21
You're probablyஒருவேளை in the frontalமூளையின் cortexபுறணி,
139
309856
1937
ஏறக்குறைய நீங்கள் இப்பொழுது முகப்பு புறணியில் இருக்கலாம்,
05:23
and you'llஉங்களுக்கு have modulesதொகுதிகள் that say, "That was ironicமுரண்.
140
311793
3767
இந்த கட்டகங்கள் " இது நகை முரண்.
05:27
That's funnyவேடிக்கையான. She's prettyஅழகான."
141
315560
2370
இது வேடிக்கை , அவள் அழகு "
என்றெல்லாம் சொல்லும் திறன் கொண்டவை.
05:29
You mightவலிமையிலும் think that those are more sophisticatedஅதிநவீன,
142
317930
2105
நீங்கள் இவைகள் மதிநுட்பமானவை என்று கருதலாம்,
05:32
but actuallyஉண்மையில் what's more complicatedசிக்கலான
143
320035
1506
ஆனால் உண்மையில் சிக்கலானவை
05:33
is the hierarchyபடிநிலையில் beneathகீழே them.
144
321541
2669
இவைகளுக்கு கீழ்நிலையில் இருப்பவை தான்.
05:36
There was a 16-year-old-ஒரு வயது girlபெண், she had brainமூளை surgeryஅறுவை சிகிச்சை,
145
324210
2620
ஒரு 16 வயது பெண்ணுக்கு மூளை அறுவை சிகிச்சை நடைபெற்றது.
05:38
and she was consciousஉணர்வு because the surgeonsமருத்துவர்கள்
146
326830
2051
அவள் சுய நினைவுடன் இருந்தாள் ஏனெனில் அறுவை சிகிச்சை மருத்துவர்கள்
05:40
wanted to talk to her.
147
328881
1537
அவளுடன் சிகிச்சையின் போது பேச வேண்டும் என்று விரும்பினார்கள்.
05:42
You can do that because there's no painவலி receptorsவாங்கிகள்
148
330418
1822
அப்படி செய்ய முடியும் ஏனெனில்
05:44
in the brainமூளை.
149
332240
1038
மூளையில் வலி ஏற்பிகள் ஏதும் இல்லை.
05:45
And wheneverபோதெல்லாம் they stimulatedதூண்டப்பட்ட particularகுறிப்பிட்ட,
150
333278
1800
எப்பொழுதெல்லாம் அவர்கள் புதிய புறணியின்
05:47
very smallசிறிய pointsபுள்ளிகள் on her neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்,
151
335078
2463
சில குறிப்பிட்ட பகுதிகளை தூண்டினார்களோ,
05:49
shownகாட்டப்பட்டுள்ளது here in redசிவப்பு, she would laughசிரிக்க.
152
337541
2665
இங்கு சிவப்பாக காட்டியிருக்கும் பகுதிகள், அவள் சிரித்தாள்.
05:52
So at first they thought they were triggeringதூண்டி
153
340206
1440
முதலில் அவர்கள் சிரிப்பிற்கான எதோ ஒரு முடுக்கியை
05:53
some kindவகையான of laughசிரிக்க reflexஅனிச்சை,
154
341646
1720
தூண்டி விடுவதாக நினைத்தார்கள்,
05:55
but no, they quicklyவிரைவில் realizedஉணர்ந்து they had foundகண்டறியப்பட்டது
155
343366
2519
ஆனால் அவர்கள் சீக்கிரமே புரிந்து கொண்டார்கள்
05:57
the pointsபுள்ளிகள் in her neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான் that detectகண்டறிய humorநகைச்சுவை,
156
345885
3044
புதிய புறணியின் அந்த பகுதிகள் நகைச்சுவையை உணரும் பகுதியென்று,
06:00
and she just foundகண்டறியப்பட்டது everything hilariousபெருங்களிப்புடைய
157
348929
1969
அந்த பகுதியை தூண்டியதினால்
06:02
wheneverபோதெல்லாம் they stimulatedதூண்டப்பட்ட these pointsபுள்ளிகள்.
158
350898
2437
அவள் களிப்படைந்தாள்.
06:05
"You guys are so funnyவேடிக்கையான just standingநின்று around,"
159
353335
1925
"என்னை சுற்றி நிற்கும் நீங்கள் வேடிக்கை மனிதர்கள்,"
06:07
was the typicalவழக்கமான commentகருத்து,
160
355260
1738
இது தான் அவள் சொன்ன கருத்து
06:08
and they weren'tஇல்லை funnyவேடிக்கையான,
161
356998
2302
ஆனால் அது அவர்களுக்கு வேடிக்கையாக இருக்கவில்லை,
06:11
not while doing surgeryஅறுவை சிகிச்சை.
162
359300
3247
அறுவை சிகிச்சை செய்து கொண்டிருந்த சூழல் கண்டிப்பாக அப்படி இருக்க வாய்ப்பில்லை.
06:14
So how are we doing todayஇன்று?
163
362547
4830
சரி இன்றைய நிலைமை என்ன?
06:19
Well, computersகணினிகள் are actuallyஉண்மையில் beginningதொடங்கி to masterமாஸ்டர்
164
367377
3054
கணினிகள் மனித மொழிகளை பல உத்திகள் மூலம்
06:22
humanமனித languageமொழி with techniquesநுட்பங்கள்
165
370431
2001
தேர்ச்சி பெற முயலுகின்றன
,
06:24
that are similarஒத்த to the neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்.
166
372432
2867
ஏறக்குறைய புதிய புறணிகளை போலவே
06:27
I actuallyஉண்மையில் describedவிவரித்தார் the algorithmஅல்காரிதம்,
167
375299
1514
நான் ஒரு படிமுறையை விவரித்திருந்தேன்.
06:28
whichஎந்த is similarஒத்த to something calledஎன்று
168
376813
2054
அது ஏறக்குறைய மறைக்கப்பட்ட,
06:30
a hierarchicalபடிநிலை hiddenமறைத்து MarkovMarkov modelமாதிரி,
169
378867
2233
ஒரு மார்கோவ் மாதிரி படிநிலை போன்றது
06:33
something I've workedவேலை on sinceமுதல் the '90s.
170
381100
3241
அது 90 களில் இருந்து நான் வேலை பார்த்த ஒரு முறை.
06:36
"Jeopardyஇந்தச்செயல்" is a very broadபரந்த naturalஇயற்கை languageமொழி gameவிளையாட்டு,
171
384341
3238
"ஜியோபார்டி' என்பது ஒரு விரிவான இயல்பான மொழி விளையாட்டு,
06:39
and Watsonவாட்சன் got a higherஅதிக scoreமதிப்பெண்
172
387579
1892
வாட்சன் அந்த விளையாட்டில் அதிக வெற்றி புள்ளிகள் பெற்றிருந்தார்
06:41
than the bestசிறந்த two playersவீரர்கள் combinedஇணைந்து.
173
389471
2000
இந்த விளையாட்டின் சிறந்த 2 விளையாட்டு வீரர்களின் மொத்த வெற்றி புள்ளிகளை விடவும் அதிகமாக பெற்றிருந்தார்
06:43
It got this queryகேள்வி correctசரி:
174
391471
2499
நான் கேள்வியை சரியாக தான் கேட்டேன்
06:45
"A long, tiresomeஅலுப்பான speechபேச்சு
175
393970
2085
"ஒரு நீண்ட சோர்வூட்டும் உரை"
06:48
deliveredவழங்கினார் by a frothyநுரையுடன் pieபை toppingடாப்பிங்,"
176
396055
2152
ஒரு குறுக்கெழுத்து புதிருக்கான துப்பு இது
06:50
and it quicklyவிரைவில் respondedபதிலளித்தார்,
"What is a meringuemeringue harangueஉலகில்?"
177
398207
2796
உடன் அது பதிலளித்தது " மேரின்க்யு ஹரன்க்யு?"
06:53
And Jenningsஜென்னிங்ஸ் and the other guy didn't get that.
178
401003
2635
ஜென்னிங்க்சுக்கோ அல்லது அடுத்தவருக்கோ இது தெரிந்திருக்கவில்லை
06:55
It's a prettyஅழகான sophisticatedஅதிநவீன exampleஉதாரணமாக of
179
403638
1926
இது கணினிகள், மனிதர்கள் பேசும் அதி நவீன விஷயங்களை
06:57
computersகணினிகள் actuallyஉண்மையில் understandingபுரிதல் humanமனித languageமொழி,
180
405564
1914
புரிந்து கொள்கிறது என்பதற்கு ஒரு எடுத்துகாட்டு,
06:59
and it actuallyஉண்மையில் got its knowledgeஅறிவு by readingவாசிப்பு
181
407478
1652
இன்னும் சொல்லபோனால் இந்த அறிவை கணினிகள்,
07:01
Wikipediaதமிழ் and severalபல other encyclopediasகலைக்களஞ்சியம்.
182
409130
3785
விக்கிபீடியா மற்றும் இதர கலைக்களஞ்சியங்களை படித்து தெரிந்து கொண்டிருக்கிறது.
07:04
Fiveஐந்து to 10 yearsஆண்டுகள் from now,
183
412915
2133
இன்னும் ஐந்திலிருந்து பத்து வருடங்களில்,
07:07
searchதேடல் enginesஇயந்திரங்கள் will actuallyஉண்மையில் be basedசார்ந்த on
184
415048
2184
இணையதள தேடல் பொறி சொற் கூட்டமைப்பின் அல்லது
07:09
not just looking for combinationsசேர்க்கைகள் of wordsவார்த்தைகள் and linksஇணைப்புகள்
185
417232
2794
தொடர்பின் அடிப்படையில் மட்டும் இயங்காது
07:12
but actuallyஉண்மையில் understandingபுரிதல்,
186
420026
1914
ஆனால் உண்மையான புரிதலில் இயங்கும்
07:13
readingவாசிப்பு for understandingபுரிதல் the billionsபில்லியன் of pagesபக்கங்களை
187
421940
2411
கோடிகணக்கான இணையதள பக்கங்களையும்
07:16
on the webஇணையதள and in booksபுத்தகங்கள்.
188
424351
2733
புத்தகங்களையும் படித்து தெரிந்து கொண்ட புரிதல்களாக இருக்கும்
07:19
So you'llஉங்களுக்கு be walkingநடைபயிற்சி alongசேர்ந்து, and GoogleGoogle will popபாப் up
189
427084
2616
நீங்கள் நடந்து கொண்டிருக்கும் போதே கூகிள் உங்கள் முன் தோன்றி சொல்லலாம்
07:21
and say, "You know, Maryமேரி, you expressedவெளிப்படுத்தினர் concernஅக்கறை
190
429700
3081
" மேரி ,நீங்கள் ஒரு மாதம் முன்பு கவலை கொண்டிருந்தீர்கள்.
07:24
to me a monthமாதம் agoமுன்பு that your glutathioneகுளுதாதயோன் supplement
191
432781
3019
உங்களின் க்ளுடதியோன் குறைநிரப்பு
07:27
wasn'tஇல்லை gettingபெறுவது pastகடந்த the blood-brainஇரத்த-மூளை barrierதடை.
192
435800
2231
இரத்தத்திற்கும் மூளைக்குமான அரணை தாண்டவில்லை" என்று.
07:30
Well, newபுதிய researchஆராய்ச்சி just cameவந்தது out 13 secondsவிநாடிகள் agoமுன்பு
193
438031
2593
சரியாக 13 நொடிகளுக்கு முன் இது குறித்து ஒரு புது ஆய்வு வெளி வந்துள்ளது
07:32
that showsநிகழ்ச்சிகள் a wholeமுழு newபுதிய approachஅணுகுமுறை to that
194
440624
1711
இது ஒரு புதிய அணுகுமுறையை வெளிபடுத்துகிறது
07:34
and a newபுதிய way to take glutathioneகுளுதாதயோன்.
195
442335
1993
க்ளுடதியோன் எடுத்து கொள்வதற்கான ஒரு புதிய முறை
07:36
Let me summarizeசுருக்கமாக it for you."
196
444328
2562
அதை நான் உங்களுக்கு சுருக்கமாக சொல்கிறேன்."
07:38
Twentyஇருபது yearsஆண்டுகள் from now, we'llநாம் தருகிறேன் have nanobotsதானியங்கிகள்,
197
446890
3684
இன்னும் 20 ஆண்டுகளுக்கு பின்பு நம்மிடையே நாநோபோட்கள் தோன்றலாம்
07:42
because anotherமற்றொரு exponentialஅதிவேகமான trendபோக்கு
198
450574
1627
இன்னொரு அடுக்குகுறி போக்கு என்று எடுத்து கொண்டால்
07:44
is the shrinkingசுருங்கி of technologyதொழில்நுட்பம்.
199
452201
1615
தொழில்நுட்ப சுருங்கலை சொல்லலாம்.
07:45
They'llஅவர்கள் வேண்டும் go into our brainமூளை
200
453816
2370
அவைகள் நமது மூளைக்குள் செலுத்தப்படலாம்,
07:48
throughமூலம் the capillariesதந்துகிகள்
201
456186
1703
இரத்த நுண் குழாய்கள் மூலம்
07:49
and basicallyஅடிப்படையில் connectஇணைக்க our neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்
202
457889
2477
அடிப்படையில் பார்த்தீர்களானால் நமது புதிய புறணி
07:52
to a syntheticசெயற்கை neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான் in the cloudமேகம்
203
460366
3185
மேக கணினியில் உள்ள ஒரு செயற்கை புறணியுடன் இணைக்கப்படும்
07:55
providingவழங்கும் an extensionநீட்டிப்பு of our neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்.
204
463551
3591
சொல்லபோனால் நமது புதிய புறணிக்கு ஒரு நீட்சி அமைப்பு அது
07:59
Now todayஇன்று, I mean,
205
467142
1578
நான் சொல்வது என்னவென்றால்
08:00
you have a computerகணினி in your phoneதொலைபேசி,
206
468720
1530
இன்று உங்கள் கைபேசியில் ஒரு கணினி இருக்கிறது
08:02
but if you need 10,000 computersகணினிகள் for a fewசில secondsவிநாடிகள்
207
470250
2754
ஆனால் சில் நொடிகளுக்கு உங்களுக்கு 10,000 கணினிகள்
08:05
to do a complexசிக்கலான searchதேடல்,
208
473004
1495
ஒரு சிக்கலான தேடலுக்கு தேவைபட்டால்
08:06
you can accessஅணுகல் that for a secondஇரண்டாவது or two in the cloudமேகம்.
209
474499
3396
ஒரு சில நொடிகளுக்கு உங்களால் மேக கணினி மூலம் அவைகளை அணுகலாம்
08:09
In the 2030s, if you need some extraகூடுதல் neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்,
210
477895
3095
2030 ஆம் ஆண்டு உங்களுக்கு புதிய புறணியின் தேவை அதிகமாக இருந்தால்
08:12
you'llஉங்களுக்கு be ableமுடியும் to connectஇணைக்க to that in the cloudமேகம்
211
480990
2273
உங்கள் மூளையில் இருந்து நேரடியாக,
08:15
directlyநேரடியாக from your brainமூளை.
212
483263
1648
மேக கணினிகளை தொடர்பு கொள்ள முடியும்
08:16
So I'm walkingநடைபயிற்சி alongசேர்ந்து and I say,
213
484911
1543
நடந்துகொண்டே என்னால் சொல்ல முடியும்
08:18
"Oh, there's Chrisகிறிஸ் Andersonஆண்டர்சன்.
214
486454
1363
" க்றிஸ் ஆண்டெர்சன் அங்கிருக்கிறார்.
08:19
He's comingவரும் my way.
215
487817
1525
அவர் என்னை நோக்கி வந்து கொண்டிருக்கிறார்
08:21
I'd better think of something cleverபுத்திசாலி to say.
216
489342
2335
அவரிடம் புத்திசாலிதனமாக எதவாவது சொல்ல வேண்டும்
08:23
I've got threeமூன்று secondsவிநாடிகள்.
217
491677
1524
எனக்கு 3 நொடிகள் அவகாசமே உள்ளது
08:25
My 300 millionமில்லியன் modulesதொகுதிகள் in my neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்
218
493201
3097
எனது புதிய புறணியின் 300 மில்லியன் கட்டகங்களால்
08:28
isn't going to cutவெட்டு it.
219
496298
1240
ஏதும் செய்ய முடியாது
08:29
I need a billionபில்லியன் more."
220
497538
1246
எனக்கு மேலும் கோடிக்கணக்கான கட்டகங்கள் தேவை "
08:30
I'll be ableமுடியும் to accessஅணுகல் that in the cloudமேகம்.
221
498784
3323
மேக கணினியில் உள்ள கட்டகங்களை என்னால் தொடர்பு கொள்ள முடியும்
08:34
And our thinkingநினைத்து, then, will be a hybridகலப்பு
222
502107
2812
அப்பொழுது நமது சிந்தனை கலப்பினை சிந்தனையாக மாறும்
08:36
of biologicalஉயிரியல் and non-biological-உயிரியல் thinkingநினைத்து,
223
504919
3522
உயிரியல் சார்ந்த சிந்தனையும் உயிரியியல் சாராத சிந்தனையும் சேர்ந்த ஒரு கலப்பினம்
08:40
but the non-biological-உயிரியல் portionபகுதியை
224
508441
1898
ஆனால் உயிரியல் சாராத அந்த பகுதி
08:42
is subjectபொருள் to my lawசட்டம் of acceleratingமுடுக்கி returnsவருமானத்தை.
225
510339
2682
எனது முடுக்கு விளைவுகளின் விதிகளுக்கு உட்பட்டதாக இருக்கும்
08:45
It will growவளர exponentiallyஅதிவேகமாக.
226
513021
2239
அதன் வளர்ச்சி அடுக்குகுறி விகிதத்தில் இருக்கும்
08:47
And rememberநினைவில் what happensநடக்கும்
227
515260
2016
நினைவில் கொள்ளுங்கள்.
08:49
the last time we expandedவிரிவாக்கப்பட்ட our neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்?
228
517276
2645
கடந்த முறை புதிய புறணியை விரிவு படுத்திய போது என்ன நடந்தது?
08:51
That was two millionமில்லியன் yearsஆண்டுகள் agoமுன்பு
229
519921
1426
அது நடந்தது 200 மில்லியன் ஆண்டுகளுக்கு முன்பு
08:53
when we becameஆனது humanoidshumanoids
230
521347
1236
அப்பொழுது தான் நாம் மனிதர்களானோம்
08:54
and developedவளர்ந்த these largeபெரிய foreheadsநெற்றிகளிலும்.
231
522583
1594
இந்த விரிந்த நெற்றி அப்பொழுது தான் உருவானது.
08:56
Other primatesஉயர்விலங்குகள் have a slantedகணிப்பிற்கு browநெற்றி.
232
524177
2583
மற்ற உயர் விலங்கினங்களுக்கு புருவம் சாய்வாக இருக்கும்.
08:58
They don't have the frontalமூளையின் cortexபுறணி.
233
526760
1745
அவைகளுக்கு முகப்பு புறணி கிடையாது.
09:00
But the frontalமூளையின் cortexபுறணி is not
really qualitativelyபண்புசார் விளக்கம் தருக differentவெவ்வேறு.
234
528505
3685
ஆனால் முகப்பு புறணியில் தரம் சார்ந்த வேறுபாடு ஏதும் இல்லை.
09:04
It's a quantitativeஅளவு expansionவிரிவாக்கம் of neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்,
235
532190
2743
அது புதிய புறணியின் அளவு சார்ந்த ஒரு விரிவாக்கம் மட்டுமே
09:06
but that additionalகூடுதல் quantityஅளவு of thinkingநினைத்து
236
534933
2703
அனால் அந்த அதிக அளவு சிந்தனை திறன் தான்.
09:09
was the enablingஇயக்குவதன் factorகாரணி for us to take
237
537636
1779
ஒரு காரணியாக இருந்து நமக்கு
09:11
a qualitativeதரமான leapலீப் and inventகண்டுபிடித்தல் languageமொழி
238
539415
3346
ஒரு தரமான பாய்ச்சலுக்கு உதவியது
09:14
and artகலை and scienceஅறிவியல் and technologyதொழில்நுட்பம்
239
542761
1967
மொழி,கலை,அறிவியல்,தொழில்நுட்பம்
09:16
and TEDடெட் conferencesமாநாடுகள்.
240
544728
1454
மற்றும் TED கருத்தரங்கம் போன்றவை கண்டுபிடிக்க உதவி இருக்கிறது
09:18
No other speciesஇனங்கள் has doneமுடிந்ததாகக் that.
241
546182
2131
வேறு எந்த இனமும் இதை செய்யவில்லை
09:20
And so, over the nextஅடுத்த fewசில decadesபல தசாப்தங்களாக,
242
548313
2075
இன்னும் அடுத்த சில பத்தாண்டுகளில்
09:22
we're going to do it again.
243
550388
1760
நாம் இதை மீண்டும் செய்ய போகிறோம்
09:24
We're going to again expandவிரிவாக்க our neocortexநியோகர்டக்ஸ் பகுதிதான்,
244
552148
2274
நமது புதிய புறணியை மீண்டும் விரிவு படுத்த போகிறோம்.
09:26
only this time we won'tமாட்டேன் be limitedவரையறுக்கப்பட்ட
245
554422
1756
ஆனால் இந்த முறை அது ஒரு நிலையான
09:28
by a fixedநிலையான architectureகட்டிடக்கலை of enclosureஉறை.
246
556178
4280
கட்டமைப்பு அடைப்பின் வரம்புக்கு உட்பட்டதாக இருக்காது,
09:32
It'llஅது வேண்டும் be expandedவிரிவாக்கப்பட்ட withoutஇல்லாமல் limitஎல்லை.
247
560458
3304
எந்த வரம்பும் இல்லாமல் அது விரிவாக்கப்படும்.
09:35
That additionalகூடுதல் quantityஅளவு will again
248
563762
2243
அந்த கூடுதல் அளவு தான் மீண்டும்
09:38
be the enablingஇயக்குவதன் factorகாரணி for anotherமற்றொரு qualitativeதரமான leapலீப்
249
566005
3005
பண்பாடு மற்றும் தொழில்நுட்ப துறைகளில்
09:41
in cultureகலாச்சாரம் and technologyதொழில்நுட்பம்.
250
569010
1635
ஒரு தரமான பாய்ச்சலுக்கான காரணியாக இருக்கும்.
09:42
Thank you very much.
251
570645
2054
மிக்க நன்றி
09:44
(Applauseகைதட்டல்)
252
572699
3086
(கை தட்டல்)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com