TEDSummit
Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution
كيفين كيلي: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة صناعية ثانية
Filmed:
Readability: 3.8
1,739,624 views
"المسار الحقيقي الذي ستسلكه قطرات المطر إلى قعر الوادي، لا يمكن التنبؤ به، ولكن الاتجاه العام هو أمر لا مفر منه." يقول المفكر التقني كيفين كيلي- والتقنية مشابهه لهذا لحد كبير، حيث تتبع أنماط قد تكون مفاجئة ولكن لامفر منها. وهو يقول أن خلال ٢٠ عاما المقبلة، شغفنا لجعل الأشياء أكثر ذكاءا مرة تلو الأخرى سيكون له تأثير أساسي على كل شيء نقوم به. ويناقش كيلي ثلاثة جوانب في الذكاء الاصطناعي التي يجب أن نفهمها لكي نتقبل هذا التطور ونقوده. "المنتج المبني على الذكاء الاصطناعي والذي سيكون الأكثر انتشارا بعد 20 سنة، لم يتم اختراعه بعد." يقول كيلي، "وهذا يعني أنكم لستم متأخرين عن موعدكم."
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. Full bio
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 bit
about where technology's going.
about where technology's going.
0
2966
3817
سأتحدث قليلاً ٌإلى أين تتجه التكنولوجيا.
00:19
And often technology comes to us,
1
7509
2671
وغالبا ما تصلنا التكنولوجيا،
00:22
we're surprised by what it brings.
2
10566
1865
ونتفاجأ بما يصحبها.
00:24
But there's actually
a large aspect of technology
a large aspect of technology
3
12455
3683
ولكن في الواقع
يوجد جانب كبير من التكنولوجيا
يوجد جانب كبير من التكنولوجيا
00:28
that's much more predictable,
4
16162
1802
الذي يمكننا التنبؤ به إلى حد كبير،
00:29
and that's because technological systems
of all sorts have leanings,
of all sorts have leanings,
5
17988
4088
وهذا بسبب أن الأنظمة التكنولوجية
من كل الأنواع لديها ميول
من كل الأنواع لديها ميول
00:34
they have urgencies,
6
22100
1175
لديها حاجات ملحة،
00:35
they have tendencies.
7
23299
1561
لديها اتجاهات معينة.
00:36
And those tendencies are derived
from the very nature of the physics,
from the very nature of the physics,
8
24884
4932
وتستمد تلك الاتجاهات
من الطبيعة الفيزيائية،
من الطبيعة الفيزيائية،
00:41
chemistry of wires
and switches and electrons,
and switches and electrons,
9
29840
3150
من كيمياء الأسلاك والمفاتيح والإلكترونات،
00:45
and they will make reoccurring
patterns again and again.
patterns again and again.
10
33659
3602
وسوف ينتج عنها أنماط معينة
تتكرر مرة تلو الأخرى.
تتكرر مرة تلو الأخرى.
00:49
And so those patterns produce
these tendencies, these leanings.
these tendencies, these leanings.
11
37745
4874
وتلك الأنماط ينتج عنها
تلك الميول والاتجاهات.
تلك الميول والاتجاهات.
00:54
You can almost think of it
as sort of like gravity.
as sort of like gravity.
12
42643
2831
يمكنك أن تتصورها كنوع من الجاذبية.
00:57
Imagine raindrops falling into a valley.
13
45498
2319
تخيل قطرات المطر تنهمر في وادي.
00:59
The actual path of a raindrop
as it goes down the valley
as it goes down the valley
14
47841
3088
المسار الحقيقي الذي ستسلكه
قطرات المطر إلى قعر الوادي
قطرات المطر إلى قعر الوادي
01:02
is unpredictable.
15
50953
1169
لا يمكن التنبؤ به.
01:04
We cannot see where it's going,
16
52651
1518
لا يمكننا رؤيتها إلى أين تتجه،
01:06
but the general direction
is very inevitable:
is very inevitable:
17
54193
2277
ولكن الاتجاه العام هو أمر لا مفر منه:
01:08
it's downward.
18
56494
1234
نحو الأسفل.
01:10
And so these baked-in
tendencies and urgencies
tendencies and urgencies
19
58377
4572
لذا فإن هذه الميول والاتجاهات المضمنة
01:14
in technological systems
20
62973
1476
في الأنظمة التكنولوجية
01:17
give us a sense of where things
are going at the large form.
are going at the large form.
21
65051
3609
يمكننا أن تعطينا فكرة عامة
إلى أين نتجه بشكل عام.
إلى أين نتجه بشكل عام.
01:21
So in a large sense,
22
69149
1401
وبشكل عام،
01:22
I would say that telephones
were inevitable,
were inevitable,
23
70574
3361
يمكنني القول إن الهاتف كان أمراً حتمياً،
01:27
but the iPhone was not.
24
75005
1342
ولكن الآيفون لم يكن كذلك.
01:29
The Internet was inevitable,
25
77094
1478
الإنترنت كان أمراً حتمياً،
01:31
but Twitter was not.
26
79274
1286
ولكن تويتر لم يكن كذلك.
01:33
So we have many ongoing
tendencies right now,
tendencies right now,
27
81036
3928
لذا لدينا اتجاهات عامة تحدث الآن،
01:36
and I think one of the chief among them
28
84988
2720
وأعتقد أن أحد أهم هذه الاتجاهات
01:39
is this tendency to make things
smarter and smarter.
smarter and smarter.
29
87732
3722
هو الاتجاه لجعل الأشياء أكثر وأكثر ذكاء.
01:44
I call it cognifying -- cognification --
30
92041
2212
أسميه الإدراك الاصطناعي
01:46
also known as artificial
intelligence, or AI.
intelligence, or AI.
31
94783
2782
كما يعرف بالذكاء الاصطناعي.
01:50
And I think that's going to be one
of the most influential developments
of the most influential developments
32
98025
3746
وأعتقد أن هذا سيكون
من أكثر التطورات تأثيراً
من أكثر التطورات تأثيراً
01:53
and trends and directions and drives
in our society in the next 20 years.
in our society in the next 20 years.
33
101795
5575
على ميول وتوجهات
مجتمعنا خلال ٢٠ سنة المقبلة.
مجتمعنا خلال ٢٠ سنة المقبلة.
02:00
So, of course, it's already here.
34
108021
1985
وبالطبع هي توجد معنا الآن.
02:02
We already have AI,
35
110030
2204
لدينا حاليا الذكاء الإصطناعي
02:04
and often it works in the background,
36
112258
2398
وغالبا ما تكون تعمل خلف الكواليس،
02:06
in the back offices of hospitals,
37
114680
1586
في الآلات الخليفة في المستشفيات،
02:08
where it's used to diagnose X-rays
better than a human doctor.
better than a human doctor.
38
116290
4686
حيث تستخدم لتشخيص صور الأشعة
بشكل أفضل من التشخيص البشري.
بشكل أفضل من التشخيص البشري.
02:13
It's in legal offices,
39
121000
1726
كما يوجد في المكاتب القانونية
02:14
where it's used to go
through legal evidence
through legal evidence
40
122750
2368
حيث تستخدم لمراجعة
الأدلة القانونية الموجودة
الأدلة القانونية الموجودة
02:17
better than a human paralawyer.
41
125142
1855
أفضل من أي محام بشري.
02:19
It's used to fly the plane
that you came here with.
that you came here with.
42
127506
3656
تستخدم لتحليق الطائرة
التي جاءت بك اليوم.
التي جاءت بك اليوم.
02:24
Human pilots only flew it
seven to eight minutes,
seven to eight minutes,
43
132165
2381
قام الطيارون البشريون بالطيران
لمدة ٧ أو ٨ دقائق،
لمدة ٧ أو ٨ دقائق،
02:26
the rest of the time the AI was driving.
44
134570
1953
قام الذكاء الاصطناعي بكل المهام الباقية
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
45
136547
2173
وبالطبع يوجد في نيتفلكس وأمازون،
02:30
it's in the background,
making those recommendations.
making those recommendations.
46
138744
2530
حيث يعمل في الخلفية لتقديم الاقتراحات لك.
02:33
That's what we have today.
47
141298
1261
هذا ما لدينا اليوم.
02:34
And we have an example, of course,
in a more front-facing aspect of it,
in a more front-facing aspect of it,
48
142583
4801
كما لدينا مثال لأحدها
يعمل بصورة مباشرة أكثر لنا،
يعمل بصورة مباشرة أكثر لنا،
02:39
with the win of the AlphaGo, who beat
the world's greatest Go champion.
the world's greatest Go champion.
49
147408
6629
حيث تغلب برنامج "ألفاجو"
على أشهر بطل عالمي في "جو".
على أشهر بطل عالمي في "جو".
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
لكن يوجد المزيد لهذا.
02:50
If you play a video game,
you're playing against an AI.
you're playing against an AI.
51
158555
2642
إن لعبت بلعبة فيديو،
فأنت تلعب ضد ذكاء اصطناعي.
فأنت تلعب ضد ذكاء اصطناعي.
02:53
But recently, Google taught their AI
52
161221
4538
قامت جوجل مؤخرا بتعليم ذكائهم الاصطناعي
02:57
to actually learn how to play video games.
53
165783
2412
كيفية تعلم لعب ألعاب الفيديو.
03:00
Again, teaching video games
was already done,
was already done,
54
168686
2709
ومرة أخرى، تعليم ألعاب الفيديو
أمر تم القيام به سابقا،
أمر تم القيام به سابقا،
03:03
but learning how to play
a video game is another step.
a video game is another step.
55
171419
3897
لكن تعلم كيفية لعب ألعاب الفيديو
هي خطوة أخرى.
هي خطوة أخرى.
03:07
That's artificial smartness.
56
175340
1678
وذلك هو الذكاء الاصطناعي.
03:10
What we're doing is taking
this artificial smartness
this artificial smartness
57
178571
4522
وما نقوم به هو
أخذ ذلك الذكاء الاصطناعي
أخذ ذلك الذكاء الاصطناعي
03:15
and we're making it smarter and smarter.
58
183117
2423
ونجعله أكثر فأكثر ذكاء.
03:18
There are three aspects
to this general trend
to this general trend
59
186710
3895
وتوجد ثلاثة جوانب لهذا الاتجاه العام
03:22
that I think are underappreciated;
60
190629
1689
أعتقد أنها لم تلقى التقدير اللازم،
03:24
I think we would understand
AI a lot better
AI a lot better
61
192342
2277
وأعتقد أننا سنفهم
الذكاء الاصطناعي بصورة أفضل
الذكاء الاصطناعي بصورة أفضل
03:26
if we understood these three things.
62
194643
2301
إن نحن فهمنا تلك الجوانب الثلاثة.
03:28
I think these things also would
help us embrace AI,
help us embrace AI,
63
196968
3283
أعتقد أن هذه الأشياء ستساعدنا
في تقبل الذكاء الاصطناعي،
في تقبل الذكاء الاصطناعي،
03:32
because it's only by embracing it
that we actually can steer it.
that we actually can steer it.
64
200275
3008
لأننا لن نتمكن من
توجيهه إلا أن قمنا بتقبله.
توجيهه إلا أن قمنا بتقبله.
03:35
We can actually steer the specifics
by embracing the larger trend.
by embracing the larger trend.
65
203887
3157
يمكننا فعلا توجيه التفاصيل
إن قمنا بتقبل الاتجاه الأكبر.
إن قمنا بتقبل الاتجاه الأكبر.
03:39
So let me talk about
those three different aspects.
those three different aspects.
66
207467
2979
لذا سأتحدث عن تلك الجوانب الثلاث المختلفة.
03:42
The first one is: our own intelligence
has a very poor understanding
has a very poor understanding
67
210470
3673
الأول هو: أن ذكائنا لديه فهم ضعيف جدا
03:46
of what intelligence is.
68
214167
1490
لما هو الذكاء.
03:48
We tend to think of intelligence
as a single dimension,
as a single dimension,
69
216110
3653
نميل للتفكير أن الذكاء
يوجد في بعد واحد فقط،
يوجد في بعد واحد فقط،
03:51
that it's kind of like a note
that gets louder and louder.
that gets louder and louder.
70
219787
2750
كما الحال في النغمة الموسيقية
التي يرتفع صوتها تدريجيا.
التي يرتفع صوتها تدريجيا.
03:54
It starts like with IQ measurement.
71
222561
2607
كما يحصل في قياس معدل الذكاء.
03:57
It starts with maybe a simple
low IQ in a rat or mouse,
low IQ in a rat or mouse,
72
225192
4092
حيث تبدأ غالبا بقياس بسيط منخفض لفأر مثلا،
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
73
229308
2134
ثم يرتفع أكثر قليلا مع شمبانزي،
04:03
and then maybe there's more
in a stupid person,
in a stupid person,
74
231887
2191
ثم شخص لديه ذكاء محدود،
04:06
and then maybe an average
person like myself,
person like myself,
75
234102
2096
ثم شخص عادي مثلي أنا،
04:08
and then maybe a genius.
76
236222
1290
ثم لدى شخص نابغة
04:09
And this single IQ intelligence
is getting greater and greater.
is getting greater and greater.
77
237536
4433
وهو مقياس ذكاء يكبر أكثر فأكثر.
04:14
That's completely wrong.
78
242516
1151
هذا خاطئ تماما.
04:15
That's not what intelligence is --
not what human intelligence is, anyway.
not what human intelligence is, anyway.
79
243691
3608
هذه ليست حال الذكاء،
على الأقل الذكاء البشري.
على الأقل الذكاء البشري.
04:19
It's much more like a symphony
of different notes,
of different notes,
80
247673
4506
الأمر أشبه بالسمفونية الموسيقية
التي تحتوي على نغمات متعددة،
التي تحتوي على نغمات متعددة،
04:24
and each of these notes is played
on a different instrument of cognition.
on a different instrument of cognition.
81
252203
3609
وكل من هذه النغمات تعزف
على آلة مختلفة من الإدراك.
على آلة مختلفة من الإدراك.
04:27
There are many types
of intelligences in our own minds.
of intelligences in our own minds.
82
255836
3701
توجد في عقولنا أنواع مختلفة من الذكاء.
04:31
We have deductive reasoning,
83
259561
3048
لدينا الاستدلال الاستنتاجي،
04:34
we have emotional intelligence,
84
262633
2221
لدينا الذكاء العاطفي،
04:36
we have spatial intelligence;
85
264878
1393
لدينا الذكاء الحيزي،
04:38
we have maybe 100 different types
that are all grouped together,
that are all grouped together,
86
266295
4021
لدينا حولي 100 نوع مختلف
موجودون مع بعضهم البعض،
موجودون مع بعضهم البعض،
04:42
and they vary in different strengths
with different people.
with different people.
87
270340
3905
وتختلف درجة قوة كل منهم من شخص إلى آخر.
04:46
And of course, if we go to animals,
they also have another basket --
they also have another basket --
88
274269
4526
وإن نظرنا إلى الحيوانات، فسنجد مجموعة أخرى
04:50
another symphony of different
kinds of intelligences,
kinds of intelligences,
89
278819
2541
أنواع أخرى من الذكاء
مشكلة سمفونية فيما بينها،
مشكلة سمفونية فيما بينها،
04:53
and sometimes those same instruments
are the same that we have.
are the same that we have.
90
281384
3566
وأحيانا تكون الأدوات المستخدمة
هي ذاتها التي نملكها.
هي ذاتها التي نملكها.
04:56
They can think in the same way,
but they may have a different arrangement,
but they may have a different arrangement,
91
284974
3561
يمكنها أن تفكر بذات الطريقة،
ولكن بترتيب مختلف،
ولكن بترتيب مختلف،
05:00
and maybe they're higher
in some cases than humans,
in some cases than humans,
92
288559
2467
وربما تكون يمستوى أعلى
من الإنسان في حالات ما،
من الإنسان في حالات ما،
05:03
like long-term memory in a squirrel
is actually phenomenal,
is actually phenomenal,
93
291050
2837
كما في الذاكرة طويلة المدى
لدى السناجب التي تعتبر مذهلة،
لدى السناجب التي تعتبر مذهلة،
05:05
so it can remember
where it buried its nuts.
where it buried its nuts.
94
293911
2287
وتتيح لها أن تتذكر أين قامت بتخزين طعامها.
05:08
But in other cases they may be lower.
95
296222
1987
ولكن في حالات أخرى تكون بمستوى أقل.
05:10
When we go to make machines,
96
298233
2730
وعندما نباشر في بناء آلات،
05:12
we're going to engineer
them in the same way,
them in the same way,
97
300987
2196
فنحن نقوم بتصميمها بالطريقة ذاتها،
05:15
where we'll make some of those types
of smartness much greater than ours,
of smartness much greater than ours,
98
303207
5010
حيث نجعل بعض أنواع الذكاء تلك
أكثر تقدما من الأنواع التي لدينا نحن،
أكثر تقدما من الأنواع التي لدينا نحن،
05:20
and many of them won't be
anywhere near ours,
anywhere near ours,
99
308241
2571
وبعضها الآخر يكون
بمستوى أدنى بكثير مما لدينا،
بمستوى أدنى بكثير مما لدينا،
05:22
because they're not needed.
100
310836
1544
لأنه لا يوجد حاجة لها.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
وسنقوم بأخذ هذه الأشياء،
05:26
these artificial clusters,
102
314631
2081
هذه المجموعات الصناعية،
05:28
and we'll be adding more varieties
of artificial cognition to our AIs.
of artificial cognition to our AIs.
103
316736
5362
وسنضيف المزيد من أنواع الإدراك الاصطناعي
للذكاء الاصطناعي لدينا.
للذكاء الاصطناعي لدينا.
05:34
We're going to make them
very, very specific.
very, very specific.
104
322507
4071
وسنقوم بجعلها محددة بشكل كبير.
05:38
So your calculator is smarter
than you are in arithmetic already;
than you are in arithmetic already;
105
326602
6542
لذا الآلة الحاسبة هي أذكى منك
في إجراء العمليات الحسابية،
في إجراء العمليات الحسابية،
05:45
your GPS is smarter
than you are in spatial navigation;
than you are in spatial navigation;
106
333168
3697
وجهاز تحديد المواقع الجغرافي
أذكى منك في الملاحة،
أذكى منك في الملاحة،
05:49
Google, Bing, are smarter
than you are in long-term memory.
than you are in long-term memory.
107
337337
4258
"جوجل" و"بينج" أذكى منك
في الذاكرة طويلة الأمد.
في الذاكرة طويلة الأمد.
05:54
And we're going to take, again,
these kinds of different types of thinking
these kinds of different types of thinking
108
342339
4530
وسوف نأخذ مرة أخرى
تلك الأنواع المختلفة من التفكير
تلك الأنواع المختلفة من التفكير
05:58
and we'll put them into, like, a car.
109
346893
1933
وسوف نضعها في سيارة مثلا.
06:00
The reason why we want to put them
in a car so the car drives,
in a car so the car drives,
110
348850
3057
وسبب أننا سنضعها في سيارة لكي تقود نفسها،
06:03
is because it's not driving like a human.
111
351931
2302
بطريقة مختلفة عن قيادة الإنسان.
06:06
It's not thinking like us.
112
354257
1396
وهي لا تفكر كما نفكر نحن.
06:07
That's the whole feature of it.
113
355677
1920
هذه هي الخاصية الأساسية لها.
06:09
It's not being distracted,
114
357621
1535
فهي لا يمكن أن تتشتت،
06:11
it's not worrying about whether
it left the stove on,
it left the stove on,
115
359180
2754
ولن تقلق إن كانت نسيت
أن تطفئ الفرن قبل أن تغادر،
أن تطفئ الفرن قبل أن تغادر،
06:13
or whether it should have
majored in finance.
majored in finance.
116
361958
2138
أو أن تفكر أن كان يجب أن تتخصص في المالية.
06:16
It's just driving.
117
364120
1153
هي تقود فقط.
06:17
(Laughter)
118
365297
1142
(ضحك)
06:18
Just driving, OK?
119
366463
1841
تقود فقط، حسنا؟
06:20
And we actually might even
come to advertise these
come to advertise these
120
368328
2937
ولربما قمنا بوضع هذا في إعلان
06:23
as "consciousness-free."
121
371289
1545
هي "خالية من الوعي".
06:24
They're without consciousness,
122
372858
1774
فهي خالية من الإدراك،
06:26
they're not concerned about those things,
123
374656
2104
هي لا تهمها تلك الأمور،
06:28
they're not distracted.
124
376784
1156
لا يمكن أن تشتت انتباهها
06:29
So in general, what we're trying to do
125
377964
2966
بشكل عام، ما نحاول القيام به
06:32
is make as many different
types of thinking as we can.
types of thinking as we can.
126
380954
4500
هو إيجاد أكبر قدر ممكن
من أنواع التفكير المختلفة.
من أنواع التفكير المختلفة.
06:37
We're going to populate the space
127
385804
2083
سنقوم بمليء الفضاء
06:39
of all the different possible types,
or species, of thinking.
or species, of thinking.
128
387911
4159
بجميع الأنواع المتاحة
من أشكال الحياة، والتفكير.
من أشكال الحياة، والتفكير.
06:44
And there actually may be some problems
129
392094
2068
ولربما كانت توجد بعض المشاكل
06:46
that are so difficult
in business and science
in business and science
130
394186
2800
والتي تتميز بصعوبة ما
في مجال الأعمال والعلوم
في مجال الأعمال والعلوم
06:49
that our own type of human thinking
may not be able to solve them alone.
may not be able to solve them alone.
131
397010
4042
والتي لربما كان تفكيرنا البشري
غير قادر على حلها لوحده.
غير قادر على حلها لوحده.
06:53
We may need a two-step program,
132
401076
1992
نحن بحاجة إلى برنامج من خطوتين،
06:55
which is to invent new kinds of thinking
133
403092
4203
لكي يتيح لنا ابتكار أنواع جديدة من التفكير
06:59
that we can work alongside of to solve
these really large problems,
these really large problems,
134
407692
3734
التي تمكننا من أن نعمل معها
لحل تلك المشاكل الكبيرة بالفعل،
لحل تلك المشاكل الكبيرة بالفعل،
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
135
411450
2918
مثل الطاقة المظلمة أو الجاذبية الكمية.
07:08
What we're doing
is making alien intelligences.
is making alien intelligences.
136
416496
2646
ما نقوم به هو صنع ذكاء من خارج الأرض.
07:11
You might even think of this
as, sort of, artificial aliens
as, sort of, artificial aliens
137
419166
4069
ويمكن أن تفكر بالأمر
ككائنات فضائية اصطناعية
ككائنات فضائية اصطناعية
07:15
in some senses.
138
423259
1207
بصورة أو أخرى.
07:16
And they're going to help
us think different,
us think different,
139
424490
2300
وهي ستساعدنا على التفكير بطريقة مختلفة،
07:18
because thinking different
is the engine of creation
is the engine of creation
140
426814
3632
لأن التفكير المختلف
هو بمثابة المحرك للابتكار
هو بمثابة المحرك للابتكار
07:22
and wealth and new economy.
141
430470
1867
والثراء والاقتصاد الجديد.
07:25
The second aspect of this
is that we are going to use AI
is that we are going to use AI
142
433835
4923
الجانب الثاني لهذا الأمر
أننا سنستخدم الذكاء الاصطناعي
أننا سنستخدم الذكاء الاصطناعي
07:30
to basically make a second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
143
438782
2950
لكي نقوم بإحداث
ثورة صناعية ثانية بكل بساطة.
ثورة صناعية ثانية بكل بساطة.
07:34
The first Industrial Revolution
was based on the fact
was based on the fact
144
442135
2773
الثورة الصناعية الأولى
كانت ترتكز على حقيقة
كانت ترتكز على حقيقة
07:36
that we invented something
I would call artificial power.
I would call artificial power.
145
444932
3462
أننا اخترعنا شيء
أسميه أنا الطاقة الاصطناعية.
أسميه أنا الطاقة الاصطناعية.
07:40
Previous to that,
146
448879
1150
قبل هذا،
07:42
during the Agricultural Revolution,
147
450053
2034
خلال الثورة الزراعية،
07:44
everything that was made
had to be made with human muscle
had to be made with human muscle
148
452111
3702
كل شيء تتم صناعته
كان يجب استخدام العضلات البشرية
كان يجب استخدام العضلات البشرية
07:47
or animal power.
149
455837
1307
أو الطاقة الحيوانية.
07:49
That was the only way
to get anything done.
to get anything done.
150
457565
2063
كانت تلك هي الطريقة الوحيدة
لإنجاز الأعمال.
لإنجاز الأعمال.
07:51
The great innovation during
the Industrial Revolution was,
the Industrial Revolution was,
151
459652
2945
الاختراع العظيم خلال الثورة الصناعية هو،
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
152
462621
3109
تمكننا من استخدام طاقة البخار،
والوقود الحجري،
والوقود الحجري،
07:57
to make this artificial power
that we could use
that we could use
153
465754
3856
لكي نصنع تلك الطاقة الاصطناعية
التي يمكننا استخدامها
التي يمكننا استخدامها
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
لكي نقوم بأي شيء نرغب في فعله.
08:03
So today when you drive down the highway,
155
471327
2772
ولذا اليوم عندما تقود خلال الطرق السريعة،
08:06
you are, with a flick of the switch,
commanding 250 horses --
commanding 250 horses --
156
474571
4525
فأنت ببساطة عندما تدير المفتاح،
تتحكم بقوة 250 حصانا
تتحكم بقوة 250 حصانا
08:11
250 horsepower --
157
479120
1572
250 حصانا
08:12
which we can use to build skyscrapers,
to build cities, to build roads,
to build cities, to build roads,
158
480716
4692
يمكن أن نستخدمها لبناء ناطحات السحاب،
أو المدن أو الطرق،
أو المدن أو الطرق،
08:17
to make factories that would churn out
lines of chairs or refrigerators
lines of chairs or refrigerators
159
485432
5789
لإنشاء مصانع يمكننها إنتاج مقاعد وثلاجات
08:23
way beyond our own power.
160
491245
1654
أكثر بكثير مما نقدر عليه لوحدنا.
08:24
And that artificial power can also
be distributed on wires on a grid
be distributed on wires on a grid
161
492923
6111
كما يمكن لتلك القوة الصناعية
أن توزع من خلال شبكة وأسلاك
أن توزع من خلال شبكة وأسلاك
08:31
to every home, factory, farmstead,
162
499058
3199
لجميع المنازل والمصانع والمزارع،
08:34
and anybody could buy
that artificial power,
that artificial power,
163
502281
4191
ويمكن للجميع شراء تلك القوة الصناعية،
08:38
just by plugging something in.
164
506496
1472
بتوصيل شيء ما بتلك الشبكة.
08:39
So this was a source
of innovation as well,
of innovation as well,
165
507992
2439
وقد كان هذا مصدرا للابتكار أيضا،
08:42
because a farmer could take
a manual hand pump,
a manual hand pump,
166
510455
3418
حيث يقدر مزارع أن يستخدم مضخة يدوية،
08:45
and they could add this artificial
power, this electricity,
power, this electricity,
167
513897
2916
ويمكنهم إضافة هذه الطاقة الاصطناعية،
هذه الكهرباء،
هذه الكهرباء،
08:48
and he'd have an electric pump.
168
516837
1497
وستتاح له مضخة كهربائية.
08:50
And you multiply that by thousands
or tens of thousands of times,
or tens of thousands of times,
169
518358
3318
ويمكن تكرار الأمر آلاف
أو عشرات الألاف من المرات،
أو عشرات الألاف من المرات،
08:53
and that formula was what brought us
the Industrial Revolution.
the Industrial Revolution.
170
521700
3159
وهذا الأمر هو ما صنع الثورة الصناعية.
08:56
All the things that we see,
all this progress that we now enjoy,
all this progress that we now enjoy,
171
524883
3585
جميع ما نراه الآن وكل التطور الذي ننعم به،
09:00
has come from the fact
that we've done that.
that we've done that.
172
528492
2063
هو ينتج من حقيقة أننا قمنا بذاك الأمر.
09:02
We're going to do
the same thing now with AI.
the same thing now with AI.
173
530579
2348
سوف نقوم بذات الأمر
الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي
الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي
09:04
We're going to distribute that on a grid,
174
532951
2075
وسوف نقوم بتوزيعه من خلال شبكة توزيع،
09:07
and now you can take that electric pump.
175
535050
2374
ما يمكنك من استخدام مضخات إلكترونية.
09:09
You can add some artificial intelligence,
176
537448
2968
يمكنك أن تضيف القليل من الذكاء الاصطناعي،
09:12
and now you have a smart pump.
177
540440
1481
وسوف ينتج لك مضخة ذكيه.
09:13
And that, multiplied by a million times,
178
541945
1928
وهذا الأمر إن تم تكراره ملايين المرات،
09:15
is going to be this second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
179
543897
2363
سينتج عنه تلك الثورة الصناعية الثانية.
09:18
So now the car is going down the highway,
180
546284
2382
الآن السيارة تسير في الطريق السريع،
09:20
it's 250 horsepower,
but in addition, it's 250 minds.
but in addition, it's 250 minds.
181
548690
4294
ولديها 250 حصانا
بالإضافة إلى 250 من العقول.
بالإضافة إلى 250 من العقول.
09:25
That's the auto-driven car.
182
553008
1769
هذه هي السيارة ذاتية القيادة.
09:26
It's like a new commodity;
183
554801
1389
إنها بمثابة سلعة جديدة،
09:28
it's a new utility.
184
556214
1303
هذه أداة جديدة.
09:29
The AI is going to flow
across the grid -- the cloud --
across the grid -- the cloud --
185
557541
3041
سيتدفق الذكاء الاصطناعي
من خلال الشبكة –خدمة السحابة-
من خلال الشبكة –خدمة السحابة-
09:32
in the same way electricity did.
186
560606
1567
كما يحدث في الشبكة الكهربائية.
09:34
So everything that we had electrified,
187
562197
2380
كل شيء تم استخدام الكهرباء به
09:36
we're now going to cognify.
188
564601
1723
سنجعلها ذات إدراك كذلك.
09:38
And I owe it to Jeff, then,
189
566693
1385
سوف أقترح بعد ذلك،
09:40
that the formula
for the next 10,000 start-ups
for the next 10,000 start-ups
190
568102
3732
أن طريقة البدء في المشاريع 10,000 التالية
09:43
is very, very simple,
191
571858
1162
هي بسيطة جدا جدا
09:45
which is to take x and add AI.
192
573044
3167
وهي أخذ أي شيء ونضيف له ذكاء اصطناعي.
09:49
That is the formula,
that's what we're going to be doing.
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
هذه هي الطريقة
التي سنقوم بإتباعها واستخدامها.
التي سنقوم بإتباعها واستخدامها.
09:51
And that is the way
in which we're going to make
in which we're going to make
194
579936
3306
هذه هي الطريقة التي سنقوم من خلالها بإحداث
09:55
this second Industrial Revolution.
195
583266
1858
الثورة الصناعية الثانية.
09:57
And by the way -- right now, this minute,
196
585148
2154
بالمناسبة، في هذه اللحظة
09:59
you can log on to Google
197
587326
1169
يمكنك أن تزور "جوجل"
10:00
and you can purchase
AI for six cents, 100 hits.
AI for six cents, 100 hits.
198
588519
3882
وتشتري ذكاء اصطناعي بسعر 6 سنتات،
100 مشاهدة.
100 مشاهدة.
10:04
That's available right now.
199
592758
1604
هذا متاح الآن.
10:06
So the third aspect of this
200
594386
2286
والجانب الثالث لهذا الموضوع
10:09
is that when we take this AI
and embody it,
and embody it,
201
597315
2678
هو أننا عندما نأخذ
هذا الذكاء الاصطناعي ونجسده،
هذا الذكاء الاصطناعي ونجسده،
10:12
we get robots.
202
600017
1173
فسوف نحصل على الروبوتات.
10:13
And robots are going to be bots,
203
601214
1703
وستقوم الروبوتات بمهام وحدها،
10:14
they're going to be doing many
of the tasks that we have already done.
of the tasks that we have already done.
204
602941
3328
وسوف تؤدي الكثير من المهام
التي نقوم بها الآن.
التي نقوم بها الآن.
10:20
A job is just a bunch of tasks,
205
608357
1528
العمل عبارة عن
سلسلة من المهام،
سلسلة من المهام،
10:21
so they're going to redefine our jobs
206
609909
1762
ولذا ستقوم بإعادة تعريف أعمالنا
10:23
because they're going to do
some of those tasks.
some of those tasks.
207
611695
2259
لأنها ستقوم بأداء بعض من تلك المهام.
10:25
But they're also going to curate
whole new categories,
whole new categories,
208
613978
3197
كما أنها ستقوم بالإشراف
على فئات جديدة بالكامل،
على فئات جديدة بالكامل،
10:29
a whole new slew of tasks
209
617199
2247
مهام جديدة تماماً
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
we wanted to do before.
210
619470
2457
لم نكن نعي أننا يجب القيام بها.
10:33
They're going to actually
engender new kinds of jobs,
engender new kinds of jobs,
211
621951
3637
سيتولد عنها أنواع جديدة من الأعمال،
10:37
new kinds of tasks that we want done,
212
625612
2271
أنواع جديدة من المهام
التي نرغب بالقيام بها،
التي نرغب بالقيام بها،
10:39
just as automation made up
a whole bunch of new things
a whole bunch of new things
213
627907
3405
كما أن المهام الميكانيكية
نتج عنها أشياء جديدة
نتج عنها أشياء جديدة
10:43
that we didn't know we needed before,
214
631336
1834
لم نكن نعرف أننا بحاجة لها من قبل،
10:45
and now we can't live without them.
215
633194
1956
والآن لا يمكننا العيش بدونها.
10:47
So they're going to produce
even more jobs than they take away,
even more jobs than they take away,
216
635174
3956
وهي بذلك ستساهم في إيجاد وظائف
أكثر مما ستتسبب في إلغائها،
أكثر مما ستتسبب في إلغائها،
10:51
but it's important that a lot of the tasks
that we're going to give them
that we're going to give them
217
639154
3434
والضروري أن تكون
معظم المهام التي سنوكلها لهم
معظم المهام التي سنوكلها لهم
10:54
are tasks that can be defined
in terms of efficiency or productivity.
in terms of efficiency or productivity.
218
642612
4572
هي مهام يمكن تحديدها
من حيث الكفاءة أو الإنتاجية.
من حيث الكفاءة أو الإنتاجية.
10:59
If you can specify a task,
219
647676
1828
إن أمكنك تحديد مهمة ما،
11:01
either manual or conceptual,
220
649528
2235
إما يدويا أو نظرياً،
11:03
that can be specified in terms
of efficiency or productivity,
of efficiency or productivity,
221
651787
4780
والتي يمكن تحديدها
من وجهة نظر كفاءة أو إنتاجية،
من وجهة نظر كفاءة أو إنتاجية،
11:08
that goes to the bots.
222
656591
1777
التي تذهب إلى الروبوتات.
11:10
Productivity is for robots.
223
658758
2178
الإنتاجية هي شيء للروبوتات.
11:12
What we're really good at
is basically wasting time.
is basically wasting time.
224
660960
3070
نحن بكل بساطة متميزون في إضاعة الوقت.
11:16
(Laughter)
225
664054
1028
(ضحك)
11:17
We're really good at things
that are inefficient.
that are inefficient.
226
665106
2316
نحن جيدون جدا
في تأدية الأشياء الغير فعالة.
في تأدية الأشياء الغير فعالة.
11:19
Science is inherently inefficient.
227
667446
3025
العلم هو غير كفؤ بطبيعته.
11:22
It runs on that fact that you have
one failure after another.
one failure after another.
228
670816
2906
فهو مبنى أساساً
على حقيقة الفشل مرة تلو الأخرى.
على حقيقة الفشل مرة تلو الأخرى.
11:25
It runs on the fact that you make tests
and experiments that don't work,
and experiments that don't work,
229
673746
3424
هو مبنى على أساس أنك تجري
اختبارات وتجارب غير ناجحة،
اختبارات وتجارب غير ناجحة،
11:29
otherwise you're not learning.
230
677194
1442
وإلا فإنك لن تتعلم.
11:30
It runs on the fact
231
678660
1162
هو مبنى على أساس
11:31
that there is not
a lot of efficiency in it.
a lot of efficiency in it.
232
679846
2083
عدم وجود كفاءة كبيرة به.
11:33
Innovation by definition is inefficient,
233
681953
2779
الابتكار يحمل في تعريفه عدم الكفاءة،
11:36
because you make prototypes,
234
684756
1391
لأنك تصنع النماذج الأولية،
11:38
because you try stuff that fails,
that doesn't work.
that doesn't work.
235
686171
2707
لأنك تجرب الأشياء
التي تفشل ولا تؤدي عملها.
التي تفشل ولا تؤدي عملها.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
236
688902
3112
الاستكشاف هو غير كفؤ بطبيعته.
11:44
Art is not efficient.
237
692038
1531
الفن لا يتسم بالكفاءة.
11:45
Human relationships are not efficient.
238
693593
2127
العلاقات البشرية لا تتسم بالكفاءة.
11:47
These are all the kinds of things
we're going to gravitate to,
we're going to gravitate to,
239
695744
2940
هذه جميعها أشياء سننجذب لها،
11:50
because they're not efficient.
240
698708
1475
لأنها تتميز بعدم الكفاءة.
11:52
Efficiency is for robots.
241
700207
2315
الكفاءة هي متاحة للروبوتات فقط.
11:55
We're also going to learn
that we're going to work with these AIs
that we're going to work with these AIs
242
703338
4123
كما أننا سنتعلم العمل
مع أنواع الذكاء الاصطناعي،
مع أنواع الذكاء الاصطناعي،
11:59
because they think differently than us.
243
707485
1997
لأنها تفكر بطريقة مختلفة عنا.
12:02
When Deep Blue beat
the world's best chess champion,
the world's best chess champion,
244
710005
4314
عندما تغلب "ديب بلو"
على بطل العالم في الشطرنج،
على بطل العالم في الشطرنج،
12:06
people thought it was the end of chess.
245
714343
1929
اعتقد الناس أنها نهاية الشطرنج.
12:08
But actually, it turns out that today,
the best chess champion in the world
the best chess champion in the world
246
716296
4402
لكن في الحقيقة، اتضح
أن بطل الشطرنج الأفضل في العالم
أن بطل الشطرنج الأفضل في العالم
12:12
is not an AI.
247
720722
1557
هو ليس ذكاء اصطناعيا.
12:14
And it's not a human.
248
722906
1181
كما أنه ليس بشريا.
12:16
It's the team of a human and an AI.
249
724111
2715
لكنه فريق مكون من إنسان وذكاء اصطناعي.
12:18
The best medical diagnostician
is not a doctor, it's not an AI,
is not a doctor, it's not an AI,
250
726850
4000
أفضل التشخيصات الطبية لا يجريها طبيب،
وليس ذكاء اصطناعي،
وليس ذكاء اصطناعي،
12:22
it's the team.
251
730874
1176
ولكن فريق.
12:24
We're going to be working with these AIs,
252
732074
2149
سوف نعمل مع أنواع الذكاء الاصطناعي،
12:26
and I think you'll be paid in the future
253
734247
1995
وأعتقد أننا سوف نتسلم راتبنا في المستقبل
12:28
by how well you work with these bots.
254
736266
2391
بناء على مدى قدرتنا على العمل معها.
12:31
So that's the third thing,
is that they're different,
is that they're different,
255
739026
4257
وهذا هو الأمر الثالث، أنها مختلفة عنا،
12:35
they're utility
256
743307
1165
فهي أدوات مساعدة
12:36
and they are going to be something
we work with rather than against.
we work with rather than against.
257
744496
3816
وستكون أشياء نحن نعمل معها
عوضا أن نكون نعمل ضدها.
عوضا أن نكون نعمل ضدها.
12:40
We're working with these
rather than against them.
rather than against them.
258
748336
2639
سنعمل جنبا إلى جنب بدل أن نكون ضدهم.
12:42
So, the future:
259
750999
1477
ولذا، في المستقبل،
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
إلى أين سيؤدي بنا هذا؟
12:45
I think that 25 years from now,
they'll look back
they'll look back
261
753944
3567
أعتقد أن الناس بعد 25 عاماً من الآن
سينظرون لوقتنا الحالي
سينظرون لوقتنا الحالي
12:49
and look at our understanding
of AI and say,
of AI and say,
262
757535
3125
وينظرون إلى مفهومنا
عن الذكاء الاصطناعي وسيقولون،
عن الذكاء الاصطناعي وسيقولون،
12:52
"You didn't have AI. In fact,
you didn't even have the Internet yet,
you didn't even have the Internet yet,
263
760684
3300
"ليس لديكم ذكاء اصطناعي،
في الحقيقة لم يكن لديكم إنترنت بعد،
في الحقيقة لم يكن لديكم إنترنت بعد،
12:56
compared to what we're going
to have 25 years from now."
to have 25 years from now."
264
764008
2741
مقارنة بما هو لدينا بعد 25 سنة من الآن"
12:59
There are no AI experts right now.
265
767849
3047
لا يوجد خبراء في الذكاء الاصطناعي الآن.
13:02
There's a lot of money going to it,
266
770920
1699
الكثير من المال ينفق في هذا المجال،
13:04
there are billions of dollars
being spent on it;
being spent on it;
267
772643
2268
ويتم إنفاق المليارات من الدولارات لتطويره،
13:06
it's a huge business,
268
774935
2164
أنه مجال عمل ضخم جداً،
13:09
but there are no experts, compared
to what we'll know 20 years from now.
to what we'll know 20 years from now.
269
777123
4272
لكن لا يوجد خبراء،
مقارنة بما سنعرفه بعد 20 سنة من الآن.
مقارنة بما سنعرفه بعد 20 سنة من الآن.
13:14
So we are just at the beginning
of the beginning,
of the beginning,
270
782064
2885
لذا نحن ببساطة في بداية البداية،
13:16
we're in the first hour of all this.
271
784973
2163
نحن في الساعات الأولى من هذا العصر.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
272
787160
1935
نحن في الساعات الأولى من عمر الإنترنت.
13:21
We're in the first hour of what's coming.
273
789119
2040
نحن في الساعات الأولى لما هو آت.
13:23
The most popular AI product
in 20 years from now,
in 20 years from now,
274
791183
4153
المنتج المبني على الذكاء الاصطناعي
والذي سيكون الأكثر انتشارا بعد 20 سنة،
والذي سيكون الأكثر انتشارا بعد 20 سنة،
13:27
that everybody uses,
275
795360
1444
والذي سيستخدمه الجميع،
13:29
has not been invented yet.
276
797499
1544
لم يتم اختراعه بعد.
13:32
That means that you're not late.
277
800464
2467
وهذا يعني أنكم لستم متأخرين عن موعدكم.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
شكرا جزيلاً.
13:36
(Laughter)
279
804859
1026
(ضحك)
13:37
(Applause)
280
805909
2757
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere 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.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com