TED2014
Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking
Ray Kurzweil: Pregătiți-vă pentru gîndirea hibridă
Filmed:
Readability: 4.4
3,548,296 views
Acum 200 de milioane de ani mamiferele primitive au căpătat o nouă parte a creierului: neocortexul. Acest țesut cît un timbru, care învelea un creier cît o nucă, a fost cheia pentru devenirea umanității. Acum viitorologul Ray Kurzweil ne invită să fim gata pentru următorul mare salt în puterea creierului: conectarea la puterea de calcul din cloud.
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. Full bio
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 story.
0
988
2316
Să vă spun o poveste.
00:15
It goes back 200 million years.
1
3304
1799
A început acum 200 de milioane de ani.
00:17
It's a story of the neocortex,
2
5103
1984
Este povestea neocortexului,
00:19
which means "new rind."
3
7087
1974
care înseamnă „noua scoarță”.
00:21
So in these early mammals,
4
9061
2431
La mamiferele primitive,
00:23
because only mammals have a neocortex,
5
11492
2055
fiindcă numai mamiferele au neocortex,
00:25
rodent-like creatures.
6
13547
1664
un fel de rozătoare,
00:27
It was the size of a postage stamp and just as thin,
7
15211
3579
neocortexul era mic cît un timbru
și la fel de subțire
și la fel de subțire
și acoperea ca un strat subțire
00:30
and was a thin covering around
8
18790
1439
00:32
their walnut-sized brain,
9
20229
2264
creierul lor mic cît o nucă.
00:34
but it was capable of a new type of thinking.
10
22493
3701
Dar era capabil de un nou mod de a gîndi.
00:38
Rather than the fixed behaviors
11
26194
1567
Față de celelalte animale,
00:39
that non-mammalian animals have,
12
27761
1992
care au un comportament fix,
00:41
it could invent new behaviors.
13
29753
2692
mamiferele puteau inventa
comportamente noi.
comportamente noi.
00:44
So a mouse is escaping a predator,
14
32445
2553
De exemplu, un șoarece e fugărit,
00:46
its path is blocked,
15
34998
1540
ajunge la un obstacol,
00:48
it'll try to invent a new solution.
16
36538
2129
va încerca să inventeze o nouă soluție.
00:50
That may work, it may not,
17
38667
1266
S-ar putea să reușească sau nu,
00:51
but if it does, it will remember that
18
39933
1910
dar dacă reușește, va ține minte
00:53
and have a new behavior,
19
41843
1292
și va avea un nou comportament.
00:55
and that can actually spread virally
20
43135
1457
Lecția se poate răspîndi ca un virus
00:56
through the rest of the community.
21
44592
2195
în tot restul comunității.
00:58
Another mouse watching this could say,
22
46787
1609
Alt șoarece vede întîmplarea și zice:
01:00
"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"
23
48396
2704
„Hm, isteață mișcarea asta pe după bolovan!”
01:03
and it could adopt a new behavior as well.
24
51100
3725
Și ar putea adopta și el noul comportament.
01:06
Non-mammalian animals
25
54825
1717
Non-mamiferele nu puteau face așa ceva.
01:08
couldn't do any of those things.
26
56542
1713
Ele aveau comportament fix.
01:10
They had fixed behaviors.
27
58255
1215
01:11
Now they could learn a new behavior
28
59470
1331
Puteau și ele să învețe comportamente noi,
01:12
but not in the course of one lifetime.
29
60801
2576
dar nu în cursul unei vieți.
01:15
In the course of maybe a thousand lifetimes,
30
63377
1767
Pe durata a circa 1000 de vieți
01:17
it could evolve a new fixed behavior.
31
65144
3330
putea evolua un nou comportament fix.
01:20
That was perfectly okay 200 million years ago.
32
68474
3377
Asta era perfect acceptabil
acum 200 de milioane de ani.
acum 200 de milioane de ani.
01:23
The environment changed very slowly.
33
71851
1981
Mediul se schimba foarte încet.
01:25
It could take 10,000 years for there to be
34
73832
1554
Pînă la o nouă schimbare de mediu
01:27
a significant environmental change,
35
75386
2092
putea să dureze 10.000 de ani,
01:29
and during that period of time
36
77478
1382
timp în care putea apărea
un nou comportament.
un nou comportament.
01:30
it would evolve a new behavior.
37
78860
2929
Totul era în regulă,
01:33
Now that went along fine,
38
81789
1521
dar apoi s-a întîmplat ceva.
01:35
but then something happened.
39
83310
1704
01:37
Sixty-five million years ago,
40
85014
2246
Acum 65 de milioane de ani
01:39
there was a sudden, violent
change to the environment.
change to the environment.
41
87260
2615
s-a produs o schimbare
bruscă și violentă în mediu:
bruscă și violentă în mediu:
01:41
We call it the Cretaceous extinction event.
42
89875
3505
extincția în masă din cretacic.
01:45
That's when the dinosaurs went extinct,
43
93380
2293
Atunci au dispărut dinozaurii,
01:47
that's when 75 percent of the
44
95673
3449
atunci au dispărut 75%
din speciile de animale și plante,
din speciile de animale și plante,
01:51
animal and plant species went extinct,
45
99122
2746
01:53
and that's when mammals
46
101868
1745
atunci au ieșit mamiferele
din nișa lor ecologică.
din nișa lor ecologică.
01:55
overtook their ecological niche,
47
103613
2152
01:57
and to anthropomorphize, biological evolution said,
48
105765
3654
Personificînd, evoluția biologică și-a zis:
02:01
"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"
49
109419
2025
„Hm, neocortexul ăsta e o chestie mișto!”
02:03
and it began to grow it.
50
111444
1793
Și a început să-l dezvolte.
02:05
And mammals got bigger,
51
113237
1342
Mamiferele au crescut,
02:06
their brains got bigger at an even faster pace,
52
114579
2915
creierul lor a crescut mai repede,
02:09
and the neocortex got bigger even faster than that
53
117494
3807
iar neocortexul a crescut
încă și mai repede
încă și mai repede
02:13
and developed these distinctive ridges and folds
54
121301
2929
și s-au format crestele și cutele specifice,
02:16
basically to increase its surface area.
55
124230
2881
în esență pentru a mări aria.
02:19
If you took the human neocortex
56
127111
1819
Dacă luăm neocortexul uman și-l întindem,
02:20
and stretched it out,
57
128930
1301
02:22
it's about the size of a table napkin,
58
130231
1713
e cam cît o față de masă
02:23
and it's still a thin structure.
59
131944
1306
și are tot o structură subțire.
02:25
It's about the thickness of a table napkin.
60
133250
1980
Are grosimea unei fețe de masă.
02:27
But it has so many convolutions and ridges
61
135230
2497
Dar are atîtea circumvoluțiuni și îndoituri
02:29
it's now 80 percent of our brain,
62
137727
3075
încît acum reprezintă 80% din creier.
02:32
and that's where we do our thinking,
63
140802
2461
Acolo ne realizăm gîndirea
02:35
and it's the great sublimator.
64
143263
1761
și redirijarea impulsurilor.
02:37
We still have that old brain
65
145024
1114
Avem și acum creierul vechi,
02:38
that provides our basic drives and motivations,
66
146138
2764
care ne dă dorințele
și motivațiile fundamentale,
și motivațiile fundamentale,
02:40
but I may have a drive for conquest,
67
148902
2716
dar dacă ai poftă de cucerire
02:43
and that'll be sublimated by the neocortex
68
151618
2715
neocortexul o transformă în altceva,
02:46
into writing a poem or inventing an app
69
154333
2909
și atunci scrii o poezie
sau programezi un smartphone
sau programezi un smartphone
02:49
or giving a TED Talk,
70
157242
1509
sau ții un discurs la TED.
02:50
and it's really the neocortex that's where
71
158751
3622
Neocortexul este adevăratul loc
02:54
the action is.
72
162373
1968
unde se petrece acțiunea.
02:56
Fifty years ago, I wrote a paper
73
164341
1717
Acum 50 de ani am scris un articol
02:58
describing how I thought the brain worked,
74
166058
1918
despre cum credeam
că funcționează creierul
că funcționează creierul
02:59
and I described it as a series of modules.
75
167976
3199
și-l descriam ca pe o serie de module.
03:03
Each module could do things with a pattern.
76
171175
2128
Fiecare modul opera cu structuri:
03:05
It could learn a pattern. It could remember a pattern.
77
173303
2746
putea învăța o structură,
putea memora o structură,
putea memora o structură,
03:08
It could implement a pattern.
78
176049
1407
putea construi o structură.
03:09
And these modules were organized in hierarchies,
79
177456
2679
Modulele erau organizate în ierarhii,
03:12
and we created that hierarchy with our own thinking.
80
180135
2954
iar ierarhia o cream noi înșine
prin gîndire.
prin gîndire.
03:15
And there was actually very little to go on
81
183089
3333
Aveam foarte puține informații palpabile
acum 50 de ani.
acum 50 de ani.
03:18
50 years ago.
82
186422
1562
03:19
It led me to meet President Johnson.
83
187984
2115
Mi-a dat ocazia să-l întîlnesc
pe președintele Johnson.
pe președintele Johnson.
03:22
I've been thinking about this for 50 years,
84
190099
2173
M-am tot gîndit la asta în acești ani,
03:24
and a year and a half ago I came out with the book
85
192272
2828
iar acum un an și jumătate am scos cartea
03:27
"How To Create A Mind,"
86
195100
1265
„Cum se creează o minte”,
03:28
which has the same thesis,
87
196365
1613
care susține același lucru,
03:29
but now there's a plethora of evidence.
88
197978
2812
dar acum există puzderie de dovezi.
03:32
The amount of data we're getting about the brain
89
200790
1814
Cantitatea de date
pe care le obținem despre creier
pe care le obținem despre creier
03:34
from neuroscience is doubling every year.
90
202604
2203
din neuroștiință se dublează în fiecare an.
03:36
Spatial resolution of brainscanning of all types
91
204807
2654
Rezoluția spațială a feluritelor scanere
03:39
is doubling every year.
92
207461
2285
se dublează și ea anual.
03:41
We can now see inside a living brain
93
209746
1717
Acum putem scana creierul viu
03:43
and see individual interneural connections
94
211463
2870
și vedea fiecare conexiune neuronală
03:46
connecting in real time, firing in real time.
95
214333
2703
conectări în timp real,
impulsuri în timp real.
impulsuri în timp real.
03:49
We can see your brain create your thoughts.
96
217036
2419
Vedem cum creierul
ne creează gîndurile
ne creează gîndurile
03:51
We can see your thoughts create your brain,
97
219455
1575
și vedem cum gîndurile
ne creează creierul,
ne creează creierul,
03:53
which is really key to how it works.
98
221030
1999
ceea ce e esențial în funcționarea lui.
03:55
So let me describe briefly how it works.
99
223029
2219
Să vă spun pe scurt cum funcționează.
03:57
I've actually counted these modules.
100
225248
2275
Am și numărat aceste module,
03:59
We have about 300 million of them,
101
227523
2046
avem circa 300 de milioane
04:01
and we create them in these hierarchies.
102
229569
2229
și le creăm în niște ierarhii.
04:03
I'll give you a simple example.
103
231798
2082
Să vă dau un exemplu simplu.
04:05
I've got a bunch of modules
104
233880
2805
Să luăm un grup de module
04:08
that can recognize the crossbar to a capital A,
105
236685
3403
care identifică linia orizontală din litera A.
04:12
and that's all they care about.
106
240088
1914
Numai atît le interesează.
04:14
A beautiful song can play,
107
242002
1578
Poate să se audă un cîntec frumos,
04:15
a pretty girl could walk by,
108
243580
1434
poate să treacă o fată drăguță,
04:17
they don't care, but they see
a crossbar to a capital A,
a crossbar to a capital A,
109
245014
2846
pe ele nu le interesează,
dar cînd văd linia lui A
dar cînd văd linia lui A
04:19
they get very excited and they say "crossbar,"
110
247860
3021
se entuziasmează,
spun „Linie orizontală!”
spun „Linie orizontală!”
04:22
and they put out a high probability
111
250881
2112
și produc un semnal de mare probabilitate
04:24
on their output axon.
112
252993
1634
în axonul lor de ieșire.
04:26
That goes to the next level,
113
254627
1333
Acesta merge la nivelul următor.
04:27
and these layers are organized in conceptual levels.
114
255960
2750
Straturile sînt organizate
pe niveluri conceptuale.
pe niveluri conceptuale.
04:30
Each is more abstract than the next one,
115
258710
1856
Fiecare e mai abstract decît cel dinainte.
04:32
so the next one might say "capital A."
116
260566
2418
Și următorul zice de exemplu „Litera A”.
04:34
That goes up to a higher
level that might say "Apple."
level that might say "Apple."
117
262984
2891
Asta ajunge la nivelul următor
care zice de exemplu „APPLE”.
care zice de exemplu „APPLE”.
04:37
Information flows down also.
118
265875
2167
Informația curge și în jos.
04:40
If the apple recognizer has seen A-P-P-L,
119
268042
2936
Dacă identificatorul de APPLE
vede A-P-P-L,
vede A-P-P-L,
04:42
it'll think to itself, "Hmm, I
think an E is probably likely,"
think an E is probably likely,"
120
270978
3219
se gîndește:
„Hm, cred că s-ar putea să urmeze un E.”
„Hm, cred că s-ar putea să urmeze un E.”
04:46
and it'll send a signal down to all the E recognizers
121
274197
2564
și trimite un semnal în jos
spre identificatoarele de E:
spre identificatoarele de E:
04:48
saying, "Be on the lookout for an E,
122
276761
1619
„Căutați bine un E,
cred că urmează să vină!”
cred că urmează să vină!”
04:50
I think one might be coming."
123
278380
1556
04:51
The E recognizers will lower their threshold
124
279936
2843
Identificatoarele de E
își vor reduce pragul
își vor reduce pragul
04:54
and they see some sloppy
thing, could be an E.
thing, could be an E.
125
282779
1945
și vor vedea ceva neclar,
ar putea fi un E.
ar putea fi un E.
04:56
Ordinarily you wouldn't think so,
126
284724
1490
În mod normal n-ar crede,
04:58
but we're expecting an E, it's good enough,
127
286214
2009
dar acum se așteaptă la un E, e bun așa.
05:00
and yeah, I've seen an E, and then apple says,
128
288223
1817
„Da, am văzut un E.”
Apoi APPLE spune:
Apoi APPLE spune:
05:02
"Yeah, I've seen an Apple."
129
290040
1728
„Da, am văzut APPLE.”
05:03
Go up another five levels,
130
291768
1746
Cu 5 niveluri mai sus
05:05
and you're now at a pretty high level
131
293514
1353
ajungem la un nivel
relativ înalt al ierarhiei
relativ înalt al ierarhiei
05:06
of this hierarchy,
132
294867
1569
05:08
and stretch down into the different senses,
133
296436
2353
și ne uităm la diferitele simțuri.
05:10
and you may have a module
that sees a certain fabric,
that sees a certain fabric,
134
298789
2655
Putem avea un modul
care vede un anumit material textil,
care vede un anumit material textil,
05:13
hears a certain voice quality,
smells a certain perfume,
smells a certain perfume,
135
301444
2844
aude un anumit timbru de voce,
miroase un anumit parfum
miroase un anumit parfum
05:16
and will say, "My wife has entered the room."
136
304288
2513
și spune:
„A intrat nevastă-mea în cameră.”
„A intrat nevastă-mea în cameră.”
05:18
Go up another 10 levels, and now you're at
137
306801
1895
Mai urcăm 10 niveluri și ajungem
05:20
a very high level.
138
308696
1160
la un nivel foarte înalt.
05:21
You're probably in the frontal cortex,
139
309856
1937
Ne aflăm probabil în zona frontală,
05:23
and you'll have modules that say, "That was ironic.
140
311793
3767
unde găsim module care spun:
„Ce curios! Ce amuzant! Ce fată drăguță!”
05:27
That's funny. She's pretty."
141
315560
2370
05:29
You might think that those are more sophisticated,
142
317930
2105
Ați putea crede că aceste niveluri
sînt mai sofisticate,
sînt mai sofisticate,
05:32
but actually what's more complicated
143
320035
1506
dar de fapt nu e mai complicată
05:33
is the hierarchy beneath them.
144
321541
2669
decît ierarhia de sub ele.
05:36
There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,
145
324210
2620
Unei fete de 16 ani i se făcea
o operație pe creier.
o operație pe creier.
05:38
and she was conscious because the surgeons
146
326830
2051
Era conștientă, pentru că chirurgii
05:40
wanted to talk to her.
147
328881
1537
țineau să vorbească cu ea.
05:42
You can do that because there's no pain receptors
148
330418
1822
Se poate face asta, creierul nu are
receptori pentru durere.
05:44
in the brain.
149
332240
1038
05:45
And whenever they stimulated particular,
150
333278
1800
Și de cîte ori chirurgii stimulau
05:47
very small points on her neocortex,
151
335078
2463
anumite puncte mici de pe neocortex,
05:49
shown here in red, she would laugh.
152
337541
2665
cele roșii de pe ecran, fata rîdea.
05:52
So at first they thought they were triggering
153
340206
1440
La început credeau că i-au declanșat
05:53
some kind of laugh reflex,
154
341646
1720
un fel de reflexe ale rîsului,
05:55
but no, they quickly realized they had found
155
343366
2519
dar nu, și-au dat seama imediat
că au găsit
că au găsit
05:57
the points in her neocortex that detect humor,
156
345885
3044
punctele de pe neocortex
care detectează umorul.
care detectează umorul.
06:00
and she just found everything hilarious
157
348929
1969
Fetei i se părea totul amuzant
06:02
whenever they stimulated these points.
158
350898
2437
de cîte ori îi stimulau aceste puncte.
06:05
"You guys are so funny just standing around,"
159
353335
1925
”Sînteți tare comici
cum stați așa în jurul meu!”
cum stați așa în jurul meu!”
06:07
was the typical comment,
160
355260
1738
zicea ea mereu.
06:08
and they weren't funny,
161
356998
2302
Dar ei nu erau comici,
06:11
not while doing surgery.
162
359300
3247
că doar făceau o operație.
06:14
So how are we doing today?
163
362547
4830
Cum stau lucrurile azi?
06:19
Well, computers are actually beginning to master
164
367377
3054
Calculatoarele au început să stăpînească
06:22
human language with techniques
165
370431
2001
limbajul uman folosind procese
06:24
that are similar to the neocortex.
166
372432
2867
similare cu cele din neocortex.
06:27
I actually described the algorithm,
167
375299
1514
Eu am descris un algoritm
06:28
which is similar to something called
168
376813
2054
similar cu cel numit
06:30
a hierarchical hidden Markov model,
169
378867
2233
„modelul Markov ascuns ierarhic”
06:33
something I've worked on since the '90s.
170
381100
3241
și la care lucrez din anii 1990.
06:36
"Jeopardy" is a very broad natural language game,
171
384341
3238
„Jeopardy” e un joc bazat
pe limbajul natural,
pe limbajul natural,
06:39
and Watson got a higher score
172
387579
1892
iar Watson a obținut un scor mai mare
06:41
than the best two players combined.
173
389471
2000
decît cei mai buni doi jucători la un loc.
06:43
It got this query correct:
174
391471
2499
A rezolvat corect proba aceasta:
06:45
"A long, tiresome speech
175
393970
2085
„Un discurs lung și obositor
ținut de o plăcintă însiropată.”
ținut de o plăcintă însiropată.”
06:48
delivered by a frothy pie topping,"
176
396055
2152
06:50
and it quickly responded,
"What is a meringue harangue?"
"What is a meringue harangue?"
177
398207
2796
Watson a spus pe loc:
„Ce este o poliloghie de sarailie?”
„Ce este o poliloghie de sarailie?”
06:53
And Jennings and the other guy didn't get that.
178
401003
2635
Jennings și celălalt n-au putut răspunde.
06:55
It's a pretty sophisticated example of
179
403638
1926
E un exemplu foarte sofisticat
06:57
computers actually understanding human language,
180
405564
1914
de înțelegere a limbajului uman
de către computere.
de către computere.
06:59
and it actually got its knowledge by reading
181
407478
1652
Watson și-a acumulat cunoștințele
07:01
Wikipedia and several other encyclopedias.
182
409130
3785
citind Wikipedia
și alte cîteva enciclopedii.
și alte cîteva enciclopedii.
07:04
Five to 10 years from now,
183
412915
2133
Peste 5–10 ani motoarele
de căutare vor funcționa
de căutare vor funcționa
07:07
search engines will actually be based on
184
415048
2184
07:09
not just looking for combinations of words and links
185
417232
2794
nu prin analiza combinațiilor de cuvinte,
07:12
but actually understanding,
186
420026
1914
ci prin înțelegerea propriu-zisă,
07:13
reading for understanding the billions of pages
187
421940
2411
citirea și înțelegerea a miliarde de pagini
07:16
on the web and in books.
188
424351
2733
de pe internet și din cărți.
07:19
So you'll be walking along, and Google will pop up
189
427084
2616
O să mergi la plimbare,
iar Google o să iasă
iar Google o să iasă
07:21
and say, "You know, Mary, you expressed concern
190
429700
3081
și o să-ți spună:
„Maria, te plîngeai acum o lună
„Maria, te plîngeai acum o lună
07:24
to me a month ago that your glutathione supplement
191
432781
3019
că suplimentul tău de glutationă
nu poate trece de bariera hematoencefalică.
07:27
wasn't getting past the blood-brain barrier.
192
435800
2231
07:30
Well, new research just came out 13 seconds ago
193
438031
2593
Ei bine, acum 13 secunde
a apărut un articol nou
a apărut un articol nou
07:32
that shows a whole new approach to that
194
440624
1711
care prezintă o nouă abordare a problemei
07:34
and a new way to take glutathione.
195
442335
1993
și o nouă tehnică de administrare
a glutationei.
a glutationei.
07:36
Let me summarize it for you."
196
444328
2562
Hai să-ți fac un rezumat.”
07:38
Twenty years from now, we'll have nanobots,
197
446890
3684
Peste 20 de ani vom avea nanoroboți,
07:42
because another exponential trend
198
450574
1627
fiindcă o altă tendință exponențială
07:44
is the shrinking of technology.
199
452201
1615
este minaturizarea tehnologiei.
07:45
They'll go into our brain
200
453816
2370
Nanoroboții vor intra în creier
prin vasele capilare
prin vasele capilare
07:48
through the capillaries
201
456186
1703
07:49
and basically connect our neocortex
202
457889
2477
și vor conecta neocortexul
07:52
to a synthetic neocortex in the cloud
203
460366
3185
la un neocortex artificial în cloud,
07:55
providing an extension of our neocortex.
204
463551
3591
ca o extensie a neocortexului uman.
07:59
Now today, I mean,
205
467142
1578
Chiar și azi,
avem un calculator în telefon,
avem un calculator în telefon,
08:00
you have a computer in your phone,
206
468720
1530
08:02
but if you need 10,000 computers for a few seconds
207
470250
2754
dar dacă ne trebuie 10.000 de calculatoare
timp de cîteva secunde,
pentru o căutare complexă,
pentru o căutare complexă,
08:05
to do a complex search,
208
473004
1495
08:06
you can access that for a second or two in the cloud.
209
474499
3396
avem acces pentru o secundă sau două
la cloud computing.
la cloud computing.
08:09
In the 2030s, if you need some extra neocortex,
210
477895
3095
În anii 2030, dacă vom dori
niște neocortex în plus,
niște neocortex în plus,
08:12
you'll be able to connect to that in the cloud
211
480990
2273
ne vom putea conecta la cel din cloud,
08:15
directly from your brain.
212
483263
1648
direct din creier.
08:16
So I'm walking along and I say,
213
484911
1543
Să zicem că merg pe drum și zic
08:18
"Oh, there's Chris Anderson.
214
486454
1363
„Uite-l pe Chris Anderson.
08:19
He's coming my way.
215
487817
1525
Vine spre mine.
Trebuie să găsesc ceva inteligent de spus.
08:21
I'd better think of something clever to say.
216
489342
2335
08:23
I've got three seconds.
217
491677
1524
Am trei secunde.
08:25
My 300 million modules in my neocortex
218
493201
3097
Cele 300 de milioane de module
din neocortexul meu
din neocortexul meu
08:28
isn't going to cut it.
219
496298
1240
nu sînt de ajuns.
08:29
I need a billion more."
220
497538
1246
Am nevoie de încă 1 miliard.”
08:30
I'll be able to access that in the cloud.
221
498784
3323
Voi putea să-l accesez în cloud.
08:34
And our thinking, then, will be a hybrid
222
502107
2812
Gîndirea noastră va fi atunci un hibrid
08:36
of biological and non-biological thinking,
223
504919
3522
de gîndire biologică și nebiologică.
08:40
but the non-biological portion
224
508441
1898
Dar partea nebiologică
08:42
is subject to my law of accelerating returns.
225
510339
2682
respectă legea cîștigurilor accelerate.
08:45
It will grow exponentially.
226
513021
2239
Va crește exponențial.
08:47
And remember what happens
227
515260
2016
Și țineți minte ce s-a întîmplat
08:49
the last time we expanded our neocortex?
228
517276
2645
cînd ne-am extins neocortexul
data trecută?
data trecută?
08:51
That was two million years ago
229
519921
1426
Era acum 2 milioane de ani;
08:53
when we became humanoids
230
521347
1236
am devenit umanoizi
08:54
and developed these large foreheads.
231
522583
1594
și am căpătat această frunte lată.
08:56
Other primates have a slanted brow.
232
524177
2583
Alte primate au fruntea teșită.
08:58
They don't have the frontal cortex.
233
526760
1745
Ele nu au lobul frontal.
09:00
But the frontal cortex is not
really qualitatively different.
really qualitatively different.
234
528505
3685
Dar lobul frontal nu diferă calitativ.
09:04
It's a quantitative expansion of neocortex,
235
532190
2743
E o extindere cantitativă a neocortexului,
09:06
but that additional quantity of thinking
236
534933
2703
dar cantitatea suplimentară de gîndire
09:09
was the enabling factor for us to take
237
537636
1779
a fost factorul care ne-a permis să facem
09:11
a qualitative leap and invent language
238
539415
3346
un salt calitativ și să inventăm limbajul
09:14
and art and science and technology
239
542761
1967
și arta și știința și tehnologia
09:16
and TED conferences.
240
544728
1454
și conferințele TED.
09:18
No other species has done that.
241
546182
2131
Nici o altă specie nu a realizat asta.
09:20
And so, over the next few decades,
242
548313
2075
În următoarele decenii
vom face un nou salt.
vom face un nou salt.
09:22
we're going to do it again.
243
550388
1760
09:24
We're going to again expand our neocortex,
244
552148
2274
Urmează să ne extindem din nou
neocortexul,
neocortexul,
09:26
only this time we won't be limited
245
554422
1756
doar că de data asta nu vom mai fi limitați
09:28
by a fixed architecture of enclosure.
246
556178
4280
de arhitectura fixă a recipientului.
09:32
It'll be expanded without limit.
247
560458
3304
Se va extinde fără limite.
09:35
That additional quantity will again
248
563762
2243
Cantitatea suplimentară va fi din nou
09:38
be the enabling factor for another qualitative leap
249
566005
3005
factorul care ne va permite încă un salt calitativ
09:41
in culture and technology.
250
569010
1635
în cultură și tehnologie.
09:42
Thank you very much.
251
570645
2054
Vă mulțumesc foarte mult!
09:44
(Applause)
252
572699
3086
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futuristRay 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.
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com