TED2018
Kai-Fu Lee: How AI can save our humanity
Кай-Фу Ли: Как ИИ может сохранить нашу человечность
Filmed:
Readability: 4.7
3,583,197 views
ИИ существенно меняет наш мир, но одно ему не под силу — любовь. В этом прогрессивном разговоре учёный, занимающийся компьютерными науками, подробно рассказывает о том, как США и Китай возглавляют революцию в области глубокого обучения, а также делится замыслом того, как люди смогут преуспеть в век ИИ за счёт своего сострадания и творчества. «ИИ — это счастливое открытие», — говорит Ли. «Он освободит нас от монотонной работы и напомнит нам о том, что именно делает нас людьми».
Kai-Fu Lee - Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies. Full bio
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to talk about
how AI and mankind can coexist,
how AI and mankind can coexist,
0
640
4536
Я хочу поговорить о возможном
сосуществовании ИИ и человечества,
сосуществовании ИИ и человечества,
00:17
but first, we have to rethink
about our human values.
about our human values.
1
5200
3816
но сперва нужно переоценить
наши человеческие ценности.
наши человеческие ценности.
00:21
So let me first make a confession
about my errors in my values.
about my errors in my values.
2
9040
4320
Для начала позвольте мне признаться
в том, как я ошибался в ценностях.
в том, как я ошибался в ценностях.
00:25
It was 11 o'clock, December 16, 1991.
3
13920
4256
16 декабря 1991 года, 11 часов.
00:30
I was about to become a father
for the first time.
for the first time.
4
18200
2680
Я вот-вот должен был стать отцом.
00:33
My wife, Shen-Ling,
lay in the hospital bed
lay in the hospital bed
5
21480
2856
Моя жена Шен-Линь была в больнице,
00:36
going through a very difficult
12-hour labor.
12-hour labor.
6
24360
3080
очень тяжёлые роды продлились 12 часов.
00:40
I sat by her bedside
7
28280
2296
Я сидел у её кровати,
00:42
but looked anxiously at my watch,
8
30600
2376
но с нетерпением посматривал на часы,
00:45
and I knew something that she didn't.
9
33000
1800
я знал то, чего не знала она.
00:47
I knew that if in one hour,
10
35440
1800
Я знал, что если в течение часа
00:50
our child didn't come,
11
38360
1936
наш ребёнок не появился бы на свет,
00:52
I was going to leave her there
12
40320
1936
мне бы пришлось оставить её
00:54
and go back to work
13
42280
1656
и вернуться на работу
00:55
and make a presentation about AI
14
43960
2576
делать презентацию по ИИ
00:58
to my boss, Apple's CEO.
15
46560
2200
для своего начальника, руководителя Apple.
01:03
Fortunately, my daughter
was born at 11:30 --
was born at 11:30 --
16
51160
3896
К счастью, дочь родилась в 11.30,
01:07
(Laughter)
17
55080
1936
(Смех)
01:09
(Applause)
18
57040
1936
(Аплодисменты)
01:11
sparing me from doing the unthinkable,
19
59000
4336
освободив меня от необходимости
совершить немыслимое,
совершить немыслимое,
01:15
and to this day, I am so sorry
20
63360
2496
но до сих пор я сожалею,
01:17
for letting my work ethic
take precedence over love for my family.
take precedence over love for my family.
21
65880
4656
что позволил работе быть важнее
любви к своей семье.
любви к своей семье.
01:22
(Applause)
22
70560
5736
(Аплодисменты)
01:28
My AI talk, however, went off brilliantly.
23
76320
2616
Однако моё выступление об ИИ
прошло блестяще.
прошло блестяще.
01:30
(Laughter)
24
78960
2736
(Смех)
01:33
Apple loved my work
and decided to announce it
and decided to announce it
25
81720
3136
Apple понравилась моя работа,
и я решил рассказать о ней
и я решил рассказать о ней
01:36
at TED1992,
26
84880
2696
на TED 1992 года,
01:39
26 years ago on this very stage.
27
87600
3016
26 лет назад на этой самой сцене.
01:42
I thought I had made one of the biggest,
most important discoveries in AI,
most important discoveries in AI,
28
90640
5056
Я думал, что совершил одно из важнейших
открытий в сфере ИИ,
открытий в сфере ИИ,
01:47
and so did the "Wall Street Journal"
on the following day.
on the following day.
29
95720
2920
о чём на следующий день
и написали в Wall Street Journal.
и написали в Wall Street Journal.
01:51
But as far as discoveries went,
30
99440
2536
Но в том, что касается открытий,
01:54
it turned out,
31
102000
1336
как оказалось,
01:55
I didn't discover India, or America.
32
103360
2776
я не открыл ни Индию, ни Америку.
01:58
Perhaps I discovered
a little island off of Portugal.
a little island off of Portugal.
33
106160
3080
Возможно, я открыл
островок неподалёку от Португалии.
островок неподалёку от Португалии.
02:02
But the AI era of discovery continued,
34
110720
3256
Но открытия в сфере ИИ продолжались,
02:06
and more scientists
poured their souls into it.
poured their souls into it.
35
114000
3216
и всё больше учёных посвящали себя им.
02:09
About 10 years ago, the grand AI discovery
36
117240
2616
Около 10 лет назад
большое открытие в ИИ
большое открытие в ИИ
02:11
was made by three
North American scientists,
North American scientists,
37
119880
3176
сделали три североамериканских учёных,
02:15
and it's known as deep learning.
38
123080
1600
оно известно как глубокое обучение.
02:17
Deep learning is a technology
that can take a huge amount of data
that can take a huge amount of data
39
125400
3696
Глубокое обучение — это технология,
которая может взять огромный объём данных
которая может взять огромный объём данных
02:21
within one single domain
40
129120
1736
из единой области
02:22
and learn to predict or decide
at superhuman accuracy.
at superhuman accuracy.
41
130880
4936
и научиться принимать решения и делать
прогнозы с нечеловеческой точностью.
прогнозы с нечеловеческой точностью.
02:27
For example, if we show
the deep learning network
the deep learning network
42
135840
2776
Например, если показать
системе глубокого обучения
системе глубокого обучения
02:30
a massive number of food photos,
43
138640
2816
огромное количество фотографий еды,
02:33
it can recognize food
44
141480
1576
она сможет распознавать,
02:35
such as hot dog or no hot dog.
45
143080
3296
где изображён хот-дог, а где нет.
02:38
(Applause)
46
146400
3136
(Аплодисменты)
02:41
Or if we show it many pictures
and videos and sensor data
and videos and sensor data
47
149560
5016
Или можно показать картинки,
видео и сенсорные данные
видео и сенсорные данные
02:46
from driving on the highway,
48
154600
2536
о вождении на трассе,
02:49
it can actually drive a car
as well as a human being
as well as a human being
49
157160
3280
и она сможет управлять автомобилем
на трассе не хуже,
на трассе не хуже,
02:53
on the highway.
50
161360
1656
чем водитель-человек.
02:55
And what if we showed
this deep learning network
this deep learning network
51
163040
2816
А что если показать
этой системе глубокого обучения
этой системе глубокого обучения
02:57
all the speeches made by President Trump?
52
165880
2400
все речи, произнесённые
президентом Трампом?
президентом Трампом?
03:01
Then this artificially
intelligent President Trump,
intelligent President Trump,
53
169680
3000
Тогда этот созданный ИИ президент Трамп,
03:05
actually the network --
54
173600
2216
а точнее сама система,
03:07
(Laughter)
55
175840
1656
(Смех)
03:09
can --
56
177520
1216
сможет...
03:10
(Applause)
57
178760
4056
(Аплодисменты)
03:14
You like double oxymorons, huh?
58
182840
2336
Вам нравятся двойные оксюмороны, да?
03:17
(Laughter)
59
185200
3856
(Смех)
03:21
(Applause)
60
189080
6096
(Аплодисменты)
03:27
So this network, if given the request
to make a speech about AI,
to make a speech about AI,
61
195200
5256
Эта система, если её попросить
выступить с речью об ИИ,
выступить с речью об ИИ,
03:32
he, or it, might say --
62
200480
2640
может сказать...
03:36
(Recording) Donald Trump:
It's a great thing
It's a great thing
63
204280
2096
(Аудио) Дональд Трамп: Великое дело —
03:38
to build a better world
with artificial intelligence.
with artificial intelligence.
64
206400
2936
построить лучший мир с помощью ИИ.
03:41
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
65
209360
2016
Кай-Фу Ли: Может, на другом языке?
03:43
DT: (Speaking Chinese)
66
211400
1816
ДТ: (говорит по-китайски)
03:45
(Laughter)
67
213240
1496
(Смех)
03:46
KFL: You didn't know
he knew Chinese, did you?
he knew Chinese, did you?
68
214760
2160
КФЛ: Вы же не знали,
что он говорит по-китайски?
что он говорит по-китайски?
03:50
So deep learning has become the core
in the era of AI discovery,
in the era of AI discovery,
69
218120
5016
Итак, глубокое обучение
легло в основу открытий в ИИ,
легло в основу открытий в ИИ,
03:55
and that's led by the US.
70
223160
1816
в которых лидировали США.
03:57
But we're now in the era
of implementation,
of implementation,
71
225000
3256
Но сейчас наступила эра применения,
04:00
where what really matters is execution,
product quality, speed and data.
product quality, speed and data.
72
228280
5536
когда по-настоящему важно исполнение,
качество продукта, скорость и данные.
качество продукта, скорость и данные.
04:05
And that's where China comes in.
73
233840
2096
И тут в игру вступил Китай.
04:07
Chinese entrepreneurs,
74
235960
1576
Китайские предприниматели,
04:09
who I fund as a venture capitalist,
75
237560
1896
которых я спонсирую
как венчурный инвестор, —
как венчурный инвестор, —
04:11
are incredible workers,
76
239480
1736
это невероятные труженики,
04:13
amazing work ethic.
77
241240
1936
с восхитительным подходом к работе.
04:15
My example in the delivery room is nothing
compared to how hard people work in China.
compared to how hard people work in China.
78
243200
5296
Мой пример с роддомом — ничто по сравнению
с тем, как много работают в Китае.
с тем, как много работают в Китае.
04:20
As an example, one startup
tried to claim work-life balance:
tried to claim work-life balance:
79
248520
3696
Например, один стратап хотел заявить
о балансе между работой и жизнью:
о балансе между работой и жизнью:
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
252240
3696
«Приходите работать к нам,
потому что у нас 996».
потому что у нас 996».
04:27
And what does that mean?
81
255960
1256
Что это значит?
04:29
It means the work hours
of 9am to 9pm, six days a week.
of 9am to 9pm, six days a week.
82
257240
4400
Это значит, что они работают с 9 утра
до 9 вечера шесть дней в неделю.
до 9 вечера шесть дней в неделю.
04:34
That's contrasted
with other startups that do 997.
with other startups that do 997.
83
262960
3280
В этом их отличие от стартапов 997.
04:39
And the Chinese product quality
has consistently gone up
has consistently gone up
84
267320
3096
А качество китайской продукции
существенно выросло
существенно выросло
04:42
in the past decade,
85
270440
1696
за последнее десятилетие,
04:44
and that's because of
a fiercely competitive environment.
a fiercely competitive environment.
86
272160
4120
и всё из-за высоко конкурентной среды.
04:48
In Silicon Valley, entrepreneurs
compete in a very gentlemanly fashion,
compete in a very gentlemanly fashion,
87
276760
5896
В Кремниевой долине предприниматели
конкурируют очень по-джентльменски,
конкурируют очень по-джентльменски,
04:54
sort of like in old wars
in which each side took turns
in which each side took turns
88
282680
3896
как в древних войнах, когда противники
04:58
to fire at each other.
89
286600
1256
стреляли поочерёдно.
04:59
(Laughter)
90
287880
1056
(Смех)
05:00
But in the Chinese environment,
91
288960
2016
А в Китае
05:03
it's truly a gladiatorial
fight to the death.
fight to the death.
92
291000
2880
это настоящая
смертельная битва гладиаторов.
смертельная битва гладиаторов.
05:06
In such a brutal environment,
entrepreneurs learn to grow very rapidly,
entrepreneurs learn to grow very rapidly,
93
294920
6096
В такой жестокой среде
предприниматели учатся очень быстро расти,
предприниматели учатся очень быстро расти,
05:13
they learn to make their products
better at lightning speed,
better at lightning speed,
94
301040
3936
со скоростью света
улучшать свою продукцию,
улучшать свою продукцию,
05:17
and they learn
to hone their business models
to hone their business models
95
305000
2336
оттачивать свои бизнес-модели,
05:19
until they're impregnable.
96
307360
1400
пока те не станут неуязвимыми.
05:21
As a result, great Chinese products
like WeChat and Weibo
like WeChat and Weibo
97
309400
3856
В результате большие китайские сервисы,
такие как WeChat и Weibo,
такие как WeChat и Weibo,
05:25
are arguably better
98
313280
1416
возможно, превзошли
05:26
than the equivalent American products
from Facebook and Twitter.
from Facebook and Twitter.
99
314720
3480
американские эквиваленты
от Facebook и Twitter.
от Facebook и Twitter.
05:31
And the Chinese market
embraces this change
embraces this change
100
319920
3096
Китайский рынок принимает эти изменения,
05:35
and accelerated change
and paradigm shifts.
and paradigm shifts.
101
323040
3016
ускоряющиеся изменения, смену парадигм.
05:38
As an example, if any of you go to China,
102
326080
2096
Например, если вы поедете в Китай,
05:40
you will see it's almost cashless
and credit card-less,
and credit card-less,
103
328200
4016
то увидите, что там почти не пользуются
наличными и кредитными картами,
наличными и кредитными картами,
05:44
because that thing that we all
talk about, mobile payment,
talk about, mobile payment,
104
332240
2736
потому что то, о чём мы много говорим,
мобильные платежи
мобильные платежи
05:47
has become the reality in China.
105
335000
2416
в Китае уже вовсю действуют.
05:49
In the last year,
106
337440
1296
В прошлом году
05:50
18.8 trillion US dollars
were transacted on mobile internet,
were transacted on mobile internet,
107
338760
5936
18,8 триллиона долларов США
были переведены через мобильный интернет
были переведены через мобильный интернет
05:56
and that's because
of very robust technologies
of very robust technologies
108
344720
2936
и всё благодаря очень
надёжным технологиям,
надёжным технологиям,
05:59
built behind it.
109
347680
1256
стоящим за этим.
06:00
It's even bigger than the China GDP.
110
348960
2440
Эта сумма даже больше ВВП Китая.
06:04
And this technology, you can say,
how can it be bigger than the GDP?
how can it be bigger than the GDP?
111
352120
3616
Вы спросите: как эта технология
может быть выше ВВП?
может быть выше ВВП?
06:07
Because it includes all transactions:
112
355760
1976
Потому что там учитываются
все транзакции:
все транзакции:
06:09
wholesale, channels,
retail, online, offline,
retail, online, offline,
113
357760
3776
оптовые закупки, каналы, розница,
онлайн- и офлайн-торговля,
онлайн- и офлайн-торговля,
06:13
going into a shopping mall
or going into a farmers market like this.
or going into a farmers market like this.
114
361560
5056
покупки в торговом центре
или на таком вот фермерском рынке.
или на таком вот фермерском рынке.
06:18
The technology is used
by 700 million people
by 700 million people
115
366640
3376
Этой технологией
пользуются 700 млн человек
пользуются 700 млн человек
06:22
to pay each other, not just merchants,
116
370040
2056
для оплаты покупок и для взаиморасчётов,
06:24
so it's peer to peer,
117
372120
1416
это технология для людей,
06:25
and it's almost transaction-fee-free.
118
373560
2680
и переводы почти бесплатны.
06:29
And it's instantaneous,
119
377720
2376
Технология действует моментально
06:32
and it's used everywhere.
120
380120
1440
и используется повсюду.
06:34
And finally, the China market is enormous.
121
382320
3376
И наконец, китайский рынок огромен.
06:37
This market is large,
122
385720
1976
Этот огромный рынок
06:39
which helps give entrepreneurs
more users, more revenue,
more users, more revenue,
123
387720
4496
даёт предпринимателям больше клиентов,
пользователей, прибыли,
пользователей, прибыли,
06:44
more investment, but most importantly,
124
392240
2336
инвестиций, но, что наиболее важно,
06:46
it gives the entrepreneurs a chance
to collect a huge amount of data
to collect a huge amount of data
125
394600
4536
он позволяет им собрать
больши́е объёмы данных,
больши́е объёмы данных,
06:51
which becomes rocket fuel
for the AI engine.
for the AI engine.
126
399160
2960
которые являются топливом,
необходимым для успешной работы ИИ.
необходимым для успешной работы ИИ.
06:54
So as a result, the Chinese AI companies
127
402960
2936
В результате китайские компании,
занимающиеся ИИ,
занимающиеся ИИ,
06:57
have leaped ahead
128
405920
1736
совершили такой скачок,
06:59
so that today, the most valuable companies
129
407680
3096
что сегодня самые ценные компании
07:02
in computer vision, speech recognition,
130
410800
2616
в машинном зрении, распознавании
и синтезировании речи,
и синтезировании речи,
07:05
speech synthesis,
machine translation and drones
machine translation and drones
131
413440
3416
машинном переводе и дронах —
07:08
are all Chinese companies.
132
416880
1920
это китайские компании.
07:11
So with the US leading
the era of discovery
the era of discovery
133
419400
3216
Итак, если США были лидерами
в эпоху открытий,
в эпоху открытий,
07:14
and China leading
the era of implementation,
the era of implementation,
134
422640
3136
то Китай лидирует в эпоху применения,
07:17
we are now in an amazing age
135
425800
2256
а мы живём в удивительный век,
07:20
where the dual engine
of the two superpowers
of the two superpowers
136
428080
3256
когда двойной мотор двух сверхдержав
07:23
are working together
137
431360
1680
работает сообща
07:25
to drive the fastest
revolution in technology
revolution in technology
138
433960
3656
и ускоряет технологическую революцию
так, как никогда раньше
так, как никогда раньше
07:29
that we have ever seen as humans.
139
437640
2360
в истории человечества.
07:32
And this will bring tremendous wealth,
140
440640
2496
Это принесёт огромное богатство,
07:35
unprecedented wealth:
141
443160
1776
беспрецедентное богатство:
07:36
16 trillion dollars, according to PwC,
142
444960
3896
16 трлн долларов, по оценке PwC,
07:40
in terms of added GDP
to the worldwide GDP by 2030.
to the worldwide GDP by 2030.
143
448880
5376
в виде прироста мирового ВВП к 2030 году.
07:46
It will also bring immense challenges
144
454280
2616
Также это создаст невероятные угрозы
07:48
in terms of potential job replacements.
145
456920
3576
с точки зрения потенциальных рабочих мест.
07:52
Whereas in the Industrial Age
146
460520
2160
Если в век индустриализации
07:55
it created more jobs
147
463880
1536
создавалось больше рабочих мест,
07:57
because craftsman jobs were being
decomposed into jobs in the assembly line,
decomposed into jobs in the assembly line,
148
465440
5776
поскольку труд ремесленников
замещался работой в сборочном цеху,
замещался работой в сборочном цеху,
08:03
so more jobs were created.
149
471240
1976
требовалось больше рабочих.
08:05
But AI completely replaces
the individual jobs
the individual jobs
150
473240
4936
Но ИИ полностью заменит
отдельные рабочие места на конвейере
отдельные рабочие места на конвейере
08:10
in the assembly line with robots.
151
478200
2256
роботами.
08:12
And it's not just in factories,
152
480480
1936
И так будет не только на заводах,
08:14
but truckers, drivers
153
482440
2056
не нужны будут водители
08:16
and even jobs like telesales,
customer service
customer service
154
484520
4096
и даже продавцы по телефону,
сотрудники клиентских служб,
сотрудники клиентских служб,
08:20
and hematologists as well as radiologists
155
488640
2976
гематологи и рентгенологи.
08:23
over the next 15 years
156
491640
2096
В ближайшие 15 лет
08:25
are going to be gradually replaced
157
493760
2536
их постепенно заменит ИИ.
08:28
by artificial intelligence.
158
496320
1440
08:30
And only the creative jobs --
159
498360
2056
И только творческие профессии...
08:32
(Laughter)
160
500440
1976
(Смех)
08:34
I have to make myself safe, right?
161
502440
2200
Нужно же мне себя обезопасить?
08:38
Really, the creative jobs
are the ones that are protected,
are the ones that are protected,
162
506960
2976
И только творческие профессии
будут в безопасности,
будут в безопасности,
08:41
because AI can optimize but not create.
163
509960
3040
поскольку ИИ может оптимизировать,
но не может творить.
но не может творить.
08:45
But what's more serious
than the loss of jobs
than the loss of jobs
164
513960
3575
Но ещё серьёзнее потери рабочих мест
08:49
is the loss of meaning,
165
517559
1777
потеря смысла,
08:51
because the work ethic
in the Industrial Age
in the Industrial Age
166
519360
3136
так как рабочая этика
в век индустриализации
в век индустриализации
08:54
has brainwashed us into thinking
that work is the reason we exist,
that work is the reason we exist,
167
522520
5616
убедила нас, что работа — главное в жизни,
09:00
that work defined
the meaning of our lives.
the meaning of our lives.
168
528160
2936
что работа придаёт смысл нашей жизни.
09:03
And I was a prime and willing victim
to that type of workaholic thinking.
to that type of workaholic thinking.
169
531120
6296
И я сам был добровольной жертвой
такого трудоголического мышления.
такого трудоголического мышления.
09:09
I worked incredibly hard.
170
537440
1616
Я работал с невероятным усердием.
09:11
That's why I almost left
my wife in the delivery room,
my wife in the delivery room,
171
539080
3576
Именно поэтому я едва не оставил
в роддоме жену,
в роддоме жену,
09:14
that's why I worked 996
alongside my entrepreneurs.
alongside my entrepreneurs.
172
542680
4176
именно поэтому я с коллегами
работал в режиме 996.
работал в режиме 996.
09:18
And that obsession that I had with work
173
546880
4416
Но эта одержимость работой
09:23
ended abruptly a few years ago
174
551320
3056
резко закончилась несколько лет назад,
09:26
when I was diagnosed
with fourth stage lymphoma.
with fourth stage lymphoma.
175
554400
3920
когда мне диагностировали
лимфому четвёртой степени.
лимфому четвёртой степени.
09:31
The PET scan here shows
over 20 malignant tumors
over 20 malignant tumors
176
559480
4136
На этом томографическом снимке видно
более 20 злокачественных образований,
более 20 злокачественных образований,
09:35
jumping out like fireballs,
177
563640
2176
похожих на огненные шары,
09:37
melting away my ambition.
178
565840
2576
которые развеяли мои амбиции.
09:40
But more importantly,
179
568440
1456
Но что важнее,
09:41
it helped me reexamine my life.
180
569920
2736
они помогли мне переосмыслить свою жизнь.
09:44
Knowing that I may only have
a few months to live
a few months to live
181
572680
3096
Зная, что мне, возможно, осталось
всего пару месяцев,
всего пару месяцев,
09:47
caused me to see how foolish it was
182
575800
2936
я понял, как глупо было
09:50
for me to base my entire self-worth
183
578760
3576
определять собственную значимость
09:54
on how hard I worked
and the accomplishments from hard work.
and the accomplishments from hard work.
184
582360
4040
усердием в работе и его результатами.
09:59
My priorities were
completely out of order.
completely out of order.
185
587320
2976
Мои приоритеты
были расставлены неправильно.
были расставлены неправильно.
10:02
I neglected my family.
186
590320
1600
Я пренебрегал семьёй.
10:05
My father had passed away,
187
593000
1416
Мой отец умер,
10:06
and I never had a chance
to tell him I loved him.
to tell him I loved him.
188
594440
2800
а я так и не сказал ему, что его любил.
10:10
My mother had dementia
and no longer recognized me,
and no longer recognized me,
189
598120
3736
У моей матери развилась деменция,
и она меня уже не узнавала,
и она меня уже не узнавала,
10:13
and my children had grown up.
190
601880
1920
мои дети выросли.
10:16
During my chemotherapy,
191
604400
1656
Во время химиотерапии
10:18
I read a book by Bronnie Ware
192
606080
2456
я прочитал книгу Бронни Вэр,
10:20
who talked about dying wishes and regrets
of the people in the deathbed.
of the people in the deathbed.
193
608560
5496
которая описывала последние желания
и сожаления людей на смертном одре.
и сожаления людей на смертном одре.
10:26
She found that facing death,
194
614080
2256
Она обнаружила, что перед лицом смерти
10:28
nobody regretted that they didn't
work hard enough in this life.
work hard enough in this life.
195
616360
3600
никто не сожалел о том, что мало работал.
10:32
They only regretted that they didn't
spend enough time with their loved ones
spend enough time with their loved ones
196
620880
5176
Люди жалели лишь о том, что слишком
мало времени проводили с близкими
мало времени проводили с близкими
10:38
and that they didn't spread their love.
197
626080
2760
и не делились любовью.
10:42
So I am fortunately today in remission.
198
630400
4536
К счастью, сейчас у меня ремиссия.
10:46
(Applause)
199
634960
6856
(Аплодисменты)
10:53
So I can be back at TED again
200
641840
1976
Поэтому я смог снова прийти на TED
10:55
to share with you
that I have changed my ways.
that I have changed my ways.
201
643840
3376
и поделиться с вами изменениями,
которые со мной произошли.
которые со мной произошли.
10:59
I now only work 965 --
202
647240
2760
Сейчас я работаю только в режиме 965,
11:03
occasionally 996, but usually 965.
203
651200
3976
редко 996, обычно 965.
11:07
I moved closer to my mother,
204
655200
1896
Я переехал поближе к матери,
11:09
my wife usually travels with me,
205
657120
2456
жена обычно сопровождает меня в поездках,
11:11
and when my kids have vacation,
if they don't come home, I go to them.
if they don't come home, I go to them.
206
659600
3816
а когда у детей каникулы и они
не приезжают домой, я еду к ним.
не приезжают домой, я еду к ним.
11:15
So it's a new form of life
207
663440
2456
Именно новый режим жизни
11:17
that helped me recognize
208
665920
1816
помог мне осознать
11:19
how important it is that love is for me,
209
667760
3176
важность любви,
11:22
and facing death
helped me change my life,
helped me change my life,
210
670960
3416
и то, что я оказался перед лицом смерти,
помогло мне изменить свою жизнь
помогло мне изменить свою жизнь
11:26
but it also helped me see a new way
211
674400
2456
и по-другому увидеть,
11:28
of how AI should impact mankind
212
676880
3776
как ИИ должен повлиять на человечество
11:32
and work and coexist with mankind,
213
680680
2480
и работу, сосуществовать с людьми.
11:36
that really, AI is taking away
a lot of routine jobs,
a lot of routine jobs,
214
684680
4496
Действительно, ИИ вместо нас
будет выполнять однообразную работу,
будет выполнять однообразную работу,
11:41
but routine jobs are not what we're about.
215
689200
3656
но такая работа не для нас.
11:44
Why we exist is love.
216
692880
2256
Мы существуем для любви.
11:47
When we hold our newborn baby,
217
695160
2096
Держать на руках новорождённого,
11:49
love at first sight,
218
697280
1496
влюбляться с первого взгляда,
11:50
or when we help someone in need,
219
698800
1776
помогать другому в трудную минуту —
11:52
humans are uniquely able
to give and receive love,
to give and receive love,
220
700600
4256
у людей есть уникальная способность
дарить и воспринимать любовь,
дарить и воспринимать любовь,
11:56
and that's what differentiates us from AI.
221
704880
2800
именно это отличает нас от ИИ.
12:00
Despite what science fiction may portray,
222
708800
2696
В отличии от того,
что рисует нам фантастика,
что рисует нам фантастика,
12:03
I can responsibly tell you
that AI has no love.
that AI has no love.
223
711520
3736
я могу ответственно заявить,
что ИИ не способен на любовь.
что ИИ не способен на любовь.
12:07
When AlphaGo defeated
the world champion Ke Jie,
the world champion Ke Jie,
224
715280
3536
Когда программа AlphaGo одержала победу
над чемпионом мира Кэ Цзе,
над чемпионом мира Кэ Цзе,
12:10
while Ke Jie was crying
and loving the game of go,
and loving the game of go,
225
718840
3096
Кэ Цзе любил игру в го
и плакал от огорчения,
и плакал от огорчения,
12:13
AlphaGo felt no happiness from winning
226
721960
3176
а AlphaGo не испытывала радости от победы
12:17
and certainly no desire
to hug a loved one.
to hug a loved one.
227
725160
4480
и уж точно не хотела никого обнять.
12:23
So how do we differentiate ourselves
228
731600
2656
Так в чём же мы, люди, уникальны
12:26
as humans in the age of AI?
229
734280
2536
в век ИИ?
12:28
We talked about the axis of creativity,
230
736840
3096
Мы говорили о творчестве,
12:31
and certainly that is one possibility,
231
739960
2856
и это одна из возможностей,
12:34
and now we introduce a new axis
232
742840
2296
а сейчас мы предложим новый ориентир,
12:37
that we can call compassion,
love, or empathy.
love, or empathy.
233
745160
3616
который можно назвать состраданием,
любовью, эмпатией.
любовью, эмпатией.
12:40
Those are things that AI cannot do.
234
748800
2576
На это ИИ не способен.
12:43
So as AI takes away the routine jobs,
235
751400
2816
И пусть он заберёт у нас монотонный труд,
12:46
I like to think we can, we should
and we must create jobs of compassion.
and we must create jobs of compassion.
236
754240
4960
я думаю, мы можем и должны создавать
места, где можно проявить сострадание.
места, где можно проявить сострадание.
12:51
You might ask how many of those there are,
237
759800
2336
Вы спросите, сколько их существует,
12:54
but I would ask you:
238
762160
1616
но я вас спрошу:
12:55
Do you not think that we are going
to need a lot of social workers
to need a lot of social workers
239
763800
3816
не кажется ли вам, что нам понадобится
много социальных работников,
много социальных работников,
12:59
to help us make this transition?
240
767640
1600
чтобы совершить этот переход?
13:01
Do you not think we need
a lot of compassionate caregivers
a lot of compassionate caregivers
241
769960
3256
Согласны ли вы, что нужно много
чутких работников патронажных служб,
чутких работников патронажных служб,
13:05
to give more medical care to more people?
242
773240
2696
чтобы ухаживать за бóльшим числом людей?
13:07
Do you not think we're going to need
10 times more teachers
10 times more teachers
243
775960
3256
Не согласны ли вы,
что нужно в 10 раз больше учителей,
что нужно в 10 раз больше учителей,
13:11
to help our children find their way
244
779240
2776
чтобы помочь детям найти свой путь,
13:14
to survive and thrive
in this brave new world?
in this brave new world?
245
782040
3256
выжить и процветать
в этом дивном новом мире?
в этом дивном новом мире?
13:17
And with all the newfound wealth,
246
785320
2440
И со всем этим
вновь приобретённым богатствам
вновь приобретённым богатствам
13:19
should we not also make
labors of love into careers
labors of love into careers
247
787800
4536
не стоит ли нам сделать любовь карьерой,
13:24
and let elderly accompaniment
248
792360
2696
сделать карьерой уход за стариками
13:27
or homeschooling become careers also?
249
795080
3496
или домашнее обучение детей?
13:30
(Applause)
250
798600
5280
(Аплодисменты)
13:36
This graph is surely not perfect,
251
804800
2256
График, безусловно, не идеален,
13:39
but it points at four ways
that we can work with AI.
that we can work with AI.
252
807080
3536
но он указывает
четыре пути взаимодействия с ИИ.
четыре пути взаимодействия с ИИ.
13:42
AI will come and take away
the routine jobs
the routine jobs
253
810640
3576
ИИ заберёт у нас монотонный труд,
13:46
and in due time, we will be thankful.
254
814240
2040
и со временем мы будем этому рады.
13:49
AI will become great tools
for the creatives
for the creatives
255
817000
3096
ИИ станет прекрасным инструментом
для творческих людей,
для творческих людей,
13:52
so that scientists, artists,
musicians and writers
musicians and writers
256
820120
3656
и учёные, художники, музыканты и писатели
13:55
can be even more creative.
257
823800
1600
станут ещё больше творить.
13:58
AI will work with humans
as analytical tools
as analytical tools
258
826120
5376
ИИ станет для людей средством аналитики,
14:03
that humans can wrap their warmth around
259
831520
2696
а люди согреют его своим теплом,
14:06
for the high-compassion jobs.
260
834240
1896
чтобы сделать сострадание работой.
14:08
And we can always differentiate ourselves
261
836160
2656
И мы всегда будем отличаться работой,
14:10
with the uniquely capable jobs
262
838840
1816
на которую способны только мы,
14:12
that are both compassionate and creative,
263
840680
3616
работой, где есть место творчеству
и состраданию,
и состраданию,
14:16
using and leveraging
our irreplaceable brains and hearts.
our irreplaceable brains and hearts.
264
844320
5176
где нам помогут наши головы и сердца.
14:21
So there you have it:
265
849520
1296
И вот, что мы имеем:
14:22
a blueprint of coexistence
for humans and AI.
for humans and AI.
266
850840
3640
план сосущестования людей и ИИ.
14:27
AI is serendipity.
267
855400
1816
ИИ — это счастливое открытие.
14:29
It is here to liberate us
from routine jobs,
from routine jobs,
268
857240
2976
Оно освободит нас от монотонной работы
14:32
and it is here to remind us
what it is that makes us human.
what it is that makes us human.
269
860240
3680
и напомнит о том, что делает нас людьми.
14:36
So let us choose to embrace AI
and to love one another.
and to love one another.
270
864440
3976
Давайте примем ИИ и будем жить в любви.
14:40
Thank you.
271
868440
1216
Спасибо.
14:41
(Applause)
272
869680
6160
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Kai-Fu Lee - Investor, computer scientistAt Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies.
Why you should listen
Dr. Kai-Fu Lee has a unique perspective on the global technology industry, having worked extensively between the US and China, and has been in artificial intelligence research, development and investment for more than 30 years. He is one of China's top technology investors, undertaking early pioneering work in the field of artificial intelligence and working with multiple US technology giants.
Lee is the Chairman and CEO of Sinovation Ventures, managing a $1.7 billion dual-currency investment fund. Sinovation is a leading technology-savvy investment firm focusing on developing Chinese high-tech companies. Lee also serves as president of the Sinovation Ventures Artificial Intelligence Institute.
Prior to founding Sinovation in 2009, Lee was the President of Google China. Previously, he held executive positions at Microsoft, SGI and Apple. He is a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), and he was Vice Chairman of the Committee of 100 and named one of the 100 most influential people in the world by TIME Magazine. He is the author of seven best-selling books in Chinese, launching his new book AI Superpowers internationally in fall 2018, and has over 50 million followers on social media.
In the field of artificial intelligence, Lee founded Microsoft Research China, which was named as the hottest research lab by MIT Technology Review. Later renamed Microsoft Research Asia, this institute has trained the great majority of AI leaders in China, including CTOs or AI heads at Baidu, Tencent, Alibaba, Lenovo, Huawei and Haier. While with Apple, Lee led AI projects in speech and natural language, which appeared on Good Morning America on ABC Television and the front page of The Wall Street Journal. He has authored 10 US patents, and more than 100 journal and conference papers.
Kai-Fu Lee | Speaker | TED.com