TED2009
Ray Kurzweil: A university for the coming singularity
Рэй Курцвэйл: Университет для грядущей сингулярности
Filmed:
Readability: 4.9
1,025,725 views
Последние графики, построенные Рэем Курцвэйлем показывают, что сверхскоростное развитие техники будет продолжать своё ускорение, независимо от экономического спада. Он раскрывает свой новый проект, Университет Сингулярности, который призван изучать технический прогресс и направлять его на пользу человечеству.
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.
00:13
Information technology grows in an exponential manner.
0
1000
3000
Информационные технологии растут с экспоненциальной скоростью.
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
4000
4000
Это – нелинейный процесс. Но наша интуиция линейна.
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
8000
2000
Когда тысячу лет назад мы передвигались по саванне,
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
10000
2000
мы делали линейные расчёты о следующей точке положения зверя.
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
12000
3000
И это прекрасно работало. Эти расчёты впаяны в наш мозг.
00:27
But the pace of exponential growth
5
15000
3000
Но для информационных технологий
00:30
is really what describes information technologies.
6
18000
3000
характерна скорость экспоненциального развития.
00:33
And it's not just computation.
7
21000
3000
И дело не просто в вычислениях.
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
24000
2000
Между линейным и экспоненциальным ростом имеется огромная разница.
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
26000
4000
Если рост линейный, то 30 шагов: раз, два, три, четыре, пять…
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
приведут к 30.
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
32000
3000
Если рост экспоненциальный, то 30 шагов: два, четыре, восемь, 16…
00:47
I get to a billion.
12
35000
2000
приведут к миллиарду.
00:49
It makes a huge difference.
13
37000
2000
Это – колоссальная разница.
00:51
And that really describes information technology.
14
39000
2000
И она характерна для информационных технологий.
00:53
When I was a student at MIT,
15
41000
2000
Когда я был студентом в МТИ,
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
43000
2000
на нас на всех имелся один, занимавший всё здание, компьютер.
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
45000
3000
Сегодняшнее компьютерное оснащение вашего мобильного телефона в миллион раз дешевле,
01:00
a million times smaller,
18
48000
2000
размер его в миллион раз меньше,
01:02
a thousand times more powerful.
19
50000
2000
а мощность в тысячи раз выше.
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
52000
3000
Это – увеличение производительности на 1 доллар затрат в миллиард раз
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
55000
2000
по сравнению с моими студенческими временами.
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
57000
3000
И та же картина повторится в следующие 25 лет.
01:12
Information technology progresses
23
60000
2000
Информационные технологии продвигаются
01:14
through a series of S-curves
24
62000
2000
посредством серии S-образных кривых,
01:16
where each one is a different paradigm.
25
64000
2000
каждая из которых отражает новую парадигму.
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
66000
3000
Иногда спрашивают: «А что будет, когда закончится действие закона Мура?»
01:21
Which will happen around 2020.
27
69000
2000
Это случится где-то в 2020 году.
01:23
We'll then go to the next paradigm.
28
71000
2000
Тогда мы перейдём к следующей парадигме.
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
29
73000
2000
Но ведь закон Мура не был первой парадигмой
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
75000
2000
об экспоненциальном росте для вычислительных мощностей.
01:29
The exponential growth of computing started
31
77000
2000
Экспоненциальный рост вычислительных мощностей начался
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
32
79000
2000
за десятки лет до рождения Гордона Мура.
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
81000
4000
И он относится не только к вычислениям.
01:37
It's really any technology where we can measure
34
85000
2000
Так с любой технологией, где можно измерить
01:39
the underlying information properties.
35
87000
3000
её основные информационные качества.
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
90000
4000
На логарифмическом графике отмечены, как вехи, 49 известных компьютеров.
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
94000
4000
Логарифмическая шкала скрывает масштаб роста.
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
98000
2000
Дело в том, что рост здесь – в триллионы раз
01:52
since the 1890 census.
39
100000
3000
начиная с переписи 1890-го года.
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
103000
2000
В 1950-х годах вакуумные лампы сокращались в размерах,
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
105000
3000
становились всё меньше и меньше, пока не дошли до предела возможного.
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
108000
2000
Дальше сокращать размер при сохранении вакуума стало невозможно.
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
110000
3000
Это был конец всё уменьшающихся в размере ламп.
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
113000
3000
Но не конец экспоненциального роста вычислительных мощностей.
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
116000
2000
Мы перешли на четвертую парадигму – транзисторы.
02:10
and finally integrated circuits.
46
118000
2000
И, наконец, на большие интегральные схемы.
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
120000
2000
Когда и это придёт к своему концу, мы перейдём на шестую парадигму –
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
122000
4000
на трёхмерные самоорганизующиеся молекулярные схемы.
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
126000
3000
Но ещё более интересная сторона
02:21
fantastic scale of progress,
50
129000
2000
этого фантастического масштаба роста –
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
131000
2000
это его предсказуемость.
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
133000
2000
Явление оказалось устойчивым к хорошим и плохим временам,
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
135000
3000
к войне и миру, к периодам экономического расцвета и спада.
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
138000
4000
Великая депрессия никак не смогла повлиять на этот экспоненциальный рост.
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
142000
4000
И то же будет, уверяю вас, с нынешним экономическим кризисом.
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
146000
3000
По крайней мере, возможности информационных технологий будут расти,
02:41
will continue unabated.
57
149000
3000
не ослабевая, с экспоненциальной скоростью.
02:44
And I just updated these graphs.
58
152000
2000
На этих графиках представлена недавно обновлённая информация.
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
154000
3000
Ведь графики ещё с 2002 года, с моей книги «Сингулярность уже близка».
02:49
So we updated them,
60
157000
2000
Чтобы представить их здесь,
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
159000
3000
мы обновили диаграммы по данным 2007 года.
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
162000
2000
Меня спрашивали: «А вы не боитесь, что
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
164000
4000
рост сойдёт с экспоненциальной кривой?»
03:00
I was a little nervous
64
168000
2000
Честно говоря, я слегка волновался.
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
170000
2000
Ведь могло оказаться, что данные не те.
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
172000
2000
Но я уже 30 лет этим занимаюсь.
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
174000
3000
И всё время сохранялся экспоненциальный рост.
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
177000
3000
Посмотрите на этот график. В 1968 году за 1 доллар покупался 1 транзистор.
03:12
You can buy half a billion today,
69
180000
2000
Сегодня можно купить пол-миллиарда.
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
182000
2000
При этом они лучше, потому что быстрее.
03:16
But look at how predictable this is.
71
184000
2000
Давайте взглянем, насколько это предсказуемо.
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
186000
3000
Я бы сказал, что эти знания с избытком можно вывести из прошлых данных.
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
189000
4000
Я занимался такими прогнозами в течение примерно 30 лет.
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
193000
2000
И стоимость транзисторного цикла,
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
195000
2000
что есть мера производительности единицы стоимости электроники,
03:29
comes down about every year.
76
197000
2000
падает каждый год.
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
199000
2000
Это – 50%-ная скорость дефляции.
03:33
And it's also true of other examples,
78
201000
2000
И она в равной мере относится и к другим примерам,
03:35
like DNA data or brain data.
79
203000
2000
например, к данным о ДНК или о мозге.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
Но дефляция более, чем возмещается.
03:39
We actually ship more than twice as much
81
207000
2000
Фактически, информационная техника, в любой её форме,
03:41
of every form of information technology.
82
209000
2000
производится в более, чем двукратном объёме.
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
211000
3000
За последние полвека наблюдается 18%-ный рост производства
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
214000
3000
любой формы информационной технологии, в постоянных долларах.
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
217000
4000
И это несмотря на то, что каждый год её можно купить вдвое больше.
03:53
This is a completely different example.
86
221000
2000
А вот совершенно другой пример.
03:55
This is not Moore's Law.
87
223000
2000
Это – не закон Мура.
03:57
The amount of DNA data
88
225000
2000
Объём секвенированных участков ДНК
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
227000
2000
каждый год удваивается
04:01
The cost has come down by half every year.
90
229000
3000
Затраты при этом каждый год сокращаются вдвое.
04:04
And this has been a smooth progression
91
232000
2000
И это сохраняло вид гладкой прогрессии
04:06
since the beginning of the genome project.
92
234000
2000
с начала работы над геномным проектом.
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
236000
2000
Когда проект прошёл полпути, скептики говорили:
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
238000
3000
«Ничего не получится. Прошла половина геномного проекта,
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
241000
2000
а завершён лишь 1 процент запроектированного.»
04:15
But that was really right on schedule.
96
243000
2000
Но на самом деле всё шло точно по графику.
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
245000
2000
Потому что, если удвоить 1 % семь раз,
04:19
which is exactly what happened,
98
247000
2000
а именно это и произошло,
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
249000
3000
то получится 100%. И проект был завершен вовремя.
04:24
Communication technologies:
100
252000
2000
Теперь насчёт технологии коммуникаций.
04:26
50 different ways to measure this,
101
254000
2000
Имеется 50 способов его измерения:
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
256000
3000
число битов обмениваемой информации; объём интернета.
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
103
259000
2000
Но всё равно рост – экспоненциальный.
04:33
This is deeply democratizing.
104
261000
2000
Это глубоко демократизирует.
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
263000
3000
Я писал более 20 лет назад в своей книге «Эпоха мыслящих машин»,
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
266000
3000
в тот период, когда СССР держался крепко,
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
269000
4000
что его сметёт рост децентрализованных коммуникаций.
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
273000
3000
По мере развития, вычислительных мощностей в 21-м веке будет достаточно
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
276000
4000
для выхода на такие проекты, как симуляция регионов человеческого мозга.
04:52
But where will we get the software?
110
280000
2000
Но откуда появится программное обеспечение?
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
282000
3000
Некоторые критики говорят: «Программное обеспечение безнадёжно отстало».
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
285000
2000
Но мы узнаём всё больше и больше про работу человеческого мозга.
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
287000
3000
Разрешающая способность пространственного сканирования мозга удваивается ежегодно.
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
290000
3000
Каждый год удваивается и объём данных о работе мозга.
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
293000
3000
Как мы показываем, можно фактически превратить эти данные
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
296000
3000
в рабочие модели и симуляцию регионов мозга.
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
299000
2000
Уже имеется примерно 20 регионов мозга, которые
05:13
simulated and tested:
118
301000
2000
смоделированы, симулированы и тестированы:
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
303000
3000
слуховая кора, регионы зрительной коры,
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
306000
2000
мозжечок, где происходит формирование навыков,
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
308000
4000
отдельные доли коры больших полушарий, где происходит рациональное мышление.
05:24
And all of this has fueled
122
312000
2000
И всё это является двигателем
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
314000
3000
очень гладкого и предсказуемого прироста продуктивности.
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
317000
2000
Благодаря информационным технологиям,
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
319000
4000
ценность, производимая за час человеческого труда, поднялась
05:35
fueled by this information technology.
126
323000
3000
в среднем с 30 до 130 постоянных долларов.
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
326000
3000
Нас всех беспокоит положение с энергетикой и окружающей средой.
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
329000
2000
Это – логарифмический график.
05:43
This represents a smooth doubling,
129
331000
2000
Он отражает гладкое удвоение за каждые два года
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
333000
4000
объёма производимой человеком солнечной энергии.
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
337000
2000
В особенности сейчас, нанотехнология, одна из форм информационной технологии,
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
339000
3000
применяется в солнечных панелях.
05:54
And we're only eight doublings away
133
342000
2000
Еще через восемь шагов удвоения
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
344000
2000
она будет удовлетворять 100% наших потребностей.
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
346000
4000
А солнечного света имеется в 10 тысяч раз больше, чем нам надо.
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
350000
5000
В конечном итоге мы сольёмся с технологией. Она уже приближается к нам.
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
355000
3000
В мои студенческие годы она была в дальнем конце кампуса.
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
358000
3000
То, что занимало здание, теперь помещается в кармане.
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
361000
3000
То, что сейчас помещается в кармане, через 25 лет будет в кровяных тельцах.
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
364000
4000
Фактически, глубокое воздействие на наше здоровье
06:20
our health and our intelligence,
141
368000
2000
и наш умственный потенциал
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
370000
4000
начнется по мере приближения всё ближе к этой технологии.
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
374000
3000
Исходя из изложенного, и в полном соответствии с традицией TED,
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
377000
3000
мы объявляем на TED об открытии Университета Сингулярности.
06:32
It's a new university
145
380000
2000
Это – новый университет, его основали
06:34
that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
146
382000
2000
Питер Дайамандис –
06:36
and myself.
147
384000
2000
он здесь, в аудитории – и я.
06:38
It's backed by NASA and Google,
148
386000
2000
Поддержку оказывают NASA и Google,
06:40
and other leaders in the high-tech and science community.
149
388000
4000
и другие лидеры научно-технического сообщества.
06:44
And our goal was to assemble the leaders,
150
392000
3000
Наша цель была собрать лидеров,
06:47
both teachers and students,
151
395000
2000
как среди преподавателей, так и среди студентов,
06:49
in these exponentially growing information technologies,
152
397000
2000
этой экспоненциально растущей информационной технологии
06:51
and their application.
153
399000
2000
и её приложений.
06:53
But Larry Page made an impassioned speech
154
401000
2000
Но на нашем организационно собрании
06:55
at our organizing meeting,
155
403000
2000
Ларри Пейдж сделал пламенную речь
06:57
saying we should devote this study
156
405000
5000
о том, что нам надо обратиться к изучению
07:02
to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
157
410000
4000
путей решения главных проблем, стоящих перед человечеством.
07:06
And if we did that, then Google would back this.
158
414000
2000
Если мы готовы это сделать, то Google готов нас поддержать.
07:08
And so that's what we've done.
159
416000
2000
Именно так мы и поступили.
07:10
The last third of the nine-week intensive summer session
160
418000
4000
Последняя треть интенсивной 9-недельной летней сессии
07:14
will be devoted to a group project to address
161
422000
2000
будет посвящена групповому проекту
07:16
some major challenge of humanity.
162
424000
2000
по поиску путей решения некоторых глобальных проблем.
07:18
Like for example, applying the Internet,
163
426000
2000
Как, например, применить интернет,
07:20
which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
164
428000
5000
который сейчас повсюду, в сельских местностях Китая и в Африке,
07:25
to bringing health information
165
433000
2000
к донесению информации о здравоохранении
07:27
to developing areas of the world.
166
435000
3000
в развивающиеся части земного шара.
07:30
And these projects will continue past these sessions,
167
438000
3000
Проекты будут продолжаться и после окончания этих сессий
07:33
using collaborative interactive communication.
168
441000
3000
с помощью многостороннего интерактивного обмена.
07:36
All the intellectual property that is created and taught
169
444000
4000
Интеллектуальная собственность, которая будет создаваться и преподаваться
07:40
will be online and available,
170
448000
2000
по ходу работы, будет доступна в сети
07:42
and developed online in a collaborative fashion.
171
450000
3000
и развиваться в интерактивном режиме онлайн.
07:45
Here is our founding meeting.
172
453000
2000
Вот наше учредительское собрание.
07:47
But this is being announced today.
173
455000
2000
Об этом сообщается сегодня.
07:49
It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
174
457000
3000
Наша штаб-квартира будет в Силиконовой долине,
07:52
at the NASA Ames research center.
175
460000
2000
при Исследовательском Центре NASA Ames.
07:54
There are different programs for graduate students,
176
462000
2000
Есть различные программы для аспирантов,
07:56
for executives at different companies.
177
464000
3000
для руководителей разных компаний.
07:59
The first six tracks here -- artificial intelligence,
178
467000
2000
Здесь первые 6 тем – искусственный интеллект,
08:01
advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
179
469000
3000
передовая вычислительная техника, биотехнология, нанотехнология,
08:04
are the different core areas of information technology.
180
472000
4000
– составляют сердцевину информационных технологий.
08:08
Then we are going to apply them to the other areas,
181
476000
2000
Затем мы приложим эти знания к другим областям,
08:10
like energy, ecology,
182
478000
3000
таким, как энергетика, экология,
08:13
policy law and ethics, entrepreneurship,
183
481000
2000
политическое законодательство и этика, предпринимательство,
08:15
so that people can bring these new technologies to the world.
184
483000
4000
с тем, чтобы эта новая технология вошла в жизнь людей.
08:19
So we're very appreciative of the support we've gotten
185
487000
5000
Мы очень ценим оказанную нам поддержку
08:24
from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
186
492000
2000
со стороны лидеров научно-технического сообщества,
08:26
particularly Google and NASA.
187
494000
2000
в особенности, Google и NASA.
08:28
This is an exciting new venture.
188
496000
2000
Это – очень волнующее новое начинание.
08:30
And we invite you to participate. Thank you very much.
189
498000
3000
И мы хотим пригласить вас к участию в нём. Благодарю вас.
08:33
(Applause)
190
501000
3000
(Аплодисменты)
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