TEDxBeaconStreet
Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence
Нове рівняння для інтелекту
Filmed:
Readability: 5.9
2,098,891 views
Чи існує рівняння для інтелекту? Так. Це F = T ∇ Sτ. В ході захоплюючої та пізнавальної бесіди, фізик і вчений Алекс Уісснер-Ґросс пояснює, що воно означає. (Записано на TEDxBeaconStreet.)
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Intelligence -- what is it?
0
899
3667
Інтелект - що це?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
Якщо ми поглянемо на історію
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
еволюції поглядів на інтелект,
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
там є один незначний приклад,
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
відома цитата Едскера Дайкстри:
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
"Питання, чи може машина мислити,
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
настільки ж цікаве,
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
як і питання, чи субмарина
00:35
can swim."
8
23968
1790
може плавати?"
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
Те, що написав Едскер Дайкстра,
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
мало призначення критики
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
перших піонерів комп'ютерної науки,
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
таких як Алан Тьюрінг.
00:48
However, if you take a look back
13
36403
2499
Проте, якщо ви поглянете назад,
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
і подумаєте, які ж були
00:52
the most empowering innovations
15
40867
1996
найбільш вражаючі інновації,
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
що зробили нас здатними будувати
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
штучні машини, що плавають
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
і штучні машини, що літають,
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
ви зрозумієте, що це було можливо тільки через розуміння
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
пов'язаних із ними фізичних механізмів
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
плавання і польоту,
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
що ми були здатні побудувати ці механізми.
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
Отже, кілька років тому,
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
я розробив програму, щоб спробувати зрозуміти
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
фундаментальні фізичні механізми,
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
які лежать в основі інтелекту.
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
Давайте повернемось на крок назад.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
Споробуємо почати з уявного експерименту.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
Уявіть, що ви - інопланетна раса,
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
яка не знає нічого про біологію Землі
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
або земну нейрологію, чи її інтелект,
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
але у вас є величезні телескопи
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
і ви можете спостерігати за Землею,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
і у вас дуже довге життя,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
отже ви можете спостерігати за Землею
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
протягом мільйонів, навіть мільярдів років.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
І ви помічаєте дійсно дивне явище.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
Ви помічаєте, що протягом тисячоліть
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
Землю постійно бомбардують астероїди
02:02
up until a point,
40
110021
2087
до певного моменту,
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
і з того моменту,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
відповідаючи приблизно нашому 2000-му рокові після Різдва Христового,
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
астероїди, які продовжують
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
курс на зіткнення з Землею,
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
що в іншому випадку трапився би,
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
таємничо відхиляються,
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
або вони вибухають перед тим, як вдаритись об Землю.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
Зараз, звичайно, як земляни,
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
ми знаємо, що причина була б
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
у наших спробах зберегти самих себе.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
Ми намагаємось запобігти удару.
02:29
But if you're an alien race
52
137403
1711
Але, якщо ви належите до позаземної раси,
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
яка не знає нічого про це,
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
немає жодних уявлень про розум на Землі,
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
ви би були змушені зібрати разом
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
фізичну теорію, що пояснює,
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
як до певної точки в часі
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
астероїди, що зруйнували б поверхню планети,
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
містично припиняють робити це.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
Отже я стверджую, що це таке ж питання,
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
як і розуміння фізичної природи інтелекту.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
В цій програмі, яку я розробив декілька років тому,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
я поглянув на розмаїття різних течій
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
в науці, в багатьох дисциплінах,
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
що вказували, я думаю,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
на єдиний, базовий механізм
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
для інтелекту.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
В космології, наприклад,
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
different threads of evidence
69
184216
2747
було багато різних доказів,
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
що наш всесвіт виявляється точно налаштованим
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
для розвитку розуму,
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
і, зокрема, для розвитку
03:26
of universal states
73
194912
1886
універсальних станів,
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
які збільшують різноманітність можливих варіантів майбутнього.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
У грі, наприклад, в Go --
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
кожен пам'ятає в 1997 році,
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
коли IBM Deep Blue переміг Гаррі Каспарова в шахи,
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
мало хто знає,
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
що в останні 10 років, чи близько того,
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
гра Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
можливо, набагато складніша гра,
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
тому що має набагато вищий коефіцієнт розгалуження,
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
схоже, також почала піддаватись
03:53
to computer game players
84
221038
1865
комп'ютерам
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
з тієї самої причини:
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
for computers playing Go
86
224476
2800
зараз найкраща техніка для комп'ютерів, що грають в Go,
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
- це техніка збільшення варіантів майбутнього
04:02
during game play.
88
230972
2014
протягом гри.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
Врешті, у плануванні роботизованого руху,
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
було багато вищевказаних методик,
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
що спробували використати переваги
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
здібності роботів максимізувати
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
майбутню свободу дій
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
відповідно, щоб виконувати складні завдання.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
Отже, якщо ці різноманітні напрямки
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
скласти разом,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
я запитав, починаючи декілька років тому,
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
чи є якийсь базовий механізм для інтелекту,
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
який ми можемо винести за дужки
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
від усіх цих різних напрямків?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
Чи є єдине рівняння для інтелекту?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
І відповідь, я вірю, так.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
Те, що ви бачите, можливо,
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
найближчий еквівалент до E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
для інтелекту, що я побачив.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
Те, що ви тут бачите -
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
це свідчення відповідності,
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
що інтелект - це сила F,
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
яка діє так, щоб максимізувати майбутню свободу дій.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
Вона діє, щоб збільшити майбутню свободу дій,
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
чи залишати можливості відкритими
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
з деякою силою Т
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
і з різноманітністю можливих дій S
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
в деякому майбутньому часовому горизонті, тау.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
Якщо коротко, інтелект не любить потрапляти в пастку.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
Інтелект намагається максимізувати майбутню свободу дій
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
і залишати можливості відкритими.
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
Отже, на дане рівняння
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
природньо запитати, що можна з ним зробити?
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
Що можна передбачити з його допомогою?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
Чи може воно передбачати людський інтелект?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
Чи воно може спрогнозувати штучний інтелект?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
Що ж, я збираюсь показати вам зараз відео,
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
яке, думаю, продемонструє
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
деякі вражаючі можливості
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
цього простого рівняння.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(Відео) Ведучий: Недавні дослідження в космології
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
припускали, що галактики, які створюють
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
більше хаосу, чи "ентропії" протягом їхнього життя,
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
повинні, як правило, мати більш сприятливі умови
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
для існування інтелекту, такого як наш.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Але, якщо цей попередній космологічний зв'язок
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
між ентропією та інтелектом
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
ховається за глибшим відношенням?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
Що, якщо поведінка інтелекту не тільки корелює
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
з результатом довготривалої ентропії,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
але прямо походить від неї?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
Щоб визначити це, ми розробили програмний рушій,
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
Entropica, розроблений для максимізації
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
створення довготривалої ентропії
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
будь-якої системи, що знаходиться в ній.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
Вражаюче, Entropica зміг пройти
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
tests, play human games,
143
371924
3456
декілька тестів для тваринного інтелекту, грати в ігри для людей
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
і навіть заробити гроші, торгуючи акціями,
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
все без вказівок про те, як це робити.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
Ось деякі приклади Entropica в дії.
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
Подібно до людини, що стоїть вертикально і не падає,
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
тут ми бачимо Entropica,
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
що автоматично збалансовує кульку, використовуючи возик.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
Така поведінка вражає, але не повністю,
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
тому що ми ніколи не давали Entropica цілі.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
Вона просто вирішила, на свій власний "розсуд", балансувати кульку.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Ця здатність балансування буде застосовуватись
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
для роботів гуманоїдів
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
і допоміжних технологій для людей.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
Так само, як деякі тварини можуть використовувати об'єкти
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
в їхньому середовищі, як інструменти,
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
щоб дістатися у вузькі місця,
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
тут ми бачимо, що Entropica,
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
знову ж таки з власної ініціативи,
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
disk representing an animal
161
412169
2910
була в змозі рухати великим диском, який представляє собою тварину,
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
рухати навколо так, щоб заставити невеликий диск,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
який представляє собою інструмент, досягти обмеженого простору,
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
провівши третій диск,
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
і звільнити третій диск від його початково фіксованого положення.
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
Ця здатність використовувати інструмент буде застосовуватись
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
для розумного виробництва та сільського господарства.
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
Крім того, подібно до інших тварин,
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
opposite ends of a rope
169
431196
2696
здатних співпрацювати, потягнувши протилежні кінці мотузки
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
одночасно, щоб звільнити їжу,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
ми бачимо, що Entropica в змозі виконати
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
модельну версію цього завдання.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
Ця кооперативна здатність має цікаві наслідки
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
для економічного планування і багатьох інших галузей.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
Entropica широко застосовується
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
до різних галузей.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
Наприклад, тут ми бачимо, як вона успішно
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
грає з собою в теніс,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
ілюструючи її потенціал для ігор.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
Тут ми бачимо, як Entropica врегульовує
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
нові зв'язки в соціальній мережі,
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
де друзі постійно втрачають контакт
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
the network well connected.
183
464061
2856
і успішно утримує мережу добре з'єднаною.
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
Ця ж здатність регулювання мережі
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
також застосовується в галузі охорони здоров'я,
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
енергетики та розвідки.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
Тут ми бачимо, як Entropica визначає курс
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
для флоту кораблів,
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
успішно відкриваючи і використовуючи Панамський канал,
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
щоб глобально розширитись від Атлантики
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
до Тихого океану.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
До того ж Entropica
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
широко застосовується до проблем
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
автономного захисту, транспорту та логістики.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
Ну і нарешті, тут ми бачимо, як Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
спонтанно відкриває та здійснює
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
стратегію "купити дешевше, продати дорожче"
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
з імітацією торгівлі акціями,
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
успішно збільшуючи активи під її управлінням
08:37
exponentially.
200
505502
1424
експоненціально.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
Ця здатність управління ризиками
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
буде широко застосовуватись в галузі фінансів
08:42
and insurance.
203
510721
3328
і страхування.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
Алекс Уісснер-Ґросс: Ви щойно побачили,
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
що різні кліше
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
людської когнітивної поведінки,
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
такої як використання інструменту, ходіння вертикально
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
і соціальна кооперація,
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
все можна відобразити одним рівнянням,
09:02
which drives a system
210
530121
1932
що примушує систему
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
максимально збільшити майбутню свободу дій.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
У цьому є і глибока іронія.
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
Повертаючись до початку
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
використання терміну "робот",
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
у грі "Рубль"
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
завжди була концепція,
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
що, якщо ми розробили штучний інтелект,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
то може трапитись кібер революція.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
Машини повстануть проти нас.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
Одним із головних наслідків цієї роботи
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
є те, що, можливо, всі ці десятиліття
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
у нас вся концепція кібер повстання відбулась
09:39
in reverse.
223
567274
2011
в зворотному напрямку.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
Не мається на увазі, що машини спочатку стають розумними,
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
а потім їх охоплює манія величі
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
і вони намагаються захопити весь світ.
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
Це зовсім протилежне,
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
бажання взяти під свій контроль
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
всі можливі сценарії -
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
це більш фундаментальний принцип,
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
ніж у розвідки,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
принцип, згідно якого базовий інтелект фактично може з'явитись
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
безпосередньо від такого роду надконтролю,
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
а не навпаки.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
Ще одним важливим наслідком є пошук мети.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
Мене часто запитують, як здатність шукати цілі
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
випливає з такого роду схеми?
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
І відповідь полягає в тому, що можливість шукати цілі
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
буде випливати прямо з цього
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
в наступному сенсі:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
так само, якби ви подорожували крізь дуже тісний тунель
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
у вашому просторі майбутнього
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
для того, щоб досягти багатьох інших
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
різноманітних цілей пізніше
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
або, так, наче ви інвестували б
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
у фінансову безпеку,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
зменшуючи вашу короткострокову ліквідність
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
для того, щоб підвищити ваше багатство в довгостроковій перспективі,
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
пошук цілей виникає безпосередньо
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
з довгострокового стимулу
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
збільшити майбутню свободу дій.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
І на завершення, Річард Фейнман, знаменитий фізик
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
один раз писав, що якщо людська цивілізація буде знищена
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
і ви могли б передати тільки одну концепцію
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
для наших нащадків,
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
щоб допомогти їм відновити цивілізацію,
11:05
that concept should be
257
653754
1686
ця концепція повинна полягати в тому,
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
що все, що має значення навколо нас,
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
зроблене з крихітних елементів,
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
що притягуються один до одного, коли вони далеко,
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
але відштовхуються, коли вони близькі один до одного.
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
Мій еквівалент того твердження,
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
яке слід передати нащадкам,
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
щоб допомогти їм побудувати штучні інтелекти,
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
або, щоб допомогти їм зрозуміти людський інтелект,
11:26
is the following:
266
674163
1267
є наступним:
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
інтелект має розглядатися
11:29
as a physical process
268
677483
1413
як фізичний процес,
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
що намагається максимально збільшити майбутню свободу дій
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
і уникнути обмежень у власному майбутньому.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Дуже вам дякую.
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventorAlex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"
Why you should listen
Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.
Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."
Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com