TEDxBeaconStreet
Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence
Алекс Уиснър-Грос: Ново уравнение за разума
Filmed:
Readability: 5.9
2,098,891 views
Има ли уравнение за разума? Да. F = T ∇ Sτ. В една очарователна и информативна беседа, физикът и компютърен специалист Алекс Уиснър-Грос обяснява какво за Бога означава то. (Заснето TEDxBeacon Street)
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
Разумът - какво представлява той?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
Ако погледнем назад в историята
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
на представите за разума,
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
един значим пример е
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
известният цитат от Едсхер Дейкстра, че
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
"въпросът дали една машина може да мисли
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
е почти толкова интересен,
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
колкото въпроса дали една подводница
00:35
can swim."
8
23968
1790
може да плува".
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
Когато е написал това, Едсхер Дейкстра
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
е имал намерение да критикува
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
първите пионери на компютърната наука,
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
като Алан Тюринг.
00:48
However, if you take a look back
13
36403
2499
Обаче, ако погледнем назад
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
и помислим кои са
00:52
the most empowering innovations
15
40867
1996
най-значителните открития,
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
които са ни дали възможност да построим
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
изкуствени машини, които плуват
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
и такива които летят,
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
ще установим, че само с разбиране
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
на физическите механизми в основата
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
на плуването и летенето,
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
сме били в състояние да построим тези машини.
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
И така, преди няколко години
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
започнах една програма, за да се опитам да разбера
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
основните физически механизми
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
на разума.
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
Нека да се върнем крачка назад.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
Първо да започнем с един мисловен експеримент.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
Представете си, че сте от извънземна раса,
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
която не знае нищо за биологията на Земята,
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
нито за земната невронаука или земния разум,
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
но имате изумителни телескопи
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
и можете да гледате Земята,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
имате и удивително дълъг живот,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
така че можете да наблюдавате Земята
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
милиони, дори милиарди години.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
И забелязвате един наистина странен ефект.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
Забелязвате, че в хода на хилядолетията
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
Земята постоянно е бомбардирана от астероиди
02:02
up until a point,
40
110021
2087
до един момент
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
и че в един момент,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
който приблизително съответства на нашата 2000 година,
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
астероидите, чийто курс
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
пресича този на Земята,
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
и които иначе биха се сблъскали с нея,
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
биват мистериозно отклонени
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
или се взривяват преди да ударят Земята.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
Разбира се, като земляни,
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
ние знаем причината -
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
опитваме се да се спасим.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
Опитваме се да предотвратим сблъсъка.
02:29
But if you're an alien race
52
137403
1711
Но ако сте от извънземна раса,
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
която не знае нищо за това
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
и няма никакво понятие за разума на Земята,
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
ще се принудите да съчините
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
физическа теория, която обяснява как
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
в един определен момент във времето
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
астероиди, които биха унищожили повърхността на една планета,
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
спират да го правят по загадъчен начин.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
И така, аз твърдя, че въпросът с разбирането
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
на физическата природа на разума е същия.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
Затова в програмата, която започнах преди няколко години,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
разгледах множество различни идеи
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
в науката, в разнообразни други дисциплини,
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
които, мисля, сочеха
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
към един-единствен механизъм
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
в основата на разума.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
В космологията, например,
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
different threads of evidence
69
184216
2747
има многообразие от различни доказателства,
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
че вселената ни e прецизно настроена за
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
развитието на разум
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
и особено за развитието
03:26
of universal states
73
194912
1886
на универсални състояния,
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
които максимизират разнообразието от възможни бъдеща.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
При игрите, например при Го -
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
всички помним 1997 г.,
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
когато Deep Blue на IBM победи Гари Каспаров на шах -
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
по-малко хора са наясно,
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
че през последните десет и нещо години
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
играта Го,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
една, може да се каже, много по-интересна игра,
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
защото има много по-голям фактор на клониране,
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
също започна да отстъпва
03:53
to computer game players
84
221038
1865
на компютрите - играчи
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
по същата причина:
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
for computers playing Go
86
224476
2800
най-добрите похвати в момента за компютри, играещи Го,
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
са тези, които се опитват да максимизират бъдещите опции
04:02
during game play.
88
230972
2014
по време на играта.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
И накрая, при планирането на движенията на роботите
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
има множество нови техники,
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
които опитват да се възползват
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
от способностите на роботите да
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
максимизират бъдещата свобода на движение,
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
за да изпълнят сложни задачи.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
И така, като взех предвид всички тези различни идеи
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
и ги събрах,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
се запитах преди няколко години
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
има ли някакъв механизъм в основата на разума,
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
който можем да изведем
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
от всички тези различни идеи?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
Има ли уравнение на разума?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
Вярвам, че отговорът е да.
(F = T ∇ Sτ)
(F = T ∇ Sτ)
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
Това, което виждате вероятно е
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
най-близкият еквивалент на E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
за разума, който съм виждал.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
Това, което виждате тук
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
е изложение на връзката на
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
разума, който е сила, F
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
и който действа така, че да максимизира бъдещата свобода на действие.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
Той работи за максимизирането на бъдещата свобода на действие
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
или за запазването на отворени възможности
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
с някаква сила Т,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
с разнообразието от възможни достижими бъдеща S,
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
до някакъв бъдещ времеви хоризонт, тау.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
Накратко, разумът не обича да го хващат в капан.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
Разумът се опитва да максимизира бъдещата свобода на действие
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
и да оставя възможностите отворени.
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
И така, имайки предвид това уравнение,
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
естествено е да се запитаме какво да правим с него.
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
Какви са способностите му да предвижда?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
Предвижда ли разума на човешко ниво?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
Предвижда ли изкуствения интелект?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
Сега ще ви покажа едно видео,
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
което, мисля, ще демонстрира
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
някои от удивителните приложения
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
на това единствено уравнение.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(Видео) Говорител: Последните изследвания в космологията
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
подсказват, че вселени, които произвеждат
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
повече безпорядък или ентропия, в живота си
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
би трябвало да имат по-благоприятни условия
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
за съществуване на интелигентни същества като нас.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Ами ако тази хипотетична космологична връзка
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
между ентропията и разума
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
намеква за по-дълбоки взаимоотношения?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
Aко разумното поведение не просто има връзка
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
със създаването на дългосрочна ентропия,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
а всъщност произлиза директно от нея?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
За да разберем, разработихме софтуерен уред
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
на име Ентропика, проектиран да максимизира
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
производството на дългосрочна ентропия
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
във всяка система, в която го сложим.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
За наше изумление, Ентропика успя да премине
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
tests, play human games,
143
371924
3456
множество тестове с животински разум, да играе човешки игри
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
и дори да спечели пари, търгувайки с акции -
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
и всичко това без да е бил инструктиран.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
Ето няколко примера за Ентропика в действие.
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
Точно като човек - изправен и без да пада,
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
тук виждаме Ентропика
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
автоматично да балансира прът, използвайки количка.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
Това поведение е забележително, отчасти
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
защото ние никога не сме поставяли цел на Ентропика.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
Той просто сам реши да балансира пръта.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Това балансиране ще има приложение
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
в хуманоидната роботика
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
и в помощните технологии за хора.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
Точно както някои животни използват предмети
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
от средата си като инструменти,
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
за да достигнат тесни пространства,
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
тук виждаме, че Ентропика,
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
отново по собствена инициатива,
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
disk representing an animal
161
412169
2910
успя да завърти голям диск, представляващ животно,
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
така че малкият диск, представляващ инструмент,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
да стигне до едно ограничено пространство,
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
придържайки трети диск
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
и да освободи третия диск от първоначалната му неподвижна позиция.
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
Тази способност за ползване на инструменти ще има
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
приложение в прецизните производства и земеделието.
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
Освен това, точно както някои други животни
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
opposite ends of a rope
169
431196
2696
могат да си сътрудничат като дърпат едновременно
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
двата края на въже, за да освободят храна,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
тук виждаме, че Ентропика може да изпълни
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
приспособена версия на тази задача.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
Умението за сътрудничество има интересни приложения
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
в икономическото планиране и много други области.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
Ентропика е широко приложима
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
в множество сфери.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
Например, тук я виждаме успешно
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
да играе понг срещу себе си,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
което показва потенциала ѝ за игри.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
Тук виждаме Ентропика да организира
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
нови познанства в социална мрежа,
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
където постоянно се губят приятели
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
the network well connected.
183
464061
2856
и успешно да поддържа мрежата с достатъчен брой контакти.
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
Това умение за организация на мрежи
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
има приложение в здравеопазването,
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
енергетиката и разузнаването.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
Тук виждаме Ентропика да направлява курса
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
на флотилия кораби,
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
успешно откривайки и използвайки Панамския канал,
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
за да разшири достъпа си глобално от Атлантическия
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
до Тихия океан.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
По същия начин Ентропика
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
е широко приложима по проблеми
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
на самостоятелната защита, логистиката и транспорта.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
И накрая, тук виждаме Ентропика
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
спонтанно да открива и да прилага
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
стратегия "купувай на ниска цена, продавай на висока"
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
за симулиран клас търгувани акции,
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
успешно натрупвайки управляеми активи
08:37
exponentially.
200
505502
1424
експоненциално.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
Тези способности в мениджмънта на риска
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
ще имат широко приложение във финансите
08:42
and insurance.
203
510721
3328
и застраховането.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
Алекс Уиснър-Грос: Това, което видяхте току-що,
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
означава, че разнообразни познавателни поведения,
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
типични за човешкия интелект,
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
като използването на инструменти, ходенето изправен
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
и социалното сътрудничество,
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
всички следват от едно уравнение,
09:02
which drives a system
210
530121
1932
което кара една система
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
да максимизира бъдещата си свобода на действие.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
В това има дълбока ирония.
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
Ако се върнем към началото
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
на използването на термина робот,
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
пиесата "RUR" ("Универсалните роботи на Росум"),
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
винаги е съществувала представата,
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
че ако развием интелигентни машини,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
ще има кибернетичен бунт.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
Машините ще се вдигнат срещу нас.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
Едно важно последствие от тази творба е,
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
че може би през всички тези десетилетия
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
цялата ни представа за кибернетичен бунт
09:39
in reverse.
223
567274
2011
е била обърната.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
Машините не стават първо интелигентни
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
и после мегаломаниакални
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
и опитващи се да завладеят света.
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
Точно обратното е -
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
стремежът за контрол
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
върху всички възможни бъдеща
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
е по-основен принцип
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
от този за разума
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
и общият разум може на практика да възникне
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
директно от този вид грабване на контрола.
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
Това е по-вероятно, отколкото обратното.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
Друга важна последица е търсенето на цел.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
Често ме питат как способността за търсене на цели
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
следва от този вид разбиране.
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
И отговорът е, че способността за търсене на цели
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
ще следва директно от това
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
в следния смисъл:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
точно както вие бихте пътували през тунел,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
едно стеснение в бъдещия ви път,
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
за да постигнете много други
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
различни цели по-късно
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
или точно като вие бихте инвестирали
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
в един финансовa ценна книга,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
намалявайки ликвидността си в краткосрочен план,
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
за да увеличите богатството си дългосрочно,
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
търсенето на цели възниква директно
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
от дългосрочния импулс
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
да бъде увеличена бъдещата свобода на действие.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
И накрая, Ричард Файнман, известен физик,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
написа някога, че ако човешката цивилизация бъде унищожена
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
и можем да предадем една-единствена идея
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
на нашите потомци,
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
за да им помогнем да създадат отново цивилизация,
11:05
that concept should be
257
653754
1686
тази идея трябва да бъде,
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
че цялата материя около нас
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
е построена от малки елементи,
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
които се привличат, когато са далеч един от друг,
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
но се отблъскват, когато са близо.
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
Моето еквивалентно такова твърдение,
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
което да предадем на потомците си,
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
за да им помогнем да създадат изкуствен интелект
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
или да разберат човешкия разум,
11:26
is the following:
266
674163
1267
е следното:
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
Разумът трябва да се разглежда
11:29
as a physical process
268
677483
1413
като физически процес,
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
който се опитва да максимизира бъдещата свобода на действие
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
и избягва ограничения в бъдещето си.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Много ви благодаря.
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(Аплодисменти)
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