TED2009
Ray Kurzweil: A university for the coming singularity
Рей Курцвайл: Университет за предстоящата сингулярност
Filmed:
Readability: 4.9
1,025,725 views
Последните графики на Рей Курцвайл показват, че главоломната скорост на технологично развитие ще продължи да се увеличава - независимо дали сме в рецесия или не. Той разкрива своя нов проект, Singularity University, чиято цел е да изучава навлизащите технологии и да ги използва за благото на човечеството.
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
Информационната технология се развива експонентно.
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
4000
4000
Тя не е линейна. Но нашата интуиция е линейна.
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
8000
2000
Когато преди хиляди години сме прекосявали саваната,
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
10000
2000
сме правили линейни предвиждания къде можем да намерим плячка.
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
12000
3000
И това е работело чудесно. То е закодирано в нашите мозъци.
00:27
But the pace of exponential growth
5
15000
3000
Но скоростта на експонентното развитие
00:30
is really what describes information technologies.
6
18000
3000
е това, което в действителност описва информационните технологии.
00:33
And it's not just computation.
7
21000
3000
И това не са просто изчисления.
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
24000
2000
Има голяма разлика между линейно и експонентно развитие.
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
26000
4000
Ако направя 30 линейни крачки, една, две, три, четири, пет,
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
Ще стигна до 30.
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
32000
3000
Ако направя 30 крачки експонентно, две, четири, осем, 16,
00:47
I get to a billion.
12
35000
2000
Ще стигна до милиард.
00:49
It makes a huge difference.
13
37000
2000
Това е оромна разлика.
00:51
And that really describes information technology.
14
39000
2000
И това наистина описва информационните технологии.
00:53
When I was a student at MIT,
15
41000
2000
Когато бях студент в MIT,
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
43000
2000
ние всички изполвахме един компютър, който заемаше цяла сграда.
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
45000
3000
Компютърът във вашия мобилен телефон е милиони пъти по-евтин,
01:00
a million times smaller,
18
48000
2000
милиони пъти по-малък
01:02
a thousand times more powerful.
19
50000
2000
и хиляди пъти по-мощен.
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
52000
3000
Това е милиардно увеличение на способност, получена за един долар,
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
55000
2000
която всъщност е постигната откакто бях студент.
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
57000
3000
И ще го направим отново в следващите 25 години.
01:12
Information technology progresses
23
60000
2000
Развитието на информационните технологии
01:14
through a series of S-curves
24
62000
2000
може да се изобрази чрез серия от S-криви
01:16
where each one is a different paradigm.
25
64000
2000
като всяка една се определя от различна парадигма.
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
66000
3000
Хората си казват: "Какво ще стане, когато Законът на Мур престане да действа?"
01:21
Which will happen around 2020.
27
69000
2000
А това ще стане около 2020 година.
01:23
We'll then go to the next paradigm.
28
71000
2000
Тогава ще се преместим в следващата парадигма.
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
29
73000
2000
А законът на Мур не е бил първата парадигма,
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
75000
2000
коята е донесла експонентното увеличение в компютъризацията.
01:29
The exponential growth of computing started
31
77000
2000
Експонентното развитие в компютъризацията е започнало
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
32
79000
2000
дори десетилетия преди Гордън Мур да се роди.
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
81000
4000
И този закон не се отнася само до изчисленията,
01:37
It's really any technology where we can measure
34
85000
2000
но и до всяка технология, където можем да измерим
01:39
the underlying information properties.
35
87000
3000
основните информационни свойства.
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
90000
4000
Тук имаме 49 известни компютри. Сложил съм ги в логаритмична графика.
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
94000
4000
Логаритничмите мащаби крият мащаба на увеличението,
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
98000
2000
Защото това представя трилионно увеличение
01:52
since the 1890 census.
39
100000
3000
от 1890 година насам.
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
103000
2000
През 50-те години на 20-ти век учените са смалявали вакуумните тръби,
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
105000
3000
като са ги правили по-малки и по-малки. Накрая са стигнали до края на възможностите си.
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
108000
2000
Не могли да продължат да намаляват вакуумните тръбите и едновременно да запазват вакуума.
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
110000
3000
И това било краят на смаляването на вакуумните тръби.
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
113000
3000
Но не и краят на експонентното развитие на компютъризацията.
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
116000
2000
Стигнали сме до четвъртата парадигма, транзисторите.
02:10
and finally integrated circuits.
46
118000
2000
И накрая до интегрираните схеми.
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
120000
2000
Когато и това приключи, ще стигнем до шестата парадигма,
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
122000
4000
триизмерни самоорганизиращи се молекулярни вериги.
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
126000
3000
Но което всъщност е още по-забележително от този
02:21
fantastic scale of progress,
50
129000
2000
фантастичен размер на прогреса,
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
131000
2000
е колко лесно е да се предвиди.
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
133000
2000
Имам предвид, че той е преминал през години на изобилие и нищета,
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
135000
3000
през войни и мирни времена, през времена на развитие и на спадове.
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
138000
4000
Голямата Депресия не успя дори малко да забави експонентното развитие.
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
142000
4000
Ще видим същото и в настоящата икономическата рецесия.
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
146000
3000
Поне експонентното развитие на способността на информационните технологии
02:41
will continue unabated.
57
149000
3000
ще продължи с неотслабваща сила.
02:44
And I just updated these graphs.
58
152000
2000
Осъвремених тези графики.
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
154000
3000
Защото са от 2002 г. в книгата ми "Сингулярността е близо" ("The Singularity is Near").
02:49
So we updated them,
60
157000
2000
Така че ги осъвременихме с данни до 2007 г.,
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
159000
3000
за да мога да ви ги представя.
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
162000
2000
Някои хора ме питат: "Не сте ли нервен?
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
164000
4000
Може би тази експонентна прогресия няма да се запази."
03:00
I was a little nervous
64
168000
2000
Всъщност бях малко нервен,
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
170000
2000
защото можеше предположението да не е вярно.
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
172000
2000
Но изследвам това вече 30 години
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
174000
3000
и експоненциалната прогресия се запазва.
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
177000
3000
Вижте графиката. Могли сте да купите транзистор за един долар през 1968 г.
03:12
You can buy half a billion today,
69
180000
2000
Сега можете да купите половин милиард.
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
182000
2000
И те всъщност са по-добри, защото са по-бързи.
03:16
But look at how predictable this is.
71
184000
2000
Вижте колко е лесно за предвиждане.
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
186000
3000
Бих казал, това знание е приложимо и за данни от миналото.
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
189000
4000
Правя тези предвиждания за бъдещето от 30 години.
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
193000
2000
И цената на един транзисторен цикъл,
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
195000
2000
което е цената на възможностите на даден уред,
03:29
comes down about every year.
76
197000
2000
намалява всякa година.
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
199000
2000
Това са 50 процента дефлация.
03:33
And it's also true of other examples,
78
201000
2000
Това е също толкова вярно и за други примери
03:35
like DNA data or brain data.
79
203000
2000
като ДНК информацията или информацията за мозъка.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
Но ние постигаме много повече от това.
03:39
We actually ship more than twice as much
81
207000
2000
Всъщност ние произвеждаме двойно повече
03:41
of every form of information technology.
82
209000
2000
от всеки вид информационна технология.
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
211000
3000
Постигнали сме 18-процентов растеж в долари измерено по постоянни цени
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
214000
3000
във всеки вид информационна технология за последния половин век.
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
217000
4000
Въпреки фактът, че можем да получим двойно повече всяка година.
03:53
This is a completely different example.
86
221000
2000
Това е напълно нов пример.
03:55
This is not Moore's Law.
87
223000
2000
Това не е Законът на Муур.
03:57
The amount of DNA data
88
225000
2000
Количеството ДНК информация,
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
227000
2000
което сме открили, се удвоява всяка година.
04:01
The cost has come down by half every year.
90
229000
3000
Цената се намалява наполовина всяка година.
04:04
And this has been a smooth progression
91
232000
2000
И тази плавна прогресия се наблюдава
04:06
since the beginning of the genome project.
92
234000
2000
от началото на геномния проект.
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
236000
2000
Когато проектът беше достигнал средата си, скептиците казаха:
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
238000
3000
"Това няма да се получи. Вие сте по средата на геномния проект,
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
241000
2000
а сте постигнали един процент от проекта."
04:15
But that was really right on schedule.
96
243000
2000
Но той наистина беше в график.
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
245000
2000
Ако удвоите един процент още седем пъти,
04:19
which is exactly what happened,
98
247000
2000
което всъщност се и случи,
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
249000
3000
ще получите 100 процента. И проектът беше завършен навреме.
04:24
Communication technologies:
100
252000
2000
Комуникационни технологии:
04:26
50 different ways to measure this,
101
254000
2000
50 различни начина да се измерят.
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
256000
3000
Броят на преместените битове, размерът на интернет.
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
103
259000
2000
Но това се е разрастнало с експонентна скорост.
04:33
This is deeply democratizing.
104
261000
2000
Това е наистина демократизиращо.
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
263000
3000
Преди повече от 20 години написах в "Ерата на интелигентните машини",
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
266000
3000
когато мощта на Съветския съюз се засилваше, тя щеше да бъде отнесена
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
269000
4000
от този растеж на децентрализираната комуникация.
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
273000
3000
И ние ще имаме излишък от изчислителна мощ през 21 век,
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
276000
4000
с която да пресмятаме неща като симулации на области от човешкия мозък.
04:52
But where will we get the software?
110
280000
2000
Но от къде ли ще намерим софтуера?
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
282000
3000
Някои критици казват: "Оу, ами софтуерът е заседнал в блатото."
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
285000
2000
Но ние продължаваме да научаваме все повече за човешкия мозък.
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
287000
3000
Пространствените снимки от сканиране на мозъка се удвояват всяка година.
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
290000
3000
Количеството данни, които получаваме за човешкия мозък, се удвоява всяка година.
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
293000
3000
И ние показваме, че наистина можем да превърнем тази информация
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
296000
3000
в работещи модели и симулации на области от човешкия мозък.
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
299000
2000
Има около 20 области от човешкия мозък, които са били моделирани,
05:13
simulated and tested:
118
301000
2000
симулирани и проверени:
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
303000
3000
слуховата кора, региони от зрителната кора,
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
306000
2000
малкия мозък, където се формират нашите умения,
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
308000
4000
части от главния мозък, където се извършва рационалното мислене.
05:24
And all of this has fueled
122
312000
2000
И всичко това е подпомогнало
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
314000
3000
и увеличило, много гладко и предвидимо, продуктивността.
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
317000
2000
Увеличили сме от 30 на 130 долара,
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
319000
4000
измерено по постоянни цени, производителността на човешкия труд за един час,
05:35
fueled by this information technology.
126
323000
3000
благодарение на тези информационни технологии.
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
326000
3000
И ние всички сме заинтересовани от енергийните въпроси и околната среда.
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
329000
2000
Добре, това е логаритмична графика.
05:43
This represents a smooth doubling,
129
331000
2000
Тя показва постоянно удвояване,
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
333000
4000
на всеки две години, на количеството слънчева енергия, която усвояваме.
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
337000
2000
Особено сега, след като използваме нанотехнологии,
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
339000
3000
които са форма на информационните технологии, за соларните панели.
05:54
And we're only eight doublings away
133
342000
2000
И ние сме само на осем удвоявания
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
344000
2000
от покриване на 100 процента от енергийните ни нужди.
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
346000
4000
А има 10 000 пъти повече слънчева енергия от нуждите ни.
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
350000
5000
Накрая ние ще се слеем с тази технология. Тя вече е много близо до нас.
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
355000
3000
Когато бях студент, компютрите бяха в другия край на кампуса. Сега са в джобовете ни.
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
358000
3000
Което преди заемаше цели сгради, сега се побира в джобовете ни.
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
361000
3000
Това, което сега се побира в джобовете ни, ще се събира в една кръвна клетка след 25 години.
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
364000
4000
И ние ще започнем наистина силно да влияем
06:20
our health and our intelligence,
141
368000
2000
на нашето здраве и интелигентност
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
370000
4000
с приближаването ни до тази технология.
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
374000
3000
Основавайки се на това, ние обявяваме тук, в TED,
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
377000
3000
в истинска TED традиция, създаването на Singularity University.
06:32
It's a new university
145
380000
2000
Това е нов университет,
06:34
that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
146
382000
2000
основан от Петер Диамандис, който е в публиката,
06:36
and myself.
147
384000
2000
и от мен.
06:38
It's backed by NASA and Google,
148
386000
2000
Той е подкрепян от NASA и Google
06:40
and other leaders in the high-tech and science community.
149
388000
4000
и други лидери във високо-технологичните и научни общности.
06:44
And our goal was to assemble the leaders,
150
392000
3000
Нашата цел беше да дадем възможност на лидерите,
06:47
both teachers and students,
151
395000
2000
били те преподаватели или студенти,
06:49
in these exponentially growing information technologies,
152
397000
2000
в областите на експонентно развиващи се информационни технологии,
06:51
and their application.
153
399000
2000
да приложат на практика знанията и уменията си.
06:53
But Larry Page made an impassioned speech
154
401000
2000
Но Лари Пейдж изнесе страстна реч
06:55
at our organizing meeting,
155
403000
2000
по време на учредителната ни среща,
06:57
saying we should devote this study
156
405000
5000
казвайки, че трябва да посветим това учение
07:02
to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
157
410000
4000
на разрешаването на основните предизвикателства, пред които е изправено човечеството.
07:06
And if we did that, then Google would back this.
158
414000
2000
И обеща, че ако направим това, Google ще ни подкрепи.
07:08
And so that's what we've done.
159
416000
2000
Така че това и направихме.
07:10
The last third of the nine-week intensive summer session
160
418000
4000
Последните три седмици от 9-седмичната интензивна лятна сесия
07:14
will be devoted to a group project to address
161
422000
2000
ще бъде посветена на сборен проект, целящ да набележи
07:16
some major challenge of humanity.
162
424000
2000
някои от най-главните предизвикателства пред човечеството.
07:18
Like for example, applying the Internet,
163
426000
2000
Като например, използването на интернет,
07:20
which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
164
428000
5000
който между другото не е навсякъде, в селските райони на Китай или Африка,
07:25
to bringing health information
165
433000
2000
за да се предоставя здравна информация
07:27
to developing areas of the world.
166
435000
3000
на развиващите се райони на света.
07:30
And these projects will continue past these sessions,
167
438000
3000
И тези проекти ще продължат и след тези сесии
07:33
using collaborative interactive communication.
168
441000
3000
чрез интерактивна комуникация между сътрудници.
07:36
All the intellectual property that is created and taught
169
444000
4000
Цялото знание, което е създадено и научено,
07:40
will be online and available,
170
448000
2000
ще се предоставя онлайн
07:42
and developed online in a collaborative fashion.
171
450000
3000
и ще се разработва с взаимни усилия.
07:45
Here is our founding meeting.
172
453000
2000
Тук е нашата учредителна среща.
07:47
But this is being announced today.
173
455000
2000
Създаването на университета се съобщава за първи път днес.
07:49
It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
174
457000
3000
Той ще е разположен в Силиконовата Долина,
07:52
at the NASA Ames research center.
175
460000
2000
в изследователския център NASA Ames.
07:54
There are different programs for graduate students,
176
462000
2000
Има различни програми за завършващи студенти
07:56
for executives at different companies.
177
464000
3000
и за изпълнителни директори на различни компании.
07:59
The first six tracks here -- artificial intelligence,
178
467000
2000
Първите шест програми - изкуствен интелект,
08:01
advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
179
469000
3000
напреднали изчислителни технологии, биотехнологии, нанотехнологии
08:04
are the different core areas of information technology.
180
472000
4000
са различни основни области от информационната технология.
08:08
Then we are going to apply them to the other areas,
181
476000
2000
След това ще използваме полученото знание в другите области
08:10
like energy, ecology,
182
478000
3000
като енергия, екология,
08:13
policy law and ethics, entrepreneurship,
183
481000
2000
закони и етика, предприемачество,
08:15
so that people can bring these new technologies to the world.
184
483000
4000
така че хората да могат да приложат тези технологии в реалния свят.
08:19
So we're very appreciative of the support we've gotten
185
487000
5000
Ние сме безкрайно благодарни на подкрепата, която получихме
08:24
from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
186
492000
2000
и от водещите интелектуалци, и от високо технологичните лидери,
08:26
particularly Google and NASA.
187
494000
2000
особено на Google и NASA.
08:28
This is an exciting new venture.
188
496000
2000
Това е едно вълнуващо начинание.
08:30
And we invite you to participate. Thank you very much.
189
498000
3000
И ние ви каним да участвате в него. Благодаря.
08:33
(Applause)
190
501000
3000
Аплодисменти.
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