ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.

Why you should listen

Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.

In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.

Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.

Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.

Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.

More profile about the speaker
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com
TED2010

Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge

Стивън Волфрам: Изчисляване теорията на всичко

Filmed:
1,811,819 views

Стивън Волфрам, създателят на Математика, говори за задачата да направи всичкото познание изчислимо - да може да се търси, обработва и манипулира. Неговата нова търсачка, Волфрам Алфа, има за цел минимум да създаде модел и да обясни физиката, която е в основата на цялата вселена.
- Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
So I want to talk todayднес about an ideaидея. It's a bigголям ideaидея.
0
1000
3000
Днес искам да говоря за една идея. Това е една голяма идея.
00:19
ActuallyВсъщност, I think it'llще eventuallyв крайна сметка
1
4000
2000
Всъщност, мисля, че това евентуално
00:21
be seenвидян as probablyвероятно the singleединичен biggestНай-големият ideaидея
2
6000
2000
може да се разглежда като вероятно най-великата идея,
00:23
that's emergedвъзникна in the pastминало centuryвек.
3
8000
2000
която се е появила през миналото хилядолетие.
00:25
It's the ideaидея of computationизчисление.
4
10000
2000
Това е идеята за изчисленията.
00:27
Now, of courseкурс, that ideaидея has broughtдонесе us
5
12000
2000
Сега, разбира се, тази идея ни е донесла
00:29
all of the computerкомпютър technologyтехнология we have todayднес and so on.
6
14000
3000
цялата компютърна технология, с която разполагаме днес.
00:32
But there's actuallyвсъщност a lot more to computationизчисление than that.
7
17000
3000
Но изчисленията са много повече от това.
00:35
It's really a very deepДълбок, very powerfulмощен, very fundamentalосновен ideaидея,
8
20000
3000
Това е наистина много дълбока, много силна и фундаментална идея.
00:38
whoseкойто effectsвещи we'veние имаме only just begunзапочнал to see.
9
23000
3000
Едва сега започваме да виждаме резултатите от нея.
00:41
Well, I myselfсебе си have spentпрекарах the pastминало 30 yearsгодини of my life
10
26000
3000
Да, аз самият прекарах последните 30 години от живота си,
00:44
workingработа on threeтри largeголям projectsпроекти
11
29000
2000
работейки над три огромни проекта,
00:46
that really try to take the ideaидея of computationизчисление seriouslyсериозно.
12
31000
3000
които се опитват да възприемат идеята за изчислението много сериозно.
00:50
So I startedзапочна off at a youngмлад ageвъзраст as a physicistфизик
13
35000
3000
Така, от съвсем млад започнах като физик,
00:53
usingизползвайки computersкомпютри as toolsинструменти.
14
38000
2000
изпозвайки компютрите като инструменти.
00:55
Then, I startedзапочна drillingпробиване down,
15
40000
2000
След това започнах нещо като сондиране,
00:57
thinkingмислене about the computationsизчисления I mightбиха могли, може want to do,
16
42000
2000
мислейки за изчисления, които бих искал да направя,
00:59
tryingопитвайки to figureфигура out what primitivesпримитиви they could be builtпостроен up from
17
44000
3000
опитвайки се да разбера от какви прости части са изградени
01:02
and how they could be automatedавтоматизирано as much as possibleвъзможен.
18
47000
3000
и как те могат да бъдат автоматизирани доколкото е възможно.
01:05
EventuallyВ крайна сметка, I createdсъздаден a wholeцяло structureструктура
19
50000
2000
В крайна сметка, създадох цялата структура
01:07
basedбазиран on symbolicсимволично programmingпрограмиране and so on
20
52000
2000
базирана на символично програмиране и т.н.,
01:09
that let me buildпострои MathematicaMathematica.
21
54000
2000
която ми позволи да изградя Математика.
01:11
And for the pastминало 23 yearsгодини, at an increasingповишаване на rateскорост,
22
56000
2000
И през последните 23 години, с нарастващо темпо
01:13
we'veние имаме been pouringполиване more and more ideasидеи
23
58000
2000
ние бълвахме още, и още идеи,
01:15
and capabilitiesвъзможности and so on into MathematicaMathematica,
24
60000
2000
и способности, и т.н. в Математика,
01:17
and I'm happyщастлив to say that that's led to manyмного good things
25
62000
3000
и съм щастлив да кажа, че това доведе до много добри резултати
01:20
in R & D and educationобразование,
26
65000
2000
в проучване и разработка, и образованието,
01:22
lots of other areasобласти.
27
67000
2000
и в много други области.
01:24
Well, I have to admitпризнавам, actuallyвсъщност,
28
69000
2000
Трябва да призная всъщност,
01:26
that I alsoсъщо had a very selfishегоистичен reasonпричина for buildingсграда MathematicaMathematica:
29
71000
3000
че имах доста егоистична причина, за да изградя Математика.
01:29
I wanted to use it myselfсебе си,
30
74000
2000
Исках да я използвам аз самият,
01:31
a bitмалко like Galileo"Галилео" got to use his telescopeтелескоп
31
76000
2000
малко както Галилей изпозвал своя телескоп
01:33
400 yearsгодини agoпреди.
32
78000
2000
преди 400 години.
01:35
But I wanted to look not at the astronomicalастрономичен universeвселена,
33
80000
3000
Но аз не искам да гледам в астрономичната вселена,
01:38
but at the computationalизчислителната universeвселена.
34
83000
3000
а в компютърната вселена.
01:41
So we normallyнормално think of programsпрограми as beingсъщество
35
86000
2000
Ние обикновено мислим за програмите
01:43
complicatedсложен things that we buildпострои
36
88000
2000
като сложни неща, които изграждаме
01:45
for very specificспецифичен purposesцели.
37
90000
2000
за точно определена цел.
01:47
But what about the spaceпространство of all possibleвъзможен programsпрограми?
38
92000
3000
Но какво да кажем за пространството на всички възможни програми?
01:50
Here'sТук е a representationпредставителство of a really simpleпрост programпрограма.
39
95000
3000
Тук виждаме една презентация на една наистина проста програма.
01:53
So, if we runтичам this programпрограма,
40
98000
2000
Така че, ако стартираме тази програма,
01:55
this is what we get.
41
100000
2000
ето какво ще получим.
01:57
Very simpleпрост.
42
102000
2000
Много просто.
01:59
So let's try changingсмяна the ruleправило
43
104000
2000
Сега, нека се опитаме малко да променим правилото
02:01
for this programпрограма a little bitмалко.
44
106000
2000
за тази програма.
02:03
Now we get anotherоще resultрезултат,
45
108000
2000
Сега получаваме друг резултат
02:05
still very simpleпрост.
46
110000
2000
все още твърде прост.
02:07
Try changingсмяна it again.
47
112000
3000
Да се опитаме да ги променим отново.
02:10
You get something a little bitмалко more complicatedсложен.
48
115000
2000
Получаваме нещо малко по-сложно,
02:12
But if we keep runningбягане this for a while,
49
117000
2000
но ако продължим по същия начин още малко,
02:14
we find out that althoughмакар че the patternмодел we get is very intricateсложен,
50
119000
3000
откриваме, че въпреки много сложната схема,
02:17
it has a very regularредовен structureструктура.
51
122000
3000
има много правилна структура.
02:20
So the questionвъпрос is: Can anything elseоще happenстава?
52
125000
3000
Въпросът е: Може ли нещо друго да се случи?
02:23
Well, we can do a little experimentексперимент.
53
128000
2000
Добре, можем да направим малък експеримент.
02:25
Let's just do a little mathematicalматематически experimentексперимент, try and find out.
54
130000
3000
Нека да направим един малък математически експеримент, да пробваме и ще видим какво ще се получи.
02:29
Let's just runтичам all possibleвъзможен programsпрограми
55
134000
3000
Нека да стартираме всички възможни програми
02:32
of the particularособен typeТип that we're looking at.
56
137000
2000
по същия начин както го видяхме.
02:34
They're calledНаречен cellularклетъчен automataАвтомати.
57
139000
2000
Те се наричат клетъчни автомати.
02:36
You can see a lot of diversityразнообразие in the behaviorповедение here.
58
141000
2000
Тук може да се наблюдават различни видове поведение.
02:38
MostНай-много of them do very simpleпрост things,
59
143000
2000
Повечето от тях правят много прости неща.
02:40
but if you look alongзаедно all these differentразличен picturesснимки,
60
145000
2000
Но, ако продължим да наблюдаваме всички тези рисунки,
02:42
at ruleправило numberномер 30,
61
147000
2000
при правило номер 30,
02:44
you startначало to see something interestingинтересен going on.
62
149000
2000
ще започнете да наблюдавате, че се случва нещо много интересно.
02:46
So let's take a closerпо близо look
63
151000
2000
Нека да го видим по-отблизо,
02:48
at ruleправило numberномер 30 here.
64
153000
2000
ето тук правило номер 30.
02:50
So here it is.
65
155000
2000
Ето тук е.
02:52
We're just followingследното this very simpleпрост ruleправило at the bottomдъно here,
66
157000
3000
Само следвайки това правило тук отдолу,
02:55
but we're gettingполучаване на all this amazingудивителен stuffматерия.
67
160000
2000
получаваме целия този невероятен материал.
02:57
It's not at all what we're used to,
68
162000
2000
Въобще не e това, на което сме свикнали,
02:59
and I mustтрябва да say that, when I first saw this,
69
164000
2000
и трябва да кажа, че когато за пръв път го видях,
03:01
it cameдойде as a hugeогромен shockшок to my intuitionинтуиция.
70
166000
3000
моята интуиция беше изключително шокирана,
03:04
And, in factфакт, to understandразбирам it,
71
169000
2000
и за да го разбера,
03:06
I eventuallyв крайна сметка had to createсъздавам
72
171000
2000
трябваше да създам
03:08
a wholeцяло newнов kindмил of scienceнаука.
73
173000
2000
цяла нова наука.
03:11
(LaughterСмях)
74
176000
2000
(Смях)
03:13
This scienceнаука is differentразличен, more generalобщ,
75
178000
3000
Тази наука е различна, по-обща
03:16
than the mathematics-basedматематика базирана scienceнаука that we'veние имаме had
76
181000
2000
от онези с математическата основа, която познаваме
03:18
for the pastминало 300 or so yearsгодини.
77
183000
3000
последните 300 години насам.
03:21
You know, it's always seemedизглеждаше like a bigголям mysteryмистерия:
78
186000
2000
Знаете ли, винаги изглежда като голяма мистерия
03:23
how natureприрода, seeminglyпривидно so effortlesslyбез усилие,
79
188000
3000
как природата, на пръв поглед без усилие,
03:26
managesуправлява to produceпродукция so much
80
191000
2000
успява да създаде толкова много,
03:28
that seemsИзглежда to us so complexкомплекс.
81
193000
3000
че ни изглежда така сложно.
03:31
Well, I think we'veние имаме foundнамерено its secretтайна:
82
196000
3000
Мисля, че открихме тайната.
03:34
It's just samplingвземане на проби what's out there in the computationalизчислителната universeвселена
83
199000
3000
Това е просто вземане на проби от онова, което е в компютърната вселена
03:37
and quiteсъвсем oftenчесто gettingполучаване на things like RuleПравило 30
84
202000
3000
и много често резултатите са като правило номер 30
03:40
or like this.
85
205000
3000
или като това.
03:44
And knowingпознаване that startsзапочва to explainобяснявам
86
209000
2000
И знаейки това, могат да се обяснят
03:46
a lot of long-standingдългогодишен mysteriesпотайности in scienceнаука.
87
211000
3000
много от старите мистерии на науката.
03:49
It alsoсъщо bringsноси up newнов issuesвъпроси, thoughвъпреки че,
88
214000
2000
Също така могат да се поставят нови теми,
03:51
like computationalизчислителната irreducibilityirreducibility.
89
216000
3000
като невъзможността да се смалят изчисленията.
03:54
I mean, we're used to havingкато scienceнаука let us predictпредскаже things,
90
219000
3000
Искам да кажа, че сме свикнали да предвиждаме неща с науката,
03:57
but something like this
91
222000
2000
но нещо като това
03:59
is fundamentallyв основата си irreducibleнеизлечим.
92
224000
2000
е напълно необратимо.
04:01
The only way to find its outcomeизход
93
226000
2000
Единственият начин да се види резултата,
04:03
is, effectivelyефективно, just to watch it evolveсе развива.
94
228000
3000
е просто да се глада как еволюира.
04:06
It's connectedсвързан to, what I call,
95
231000
2000
То е свързано с това което наричам
04:08
the principleпринцип of computationalизчислителната equivalenceеквивалентност,
96
233000
2000
принцип на изчислителното равенство,
04:10
whichкойто tellsразказва us that even incrediblyневероятно simpleпрост systemsсистеми
97
235000
3000
което значи, че дори невероятно прости системи
04:13
can do computationsизчисления as sophisticatedсложен as anything.
98
238000
3000
могат да извършват най-сложни изчисления.
04:16
It doesn't take lots of technologyтехнология or biologicalбиологичен evolutionеволюция
99
241000
3000
Не отнема толкова технология или биологична еволюция,
04:19
to be ableспособен to do arbitraryсвоеволен computationизчисление;
100
244000
2000
за да си способен да правиш произволно изчисление,
04:21
just something that happensслучва се, naturallyестествено,
101
246000
2000
просто понякога нещо се случва, естествено,
04:23
all over the placeмясто.
102
248000
2000
в цялото пространство.
04:25
Things with rulesправилник as simpleпрост as these can do it.
103
250000
3000
Неща с правила прости като тези, могат да го направят.
04:29
Well, this has deepДълбок implicationsпоследствия
104
254000
2000
Добре, то има дълбоко приложение
04:31
about the limitsлимити of scienceнаука,
105
256000
2000
относно ограниченията на науката,
04:33
about predictabilityпредвидимост and controllabilityконтролиране
106
258000
2000
относно предсказването и контролир́ането
04:35
of things like biologicalбиологичен processesпроцеси or economiesикономики,
107
260000
3000
на неща като биологическите процеси или икономиките,
04:38
about intelligenceинтелигентност in the universeвселена,
108
263000
2000
относно интелигентността във вселената,
04:40
about questionsвъпроси like freeБезплатно will
109
265000
2000
относно въпроси като свободната воля
04:42
and about creatingсъздаване на technologyтехнология.
110
267000
3000
и относно създаване на технологии.
04:45
You know, in workingработа on this scienceнаука for manyмного yearsгодини,
111
270000
2000
Знаете ли, работейки дълги години върху тази наука,
04:47
I keptсъхраняват wonderingчудех,
112
272000
2000
дълго се чудех,
04:49
"What will be its first killerубиец appап?"
113
274000
2000
"Коя ще е първата негова програма убиец?"
04:51
Well, ever sinceот I was a kidхлапе,
114
276000
2000
Още като бях дете
04:53
I'd been thinkingмислене about systematizingсистематизирането knowledgeзнание
115
278000
2000
си мислех за систематизирането на познанието
04:55
and somehowнякак си makingприготвяне it computableизчислимо.
116
280000
2000
и как да се направи така, че да може да се изчисли.
04:57
People like LeibnizЛайбниц had wonderedЧудех се about that too
117
282000
2000
Хора като Лайбниц са мислили също за това
04:59
300 yearsгодини earlierпо-рано.
118
284000
2000
преди 300 години.
05:01
But I'd always assumedприема that to make progressпрогрес,
119
286000
2000
Но винаги съм приемал, че за да се прогресира,
05:03
I'd essentiallyпо същество have to replicateрепликира a wholeцяло brainмозък.
120
288000
3000
трябва най-вече да възпроизведа един цял мозък.
05:06
Well, then I got to thinkingмислене:
121
291000
2000
Ето сега вече мисля:
05:08
This scientificнаучен paradigmпарадигма of mineмоята suggestsподсказва something differentразличен --
122
293000
3000
Тази моя научна парадигма предлага нещо различно.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
И, между другото, сега разполагам
05:13
hugeогромен computationизчисление capabilitiesвъзможности in MathematicaMathematica,
124
298000
3000
с огромни изчислителни способности в Математика,
05:16
and I'm a CEOИЗПЪЛНИТЕЛЕН ДИРЕКТОР with some worldlyсветски resourcesресурси
125
301000
3000
и съм Изпълнителен директор на някои от световните източници,
05:19
to do largeголям, seeminglyпривидно crazyлуд, projectsпроекти --
126
304000
3000
за да правя огромни, на пръв поглед налудничави проекти.
05:22
So I decidedреши to just try to see
127
307000
2000
Така че реших да опитам да видя
05:24
how much of the systematicсистемно knowledgeзнание that's out there in the worldсвят
128
309000
3000
колко от систематизираното познание в света
05:27
we could make computableизчислимо.
129
312000
2000
може да е изчислимо.
05:29
So, it's been a bigголям, very complexкомплекс projectпроект,
130
314000
2000
Това беше един много голям и комплексен проект,
05:31
whichкойто I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
за който не бях сигурен, че мога изобщо да работя.
05:34
But I'm happyщастлив to say it's actuallyвсъщност going really well.
132
319000
3000
Но съм щастлив да кажа, че всъщност върви много добре.
05:37
And last yearгодина we were ableспособен
133
322000
2000
И миналата година успяхме
05:39
to releaseпускане the first websiteуебсайт versionверсия
134
324000
2000
да осъществим първата версия на уеб-страницата
05:41
of WolframВолфрам AlphaАлфа.
135
326000
2000
на Волфрам Алфа.
05:43
Its purposeпредназначение is to be a seriousсериозно knowledgeзнание engineдвигател
136
328000
3000
Целта е да бъде един сериозен двигател на познанието,
05:46
that computesизчислява answersотговори to questionsвъпроси.
137
331000
3000
който изчислява отговори на въпроси.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Значи нека да опитаме.
05:51
Let's startначало off with something really easyлесно.
139
336000
2000
Нека да започнем с нещо наистина лесно.
05:53
HopeНадежда for the bestнай-доброто.
140
338000
2000
Да се надяваме на най-доброто.
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Много добре.
05:57
So farдалече so good.
142
342000
2000
До тук добре.
05:59
(LaughterСмях)
143
344000
3000
(Смях)
06:02
Let's try something a little bitмалко harderпо-трудно.
144
347000
3000
Нека да опитаме нещо по-трудно.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Да кажем..
06:07
some mathymathy thing,
146
352000
3000
Нека да направим нещо математическо
06:10
and with luckкъсмет it'llще work out the answerотговор
147
355000
3000
и с малко късмет ще ни даде отговора,
06:13
and try and tell us some interestingинтересен things
148
358000
2000
и ще се опита да каже някои интересни неща,
06:15
things about relatedсроден mathматематика.
149
360000
2000
неща свързани с математиката.
06:17
We could askпитам it something about the realреален worldсвят.
150
362000
3000
Можем да го питаме нещо свързано със света.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
Да кажем - не знам -
06:22
what's the GDPБВП of SpainИспания?
152
367000
3000
Какво е БНП на Испания?
06:25
And it should be ableспособен to tell us that.
153
370000
2000
И трябва да може да ни го каже.
06:27
Now we could computeпресмятам something relatedсроден to this,
154
372000
2000
Сега можем да изчислим нещо което е свързано с това,
06:29
let's say ... the GDPБВП of SpainИспания
155
374000
2000
да кажем БНП на Испания
06:31
dividedразделен by, I don't know,
156
376000
2000
разделено на, не знам,
06:33
the -- hmmmХммм ...
157
378000
2000
хммммммм....
06:35
let's say the revenueприход of MicrosoftMicrosoft.
158
380000
2000
да кажем прихода на Майкрософт.
06:37
(LaughterСмях)
159
382000
2000
(Смях)
06:39
The ideaидея is that we can just typeТип this in,
160
384000
2000
Идеята е, че можем да го запишем вътре,
06:41
this kindмил of questionвъпрос in, howeverвъпреки това we think of it.
161
386000
3000
този вид въпрос, за който си мислим.
06:44
So let's try askingпита a questionвъпрос,
162
389000
2000
Така, нека да се опитаме да зададем въпрос,
06:46
like a healthздраве relatedсроден questionвъпрос.
163
391000
2000
някой свързан със здравето въпрос.
06:48
So let's say we have a labлаборатория findingнамиране that ...
164
393000
3000
Да кажем, че имаме лаборатория и откриваме, че
06:51
you know, we have an LDLLDL levelниво of 140
165
396000
2000
имаме един ЛДЛ ниво от 140
06:53
for a maleмъжки agedна възраст 50.
166
398000
3000
за мъж на 50 години.
06:56
So let's typeТип that in, and now WolframВолфрам AlphaАлфа
167
401000
2000
Записваме го и сега Волфрам Алфа
06:58
will go and use availableна разположение publicобществен healthздраве dataданни
168
403000
2000
ще отиде и използва дадена на разположение здравна информация
07:00
and try and figureфигура out
169
405000
2000
и ще се опита да си представи
07:02
what partчаст of the populationнаселение that correspondsсъответства to and so on.
170
407000
3000
каква част от населението отговаря на това и така нататък.
07:05
Or let's try askingпита about, I don't know,
171
410000
3000
Или нека да попитаме, не знам,
07:08
the InternationalМеждународен SpaceПространство StationСтанция.
172
413000
2000
международната космическа станция.
07:10
And what's happeningслучва here is that
173
415000
2000
Това което се получава тук е, че
07:12
WolframВолфрам AlphaАлфа is not just looking up something;
174
417000
2000
Волфрам Алфа не само търси информацията,
07:14
it's computingизчислителен, in realреален time,
175
419000
3000
но изчислява в реално време,
07:17
where the InternationalМеждународен SpaceПространство StationСтанция is right now at this momentмомент,
176
422000
3000
къде се намира космическата станция сега, в този момент,
07:20
how fastбърз it's going, and so on.
177
425000
3000
колко бързо се движи и така нататък.
07:24
So WolframВолфрам AlphaАлфа knowsзнае about lots and lots of kindsвидове of things.
178
429000
3000
Така че Волфрам Алфа знае безброй много неща.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
Има досега
07:29
prettyкрасива good coverageобхват of everything you mightбиха могли, може find
180
434000
2000
доста обширно познание за всичко, което можете да откриете
07:31
in a standardстандарт referenceпрепратка libraryбиблиотека.
181
436000
3000
в една стандартна библиотека.
07:34
But the goalцел is to go much furtherоще
182
439000
2000
Но целта е да се отиде по-далеч
07:36
and, very broadlyнай-общо, to democratizeдемократизирам
183
441000
3000
и най-вече да се демократизира
07:39
all of this knowledgeзнание,
184
444000
3000
цялото това познание,
07:42
and to try and be an authoritativeавторитетни
185
447000
2000
да се опита и да бъде авторитетен
07:44
sourceизточник in all areasобласти.
186
449000
2000
източник във всички сфери,
07:46
To be ableспособен to computeпресмятам answersотговори to specificспецифичен questionsвъпроси that people have,
187
451000
3000
да е способен да изчислява отговори на специфични въпроси, които хората имат.
07:49
not by searchingтърсене what other people
188
454000
2000
Не да търси какво други хора
07:51
mayможе have writtenписмен down before,
189
456000
2000
са писали преди това,
07:53
but by usingизползвайки builtпостроен in knowledgeзнание
190
458000
2000
а чрез натрупано познание
07:55
to computeпресмятам freshпрясно newнов answersотговори to specificспецифичен questionsвъпроси.
191
460000
3000
да изчисли напълно нови отговори на специфични въпроси.
07:58
Now, of courseкурс, WolframВолфрам AlphaАлфа
192
463000
2000
Сега, разбира се, Волфрам Алфа
08:00
is a monumentallyмонументално hugeогромен, long-termдългосрочен projectпроект
193
465000
2000
е монументално огромен дългосрочен проект
08:02
with lots and lots of challengesпредизвикателства.
194
467000
2000
с много най-различни предизвикателства.
08:04
For a startначало, one has to curateпомощник на енорийски свещеник a zillionбезброй
195
469000
3000
Като начало, човек трябва да активира милиони и милиони
08:07
differentразличен sourcesизточници of factsфакти and dataданни,
196
472000
3000
различни източници на факти и информация,
08:10
and we builtпостроен quiteсъвсем a pipelineтръбопровод of MathematicaMathematica automationавтоматизация
197
475000
3000
и ние изградихме един голям тръбопровод от Математическа автоматизация
08:13
and humanчовек domainдомейн expertsексперти for doing this.
198
478000
3000
и човешки домейн експерти за извършване на това.
08:16
But that's just the beginningначало.
199
481000
2000
Но това е само началото.
08:18
GivenКато се има предвид rawсуров factsфакти or dataданни
200
483000
2000
Като се има предвид суровите факти и данни
08:20
to actuallyвсъщност answerотговор questionsвъпроси,
201
485000
2000
действително да отговорят на въпросите,
08:22
one has to computeпресмятам:
202
487000
2000
човек трябва да изчисли,
08:24
one has to implementизпълнение all those methodsметоди and modelsмодели
203
489000
2000
и трябва да приложи всички тези методи и модели,
08:26
and algorithmsалгоритми and so on
204
491000
2000
и алгоритми и т.н.
08:28
that scienceнаука and other areasобласти have builtпостроен up over the centuriesвекове.
205
493000
3000
които науката и други области са натрупали през вековете.
08:31
Well, even startingстартиране from MathematicaMathematica,
206
496000
3000
Е, дори като се започне от Математика,
08:34
this is still a hugeогромен amountколичество of work.
207
499000
2000
има все още огромно количество работа.
08:36
So farдалече, there are about 8 millionмилион linesлинии
208
501000
2000
До момента има около 8 милиона реда
08:38
of MathematicaMathematica codeкод in WolframВолфрам AlphaАлфа
209
503000
2000
код на Математика във Волфрам Алфа,
08:40
builtпостроен by expertsексперти from manyмного, manyмного differentразличен fieldsполета.
210
505000
3000
изграден от експерти от много, много различни области.
08:43
Well, a crucialрешаващ ideaидея of WolframВолфрам AlphaАлфа
211
508000
3000
Е, ключова идея на Волфрам Алфа
08:46
is that you can just askпитам it questionsвъпроси
212
511000
2000
е, че може просто да се задават въпроси
08:48
usingизползвайки ordinaryобикновен humanчовек languageезик,
213
513000
3000
с думите на обикновения човек,
08:51
whichкойто meansсредства that we'veние имаме got to be ableспособен to take
214
516000
2000
което означава, че ние трябва да бъдем в състояние да вземе
08:53
all those strangeстранен utterancesслова that people typeТип into the inputвход fieldполе
215
518000
3000
всички тези странни изказвания, които хората пишат в полето за въвеждане
08:56
and understandразбирам them.
216
521000
2000
и да ги разберем.
08:58
And I mustтрябва да say that I thought that stepстъпка
217
523000
2000
И аз трябва да кажа, че си мислех, че тази стъпка
09:00
mightбиха могли, може just be plainобикновен impossibleневъзможен.
218
525000
3000
може да бъде само просто невъзможна.
09:04
Two bigголям things happenedсе случи:
219
529000
2000
Две големи неща се случиха.
09:06
First, a bunchкуп of newнов ideasидеи about linguisticsлингвистика
220
531000
3000
Първо, няколко нови идеи за лингвистиката,
09:09
that cameдойде from studyingизучаване the computationalизчислителната universeвселена;
221
534000
3000
които дойдоха от проучване на изчислителната вселена.
09:12
and secondвтори, the realizationреализация that havingкато actualдействителен computableизчислимо knowledgeзнание
222
537000
3000
И второ, разбирането, че наличието на действително изчислими знания
09:15
completelyнапълно changesпромени how one can
223
540000
2000
напълно промени начина, по който човек може да
09:17
setкомплект about understandingразбиране languageезик.
224
542000
3000
започне да разбира един език.
09:20
And, of courseкурс, now
225
545000
2000
И, разбира се, сега
09:22
with WolframВолфрам AlphaАлфа actuallyвсъщност out in the wildдив,
226
547000
2000
с Волфрам Алфа действително в природата,
09:24
we can learnуча from its actualдействителен usageупотреба.
227
549000
2000
можем да научим много за неговото действително използване.
09:26
And, in factфакт, there's been
228
551000
2000
И, всъщност, има
09:28
an interestingинтересен coevolutioncoevolution that's been going on
229
553000
2000
една интересна взаимовръзка
09:30
betweenмежду WolframВолфрам AlphaАлфа
230
555000
2000
между Волфрам Алфа
09:32
and its humanчовек usersпотребители,
231
557000
2000
и потребителите му - хората.
09:34
and it's really encouragingобнадеждаващ.
232
559000
2000
И това е много окуражаващо.
09:36
Right now, if we look at webмрежа queriesзапитвания,
233
561000
2000
Точно сега, ако погледнем заявките по интернет,
09:38
more than 80 percentна сто of them get handledборави successfullyуспешно the first time.
234
563000
3000
повече от 80% от тях се обработват успешно от първия път.
09:41
And if you look at things like the iPhoneiPhone appап,
235
566000
2000
И ако погледнем неща, като програми за iPhone,
09:43
the fractionфракция is considerablyзначително largerпо-голям.
236
568000
2000
процента е значително по-голям.
09:45
So, I'm prettyкрасива pleasedдоволен with it all.
237
570000
2000
Така че, аз съм много доволен от всичко това.
09:47
But, in manyмного waysначини,
238
572000
2000
Но, по много начини,
09:49
we're still at the very beginningначало with WolframВолфрам AlphaАлфа.
239
574000
3000
все още сме в самото начало с Волфрам Алфа.
09:52
I mean, everything is scalingмащабиране up very nicelyдобре
240
577000
2000
Искам да кажа, всичко се развива много добре.
09:54
and we're gettingполучаване на more confidentуверен.
241
579000
2000
Ние сме все по-уверени.
09:56
You can expectочаквам to see WolframВолфрам AlphaАлфа technologyтехнология
242
581000
2000
Можете да очаквате да видите Волфрам Алфа технологията
09:58
showingпоказване up in more and more placesместа,
243
583000
2000
да се появява на все повече и повече места,
10:00
workingработа bothи двете with this kindмил of publicобществен dataданни, like on the websiteуебсайт,
244
585000
3000
да работи с този вид публични данни, както и с интернет страници,
10:03
and with privateчастен knowledgeзнание
245
588000
2000
и с лична информация
10:05
for people and companiesкомпании and so on.
246
590000
3000
за хора, и компании, и така нататък.
10:08
You know, I've realizedосъзнах that WolframВолфрам AlphaАлфа actuallyвсъщност givesдава one
247
593000
3000
Знаеш ли, аз разбрах, че Волфрам Алфа действително дава един
10:11
a wholeцяло newнов kindмил of computingизчислителен
248
596000
2000
нов вид изчисления,
10:13
that one can call knowledge-basedоснована на знанието computingизчислителен,
249
598000
2000
които човек може да нарече изчисления на базата на знанието,
10:15
in whichкойто one'sедин е startingстартиране not just from rawсуров computationизчисление,
250
600000
3000
в които човек започва не само от суровото изчисляване,
10:18
but from a vastобширен amountколичество of built-inвграден knowledgeзнание.
251
603000
3000
но от голямо количество вградени знания.
10:21
And when one does that, one really changesпромени
252
606000
2000
И когато някой направи това, той наистина се променя
10:23
the economicsикономика of deliveringдоставяне computationalизчислителната things,
253
608000
3000
икономиката на предоставяне на изчислителни неща,
10:26
whetherдали it's on the webмрежа or elsewhereдругаде.
254
611000
2000
независимо дали е в интернет или другаде.
10:28
You know, we have a fairlyсравнително interestingинтересен situationситуация right now.
255
613000
3000
Вие знаете, ние имаме доста интересна ситуация в момента.
10:31
On the one handръка, we have MathematicaMathematica,
256
616000
2000
От една страна, ние имаме Математика,
10:33
with its sortвид of preciseточно, formalформален languageезик
257
618000
3000
с подредения си точен, формален език,
10:36
and a hugeогромен networkмрежа
258
621000
2000
и една огромна мрежа
10:38
of carefullyвнимателно designedпроектиран capabilitiesвъзможности
259
623000
2000
на внимателно проектирани възможности,
10:40
ableспособен to get a lot doneСвършен in just a fewмалцина linesлинии.
260
625000
3000
която може да направи много, само с няколко реда.
10:43
Let me showшоу you a coupleдвойка of examplesпримери here.
261
628000
3000
Нека ви покажа няколко примера тук.
10:47
So here'sето a trivialтривиален pieceпарче of MathematicaMathematica programmingпрограмиране.
262
632000
3000
Това е тривиална част от програмирането на Математика.
10:51
Here'sТук е something where we're sortвид of
263
636000
2000
Ето нещо, където ние сме нещо като
10:53
integratingинтегриране a bunchкуп of differentразличен capabilitiesвъзможности here.
264
638000
3000
интегриране на сбор от различни възможности.
10:56
Here we'llдобре just createсъздавам, in this lineлиния,
265
641000
3000
Тук ние просто ще създадем в този ред
10:59
a little userпотребител interfaceинтерфейс that allowsпозволява us to
266
644000
3000
малко потребителски интерфейс, който ни позволява да
11:02
do something funшега there.
267
647000
2000
направим нещо забавно там.
11:05
If you go on, that's a slightlyмалко more complicatedсложен programпрограма
268
650000
2000
Ако продължите нататък, това е малко по-сложна програма,
11:07
that's now doing all sortsвидове of algorithmicалгоритмични things
269
652000
3000
която сега прави най-различни алгоритмични неща
11:10
and creatingсъздаване на userпотребител interfaceинтерфейс and so on.
270
655000
2000
и създава потребителски интерфейс и др.
11:12
But it's something that is very preciseточно stuffматерия.
271
657000
3000
Но това е нещо, което е много точно.
11:15
It's a preciseточно specificationспецификация with a preciseточно formalформален languageезик
272
660000
3000
Това е точно определена спецификация, с точен официален език,
11:18
that causesкаузи MathematicaMathematica to know what to do here.
273
663000
3000
което е причината Математика да знае какво да прави.
11:21
Then on the other handръка, we have WolframВолфрам AlphaАлфа,
274
666000
3000
Е, от друга страна, ние имаме Волфрам Алфа,
11:24
with all the messinessmessiness of the worldсвят
275
669000
2000
с всички видове бъркотия на света,
11:26
and humanчовек languageезик and so on builtпостроен into it.
276
671000
2000
различните езици, и всички неща вградени в него.
11:28
So what happensслучва се when you put these things togetherзаедно?
277
673000
3000
И така, какво се случва, когато съберете тези неща заедно?
11:31
I think it's actuallyвсъщност ratherпо-скоро wonderfulчудесен.
278
676000
2000
Мисля, че това е всъщност, по-скоро е прекрасно.
11:33
With WolframВолфрам AlphaАлфа insideвътре MathematicaMathematica,
279
678000
2000
С Волфрам Алфа вътре в Математика,
11:35
you can, for exampleпример, make preciseточно programsпрограми
280
680000
2000
можете, например, да направите прецизни програми,
11:37
that call on realреален worldсвят dataданни.
281
682000
2000
които изискват реални данни.
11:39
Here'sТук е a realреален simpleпрост exampleпример.
282
684000
2000
Това е наистина прост пример.
11:44
You can alsoсъщо just sortвид of give vagueнеясен inputвход
283
689000
3000
Можете също така да въведете някои неясни данни
11:47
and then try and have WolframВолфрам AlphaАлфа
284
692000
2000
и след това да се опитате и да оставите Волфрам Алфа
11:49
figureфигура out what you're talkingговорим about.
285
694000
2000
да разбере за какво точно говорите.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Нека се опитаме тази тук.
11:53
But actuallyвсъщност I think the mostнай-много excitingвълнуващ thing about this
287
698000
3000
Но всъщност мисля, че най-вълнуващото в това
11:56
is that it really givesдава one the chanceшанс
288
701000
2000
е, че тя наистина дава една възможност
11:58
to democratizeдемократизирам programmingпрограмиране.
289
703000
3000
за демократизиране на програмирането.
12:01
I mean, anyoneнякой will be ableспособен to say what they want in plainобикновен languageезик.
290
706000
3000
Искам да кажа, че всеки ще може да каже това, което иска на разбираем език,
12:04
Then, the ideaидея is that WolframВолфрам AlphaАлфа will be ableспособен to figureфигура out
291
709000
3000
а след това, идеята е, че Волфрам Алфа ще може да разбере
12:07
what preciseточно piecesпарчета of codeкод
292
712000
2000
кои точно части от кода
12:09
can do what they're askingпита for
293
714000
2000
могат да направят това, което искат
12:11
and then showшоу them examplesпримери that will let them pickизбирам what they need
294
716000
3000
и след това да им покаже примери, които ще им позволят да изберат това, от което те се нуждаят,
12:14
to buildпострои up biggerпо-голям and biggerпо-голям, preciseточно programsпрограми.
295
719000
3000
за да създадат по-големи и по-големи, точни програми.
12:17
So, sometimesпонякога, WolframВолфрам AlphaАлфа
296
722000
2000
Така че, понякога, Волфрам Алфа
12:19
will be ableспособен to do the wholeцяло thing immediatelyведнага
297
724000
2000
ще бъде в състояние да свърши цялата работа веднага
12:21
and just give back a wholeцяло bigголям programпрограма that you can then computeпресмятам with.
298
726000
3000
и просто да ви върне цяла голяма програма, с която ще можете да изчислявате.
12:24
Here'sТук е a bigголям websiteуебсайт
299
729000
2000
Така че това е един голям сайт,
12:26
where we'veние имаме been collectingсъбиране lots of educationalобразователен
300
731000
3000
където сме събирали много образователни
12:29
and other demonstrationsдемонстрации about lots of kindsвидове of things.
301
734000
3000
и други демонстрации за много и най-различни неща.
12:32
I'll showшоу you one exampleпример here.
302
737000
3000
Ще ви покажа един пример, може би тук.
12:36
This is just an exampleпример of one of these computableизчислимо documentsдокументи.
303
741000
3000
Това е само един пример с един от тези документи за изчисление.
12:39
This is probablyвероятно a fairlyсравнително smallмалък
304
744000
2000
Това вероятно е една сравнително малка
12:41
pieceпарче of MathematicaMathematica codeкод
305
746000
2000
част от кода Математика,
12:43
that's ableспособен to be runтичам here.
306
748000
2000
който е в състояние да бъде пуснат от тук.
12:47
Okay. Let's zoomмащабиране out again.
307
752000
3000
Добре. Да се намалят отново.
12:50
So, givenдаден our newнов kindмил of scienceнаука,
308
755000
2000
Тъй като това е един нов вид наука,
12:52
is there a generalобщ way to use it to make technologyтехнология?
309
757000
3000
има ли общ начин да се използва, за да се прави технологията?
12:55
So, with physicalфизически materialsматериали,
310
760000
2000
Така че, с физически материали,
12:57
we're used to going around the worldсвят
311
762000
2000
сме свикнали да обикаляме по света
12:59
and discoveringоткриване that particularособен materialsматериали
312
764000
2000
и да откриваме, че конкретните материали,
13:01
are usefulполезен for particularособен
313
766000
2000
са полезни за специфични
13:03
technologicalтехнологически purposesцели.
314
768000
2000
технологични цели и така нататък.
13:05
Well, it turnsзавои out we can do very much the sameедин и същ kindмил of thing
315
770000
2000
Е, оказва се, че можем да направим много подобни неща
13:07
in the computationalизчислителната universeвселена.
316
772000
2000
и в компютърната вселената.
13:09
There's an inexhaustibleнеизчерпаем supplyзахранване of programsпрограми out there.
317
774000
3000
Там има един неизчерпаем източник на програми.
13:12
The challengeпредизвикателство is to see how to
318
777000
2000
Предизвикателството е да се види как да се
13:14
harnessхамут them for humanчовек purposesцели.
319
779000
2000
използват в полза на човека.
13:16
Something like RuleПравило 30, for exampleпример,
320
781000
2000
Нещо като член 30, например,
13:18
turnsзавои out to be a really good randomnessслучайност generatorгенератор.
321
783000
2000
оказва се, че е наистина добър генератор на случайност.
13:20
Other simpleпрост programsпрограми are good modelsмодели
322
785000
2000
Други просто програми са добри модели
13:22
for processesпроцеси in the naturalестествен or socialсоциален worldсвят.
323
787000
3000
за процесите в природата или социалния свят.
13:25
And, for exampleпример, WolframВолфрам AlphaАлфа and MathematicaMathematica
324
790000
2000
И, например, Волфрам Алфа и Математика
13:27
are actuallyвсъщност now fullпълен of algorithmsалгоритми
325
792000
2000
всъщност сега са пълни с алгоритми,
13:29
that we discoveredоткрит by searchingтърсене the computationalизчислителната universeвселена.
326
794000
3000
които сме открили чрез търсене на компютърната вселена.
13:33
And, for exampleпример, this -- if we go back here --
327
798000
3000
И, например, този - ние се върнахме тук -
13:37
this has becomeда стане surprisinglyучудващо popularпопулярен
328
802000
2000
Това е станало изненадващо популярно
13:39
amongсред composersкомпозитори
329
804000
2000
сред композиторите.
13:41
findingнамиране musicalмузикален formsформи by searchingтърсене the computationalизчислителната universeвселена.
330
806000
3000
Намиране на музикални форми чрез търсене в компютърната вселена.
13:45
In a senseсмисъл, we can use the computationalизчислителната universeвселена
331
810000
2000
В известен смисъл, ние можем да използваме компютърната вселена,
13:47
to get massмаса customizedперсонализирано creativityтворчество.
332
812000
3000
за да получим голямо количество персонализирано творчество.
13:50
I'm hopingнадявайки се we can, for exampleпример,
333
815000
2000
Аз се надявам, че можем. Например,
13:52
use that even to get WolframВолфрам AlphaАлфа
334
817000
2000
да използваме, че дори да използваме Волфрам Алфа
13:54
to routinelyрутинно do inventionизобретение and discoveryоткритие on the flyлетя,
335
819000
3000
за на пръв поглед рутинно да прави изобретения и открития в движение
13:57
and to find all sortsвидове of wonderfulчудесен stuffматерия
336
822000
2000
и да се намерят всякакви прекрасни неща,
13:59
that no engineerинженер
337
824000
2000
които нито инженер
14:01
and no processпроцес of incrementalчастичното evolutionеволюция would ever come up with.
338
826000
3000
нито процес на единичните развитието някога ще постигне.
14:05
Well, so, that leadsпроводници to kindмил of an ultimateкраен questionвъпрос:
339
830000
3000
Е, това е така, което води до нещо като един последен въпрос.
14:08
Could it be that someplaceнякъде out there in the computationalизчислителната universeвселена
340
833000
3000
Възможно ли е някъде там в компютърната вселена
14:11
we mightбиха могли, може find our physicalфизически universeвселена?
341
836000
3000
да можем да намерим физическа вселена?
14:14
PerhapsМоже би there's even some quiteсъвсем simpleпрост ruleправило,
342
839000
2000
Може би има още по-просто правило,
14:16
some simpleпрост programпрограма for our universeвселена.
343
841000
3000
някоя проста програма за нашата вселена.
14:19
Well, the historyистория of physicsфизика would have us believe
344
844000
2000
Е, историята на физиката ни кара да вярваме,
14:21
that the ruleправило for the universeвселена mustтрябва да be prettyкрасива complicatedсложен.
345
846000
3000
че правилото на вселената трябва да е доста сложно.
14:24
But in the computationalизчислителната universeвселена,
346
849000
2000
Но в компютърната вселена
14:26
we'veние имаме now seenвидян how rulesправилник that are incrediblyневероятно simpleпрост
347
851000
3000
ние видяхме как правила, които са изключително прости,
14:29
can produceпродукция incrediblyневероятно richбогат and complexкомплекс behaviorповедение.
348
854000
3000
могат да доведат до изключително богато и сложно поведение.
14:32
So could that be what's going on with our wholeцяло universeвселена?
349
857000
3000
Възможно ли е това да е, което се случва с цялата вселена?
14:36
If the rulesправилник for the universeвселена are simpleпрост,
350
861000
2000
Ако правилата за вселената са прости,
14:38
it's kindмил of inevitableнеизбежен that they have to be
351
863000
2000
това е нещо неизбежно, че те трябва да бъдат
14:40
very abstractабстрактен and very lowниско levelниво;
352
865000
2000
много абстрактни и на много ниско ниво,
14:42
operatingексплоатационен, for exampleпример, farдалече belowПо-долу
353
867000
2000
опериращи, например, много по-ниско
14:44
the levelниво of spaceпространство or time,
354
869000
2000
от нивото на времето или пространството,
14:46
whichкойто makesправи it hardтвърд to representпредставляват things.
355
871000
2000
като така е много трудно да се представят нещата.
14:48
But in at leastнай-малко a largeголям classклас of casesслучаи,
356
873000
2000
Но поне в една голяма част,
14:50
one can think of the universeвселена as beingсъщество
357
875000
2000
може да се мисли за вселената като
14:52
like some kindмил of networkмрежа,
358
877000
2000
за някаква мрежа,
14:54
whichкойто, when it getsполучава bigголям enoughдостатъчно,
359
879000
2000
която, когато стане достатъчно голяма,
14:56
behavesсе държи like continuousнепрекъснат spaceпространство
360
881000
2000
се държи като непрекъснато пространство,
14:58
in much the sameедин и същ way as havingкато lots of moleculesмолекули
361
883000
2000
по същия начин, по който множество молекули
15:00
can behaveдържа се like a continuousнепрекъснат fluidтечност.
362
885000
2000
могат да се държат като една непрекъсната течност.
15:02
Well, then the universeвселена has to evolveсе развива by applyingприлагане
363
887000
3000
Е, тогава вселената трябва да се развива чрез прилагане на
15:05
little rulesправилник that progressivelyпрогресивно updateактуализация this networkмрежа.
364
890000
3000
малко правила, които постепенно обновяване на тази мрежа.
15:08
And eachвсеки possibleвъзможен ruleправило, in a senseсмисъл,
365
893000
2000
И всяко възможно правило, в известен смисъл,
15:10
correspondsсъответства to a candidateкандидат universeвселена.
366
895000
2000
съответства на една кандидат-вселена.
15:12
ActuallyВсъщност, I haven'tима не shownпосочен these before,
367
897000
3000
Всъщност, аз не съм показвал тези преди,
15:16
but here are a fewмалцина of the candidateкандидат universesвселени
368
901000
3000
но ето някои от кандидат-вселените,
15:19
that I've lookedпогледнах at.
369
904000
2000
които съм разглеждал.
15:21
Some of these are hopelessбезнадежден universesвселени,
370
906000
2000
Някои от тях са безнадеждни вселени,
15:23
completelyнапълно sterileстерилен,
371
908000
2000
напълно стерилни,
15:25
with other kindsвидове of pathologiesпатологии like no notionпонятие of spaceпространство,
372
910000
2000
с други видове патологии, като липса на движение в пространството,
15:27
no notionпонятие of time, no matterвъпрос,
373
912000
3000
без движение на времето, на материята,
15:30
other problemsпроблеми like that.
374
915000
2000
и други проблеми като този.
15:32
But the excitingвълнуващ thing that I've foundнамерено in the last fewмалцина yearsгодини
375
917000
3000
Но вълнуващо нещо, което открихме, през последните няколко години
15:35
is that you actuallyвсъщност don't have to go very farдалече
376
920000
2000
е, че всъщност не е нужно да отидете много далеч
15:37
in the computationalизчислителната universeвселена
377
922000
2000
в компютърната Вселена
15:39
before you startначало findingнамиране candidateкандидат universesвселени
378
924000
2000
преди да започнете намиране на кандидат-вселени,
15:41
that aren'tне са obviouslyочевидно not our universeвселена.
379
926000
3000
които очевидно не са нашата вселена.
15:44
Here'sТук е the problemпроблем:
380
929000
2000
Тук е проблемът:
15:46
Any seriousсериозно candidateкандидат for our universeвселена
381
931000
3000
Всеки сериозен кандидат за нашата вселена,
15:49
is inevitablyнеизбежно fullпълен of computationalизчислителната irreducibilityirreducibility.
382
934000
3000
е неизбежно пълен с изчислителна невъзможност,
15:52
WhichКоито meansсредства that it is irreduciblyirreducibly difficultтруден
383
937000
3000
което означава, че е невъзможно трудно,
15:55
to find out how it will really behaveдържа се,
384
940000
2000
за да разберете как тя наистина ще се държи,
15:57
and whetherдали it matchesмачове our physicalфизически universeвселена.
385
942000
3000
и дали ще съвпадне с нашата физическа вселена.
16:01
A fewмалцина yearsгодини agoпреди, I was prettyкрасива excitedвъзбуден to discoverоткривам
386
946000
3000
Преди няколко години, бях доста развълнуван от откритието,
16:04
that there are candidateкандидат universesвселени with incrediblyневероятно simpleпрост rulesправилник
387
949000
3000
че има кандидат-вселени с невероятно прости правила,
16:07
that successfullyуспешно reproduceвъзпроизвеждат specialспециален relativityтеория на относителността,
388
952000
2000
които успешно възпроизвеждат специалната теория на относителността
16:09
and even generalобщ relativityтеория на относителността and gravitationгравитацията,
389
954000
3000
и дори общата теория на относителността, и гравитацията
16:12
and at leastнай-малко give hintsсъвети of quantumквант mechanicsмеханика.
390
957000
3000
и най-малко намекват за квантовата механика.
16:15
So, will we find the wholeцяло of physicsфизика?
391
960000
2000
Така че, ще открием ли цялата физика?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Аз не знам със сигурност.
16:19
but I think at this pointточка it's sortвид of
393
964000
2000
Но мисля, че в този момент това е нещо
16:21
almostпочти embarrassingнеудобно not to at leastнай-малко try.
394
966000
2000
почти срамно поне да не опитаме.
16:23
Not an easyлесно projectпроект.
395
968000
2000
Не е лесен проект.
16:25
One'sНечии got to buildпострои a lot of technologyтехнология.
396
970000
2000
Трябва да изградим много технологии.
16:27
One'sНечии got to buildпострои a structureструктура that's probablyвероятно
397
972000
2000
Трябва да се изгради структура, която е може би
16:29
at leastнай-малко as deepДълбок as existingсъществуващ physicsфизика.
398
974000
2000
най-малко толкова дълбока, като съществуващата физика.
16:31
And I'm not sure what the bestнай-доброто way to organizeорганизирам the wholeцяло thing is.
399
976000
3000
Не съм сигурен кой е най-добрият начин да се организира цялата работа.
16:34
BuildИзграждане a teamекип, openотворен it up, offerоферта prizesнагради and so on.
400
979000
3000
Изграждане на екип, отваряне на проекта, предлагане на награди и така нататък.
16:37
But I'll tell you, here todayднес,
401
982000
2000
Но аз ще ви кажа днес,
16:39
that I'm committedангажиран to seeingвиждане this projectпроект doneСвършен,
402
984000
2000
че съм ангажиран този проект да стане реалност,
16:41
to see if, withinв рамките на this decadeдесетилетие,
403
986000
3000
за да видим дали в рамките на това десетилетие,
16:44
we can finallyнакрая holdдържа in our handsръце
404
989000
2000
най-накрая можем да държим в ръцете си
16:46
the ruleправило for our universeвселена
405
991000
2000
правилото за нашата вселена
16:48
and know where our universeвселена liesлъжи
406
993000
2000
и да знаем къде се намира нашата вселена
16:50
in the spaceпространство of all possibleвъзможен universesвселени ...
407
995000
2000
в пространството на всички възможни вселени -
16:52
and be ableспособен to typeТип into WolframВолфрам AlphaАлфа, "the theoryтеория of the universeвселена,"
408
997000
3000
и да може да въведем в полето на Волфрам Алфа "теорията на Вселената"
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
и той да ни каже.
16:57
(LaughterСмях)
410
1002000
2000
(Смях)
17:00
So I've been workingработа on the ideaидея of computationизчисление
411
1005000
2000
Работя над идеята за изчисляването
17:02
now for more than 30 yearsгодини,
412
1007000
2000
вече повече от 30 години,
17:04
buildingсграда toolsинструменти and methodsметоди and turningобръщане intellectualинтелектуален ideasидеи
413
1009000
3000
изграждайки инструменти и методи и включвайки един вид интелектуални идеи
17:07
into millionsмилиони of linesлинии of codeкод
414
1012000
2000
в милиони редове на кода,
17:09
and gristмливо for serverсървър farmsферми and so on.
415
1014000
2000
и носейки полза за огромно количество сървъри и др.
17:11
With everyвсеки passingпреминаване yearгодина,
416
1016000
2000
С всяка изминала година,
17:13
I realizeосъзнавам how much more powerfulмощен
417
1018000
2000
осъзнавам колко по-мощна е
17:15
the ideaидея of computationизчисление really is.
418
1020000
2000
в действителност идеята за изчисления.
17:17
It's takenвзета us a long way alreadyвече,
419
1022000
2000
Това вече ни движи много напред,
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
но има още толкова много по-напред.
17:21
From the foundationsфондации of scienceнаука
421
1026000
2000
От основите на науката
17:23
to the limitsлимити of technologyтехнология
422
1028000
2000
до границите на технологията,
17:25
to the very definitionдефиниция of the humanчовек conditionсъстояние,
423
1030000
2000
до самото определение на човешкото състояние,
17:27
I think computationизчисление is destinedотреден to be
424
1032000
2000
мисля, че изчислението е предвидено да бъде
17:29
the definingдефиниране ideaидея of our futureбъдеще.
425
1034000
2000
определяща идея за нашето бъдеще.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Благодаря ви.
17:33
(ApplauseАплодисменти)
427
1038000
14000
(Ръкопляскания)
17:47
ChrisКрис AndersonАндерсън: That was astonishingудивителен.
428
1052000
2000
Крис Андерсън: Това беше изумително.
17:49
StayПрестой here. I've got a questionвъпрос.
429
1054000
2000
Остани тук. Имам един въпрос.
17:51
(ApplauseАплодисменти)
430
1056000
4000
(Ръкопляскания)
17:57
So, that was, fairсправедлив to say, an astonishingудивителен talk.
431
1062000
3000
Това беше, честно да кажа, изумителна лекция.
18:01
Are you ableспособен to say in a sentenceизречение or two
432
1066000
3000
Може ли да кажете в едно или две изречения
18:04
how this typeТип of thinkingмислене
433
1069000
3000
как този тип мислене
18:07
could integrateинтегрират at some pointточка
434
1072000
2000
би могъл да се интегрира в даден момент
18:09
to things like stringниз theoryтеория or the kindмил of things that people think of
435
1074000
2000
за неща като струнната теория или вида на неща, за които хората мислят
18:11
as the fundamentalосновен explanationsобяснения of the universeвселена?
436
1076000
3000
като основните обяснения за вселената?
18:14
StephenСтивън WolframВолфрам: Well, the partsчасти of physicsфизика
437
1079000
2000
Стивън Волфрам: Ами, частите на физиката,
18:16
that we kindмил of know to be trueвярно,
438
1081000
2000
които си мислим, че знаем, че са истина,
18:18
things like the standardстандарт modelмодел of physicsфизика:
439
1083000
2000
неща, като на стандартния модел на физиката.
18:20
what I'm tryingопитвайки to do better reproduceвъзпроизвеждат the standardстандарт modelмодел of physicsфизика
440
1085000
3000
Това, което се опитвам да направя, по-добре възпроизвежда стандартния модел на физиката
18:23
or it's simplyпросто wrongпогрешно.
441
1088000
2000
или това е просто погрешно.
18:25
The things that people have triedопитах to do in the last 25 yearsгодини or so
442
1090000
2000
Нещата, които хората са се опитвали да направят в последните 25 години
18:27
with stringниз theoryтеория and so on
443
1092000
2000
с теорията на струните и т.н.
18:29
have been an interestingинтересен explorationпроучване
444
1094000
2000
са интересно проучване,
18:31
that has triedопитах to get back to the standardстандарт modelмодел,
445
1096000
3000
което се е опитало да се върне обратно към стандартния модел,
18:34
but hasn'tне е quiteсъвсем gottenнамерила there.
446
1099000
2000
но не е съвсем там.
18:36
My guessпредполагам is that some great simplificationsоблекченията of what I'm doing
447
1101000
3000
Моето предположение е, че някои големи опростявания на това, което правя
18:39
mayможе actuallyвсъщност have considerableзначителни resonanceрезонанс
448
1104000
3000
могат в действителност да имат значителен резонанс
18:42
with what's been doneСвършен in stringниз theoryтеория,
449
1107000
2000
с това, което е било направено в струнната теория,
18:44
but that's a complicatedсложен mathматематика thing
450
1109000
3000
но това е едно сложно математическо нещо,
18:47
that I don't yetоще know how it's going to work out.
451
1112000
3000
което аз все още не знам как точно ще се получи.
18:50
CACA: BenoitБеноа MandelbrotМанделброт is in the audienceпублика.
452
1115000
2000
CA: Беноа Манделброт е сред публиката.
18:52
He alsoсъщо has shownпосочен how complexityсложност
453
1117000
2000
Той посочи също как сложността
18:54
can ariseвъзникне out of a simpleпрост startначало.
454
1119000
2000
може да възникне от едно просто начало.
18:56
Does your work relateотнасят to his?
455
1121000
2000
Вашата работа свързана ли е с неговата?
18:58
SWSW: I think so.
456
1123000
2000
SW: Аз мисля така.
19:00
I viewизглед BenoitБеноа Mandelbrot'sНа Манделброт work
457
1125000
2000
Аз виждам работата на Беноа Манделброт
19:02
as one of the foundingосноваване contributionsвноски
458
1127000
3000
като вид основополагащо съдействие
19:05
to this kindмил of area■ площ.
459
1130000
3000
към този вид област.
19:08
BenoitБеноа has been particularlyособено interestedзаинтересован
460
1133000
2000
Беноа е особено заинтересован
19:10
in nestedвложени patternsмодели, in fractalsфрактали and so on,
461
1135000
2000
във вложени модели, във фрактали и т.н.,
19:12
where the structureструктура is something
462
1137000
2000
при които структурата е нещо
19:14
that's kindмил of tree-likeдървовидна,
463
1139000
2000
като дърво,
19:16
and where there's sortвид of a bigголям branchклон that makesправи little branchesклонове
464
1141000
2000
и когато има нещо като голям клон, който прави малки клонове,
19:18
and even smallerпо-малък branchesклонове and so on.
465
1143000
3000
и дори по-малки клони и др.
19:21
That's one of the waysначини
466
1146000
2000
Това е един от начините
19:23
that you get towardsкъм trueвярно complexityсложност.
467
1148000
3000
да тръгнете към истинската сложност.
19:26
I think things like the RuleПравило 30 cellularклетъчен automatonавтомат
468
1151000
3000
Мисля, че нещата като правило 30 и клетъчен автомат
19:29
get us to a differentразличен levelниво.
469
1154000
2000
ни довеждат на друго равнище.
19:31
In factфакт, in a very preciseточно way, they get us to a differentразличен levelниво
470
1156000
3000
Всъщност, по един много точен начин те ни качват до различно ниво
19:34
because they seemИзглежда to be things that are
471
1159000
2000
защото те изглеждат да са неща,
19:37
capableспособен of complexityсложност
472
1162000
3000
способни на сложност,
19:40
that's sortвид of as great as complexityсложност can ever get ...
473
1165000
3000
толкова голяма, колкото някога може да има...
19:44
I could go on about this at great lengthдължина, but I won'tняма да. (LaughterСмях) (ApplauseАплодисменти)
474
1169000
3000
Мога да продължа да говоря за това още много дълго, но няма.
19:47
CACA: StephenСтивън WolframВолфрам, thank you.
475
1172000
2000
CA: Стивън Волфрам, благодаря ви.
19:49
(ApplauseАплодисменти)
476
1174000
2000
(Ръкопляскания)
Translated by MaYoMo com
Reviewed by Kaloyana Milinova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.

Why you should listen

Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.

In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.

Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.

Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.

Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.

More profile about the speaker
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com