ABOUT THE SPEAKER
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?"

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.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Eine neue Gleichung für Intelligenz

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Gibt es eine Gleichung für Intelligenz? Ja: F = T ∇ Sτ. In einem faszinierenden und informativen Vortrag erklärt der Physiker und Informatiker Alex Wissner-Gross, was genau das bedeuten soll (Aufgenommen bei TEDxBeaconStreet).
- 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

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00:12
IntelligenceIntelligenz -- what is it?
0
899
3667
Intelligenz -- Was ist das?
00:16
If we take a look back at the historyGeschichte
1
4566
2291
Wenn wir uns ansehen, wie Intelligenz
00:18
of how intelligenceIntelligenz has been viewedangesehen,
2
6857
2624
geschichtlich interpretiert wurde,
00:21
one seminalzukunftsträchtige exampleBeispiel has been
3
9481
3618
dann war das berühmte Zitat
00:25
EdsgerEdsger Dijkstra'sDijkstra famousberühmt quoteZitat that
4
13099
3477
von Edsger Dijkstra ein Durchbruch:
00:28
"the questionFrage of whetherob a machineMaschine can think
5
16576
3111
"Die Frage, ob eine Maschine denken kann,
00:31
is about as interestinginteressant
6
19687
1310
ist ungefähr so interessant
00:32
as the questionFrage of whetherob a submarineU-Boot
7
20997
2971
wie die Frage, ob ein U-Boot
00:35
can swimschwimmen."
8
23968
1790
schwimmen kann."
00:37
Now, EdsgerEdsger DijkstraDijkstra, when he wroteschrieb this,
9
25758
3844
Als Edsger Dijkstra dies geschrieben hat,
00:41
intendedbeabsichtigt it as a criticismKritik
10
29602
2054
wollte er die frühen Pioniere
00:43
of the earlyfrüh pioneersPioniere of computerComputer scienceWissenschaft,
11
31656
3000
der Informatik kritisieren,
00:46
like AlanAlan TuringTuring.
12
34656
1747
wie zum Beispiel Alan Turing.
00:48
HoweverJedoch, if you take a look back
13
36403
2499
Wenn wir aber zurückschauen
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
und darüber nachdenken,
00:52
the mostdie meisten empoweringBefähigung innovationsInnovationen
15
40867
1996
welche bahnbrechenden Erfindungen
00:54
that enabledaktiviert us to buildbauen
16
42863
1879
uns am meisten dazu befähigt haben,
00:56
artificialkünstlich machinesMaschinen that swimschwimmen
17
44742
2234
schwimmende Maschinen
00:58
and artificialkünstlich machinesMaschinen that [flyFliege],
18
46976
2573
und denkende [fliegende] Maschinen
zu bauen,
01:01
you find that it was only throughdurch understandingVerstehen
19
49549
3547
sehen wir, dass uns nur das Verständnis
01:05
the underlyingzugrunde liegenden physicalphysisch mechanismsMechanismen
20
53096
2608
des physikalischen Mechanismus
01:07
of swimmingSchwimmen and flightFlug
21
55704
2779
des Schwimmens und Fliegens
01:10
that we were ablefähig to buildbauen these machinesMaschinen.
22
58483
3172
dazu befähigt hat,
diese Maschinen zu bauen.
01:13
And so, severalmehrere yearsJahre agovor,
23
61655
2256
Deshalb habe ich vor einigen Jahren
01:15
I undertookübernahm a programProgramm to try to understandverstehen
24
63911
3249
den Versuch gestartet,
01:19
the fundamentalgrundlegend physicalphysisch mechanismsMechanismen
25
67160
2634
den fundamentalen physikalischen
Mechanismus
01:21
underlyingzugrunde liegenden intelligenceIntelligenz.
26
69794
2768
der Intelligenz zu verstehen.
01:24
Let's take a stepSchritt back.
27
72562
1860
Gehen wir einen Schritt zurück
01:26
Let's first beginStart with a thought experimentExperiment.
28
74422
3149
und beginnen mit einem Gedankenexperiment.
01:29
PretendSo tun, als that you're an alienAusländer raceRennen
29
77571
2854
Stellen wir uns vor,
wir wären Außerirdische,
01:32
that doesn't know anything about EarthErde biologyBiologie
30
80425
3041
die nichts über irdische Biologie,
01:35
or EarthErde neuroscienceNeurowissenschaften or EarthErde intelligenceIntelligenz,
31
83466
3116
Neurowissenschaften oder Intelligenz wissen,
01:38
but you have amazingtolle telescopesTeleskope
32
86582
2192
aber fantastische Teleskope haben,
01:40
and you're ablefähig to watch the EarthErde,
33
88774
2362
mit denen wir die Erde beobachten können,
01:43
and you have amazinglyerstaunlich long livesLeben,
34
91136
2332
und ein erstaunlich langes Leben haben,
01:45
so you're ablefähig to watch the EarthErde
35
93468
1499
sodass wir die Erde über Millionen,
01:46
over millionsMillionen, even billionsMilliarden of yearsJahre.
36
94967
3442
sogar Milliarden von Jahren
beobachten können.
01:50
And you observebeobachten a really strangekomisch effectbewirken.
37
98409
3015
Da sehen wir einen sehr seltsamen Effekt,
01:53
You observebeobachten that, over the courseKurs of the millenniaJahrtausende,
38
101424
4312
nämlich dass die Erde
über die Jahrtausende hinweg,
01:57
EarthErde is continuallyständig bombardedbombardiert with asteroidsAsteroiden
39
105736
4285
kontinuierlich von Asteroiden
bombardiert wird
02:02
up untilbis a pointPunkt,
40
110021
2087
bis zu einem Punkt,
02:04
and that at some pointPunkt,
41
112108
1531
und dass an dem Punkt,
02:05
correspondingdazugehörigen roughlygrob to our yearJahr, 2000 ADN. CHR.,
42
113639
4192
ungefähr im Jahr 2000 n. Chr.,
02:09
asteroidsAsteroiden that are on
43
117831
1716
Asteroiden, die sich auf
02:11
a collisionKollision courseKurs with the EarthErde
44
119547
1931
Kollisionskurs mit der Erde befinden,
02:13
that otherwiseAndernfalls would have collidedkollidierte
45
121478
1975
die sonst kollidiert wären,
02:15
mysteriouslyauf mysteriöse Weise get deflectedabgelenkt
46
123453
2415
mysteriöserweise abgelenkt werden
02:17
or they detonatedetonieren before they can hitschlagen the EarthErde.
47
125868
3072
oder explodieren, bevor sie die Erde treffen.
02:20
Now of courseKurs, as earthlingsErdlinge,
48
128940
2083
Als Erdbewohner kennen wir natürlich
02:23
we know the reasonGrund would be
49
131023
1544
den eigentlichen Grund dafür, nämlich
02:24
that we're tryingversuchen to savesparen ourselvesuns selbst.
50
132567
1756
dass wir uns selbst zu retten versuchen.
02:26
We're tryingversuchen to preventverhindern an impactEinfluss.
51
134323
3080
Wir versuchen einen Einschlag zu vermeiden.
02:29
But if you're an alienAusländer raceRennen
52
137403
1711
Aber wenn man ein Außerirdischer wäre,
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
der von all dem nichts weiß,
02:32
doesn't have any conceptKonzept of EarthErde intelligenceIntelligenz,
54
140260
2514
der keine Ahnung von
irdischer Intelligenz hat,
02:34
you'ddu würdest be forcedgezwungen to put togetherzusammen
55
142774
1728
wäre man gezwungen,
02:36
a physicalphysisch theoryTheorie that explainserklärt how,
56
144502
2918
eine physikalische Theorie aufzustellen,
02:39
up untilbis a certainsicher pointPunkt in time,
57
147420
2538
warum Asteroiden, die bis zu
einem bestimmten Zeitpunkt
02:41
asteroidsAsteroiden that would demolishzerstören the surfaceOberfläche of a planetPlanet
58
149958
4449
die Oberfläche des Planeten
zerstört haben,
02:46
mysteriouslyauf mysteriöse Weise stop doing that.
59
154407
3231
dies mysteriöserweise nicht mehr tun.
02:49
And so I claimAnspruch that this is the samegleich questionFrage
60
157638
4204
Ich behaupte, dass das
die gleiche Frage ist,
02:53
as understandingVerstehen the physicalphysisch natureNatur of intelligenceIntelligenz.
61
161842
3998
wie die Frage nach
der physikalischen Natur der Intelligenz.
02:57
So in this programProgramm that I
undertookübernahm severalmehrere yearsJahre agovor,
62
165840
3882
Deshalb habe ich mir in dem Versuch,
den ich vor einigen Jahren gestartet habe,
03:01
I lookedsah at a varietyVielfalt of differentanders threadsThreads
63
169722
2765
viele unterschiedliche Themen angesehen,
03:04
acrossüber scienceWissenschaft, acrossüber a varietyVielfalt of disciplinesDisziplinen,
64
172487
3162
aus verschiedenen
wissenschaftlichen Bereichen,
03:07
that were pointingHinweis, I think,
65
175649
1892
die, denke ich, alle auf einen einzigen,
03:09
towardsin Richtung a singleSingle, underlyingzugrunde liegenden mechanismMechanismus
66
177541
2548
der Intelligenz zugrundeliegenden
03:12
for intelligenceIntelligenz.
67
180089
1581
Mechanismus hindeuten.
03:13
In cosmologyKosmologie, for exampleBeispiel,
68
181670
2546
In der Kosmologie, zum Beispiel,
03:16
there have been a varietyVielfalt of
differentanders threadsThreads of evidenceBeweise
69
184216
2747
gab es mehrere verschiedene Beweisketten,
03:18
that our universeUniversum appearserscheint to be finelyfein tunedabgestimmt
70
186963
3407
dass unser Universum genau
auf die Entwicklung
03:22
for the developmentEntwicklung of intelligenceIntelligenz,
71
190370
2153
von Intelligenz abgestimmt
zu sein scheint,
03:24
and, in particularinsbesondere, for the developmentEntwicklung
72
192523
2389
und, noch genauer, für die Entwicklung
03:26
of universalUniversal- statesZustände
73
194912
1886
von universellen Zuständen,
03:28
that maximizezu maximieren the diversityVielfalt of possiblemöglich futuresFutures.
74
196798
4098
die die Vielfalt möglicher Zukünfte
maximieren.
03:32
In gameSpiel playspielen, for exampleBeispiel, in Go --
75
200896
2344
Beim Spielen, zum Beispiel, bei Go --
03:35
everyonejeder rememberserinnert sich in 1997
76
203240
3025
alle erinnern sich noch an das Jahr 1997,
03:38
when IBM'sIBMs DeepTief BlueBlau beatschlagen
GarryGarry KasparovKasparov at chessSchach --
77
206265
3951
als der Deep Blue von IBM
Garry Kasparov im Schach schlug --
03:42
fewerweniger people are awarebewusst
78
210216
1523
weniger Menschen sind sich bewusst,
03:43
that in the pastVergangenheit 10 yearsJahre or so,
79
211739
2018
dass etwa in den letzten 10 Jahren
03:45
the gameSpiel of Go,
80
213757
1198
das Spiel Go,
03:46
arguablywohl a much more challengingherausfordernd gameSpiel
81
214955
1956
mutmaßlich ein
viel anspruchsvolleres Spiel,
03:48
because it has a much higherhöher branchingVerzweigung factorFaktor,
82
216911
2425
da es einen viel höheren
Verzweigungsfaktor hat,
03:51
has alsoebenfalls startedhat angefangen to succumbzu erliegen
83
219336
1702
immer öfter auch
03:53
to computerComputer gameSpiel playersSpieler
84
221038
1865
von Computern gewonnen wird,
03:54
for the samegleich reasonGrund:
85
222903
1573
und zwar aus dem gleichen Grund:
03:56
the bestBeste techniquesTechniken right now
for computersComputer playingspielen Go
86
224476
2800
die momentan besten Techniken
für Computer, Go zu spielen,
03:59
are techniquesTechniken that try to maximizezu maximieren futureZukunft optionsOptionen
87
227276
3696
sind Techniken, die zukünftige Optionen
während des Spiels
04:02
duringwährend gameSpiel playspielen.
88
230972
2014
zu maximieren versuchen.
04:04
FinallySchließlich, in roboticRoboter motionBewegung planningPlanung,
89
232986
3581
Bei der Planung von Roboterbewegung
04:08
there have been a varietyVielfalt of recentkürzlich techniquesTechniken
90
236567
2182
gibt es eine Reihe neuer Techniken,
04:10
that have triedversucht to take advantageVorteil
91
238749
1902
die versuchen auszunutzen,
04:12
of abilitiesFähigkeiten of robotsRoboter to maximizezu maximieren
92
240651
3146
dass Roboter zukünftige Handlungsfreiheit
04:15
futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion
93
243797
1506
maximieren können,
04:17
in orderAuftrag to accomplisherreichen complexKomplex tasksAufgaben.
94
245303
3097
um komplexe Aufgaben zu erfüllen.
04:20
And so, takingunter all of these differentanders threadsThreads
95
248400
2355
Also mit dem gesammelten Wissen
04:22
and puttingPutten them togetherzusammen,
96
250755
1622
aus all diesen verschiedenen Bereichen
04:24
I askedaufgefordert, startingbeginnend severalmehrere yearsJahre agovor,
97
252377
2640
habe ich mich vor einigen Jahren gefragt,
04:27
is there an underlyingzugrunde liegenden mechanismMechanismus for intelligenceIntelligenz
98
255017
2850
ob es einen der Intelligenz
zugrundeliegenden Mechanismus gibt,
04:29
that we can factorFaktor out
99
257867
1673
den wir aus all diesen Gedankensträngen
04:31
of all of these differentanders threadsThreads?
100
259540
1774
herausfiltern können?
04:33
Is there a singleSingle equationGleichung for intelligenceIntelligenz?
101
261314
4593
Gibt es eine einzelne Gleichung
für Intelligenz?
04:37
And the answerAntworten, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
Und die Antwort, glaube ich, ist ja.
["F = T ∇ Sτ"].
04:41
What you're seeingSehen is probablywahrscheinlich
103
269278
1913
Was Sie gerade sehen, ist wahrscheinlich
04:43
the closestam nächsten equivalentÄquivalent to an E = mcMC²
104
271191
3294
die beste Entsprechung zu E = mc²
04:46
for intelligenceIntelligenz that I've seengesehen.
105
274485
2830
für Intelligenz, die ich gesehen habe.
04:49
So what you're seeingSehen here
106
277315
1702
Was Sie hier sehen,
04:51
is a statementErklärung of correspondenceKorrespondenz
107
279017
2669
ist eine Aussage der Übereinstimmung,
04:53
that intelligenceIntelligenz is a forceKraft, F,
108
281686
4435
dass Intelligenz eine Kraft ist (F),
04:58
that actshandelt so as to maximizezu maximieren futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion.
109
286121
4650
die so wirkt, dass die zukünftige
Handlungsfreiheit maximiert wird.
05:02
It actshandelt to maximizezu maximieren futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion,
110
290771
2375
Sie wirkt so, dass die zukünftige
Handlungsfreiheit maximiert wird,
05:05
or keep optionsOptionen openöffnen,
111
293146
1628
oder hält Optionen offen,
05:06
with some strengthStärke T,
112
294774
2225
mit einer Stärke (T),
05:08
with the diversityVielfalt of possiblemöglich accessiblezugänglich futuresFutures, S,
113
296999
4777
mit der Vielfältigkeit möglicher
erreichbarer Zukünfte (S),
05:13
up to some futureZukunft time horizonHorizont, tauTau.
114
301776
2550
bis zu einem zukünftigen Zeithorizont (tau).
05:16
In shortkurz, intelligenceIntelligenz doesn't like to get trappedgefangen.
115
304326
3209
Kurz gesagt, Intelligenz mag es nicht,
in eine Falle zu tappen.
05:19
IntelligenceIntelligenz triesversucht to maximizezu maximieren
futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion
116
307535
3055
Intelligenz versucht, zukünftige
Handlungsfreiheit zu maximieren,
05:22
and keep optionsOptionen openöffnen.
117
310590
2673
und Optionen offen zu halten.
05:25
And so, givengegeben this one equationGleichung,
118
313263
2433
Nun, mit dieser einen Gleichung
05:27
it's naturalnatürlich to askFragen, so what can you do with this?
119
315696
2532
ist es ganz natürlich zu fragen,
was können wir damit machen?
05:30
How predictiveprädiktive is it?
120
318228
1351
Was kann sie vorhersagen?
05:31
Does it predictvorhersagen human-levelMenschen-Ebene intelligenceIntelligenz?
121
319579
2135
Prognostiziert sie menschliche Intelligenz?
05:33
Does it predictvorhersagen artificialkünstlich intelligenceIntelligenz?
122
321714
2818
Prognostiziert sie künstliche Intelligenz?
05:36
So I'm going to showShow you now a videoVideo
123
324532
2042
Jetzt werde ich Ihnen ein Video zeigen,
05:38
that will, I think, demonstratezeigen
124
326574
3420
das, glaube ich,
05:41
some of the amazingtolle applicationsAnwendungen
125
329994
2288
einige der erstaunlichen Anwendungen
05:44
of just this singleSingle equationGleichung.
126
332282
2319
dieser Gleichung demonstrieren wird.
05:46
(VideoVideo) NarratorErzähler: RecentDen letzten researchForschung in cosmologyKosmologie
127
334601
1979
(Video) Erzähler: Neue Forschung
in der Kosmologie
05:48
has suggestedempfohlen that universesUniversen that produceproduzieren
128
336580
2047
deutet darauf hin, dass Universen,
05:50
more disorderStörung, or "entropyEntropie," over theirihr lifetimesLebenszeiten
129
338627
3481
die mehr Unordnung, oder "Entropie",
in ihrem Leben produzieren,
05:54
should tendneigen to have more favorablegünstig conditionsBedingungen
130
342108
2478
dazu tendieren, vorteilhaftere Bedingungen
05:56
for the existenceExistenz of intelligentintelligent
beingsWesen sucheine solche as ourselvesuns selbst.
131
344586
3016
für die Existenz intelligenten Lebens,
so wie das unsere, zu besitzen.
05:59
But what if that tentativemit Vorbehalt cosmologicalkosmologische connectionVerbindung
132
347602
2574
Aber was ist, wenn diese eventuelle
kosmologische Verbindung
06:02
betweenzwischen entropyEntropie and intelligenceIntelligenz
133
350176
1843
zwischen Entropie und Intelligenz
06:04
hintsHinweise at a deeperTiefer relationshipBeziehung?
134
352019
1771
auf einen tieferen Zusammenhang hindeutet?
06:05
What if intelligentintelligent behaviorVerhalten doesn't just correlatekorrelieren
135
353790
2564
Was, wenn intelligentes Verhalten
nicht nur
06:08
with the productionProduktion of long-termlangfristig entropyEntropie,
136
356354
1844
mit der Produktion
langfristiger Entropie korreliert,
06:10
but actuallytatsächlich emergesentsteht directlydirekt from it?
137
358198
2318
sondern sich sogar direkt
daraus entwickelt?
06:12
To find out, we developedentwickelt a softwareSoftware engineMotor
138
360516
2406
Um das herauszufinden, haben wir eine Engine,
[eigenständiger Teil eines Computerprogramms]
06:14
callednamens EntropicaEntropica, designedentworfen to maximizezu maximieren
139
362922
2503
"Entropica", entwickelt, um die Produktion
06:17
the productionProduktion of long-termlangfristig entropyEntropie
140
365425
1768
von langfristiger Entropie
jedes Systems zu maximieren,
06:19
of any systemSystem that it findsfindet itselfselbst in.
141
367193
2576
in dem sich die Engine befindet.
06:21
AmazinglyErstaunlich, EntropicaEntropica was ablefähig to passbestehen
142
369769
2155
Erstaunlicherweise hat Entropica
06:23
multiplemehrere animalTier intelligenceIntelligenz
testsTests, playspielen humanMensch gamesSpiele,
143
371924
3456
viele Tierintelligenztests bestanden,
Spiele erfolgreich gespielt
06:27
and even earnverdienen moneyGeld tradingHandel stocksBestände,
144
375380
2146
und sogar Geld mit Aktien verdient,
06:29
all withoutohne beingSein instructedangewiesen to do so.
145
377526
2111
jeweils ohne jegliche Anleitung.
06:31
Here are some examplesBeispiele of EntropicaEntropica in actionAktion.
146
379637
2518
Hier sind einige Beispiele
von Entropica in Aktion.
06:34
Just like a humanMensch standingStehen
uprightaufrecht withoutohne fallingfallend over,
147
382155
3205
Wie ein Mensch aufrecht stehend,
ohne umzufallen,
06:37
here we see EntropicaEntropica
148
385360
1230
sehen wir hier Entropica,
06:38
automaticallyautomatisch balancingAuswuchten a polePole usingmit a cartWagen.
149
386590
2885
wie sie automatisch einen Stab
auf einem Wagen balanciert.
06:41
This behaviorVerhalten is remarkablebemerkenswert in partTeil
150
389475
2012
Dieses Verhalten ist bemerkenswert,
06:43
because we never gavegab EntropicaEntropica a goalTor.
151
391487
2331
weil wir Entropia nie ein Ziel
gegeben haben.
06:45
It simplyeinfach decidedbeschlossen on its ownbesitzen to balanceBalance the polePole.
152
393818
3157
Sie hat einfach von selbst entschieden,
den Stab zu balancieren.
06:48
This balancingAuswuchten abilityFähigkeit will have appliactionsKörperpflegeprodukte
153
396975
2132
Diese Fähigkeit zu balancieren,
wird Anwendung
06:51
for humanoidHumanoid roboticsRobotik
154
399107
1397
für humanoide Robotik
06:52
and humanMensch assistiveunterstützende technologiesTechnologien.
155
400504
2515
und technische Hilfsmittel finden.
06:55
Just as some animalsTiere can use objectsObjekte
156
403019
2001
So wie manche Tiere Objekte
06:57
in theirihr environmentsUmgebungen as toolsWerkzeuge
157
405020
1442
in ihrer Umwelt als Werkzeuge nutzen,
06:58
to reacherreichen into narroweng spacesLeerzeichen,
158
406462
1987
um in enge Räume einzudringen,
07:00
here we see that EntropicaEntropica,
159
408449
1882
sehen wir hier, dass Entropica
es geschafft hat,
07:02
again on its ownbesitzen initiativeInitiative,
160
410331
1838
wieder aus eigener Initiative,
07:04
was ablefähig to moveBewegung a largegroß
diskDatenträger representingDarstellen an animalTier
161
412169
2910
eine große Scheibe, die ein Tier darstellt,
so zu bewegen,
07:07
around so as to causeUrsache a smallklein diskDatenträger,
162
415079
2345
dass eine kleine Scheibe, ein Werkzeug,
07:09
representingDarstellen a toolWerkzeug, to reacherreichen into a confinedbeschränkt spacePlatz
163
417424
2771
in einen begrenzten Raum eindringt,
07:12
holdingHalten a thirddritte diskDatenträger
164
420195
1537
der eine dritte Scheibe enthält,
07:13
and releaseFreisetzung the thirddritte diskDatenträger
from its initiallyanfänglich fixedFest positionPosition.
165
421732
2972
und befreit die dritte Scheibe
aus ihrer Fixierung.
07:16
This toolWerkzeug use abilityFähigkeit will have applicationsAnwendungen
166
424704
2189
Diese Fähigkeit wird Anwendung finden
07:18
for smartsmart manufacturingHerstellung and agricultureLandwirtschaft.
167
426893
2359
bei eleganten Produktionstechniken
und Landwirtschaft.
07:21
In additionZusatz, just as some other animalsTiere
168
429252
1944
Außerdem, genau wie manche Tiere
07:23
are ablefähig to cooperatekooperieren by pullingziehen
oppositeGegenteil endsendet of a ropeSeil
169
431196
2696
kooperieren, indem sie gleichzeitig
an beiden Enden eines Seils ziehen,
07:25
at the samegleich time to releaseFreisetzung foodLebensmittel,
170
433892
2053
um an Essen zu gelangen,
07:27
here we see that EntropicaEntropica is ablefähig to accomplisherreichen
171
435945
2295
sehen wir hier, dass Entropia es schafft,
07:30
a modelModell- versionVersion of that taskAufgabe.
172
438240
1988
dies im Modell umzusetzen.
07:32
This cooperativeGenossenschaft abilityFähigkeit has interestinginteressant implicationsImplikationen
173
440228
2522
Diese Kooperationsfähigkeit
hat interessante Auswirkungen
07:34
for economicWirtschaftlich planningPlanung and a varietyVielfalt of other fieldsFelder.
174
442750
3435
für Wirtschaftsplanung
und viele andere Bereiche.
07:38
EntropicaEntropica is broadlyim großen und ganzen applicableanwendbar
175
446185
2071
Entropica kann auf eine Vielzahl
07:40
to a varietyVielfalt of domainsDomänen.
176
448256
1943
von Gebieten angewendet werden.
07:42
For exampleBeispiel, here we see it successfullyerfolgreich
177
450199
2442
Hier sehen wir sie erfolgreich
07:44
playingspielen a gameSpiel of pongPong againstgegen itselfselbst,
178
452641
2559
ein Pong-Spiel gegen sich selbst spielen,
07:47
illustratingzur Veranschaulichung its potentialPotenzial for gamingSpiele.
179
455200
2343
was ihr Potential im Spielen zeigt.
07:49
Here we see EntropicaEntropica orchestratingorchestrieren
180
457543
1919
Hier sehen wir Entropica dabei,
07:51
newneu connectionsVerbindungen on a socialSozial networkNetzwerk
181
459462
1839
wie sie neue Verbindungen
in sozialen Netzwerken arrangiert,
07:53
where friendsFreunde are constantlyständig fallingfallend out of touchberühren
182
461301
2760
wo Freunde immer wieder
den Kontakt verlieren;
07:56
and successfullyerfolgreich keepinghalten
the networkNetzwerk well connectedin Verbindung gebracht.
183
464061
2856
sie erhält das Netzwerk
erfolgreich aufrecht.
07:58
This samegleich networkNetzwerk orchestrationOrchestrierung abilityFähigkeit
184
466917
2298
Dieselbe Fähigkeit des Networkings
08:01
alsoebenfalls has applicationsAnwendungen in healthGesundheit carePflege,
185
469215
2328
hat auch Anwendung
bei medizinischer Versorgung,
08:03
energyEnergie, and intelligenceIntelligenz.
186
471543
3232
Energie und Intelligenz.
08:06
Here we see EntropicaEntropica directingRegie the pathsWege
187
474775
2085
Hier sehen wir Entropica,
08:08
of a fleetFlotte of shipsSchiffe,
188
476860
1486
wie sie eine Schiffsflotte lenkt,
08:10
successfullyerfolgreich discoveringentdecken and
utilizingunter Verwendung the PanamaPanama CanalKanal
189
478346
3175
den Panamakanal erfolgreich
entdeckt und benutzt,
08:13
to globallyglobal extenderweitern its reacherreichen from the AtlanticAtlantik
190
481521
2458
um ihre Reichweite global vom Atlantik
08:15
to the PacificPazifik.
191
483979
1529
in den Pazifik auszudehnen.
08:17
By the samegleich tokenToken, EntropicaEntropica
192
485508
1727
Aus dem gleichen Grund ist Entropica
08:19
is broadlyim großen und ganzen applicableanwendbar to problemsProbleme
193
487235
1620
weitreichend auf Probleme
08:20
in autonomousautonom defenseVerteidigung, logisticsLogistik and transportationTransport.
194
488855
5302
in autonomer Verteidigung, Logistik
und Transport anwendbar.
08:26
FinallySchließlich, here we see EntropicaEntropica
195
494173
2030
Zum Schluss sehen wir hier, wie Entropica
08:28
spontaneouslyspontan discoveringentdecken and executingAusführung
196
496203
2723
eine "billig kaufen, teuer verkaufen"-Strategie
08:30
a buy-lowkaufen-low, sell-highSell-hoch strategyStrategie
197
498926
2067
an einer simulierten Fernhandelsbörse
08:32
on a simulatedsimuliert rangeAngebot tradedgehandelt stockStock,
198
500993
2178
spontan entdeckt und anwendet
08:35
successfullyerfolgreich growingwachsend assetsVermögenswerte underunter managementManagement
199
503171
2331
und dadurch das verwaltete Vermögen
08:37
exponentiallyexponentiell.
200
505502
1424
exponentiell vermehrt.
08:38
This riskRisiko managementManagement abilityFähigkeit
201
506926
1308
Diese Fähigkeit zum Risikomanagement
08:40
will have broadbreit applicationsAnwendungen in financeFinanzen
202
508234
2487
wird umfassende Anwendung in Finanzen
08:42
and insuranceVersicherung.
203
510721
3328
und Versicherungen haben.
08:46
AlexAlex Wissner-GrossWissner-Gross: So what you've just seengesehen
204
514049
2091
Alex Wissner-Gross:
Wir haben gerade gesehen,
08:48
is that a varietyVielfalt of signatureUnterschrift humanMensch intelligentintelligent
205
516140
4392
dass eine Vielzahl
von eindeutig menschlich-intelligenten
08:52
cognitivekognitiv behaviorsVerhaltensweisen
206
520532
1757
kognitiven Verhaltensweisen,
08:54
sucheine solche as toolWerkzeug use and walkingGehen uprightaufrecht
207
522289
2831
so wie Werkzeuggebrauch, aufrechter Gang
08:57
and socialSozial cooperationZusammenarbeit
208
525120
2029
und soziale Kooperation,
08:59
all followFolgen from a singleSingle equationGleichung,
209
527149
2972
alle aus einer einzigen Gleichung folgen,
09:02
whichwelche drivesfährt a systemSystem
210
530121
1932
die ein System dazu bringt,
09:04
to maximizezu maximieren its futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion.
211
532053
3911
seine zukünftige Handlungsfreiheit
zu maximieren.
09:07
Now, there's a profoundtiefsinnig ironyIronie here.
212
535964
3007
Dies führt zu einer tiefen Ironie.
09:10
Going back to the beginningAnfang
213
538971
2024
Wenn wir zurückgehen zum Anfang
09:12
of the usageVerwendung of the termBegriff robotRoboter,
214
540995
3273
der Nutzung des Wortes "Roboter",
09:16
the playspielen "RURRUR,"
215
544268
2903
dem Spiel "RUR",
09:19
there was always a conceptKonzept
216
547171
2235
dann gab es immer das Konzept,
09:21
that if we developedentwickelt machineMaschine intelligenceIntelligenz,
217
549406
3226
dass, wenn wir
maschinelle Intelligenz entwickelten,
09:24
there would be a cybernetickybernetische revoltRevolt.
218
552632
3027
es eine kypernetische Revolte gäbe.
09:27
The machinesMaschinen would riseerhebt euch up againstgegen us.
219
555659
3551
Die Maschinen würden sich gegen uns wenden.
09:31
One majorHaupt consequenceFolge of this work
220
559210
2319
Eine wichtige Folgerung
aus dieser Arbeit ist,
09:33
is that maybe all of these decadesJahrzehnte,
221
561529
2769
dass wir vielleicht seit Jahrzehnten
09:36
we'vewir haben had the wholeganze conceptKonzept of cybernetickybernetische revoltRevolt
222
564298
2976
das Konzept kybernetischer Revolten
09:39
in reverseumkehren.
223
567274
2011
falsch herum gesehen haben.
09:41
It's not that machinesMaschinen first becomewerden intelligentintelligent
224
569285
3279
Maschinen werden nicht zuerst intelligent
09:44
and then megalomaniacalgrößenwahnsinnige
225
572564
2015
und dann größenwahnsinning,
09:46
and try to take over the worldWelt.
226
574579
2224
und versuchen, die Welt zu erobern.
09:48
It's quiteganz the oppositeGegenteil,
227
576803
1434
Das ziemliche Gegenteil stimmt,
09:50
that the urgeDrang to take controlsteuern
228
578237
2906
dass der Drang zur Kontrolle
09:53
of all possiblemöglich futuresFutures
229
581143
2261
aller möglichen Zukünfte
09:55
is a more fundamentalgrundlegend principlePrinzip
230
583404
2118
ein fundamentaleres Prinzip ist,
09:57
than that of intelligenceIntelligenz,
231
585522
1363
als das der Intelligenz,
09:58
that generalGeneral intelligenceIntelligenz maykann in factTatsache emergeentstehen
232
586885
3700
dass allgemeine Intelligenz sogar direkt
10:02
directlydirekt from this sortSortieren of control-grabbingKontrolle-grabbing,
233
590585
3559
aus dieser Art Kontrolldrang hervortritt,
10:06
ratherlieber than viceLaster versaVersa.
234
594144
4185
statt umgekehrt.
10:10
AnotherEin weiterer importantwichtig consequenceFolge is goalTor seekingSuche.
235
598329
3769
Eine weitere wichtige Folgerung
ist die Zielsuche.
10:14
I'm oftenhäufig askedaufgefordert, how does the abilityFähigkeit to seeksuchen goalsTore
236
602098
4360
Ich werde oft gefragt, wie resultiert
die Fähigkeit, Ziele zu suchen,
10:18
followFolgen from this sortSortieren of frameworkRahmen?
237
606458
1620
aus dieser Grundstruktur?
10:20
And the answerAntworten is, the abilityFähigkeit to seeksuchen goalsTore
238
608078
3028
Und die Antwort darauf:
Die Fähigkeit zur Zielsuche
10:23
will followFolgen directlydirekt from this
239
611106
1882
folgt direkt daraus,
10:24
in the followinges folgen senseSinn:
240
612988
1834
und zwar im folgenden Sinn:
10:26
just like you would travelReise throughdurch a tunnelTunnel,
241
614822
2865
Genau wie Sie durch
einen Tunnel reisen würden,
10:29
a bottleneckEngpass in your futureZukunft pathPfad spacePlatz,
242
617687
2505
einem Flaschenhals der möglichen Zukünfte,
10:32
in orderAuftrag to achieveleisten manyviele other
243
620192
1871
sodass Sie später viele andere Ziele
10:34
diversevielfältig objectivesZiele laterspäter on,
244
622063
2021
erreichen können,
10:36
or just like you would investinvestieren
245
624084
2372
oder genauso wie Sie
10:38
in a financialfinanziell securitySicherheit,
246
626456
1787
in finanzielle Sicherheit investieren,
10:40
reducingreduzierend your short-termkurzfristig liquidityLiquidität
247
628243
2237
dadurch kurzfristig weniger liquide sind,
10:42
in orderAuftrag to increaseerhöhen, ansteigen your wealthReichtum over the long termBegriff,
248
630480
2400
aber langfristig Ihr Vermögen vergrößern,
10:44
goalTor seekingSuche emergesentsteht directlydirekt
249
632880
2337
so folgt Zielsuche direkt
10:47
from a long-termlangfristig driveFahrt
250
635217
1729
aus einem langfristigen Drang,
10:48
to increaseerhöhen, ansteigen futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion.
251
636946
4037
die zukünftige Handlungsfreiheit
zu vergrößern.
10:52
FinallySchließlich, RichardRichard FeynmanFeynman, famousberühmt physicistPhysiker,
252
640983
3528
Zum Abschluss, Richard Feynman,
berühmter Physiker,
10:56
onceEinmal wroteschrieb that if humanMensch civilizationZivilisation were destroyedkaputt gemacht
253
644511
3672
hat einmal geschrieben, dass, wenn die
menschliche Zivilisation zerstört würde,
11:00
and you could passbestehen only a singleSingle conceptKonzept
254
648183
1893
und nur ein einziges Konzept
an unsere Nachfahren
11:02
on to our descendantsNachkommenschaft
255
650076
1371
weitergegeben werden könnte,
11:03
to help them rebuildumbauen civilizationZivilisation,
256
651447
2307
um den Wiederaufbau zu unterstützen,
11:05
that conceptKonzept should be
257
653754
1686
sollte es dieses sein:
11:07
that all matterAngelegenheit around us
258
655440
1852
dass alle Materie um uns herum
11:09
is madegemacht out of tinysehr klein elementsElemente
259
657292
2323
aus winzigen Elementen besteht,
11:11
that attractanlocken eachjede einzelne other when they're farweit apartein Teil
260
659615
2508
die sich anziehen, wenn sie
weit voneinander weg sind,
11:14
but repelabstoßen eachjede einzelne other when they're closeschließen togetherzusammen.
261
662123
3330
aber sich abstoßen, wenn sie
nah zusammen sind.
11:17
My equivalentÄquivalent of that statementErklärung
262
665453
1781
Mein Äquivalent dieser Aussage,
11:19
to passbestehen on to descendantsNachkommenschaft
263
667234
1268
Nachfahren etwas zu hinterlassen,
11:20
to help them buildbauen artificialkünstlich intelligencesIntelligenzen
264
668502
2712
um den Aufbau künstlicher Intelligenz
zu unterstützen,
11:23
or to help them understandverstehen humanMensch intelligenceIntelligenz,
265
671214
2949
oder ihnen zu helfen,
menschliche Intelligenz zu verstehen,
11:26
is the followinges folgen:
266
674163
1267
ist das folgende:
11:27
IntelligenceIntelligenz should be viewedangesehen
267
675430
2053
Intelligenz sollte gesehen werden
11:29
as a physicalphysisch processverarbeiten
268
677483
1413
als ein physikalischer Prozess,
11:30
that triesversucht to maximizezu maximieren futureZukunft freedomFreiheit of actionAktion
269
678896
2965
der zukünftige Handlungsfreiheit
zu maximieren versucht,
11:33
and avoidvermeiden constraintsEinschränkungen in its ownbesitzen futureZukunft.
270
681861
3616
und Einschränkungen der Zukunft vermeidet.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Vielen Dank.
11:38
(ApplauseApplaus)
272
686835
4000
(Applaus)
Translated by Ruth Paas
Reviewed by Fran Glinzig

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ABOUT THE SPEAKER
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?"

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.

More profile about the speaker
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