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).
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
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00:12
Intelligence -- what is it?
0
899
3667
Intelligenz -- Was ist das?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
Wenn wir uns ansehen, wie Intelligenz
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
geschichtlich interpretiert wurde,
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
dann war das berühmte Zitat
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
von Edsger Dijkstra ein Durchbruch:
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
"Die Frage, ob eine Maschine denken kann,
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
ist ungefähr so interessant
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
wie die Frage, ob ein U-Boot
00:35
can swim."
8
23968
1790
schwimmen kann."
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
Als Edsger Dijkstra dies geschrieben hat,
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
wollte er die frühen Pioniere
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
der Informatik kritisieren,
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
wie zum Beispiel Alan Turing.
00:48
However, 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 most empowering innovations
15
40867
1996
welche bahnbrechenden Erfindungen
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
uns am meisten dazu befähigt haben,
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
schwimmende Maschinen
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
und denkende [fliegende] Maschinen
zu bauen,
zu bauen,
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
sehen wir, dass uns nur das Verständnis
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
des physikalischen Mechanismus
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
des Schwimmens und Fliegens
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
dazu befähigt hat,
diese Maschinen zu bauen.
diese Maschinen zu bauen.
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
Deshalb habe ich vor einigen Jahren
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
den Versuch gestartet,
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
den fundamentalen physikalischen
Mechanismus
Mechanismus
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
der Intelligenz zu verstehen.
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
Gehen wir einen Schritt zurück
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
und beginnen mit einem Gedankenexperiment.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
Stellen wir uns vor,
wir wären Außerirdische,
wir wären Außerirdische,
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
die nichts über irdische Biologie,
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
Neurowissenschaften oder Intelligenz wissen,
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
aber fantastische Teleskope haben,
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
mit denen wir die Erde beobachten können,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
und ein erstaunlich langes Leben haben,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
sodass wir die Erde über Millionen,
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
sogar Milliarden von Jahren
beobachten können.
beobachten können.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
Da sehen wir einen sehr seltsamen Effekt,
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
nämlich dass die Erde
über die Jahrtausende hinweg,
über die Jahrtausende hinweg,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
kontinuierlich von Asteroiden
bombardiert wird
bombardiert wird
02:02
up until a point,
40
110021
2087
bis zu einem Punkt,
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
und dass an dem Punkt,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
ungefähr im Jahr 2000 n. Chr.,
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
Asteroiden, die sich auf
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
Kollisionskurs mit der Erde befinden,
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
die sonst kollidiert wären,
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
mysteriöserweise abgelenkt werden
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
oder explodieren, bevor sie die Erde treffen.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
Als Erdbewohner kennen wir natürlich
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
den eigentlichen Grund dafür, nämlich
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
dass wir uns selbst zu retten versuchen.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
Wir versuchen einen Einschlag zu vermeiden.
02:29
But if you're an alien race
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 concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
der keine Ahnung von
irdischer Intelligenz hat,
irdischer Intelligenz hat,
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
wäre man gezwungen,
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
eine physikalische Theorie aufzustellen,
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
warum Asteroiden, die bis zu
einem bestimmten Zeitpunkt
einem bestimmten Zeitpunkt
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
die Oberfläche des Planeten
zerstört haben,
zerstört haben,
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
dies mysteriöserweise nicht mehr tun.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
Ich behaupte, dass das
die gleiche Frage ist,
die gleiche Frage ist,
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
wie die Frage nach
der physikalischen Natur der Intelligenz.
der physikalischen Natur der Intelligenz.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
Deshalb habe ich mir in dem Versuch,
den ich vor einigen Jahren gestartet habe,
den ich vor einigen Jahren gestartet habe,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
viele unterschiedliche Themen angesehen,
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
aus verschiedenen
wissenschaftlichen Bereichen,
wissenschaftlichen Bereichen,
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
die, denke ich, alle auf einen einzigen,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
der Intelligenz zugrundeliegenden
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
Mechanismus hindeuten.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
In der Kosmologie, zum Beispiel,
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
different threads of evidence
69
184216
2747
gab es mehrere verschiedene Beweisketten,
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
dass unser Universum genau
auf die Entwicklung
auf die Entwicklung
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
von Intelligenz abgestimmt
zu sein scheint,
zu sein scheint,
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
und, noch genauer, für die Entwicklung
03:26
of universal states
73
194912
1886
von universellen Zuständen,
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
die die Vielfalt möglicher Zukünfte
maximieren.
maximieren.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
Beim Spielen, zum Beispiel, bei Go --
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
alle erinnern sich noch an das Jahr 1997,
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
als der Deep Blue von IBM
Garry Kasparov im Schach schlug --
Garry Kasparov im Schach schlug --
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
weniger Menschen sind sich bewusst,
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
dass etwa in den letzten 10 Jahren
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
das Spiel Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
mutmaßlich ein
viel anspruchsvolleres Spiel,
viel anspruchsvolleres Spiel,
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
da es einen viel höheren
Verzweigungsfaktor hat,
Verzweigungsfaktor hat,
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
immer öfter auch
03:53
to computer game players
84
221038
1865
von Computern gewonnen wird,
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
und zwar aus dem gleichen Grund:
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
for computers playing Go
86
224476
2800
die momentan besten Techniken
für Computer, Go zu spielen,
für Computer, Go zu spielen,
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
sind Techniken, die zukünftige Optionen
während des Spiels
während des Spiels
04:02
during game play.
88
230972
2014
zu maximieren versuchen.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
Bei der Planung von Roboterbewegung
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
gibt es eine Reihe neuer Techniken,
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
die versuchen auszunutzen,
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
dass Roboter zukünftige Handlungsfreiheit
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
maximieren können,
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
um komplexe Aufgaben zu erfüllen.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
Also mit dem gesammelten Wissen
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
aus all diesen verschiedenen Bereichen
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
habe ich mich vor einigen Jahren gefragt,
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
ob es einen der Intelligenz
zugrundeliegenden Mechanismus gibt,
zugrundeliegenden Mechanismus gibt,
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
den wir aus all diesen Gedankensträngen
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
herausfiltern können?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
Gibt es eine einzelne Gleichung
für Intelligenz?
für Intelligenz?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
Und die Antwort, glaube ich, ist ja.
["F = T ∇ Sτ"].
["F = T ∇ Sτ"].
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
Was Sie gerade sehen, ist wahrscheinlich
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
die beste Entsprechung zu E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
für Intelligenz, die ich gesehen habe.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
Was Sie hier sehen,
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
ist eine Aussage der Übereinstimmung,
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
dass Intelligenz eine Kraft ist (F),
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
die so wirkt, dass die zukünftige
Handlungsfreiheit maximiert wird.
Handlungsfreiheit maximiert wird.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
Sie wirkt so, dass die zukünftige
Handlungsfreiheit maximiert wird,
Handlungsfreiheit maximiert wird,
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
oder hält Optionen offen,
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
mit einer Stärke (T),
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
mit der Vielfältigkeit möglicher
erreichbarer Zukünfte (S),
erreichbarer Zukünfte (S),
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
bis zu einem zukünftigen Zeithorizont (tau).
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
Kurz gesagt, Intelligenz mag es nicht,
in eine Falle zu tappen.
in eine Falle zu tappen.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
Intelligenz versucht, zukünftige
Handlungsfreiheit zu maximieren,
Handlungsfreiheit zu maximieren,
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
und Optionen offen zu halten.
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
Nun, mit dieser einen Gleichung
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
ist es ganz natürlich zu fragen,
was können wir damit machen?
was können wir damit machen?
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
Was kann sie vorhersagen?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
Prognostiziert sie menschliche Intelligenz?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
Prognostiziert sie künstliche Intelligenz?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
Jetzt werde ich Ihnen ein Video zeigen,
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
das, glaube ich,
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
einige der erstaunlichen Anwendungen
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
dieser Gleichung demonstrieren wird.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(Video) Erzähler: Neue Forschung
in der Kosmologie
in der Kosmologie
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
deutet darauf hin, dass Universen,
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
die mehr Unordnung, oder "Entropie",
in ihrem Leben produzieren,
in ihrem Leben produzieren,
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
dazu tendieren, vorteilhaftere Bedingungen
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
für die Existenz intelligenten Lebens,
so wie das unsere, zu besitzen.
so wie das unsere, zu besitzen.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Aber was ist, wenn diese eventuelle
kosmologische Verbindung
kosmologische Verbindung
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
zwischen Entropie und Intelligenz
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
auf einen tieferen Zusammenhang hindeutet?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
Was, wenn intelligentes Verhalten
nicht nur
nicht nur
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
mit der Produktion
langfristiger Entropie korreliert,
langfristiger Entropie korreliert,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
sondern sich sogar direkt
daraus entwickelt?
daraus entwickelt?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
Um das herauszufinden, haben wir eine Engine,
[eigenständiger Teil eines Computerprogramms]
[eigenständiger Teil eines Computerprogramms]
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
"Entropica", entwickelt, um die Produktion
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
von langfristiger Entropie
jedes Systems zu maximieren,
jedes Systems zu maximieren,
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
in dem sich die Engine befindet.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
Erstaunlicherweise hat Entropica
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
tests, play human games,
143
371924
3456
viele Tierintelligenztests bestanden,
Spiele erfolgreich gespielt
Spiele erfolgreich gespielt
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
und sogar Geld mit Aktien verdient,
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
jeweils ohne jegliche Anleitung.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
Hier sind einige Beispiele
von Entropica in Aktion.
von Entropica in Aktion.
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
Wie ein Mensch aufrecht stehend,
ohne umzufallen,
ohne umzufallen,
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
sehen wir hier Entropica,
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
wie sie automatisch einen Stab
auf einem Wagen balanciert.
auf einem Wagen balanciert.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
Dieses Verhalten ist bemerkenswert,
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
weil wir Entropia nie ein Ziel
gegeben haben.
gegeben haben.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
Sie hat einfach von selbst entschieden,
den Stab zu balancieren.
den Stab zu balancieren.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Diese Fähigkeit zu balancieren,
wird Anwendung
wird Anwendung
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
für humanoide Robotik
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
und technische Hilfsmittel finden.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
So wie manche Tiere Objekte
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
in ihrer Umwelt als Werkzeuge nutzen,
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
um in enge Räume einzudringen,
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
sehen wir hier, dass Entropica
es geschafft hat,
es geschafft hat,
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
wieder aus eigener Initiative,
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
disk representing an animal
161
412169
2910
eine große Scheibe, die ein Tier darstellt,
so zu bewegen,
so zu bewegen,
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
dass eine kleine Scheibe, ein Werkzeug,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
in einen begrenzten Raum eindringt,
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
der eine dritte Scheibe enthält,
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
und befreit die dritte Scheibe
aus ihrer Fixierung.
aus ihrer Fixierung.
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
Diese Fähigkeit wird Anwendung finden
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
bei eleganten Produktionstechniken
und Landwirtschaft.
und Landwirtschaft.
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
Außerdem, genau wie manche Tiere
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
opposite ends of a rope
169
431196
2696
kooperieren, indem sie gleichzeitig
an beiden Enden eines Seils ziehen,
an beiden Enden eines Seils ziehen,
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
um an Essen zu gelangen,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
sehen wir hier, dass Entropia es schafft,
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
dies im Modell umzusetzen.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
Diese Kooperationsfähigkeit
hat interessante Auswirkungen
hat interessante Auswirkungen
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
für Wirtschaftsplanung
und viele andere Bereiche.
und viele andere Bereiche.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
Entropica kann auf eine Vielzahl
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
von Gebieten angewendet werden.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
Hier sehen wir sie erfolgreich
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
ein Pong-Spiel gegen sich selbst spielen,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
was ihr Potential im Spielen zeigt.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
Hier sehen wir Entropica dabei,
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
wie sie neue Verbindungen
in sozialen Netzwerken arrangiert,
in sozialen Netzwerken arrangiert,
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
wo Freunde immer wieder
den Kontakt verlieren;
den Kontakt verlieren;
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
the network well connected.
183
464061
2856
sie erhält das Netzwerk
erfolgreich aufrecht.
erfolgreich aufrecht.
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
Dieselbe Fähigkeit des Networkings
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
hat auch Anwendung
bei medizinischer Versorgung,
bei medizinischer Versorgung,
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
Energie und Intelligenz.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
Hier sehen wir Entropica,
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
wie sie eine Schiffsflotte lenkt,
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
den Panamakanal erfolgreich
entdeckt und benutzt,
entdeckt und benutzt,
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
um ihre Reichweite global vom Atlantik
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
in den Pazifik auszudehnen.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
Aus dem gleichen Grund ist Entropica
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
weitreichend auf Probleme
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
in autonomer Verteidigung, Logistik
und Transport anwendbar.
und Transport anwendbar.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
Zum Schluss sehen wir hier, wie Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
eine "billig kaufen, teuer verkaufen"-Strategie
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
an einer simulierten Fernhandelsbörse
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
spontan entdeckt und anwendet
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
und dadurch das verwaltete Vermögen
08:37
exponentially.
200
505502
1424
exponentiell vermehrt.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
Diese Fähigkeit zum Risikomanagement
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
wird umfassende Anwendung in Finanzen
08:42
and insurance.
203
510721
3328
und Versicherungen haben.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
Alex Wissner-Gross:
Wir haben gerade gesehen,
Wir haben gerade gesehen,
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
dass eine Vielzahl
von eindeutig menschlich-intelligenten
von eindeutig menschlich-intelligenten
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
kognitiven Verhaltensweisen,
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
so wie Werkzeuggebrauch, aufrechter Gang
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
und soziale Kooperation,
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
alle aus einer einzigen Gleichung folgen,
09:02
which drives a system
210
530121
1932
die ein System dazu bringt,
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
seine zukünftige Handlungsfreiheit
zu maximieren.
zu maximieren.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
Dies führt zu einer tiefen Ironie.
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
Wenn wir zurückgehen zum Anfang
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
der Nutzung des Wortes "Roboter",
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
dem Spiel "RUR",
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
dann gab es immer das Konzept,
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
dass, wenn wir
maschinelle Intelligenz entwickelten,
maschinelle Intelligenz entwickelten,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
es eine kypernetische Revolte gäbe.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
Die Maschinen würden sich gegen uns wenden.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
Eine wichtige Folgerung
aus dieser Arbeit ist,
aus dieser Arbeit ist,
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
dass wir vielleicht seit Jahrzehnten
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
das Konzept kybernetischer Revolten
09:39
in reverse.
223
567274
2011
falsch herum gesehen haben.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
Maschinen werden nicht zuerst intelligent
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
und dann größenwahnsinning,
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
und versuchen, die Welt zu erobern.
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
Das ziemliche Gegenteil stimmt,
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
dass der Drang zur Kontrolle
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
aller möglichen Zukünfte
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
ein fundamentaleres Prinzip ist,
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
als das der Intelligenz,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
dass allgemeine Intelligenz sogar direkt
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
aus dieser Art Kontrolldrang hervortritt,
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
statt umgekehrt.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
Eine weitere wichtige Folgerung
ist die Zielsuche.
ist die Zielsuche.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
Ich werde oft gefragt, wie resultiert
die Fähigkeit, Ziele zu suchen,
die Fähigkeit, Ziele zu suchen,
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
aus dieser Grundstruktur?
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
Und die Antwort darauf:
Die Fähigkeit zur Zielsuche
Die Fähigkeit zur Zielsuche
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
folgt direkt daraus,
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
und zwar im folgenden Sinn:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
Genau wie Sie durch
einen Tunnel reisen würden,
einen Tunnel reisen würden,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
einem Flaschenhals der möglichen Zukünfte,
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
sodass Sie später viele andere Ziele
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
erreichen können,
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
oder genauso wie Sie
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
in finanzielle Sicherheit investieren,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
dadurch kurzfristig weniger liquide sind,
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
aber langfristig Ihr Vermögen vergrößern,
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
so folgt Zielsuche direkt
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
aus einem langfristigen Drang,
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
die zukünftige Handlungsfreiheit
zu vergrößern.
zu vergrößern.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
Zum Abschluss, Richard Feynman,
berühmter Physiker,
berühmter Physiker,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
hat einmal geschrieben, dass, wenn die
menschliche Zivilisation zerstört würde,
menschliche Zivilisation zerstört würde,
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
und nur ein einziges Konzept
an unsere Nachfahren
an unsere Nachfahren
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
weitergegeben werden könnte,
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
um den Wiederaufbau zu unterstützen,
11:05
that concept should be
257
653754
1686
sollte es dieses sein:
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
dass alle Materie um uns herum
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
aus winzigen Elementen besteht,
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
die sich anziehen, wenn sie
weit voneinander weg sind,
weit voneinander weg sind,
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
aber sich abstoßen, wenn sie
nah zusammen sind.
nah zusammen sind.
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
Mein Äquivalent dieser Aussage,
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
Nachfahren etwas zu hinterlassen,
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
um den Aufbau künstlicher Intelligenz
zu unterstützen,
zu unterstützen,
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
oder ihnen zu helfen,
menschliche Intelligenz zu verstehen,
menschliche Intelligenz zu verstehen,
11:26
is the following:
266
674163
1267
ist das folgende:
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
Intelligenz sollte gesehen werden
11:29
as a physical process
268
677483
1413
als ein physikalischer Prozess,
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
der zukünftige Handlungsfreiheit
zu maximieren versucht,
zu maximieren versucht,
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
und Einschränkungen der Zukunft vermeidet.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Vielen Dank.
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventorAlex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"
Why you should listen
Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.
Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."
Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com