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

Stephen Wolfram: Calcularea unei teorii a totului

Filmed:
1,811,819 views

Stephen Wolfram, creatorul programului Mathematica vorbește despre căutarea lui de a face toată cunoașterea calculabilă -- capabilă să fie cercetată, procesată și manipulată. Cu noul său motor de căutare, Wolfram Alpha are un vis de a modela și de-a explica fizica ce stă la bazele universului.
- 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 todayastăzi about an ideaidee. It's a bigmare ideaidee.
0
1000
3000
Vreau să vorbesc azi despre o idee. E o idee măreață.
00:19
ActuallyDe fapt, I think it'llO să eventuallyîn cele din urmă
1
4000
2000
De fapt cred că în cele din urmă
00:21
be seenvăzut as probablyprobabil the singlesingur biggestCea mai mare ideaidee
2
6000
2000
va fi văzută ca cea mai grozavă idee
00:23
that's emergeda apărut in the pasttrecut centurysecol.
3
8000
2000
care a fost concepută în secolul trecut.
00:25
It's the ideaidee of computationcalcul.
4
10000
2000
E ideea computației.
00:27
Now, of coursecurs, that ideaidee has broughtadus us
5
12000
2000
Acum, bineînțeles, acea idee ne-a adus
00:29
all of the computercomputer technologytehnologie we have todayastăzi and so on.
6
14000
3000
toată tehnologia computerelor pe care o avem azi, ș.a.m.d.
00:32
But there's actuallyde fapt a lot more to computationcalcul than that.
7
17000
3000
Dar, de fapt există mult mai mult decât atât în calcul.
00:35
It's really a very deepadâncime, very powerfulputernic, very fundamentalfundamental ideaidee,
8
20000
3000
E de fapt o idee profundă, foarte puternică, fundamentală,
00:38
whosea caror effectsefecte we'vene-am only just begunînceput to see.
9
23000
3000
ale cărei efecte abia am început să le vedem.
00:41
Well, I myselfeu insumi have spenta petrecut the pasttrecut 30 yearsani of my life
10
26000
3000
Ei bine, eu însumi am petrecut ultimii 30 de ani
00:44
workinglucru on threeTrei largemare projectsproiecte
11
29000
2000
lucrând la trei proiecte mari
00:46
that really try to take the ideaidee of computationcalcul seriouslySerios.
12
31000
3000
care încearcă să ia problema calculului în serios.
00:50
So I starteda început off at a youngtineri agevârstă as a physicistfizician
13
35000
3000
Așa că am început de tânăr ca fizician
00:53
usingutilizând computerscalculatoare as toolsunelte.
14
38000
2000
folosind computerele drept unelte.
00:55
Then, I starteda început drillingforaj down,
15
40000
2000
Apoi, am început să cercetez,
00:57
thinkinggândire about the computationscalcule I mightar putea want to do,
16
42000
2000
gândindu-mă la calculele pe care aș vrea cu adevărat să le fac,
00:59
tryingîncercat to figurefigura out what primitivesprimitive they could be builtconstruit up from
17
44000
3000
încercând să descifrez de la ce ireductibile trebuiau pornite
01:02
and how they could be automatedAutomated as much as possibleposibil.
18
47000
3000
și cum puteau fi automatizate cât de mult posibil.
01:05
EventuallyÎn cele din urmă, I createdcreată a wholeîntreg structurestructura
19
50000
2000
În cele din urmă am creat o întreagă structură
01:07
basedbazat on symbolicsimbolice programmingprogramare and so on
20
52000
2000
bazată pe programare simbolică, ș.a.m.d. ,
01:09
that let me buildconstrui MathematicaMathematica.
21
54000
2000
care mi-au îngăduit să construiesc programul Mathematica.
01:11
And for the pasttrecut 23 yearsani, at an increasingcrescând raterată,
22
56000
2000
Și în ultimii 23 de ani, cu viteză tot mai mare
01:13
we'vene-am been pouringturnare more and more ideasidei
23
58000
2000
am venit cu tot mai multe idei
01:15
and capabilitiescapabilități and so on into MathematicaMathematica,
24
60000
2000
și capacități introduse în Mathematica,
01:17
and I'm happyfericit to say that that's led to manymulți good things
25
62000
3000
și sunt bucuros să spun că asta a condus la multe lucruri bune
01:20
in R & D and educationeducaţie,
26
65000
2000
în cercetare, dezvoltare și educație,
01:22
lots of other areaszone.
27
67000
2000
și multe alte domenii.
01:24
Well, I have to admitadmite, actuallyde fapt,
28
69000
2000
Ei bine, trebuie să recunosc, de fapt,
01:26
that I alsode asemenea had a very selfishegoist reasonmotiv for buildingclădire MathematicaMathematica:
29
71000
3000
că am avut și un motiv foarte egoist pentru a concepe Mathematica.
01:29
I wanted to use it myselfeu insumi,
30
74000
2000
Am vrut să o folosesc eu însumi,
01:31
a bitpic like GalileoGalileo got to use his telescopetelescop
31
76000
2000
la fel cum Galileo și-a folosit telescopul
01:33
400 yearsani agoîn urmă.
32
78000
2000
cu 400 de ani în urmă.
01:35
But I wanted to look not at the astronomicalastronomic universeunivers,
33
80000
3000
Dar am vrut să mă uit nu la universul astronomic,
01:38
but at the computationalcomputațională universeunivers.
34
83000
3000
ci la universul computațional.
01:41
So we normallyîn mod normal think of programsprograme as beingfiind
35
86000
2000
Deci, normal gândim despre programe ca fiind
01:43
complicatedcomplicat things that we buildconstrui
36
88000
2000
lucruri complicate pe care le construim
01:45
for very specificspecific purposesscopuri.
37
90000
2000
pentru scopuri foarte precise.
01:47
But what about the spacespaţiu of all possibleposibil programsprograme?
38
92000
3000
Dar care-i situația cu spațiul pentru toate programele posibile?
01:50
Here'sAici este a representationreprezentare of a really simplesimplu programprogram.
39
95000
3000
Iată o reprezentare a unui program cu adevărat simplu.
01:53
So, if we runalerga this programprogram,
40
98000
2000
Deci, dacă rulăm acest program,
01:55
this is what we get.
41
100000
2000
asta-i ce obținem.
01:57
Very simplesimplu.
42
102000
2000
Foarte simplu.
01:59
So let's try changingschimbare the ruleregulă
43
104000
2000
Să încercăm să schimbăm puțin regulile
02:01
for this programprogram a little bitpic.
44
106000
2000
la acest program.
02:03
Now we get anothero alta resultrezultat,
45
108000
2000
Acum obținem un alt rezultat
02:05
still very simplesimplu.
46
110000
2000
tot foarte simplu.
02:07
Try changingschimbare it again.
47
112000
3000
Să încercăm să schimbăm din nou.
02:10
You get something a little bitpic more complicatedcomplicat.
48
115000
2000
Obții ceva puțin mai complicat,
02:12
But if we keep runningalergare this for a while,
49
117000
2000
dar dacă continuăm să rulăm o vreme,
02:14
we find out that althoughcu toate ca the patternmodel we get is very intricatecomplicate,
50
119000
3000
vedem că, deși tiparul obținut e foarte intricat,
02:17
it has a very regularregulat structurestructura.
51
122000
3000
are o structură foarte regulată.
02:20
So the questionîntrebare is: Can anything elsealtfel happenîntâmpla?
52
125000
3000
Deci întrebarea e: Se mai poate întâmpla și altceva?
02:23
Well, we can do a little experimentexperiment.
53
128000
2000
Ei bine, putem face un experiment.
02:25
Let's just do a little mathematicalmatematic experimentexperiment, try and find out.
54
130000
3000
Să facem un experiment matematic, încercăm și vedem.
02:29
Let's just runalerga all possibleposibil programsprograme
55
134000
3000
Hai să rulăm toate programele posibile
02:32
of the particularspecial typetip that we're looking at.
56
137000
2000
de un anume tip la care ne uităm.
02:34
They're calleddenumit cellularcelular automataautomate.
57
139000
2000
Se numesc 'cellular automata'.
02:36
You can see a lot of diversitydiversitate in the behaviorcomportament here.
58
141000
2000
Poți vedea aici multă diversitate în rezultate.
02:38
MostCele mai multe of them do very simplesimplu things,
59
143000
2000
Majoritatea fac lucruri foarte simple.
02:40
but if you look alongde-a lungul all these differentdiferit picturespoze,
60
145000
2000
Dar dacă privești toate aceste imagini diferite,
02:42
at ruleregulă numbernumăr 30,
61
147000
2000
la regula numărul 30,
02:44
you startstart to see something interestinginteresant going on.
62
149000
2000
începi să vezi că se petrece ceva interesant.
02:46
So let's take a closermai aproape look
63
151000
2000
Deci să ne uităm mai atent
02:48
at ruleregulă numbernumăr 30 here.
64
153000
2000
la regula numărul 30.
02:50
So here it is.
65
155000
2000
Iat-o.
02:52
We're just followingca urmare a this very simplesimplu ruleregulă at the bottomfund here,
66
157000
3000
Urmăm această simplă regulă de aici la bază
02:55
but we're gettingobtinerea all this amazinguimitor stuffchestie.
67
160000
2000
dar obținem toate aceste rezultate uimitoare.
02:57
It's not at all what we're used to,
68
162000
2000
Nu-i de loc ceva cu care suntem obișnuiți,
02:59
and I musttrebuie sa say that, when I first saw this,
69
164000
2000
și trebuie să spun, când am văzut asta prima dată,
03:01
it camea venit as a hugeimens shockşoc to my intuitionintuiţie.
70
166000
3000
a venit ca un imens șoc pentru intuiția mea,
03:04
And, in factfapt, to understanda intelege it,
71
169000
2000
și de fapt pentru a o înțelege
03:06
I eventuallyîn cele din urmă had to createcrea
72
171000
2000
în cele din urmă a trebuit să creez
03:08
a wholeîntreg newnou kinddrăguț of scienceştiinţă.
73
173000
2000
o știință cu totul nouă.
03:11
(LaughterRâs)
74
176000
2000
(Râsete)
03:13
This scienceştiinţă is differentdiferit, more generalgeneral,
75
178000
3000
Această știință e diferită, mai generală,
03:16
than the mathematics-basedpe bază de matematică scienceştiinţă that we'vene-am had
76
181000
2000
decât știința bazată pe matematica pe care am avut-o
03:18
for the pasttrecut 300 or so yearsani.
77
183000
3000
în ultimii 300 de ani.
03:21
You know, it's always seemedpărea like a bigmare mysterymister:
78
186000
2000
Știți, întotdeauna mi-a părut ca un mare mister
03:23
how naturenatură, seeminglyaparent so effortlesslyfără efort,
79
188000
3000
cum reușește natura, aparent fără efort,
03:26
managesgestionează to producelegume şi fructe so much
80
191000
2000
să producă atât de mult
03:28
that seemspare to us so complexcomplex.
81
193000
3000
care nouă ne pare complex.
03:31
Well, I think we'vene-am foundgăsite its secretsecret:
82
196000
3000
Ei bine, cred că i-am descoperit secretul.
03:34
It's just samplingprelevarea de probe what's out there in the computationalcomputațională universeunivers
83
199000
3000
Doar ia mostre din ce există în universul computațional
03:37
and quitedestul de oftende multe ori gettingobtinerea things like RuleRegula 30
84
202000
3000
și adesea găsește lucruri ca Rule 30
03:40
or like this.
85
205000
3000
sau asemănătoare.
03:44
And knowingcunoaștere that startsîncepe to explainexplica
86
209000
2000
Și cunoscînd asta, începe să explice
03:46
a lot of long-standingde lungă durată mysteriesmistere in scienceştiinţă.
87
211000
3000
o întreagă serie de mistere în știință.
03:49
It alsode asemenea bringsaduce up newnou issuesprobleme, thoughdeşi,
88
214000
2000
Ridică totuși noi probleme
03:51
like computationalcomputațională irreducibilityirreducibility.
89
216000
3000
cum ar fi calcularea ireductibilității.
03:54
I mean, we're used to havingavând scienceştiinţă let us predictprezice things,
90
219000
3000
Adică, suntem obișnuiți ca știința să ne lase să prezicem lucruri,
03:57
but something like this
91
222000
2000
dar ceva cum e asta
03:59
is fundamentallyfundamental irreducibleireductibile.
92
224000
2000
e fundamental ireductibil.
04:01
The only way to find its outcomerezultat
93
226000
2000
Singura cale de a-i vedea rezultatul
04:03
is, effectivelyîn mod eficient, just to watch it evolveevolua.
94
228000
3000
e să-l urmărești efectiv evoluând.
04:06
It's connectedconectat to, what I call,
95
231000
2000
E conectat la ceea ce eu numesc
04:08
the principleprincipiu of computationalcomputațională equivalenceechivalarea,
96
233000
2000
principiul echivalenței computaționale,
04:10
whichcare tellsspune us that even incrediblyincredibil simplesimplu systemssisteme
97
235000
3000
care ne spune că și sistemele incredibil de simple
04:13
can do computationscalcule as sophisticatedsofisticat as anything.
98
238000
3000
pot face computații la fel de complicate ca oricare.
04:16
It doesn't take lots of technologytehnologie or biologicalbiologic evolutionevoluţie
99
241000
3000
Nu e necesară multă tehnologie sau evoluție biologică
04:19
to be ablecapabil to do arbitraryarbitrar computationcalcul;
100
244000
2000
pentru a avea capacitatea de a face computație arbitrară,
04:21
just something that happensse întâmplă, naturallynatural,
101
246000
2000
doar ceva care se întâmplă natural
04:23
all over the placeloc.
102
248000
2000
peste tot.
04:25
Things with rulesnorme as simplesimplu as these can do it.
103
250000
3000
Sisteme cu reguli simple ca acestea o pot face.
04:29
Well, this has deepadâncime implicationsimplicații
104
254000
2000
Ei bine, asta are implicații adânci
04:31
about the limitslimite of scienceştiinţă,
105
256000
2000
privitor la limitele științei,
04:33
about predictabilityprevizibilitate and controllabilitycontrolabilitate
106
258000
2000
despre predictibilitatea și controlabilitatea
04:35
of things like biologicalbiologic processesprocese or economieseconomii,
107
260000
3000
sistemelor ca procesele biologice sau economiile,
04:38
about intelligenceinteligență in the universeunivers,
108
263000
2000
despre inteligența în univers,
04:40
about questionsîntrebări like freegratuit will
109
265000
2000
despre întrebări ca voința liberă
04:42
and about creatingcrearea technologytehnologie.
110
267000
3000
și despre crearea tehnologiei.
04:45
You know, in workinglucru on this scienceştiinţă for manymulți yearsani,
111
270000
2000
Știți, lucrând cu această știință de mulți ani,
04:47
I keptținut wonderingîntrebându-,
112
272000
2000
m-am tot întrebat,
04:49
"What will be its first killerucigaş appaplicaţia?"
113
274000
2000
"Care va fi aplicația de grație?"
04:51
Well, ever sincede cand I was a kidcopil,
114
276000
2000
Ei bine, încă de când eram copil,
04:53
I'd been thinkinggândire about systematizingsistematizarea knowledgecunoştinţe
115
278000
2000
m-am gândit la sistematizarea cunoașterii
04:55
and somehowoarecum makingluare it computableComputable.
116
280000
2000
și aducerea ei într-o formă computabilă.
04:57
People like LeibnizLeibniz had wonderedse întreba about that too
117
282000
2000
Oameni ca Leibniz s-au întrebat despre asta și ei
04:59
300 yearsani earliermai devreme.
118
284000
2000
cu 300 de ani în urmă.
05:01
But I'd always assumedpresupune that to make progressprogres,
119
286000
2000
Dar întotdeauna am presupus că pentru a progresa
05:03
I'd essentiallyin esenta have to replicatereplica a wholeîntreg braincreier.
120
288000
3000
ar trebui în esență să replic un întreg creier.
05:06
Well, then I got to thinkinggândire:
121
291000
2000
Ei bine, mă gândeam:
05:08
This scientificștiințific paradigmparadigmă of mineA mea suggestssugerează something differentdiferit --
122
293000
3000
Această paradigmă a mea sugerează ceva diferit.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
Și, apropo, am acum
05:13
hugeimens computationcalcul capabilitiescapabilități in MathematicaMathematica,
124
298000
3000
capabilități uriașe în Mathematica
05:16
and I'm a CEOCEO with some worldlylumeşti resourcesresurse
125
301000
3000
și sunt un director executiv cu ceva resurse lumești
05:19
to do largemare, seeminglyaparent crazynebun, projectsproiecte --
126
304000
3000
pentru a face proiecte mari, aparent nebunești.
05:22
So I decideda decis to just try to see
127
307000
2000
Deci am decis doar să încerc să văd
05:24
how much of the systematicsistematică knowledgecunoştinţe that's out there in the worldlume
128
309000
3000
cât din cunoașterea sistematică care e acolo în lume
05:27
we could make computableComputable.
129
312000
2000
poate fi adusă în stare computațională.
05:29
So, it's been a bigmare, very complexcomplex projectproiect,
130
314000
2000
Deci a fost un proiect mare și complex
05:31
whichcare I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
de care nu eram de loc sigur că va funcționa.
05:34
But I'm happyfericit to say it's actuallyde fapt going really well.
132
319000
3000
Dar sunt mulțumit că de fapt merge chiar bine.
05:37
And last yearan we were ablecapabil
133
322000
2000
Și anul trecut am putut
05:39
to releaseeliberare the first websitewebsite versionversiune
134
324000
2000
să emitem prima versiune de website
05:41
of WolframWolfram AlphaAlfa.
135
326000
2000
a [sistemului computațional] Wolfram Alpha.
05:43
Its purposescop is to be a seriousserios knowledgecunoştinţe enginemotor
136
328000
3000
Scopul acestuia e de-a fi un motor serios de cunoaștere
05:46
that computescalculează answersrăspunsuri to questionsîntrebări.
137
331000
3000
care calculează răspunsuri la întrebări.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Deci să-l încercăm.
05:51
Let's startstart off with something really easyuşor.
139
336000
2000
Să începem cu ceva foarte simplu.
05:53
HopeSperanta for the bestCel mai bun.
140
338000
2000
Să sperăm că merge.
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Foarte bine. OK.
05:57
So fardeparte so good.
142
342000
2000
Până aici e bine.
05:59
(LaughterRâs)
143
344000
3000
(Râsete)
06:02
Let's try something a little bitpic harderMai tare.
144
347000
3000
Să încercăm ceva puțin mai complicat.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Să zicem ...
06:07
some mathyionela thing,
146
352000
3000
Să facem ceva matematic
06:10
and with lucknoroc it'llO să work out the answerRăspuns
147
355000
3000
și cu noroc va calcula răspunsul
06:13
and try and tell us some interestinginteresant things
148
358000
2000
și va încerca să ne spună niște lucruri interesante
06:15
things about relatedlegate de mathmatematica.
149
360000
2000
lucruri înrudite cu matematica.
06:17
We could askcere it something about the realreal worldlume.
150
362000
3000
L-am putea întreba ceva despre lumea reală.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
Să zicem -- nu știu --
06:22
what's the GDPPIB of SpainSpania?
152
367000
3000
Care e produsul național brut, GDP al Spaniei?
06:25
And it should be ablecapabil to tell us that.
153
370000
2000
Ar trebui să fie capabil să ne spună.
06:27
Now we could computecalcula something relatedlegate de to this,
154
372000
2000
Acum am putea calcula ceva legat de asta
06:29
let's say ... the GDPPIB of SpainSpania
155
374000
2000
să zicem GDP al Spaniei
06:31
dividedîmpărțit by, I don't know,
156
376000
2000
împărțit la, să vedem,
06:33
the -- hmmmHmmm ...
157
378000
2000
-- hmmm ...
06:35
let's say the revenuevenituri of MicrosoftMicrosoft.
158
380000
2000
să zicem la profitul companiei Microsoft.
06:37
(LaughterRâs)
159
382000
2000
(Râsete)
06:39
The ideaidee is that we can just typetip this in,
160
384000
2000
Ideea e că putem tasta simplu această întrebare
06:41
this kinddrăguț of questionîntrebare in, howeverin orice caz we think of it.
161
386000
3000
în orice mod ne gândim la ea.
06:44
So let's try askingcer a questionîntrebare,
162
389000
2000
Deci, hai să-i punem o întrebare,
06:46
like a healthsănătate relatedlegate de questionîntrebare.
163
391000
2000
cum ar fi o întrebare despre sănătate.
06:48
So let's say we have a lablaborator findingdescoperire that ...
164
393000
3000
Deci să spunem că avem un laborator care --
06:51
you know, we have an LDLLDL levelnivel of 140
165
396000
2000
știți, avem un nivel de colesterol LDL de 140
06:53
for a malemasculin agedîn vârstă de 50.
166
398000
3000
pentru un bărbat de 50 de ani.
06:56
So let's typetip that in, and now WolframWolfram AlphaAlfa
167
401000
2000
Deci să tastăm asta și acum Wolfram Alpha
06:58
will go and use availabledisponibil publicpublic healthsănătate datadate
168
403000
2000
va căuta și va folosi datele de sănătate publică disponibile
07:00
and try and figurefigura out
169
405000
2000
și va încerca să găsească
07:02
what partparte of the populationpopulație that correspondscorespunde to and so on.
170
407000
3000
din ce fragment de populație face parte, ș.a.m.d.
07:05
Or let's try askingcer about, I don't know,
171
410000
3000
Sau să încercăm
07:08
the InternationalInternational SpaceSpaţiu StationStaţia de.
172
413000
2000
stația spațială internațională.
07:10
And what's happeninglucru here is that
173
415000
2000
Și ce se întâmplă aici e că
07:12
WolframWolfram AlphaAlfa is not just looking up something;
174
417000
2000
Wolfram Alpha nu doar caută ceva
07:14
it's computingtehnica de calcul, in realreal time,
175
419000
3000
ci calculează în timp util,
07:17
where the InternationalInternational SpaceSpaţiu StationStaţia de is right now at this momentmoment,
176
422000
3000
unde e stația spațială internațională chiar acum, în momentul acesta,
07:20
how fastrapid it's going, and so on.
177
425000
3000
cât de rapid se deplasează, ș.a.m.d.
07:24
So WolframWolfram AlphaAlfa knowsștie about lots and lots of kindstipuri of things.
178
429000
3000
Deci Wolfram Alpha știe multe, multe lucruri.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
Are până în prezent,
07:29
prettyfrumos good coverageacoperire of everything you mightar putea find
180
434000
2000
cam tot ce ai putea găsi
07:31
in a standardstandard referencereferinţă librarybibliotecă.
181
436000
3000
într-o bibliotecă de referință standard.
07:34
But the goalpoartă is to go much furthermai departe
182
439000
2000
Dar scopul e de a ajunge mult mai departe
07:36
and, very broadlyîn linii mari, to democratizedemocratiza
183
441000
3000
și, în general, să democratizeze
07:39
all of this knowledgecunoştinţe,
184
444000
3000
accesul la toată această cunoaștere globală
07:42
and to try and be an authoritativeautoritate
185
447000
2000
și să încerce să fie o sursă
07:44
sourcesursă in all areaszone.
186
449000
2000
competentă în toate domeniile,
07:46
To be ablecapabil to computecalcula answersrăspunsuri to specificspecific questionsîntrebări that people have,
187
451000
3000
să fie capabilă să calculeze răspunsuri la întrebări specifice pe care le au oamenii,
07:49
not by searchingin cautarea what other people
188
454000
2000
nu prin a accesa ce au scris alți oameni
07:51
mayMai have writtenscris down before,
189
456000
2000
înaintea lor
07:53
but by usingutilizând builtconstruit in knowledgecunoştinţe
190
458000
2000
ci prin a folosi cunoaștere încorporată
07:55
to computecalcula freshproaspăt newnou answersrăspunsuri to specificspecific questionsîntrebări.
191
460000
3000
să calculeze răspunsuri noi actuale la întrebări specifice.
07:58
Now, of coursecurs, WolframWolfram AlphaAlfa
192
463000
2000
Acum, bineînțeles, Wolfram Alpha
08:00
is a monumentallymonumental hugeimens, long-termtermen lung projectproiect
193
465000
2000
e un proiect uriaș, de lungă durată
08:02
with lots and lots of challengesprovocări.
194
467000
2000
cu tot felul de deziderate.
08:04
For a startstart, one has to curatepreot a zillioncatralioane
195
469000
3000
Pentru început, trebuie să fie administrată o miriadă
08:07
differentdiferit sourcessurse of factsfapte and datadate,
196
472000
3000
de surse diferite de fapte și date,
08:10
and we builtconstruit quitedestul de a pipelineconducte of MathematicaMathematica automationautomatizare
197
475000
3000
și construit un sistem de automatizare pentru Mathematica
08:13
and humanuman domaindomeniu expertsexperți for doing this.
198
478000
3000
și alcătuită o rețea de experți din domenii umaniste pentru asta.
08:16
But that's just the beginningînceput.
199
481000
2000
Dar ăsta e doar începutul.
08:18
GivenAvând în vedere rawbrut factsfapte or datadate
200
483000
2000
Cu date sau fapte brute,
08:20
to actuallyde fapt answerRăspuns questionsîntrebări,
201
485000
2000
pentru a răspunde realmente la întrebări
08:22
one has to computecalcula:
202
487000
2000
trebuie calculate
08:24
one has to implementaplica all those methodsmetode and modelsmodele
203
489000
2000
trebuie implementate toate acele metode și modele
08:26
and algorithmsalgoritmi and so on
204
491000
2000
și algoritmi, etc.
08:28
that scienceştiinţă and other areaszone have builtconstruit up over the centuriessecole.
205
493000
3000
pe care știința și alte domenii le-au accumulat de-a lungul secolelor.
08:31
Well, even startingpornire from MathematicaMathematica,
206
496000
3000
Ei bine, chiar și pornind de la Mathematica
08:34
this is still a hugeimens amountCantitate of work.
207
499000
2000
acesta e un volum uriaș de muncă.
08:36
So fardeparte, there are about 8 millionmilion lineslinii
208
501000
2000
Până acum există 8 milioane de rânduri
08:38
of MathematicaMathematica codecod in WolframWolfram AlphaAlfa
209
503000
2000
de cod Mathematica în programul Wolfram Alpha
08:40
builtconstruit by expertsexperți from manymulți, manymulți differentdiferit fieldscâmpuri.
210
505000
3000
introdus de experți din multe, multe domenii diferite.
08:43
Well, a crucialcrucial ideaidee of WolframWolfram AlphaAlfa
211
508000
3000
Ei bine, o idee radicală a programului Wolfram Alpha
08:46
is that you can just askcere it questionsîntrebări
212
511000
2000
e că poți să-i pui întrebări
08:48
usingutilizând ordinarycomun humanuman languagelimba,
213
513000
3000
folosind limbaj uman obișnuit,
08:51
whichcare meansmijloace that we'vene-am got to be ablecapabil to take
214
516000
2000
ceea ce înseamnă că trebuie să fim capabili de-a include
08:53
all those strangeciudat utterancesenunţuri that people typetip into the inputintrare fieldcamp
215
518000
3000
toate acele combinații ciudate pe care oamenii le tastează
08:56
and understanda intelege them.
216
521000
2000
în fereastra de input și de-a le înțelege.
08:58
And I musttrebuie sa say that I thought that stepEtapa
217
523000
2000
Și trebuie să spun că eu credeam că acel stagiu
09:00
mightar putea just be plainsimplu impossibleimposibil.
218
525000
3000
ar putea fi pur și simplu imposibil.
09:04
Two bigmare things happeneds-a întâmplat:
219
529000
2000
Două lucruri mari s-au întâmplat.
09:06
First, a bunchbuchet of newnou ideasidei about linguisticslingvistică
220
531000
3000
Primul, o grămadă de idei noi despre lingvistică
09:09
that camea venit from studyingstudiu the computationalcomputațională universeunivers;
221
534000
3000
au apărut din studiul universului computațional.
09:12
and secondal doilea, the realizationrealizarea that havingavând actualreal computableComputable knowledgecunoştinţe
222
537000
3000
Al doilea, realizarea că având cunoaștere calculabilă efectiv
09:15
completelycomplet changesschimbări how one can
223
540000
2000
schimbă complet unghiul de abordare
09:17
seta stabilit about understandingînţelegere languagelimba.
224
542000
3000
în înțelegerea limbii.
09:20
And, of coursecurs, now
225
545000
2000
Și bineînțeles acum
09:22
with WolframWolfram AlphaAlfa actuallyde fapt out in the wildsălbatic,
226
547000
2000
cu Wolfram Alpha ieșit în lume
09:24
we can learnînvăța from its actualreal usagefolosire.
227
549000
2000
putem învăța prin uzitarea lui efectivă.
09:26
And, in factfapt, there's been
228
551000
2000
Și de fapt a existat
09:28
an interestinginteresant coevolutioncoevoluţie that's been going on
229
553000
2000
o interesantă co-evoluție care a avut loc
09:30
betweenîntre WolframWolfram AlphaAlfa
230
555000
2000
între Wolfram Alpha
09:32
and its humanuman usersutilizatori,
231
557000
2000
și utilizatorii lui umani.
09:34
and it's really encouragingîncurajator.
232
559000
2000
Și e cu adevarat încurajator.
09:36
Right now, if we look at webweb queriesinterogări,
233
561000
2000
Chiar acum, dacă ne uităm la căutările de pe web,
09:38
more than 80 percentla sută of them get handledmanipulate successfullycu succes the first time.
234
563000
3000
mai mult de 80% din ele sunt rezolvate cu succes de prima dată.
09:41
And if you look at things like the iPhoneiPhone appaplicaţia,
235
566000
2000
Și dacă te uiți la aplicații cum e iPhone-ul
09:43
the fractionfracțiune is considerablyconsiderabil largermai mare.
236
568000
2000
fracțiunea e cu mult mai mare.
09:45
So, I'm prettyfrumos pleasedmulţumit with it all.
237
570000
2000
Deci, sunt destul de mulțumit cu programul în ansamblu.
09:47
But, in manymulți waysmoduri,
238
572000
2000
Dar în multe feluri
09:49
we're still at the very beginningînceput with WolframWolfram AlphaAlfa.
239
574000
3000
suntem încă la începuturi cu Wolfram Alpha
09:52
I mean, everything is scalingscalare up very nicelyfrumos
240
577000
2000
dar, toate evoluează destul de frumos.
09:54
and we're gettingobtinerea more confidentîncrezător.
241
579000
2000
Devenim tot mai încrezători.
09:56
You can expectaştepta to see WolframWolfram AlphaAlfa technologytehnologie
242
581000
2000
Vă puteți aștepta să vedeți tehnologia Wolfram Alpha
09:58
showingarătând up in more and more placeslocuri,
243
583000
2000
apărând în tot mai multe locuri,
10:00
workinglucru bothambii with this kinddrăguț of publicpublic datadate, like on the websitewebsite,
244
585000
3000
lucrând și cu acest gen de date publice, cum e acest website,
10:03
and with privateprivat knowledgecunoştinţe
245
588000
2000
și cu cunoștințe private
10:05
for people and companiescompanii and so on.
246
590000
3000
referitoare la oameni și la companii, etc.
10:08
You know, I've realizedrealizat that WolframWolfram AlphaAlfa actuallyde fapt gives one
247
593000
3000
Știți, am realizat că Wolfram Alpha de fapt oferă
10:11
a wholeîntreg newnou kinddrăguț of computingtehnica de calcul
248
596000
2000
un fel complet nou de computerizare
10:13
that one can call knowledge-basedBazată pe cunoaștere computingtehnica de calcul,
249
598000
2000
pe care o putem numi computerizare bazată pe cunoaștere,
10:15
in whichcare one'sunul e startingpornire not just from rawbrut computationcalcul,
250
600000
3000
în care se pornește nu doar de la computerizare brută,
10:18
but from a vastvast amountCantitate of built-inclădire-înăuntru knowledgecunoştinţe.
251
603000
3000
dar și de la o vastă bază de cunoaștere incorporată.
10:21
And when one does that, one really changesschimbări
252
606000
2000
Și când se face asta, se modifică într-adevăr
10:23
the economicseconomie of deliveringlivrarea computationalcomputațională things,
253
608000
3000
știința economiei emiterii de rezultate computaționale,
10:26
whetherdacă it's on the webweb or elsewhereîn altă parte.
254
611000
2000
fie că e pe web, fie altundeva.
10:28
You know, we have a fairlydestul de interestinginteresant situationsituatie right now.
255
613000
3000
Știți, avem o situație foarte interesantă acum.
10:31
On the one handmână, we have MathematicaMathematica,
256
616000
2000
Pe de o parte, avem programul Mathematica,
10:33
with its sortfel of preciseprecis, formalformal languagelimba
257
618000
3000
cu limbajul său precis și formal
10:36
and a hugeimens networkreţea
258
621000
2000
și o rețea uriașă
10:38
of carefullycu grija designedproiectat capabilitiescapabilități
259
623000
2000
de capabilități proiectate cu grijă
10:40
ablecapabil to get a lot doneTerminat in just a fewpuțini lineslinii.
260
625000
3000
în stare să facă enorm în doar câteva rânduri.
10:43
Let me showspectacol you a couplecuplu of examplesexemple here.
261
628000
3000
Să vă arăt două exemple aici.
10:47
So here'saici e a trivialbanal piecebucată of MathematicaMathematica programmingprogramare.
262
632000
3000
Iată o bucățică trivială din codul programului Mathematica.
10:51
Here'sAici este something where we're sortfel of
263
636000
2000
Aici e ceva în care
10:53
integratingintegrarea a bunchbuchet of differentdiferit capabilitiescapabilități here.
264
638000
3000
integrăm o grămadă de capabilități diferite.
10:56
Here we'llbine just createcrea, in this linelinia,
265
641000
3000
Aici vom crea în acest rând
10:59
a little userutilizator interfaceinterfață that allowspermite us to
266
644000
3000
o simplă interfață de utilizator care ne permite
11:02
do something fundistracţie there.
267
647000
2000
să facem ceva distractiv aici.
11:05
If you go on, that's a slightlypuțin more complicatedcomplicat programprogram
268
650000
2000
Dacă continui, acela e un program puțin mai complicat
11:07
that's now doing all sortsfelul of algorithmicalgoritmice things
269
652000
3000
care face acum tot felul de calcule algoritmice
11:10
and creatingcrearea userutilizator interfaceinterfață and so on.
270
655000
2000
și crează interfață de utilizare, etc.
11:12
But it's something that is very preciseprecis stuffchestie.
271
657000
3000
Dar e material extrem de precis.
11:15
It's a preciseprecis specificationcaietul de sarcini with a preciseprecis formalformal languagelimba
272
660000
3000
E o specificație precisă cu un limbaj formal precis
11:18
that causescauze MathematicaMathematica to know what to do here.
273
663000
3000
care determină Mathematica să știe ce să facă.
11:21
Then on the other handmână, we have WolframWolfram AlphaAlfa,
274
666000
3000
Ei bine, pe de altă parte, avem Wolfram Alpha
11:24
with all the messinessmessiness of the worldlume
275
669000
2000
cu toată harababura lumii
11:26
and humanuman languagelimba and so on builtconstruit into it.
276
671000
2000
și cu limbi umane și altele încorporate în el.
11:28
So what happensse întâmplă when you put these things togetherîmpreună?
277
673000
3000
Deci ce se întâmplă când pui aceste lucruri împreună?
11:31
I think it's actuallyde fapt rathermai degraba wonderfulminunat.
278
676000
2000
Cred de fapt că rezultatul e minunat.
11:33
With WolframWolfram AlphaAlfa insideinterior MathematicaMathematica,
279
678000
2000
Cu Wolfram Alpha în interiorul progamului Mathematica
11:35
you can, for exampleexemplu, make preciseprecis programsprograme
280
680000
2000
poți, de exemplu, să faci programe precise
11:37
that call on realreal worldlume datadate.
281
682000
2000
care cheamă date din lumea reală.
11:39
Here'sAici este a realreal simplesimplu exampleexemplu.
282
684000
2000
Iată un exemplu foarte simplu.
11:44
You can alsode asemenea just sortfel of give vaguevag inputintrare
283
689000
3000
Poți să introduci un fel de input vag
11:47
and then try and have WolframWolfram AlphaAlfa
284
692000
2000
și apoi să-l faci pe Wolfram Alpha
11:49
figurefigura out what you're talkingvorbind about.
285
694000
2000
să descopere despre ce vorbești.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Să încercăm.
11:53
But actuallyde fapt I think the mostcel mai excitingemoționant thing about this
287
698000
3000
Dar cred că cel mai interesant lucru despre asta
11:56
is that it really gives one the chanceşansă
288
701000
2000
e că ne dă șansa
11:58
to democratizedemocratiza programmingprogramare.
289
703000
3000
să democratizăm programarea.
12:01
I mean, anyoneoricine will be ablecapabil to say what they want in plainsimplu languagelimba.
290
706000
3000
Adică, oricine va fi în stare să tasteze cam ce doresc în limbaj obișnuit
12:04
Then, the ideaidee is that WolframWolfram AlphaAlfa will be ablecapabil to figurefigura out
291
709000
3000
și apoi Wolfram Alpha va fi în stare să deslușească
12:07
what preciseprecis piecesbucăți of codecod
292
712000
2000
exact care părți de cod
12:09
can do what they're askingcer for
293
714000
2000
pot face ce i s-a cerut
12:11
and then showspectacol them examplesexemple that will let them pickalege what they need
294
716000
3000
și apoi să arate exemple care vor permite să aleagă ce are nevoie
12:14
to buildconstrui up biggermai mare and biggermai mare, preciseprecis programsprograme.
295
719000
3000
pentru a construi programe tot mai mari și mai precise.
12:17
So, sometimesuneori, WolframWolfram AlphaAlfa
296
722000
2000
Așa că, uneori, Wolfram Alpha
12:19
will be ablecapabil to do the wholeîntreg thing immediatelyimediat
297
724000
2000
va fi în stare să rezolve întregul răspuns imediat
12:21
and just give back a wholeîntreg bigmare programprogram that you can then computecalcula with.
298
726000
3000
și să-ți returneze un program mare cu care apoi să faci computația.
12:24
Here'sAici este a bigmare websitewebsite
299
729000
2000
Deci iată un website mare
12:26
where we'vene-am been collectingcolectare lots of educationaleducational
300
731000
3000
unde am colectat multe demonstrații educaționale
12:29
and other demonstrationsdemonstrații about lots of kindstipuri of things.
301
734000
3000
și de alte naturi despre tot felul de lucruri.
12:32
I'll showspectacol you one exampleexemplu here.
302
737000
3000
Deci, să vedem, vă arăt un exemplu, poate aici.
12:36
This is just an exampleexemplu of one of these computableComputable documentsdocumente.
303
741000
3000
Ăsta e doar un exemplu din aceste documente computabile.
12:39
This is probablyprobabil a fairlydestul de smallmic
304
744000
2000
Acesta e probabil o părticică mică
12:41
piecebucată of MathematicaMathematica codecod
305
746000
2000
din codul Mathematica
12:43
that's ablecapabil to be runalerga here.
306
748000
2000
care poate rula aici.
12:47
Okay. Let's zoomzoom out again.
307
752000
3000
OK. Să ieșim de aici.
12:50
So, givendat our newnou kinddrăguț of scienceştiinţă,
308
755000
2000
Deci, având în vedere noua noastră știință,
12:52
is there a generalgeneral way to use it to make technologytehnologie?
309
757000
3000
există un mod general de a face tehnologie?
12:55
So, with physicalfizic materialsmateriale,
310
760000
2000
Adică, cu materiale fizice,
12:57
we're used to going around the worldlume
311
762000
2000
suntem obișnuiți să mergem în jurul lumii
12:59
and discoveringdescoperirea that particularspecial materialsmateriale
312
764000
2000
și să descoperim că materiale specifice
13:01
are usefulutil for particularspecial
313
766000
2000
sunt folositoare pentru
13:03
technologicaltehnologic purposesscopuri.
314
768000
2000
scopuri tehnologice specifice, ș.a.m.d.
13:05
Well, it turnstransformă out we can do very much the samela fel kinddrăguț of thing
315
770000
2000
Ei bine, se pare că putem face același gen de lucruri
13:07
in the computationalcomputațională universeunivers.
316
772000
2000
în universul computațional.
13:09
There's an inexhaustibleinepuizabilă supplylivra of programsprograme out there.
317
774000
3000
Există resurse inepuizabile de programe în lume.
13:12
The challengeprovocare is to see how to
318
777000
2000
Provocarea e de a vedea cum
13:14
harnessvalorifica them for humanuman purposesscopuri.
319
779000
2000
să le exploatăm pentru scopuri umane.
13:16
Something like RuleRegula 30, for exampleexemplu,
320
781000
2000
Ceva ca Regula 30, de exemplu,
13:18
turnstransformă out to be a really good randomnessrandomizare generatorgenerator.
321
783000
2000
pare să funcționeze bine ca generator aleatoriu.
13:20
Other simplesimplu programsprograme are good modelsmodele
322
785000
2000
Alte programe simple sunt modele bune
13:22
for processesprocese in the naturalnatural or socialsocial worldlume.
323
787000
3000
pentru procesarea în lumea naturală sau socială.
13:25
And, for exampleexemplu, WolframWolfram AlphaAlfa and MathematicaMathematica
324
790000
2000
Și de exemplu, Wolfram Alpha și Mathematica
13:27
are actuallyde fapt now fulldeplin of algorithmsalgoritmi
325
792000
2000
sunt de fapt acum înțesate de algoritmi
13:29
that we discovereddescoperit by searchingin cautarea the computationalcomputațională universeunivers.
326
794000
3000
pe care i-am descoperit prin cercetarea universului computațional.
13:33
And, for exampleexemplu, this -- if we go back here --
327
798000
3000
Și, de exemplu asta -- ne-am întors aici --
13:37
this has becomedeveni surprisinglysurprinzător popularpopular
328
802000
2000
Asta a devenit surprinzător de popular
13:39
amongprintre composerscompozitori
329
804000
2000
printe compozitorii care găsesc
13:41
findingdescoperire musicalmuzical formsformulare by searchingin cautarea the computationalcomputațională universeunivers.
330
806000
3000
forme muzicale prin cercetarea universului computațional.
13:45
In a sensesens, we can use the computationalcomputațională universeunivers
331
810000
2000
Într-un sens, putem folosi universul computațional
13:47
to get massmasa customizedpersonalizate creativitycreativitate.
332
812000
3000
să obținem ajustarea creativă prealabilă de către consumatori a producției de masă
13:50
I'm hopingîn speranța we can, for exampleexemplu,
333
815000
2000
Sper că vom putea de exemplu
13:52
use that even to get WolframWolfram AlphaAlfa
334
817000
2000
să folosim Wolfram Alpha chiar pentru
13:54
to routinelyîn mod obișnuit do inventioninvenţie and discoverydescoperire on the flya zbura,
335
819000
3000
a face în mod curent invenții și descoperiri din mers
13:57
and to find all sortsfelul of wonderfulminunat stuffchestie
336
822000
2000
și a găsi tot felul de minunății
13:59
that no engineeringiner
337
824000
2000
pe care nici un inginer
14:01
and no processproces of incrementalincrementală evolutionevoluţie would ever come up with.
338
826000
3000
sau proces de evoluție incrementală nu l-ar considera.
14:05
Well, so, that leadsOportunitati to kinddrăguț of an ultimatefinal questionîntrebare:
339
830000
3000
Ei bine, prin urmare, asta conduce la întrebarea fundamentală.
14:08
Could it be that someplaceintr-un loc out there in the computationalcomputațională universeunivers
340
833000
3000
Ar fi oare posibil ca undeva în universul computațional
14:11
we mightar putea find our physicalfizic universeunivers?
341
836000
3000
să găsim universul nostru fizic?
14:14
PerhapsPoate că there's even some quitedestul de simplesimplu ruleregulă,
342
839000
2000
Poate există chiar o regulă simplă
14:16
some simplesimplu programprogram for our universeunivers.
343
841000
3000
un program simplu pentru universul nostru.
14:19
Well, the historyistorie of physicsfizică would have us believe
344
844000
2000
Ei bine, istoria fizicii ne-a convins
14:21
that the ruleregulă for the universeunivers musttrebuie sa be prettyfrumos complicatedcomplicat.
345
846000
3000
că regula ce descrie universul e complicată.
14:24
But in the computationalcomputațională universeunivers,
346
849000
2000
Dar în universul computațional
14:26
we'vene-am now seenvăzut how rulesnorme that are incrediblyincredibil simplesimplu
347
851000
3000
am văzut cum reguli incredibil de simple
14:29
can producelegume şi fructe incrediblyincredibil richbogat and complexcomplex behaviorcomportament.
348
854000
3000
pot produce comportament extrem de complex.
14:32
So could that be what's going on with our wholeîntreg universeunivers?
349
857000
3000
Deci ar putea fi asta ce se întâmplă cu universul nostru?
14:36
If the rulesnorme for the universeunivers are simplesimplu,
350
861000
2000
Dacă regulile universului sunt simple,
14:38
it's kinddrăguț of inevitableinevitabil that they have to be
351
863000
2000
e inevitabil ca ele să fie
14:40
very abstractabstract and very lowscăzut levelnivel;
352
865000
2000
foarte abstracte și foarte de bază,
14:42
operatingoperare, for exampleexemplu, fardeparte belowde mai jos
353
867000
2000
operând, de exemplu, mult sub
14:44
the levelnivel of spacespaţiu or time,
354
869000
2000
nivelul spațiului și timpului,
14:46
whichcare makesmărci it hardgreu to representreprezinta things.
355
871000
2000
dimensiuni care fac reprezentarea dificilă.
14:48
But in at leastcel mai puţin a largemare classclasă of casescazuri,
356
873000
2000
Dar cel puțin într-o mare clasă de cazuri,
14:50
one can think of the universeunivers as beingfiind
357
875000
2000
se poate gândi despre univers ca fiind
14:52
like some kinddrăguț of networkreţea,
358
877000
2000
un fel de rețea,
14:54
whichcare, when it getsdevine bigmare enoughdestul,
359
879000
2000
care, când devine suficient de mare,
14:56
behavesse comportă like continuouscontinuu spacespaţiu
360
881000
2000
se comportă ca un spațiu continuu
14:58
in much the samela fel way as havingavând lots of moleculesmolecule
361
883000
2000
în același mod cum multe molecule
15:00
can behavecomporta like a continuouscontinuu fluidlichid.
362
885000
2000
se pot comporta ca un lichid continuu.
15:02
Well, then the universeunivers has to evolveevolua by applyingaplicarea
363
887000
3000
Ei bine, atunci universul trebuie să evolueze prin aplicarea
15:05
little rulesnorme that progressivelyprogresiv updateActualizați this networkreţea.
364
890000
3000
regulilor simple care progresiv actualizează această rețea.
15:08
And eachfiecare possibleposibil ruleregulă, in a sensesens,
365
893000
2000
Și fiecare regulă, într-un sens,
15:10
correspondscorespunde to a candidatecandidat universeunivers.
366
895000
2000
corespunde unui univers candidat.
15:12
ActuallyDe fapt, I haven'tnu au shownafișate these before,
367
897000
3000
De fapt n-am mai arătat asta până acum,
15:16
but here are a fewpuțini of the candidatecandidat universesuniversuri
368
901000
3000
dar iată câteva din universurile candidate
15:19
that I've lookedprivit at.
369
904000
2000
la care m-am uitat.
15:21
Some of these are hopelessfara speranta universesuniversuri,
370
906000
2000
Unele din acestea sunt universuri făra speranță,
15:23
completelycomplet sterilesteril,
371
908000
2000
complet sterile,
15:25
with other kindstipuri of pathologiespatologii like no notionnoţiune of spacespaţiu,
372
910000
2000
cu alte feluri de patologii cum ar lipsa noțiunii de spațiu,
15:27
no notionnoţiune of time, no mattermaterie,
373
912000
3000
a noțiunii de timp, de materie,
15:30
other problemsProbleme like that.
374
915000
2000
și alte probleme de acest gen.
15:32
But the excitingemoționant thing that I've foundgăsite in the last fewpuțini yearsani
375
917000
3000
Dar ce am concluzionat interesant în ultimii câțiva ani
15:35
is that you actuallyde fapt don't have to go very fardeparte
376
920000
2000
e că nu trebuie să mergi prea departe
15:37
in the computationalcomputațională universeunivers
377
922000
2000
în universul computațional
15:39
before you startstart findingdescoperire candidatecandidat universesuniversuri
378
924000
2000
pentru a găsi universuri candidate
15:41
that aren'tnu sunt obviouslyevident not our universeunivers.
379
926000
3000
la care nu e evident că nu sunt universul nostru.
15:44
Here'sAici este the problemproblemă:
380
929000
2000
Iată o problemă:
15:46
Any seriousserios candidatecandidat for our universeunivers
381
931000
3000
Oricare univers candidat pentru universul nostru
15:49
is inevitablyinevitabil fulldeplin of computationalcomputațională irreducibilityirreducibility.
382
934000
3000
e inevitabil plin de ireductibilitate computațională
15:52
WhichCare meansmijloace that it is irreduciblyireductibil difficultdificil
383
937000
3000
ceea ce înseamnă că este ireductibil de dificil
15:55
to find out how it will really behavecomporta,
384
940000
2000
să descoperi cum se va comporta în realitate,
15:57
and whetherdacă it matchesmeciuri our physicalfizic universeunivers.
385
942000
3000
și dacă se potrivește cu universul nostru fizic.
16:01
A fewpuțini yearsani agoîn urmă, I was prettyfrumos excitedexcitat to discoverdescoperi
386
946000
3000
Cu câtiva ani în urmă, am fost foarte emoționat să descopăr
16:04
that there are candidatecandidat universesuniversuri with incrediblyincredibil simplesimplu rulesnorme
387
949000
3000
că există universuri candidate cu reguli incredibil de simple
16:07
that successfullycu succes reproducereproduce specialspecial relativityrelativitate,
388
952000
2000
care reproduc cu succes relativitatea specială
16:09
and even generalgeneral relativityrelativitate and gravitationgravitatia,
389
954000
3000
și chiar relativitatea generală și gravitațională
16:12
and at leastcel mai puţin give hintssugestii of quantumcuantic mechanicsmecanica.
390
957000
3000
și cel puțin dau indicii de mecanică cuantică.
16:15
So, will we find the wholeîntreg of physicsfizică?
391
960000
2000
Deci, vom găsi totalitatea fizicii?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Nu știu cu siguranță.
16:19
but I think at this pointpunct it's sortfel of
393
964000
2000
Dar cred în acest moment
16:21
almostaproape embarrassingjenant not to at leastcel mai puţin try.
394
966000
2000
că e aproape jenant să nu încercăm cel puțin.
16:23
Not an easyuşor projectproiect.
395
968000
2000
Nu e un proiect ușor.
16:25
One'sUna pe got to buildconstrui a lot of technologytehnologie.
396
970000
2000
Trebuie construită multă tehnologie.
16:27
One'sUna pe got to buildconstrui a structurestructura that's probablyprobabil
397
972000
2000
Trebuie construită o structură care e probabil
16:29
at leastcel mai puţin as deepadâncime as existingexistent physicsfizică.
398
974000
2000
cel puțin atât de complexă ca fizica.
16:31
And I'm not sure what the bestCel mai bun way to organizeorganiza the wholeîntreg thing is.
399
976000
3000
Și nu sunt sigur cum e cel mai bine de a organiza totul.
16:34
BuildConstrui a teamechipă, opendeschis it up, offeroferi prizespremii and so on.
400
979000
3000
Să alcătuiesc o echipă, sau să lucrez deschis, să ofer premii, etc.
16:37
But I'll tell you, here todayastăzi,
401
982000
2000
Dar vă spun aici azi
16:39
that I'm committedcomise to seeingvedere this projectproiect doneTerminat,
402
984000
2000
că sunt hotărât să văd acest proiect făcut,
16:41
to see if, withinîn this decadedeceniu,
403
986000
3000
să văd dacă în decurs de o decadă,
16:44
we can finallyin sfarsit holddeține in our handsmâini
404
989000
2000
putem ține în mâini într-un final
16:46
the ruleregulă for our universeunivers
405
991000
2000
regula valabilă pentru universul nostru
16:48
and know where our universeunivers liesminciuni
406
993000
2000
și să știm unde se situează universul nostru
16:50
in the spacespaţiu of all possibleposibil universesuniversuri ...
407
995000
2000
în spațiul tuturor posibilităților --
16:52
and be ablecapabil to typetip into WolframWolfram AlphaAlfa, "the theoryteorie of the universeunivers,"
408
997000
3000
și să putem tasta în Wolfram Alpha "teoria universului,"
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
și acesta să ne-o spună.
16:57
(LaughterRâs)
410
1002000
2000
(Râsete)
17:00
So I've been workinglucru on the ideaidee of computationcalcul
411
1005000
2000
Deci am lucrat la ideea computației
17:02
now for more than 30 yearsani,
412
1007000
2000
de mai mult de 30 de ani
17:04
buildingclădire toolsunelte and methodsmetode and turningcotitură intellectualintelectual ideasidei
413
1009000
3000
construind unelte și metode și transformând idei intelectuale
17:07
into millionsmilioane of lineslinii of codecod
414
1012000
2000
în milioane de linii de cod
17:09
and gristmăciniş for serverServer farmsferme and so on.
415
1014000
2000
și grăunțe pentru fermele de servere :) , ș.a.m.d.
17:11
With everyfiecare passingtrecere yearan,
416
1016000
2000
Cu fiecare an ce trece,
17:13
I realizerealiza how much more powerfulputernic
417
1018000
2000
realizez că e mult mai puternică
17:15
the ideaidee of computationcalcul really is.
418
1020000
2000
ideea computației decât am crezut.
17:17
It's takenluate us a long way alreadydeja,
419
1022000
2000
Ne-a luat mult timp deja,
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
dar mai e încă mult în viitor.
17:21
From the foundationsfundatii of scienceştiinţă
421
1026000
2000
De la fundamentele științei
17:23
to the limitslimite of technologytehnologie
422
1028000
2000
până la limitele tehnologiei
17:25
to the very definitiondefiniție of the humanuman conditioncondiție,
423
1030000
2000
și chiar până la definiția condiției umane,
17:27
I think computationcalcul is destinedpredestinat to be
424
1032000
2000
computația este, cred, destinată să fie
17:29
the definingdefinire ideaidee of our futureviitor.
425
1034000
2000
ideea definitorie a viitorului nostru.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Mulțumesc.
17:33
(ApplauseAplauze)
427
1038000
14000
(Aplauze)
17:47
ChrisChris AndersonAnderson: That was astonishinguimitor.
428
1052000
2000
Chris Anderson: Asta a fost uimitor.
17:49
StayStaţi here. I've got a questionîntrebare.
429
1054000
2000
Rămâneți aici. Am o întrebare.
17:51
(ApplauseAplauze)
430
1056000
4000
(Aplauze)
17:57
So, that was, fairechitabil to say, an astonishinguimitor talk.
431
1062000
3000
Asta a fost o prezentare remarcabilă.
18:01
Are you ablecapabil to say in a sentenceteză or two
432
1066000
3000
Puteți spune într-o propoziție sau două
18:04
how this typetip of thinkinggândire
433
1069000
3000
cum ar putea acest gen de gândire
18:07
could integrateintegra at some pointpunct
434
1072000
2000
integra la un moment dat
18:09
to things like stringşir theoryteorie or the kinddrăguț of things that people think of
435
1074000
2000
noțiuni ca teoria corzilor sau genul de lucruri pe care oamenii le
18:11
as the fundamentalfundamental explanationsexplicații of the universeunivers?
436
1076000
3000
consideră explicații fundamentale ale universului?
18:14
StephenŞtefan WolframWolfram: Well, the partspărți of physicsfizică
437
1079000
2000
Stephen Wolfram: Ei bine, părți ale fizicii
18:16
that we kinddrăguț of know to be trueAdevărat,
438
1081000
2000
pe care le știm a fi adevărate,
18:18
things like the standardstandard modelmodel of physicsfizică:
439
1083000
2000
lucruri ca modelul standard al fizicii.
18:20
what I'm tryingîncercat to do better reproducereproduce the standardstandard modelmodel of physicsfizică
440
1085000
3000
Încerc să reproduc modelul standard al fizicii [particulelor subatomice]
18:23
or it's simplypur şi simplu wronggresit.
441
1088000
2000
iar dacă nu reușesc înseamnă că e greșit.
18:25
The things that people have triedîncercat to do in the last 25 yearsani or so
442
1090000
2000
Lucrurille pe care oamenii le-au încercat în ultimii 25 de ani
18:27
with stringşir theoryteorie and so on
443
1092000
2000
cu teoria corzilor
18:29
have been an interestinginteresant explorationexplorare
444
1094000
2000
a fost o explorare interesantă
18:31
that has triedîncercat to get back to the standardstandard modelmodel,
445
1096000
3000
care a încercat să se întoarcă la modelul standard
18:34
but hasn'tnu are quitedestul de gottenajuns there.
446
1099000
2000
dar încă nu a ajuns acolo.
18:36
My guessghici is that some great simplificationssimplificări of what I'm doing
447
1101000
3000
Bănuiala mea e că niște simplificări cum am făcut eu
18:39
mayMai actuallyde fapt have considerableconsiderabile resonancerezonanţă
448
1104000
3000
ar putea de fapt avea rezonanță considerabilă
18:42
with what's been doneTerminat in stringşir theoryteorie,
449
1107000
2000
cu ceea ce a fost făcut în teoria corzilor,
18:44
but that's a complicatedcomplicat mathmatematica thing
450
1109000
3000
dar ăsta e un aspect matematic complicat
18:47
that I don't yetinca know how it's going to work out.
451
1112000
3000
care nu știu încă cum va fi rezolvat.
18:50
CACA: BenoitBenoit MandelbrotMultimea Mandelbrot is in the audiencepublic.
452
1115000
2000
CA : Benoit Mandlebrot e în audiență.
18:52
He alsode asemenea has shownafișate how complexitycomplexitate
453
1117000
2000
Și el a arătat cum poate complexitatea
18:54
can ariseapărea out of a simplesimplu startstart.
454
1119000
2000
să derive dintr-un start simplu.
18:56
Does your work relateraporta to his?
455
1121000
2000
E munca dv. asociată cu a lui?
18:58
SWSW: I think so.
456
1123000
2000
SW: Cred că da.
19:00
I viewvedere BenoitBenoit Mandelbrot'sMandelbrot pe work
457
1125000
2000
Consider lucrarea lui Benoit Mandlebrot
19:02
as one of the foundingfondator contributionscontribuţii
458
1127000
3000
ca fiind una din contribuțiile de inițiere
19:05
to this kinddrăguț of areazonă.
459
1130000
3000
din acest domeniu.
19:08
BenoitBenoit has been particularlyîn special interestedinteresat
460
1133000
2000
Benoit a fost în special interesat
19:10
in nestedimbricate patternsmodele, in fractalsfractali and so on,
461
1135000
2000
în modele în serie, în fractali, ș.a.m.d.
19:12
where the structurestructura is something
462
1137000
2000
unde structura este
19:14
that's kinddrăguț of tree-likecopac-ca,
463
1139000
2000
e ca un fel de copac
19:16
and where there's sortfel of a bigmare branchramură that makesmărci little branchessucursale
464
1141000
2000
și unde există un braț mare care face brațe mai mici,
19:18
and even smallermai mic branchessucursale and so on.
465
1143000
3000
și apoi brațe și mai mici, etc.
19:21
That's one of the waysmoduri
466
1146000
2000
Asta e una din căi
19:23
that you get towardscătre trueAdevărat complexitycomplexitate.
467
1148000
3000
către complexitate adevărată.
19:26
I think things like the RuleRegula 30 cellularcelular automatonautomat
468
1151000
3000
Cred că lucruri ca sistemul automat celular după Regula 30
19:29
get us to a differentdiferit levelnivel.
469
1154000
2000
ne duc la un nivel diferit.
19:31
In factfapt, in a very preciseprecis way, they get us to a differentdiferit levelnivel
470
1156000
3000
De fapt, într-un mod foarte precis ne conduc către un nivel diferit
19:34
because they seempărea to be things that are
471
1159000
2000
pentru că par a fi lucruri
19:37
capablecapabil of complexitycomplexitate
472
1162000
3000
capabile de complexitate,
19:40
that's sortfel of as great as complexitycomplexitate can ever get ...
473
1165000
3000
complexitate de grad maxim, ca să zicem așa...
19:44
I could go on about this at great lengthlungime, but I won'tnu va. (LaughterRâs) (ApplauseAplauze)
474
1169000
3000
Aș putea să continui cu multe detalii, dar nu acum.
19:47
CACA: StephenŞtefan WolframWolfram, thank you.
475
1172000
2000
CA : Stephen Wolfram, vă mulțumim.
19:49
(ApplauseAplauze)
476
1174000
2000
(Aplauze)
Translated by Ariana Bleau Lugo
Reviewed by Magda Marcu

▲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