TEDxBeaconStreet
Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence
Алекс Висснер-Гросс: Новое уравнение интеллекта
Filmed:
Readability: 5.9
2,098,891 views
Существует ли уравнение интеллекта? Да. Вот оно: F = T ∇ Sτ. В своей пленительной и информативной речи физик и информатик Алекс Висснер-Гросс объясняет, что скрывается за этим уравнением. (Снято во время 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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Intelligence -- what is it?
0
899
3667
Что такое интеллект?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
Если мы обратимся к истории того,
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
как рассматривали интеллект,
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
одним из основополагающих примеров было
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
известное высказывание Эдсгера Дейкстра:
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
«Вопрос «Умеет ли компьютер думать?»
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
имеет не больше смысла,
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
чем вопрос «Умеет ли подводная лодка
00:35
can swim."
8
23968
1790
плавать?».
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
Когда Эдсгер Дейкстра написал это,
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
он хотел тем самым раскритиковать
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
таких пионеров информатики,
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
как Алан Тьюринг.
00:48
However, if you take a look back
13
36403
2499
Однако если вы посмотрите в прошлое
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
и подумаете о том, какими были
00:52
the most empowering innovations
15
40867
1996
наиболее полезные инновации,
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
позволившие нам построить
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
искусственные плавательные
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
и летательные аппараты,
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
вы обнаружите, только понимание
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
физических механизмов, лежащих в основе
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
плавания и полёта,
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
позволило нам построить эти машины.
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
Поэтому несколько лет назад
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
я присоединился к одной программе,
чтобы попытаться понять
чтобы попытаться понять
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
фундаментальные физические механизмы,
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
ответственные за интеллект.
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
Давайте сделаем отступление.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
Давайте начнём с мысленного эксперимента.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
Представьте, что вы внеземная раса,
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
которая ничего не знает о биологии Земли,
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
или земной нейробиологии,
или земном интеллекте.
или земном интеллекте.
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
Но у вас есть изумительные телескопы,
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
вы способны наблюдать за Землёй.
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
У вас удивительно большая
продолжительность жизни,
продолжительность жизни,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
поэтому вы можете наблюдать за Землёй
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
на протяжении миллионов, даже миллиардов лет.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
И вы наблюдаете
очень странные происшествия.
очень странные происшествия.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
Вы видите, что на протяжении тысячелетий
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
вплоть до некоторого момента
Землю постоянно
Землю постоянно
02:02
up until a point,
40
110021
2087
бомбардируют астероиды.
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
Но в некоторый момент,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
соответствующий примерно нашему году,
2000 от Рождества Христова,
2000 от Рождества Христова,
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
астероиды, которые находятся
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
на курсе столкновения с Землёй
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
и вот-вот с ней столкнутся,
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
магически отклоняются от столкновения
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
или детонируют до того, как достичь Земли.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
Разумеется, как земляне
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
мы знаем, что причина была бы в том,
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
что мы пытаемся спасти себя.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
Мы пытаемся предотвратить столкновение.
02:29
But if you're an alien race
52
137403
1711
Но если вы внеземная раса,
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
которая не знает этого,
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
не имеет никакого представления
об интеллекте Земли,
об интеллекте Земли,
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
вам пришлось бы создать
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
физическую теорию, объясняющую,
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
как астероиды,
вплоть до определённого момента
вплоть до определённого момента
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
уничтожающие поверхность планеты,
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
вдруг таинственно
перестали делать это.
перестали делать это.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
Я заявляю, что это вопрос из той же сферы,
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
что и понимание
физической природы интеллекта.
физической природы интеллекта.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
В программе, к которой я присоединился
несколько лет назад,
несколько лет назад,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
я изучил различные дискуссии
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
во всех областях науки,
во множестве дисциплин,
во множестве дисциплин,
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
которые указывали, я думаю,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
на общий глубинный механизм
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
интеллекта.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
Например, в космологии
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
different threads of evidence
69
184216
2747
есть ряд подтверждений того,
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
что наша вселенная выглядит
тщательно настроенной
тщательно настроенной
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
на развитие интеллекта,
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
и в частности, на развитие
03:26
of universal states
73
194912
1886
универсальных состояний,
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
которые максимизируют разнообразие
возможных вариантов будущего.
возможных вариантов будущего.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
В играх, например, в го —
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
все помнят 1997 год,
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
когда суперкомпьютер IBM Deep Blue
победил Гарри Каспарова в шахматы —
победил Гарри Каспарова в шахматы —
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
немногие люди знают,
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
что за последние 10 лет или около того
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
игра го,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
значительно более сложная
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
вследствие значительно большей
степени ветвления,
степени ветвления,
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
также начала поддаваться
03:53
to computer game players
84
221038
1865
игрокам-компьютерам
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
и по той же причине:
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
for computers playing Go
86
224476
2800
сейчас наилучшие техники
для компьютеров, которые играют в го,
для компьютеров, которые играют в го,
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
это техники, которые пытаются
максимизировать варианты развития
максимизировать варианты развития
04:02
during game play.
88
230972
2014
по ходу игры.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
Наконец, при планировании движения роботов
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
существует немало свежих технологий,
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
пытающихся воспользоваться
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
способностями роботов максимизировать
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
будущую свободу действий
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
для выполнения сложных задач.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
Собирая вместе эту информацию
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
и складывая её вместе,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
несколько лет назад я задался вопросом:
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
существует ли
глубинный механизм интеллекта
глубинный механизм интеллекта
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
который мы можем выделить
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
из всей этой информации?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
Существует ли единственное
уравнение интеллекта?
уравнение интеллекта?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
И ответ, я думаю, «да».
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
Вы видите то, что, возможно,
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
является ближайшим эквивалентом Е = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
для интеллекта, который я изучил.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
Вы видите
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
выражение соответствия того,
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
что интеллект является силой, F,
которая действует таким образом,
которая действует таким образом,
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
чтобы максимизировать
будущую свободу действий.
будущую свободу действий.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
Она действует для максимизации
будущей свободы действий
будущей свободы действий
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
или сохранения возможностей открытыми
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
с некоторой силой Т,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
с разнообразием возможных доступных
вариантов будущего, S,
вариантов будущего, S,
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
вплоть до некоторого будущего
временного горизонта, тау.
временного горизонта, тау.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
Короче говоря, интеллект
не хочет попасть в ловушку.
не хочет попасть в ловушку.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
Он пытается максимизировать
свободу действий в будущем
свободу действий в будущем
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
и сохранить варианты открытыми.
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
У нас есть это уравнение,
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
и возникает вопрос:
что мы можем с ним сделать?
что мы можем с ним сделать?
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
Есть ли у него сила предсказания?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
Предсказывает ли оно
уровень интеллекта людей?
уровень интеллекта людей?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
Предсказывает ли оно
искусственный интеллект?
искусственный интеллект?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
Сейчас вы увидите видео,
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
которое, я полагаю, покажет
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
некоторые из удивительных применений
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
этого уравнения.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(Видео) Рассказчик:
Недавние исследования в космологии
Недавние исследования в космологии
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
предположили, что вселенные, которые создают
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
больше беспорядка, или энтропии,
в течение своей жизни
в течение своей жизни
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
имеют более благоприятные условия
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
для существования разумных существ,
таких как мы с вами.
таких как мы с вами.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Но что, если эта умозрительная
космологическая связь
космологическая связь
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
между энтропией и интеллектом
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
намекает на более глубокое взаимоотношение?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
Что, если разумное поведение
не просто соотносится
не просто соотносится
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
с созданием энтропии
в длительной перспективе,
в длительной перспективе,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
но на самом деле возникает прямо из неё?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
Чтобы выяснить это, мы разработали
программный продукт
программный продукт
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
под названием «Энтропика»,
нацеленный на максимизацию
нацеленный на максимизацию
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
создания энтропии в дальней перспективе
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
любой системы, в которой он себя найдёт.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
Удивительно, «Энтропика» смогла пройти
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
tests, play human games,
143
371924
3456
несколько тестов на интеллект
для животных, сыграть в человеческие игры
для животных, сыграть в человеческие игры
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
и даже заработать деньги, торгуя акциями —
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
и всё это без каких-либо инструкций.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
Вот некоторые примеры
работы «Энтропики».
работы «Энтропики».
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
Как человек способен
стоять прямо не падая,
стоять прямо не падая,
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
так и «Энтропика»
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
автоматически балансирует шест
с использованием тележки.
с использованием тележки.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
Это поведение удивительно,
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
потому что мы не задавали ей цель.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
Она сама решила балансировать шест.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Эта способность поддерживать равновесие
будет иметь применение
будет иметь применение
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
в гуманоидной робототехнике
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
и технологиях поддержки людей.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
Так же как некоторые животные
могут использовать объекты
могут использовать объекты
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
в своём окружении как инструменты,
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
чтобы пробраться
через узкое пространство,
через узкое пространство,
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
здесь мы видим, как «Энтропика»,
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
снова по своей инициативе,
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
disk representing an animal
161
412169
2910
смогла переместить большой
диск, представляющий животное,
диск, представляющий животное,
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
таким образом,
чтобы заставить маленький диск,
чтобы заставить маленький диск,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
представляющий инструмент,
забраться в ограниченное пространство,
забраться в ограниченное пространство,
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
удерживающее третий диск,
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
и высвободить третий диск
из его изначально фиксированной позиции.
из его изначально фиксированной позиции.
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
Эта способность использовать инструменты
будет иметь применение
будет иметь применение
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
в небольших производствах
и аграрном хозяйстве.
и аграрном хозяйстве.
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
Вдобавок,
также как некоторые другие животные
также как некоторые другие животные
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
opposite ends of a rope
169
431196
2696
способны сотрудничать, натягивая
противоположные концы верёвки
противоположные концы верёвки
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
одновременно для высвобождения еды,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
здесь мы видим, что «Энтропика»
способна выполнить
способна выполнить
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
моделированную версию этой задачи.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
Эта способность к сотрудничеству
имеет интересные применения
имеет интересные применения
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
для планирования экономики
и ряда других областей.
и ряда других областей.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
«Энтропика» широко применима
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
в ряде областей.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
Например, здесь мы видим, как она успешно
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
играет в пинг-понг сама с собой,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
иллюстрируя свой потенциал к играм.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
Здесь мы видим «Энтропику»,
планирующую
планирующую
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
новые связи в социальной сети,
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
где друзья постоянно пропадают из вида,
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
the network well connected.
183
464061
2856
и успешно поддерживающую связь в сети.
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
Эта способность организации сети
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
также имеет применение в здравоохранении,
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
энергетике и создании
искусственного интеллекта.
искусственного интеллекта.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
Здесь мы видим,
как «Энтропика» прокладывает
как «Энтропика» прокладывает
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
пути флота кораблей,
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
успешно обнаруживая
и используя Панамский канал
и используя Панамский канал
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
для достижения связи
между Атлантическим
между Атлантическим
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
и Тихим океанами.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
Эта способность делает «Энтропику»
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
широко применимой
к решению проблем
к решению проблем
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
автономной защиты, логистики и транспорта.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
Наконец, здесь мы видим «Энтропику»,
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
спонтанно обнаруживающую
и осуществляющую
и осуществляющую
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
стратегию «покупай дёшево —
продавай дорого»
продавай дорого»
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
в симулируемом периоде торговли акциями.
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
Она успешно показательно наращивает
08:37
exponentially.
200
505502
1424
активы под её управлением.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
Эта способность управления риском
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
будет иметь широкие применения в финансах
08:42
and insurance.
203
510721
3328
и страховании.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
Алекс Висснер-Гросс:
То, что вы сейчас увидели,
То, что вы сейчас увидели,
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
является набором отличительных черт
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
человеческого интеллекта и его поведения,
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
например, использование инструментов,
прямохождение
прямохождение
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
и общественное сотрудничество.
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
Все они следуют из уравнения,
09:02
which drives a system
210
530121
1932
которое заставляет систему
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
максимизировать
свободу действий в будущем.
свободу действий в будущем.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
Здесь кроется глубокая ирония.
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
Вернёмся к первым
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
упоминаниям термина «робот»
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
в пьесе «Р. У. Р.».
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
Всегда существовало мнение,
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
что если бы мы создали машинный интеллект,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
произошла бы киберреволюция.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
Машины бы восстали против нас.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
Одним большим следствием этой работы
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
является то, что, возможно,
на протяжении последних десятилетий,
на протяжении последних десятилетий,
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
мы наблюдали киберреволюцию
09:39
in reverse.
223
567274
2011
в обратном направлении.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
Это не машины сначала стали разумными,
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
а затем обзавелись манией величия
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
и пытаются завоевать мир.
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
Произошло нечто прямо противоположное.
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
Желание контролировать
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
все возможные варианты будущего —
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
более фундаментальный принцип
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
по сравнению с интеллектом;
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
интеллект может возникать
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
непосредственно из желания
захватить контроль,
захватить контроль,
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
но не наоборот.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
Другое важное следствие — поиск цели.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
Меня часто спрашивают,
как способность поиска целей
как способность поиска целей
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
вытекает из этой модели.
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
Я отвечаю, что способность искать цели
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
следует прямо из этой модели
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
вот каким образом:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
так же как если вы путешествуете
через тоннель —
через тоннель —
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
довольно узкий путь
из всех возможных путей —
из всех возможных путей —
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
для достижения многих
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
разнообразных целей в будущем,
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
или инвестируете
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
в финансовую безопасность,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
уменьшая краткосрочную
ликвидность для того,
ликвидность для того,
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
чтобы увеличить благосостояние
в долгосрочной перспективе,
в долгосрочной перспективе,
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
поиск цели возникает напрямую
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
из долгосрочной необходимости
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
увеличения свободы действий в будущем.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
Наконец, Ричард Фейнман,
знаменитый физик,
знаменитый физик,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
однажды написал, что если бы человеческая
цивилизация находилась на грани уничтожения
цивилизация находилась на грани уничтожения
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
и у вас была бы возможность
передать лишь одну идею
передать лишь одну идею
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
потомкам,
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
чтобы помочь им построить
цивилизацию заново,
цивилизацию заново,
11:05
that concept should be
257
653754
1686
эта идея должна быть в том,
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
что вся материя вокруг нас
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
создана из крошечных элементов,
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
которые притягивают друг друга,
когда они находятся далеко,
когда они находятся далеко,
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
но отталкивают друг друга,
когда они находятся рядом.
когда они находятся рядом.
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
Мой эквивалент этого утверждения
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
для передачи потомкам,
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
чтобы помочь им построить
искусственный интеллект
искусственный интеллект
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
или помочь им понять
человеческую разумность,
человеческую разумность,
11:26
is the following:
266
674163
1267
будет таким:
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
интеллект должен рассматриваться
11:29
as a physical process
268
677483
1413
как физический процесс,
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
который пытается максимизировать
свободу действий
свободу действий
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
и избежать ограничений в будущем.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Большое спасибо.
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(Аплодисменты)
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