TEDSummit
Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution
Кевин Келли: Как ИИ может вызвать второй промышленный переворот?
Filmed:
Readability: 3.8
1,739,624 views
«Путь падающей в долину капли непредсказуем, но основное направление несомненно», — говорит цифровой пророк Кевин Келли. И технологии, подчиняющиеся тем же шаблонам, во многом похожи на них: удивляющие, но неизбежные. В ближайшие 20 лет, говорит он, наше пристрастие делать вещи умнее произведёт большое воздействие практически на всё, чем мы занимаемся. Келли обсуждает три тренда в ИИ, которые нам нужно понимать, чтобы уметь сдерживать и управлять его разработкой. «Самый популярный продукт с ИИ, которым все будут пользоваться через 20 лет, ещё не изобретён, — говорит Келли. — Это значит, что вы ещё не опоздали».
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:14
I'm going to talk a little bit
about where technology's going.
about where technology's going.
0
2966
3817
Я хочу поговорить о направлении
развития технологий.
развития технологий.
00:19
And often technology comes to us,
1
7509
2671
Когда появляются новые технологии,
00:22
we're surprised by what it brings.
2
10566
1865
мы удивляемся их возможностям.
00:24
But there's actually
a large aspect of technology
a large aspect of technology
3
12455
3683
Но существует и огромная
область технологий
область технологий
00:28
that's much more predictable,
4
16162
1802
намного более предсказуемых,
00:29
and that's because technological systems
of all sorts have leanings,
of all sorts have leanings,
5
17988
4088
потому что разным системам
свойственны разные наклонности,
свойственны разные наклонности,
00:34
they have urgencies,
6
22100
1175
нерешённые проблемы,
00:35
they have tendencies.
7
23299
1561
тенденции.
00:36
And those tendencies are derived
from the very nature of the physics,
from the very nature of the physics,
8
24884
4932
Эти тенденции восходят
к самой природе физики,
к самой природе физики,
00:41
chemistry of wires
and switches and electrons,
and switches and electrons,
9
29840
3150
химии проводов,
переключателей, электронов,
переключателей, электронов,
00:45
and they will make reoccurring
patterns again and again.
patterns again and again.
10
33659
3602
подчиняющихся одним
и тем же шаблонам вновь и вновь.
и тем же шаблонам вновь и вновь.
00:49
And so those patterns produce
these tendencies, these leanings.
these tendencies, these leanings.
11
37745
4874
Благодаря этим шаблонам создаются
тенденции и наклонности.
тенденции и наклонности.
00:54
You can almost think of it
as sort of like gravity.
as sort of like gravity.
12
42643
2831
Об этом можно думать
как о земном притяжении.
как о земном притяжении.
00:57
Imagine raindrops falling into a valley.
13
45498
2319
Представьте капли дождя,
падающие в долину.
падающие в долину.
00:59
The actual path of a raindrop
as it goes down the valley
as it goes down the valley
14
47841
3088
Настоящий путь капли во время её падения
01:02
is unpredictable.
15
50953
1169
непредсказуем.
01:04
We cannot see where it's going,
16
52651
1518
Нельзя увидеть, куда она упадёт,
01:06
but the general direction
is very inevitable:
is very inevitable:
17
54193
2277
но основное направление несомненно —
01:08
it's downward.
18
56494
1234
всегда вниз.
01:10
And so these baked-in
tendencies and urgencies
tendencies and urgencies
19
58377
4572
Так что тенденции и проблемы,
интегрированные в технологические системы,
01:14
in technological systems
20
62973
1476
01:17
give us a sense of where things
are going at the large form.
are going at the large form.
21
65051
3609
позволяют почувствовать,
к чему всё идёт в глобальном масштабе.
к чему всё идёт в глобальном масштабе.
01:21
So in a large sense,
22
69149
1401
В широком смысле
01:22
I would say that telephones
were inevitable,
were inevitable,
23
70574
3361
я бы сказал, что создание телефона
было неизбежным,
было неизбежным,
01:27
but the iPhone was not.
24
75005
1342
а вот айфона — нет.
01:29
The Internet was inevitable,
25
77094
1478
Интернет был неминуем,
01:31
but Twitter was not.
26
79274
1286
а «Твиттер» — нет.
01:33
So we have many ongoing
tendencies right now,
tendencies right now,
27
81036
3928
Существует множество
развивающихся прямо сейчас тенденций,
развивающихся прямо сейчас тенденций,
01:36
and I think one of the chief among them
28
84988
2720
я думаю, самая главная среди них —
01:39
is this tendency to make things
smarter and smarter.
smarter and smarter.
29
87732
3722
тенденция делать вещи умнее и умнее.
01:44
I call it cognifying -- cognification --
30
92041
2212
Я называю это интеллектуализацией,
01:46
also known as artificial
intelligence, or AI.
intelligence, or AI.
31
94783
2782
также известной
как искусственный интеллект, ИИ.
как искусственный интеллект, ИИ.
01:50
And I think that's going to be one
of the most influential developments
of the most influential developments
32
98025
3746
Я думаю, это будет одним
из самых значительных событий,
из самых значительных событий,
01:53
and trends and directions and drives
in our society in the next 20 years.
in our society in the next 20 years.
33
101795
5575
трендов, направлений
и двигателей общества ближайшие 20 лет.
и двигателей общества ближайшие 20 лет.
02:00
So, of course, it's already here.
34
108021
1985
Конечно, он уже существует.
02:02
We already have AI,
35
110030
2204
У нас уже есть ИИ.
02:04
and often it works in the background,
36
112258
2398
Часто он работает где-то на заднем плане:
02:06
in the back offices of hospitals,
37
114680
1586
в бэк-офисах больниц,
02:08
where it's used to diagnose X-rays
better than a human doctor.
better than a human doctor.
38
116290
4686
где с его помощью диагностируют
по снимкам лучше, чем настоящий доктор.
по снимкам лучше, чем настоящий доктор.
02:13
It's in legal offices,
39
121000
1726
И в юридических конторах,
02:14
where it's used to go
through legal evidence
through legal evidence
40
122750
2368
где он справляется
с доказательствами лучше,
с доказательствами лучше,
02:17
better than a human paralawyer.
41
125142
1855
чем помощник юриста.
02:19
It's used to fly the plane
that you came here with.
that you came here with.
42
127506
3656
ИИ управлял самолётом,
на котором вы сюда прилетели.
на котором вы сюда прилетели.
02:24
Human pilots only flew it
seven to eight minutes,
seven to eight minutes,
43
132165
2381
Пилоты управляли им всего
семь-восемь минут,
семь-восемь минут,
02:26
the rest of the time the AI was driving.
44
134570
1953
остальную часть времени вёл ИИ.
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
45
136547
2173
А на Netflix и Amazon
02:30
it's in the background,
making those recommendations.
making those recommendations.
46
138744
2530
он на заднем плане
создаёт вам рекомендации.
создаёт вам рекомендации.
02:33
That's what we have today.
47
141298
1261
Такое есть уже сегодня.
02:34
And we have an example, of course,
in a more front-facing aspect of it,
in a more front-facing aspect of it,
48
142583
4801
Есть и намного более продвинутый пример:
02:39
with the win of the AlphaGo, who beat
the world's greatest Go champion.
the world's greatest Go champion.
49
147408
6629
победа программы AlphaGo,
одолевшей мирового чемпиона по игре го.
одолевшей мирового чемпиона по игре го.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
Но это не всё.
02:50
If you play a video game,
you're playing against an AI.
you're playing against an AI.
51
158555
2642
Когда вы играете в видеоигры,
вы играете против ИИ.
вы играете против ИИ.
02:53
But recently, Google taught their AI
52
161221
4538
Но недавно в «Гугл» обучили свой ИИ тому,
02:57
to actually learn how to play video games.
53
165783
2412
как научиться играть в видеоигры.
03:00
Again, teaching video games
was already done,
was already done,
54
168686
2709
Ещё раз, обучение видеоиграм
уже произошло,
уже произошло,
03:03
but learning how to play
a video game is another step.
a video game is another step.
55
171419
3897
но самостоятельное изучение того,
как играть в них, — следующий этап.
как играть в них, — следующий этап.
03:07
That's artificial smartness.
56
175340
1678
Это искусственный ум.
03:10
What we're doing is taking
this artificial smartness
this artificial smartness
57
178571
4522
Направление таково:
берём этот искусственный ум
берём этот искусственный ум
03:15
and we're making it smarter and smarter.
58
183117
2423
и делаем его умнее и умнее.
03:18
There are three aspects
to this general trend
to this general trend
59
186710
3895
Есть три, по моему мнению,
недооценённых подхода к этому тренду.
03:22
that I think are underappreciated;
60
190629
1689
03:24
I think we would understand
AI a lot better
AI a lot better
61
192342
2277
Думаю, мы бы понимали ИИ намного лучше,
03:26
if we understood these three things.
62
194643
2301
если бы понимали эти три вещи.
03:28
I think these things also would
help us embrace AI,
help us embrace AI,
63
196968
3283
Эти три вещи помогли бы принять ИИ,
03:32
because it's only by embracing it
that we actually can steer it.
that we actually can steer it.
64
200275
3008
потому что только приняв его,
можно по-настоящему им рулить.
можно по-настоящему им рулить.
03:35
We can actually steer the specifics
by embracing the larger trend.
by embracing the larger trend.
65
203887
3157
Можно даже управлять нюансами,
приняв общий тренд.
приняв общий тренд.
03:39
So let me talk about
those three different aspects.
those three different aspects.
66
207467
2979
Итак, поговорим об этих трёх подходах.
03:42
The first one is: our own intelligence
has a very poor understanding
has a very poor understanding
67
210470
3673
Первый: наш разум обладает
очень небольшим пониманием того,
очень небольшим пониманием того,
03:46
of what intelligence is.
68
214167
1490
что есть разум.
03:48
We tend to think of intelligence
as a single dimension,
as a single dimension,
69
216110
3653
Большинство понимают интеллект однобоко,
03:51
that it's kind of like a note
that gets louder and louder.
that gets louder and louder.
70
219787
2750
словно это нота, которая становится
громче и громче.
громче и громче.
03:54
It starts like with IQ measurement.
71
222561
2607
Начинается всё с измерения IQ.
03:57
It starts with maybe a simple
low IQ in a rat or mouse,
low IQ in a rat or mouse,
72
225192
4092
В начале, например, простой
низкий IQ, как у мыши или крысы,
низкий IQ, как у мыши или крысы,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
73
229308
2134
а потом как у шимпанзе,
04:03
and then maybe there's more
in a stupid person,
in a stupid person,
74
231887
2191
а потом, например, как у глупого человека,
04:06
and then maybe an average
person like myself,
person like myself,
75
234102
2096
далее, какой-нибудь
средний человек, как я,
средний человек, как я,
04:08
and then maybe a genius.
76
236222
1290
а там гений.
04:09
And this single IQ intelligence
is getting greater and greater.
is getting greater and greater.
77
237536
4433
И единственный показатель IQ
становится больше и больше.
становится больше и больше.
04:14
That's completely wrong.
78
242516
1151
Это абсолютно неверно.
04:15
That's not what intelligence is --
not what human intelligence is, anyway.
not what human intelligence is, anyway.
79
243691
3608
Не то, чем является интеллект.
Не человеческий так уж точно.
Не человеческий так уж точно.
04:19
It's much more like a symphony
of different notes,
of different notes,
80
247673
4506
Он скорее как симфония из разных нот,
04:24
and each of these notes is played
on a different instrument of cognition.
on a different instrument of cognition.
81
252203
3609
и каждая играется
на разных инструментах знания.
на разных инструментах знания.
04:27
There are many types
of intelligences in our own minds.
of intelligences in our own minds.
82
255836
3701
Мы способны осуществлять
разные виды мышления.
разные виды мышления.
04:31
We have deductive reasoning,
83
259561
3048
Есть логика,
04:34
we have emotional intelligence,
84
262633
2221
есть эмоциональное мышление,
04:36
we have spatial intelligence;
85
264878
1393
есть пространственное,
04:38
we have maybe 100 different types
that are all grouped together,
that are all grouped together,
86
266295
4021
и ещё сотня других видов мышления,
сгруппированных вместе,
сгруппированных вместе,
04:42
and they vary in different strengths
with different people.
with different people.
87
270340
3905
которые развиты по-разному у разных людей.
04:46
And of course, if we go to animals,
they also have another basket --
they also have another basket --
88
274269
4526
У животных, разумеется, другой набор —
04:50
another symphony of different
kinds of intelligences,
kinds of intelligences,
89
278819
2541
иная симфония разных видов мышления,
04:53
and sometimes those same instruments
are the same that we have.
are the same that we have.
90
281384
3566
хотя иногда и играется на тех же
инструментах, что и у нас.
инструментах, что и у нас.
04:56
They can think in the same way,
but they may have a different arrangement,
but they may have a different arrangement,
91
284974
3561
Они могут думать как и мы,
но несколько иначе
но несколько иначе
05:00
and maybe they're higher
in some cases than humans,
in some cases than humans,
92
288559
2467
и, может быть, даже лучше,
чем иногда люди.
чем иногда люди.
05:03
like long-term memory in a squirrel
is actually phenomenal,
is actually phenomenal,
93
291050
2837
Долговременная память бе́лки феноменальна.
05:05
so it can remember
where it buried its nuts.
where it buried its nuts.
94
293911
2287
Она может вспомнить,
куда спрятала свои орешки.
куда спрятала свои орешки.
05:08
But in other cases they may be lower.
95
296222
1987
Однако в иных случаях
они могут думать хуже.
они могут думать хуже.
05:10
When we go to make machines,
96
298233
2730
Когда мы создаём машины,
05:12
we're going to engineer
them in the same way,
them in the same way,
97
300987
2196
мы разрабатываем их таким образом,
05:15
where we'll make some of those types
of smartness much greater than ours,
of smartness much greater than ours,
98
303207
5010
чтобы сделать их умения
в некоторых областях лучше наших,
в некоторых областях лучше наших,
05:20
and many of them won't be
anywhere near ours,
anywhere near ours,
99
308241
2571
хотя большинство даже близко
не будут похожи на наши,
не будут похожи на наши,
05:22
because they're not needed.
100
310836
1544
потому что не нужны.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
Так что возьмём их,
05:26
these artificial clusters,
102
314631
2081
эти искусственные машины,
05:28
and we'll be adding more varieties
of artificial cognition to our AIs.
of artificial cognition to our AIs.
103
316736
5362
и будем добавлять разнообразное
искусственное познание нашим ИИ.
искусственное познание нашим ИИ.
05:34
We're going to make them
very, very specific.
very, very specific.
104
322507
4071
И мы сделаем их очень-очень
специализированными.
специализированными.
05:38
So your calculator is smarter
than you are in arithmetic already;
than you are in arithmetic already;
105
326602
6542
Ваш калькулятор умнее вас в арифметике,
05:45
your GPS is smarter
than you are in spatial navigation;
than you are in spatial navigation;
106
333168
3697
GPS умнее вас в ориентации в пространстве,
05:49
Google, Bing, are smarter
than you are in long-term memory.
than you are in long-term memory.
107
337337
4258
у «Гугл» и «Бинг»
лучше долговременная память.
лучше долговременная память.
05:54
And we're going to take, again,
these kinds of different types of thinking
these kinds of different types of thinking
108
342339
4530
Возьмём разные типы мышления
05:58
and we'll put them into, like, a car.
109
346893
1933
и засунем их, скажем, в машину.
06:00
The reason why we want to put them
in a car so the car drives,
in a car so the car drives,
110
348850
3057
Причина, по которой мы хотим
так сделать, —
так сделать, —
06:03
is because it's not driving like a human.
111
351931
2302
она будет водить не как человек.
06:06
It's not thinking like us.
112
354257
1396
Она не думает как мы.
06:07
That's the whole feature of it.
113
355677
1920
В этом-то и её смысл.
06:09
It's not being distracted,
114
357621
1535
Она никогда не отвлекается,
06:11
it's not worrying about whether
it left the stove on,
it left the stove on,
115
359180
2754
не беспокоится о том,
выключила ли она духовку,
выключила ли она духовку,
06:13
or whether it should have
majored in finance.
majored in finance.
116
361958
2138
стоило ли пойти учиться на финфак.
06:16
It's just driving.
117
364120
1153
Она просто ведёт.
06:17
(Laughter)
118
365297
1142
(Смех)
06:18
Just driving, OK?
119
366463
1841
Просто ведёт, ОК?
06:20
And we actually might even
come to advertise these
come to advertise these
120
368328
2937
И вообще, может стóит их называть
06:23
as "consciousness-free."
121
371289
1545
«бессознательными».
06:24
They're without consciousness,
122
372858
1774
У них же нет сознания,
06:26
they're not concerned about those things,
123
374656
2104
они ничем не озабочены,
06:28
they're not distracted.
124
376784
1156
не отвлекаются.
06:29
So in general, what we're trying to do
125
377964
2966
В общем, мы пытаемся создать
06:32
is make as many different
types of thinking as we can.
types of thinking as we can.
126
380954
4500
так много разных типов мышления,
как можем.
как можем.
06:37
We're going to populate the space
127
385804
2083
Мы заселимся в пространство
06:39
of all the different possible types,
or species, of thinking.
or species, of thinking.
128
387911
4159
всевозможных типов или видов мышления.
06:44
And there actually may be some problems
129
392094
2068
Существуют проблемы
06:46
that are so difficult
in business and science
in business and science
130
394186
2800
в бизнесе и науке, настолько сложные,
06:49
that our own type of human thinking
may not be able to solve them alone.
may not be able to solve them alone.
131
397010
4042
что человеческое мышление
неспособно решить их в одиночку.
неспособно решить их в одиночку.
06:53
We may need a two-step program,
132
401076
1992
Нужна двухэтапная программа,
06:55
which is to invent new kinds of thinking
133
403092
4203
суть которой в изобретении
новых видов мышления,
новых видов мышления,
06:59
that we can work alongside of to solve
these really large problems,
these really large problems,
134
407692
3734
вместе с которыми мы сможем решать
очень большие проблемы,
очень большие проблемы,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
135
411450
2918
такие как тёмная энергия,
квантовая гравитация.
квантовая гравитация.
07:08
What we're doing
is making alien intelligences.
is making alien intelligences.
136
416496
2646
Мы собираемся создать новый разум.
07:11
You might even think of this
as, sort of, artificial aliens
as, sort of, artificial aliens
137
419166
4069
Можете об этом думать
как об искусственных пришельцах,
как об искусственных пришельцах,
07:15
in some senses.
138
423259
1207
в некотором смысле.
07:16
And they're going to help
us think different,
us think different,
139
424490
2300
Они помогут нам думать по-другому,
07:18
because thinking different
is the engine of creation
is the engine of creation
140
426814
3632
потому что это и заложено
в двигатель созидания,
в двигатель созидания,
07:22
and wealth and new economy.
141
430470
1867
богатства и новой экономики.
07:25
The second aspect of this
is that we are going to use AI
is that we are going to use AI
142
433835
4923
Второй подход состоит в использовании ИИ,
07:30
to basically make a second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
143
438782
2950
в общем-то, для начала
нового промышленного переворота.
нового промышленного переворота.
07:34
The first Industrial Revolution
was based on the fact
was based on the fact
144
442135
2773
Суть первого промышленного
переворота была в том,
переворота была в том,
07:36
that we invented something
I would call artificial power.
I would call artificial power.
145
444932
3462
что человечество создало
искусственную силу.
искусственную силу.
07:40
Previous to that,
146
448879
1150
А до того,
07:42
during the Agricultural Revolution,
147
450053
2034
во время аграрной революции,
07:44
everything that was made
had to be made with human muscle
had to be made with human muscle
148
452111
3702
всё создавалось человеческим трудом
07:47
or animal power.
149
455837
1307
или животной силой.
07:49
That was the only way
to get anything done.
to get anything done.
150
457565
2063
Это был единственный способ
что-то сделать.
что-то сделать.
07:51
The great innovation during
the Industrial Revolution was,
the Industrial Revolution was,
151
459652
2945
Великим прорывом в промышленной революции
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
152
462621
3109
было обуздание паровой мощи,
ископаемого топлива,
ископаемого топлива,
07:57
to make this artificial power
that we could use
that we could use
153
465754
3856
для изобретения искусственной силы,
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
которую использовали для всего.
08:03
So today when you drive down the highway,
155
471327
2772
В наши дни, когда вы едете по шоссе,
08:06
you are, with a flick of the switch,
commanding 250 horses --
commanding 250 horses --
156
474571
4525
вы можете лёгким нажатием на педаль
командовать 250 лошадьми —
командовать 250 лошадьми —
08:11
250 horsepower --
157
479120
1572
250 лошадиными силами,
08:12
which we can use to build skyscrapers,
to build cities, to build roads,
to build cities, to build roads,
158
480716
4692
которые можно приспособить
к построению небоскрёбов, городов, дорóг,
к построению небоскрёбов, городов, дорóг,
08:17
to make factories that would churn out
lines of chairs or refrigerators
lines of chairs or refrigerators
159
485432
5789
к созданию фабрик, штампующих
конвейерами стулья или холодильники,
конвейерами стулья или холодильники,
08:23
way beyond our own power.
160
491245
1654
далеко за пределами наших сил.
08:24
And that artificial power can also
be distributed on wires on a grid
be distributed on wires on a grid
161
492923
6111
И эту искусственную силу возможно
распространить по проводам в сети
распространить по проводам в сети
08:31
to every home, factory, farmstead,
162
499058
3199
в каждый дом, фабрику, ферму,
08:34
and anybody could buy
that artificial power,
that artificial power,
163
502281
4191
чтобы каждый мог пользоваться
искусственной силой,
искусственной силой,
08:38
just by plugging something in.
164
506496
1472
просто сунув вилку в розетку.
08:39
So this was a source
of innovation as well,
of innovation as well,
165
507992
2439
Это стало источником инноваций,
08:42
because a farmer could take
a manual hand pump,
a manual hand pump,
166
510455
3418
потому что фермер может взять ручной насос
08:45
and they could add this artificial
power, this electricity,
power, this electricity,
167
513897
2916
и добавить к нему
искусственную силу, электричество,
искусственную силу, электричество,
08:48
and he'd have an electric pump.
168
516837
1497
и он получит электронасос.
08:50
And you multiply that by thousands
or tens of thousands of times,
or tens of thousands of times,
169
518358
3318
Повторить так тысячи
или десятки тысяч раз.
или десятки тысяч раз.
08:53
and that formula was what brought us
the Industrial Revolution.
the Industrial Revolution.
170
521700
3159
Этот рецепт привёл
к промышленной революции.
к промышленной революции.
08:56
All the things that we see,
all this progress that we now enjoy,
all this progress that we now enjoy,
171
524883
3585
Всё, что мы видим, весь прогресс,
плодами которого мы пользуемся,
плодами которого мы пользуемся,
09:00
has come from the fact
that we've done that.
that we've done that.
172
528492
2063
существует потому, что мы это всё сделали.
09:02
We're going to do
the same thing now with AI.
the same thing now with AI.
173
530579
2348
А теперь провернём ту же схему с ИИ.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
174
532951
2075
Распределим её по сети,
09:07
and now you can take that electric pump.
175
535050
2374
и теперь вы сможете взять электронасос
09:09
You can add some artificial intelligence,
176
537448
2968
и добавить к нему немного
искусственного интеллекта,
искусственного интеллекта,
09:12
and now you have a smart pump.
177
540440
1481
и получить умный насос.
09:13
And that, multiplied by a million times,
178
541945
1928
Повторить миллион раз,
09:15
is going to be this second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
179
543897
2363
и это произведёт вторую
промышленную революцию.
промышленную революцию.
09:18
So now the car is going down the highway,
180
546284
2382
Вот едет машина по шоссе,
09:20
it's 250 horsepower,
but in addition, it's 250 minds.
but in addition, it's 250 minds.
181
548690
4294
с её 250 лошадиными силами,
да вдобавок ещё и с 250 умами.
да вдобавок ещё и с 250 умами.
09:25
That's the auto-driven car.
182
553008
1769
Машина с автопилотом.
09:26
It's like a new commodity;
183
554801
1389
Это станет новым товаром,
09:28
it's a new utility.
184
556214
1303
новой услугой.
09:29
The AI is going to flow
across the grid -- the cloud --
across the grid -- the cloud --
185
557541
3041
ИИ растечётся по сети, по облаку,
09:32
in the same way electricity did.
186
560606
1567
так же, как электричество.
09:34
So everything that we had electrified,
187
562197
2380
Всё, что сегодня электрифицировано,
09:36
we're now going to cognify.
188
564601
1723
будет ещё и интеллектуализировано.
09:38
And I owe it to Jeff, then,
189
566693
1385
Я в долгу перед Джеффом,
09:40
that the formula
for the next 10,000 start-ups
for the next 10,000 start-ups
190
568102
3732
потому что рецепт
для следующих 10 000 стартапов
для следующих 10 000 стартапов
09:43
is very, very simple,
191
571858
1162
очень-очень прост:
09:45
which is to take x and add AI.
192
573044
3167
взять нечто и добавить ИИ.
09:49
That is the formula,
that's what we're going to be doing.
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
Дальше мы возьмём этот рецепт
и будем по нему готовить.
и будем по нему готовить.
09:51
And that is the way
in which we're going to make
in which we're going to make
194
579936
3306
Таким путём мы добьёмся
09:55
this second Industrial Revolution.
195
583266
1858
второй промышленной революции.
09:57
And by the way -- right now, this minute,
196
585148
2154
Кстати говоря, прямо сейчас
09:59
you can log on to Google
197
587326
1169
можете зайти в «Гугл»
10:00
and you can purchase
AI for six cents, 100 hits.
AI for six cents, 100 hits.
198
588519
3882
и купить ИИ за шесть центов, сто запросов.
10:04
That's available right now.
199
592758
1604
Он доступен прямо сейчас.
10:06
So the third aspect of this
200
594386
2286
И, наконец, третий подход:
10:09
is that when we take this AI
and embody it,
and embody it,
201
597315
2678
когда ИИ находит воплощение в теле,
10:12
we get robots.
202
600017
1173
получается робот.
10:13
And robots are going to be bots,
203
601214
1703
И роботы будут делать
10:14
they're going to be doing many
of the tasks that we have already done.
of the tasks that we have already done.
204
602941
3328
многое из того, что уже делаем мы.
10:20
A job is just a bunch of tasks,
205
608357
1528
Работа — это набор заданий,
10:21
so they're going to redefine our jobs
206
609909
1762
роботы переопределят наши работы,
10:23
because they're going to do
some of those tasks.
some of those tasks.
207
611695
2259
потому что будут делать
некоторые наши задания.
некоторые наши задания.
10:25
But they're also going to curate
whole new categories,
whole new categories,
208
613978
3197
Но они будут выполнять
целые новые категории,
целые новые категории,
10:29
a whole new slew of tasks
209
617199
2247
множества заданий,
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
we wanted to do before.
210
619470
2457
о надобности которых мы не подозревали.
10:33
They're going to actually
engender new kinds of jobs,
engender new kinds of jobs,
211
621951
3637
Они породят новые профессии,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
212
625612
2271
новые виды заданий, нужных нам,
10:39
just as automation made up
a whole bunch of new things
a whole bunch of new things
213
627907
3405
также, как и после автоматизации
придумали кучу новых вещей,
придумали кучу новых вещей,
10:43
that we didn't know we needed before,
214
631336
1834
о надобности которых мы не знали,
10:45
and now we can't live without them.
215
633194
1956
но без которых теперь не можем жить.
10:47
So they're going to produce
even more jobs than they take away,
even more jobs than they take away,
216
635174
3956
Они произведут на свет
намного больше профессий, чем отберут,
намного больше профессий, чем отберут,
10:51
but it's important that a lot of the tasks
that we're going to give them
that we're going to give them
217
639154
3434
но важно то, что для многих заданий,
которые мы передадим им,
которые мы передадим им,
10:54
are tasks that can be defined
in terms of efficiency or productivity.
in terms of efficiency or productivity.
218
642612
4572
важна эффективность и производительность.
10:59
If you can specify a task,
219
647676
1828
Если есть задача,
11:01
either manual or conceptual,
220
649528
2235
производственная или мыслительная,
11:03
that can be specified in terms
of efficiency or productivity,
of efficiency or productivity,
221
651787
4780
для которой очень важны
эффективность и продуктивность,
эффективность и продуктивность,
11:08
that goes to the bots.
222
656591
1777
отдайте её роботам.
11:10
Productivity is for robots.
223
658758
2178
Продуктивность — удел роботов.
11:12
What we're really good at
is basically wasting time.
is basically wasting time.
224
660960
3070
В чём люди очень хороши́,
так это в растрате времени.
так это в растрате времени.
11:16
(Laughter)
225
664054
1028
(Смех)
11:17
We're really good at things
that are inefficient.
that are inefficient.
226
665106
2316
Мы хороши́ в неэффективных вещах.
11:19
Science is inherently inefficient.
227
667446
3025
Наука, по сути, неэффективна.
11:22
It runs on that fact that you have
one failure after another.
one failure after another.
228
670816
2906
Она работает благодаря
постоянным неудачам.
постоянным неудачам.
11:25
It runs on the fact that you make tests
and experiments that don't work,
and experiments that don't work,
229
673746
3424
Работает, потому что мы проводим
провальные тесты и эксперименты,
провальные тесты и эксперименты,
11:29
otherwise you're not learning.
230
677194
1442
иначе бы мы не учились.
11:30
It runs on the fact
231
678660
1162
Работает из-за того,
11:31
that there is not
a lot of efficiency in it.
a lot of efficiency in it.
232
679846
2083
что малоэффективна.
11:33
Innovation by definition is inefficient,
233
681953
2779
Новшества по определению неэффективны,
11:36
because you make prototypes,
234
684756
1391
ибо сначала делают прототипы,
11:38
because you try stuff that fails,
that doesn't work.
that doesn't work.
235
686171
2707
потому что испытывается то,
что не работает.
что не работает.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
236
688902
3112
Исследования в корне неэффективны.
11:44
Art is not efficient.
237
692038
1531
Искусство неэффективно.
11:45
Human relationships are not efficient.
238
693593
2127
Отношения людей неэффективны.
11:47
These are all the kinds of things
we're going to gravitate to,
we're going to gravitate to,
239
695744
2940
И ко всем этим вещам мы тяготеем,
11:50
because they're not efficient.
240
698708
1475
потому что они неэффективны.
11:52
Efficiency is for robots.
241
700207
2315
Эффективность для роботов.
11:55
We're also going to learn
that we're going to work with these AIs
that we're going to work with these AIs
242
703338
4123
И нам придётся учиться работать
вместе с ИИ,
вместе с ИИ,
11:59
because they think differently than us.
243
707485
1997
потому что они думают по-иному.
12:02
When Deep Blue beat
the world's best chess champion,
the world's best chess champion,
244
710005
4314
Deep Blue победила
мирового чемпиона по шахматам.
мирового чемпиона по шахматам.
12:06
people thought it was the end of chess.
245
714343
1929
Люди думали, что это конец для шахмат.
12:08
But actually, it turns out that today,
the best chess champion in the world
the best chess champion in the world
246
716296
4402
Но как оказалось,
лучший в мире шахматист —
лучший в мире шахматист —
12:12
is not an AI.
247
720722
1557
это не ИИ.
12:14
And it's not a human.
248
722906
1181
И не человек.
12:16
It's the team of a human and an AI.
249
724111
2715
Это команда человека и ИИ.
12:18
The best medical diagnostician
is not a doctor, it's not an AI,
is not a doctor, it's not an AI,
250
726850
4000
Лучший диагност — не человек и не ИИ,
12:22
it's the team.
251
730874
1176
а команда.
12:24
We're going to be working with these AIs,
252
732074
2149
Мы будем работать вместе с ИИ,
12:26
and I think you'll be paid in the future
253
734247
1995
и думаю, что платить вам будут
12:28
by how well you work with these bots.
254
736266
2391
по тому, как хорошо вы с ними работаете.
12:31
So that's the third thing,
is that they're different,
is that they're different,
255
739026
4257
Ещё раз, они от нас отличаются,
12:35
they're utility
256
743307
1165
они инструменты,
12:36
and they are going to be something
we work with rather than against.
we work with rather than against.
257
744496
3816
и будут чем-то, с чем мы
будем работать вместе, а не против.
будем работать вместе, а не против.
12:40
We're working with these
rather than against them.
rather than against them.
258
748336
2639
Работаем вместе, а не врозь.
12:42
So, the future:
259
750999
1477
В будущем:
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
к чему это приведёт?
12:45
I think that 25 years from now,
they'll look back
they'll look back
261
753944
3567
Думаю, потомки через 25 лет
оглянутся в прошлое
оглянутся в прошлое
12:49
and look at our understanding
of AI and say,
of AI and say,
262
757535
3125
и посмотрят на наше понимание ИИ
и скажут:
и скажут:
12:52
"You didn't have AI. In fact,
you didn't even have the Internet yet,
you didn't even have the Internet yet,
263
760684
3300
«У вас не было ИИ, да и интернета тоже,
12:56
compared to what we're going
to have 25 years from now."
to have 25 years from now."
264
764008
2741
по сравнению с тем,
что у нас есть через 25 лет».
что у нас есть через 25 лет».
12:59
There are no AI experts right now.
265
767849
3047
Сейчас не существует экспертов по ИИ.
13:02
There's a lot of money going to it,
266
770920
1699
В это вкладывают кучу денег,
13:04
there are billions of dollars
being spent on it;
being spent on it;
267
772643
2268
тратят миллиарды долларов,
13:06
it's a huge business,
268
774935
2164
огромнейший бизнес;
13:09
but there are no experts, compared
to what we'll know 20 years from now.
to what we'll know 20 years from now.
269
777123
4272
но ни одного эксперта, по сравнению с тем,
что у нас будет через 20 лет.
что у нас будет через 20 лет.
13:14
So we are just at the beginning
of the beginning,
of the beginning,
270
782064
2885
Мы сейчас в самом начале дорóги,
13:16
we're in the first hour of all this.
271
784973
2163
тронувшись с места всего час назад.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
272
787160
1935
Интернет только что изобрели.
13:21
We're in the first hour of what's coming.
273
789119
2040
Мы в самом начале того, что нас ждёт.
13:23
The most popular AI product
in 20 years from now,
in 20 years from now,
274
791183
4153
Самый популярный продукт с ИИ
через 20 лет,
через 20 лет,
13:27
that everybody uses,
275
795360
1444
которым будут пользоваться все,
13:29
has not been invented yet.
276
797499
1544
ещё не изобретён.
13:32
That means that you're not late.
277
800464
2467
Значит, вы никуда не опоздали.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
Спасибо.
13:36
(Laughter)
279
804859
1026
(Смех)
13:37
(Applause)
280
805909
2757
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.
Why you should listen
Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com