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

Стивен Вольфрам: Вычислительная Теория Всего

Filmed:
1,811,819 views

Создатель пакета Mathematica Стивен Вольфрам рассказывает о своих находках по пути к большой цели – сделать все знания вычислимыми, чтобы иметь возможность их поиска, обработки и преобразования. Его новая система Wolfram Alpha ставит целью, ни много ни мало, смоделировать и объяснить законы, лежащие в основе мироздания.
- 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 todayCегодня about an ideaидея. It's a bigбольшой ideaидея.
0
1000
3000
Итак, сегодня я хочу поговорить об одной идее. Большой идее.
00:19
ActuallyНа самом деле, I think it'llэто будет eventuallyв итоге
1
4000
2000
Я даже думаю, что в конечном итоге
00:21
be seenвидели as probablyвероятно the singleОдин biggestсамый большой ideaидея
2
6000
2000
эта идея будет считаться крупнейшей идеей
00:23
that's emergedвозникший in the pastмимо centuryвека.
3
8000
2000
из всех, появившихся в прошлом веке.
00:25
It's the ideaидея of computationвычисление.
4
10000
2000
Это – представление о вычислимости.
00:27
Now, of courseкурс, that ideaидея has broughtпривел us
5
12000
2000
Эта идея, конечно, дала нам
00:29
all of the computerкомпьютер technologyтехнологии we have todayCегодня and so on.
6
14000
3000
всю сегодняшнюю компьютерную технику.
00:32
But there's actuallyна самом деле a lot more to computationвычисление than that.
7
17000
3000
Но в идее вычислимости заложено намного больше.
00:35
It's really a very deepглубоко, very powerfulмощный, very fundamentalфундаментальный ideaидея,
8
20000
3000
Это действительно глубокая, очень мощная и фундаментальная идея,
00:38
whoseчья effectsпоследствия we'veмы в only just begunначатый to see.
9
23000
3000
и мы только начинаем осознавать её влияние.
00:41
Well, I myselfсебя have spentпотраченный the pastмимо 30 yearsлет of my life
10
26000
3000
В течение последних 30 лет я работал
00:44
workingза работой on threeтри largeбольшой projectsпроектов
11
29000
2000
над тремя крупными проектами, каждый из которых
00:46
that really try to take the ideaидея of computationвычисление seriouslyшутки в сторону.
12
31000
3000
опирался на идею вычислимости и развивал её.
00:50
So I startedначал off at a youngмолодой ageвозраст as a physicistфизик
13
35000
3000
В свои молодые годы, я, как физик,
00:53
usingс помощью computersкомпьютеры as toolsинструменты.
14
38000
2000
пользовался компьютером как инструментом.
00:55
Then, I startedначал drillingбурение down,
15
40000
2000
Затем я начал вникать в проблему
00:57
thinkingмышление about the computationsрасчеты I mightмог бы want to do,
16
42000
2000
и думать о том, какие вычисления мне могли бы понадобиться,
00:59
tryingпытаясь to figureфигура out what primitivesпримитивы they could be builtпостроен up from
17
44000
3000
из каких элементов их можно было бы построить,
01:02
and how they could be automatedавтоматизированный as much as possibleвозможное.
18
47000
3000
и как их максимально автоматизировать.
01:05
EventuallyВ итоге, I createdсозданный a wholeвсе structureсостав
19
50000
2000
В конечном итоге я разработал целую систему,
01:07
basedисходя из on symbolicсимволический programmingпрограммирование and so on
20
52000
2000
основанную на символическом программировании,
01:09
that let me buildстроить MathematicaMathematica.
21
54000
2000
что позволило мне создать пакет Mathematica.
01:11
And for the pastмимо 23 yearsлет, at an increasingповышение rateставка,
22
56000
2000
В течение последних 23 лет мы обогащали пакет Mathematica
01:13
we'veмы в been pouringзаливка more and more ideasидеи
23
58000
2000
новыми идеями и возможностями
01:15
and capabilitiesвозможности and so on into MathematicaMathematica,
24
60000
2000
во всё возрастающем темпе,
01:17
and I'm happyсчастливый to say that that's led to manyмногие good things
25
62000
3000
и я рад сообщить, что это помогло создать много полезного
01:20
in R & D and educationобразование,
26
65000
2000
в научных исследованиях, образовании
01:22
lots of other areasрайоны.
27
67000
2000
и многих других областях.
01:24
Well, I have to admitпризнавать, actuallyна самом деле,
28
69000
2000
Должен признаться, что
01:26
that I alsoтакже had a very selfishэгоистичный reasonпричина for buildingздание MathematicaMathematica:
29
71000
3000
при создании Mathematica мною двигал и один эгоистичный мотив.
01:29
I wanted to use it myselfсебя,
30
74000
2000
Я хотел пользоваться пакетом сам,
01:31
a bitнемного like GalileoГалилео got to use his telescopeтелескоп
31
76000
2000
подобно Галилею, использовавшему свой собственный телескоп
01:33
400 yearsлет agoтому назад.
32
78000
2000
400 лет назад .
01:35
But I wanted to look not at the astronomicalастрономический universeвселенная,
33
80000
3000
Но я хотел познать не астрономический,
01:38
but at the computationalвычислительный universeвселенная.
34
83000
3000
а вычислительный мир.
01:41
So we normallyкак обычно think of programsпрограммы as beingявляющийся
35
86000
2000
Обычно принято считать, что программа –
01:43
complicatedсложно things that we buildстроить
36
88000
2000
это сложная вещь, создаваемая
01:45
for very specificконкретный purposesцели.
37
90000
2000
ради каких-то конкретных целей. Но как насчёт
01:47
But what about the spaceпространство of all possibleвозможное programsпрограммы?
38
92000
3000
пространства всех возможных программ?
01:50
Here'sВот a representationпредставление of a really simpleпросто programпрограмма.
39
95000
3000
Перед вами схема простейшей программы. [надпись: Цвета трёх верхних клеток задают цвет нижней.]
01:53
So, if we runбег this programпрограмма,
40
98000
2000
Если запустить эту программу,
01:55
this is what we get.
41
100000
2000
то получится вот что.
01:57
Very simpleпросто.
42
102000
2000
Очень просто.
01:59
So let's try changingизменения the ruleправило
43
104000
2000
Теперь слегка изменим правила
02:01
for this programпрограмма a little bitнемного.
44
106000
2000
нашей программы,
02:03
Now we get anotherдругой resultрезультат,
45
108000
2000
и получим другой результат,
02:05
still very simpleпросто.
46
110000
2000
всё ещё очень простой.
02:07
Try changingизменения it again.
47
112000
3000
Изменим ещё.
02:10
You get something a little bitнемного more complicatedсложно.
48
115000
2000
Получается несколько сложнее,
02:12
But if we keep runningБег this for a while,
49
117000
2000
но если выполнять программу дальше,
02:14
we find out that althoughнесмотря на то что the patternшаблон we get is very intricateзапутанный,
50
119000
3000
то обнаружится, что узор, хоть и замысловат,
02:17
it has a very regularрегулярный structureсостав.
51
122000
3000
имеет чёткую структуру.
02:20
So the questionвопрос is: Can anything elseеще happenслучаться?
52
125000
3000
Отсюда вопрос: А что ещё может получиться?
02:23
Well, we can do a little experimentэксперимент.
53
128000
2000
Что ж, можем устроить эксперимент.
02:25
Let's just do a little mathematicalматематическая experimentэксперимент, try and find out.
54
130000
3000
Маленький математический эксперимент чтобы посмотреть.
02:29
Let's just runбег all possibleвозможное programsпрограммы
55
134000
3000
Давайте выполним все возможные программы
02:32
of the particularконкретный typeтип that we're looking at.
56
137000
2000
этого вида.
02:34
They're calledназывается cellularСотовая связь automataавтоматы.
57
139000
2000
Они называются клеточными автоматами.
02:36
You can see a lot of diversityразнообразие in the behaviorповедение here.
58
141000
2000
Видно, что их поведение крайне разнообразно.
02:38
MostНаиболее of them do very simpleпросто things,
59
143000
2000
Большинство из них делают банальные вещи.
02:40
but if you look alongвдоль all these differentдругой picturesкартинки,
60
145000
2000
Но просматривая все эти картинки,
02:42
at ruleправило numberномер 30,
61
147000
2000
и дойдя до Правила номер 30,
02:44
you startНачало to see something interestingинтересно going on.
62
149000
2000
мы увидим нечто интересное.
02:46
So let's take a closerближе look
63
151000
2000
Давайте внимательнее взглянем
02:48
at ruleправило numberномер 30 here.
64
153000
2000
на Правило номер 30.
02:50
So here it is.
65
155000
2000
Вот его картинка.
02:52
We're just followingследующий this very simpleпросто ruleправило at the bottomдно here,
66
157000
3000
Исполнение простейшего правила, указанного внизу,
02:55
but we're gettingполучение all this amazingудивительно stuffматериал.
67
160000
2000
даёт настолько поразительную вещь.
02:57
It's not at all what we're used to,
68
162000
2000
Это совсем не то, что мы могли бы ожидать,
02:59
and I mustдолжен say that, when I first saw this,
69
164000
2000
и должен сказать, что когда я впервые столкнулся с этим,
03:01
it cameпришел as a hugeогромный shockшок to my intuitionинтуиция.
70
166000
3000
я был в шоке, - это полностью противоречило моей интуиции.
03:04
And, in factфакт, to understandПонимаю it,
71
169000
2000
Чтобы разобраться, мне пришлось
03:06
I eventuallyв итоге had to createСоздайте
72
171000
2000
в конечном итоге создать
03:08
a wholeвсе newновый kindсвоего рода of scienceнаука.
73
173000
2000
совершенно Новый Вид Науки.
03:11
(LaughterСмех)
74
176000
2000
(Смех) [на слайде: содержание его книги с этим названием]
03:13
This scienceнаука is differentдругой, more generalГенеральная,
75
178000
3000
Эта другая наука, - более общая,
03:16
than the mathematics-basedматематики на основе scienceнаука that we'veмы в had
76
181000
2000
чем основанные на математике науки,
03:18
for the pastмимо 300 or so yearsлет.
77
183000
3000
развивавшиеся за последние 300 лет
03:21
You know, it's always seemedказалось like a bigбольшой mysteryтайна:
78
186000
2000
Для меня всегда казалось тайной то,
03:23
how natureприрода, seeminglyпо-видимому so effortlesslyбез особых усилий,
79
188000
3000
как природа создаёт, без видимых усилий,
03:26
managesуправляет to produceпроизводить so much
80
191000
2000
такую массу вещей, кажущихся
03:28
that seemsкажется to us so complexсложный.
81
193000
3000
нам столь сложными.
03:31
Well, I think we'veмы в foundнайденный its secretсекрет:
82
196000
3000
Что ж, думаю, что секрет найден. Она просто перебирает
03:34
It's just samplingотбор проб what's out there in the computationalвычислительный universeвселенная
83
199000
3000
имеющееся в вычислительном мире,
03:37
and quiteдовольно oftenдовольно часто gettingполучение things like Ruleправило 30
84
202000
3000
и часто попадает на такие вещи, как Правило 30
03:40
or like this.
85
205000
3000
или как вот это.
03:44
And knowingзнание that startsначинается to explainобъяснять
86
209000
2000
Знание этого раскрывает многие
03:46
a lot of long-standingдавнишний mysteriesтайны in scienceнаука.
87
211000
3000
давние тайны науки.
03:49
It alsoтакже bringsприносит up newновый issuesвопросы, thoughхоть,
88
214000
2000
Хотя при этом возникают новые вопросы, как например,
03:51
like computationalвычислительный irreducibilityнесводимость.
89
216000
3000
вычислительная неприводимость [к более простому].
03:54
I mean, we're used to havingимеющий scienceнаука let us predictпрогнозировать things,
90
219000
3000
Мы привыкли, что наука может предсказывать,
03:57
but something like this
91
222000
2000
но вот такие вещи
03:59
is fundamentallyв корне irreducibleнеприводимым.
92
224000
2000
принципиально неприводимы [к более простому уровню].
04:01
The only way to find its outcomeисход
93
226000
2000
Единственный способ узнать результат процесса –
04:03
is, effectivelyфактически, just to watch it evolveэволюционировать.
94
228000
3000
это, по сути, наблюдать за его развитием.
04:06
It's connectedсвязанный to, what I call,
95
231000
2000
Это связано с тем, что я называю
04:08
the principleпринцип of computationalвычислительный equivalenceэквивалентность,
96
233000
2000
принципом вычислительной равнозначности,
04:10
whichкоторый tellsговорит us that even incrediblyневероятно simpleпросто systemsсистемы
97
235000
3000
который говорит, что даже крайне простые системы
04:13
can do computationsрасчеты as sophisticatedутонченный as anything.
98
238000
3000
могут производить вычисления абсолютно любой сложности.
04:16
It doesn't take lots of technologyтехнологии or biologicalбиологический evolutionэволюция
99
241000
3000
Ни развитая техника, ни биологическая эволюция не нужны
04:19
to be ableв состоянии to do arbitraryпроизвольный computationвычисление;
100
244000
2000
для выполнения вычислений любой сложности,
04:21
just something that happensпроисходит, naturallyестественно,
101
246000
2000
достаточно того, что и так происходит
04:23
all over the placeместо.
102
248000
2000
повсеместно.
04:25
Things with rulesправила as simpleпросто as these can do it.
103
250000
3000
Достаточно таких вот простых правил. [слайд: клеточный автомат, машина Тьюринга].
04:29
Well, this has deepглубоко implicationsпоследствия
104
254000
2000
Так вот, отсюда следуют очень глубокие выводы:
04:31
about the limitsпределы of scienceнаука,
105
256000
2000
о пределах науки,
04:33
about predictabilityпредсказуемость and controllabilityконтролируемость
106
258000
2000
о возможности прогноза и контролирования, к примеру,
04:35
of things like biologicalбиологический processesпроцессы or economiesэкономики,
107
260000
3000
биологических процессов или экономических систем,
04:38
about intelligenceинтеллект in the universeвселенная,
108
263000
2000
о разуме во вселенной,
04:40
about questionsвопросов like freeсвободно will
109
265000
2000
о проблематике свободы воли
04:42
and about creatingсоздание technologyтехнологии.
110
267000
3000
и о создании технологий.
04:45
You know, in workingза работой on this scienceнаука for manyмногие yearsлет,
111
270000
2000
Разрабатывая столько лет эту науку, я всегда
04:47
I keptхранится wonderingинтересно,
112
272000
2000
про себя думал: «Что же станет её первым
04:49
"What will be its first killerубийца appприложение?"
113
274000
2000
ошеломляющим приложением?»
04:51
Well, ever sinceпоскольку I was a kidдитя,
114
276000
2000
Что ж, ещё когда я был ребёнком, я думал о том,
04:53
I'd been thinkingмышление about systematizingсистематизирующий knowledgeзнание
115
278000
2000
как можно было бы систематизировать
04:55
and somehowкак-то makingизготовление it computableвычислимая.
116
280000
2000
знания и сделать их вычислимыми.
04:57
People like LeibnizЛейбниц had wonderedзадавались вопросом about that too
117
282000
2000
Такие учёные как Лейбниц, задавались этим вопросом
04:59
300 yearsлет earlierранее.
118
284000
2000
ещё 300 лет назад.
05:01
But I'd always assumedпредполагается, that to make progressпрогресс,
119
286000
2000
Я всегда предполагал, что для достижения реального прогресса,
05:03
I'd essentiallyпо существу have to replicateкопировать a wholeвсе brainголовной мозг.
120
288000
3000
мне придётся, по существу, полностью продублировать мозг.
05:06
Well, then I got to thinkingмышление:
121
291000
2000
Но тут у меня возникла мысль:
05:08
This scientificнаучный paradigmпарадигма of mineмой suggestsпредполагает something differentдругой --
122
293000
3000
Ведь моя научная парадигма подразумевает кое-что другое.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
К тому же, теперь у меня в руках
05:13
hugeогромный computationвычисление capabilitiesвозможности in MathematicaMathematica,
124
298000
3000
мощные вычислительные возможности пакета Mathematica,
05:16
and I'm a CEOИсполнительный директор with some worldlyжитейский resourcesРесурсы
125
301000
3000
и, как президент фирмы, я обладаю материальными возможностями
05:19
to do largeбольшой, seeminglyпо-видимому crazyпсих, projectsпроектов --
126
304000
3000
для реализации крупных, почти сумасбродных, проектов.
05:22
So I decidedприняли решение to just try to see
127
307000
2000
И я решил просто попробовать понять, какую часть
05:24
how much of the systematicсистематическая knowledgeзнание that's out there in the worldМир
128
309000
3000
систематизированных знаний, накопленных во всём мире,
05:27
we could make computableвычислимая.
129
312000
2000
мы можем сделать вычислимыми.
05:29
So, it's been a bigбольшой, very complexсложный projectпроект,
130
314000
2000
Это был большой и очень сложный проект;
05:31
whichкоторый I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
я был не уверен, даст ли он вообще результат.
05:34
But I'm happyсчастливый to say it's actuallyна самом деле going really well.
132
319000
3000
Но я рад сообщить, что проект продвигается весьма успешно,
05:37
And last yearгод we were ableв состоянии
133
322000
2000
и в прошлом году нам удалось запустить сайт
05:39
to releaseвыпуск the first websiteВеб-сайт versionверсия
134
324000
2000
с первой интернет-версией системы
05:41
of Wolframвольфрам AlphaАльфа.
135
326000
2000
Wolfram Alpha.
05:43
Its purposeцель is to be a seriousсерьезный knowledgeзнание engineдвигатель
136
328000
3000
Её цель – предоставить серьёзный инструмент обработки знаний,
05:46
that computesвычисляет answersответы to questionsвопросов.
137
331000
3000
который вычисляет ответы на вопросы.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Давайте разок попробуем.
05:51
Let's startНачало off with something really easyлегко.
139
336000
2000
Начнём с простейшего.
05:53
Hopeнадежда for the bestЛучший.
140
338000
2000
Надеюсь, не подведёт. [пишет: «2+2»; на экране – 4]
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Отлично. Получилось.
05:57
So farдалеко so good.
142
342000
2000
Пока всё по плану.
05:59
(LaughterСмех)
143
344000
3000
(Смех)
06:02
Let's try something a little bitнемного harderСильнее.
144
347000
3000
Теперь возьмём орешек покрепче.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Ну, скажем, нечто …
06:07
some mathyMathy thing,
146
352000
3000
нечто математическое и,
06:10
and with luckвезение it'llэто будет work out the answerответ
147
355000
3000
если повезёт, система даст ответ [пишет: «Интеграл x^2 sin^3 x dx»; на экране – формула]
06:13
and try and tell us some interestingинтересно things
148
358000
2000
и даже расскажет кое-что интересное
06:15
things about relatedСвязанный mathматематический.
149
360000
2000
про сопутствующую математику. [на экране: графики и метод вычисления]
06:17
We could askпросить it something about the realреальный worldМир.
150
362000
3000
Можно задать вопрос о реальном мире.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
Ну, скажем,… не знаю…
06:22
what's the GDPВВП of SpainИспания?
152
367000
3000
Каков ВВП Испании?
06:25
And it should be ableв состоянии to tell us that.
153
370000
2000
И система должна ответить.
06:27
Now we could computeвычисление something relatedСвязанный to this,
154
372000
2000
Можно посчитать и что-нибудь связанное с этим,
06:29
let's say ... the GDPВВП of SpainИспания
155
374000
2000
скажем, ВВП Испании,
06:31
dividedразделенный by, I don't know,
156
376000
2000
поделённый на… ну, не знаю…
06:33
the -- hmmmхммм ...
157
378000
2000
гм …
06:35
let's say the revenueдоход of MicrosoftMicrosoft.
158
380000
2000
пусть будет доход Microsoft’a
06:37
(LaughterСмех)
159
382000
2000
(Смех)
06:39
The ideaидея is that we can just typeтип this in,
160
384000
2000
Идея в том, что можно как бы напечатать вопрос как есть,
06:41
this kindсвоего рода of questionвопрос in, howeverОднако we think of it.
161
386000
3000
в том виде, как он пришёл к нам в голову.
06:44
So let's try askingпросить a questionвопрос,
162
389000
2000
Давайте спросим что-нибудь
06:46
like a healthздоровье relatedСвязанный questionвопрос.
163
391000
2000
из области медицины.
06:48
So let's say we have a labлаборатория findingобнаружение that ...
164
393000
3000
Скажем, лабораторный анализ показал
06:51
you know, we have an LDLLDL levelуровень of 140
165
396000
2000
уровень холестерина в 140 единиц
06:53
for a maleмужской agedпрестарелый 50.
166
398000
3000
у мужчины возраста 50 лет…
06:56
So let's typeтип that in, and now Wolframвольфрам AlphaАльфа
167
401000
2000
Печатаем, и Wolfram Alpha сейчас найдёт
06:58
will go and use availableдоступный publicобщественности healthздоровье dataданные
168
403000
2000
все открытые медицинские данные
07:00
and try and figureфигура out
169
405000
2000
и постарается узнать,
07:02
what partчасть of the populationНаселение that correspondsсоответствует to and so on.
170
407000
3000
какая часть населения имеет такой и уровень и пр.
07:05
Or let's try askingпросить about, I don't know,
171
410000
3000
Или спросим, ну, скажем,
07:08
the InternationalМеждународный SpaceКосмос Stationстанция.
172
413000
2000
о Международной Космической Станции
07:10
And what's happeningпроисходит here is that
173
415000
2000
И что важно, в ответ на этот запрос
07:12
Wolframвольфрам AlphaАльфа is not just looking up something;
174
417000
2000
Wolfram Alpha не просто что-то просматривает,
07:14
it's computingвычисления, in realреальный time,
175
419000
3000
она вычисляет в реальном времени, [на экране – карта с траекторией и точкой месторасположения]
07:17
where the InternationalМеждународный SpaceКосмос Stationстанция is right now at this momentмомент,
176
422000
3000
где находится в данный момент станция,
07:20
how fastбыстро it's going, and so on.
177
425000
3000
как быстро она движется и пр.
07:24
So Wolframвольфрам AlphaАльфа knowsзнает about lots and lots of kindsвиды of things.
178
429000
3000
Так что Wolfram Alpha знает об очень и очень многом.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
На настоящий момент
07:29
prettyСимпатичная good coverageпокрытие of everything you mightмог бы find
180
434000
2000
она неплохо осведомлена обо всём, что
07:31
in a standardстандарт referenceСправка libraryбиблиотека.
181
436000
3000
имеется в обычной справочной библиотеке.
07:34
But the goalЦель is to go much furtherв дальнейшем
182
439000
2000
Но цель – намного выше.
07:36
and, very broadlyшироко, to democratizeдемократизировать
183
441000
3000
Говоря в общем – демократизировать
07:39
all of this knowledgeзнание,
184
444000
3000
все знания,
07:42
and to try and be an authoritativeавторитетный
185
447000
2000
быть авторитетным источником
07:44
sourceисточник in all areasрайоны.
186
449000
2000
во всех областях,
07:46
To be ableв состоянии to computeвычисление answersответы to specificконкретный questionsвопросов that people have,
187
451000
3000
быть в состоянии вычислить ответы на конкретные вопросы,
07:49
not by searchingпоиск what other people
188
454000
2000
не через поиск того, что было
07:51
mayмай have writtenнаписано down before,
189
456000
2000
написано другими, а используя
07:53
but by usingс помощью builtпостроен in knowledgeзнание
190
458000
2000
встроенные знания
07:55
to computeвычисление freshсвежий newновый answersответы to specificконкретный questionsвопросов.
191
460000
3000
для вычисления новых ответов на конкретные вопросы.
07:58
Now, of courseкурс, Wolframвольфрам AlphaАльфа
192
463000
2000
Конечно, Wolfram Alpha –
08:00
is a monumentallyмонументально hugeогромный, long-termдолгосрочный projectпроект
193
465000
2000
проект колоссальный, долгосрочный,
08:02
with lots and lots of challengesпроблемы.
194
467000
2000
с огромным числом интересных проблем.
08:04
For a startНачало, one has to curateвикарий a zillionмильона
195
469000
3000
Для начала, необходимо просеять несметное множество
08:07
differentдругой sourcesисточники of factsфакты and dataданные,
196
472000
3000
различных источников, фактов и цифр; с этой целью
08:10
and we builtпостроен quiteдовольно a pipelineтрубопровод of MathematicaMathematica automationавтоматизация
197
475000
3000
мы построили целый конвейер из программ в Mathematica
08:13
and humanчеловек domainдомен expertsэксперты for doing this.
198
478000
3000
и групп специалистов разных областей.
08:16
But that's just the beginningначало.
199
481000
2000
Но это только начало.
08:18
GivenДанный rawсырье factsфакты or dataданные
200
483000
2000
Даже имея сырые факты и цифры,
08:20
to actuallyна самом деле answerответ questionsвопросов,
201
485000
2000
для получения ответов
08:22
one has to computeвычисление:
202
487000
2000
кто-то должен их вычислить,
08:24
one has to implementвоплощать в жизнь all those methodsметоды and modelsмодели
203
489000
2000
а кто-то – реализовать все необходимые методы, модели,
08:26
and algorithmsалгоритмы and so on
204
491000
2000
алгоритмы и прочее,
08:28
that scienceнаука and other areasрайоны have builtпостроен up over the centuriesвека.
205
493000
3000
что создано наукой в течение веков. [пишет: «кофеин»; на экране: состав и молекула]
08:31
Well, even startingначало from MathematicaMathematica,
206
496000
3000
Но, даже имея всё это,
08:34
this is still a hugeогромный amountколичество of work.
207
499000
2000
остаётся масса работы. [пишет: «затмение в Лонг-Бич»; на экране: 20.05.2012]
08:36
So farдалеко, there are about 8 millionмиллиона linesлинии
208
501000
2000
На сегодняшний день в системе Wolfram Alpha –
08:38
of MathematicaMathematica codeкод in Wolframвольфрам AlphaАльфа
209
503000
2000
8 миллионов строк кода из Mathematica,
08:40
builtпостроен by expertsэксперты from manyмногие, manyмногие differentдругой fieldsполя.
210
505000
3000
написанных с помощью экспертов из множества разных областей.
08:43
Well, a crucialключевой ideaидея of Wolframвольфрам AlphaАльфа
211
508000
3000
Но ключевая идея Wolfram Alpha
08:46
is that you can just askпросить it questionsвопросов
212
511000
2000
– возможность задавать вопрос
08:48
usingс помощью ordinaryобычный humanчеловек languageязык,
213
513000
3000
при помощи обычного человеческого языка.
08:51
whichкоторый meansозначает that we'veмы в got to be ableв состоянии to take
214
516000
2000
Значит, надо научиться интерпретировать
08:53
all those strangeстранный utterancesвысказывания that people typeтип into the inputвход fieldполе
215
518000
3000
все те странные выражения, которые люди
08:56
and understandПонимаю them.
216
521000
2000
вбивают в строку поиска.
08:58
And I mustдолжен say that I thought that stepшаг
217
523000
2000
Должен признаться, этот шаг
09:00
mightмог бы just be plainгладкий impossibleневозможно.
218
525000
3000
казался мне просто невыполнимым.
09:04
Two bigбольшой things happenedполучилось:
219
529000
2000
Решающим оказались два фактора.
09:06
First, a bunchгроздь of newновый ideasидеи about linguisticsлингвистика
220
531000
3000
Во-первых, масса новых лингвистических идей,
09:09
that cameпришел from studyingизучение the computationalвычислительный universeвселенная;
221
534000
3000
пришедших из исследований мира вычислений.
09:12
and secondвторой, the realizationреализация that havingимеющий actualфактический computableвычислимая knowledgeзнание
222
537000
3000
Во-вторых, осознание того, что наличие вычислимых знаний
09:15
completelyполностью changesизменения how one can
223
540000
2000
полностью меняет возможности
09:17
setзадавать about understandingпонимание languageязык.
224
542000
3000
нашего подхода к пониманию языка.
09:20
And, of courseкурс, now
225
545000
2000
И, конечно, теперь, когда
09:22
with Wolframвольфрам AlphaАльфа actuallyна самом деле out in the wildдикий,
226
547000
2000
Wolfram Alpha доступна всем,
09:24
we can learnучить from its actualфактический usageПрименение.
227
549000
2000
есть чему научиться исходя из её реального пользования.
09:26
And, in factфакт, there's been
228
551000
2000
В действительности происходит
09:28
an interestingинтересно coevolutionкоэволюция that's been going on
229
553000
2000
своего рода взаимное обогащение
09:30
betweenмежду Wolframвольфрам AlphaАльфа
230
555000
2000
системы Wolfram Alpha
09:32
and its humanчеловек usersпользователи,
231
557000
2000
и её пользователей.
09:34
and it's really encouragingобнадеживающий.
232
559000
2000
И это вдохновляет.
09:36
Right now, if we look at webWeb queriesзапросы,
233
561000
2000
Статистика запросов к системе показывает, что
09:38
more than 80 percentпроцент of them get handledобрабатываются successfullyуспешно the first time.
234
563000
3000
с первого раза успешно обрабатываются более 80% из них.
09:41
And if you look at things like the iPhoneiPhone appприложение,
235
566000
2000
Если взглянуть, например, на приложения iPhone,
09:43
the fractionдоля is considerablyзначительно largerбольше.
236
568000
2000
то здесь процент значительно выше.
09:45
So, I'm prettyСимпатичная pleasedдовольный with it all.
237
570000
2000
Мне всё это, конечно же, приятно.
09:47
But, in manyмногие waysпути,
238
572000
2000
Однако по многим аспектам
09:49
we're still at the very beginningначало with Wolframвольфрам AlphaАльфа.
239
574000
3000
Wolfram Alpha всё ещё находится в начале пути. [пишет: «трафик www.apple.com»]
09:52
I mean, everything is scalingпересчет up very nicelyмило
240
577000
2000
Система успешно масштабируется.
09:54
and we're gettingполучение more confidentуверенная в себе.
241
579000
2000
И мы чувствуем себя увереннее.
09:56
You can expectожидать to see Wolframвольфрам AlphaАльфа technologyтехнологии
242
581000
2000
Скоро технология Wolfram Alpha начнёт применяться
09:58
showingпоказ up in more and more placesмест,
243
583000
2000
в самых разных местах,
10:00
workingза работой bothи то и другое with this kindсвоего рода of publicобщественности dataданные, like on the websiteВеб-сайт,
244
585000
3000
как для работы с такими общедоступными данными,
10:03
and with privateчастный knowledgeзнание
245
588000
2000
как сейчас на сайте, так и с частными
10:05
for people and companiesкомпании and so on.
246
590000
3000
и внутрифирменными данными.
10:08
You know, I've realizedпонял that Wolframвольфрам AlphaАльфа actuallyна самом деле givesдает one
247
593000
3000
Я обнаружил, что на самом деле Wolfram Alpha предоставляет
10:11
a wholeвсе newновый kindсвоего рода of computingвычисления
248
596000
2000
новый тип вычислений, которые можно назвать
10:13
that one can call knowledge-basedоснованной на знаниях computingвычисления,
249
598000
2000
«вычислениями, основанными на знаниях».
10:15
in whichкоторый one'sодин это startingначало not just from rawсырье computationвычисление,
250
600000
3000
Их начальной точкой является не просто вычисление,
10:18
but from a vastогромный amountколичество of built-inвстроенный knowledgeзнание.
251
603000
3000
а колоссальный объём встроенных знаний.
10:21
And when one does that, one really changesизменения
252
606000
2000
И когда это происходит, то изменяется
10:23
the economicsэкономика of deliveringдоставки computationalвычислительный things,
253
608000
3000
сама экономика доставки вычислений,
10:26
whetherбудь то it's on the webWeb or elsewhereв другом месте.
254
611000
2000
будь то в интернете или где-либо ещё.
10:28
You know, we have a fairlyдовольно interestingинтересно situationситуация right now.
255
613000
3000
Сейчас сложилась достаточно интересная ситуация:
10:31
On the one handрука, we have MathematicaMathematica,
256
616000
2000
с одной стороны,
10:33
with its sortСортировать of preciseточный, formalформальный languageязык
257
618000
3000
есть пакет Mathematica с его точным формальным языком
10:36
and a hugeогромный networkсеть
258
621000
2000
и огромным количеством
10:38
of carefullyвнимательно designedпредназначенный capabilitiesвозможности
259
623000
2000
тщательно подобранных возможностей,
10:40
ableв состоянии to get a lot doneсделанный in just a fewмало linesлинии.
260
625000
3000
способный многое сделать всего за пару строк.
10:43
Let me showпоказать you a coupleпара of examplesПримеры here.
261
628000
3000
Давайте покажу пару примеров.
10:47
So here'sвот a trivialтривиальный pieceкусок of MathematicaMathematica programmingпрограммирование.
262
632000
3000
Вот – простейший пример программирования в Mathematica.
10:51
Here'sВот something where we're sortСортировать of
263
636000
2000
Здесь целый набор возможностей,
10:53
integratingинтеграции a bunchгроздь of differentдругой capabilitiesвозможности here.
264
638000
3000
интегрированных воедино.
10:56
Here we'llЧто ж just createСоздайте, in this lineлиния,
265
641000
3000
Вот этой вот строкой мы создадим
10:59
a little userпользователь interfaceинтерфейс that allowsпозволяет us to
266
644000
3000
небольшой пользовательский интерфейс, позволяющий нам
11:02
do something funвесело there.
267
647000
2000
делать увлекательные вещи.
11:05
If you go on, that's a slightlyнемного more complicatedсложно programпрограмма
268
650000
2000
Если продолжать, то вот чуть более сложная программа,
11:07
that's now doing all sortsвиды of algorithmicалгоритмический things
269
652000
3000
которая делает всевозможные алгоритмические штуки,
11:10
and creatingсоздание userпользователь interfaceинтерфейс and so on.
270
655000
2000
создаёт пользовательский интерфейс и т.п.
11:12
But it's something that is very preciseточный stuffматериал.
271
657000
3000
Но это всё очень точные вещи.
11:15
It's a preciseточный specificationСпецификация with a preciseточный formalформальный languageязык
272
660000
3000
Это – точное описание на точном формальном языке,
11:18
that causesпричины MathematicaMathematica to know what to do here.
273
663000
3000
и оно позволяет пакету Mathematica узнать, что надо делать.
11:21
Then on the other handрука, we have Wolframвольфрам AlphaАльфа,
274
666000
3000
С другой стороны, есть Wolfram Alpha,
11:24
with all the messinessбеспорядочности of the worldМир
275
669000
2000
в которую встроен весь беспорядок реального мира,
11:26
and humanчеловек languageязык and so on builtпостроен into it.
276
671000
2000
человеческого языка и т.д.
11:28
So what happensпроисходит when you put these things togetherвместе?
277
673000
3000
Что же произойдет, если мы их совместим?
11:31
I think it's actuallyна самом деле ratherскорее wonderfulзамечательно.
278
676000
2000
Я думаю, это прекрасно.
11:33
With Wolframвольфрам AlphaАльфа insideвнутри MathematicaMathematica,
279
678000
2000
С системой Wolfram Alpha внутри Mathematica
11:35
you can, for exampleпример, make preciseточный programsпрограммы
280
680000
2000
можно, например, создавать точные программы,
11:37
that call on realреальный worldМир dataданные.
281
682000
2000
работающие с данными из реального мира.
11:39
Here'sВот a realреальный simpleпросто exampleпример.
282
684000
2000
Вот – очень простой пример.
11:44
You can alsoтакже just sortСортировать of give vagueрасплывчатый inputвход
283
689000
3000
Можно также попробовать ввести не очень чёткие данные
11:47
and then try and have Wolframвольфрам AlphaАльфа
284
692000
2000
и дать возможность Wolfram Alpha
11:49
figureфигура out what you're talkingговорящий about.
285
694000
2000
самой догадаться, о чем идёт речь.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Давайте попробуем. [пишет неформальное название «Много-Игольник»]
11:53
But actuallyна самом деле I think the mostбольшинство excitingзахватывающе thing about this
287
698000
3000
Но самое захватывающее, я думаю, [на экране: полиэдр - логотип фирмы Wolfram Research]
11:56
is that it really givesдает one the chanceшанс
288
701000
2000
в том, что это – реальная возможность
11:58
to democratizeдемократизировать programmingпрограммирование.
289
703000
3000
демократизации программирования.
12:01
I mean, anyoneкто угодно will be ableв состоянии to say what they want in plainгладкий languageязык.
290
706000
3000
Это означает, что каждый сможет сказать простым языком, что он хочет,
12:04
Then, the ideaидея is that Wolframвольфрам AlphaАльфа will be ableв состоянии to figureфигура out
291
709000
3000
а затем – в этом весь смысл – Wolfram Alpha сможет догадаться,
12:07
what preciseточный piecesкуски of codeкод
292
712000
2000
какой программный код
12:09
can do what they're askingпросить for
293
714000
2000
даст то, что просит пользователь,
12:11
and then showпоказать them examplesПримеры that will let them pickвыбирать what they need
294
716000
3000
и показать ему примеры, чтобы тот выбрал, что ему нужно,
12:14
to buildстроить up biggerбольше and biggerбольше, preciseточный programsпрограммы.
295
719000
3000
чтобы построить всё более и более крупные и точные программы.
12:17
So, sometimesиногда, Wolframвольфрам AlphaАльфа
296
722000
2000
А иногда Wolfram Alpha будет в состоянии
12:19
will be ableв состоянии to do the wholeвсе thing immediatelyнемедленно
297
724000
2000
сделать всё сразу и тут же предоставить
12:21
and just give back a wholeвсе bigбольшой programпрограмма that you can then computeвычисление with.
298
726000
3000
большую программу, способную проделать все необходимое.
12:24
Here'sВот a bigбольшой websiteВеб-сайт
299
729000
2000
Итак, вот – большой сайт, где
12:26
where we'veмы в been collectingсбор lots of educationalобразования
300
731000
3000
где собрана масса образовательного и прочего
12:29
and other demonstrationsдемонстрации about lots of kindsвиды of things.
301
734000
3000
демонстрационного материала по разным предметам.
12:32
I'll showпоказать you one exampleпример here.
302
737000
3000
Ну, не знаю, может, прямо здесь покажу вам пример.
12:36
This is just an exampleпример of one of these computableвычислимая documentsдокументы.
303
741000
3000
Это – пример одного из вычислительных документов.
12:39
This is probablyвероятно a fairlyдовольно smallмаленький
304
744000
2000
Довольно небольшой код
12:41
pieceкусок of MathematicaMathematica codeкод
305
746000
2000
из пакета Mathematica,
12:43
that's ableв состоянии to be runбег here.
306
748000
2000
который может работать тут.
12:47
Okay. Let's zoomзум out again.
307
752000
3000
Отлично. Давайте ещё раз взглянем на проблему в целом.
12:50
So, givenданный our newновый kindсвоего рода of scienceнаука,
308
755000
2000
Так вот, с учётом создания нашего нового типа науки,
12:52
is there a generalГенеральная way to use it to make technologyтехнологии?
309
757000
3000
есть ли общий метод создания её технических приложений?
12:55
So, with physicalфизическое materialsматериалы,
310
760000
2000
Так, в случае с физическими материалами,
12:57
we're used to going around the worldМир
311
762000
2000
мы привыкли просто искать повсюду,
12:59
and discoveringобнаружение that particularконкретный materialsматериалы
312
764000
2000
и находить, что какие-то конкретные материалы
13:01
are usefulполезным for particularконкретный
313
766000
2000
полезны для каких-то
13:03
technologicalтехнологический purposesцели.
314
768000
2000
конкретных технических целей.
13:05
Well, it turnsвитки out we can do very much the sameодна и та же kindсвоего рода of thing
315
770000
2000
Оказывается, ровно то же самое
13:07
in the computationalвычислительный universeвселенная.
316
772000
2000
можно делать и в вычислительном мире.
13:09
There's an inexhaustibleнеисчерпаемый supplyпоставка of programsпрограммы out there.
317
774000
3000
Там существуют бездонные запасы программ.
13:12
The challengeвызов is to see how to
318
777000
2000
Задача в том, чтобы приспособить их
13:14
harnessупряжь them for humanчеловек purposesцели.
319
779000
2000
к человеческим целям.
13:16
Something like Ruleправило 30, for exampleпример,
320
781000
2000
Например, что-то вроде Правила 30
13:18
turnsвитки out to be a really good randomnessхаотичность generatorгенератор.
321
783000
2000
может работать как очень хороший генератор случайности.
13:20
Other simpleпросто programsпрограммы are good modelsмодели
322
785000
2000
Другие простые программы являются хорошими моделями
13:22
for processesпроцессы in the naturalнатуральный or socialСоциальное worldМир.
323
787000
3000
природных и социальных процессов.
13:25
And, for exampleпример, Wolframвольфрам AlphaАльфа and MathematicaMathematica
324
790000
2000
К примеру, Wolfram Alpha и Mathematica
13:27
are actuallyна самом деле now fullполный of algorithmsалгоритмы
325
792000
2000
сейчас наполнены алгоритмами,
13:29
that we discoveredобнаруженный by searchingпоиск the computationalвычислительный universeвселенная.
326
794000
3000
обнаруженными в результате нашего поиска в вычислительном мире.
13:33
And, for exampleпример, this -- if we go back here --
327
798000
3000
Вот, например, – вернёмся немного назад – это
13:37
this has becomeстали surprisinglyкак ни странно popularпопулярный
328
802000
2000
оказалось неожиданно популярным
13:39
amongсреди composersкомпозиторы
329
804000
2000
среди композиторов,
13:41
findingобнаружение musicalмузыкальный formsформы by searchingпоиск the computationalвычислительный universeвселенная.
330
806000
3000
ищущих музыкальные формы через поиск в вычислительном мире.
13:45
In a senseсмысл, we can use the computationalвычислительный universeвселенная
331
810000
2000
В каком-то смысле мы можем использовать вычислительный мир
13:47
to get massмасса customizedподгонянный creativityкреативность.
332
812000
3000
для создания массового индивидуализированного творчества.
13:50
I'm hopingнадеясь we can, for exampleпример,
333
815000
2000
Например, я лелею надежду, что станет возможно,
13:52
use that even to get Wolframвольфрам AlphaАльфа
334
817000
2000
при помощи Wolfram Alpha,
13:54
to routinelyобычно do inventionизобретение and discoveryоткрытие on the flyлетать,
335
819000
3000
делать изобретения и открытия повседневно, прямо на ходу,
13:57
and to find all sortsвиды of wonderfulзамечательно stuffматериал
336
822000
2000
и обнаруживать такие замечательные вещи,
13:59
that no engineerинженер
337
824000
2000
которые никакой инженер,
14:01
and no processобработать of incrementalдополнительный evolutionэволюция would ever come up with.
338
826000
3000
и никакой процесс постепенной эволюции никогда не получит.
14:05
Well, so, that leadsприводит to kindсвоего рода of an ultimateокончательный questionвопрос:
339
830000
3000
А это приводит нас к самому фундаментальному вопросу:
14:08
Could it be that someplaceгде-то out there in the computationalвычислительный universeвселенная
340
833000
3000
Можно ли где-то там, внутри этого вычислительного мира
14:11
we mightмог бы find our physicalфизическое universeвселенная?
341
836000
3000
найти наш физический мир?
14:14
Perhapsвозможно there's even some quiteдовольно simpleпросто ruleправило,
342
839000
2000
Возможно, есть какое-то совсем простое правило,
14:16
some simpleпросто programпрограмма for our universeвселенная.
343
841000
3000
простая программа для нашей вселенной.
14:19
Well, the historyистория of physicsфизика would have us believe
344
844000
2000
Вся история физики вроде бы учит нас,
14:21
that the ruleправило for the universeвселенная mustдолжен be prettyСимпатичная complicatedсложно.
345
846000
3000
что правила в основе вселенной должны быть очень сложны.
14:24
But in the computationalвычислительный universeвселенная,
346
849000
2000
Но в вычислительном мире,
14:26
we'veмы в now seenвидели how rulesправила that are incrediblyневероятно simpleпросто
347
851000
3000
как мы только что убедились, крайне простые правила
14:29
can produceпроизводить incrediblyневероятно richбогатые and complexсложный behaviorповедение.
348
854000
3000
могут порождать крайне сложное и разнообразное поведение.
14:32
So could that be what's going on with our wholeвсе universeвселенная?
349
857000
3000
А может ли оказаться, что именно это и происходит с нашей вселенной?
14:36
If the rulesправила for the universeвселенная are simpleпросто,
350
861000
2000
Если правила для вселенной просты,
14:38
it's kindсвоего рода of inevitableнеизбежный that they have to be
351
863000
2000
то они неминуемо будут очень абстрактны
14:40
very abstractАбстрактные and very lowнизкий levelуровень;
352
865000
2000
и на очень низком уровне [программного языка].
14:42
operatingоперационная, for exampleпример, farдалеко belowниже
353
867000
2000
Они будут работать, например, намного ниже
14:44
the levelуровень of spaceпространство or time,
354
869000
2000
уровня пространства и времени,
14:46
whichкоторый makesмарки it hardжесткий to representпредставлять things.
355
871000
2000
из-за чего представление становится трудным.
14:48
But in at leastнаименее a largeбольшой classкласс of casesслучаи,
356
873000
2000
Но в как минимум большом количестве случаев
14:50
one can think of the universeвселенная as beingявляющийся
357
875000
2000
можно представить себе вселенную
14:52
like some kindсвоего рода of networkсеть,
358
877000
2000
в виде некоторой сети,
14:54
whichкоторый, when it getsполучает bigбольшой enoughдостаточно,
359
879000
2000
которая, при достаточно больших размерах,
14:56
behavesведет себя like continuousнепрерывный spaceпространство
360
881000
2000
ведёт себя как непрерывное пространство –
14:58
in much the sameодна и та же way as havingимеющий lots of moleculesмолекулы
361
883000
2000
очень похоже на то, как масса молекул
15:00
can behaveвести себя like a continuousнепрерывный fluidжидкость.
362
885000
2000
может вести себя, как непрерывная жидкость.
15:02
Well, then the universeвселенная has to evolveэволюционировать by applyingприменение
363
887000
3000
Ну а тогда вселенная может развиваться путём применения
15:05
little rulesправила that progressivelyпостепенно updateОбновить this networkсеть.
364
890000
3000
маленьких правил, которые постепенно видоизменяют эту сеть.
15:08
And eachкаждый possibleвозможное ruleправило, in a senseсмысл,
365
893000
2000
И каждое принципиально возможное правило, в каком-то смысле,
15:10
correspondsсоответствует to a candidateкандидат universeвселенная.
366
895000
2000
является кандидатурой на нашу вселенную.
15:12
ActuallyНа самом деле, I haven'tне shownпоказанный these before,
367
897000
3000
Вообще-то, я сейчас покажу кое-что впервые:
15:16
but here are a fewмало of the candidateкандидат universesвселенные
368
901000
3000
вот перед вами несколько возможных вселенных,
15:19
that I've lookedсмотрел at.
369
904000
2000
которые я изучил.
15:21
Some of these are hopelessбезнадежный universesвселенные,
370
906000
2000
Некоторые из вселенных – безнадёжные,
15:23
completelyполностью sterileстерильный,
371
908000
2000
абсолютно стерильные миры
15:25
with other kindsвиды of pathologiesпатологиями like no notionпонятие of spaceпространство,
372
910000
2000
с такими патологиями, как отсутствие
15:27
no notionпонятие of time, no matterдело,
373
912000
3000
понятий пространства, времени, вещества,
15:30
other problemsпроблемы like that.
374
915000
2000
и прочими похожими проблемами.
15:32
But the excitingзахватывающе thing that I've foundнайденный in the last fewмало yearsлет
375
917000
3000
Но самое интересное, что я обнаружил несколько лет назад -
15:35
is that you actuallyна самом деле don't have to go very farдалеко
376
920000
2000
оказывается, не нужно глубоко погружаться
15:37
in the computationalвычислительный universeвселенная
377
922000
2000
в вычислительный мир,
15:39
before you startНачало findingобнаружение candidateкандидат universesвселенные
378
924000
2000
чтобы начать сталкиваться с такими вселенными,
15:41
that aren'tне obviouslyочевидно not our universeвселенная.
379
926000
3000
про которые сразу не скажешь, что это не наша вселенная.
15:44
Here'sВот the problemпроблема:
380
929000
2000
И вот проблема:
15:46
Any seriousсерьезный candidateкандидат for our universeвселенная
381
931000
3000
Любая серьёзная кандидатура на нашу вселенную
15:49
is inevitablyнеизбежно fullполный of computationalвычислительный irreducibilityнесводимость.
382
934000
3000
неминуемо полна вычислительной неприводимости,
15:52
WhichКоторый meansозначает that it is irreduciblyнеснижаемо difficultсложно
383
937000
3000
то есть должно быть непреодолимо трудно в принципе
15:55
to find out how it will really behaveвести себя,
384
940000
2000
выяснить её реальное поведение
15:57
and whetherбудь то it matchesМатчи our physicalфизическое universeвселенная.
385
942000
3000
и проверить, что она соответствует нашей вселенной.
16:01
A fewмало yearsлет agoтому назад, I was prettyСимпатичная excitedв восторге to discoverобнаружить
386
946000
3000
Пару лет назад я был потрясён открытием
16:04
that there are candidateкандидат universesвселенные with incrediblyневероятно simpleпросто rulesправила
387
949000
3000
существования возможных вселенных с крайне простыми правилами,
16:07
that successfullyуспешно reproduceвоспроизводить specialособый relativityотносительность,
388
952000
2000
которые воспроизводят специальную относительность,
16:09
and even generalГенеральная relativityотносительность and gravitationтяготение,
389
954000
3000
и даже общую относительность, гравитацию и
16:12
and at leastнаименее give hintsРекомендации of quantumквант mechanicsмеханика.
390
957000
3000
имеют зачатки квантовой механики.
16:15
So, will we find the wholeвсе of physicsфизика?
391
960000
2000
Итак, обнаружим ли мы все законы физики?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Точно не знаю, но думаю, что
16:19
but I think at this pointточка it's sortСортировать of
393
964000
2000
мы дошли до точки, когда хотя бы не пытаться,
16:21
almostпочти embarrassingзатруднительный not to at leastнаименее try.
394
966000
2000
будет почти неприлично.
16:23
Not an easyлегко projectпроект.
395
968000
2000
Проект не из легких.
16:25
One'sОдно другому got to buildстроить a lot of technologyтехнологии.
396
970000
2000
Придётся создавать много новых технологий.
16:27
One'sОдно другому got to buildстроить a structureсостав that's probablyвероятно
397
972000
2000
Придётся построить структуру, вероятно не менее глубокую,
16:29
at leastнаименее as deepглубоко as existingсуществующий physicsфизика.
398
974000
2000
чем современная физическая теория.
16:31
And I'm not sure what the bestЛучший way to organizeорганизовать the wholeвсе thing is.
399
976000
3000
И я не знаю, каким образом это всё лучше организовать:
16:34
Buildстроить a teamкоманда, openоткрытый it up, offerпредлагает prizesпризы and so on.
400
979000
3000
собрать ли команду, пригласить ли всех желающих, учредить ли приз или что-то ещё.
16:37
But I'll tell you, here todayCегодня,
401
982000
2000
Но я заявляю вам здесь сегодня:
16:39
that I'm committedпривержен to seeingвидя this projectпроект doneсделанный,
402
984000
2000
я намерен предпринять всё, чтобы этот проект свершился,
16:41
to see if, withinв this decadeдесятилетие,
403
986000
3000
чтобы проверить в течение этого десятилетия,
16:44
we can finallyв конце концов holdдержать in our handsРуки
404
989000
2000
сможем ли мы, наконец, получить в распоряжение
16:46
the ruleправило for our universeвселенная
405
991000
2000
правило для нашей вселенной
16:48
and know where our universeвселенная liesвранье
406
993000
2000
и узнать, где она находится среди пространства
16:50
in the spaceпространство of all possibleвозможное universesвселенные ...
407
995000
2000
всех возможных миров.
16:52
and be ableв состоянии to typeтип into Wolframвольфрам AlphaАльфа, "the theoryтеория of the universeвселенная,"
408
997000
3000
И иметь возможность вбить слова «Теория вселенной»
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
в Wolfram Alpha и получить ответ.
16:57
(LaughterСмех)
410
1002000
2000
(Смех)
17:00
So I've been workingза работой on the ideaидея of computationвычисление
411
1005000
2000
И вот, я работаю над идеей вычислений
17:02
now for more than 30 yearsлет,
412
1007000
2000
теперь уже более 30 лет,
17:04
buildingздание toolsинструменты and methodsметоды and turningпревращение intellectualинтеллектуальной ideasидеи
413
1009000
3000
создаю инструменты и методы, превращаю плоды умственного труда
17:07
into millionsмиллионы of linesлинии of codeкод
414
1012000
2000
в миллионы строк кода,
17:09
and gristпомол for serverсервер farmsфермы and so on.
415
1014000
2000
в топливо для серверных ферм.
17:11
With everyкаждый passingпрохождение yearгод,
416
1016000
2000
И с каждым годом
17:13
I realizeпонимать how much more powerfulмощный
417
1018000
2000
я убеждаюсь в ещё большей мощности
17:15
the ideaидея of computationвычисление really is.
418
1020000
2000
идеи вычислений.
17:17
It's takenвзятый us a long way alreadyуже,
419
1022000
2000
Мы прошли уже много,
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
но так много ещё нужно пройти.
17:21
From the foundationsустои of scienceнаука
421
1026000
2000
От оснований науки
17:23
to the limitsпределы of technologyтехнологии
422
1028000
2000
до технологического предела,
17:25
to the very definitionопределение of the humanчеловек conditionсостояние,
423
1030000
2000
вплоть до самого определения человеческой природы,
17:27
I think computationвычисление is destinedпредназначенный to be
424
1032000
2000
я считаю, что идея вычисления предопределена
17:29
the definingопределяющий ideaидея of our futureбудущее.
425
1034000
2000
быть определяющей идеей нашего будущего.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Благодарю вас.
17:33
(ApplauseАплодисменты)
427
1038000
14000
(Аплодисменты)
17:47
ChrisКрис AndersonАндерсон: That was astonishingудивительный.
428
1052000
2000
Крис Андерсон: Это было потрясающе.
17:49
StayОставаться here. I've got a questionвопрос.
429
1054000
2000
Не уходите – у меня вопрос.
17:51
(ApplauseАплодисменты)
430
1056000
4000
(Аплодисменты)
17:57
So, that was, fairСправедливая to say, an astonishingудивительный talk.
431
1062000
3000
Это, прямо говоря, потрясающее выступление.
18:01
Are you ableв состоянии to say in a sentenceпредложение or two
432
1066000
3000
Можете ли вы в двух словах сказать,
18:04
how this typeтип of thinkingмышление
433
1069000
3000
как эти идеи соотносятся
18:07
could integrateинтегрировать at some pointточка
434
1072000
2000
с теорией струн или
18:09
to things like stringстрока theoryтеория or the kindсвоего рода of things that people think of
435
1074000
2000
прочими теориями, которые принято считать
18:11
as the fundamentalфундаментальный explanationsобъяснения of the universeвселенная?
436
1076000
3000
фундаментальными объяснениями вселенной?
18:14
StephenСтивен Wolframвольфрам: Well, the partsчасти of physicsфизика
437
1079000
2000
Стивен Вольфрам: Про определённые области физики
18:16
that we kindсвоего рода of know to be trueправда,
438
1081000
2000
мы можем сказать, что они верны, например,
18:18
things like the standardстандарт modelмодель of physicsфизика:
439
1083000
2000
про стандартную модель физики.
18:20
what I'm tryingпытаясь to do better reproduceвоспроизводить the standardстандарт modelмодель of physicsфизика
440
1085000
3000
Если то чем я занят, не сможет воссоздать стандартную модель,
18:23
or it's simplyпросто wrongнеправильно.
441
1088000
2000
так это просто неверно.
18:25
The things that people have triedпытался to do in the last 25 yearsлет or so
442
1090000
2000
То, что специалисты пытаются достичь последние 25 лет или около того,
18:27
with stringстрока theoryтеория and so on
443
1092000
2000
разрабатывая теорию струн и другие теории,
18:29
have been an interestingинтересно explorationисследование
444
1094000
2000
является интересным исследованием,
18:31
that has triedпытался to get back to the standardстандарт modelмодель,
445
1096000
3000
которое пытается вернуться назад к стандартной модели,
18:34
but hasn'tне имеет quiteдовольно gottenполученный there.
446
1099000
2000
но так и не может добиться этого.
18:36
My guessУгадай is that some great simplificationsупрощения of what I'm doing
447
1101000
3000
Могу лишь предположить, что какие-то сильные упрощения того, что я делаю,
18:39
mayмай actuallyна самом деле have considerableзначительный resonanceрезонанс
448
1104000
3000
могут существенно повлиять
18:42
with what's been doneсделанный in stringстрока theoryтеория,
449
1107000
2000
на исследования по теории струн,
18:44
but that's a complicatedсложно mathматематический thing
450
1109000
3000
но это сложная математическая штука,
18:47
that I don't yetвсе же know how it's going to work out.
451
1112000
3000
и я ещё не знаю, сработает ли она.
18:50
CAКалифорния: BenoitBenoit MandelbrotМандельброт is in the audienceаудитория.
452
1115000
2000
К.А.: В аудитории присутствует Бенуа Мандельброт.
18:52
He alsoтакже has shownпоказанный how complexityсложность
453
1117000
2000
Он тоже доказал, что сложные структуры
18:54
can ariseвозникать out of a simpleпросто startНачало.
454
1119000
2000
могут возникнуть из простого начала.
18:56
Does your work relateиметь отношение to his?
455
1121000
2000
Ваша работа имеет отношение к его?
18:58
SWSW: I think so.
456
1123000
2000
С.В.: Я думаю да.
19:00
I viewПосмотреть BenoitBenoit Mandelbrot'sМандельброта work
457
1125000
2000
Я рассматриваю работу Бенуа Мандельброта, как
19:02
as one of the foundingучредительный contributionsвзносы
458
1127000
3000
один из основополагающих трудов
19:05
to this kindсвоего рода of areaплощадь.
459
1130000
3000
в этой области.
19:08
BenoitBenoit has been particularlyв частности interestedзаинтересованный
460
1133000
2000
Бенуа был особо заинтересован во
19:10
in nestedвложенными patternsузоры, in fractalsфракталы and so on,
461
1135000
2000
вложенных структурах, фракталах и т.п. вещах,
19:12
where the structureсостав is something
462
1137000
2000
где структура в чём-то подобна
19:14
that's kindсвоего рода of tree-likeдревовидный,
463
1139000
2000
древообразной,
19:16
and where there's sortСортировать of a bigбольшой branchфилиал that makesмарки little branchesветви
464
1141000
2000
где большая ветвь создаёт малые ветви,
19:18
and even smallerменьше branchesветви and so on.
465
1143000
3000
и ещё более малые и т.д.
19:21
That's one of the waysпути
466
1146000
2000
Это – один из путей
19:23
that you get towardsв направлении trueправда complexityсложность.
467
1148000
3000
прийти к сложным структурам.
19:26
I think things like the Ruleправило 30 cellularСотовая связь automatonавтомат
468
1151000
3000
Полагаю, что вещи вроде Правила 30 для клеточных автоматов
19:29
get us to a differentдругой levelуровень.
469
1154000
2000
выводят нас на другой уровень.
19:31
In factфакт, in a very preciseточный way, they get us to a differentдругой levelуровень
470
1156000
3000
На другой уровень в очень точном смысле,
19:34
because they seemказаться to be things that are
471
1159000
2000
потому что эти вещи, по всей видимости,
19:37
capableспособный of complexityсложность
472
1162000
3000
способны создавать структуры
19:40
that's sortСортировать of as great as complexityсложность can ever get ...
473
1165000
3000
такой степени сложности, какая только достижима …
19:44
I could go on about this at great lengthдлина, but I won'tне будет. (LaughterСмех) (ApplauseАплодисменты)
474
1169000
3000
Об этом я могу говорить долго, но не буду.
19:47
CAКалифорния: StephenСтивен Wolframвольфрам, thank you.
475
1172000
2000
К.А.: Стивен Вольфрам. Спасибо!
19:49
(ApplauseАплодисменты)
476
1174000
2000
(Аплодисменты)
Translated by Namik Kasumov
Reviewed by Alexander Chemeris

▲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