TED2010
Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge
Стивен Волфрам: Компјутеризација теорије свега
Filmed:
Readability: 4.4
1,811,819 views
Стивен Вофрам, креатор "Математике" (програма коришћеног за комплексне прорачуне), говори о свом походу на компјутеризацију свег знања - чинећи га претраживим, процесним и манипулативним. Његов нови претраживач "Волфрам Алфа", има не мањи циљ од моделирања и објашњавања физичке поставке свемира.
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. Full bio
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 today about an idea. It's a big idea.
0
1000
3000
Желео бих да попричамо о једној идеји. То је велика идеја
00:19
Actually, I think it'll eventually
1
4000
2000
У ствари, мислим да ће једног дана
00:21
be seen as probably the single biggest idea
2
6000
2000
то бити схваћено као највећа идеја
00:23
that's emerged in the past century.
3
8000
2000
која се јавила у претходном веку.
00:25
It's the idea of computation.
4
10000
2000
То је идеја "компјутеризације".
00:27
Now, of course, that idea has brought us
5
12000
2000
Е сад, наравно, та идеја нам је донела
00:29
all of the computer technology we have today and so on.
6
14000
3000
сву рачунарску технологију коју имамо данас и тако даље.
00:32
But there's actually a lot more to computation than that.
7
17000
3000
Али заправо, компјутеризација је много више од тога.
00:35
It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,
8
20000
3000
То је у ствари веома дубока, веома моћна, и основна идеја,
00:38
whose effects we've only just begun to see.
9
23000
3000
чије смо последице тек почели да увиђамо.
00:41
Well, I myself have spent the past 30 years of my life
10
26000
3000
Добро, ја лично сам провео претходних 30 година свог живота
00:44
working on three large projects
11
29000
2000
радећи на три велика пројекта
00:46
that really try to take the idea of computation seriously.
12
31000
3000
који заправо покушавају да идеји компјутеризације приступе озбиљно.
00:50
So I started off at a young age as a physicist
13
35000
3000
И тако сам, као млади физичар почео
00:53
using computers as tools.
14
38000
2000
да користим компјутере као алат.
00:55
Then, I started drilling down,
15
40000
2000
Затим сам почео на неки начин да чепркам
00:57
thinking about the computations I might want to do,
16
42000
2000
размишљајући о компјутеризацији коју бих желео да направим
00:59
trying to figure out what primitives they could be built up from
17
44000
3000
покушавајући да схватим основу из које она може бити изграђена
01:02
and how they could be automated as much as possible.
18
47000
3000
и како може бити максимално аутоматизована.
01:05
Eventually, I created a whole structure
19
50000
2000
На крају, направио сам целу структуру
01:07
based on symbolic programming and so on
20
52000
2000
базирану на симболичком програмирању и тако даље
01:09
that let me build Mathematica.
21
54000
2000
која ми је дозволила да изградим "Математику" (софтвер за компјутерско рачунање).
01:11
And for the past 23 years, at an increasing rate,
22
56000
2000
И последње 23 године, све већом учесталошћу,
01:13
we've been pouring more and more ideas
23
58000
2000
уливам све више идеја
01:15
and capabilities and so on into Mathematica,
24
60000
2000
и могућности у "Математику",
01:17
and I'm happy to say that that's led to many good things
25
62000
3000
и срећан сам што могу рећи да је то довело до много добрих ствари
01:20
in R & D and education,
26
65000
2000
у истраживачко-развојном образовању,
01:22
lots of other areas.
27
67000
2000
многих других области.
01:24
Well, I have to admit, actually,
28
69000
2000
Али, заправо морам признати,
01:26
that I also had a very selfish reason for building Mathematica:
29
71000
3000
да сам такође имао и веома себичан разлог за изградњу "Математике".
01:29
I wanted to use it myself,
30
74000
2000
Хтео сам је за себе,
01:31
a bit like Galileo got to use his telescope
31
76000
2000
помало као што је и Галилео хтео да користи свој телескоп
01:33
400 years ago.
32
78000
2000
пре 400 година.
01:35
But I wanted to look not at the astronomical universe,
33
80000
3000
Али нисам желео да посматрам астрономски универзум,
01:38
but at the computational universe.
34
83000
3000
већ компјутерски универзум.
01:41
So we normally think of programs as being
35
86000
2000
И тако ми обично програме видимо као
01:43
complicated things that we build
36
88000
2000
компликоване ствари које правимо
01:45
for very specific purposes.
37
90000
2000
за веома одређене циљеве.
01:47
But what about the space of all possible programs?
38
92000
3000
Али шта је са свемиром свих могућих програма?
01:50
Here's a representation of a really simple program.
39
95000
3000
Ево примера једног заиста простог програма.
01:53
So, if we run this program,
40
98000
2000
Ако га покренемо,
01:55
this is what we get.
41
100000
2000
добијемо ово.
01:57
Very simple.
42
102000
2000
Веома једноставно.
01:59
So let's try changing the rule
43
104000
2000
Хајде да пробамо да променимо правило
02:01
for this program a little bit.
44
106000
2000
за овај програм, само мало.
02:03
Now we get another result,
45
108000
2000
Сада добијамо други разултат,
02:05
still very simple.
46
110000
2000
али је и даље веома једноставно.
02:07
Try changing it again.
47
112000
3000
Пробајмо да га променимо опет.
02:10
You get something a little bit more complicated.
48
115000
2000
Добићемо нешто мало компликованије,
02:12
But if we keep running this for a while,
49
117000
2000
али ако наставимо да радимо ово неко време
02:14
we find out that although the pattern we get is very intricate,
50
119000
3000
видећемо да је, иако добијамо јако запетљан образац,
02:17
it has a very regular structure.
51
122000
3000
структура ипак веома правилна.
02:20
So the question is: Can anything else happen?
52
125000
3000
Дакле, питање гласи: Може ли се десити још нешто?
02:23
Well, we can do a little experiment.
53
128000
2000
Па, можемо направити мали експеримент.
02:25
Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.
54
130000
3000
Можемо направити мали математички експеримент и покушати да то откријемо.
02:29
Let's just run all possible programs
55
134000
3000
Хајде да само покренемо све могуће програме
02:32
of the particular type that we're looking at.
56
137000
2000
ове врсте које посматрамо.
02:34
They're called cellular automata.
57
139000
2000
Зову се станична аутомата.
02:36
You can see a lot of diversity in the behavior here.
58
141000
2000
Можете уочити доста разноликости у њиховом понашању овде.
02:38
Most of them do very simple things,
59
143000
2000
Већина ради веома једноставне ствари.
02:40
but if you look along all these different pictures,
60
145000
2000
Али ако пратите све ове различите слике
02:42
at rule number 30,
61
147000
2000
код тридесетог правила,
02:44
you start to see something interesting going on.
62
149000
2000
почећете да уочавате нешто занимљиво.
02:46
So let's take a closer look
63
151000
2000
Хајде да погледамо пажљивије
02:48
at rule number 30 here.
64
153000
2000
то правило број 30.
02:50
So here it is.
65
155000
2000
И ево га.
02:52
We're just following this very simple rule at the bottom here,
66
157000
3000
Сад само пратимо ово веома једноставно правило овде на дну,
02:55
but we're getting all this amazing stuff.
67
160000
2000
али добијамо све ове занимљиве ствари.
02:57
It's not at all what we're used to,
68
162000
2000
Уопште није оно што смо очекивали,
02:59
and I must say that, when I first saw this,
69
164000
2000
и морам рећи да, први пут кад сам видео ово,
03:01
it came as a huge shock to my intuition.
70
166000
3000
то је био шок за моју интуицију,
03:04
And, in fact, to understand it,
71
169000
2000
заправо, да бих то разумео,
03:06
I eventually had to create
72
171000
2000
на крају сам морао да направим
03:08
a whole new kind of science.
73
173000
2000
потпуно нову науку.
03:11
(Laughter)
74
176000
2000
(Смех)
03:13
This science is different, more general,
75
178000
3000
Ова наука је другачија, општија
03:16
than the mathematics-based science that we've had
76
181000
2000
од математички базираних наука које смо имали
03:18
for the past 300 or so years.
77
183000
3000
у последњих 300 година.
03:21
You know, it's always seemed like a big mystery:
78
186000
2000
Знате, увек је изгледало загонетно
03:23
how nature, seemingly so effortlessly,
79
188000
3000
како природа, наизглед без напора
03:26
manages to produce so much
80
191000
2000
успе да произведе толико ствари
03:28
that seems to us so complex.
81
193000
3000
које делују тако комплексне.
03:31
Well, I think we've found its secret:
82
196000
3000
Па, изгледа да смо открили њену тајну.
03:34
It's just sampling what's out there in the computational universe
83
199000
3000
Своди се на једноставно узорковање свега што се налази у рачунарском свемиру,
03:37
and quite often getting things like Rule 30
84
202000
3000
и то су често ствари налик Правилу 30
03:40
or like this.
85
205000
3000
или налик овоме.
03:44
And knowing that starts to explain
86
209000
2000
И знајући то, почиње разјашњавање
03:46
a lot of long-standing mysteries in science.
87
211000
3000
многих дугогодишњих мистерија у науци.
03:49
It also brings up new issues, though,
88
214000
2000
То ипак доноси и нова питања,
03:51
like computational irreducibility.
89
216000
3000
као што је компјутерска несводљивост.
03:54
I mean, we're used to having science let us predict things,
90
219000
3000
Мислим, навикли смо на то да нам наука дозвољава да предвиђамо ствари
03:57
but something like this
91
222000
2000
али нешто овакво је
03:59
is fundamentally irreducible.
92
224000
2000
у основи несводљиво.
04:01
The only way to find its outcome
93
226000
2000
Једини начин да се сазна исход
04:03
is, effectively, just to watch it evolve.
94
228000
3000
је, заправо, једноставно посматрање његовог напредовања.
04:06
It's connected to, what I call,
95
231000
2000
То је повезано са, како ја то зовем,
04:08
the principle of computational equivalence,
96
233000
2000
Принципом компјутеризацијске еквиваленције,
04:10
which tells us that even incredibly simple systems
97
235000
3000
која нам говори да чак и невероватно једноставни системи
04:13
can do computations as sophisticated as anything.
98
238000
3000
могу да изврше префињена рачунања.
04:16
It doesn't take lots of technology or biological evolution
99
241000
3000
Није потребно пуно технологије или биолошке еволуције
04:19
to be able to do arbitrary computation;
100
244000
2000
да би се извршило произвољно рачунање,
04:21
just something that happens, naturally,
101
246000
2000
то је нешто што се дешава, природно,
04:23
all over the place.
102
248000
2000
и свуда.
04:25
Things with rules as simple as these can do it.
103
250000
3000
Ствари које почивају на правилима која су једноставна као ова могу то да ураде.
04:29
Well, this has deep implications
104
254000
2000
Е сад, ово задире дубоко
04:31
about the limits of science,
105
256000
2000
у ограничења науке,
04:33
about predictability and controllability
106
258000
2000
у предвидивост и контролу
04:35
of things like biological processes or economies,
107
260000
3000
ствари као што су биолошки процеси или економија,
04:38
about intelligence in the universe,
108
263000
2000
у интелигеницију у свемиру,
04:40
about questions like free will
109
265000
2000
у питања као што је слободна воља
04:42
and about creating technology.
110
267000
3000
и креирање технологије.
04:45
You know, in working on this science for many years,
111
270000
2000
Знате, радећи на овој науци годинама,
04:47
I kept wondering,
112
272000
2000
непрестано сам се питао,
04:49
"What will be its first killer app?"
113
274000
2000
"Шта ће бити њена прва озбиљна апликација?".
04:51
Well, ever since I was a kid,
114
276000
2000
Па, од кад сам био дете,
04:53
I'd been thinking about systematizing knowledge
115
278000
2000
размишљао сам о систематизацији знања
04:55
and somehow making it computable.
116
280000
2000
и како би се оно могло компјутеризовати.
04:57
People like Leibniz had wondered about that too
117
282000
2000
Људи као што је Лајбниц су се питали исто то
04:59
300 years earlier.
118
284000
2000
300 година раније.
05:01
But I'd always assumed that to make progress,
119
286000
2000
Али ја сам увек претпостављао да би се постигао напредак,
05:03
I'd essentially have to replicate a whole brain.
120
288000
3000
неопходно је направити реплику читавог мозга.
05:06
Well, then I got to thinking:
121
291000
2000
И онда сам почео да размишљам:
05:08
This scientific paradigm of mine suggests something different --
122
293000
3000
Ова моја научна парадигма налаже нешто друго.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
И, успут, сад имам
05:13
huge computation capabilities in Mathematica,
124
298000
3000
велике компјутеризацијске могућности у "Математици",
05:16
and I'm a CEO with some worldly resources
125
301000
3000
и преседник сам компаније који поседује неке овоземаљске ресурсе
05:19
to do large, seemingly crazy, projects --
126
304000
3000
за изведбу великих, наизглед лудих, пројеката.
05:22
So I decided to just try to see
127
307000
2000
Тако да сам одлучио само да пробам да видим
05:24
how much of the systematic knowledge that's out there in the world
128
309000
3000
колико систематског знања које се налази на планети
05:27
we could make computable.
129
312000
2000
може да се компјутеризује.
05:29
So, it's been a big, very complex project,
130
314000
2000
Значи, то је био велики, веома комплексан пројекат,
05:31
which I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
за који нисам био сигуран да ли ће уопште успети.
05:34
But I'm happy to say it's actually going really well.
132
319000
3000
Али сам срећан да могу рећи да заправо прилично лепо напредује.
05:37
And last year we were able
133
322000
2000
И прошле године смо били у могућности
05:39
to release the first website version
134
324000
2000
да пустимо прву интернет верзију
05:41
of Wolfram Alpha.
135
326000
2000
"Волфрам Алфе" (Wolfram Alpha).
05:43
Its purpose is to be a serious knowledge engine
136
328000
3000
Он треба да буде озбиљан претраживач знања
05:46
that computes answers to questions.
137
331000
3000
који рачуна одговоре на питања.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Па хајде да га испробамо.
05:51
Let's start off with something really easy.
139
336000
2000
Почнимо са нечим веома лаким.
05:53
Hope for the best.
140
338000
2000
Надајмо се најбољем.
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Веома добро. Океј.
05:57
So far so good.
142
342000
2000
До сада је било добро.
05:59
(Laughter)
143
344000
3000
(Смех)
06:02
Let's try something a little bit harder.
144
347000
3000
Хајде да пробамо са нечим мало тежим.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Рецимо...
06:07
some mathy thing,
146
352000
3000
Хајде да урадимо неку математичку ствар
06:10
and with luck it'll work out the answer
147
355000
3000
и уз мало среће прорачунаће одговор
06:13
and try and tell us some interesting things
148
358000
2000
и пробати да нам каже неке интересантне ствари
06:15
things about related math.
149
360000
2000
о математици која се надовезује.
06:17
We could ask it something about the real world.
150
362000
3000
Могли бисмо да питамо нешто о стварном свету.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
На пример... не знам..
06:22
what's the GDP of Spain?
152
367000
3000
Колики је друштвени бруто производ за Шпанију?
06:25
And it should be able to tell us that.
153
370000
2000
И требало би да нам одговори.
06:27
Now we could compute something related to this,
154
372000
2000
Сад можемо рачунати нешто повезано са овим,
06:29
let's say ... the GDP of Spain
155
374000
2000
рецимо, друштвени бруто производ Шпаније
06:31
divided by, I don't know,
156
376000
2000
подељен са, не знам
06:33
the -- hmmm ...
157
378000
2000
са... хммм...
06:35
let's say the revenue of Microsoft.
158
380000
2000
рецимо приходима Мајкрософта.
06:37
(Laughter)
159
382000
2000
(смех)
06:39
The idea is that we can just type this in,
160
384000
2000
Идеја је да можемо на неки начин само ово укуцати,
06:41
this kind of question in, however we think of it.
161
386000
3000
оваква питања како нам падну на памет.
06:44
So let's try asking a question,
162
389000
2000
Па хајде да пробамо да поставимо питање,
06:46
like a health related question.
163
391000
2000
на пример нешто о здрављу.
06:48
So let's say we have a lab finding that ...
164
393000
3000
И рецимо да имамо лабораторијску анализу по којој,
06:51
you know, we have an LDL level of 140
165
396000
2000
знате, имамо ниво холестерола од 140
06:53
for a male aged 50.
166
398000
3000
за мушкарца старог 50 година.
06:56
So let's type that in, and now Wolfram Alpha
167
401000
2000
Хајде да то укуцамо, и сада ће "Волфрам Алфа"
06:58
will go and use available public health data
168
403000
2000
користити све доступне јавне податке о здрављу
07:00
and try and figure out
169
405000
2000
и покушати да провали
07:02
what part of the population that corresponds to and so on.
170
407000
3000
на који се део популације ово односи, и тако даље.
07:05
Or let's try asking about, I don't know,
171
410000
3000
Или хајде да га питамо, не знам,
07:08
the International Space Station.
172
413000
2000
о интернационалној свемирској станици.
07:10
And what's happening here is that
173
415000
2000
Оно што се овде дешава је да
07:12
Wolfram Alpha is not just looking up something;
174
417000
2000
"Волфрам Алфа" не ради само претрагу;
07:14
it's computing, in real time,
175
419000
3000
већ ради и рачунање у реалном времену,
07:17
where the International Space Station is right now at this moment,
176
422000
3000
где се интернационална свемирска станица сада налази, у овом моменту,
07:20
how fast it's going, and so on.
177
425000
3000
колико брзо иде итд.
07:24
So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.
178
429000
3000
Дакле, "Волфрам Алфа" зна свашта о свачему.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
И до сад је скупио
07:29
pretty good coverage of everything you might find
180
434000
2000
прилично добру покривеност свега што можете наћи
07:31
in a standard reference library.
181
436000
3000
у некој од стандардних референцираних библиотека итд.
07:34
But the goal is to go much further
182
439000
2000
Али циљ је отићи много даље.
07:36
and, very broadly, to democratize
183
441000
3000
и у најширем смилсу демократизовати
07:39
all of this knowledge,
184
444000
3000
сво ово знање
07:42
and to try and be an authoritative
185
447000
2000
и трудити се да буде меродаван
07:44
source in all areas.
186
449000
2000
извор у свим областима,
07:46
To be able to compute answers to specific questions that people have,
187
451000
3000
да буде способан да израчуна одговоре на специфична питања која људи имају
07:49
not by searching what other people
188
454000
2000
не путем тражења шта су други људи
07:51
may have written down before,
189
456000
2000
о томе раније написали,
07:53
but by using built in knowledge
190
458000
2000
већ да користи уграђено знање
07:55
to compute fresh new answers to specific questions.
191
460000
3000
и да израчуна нове одговоре на специфична питања.
07:58
Now, of course, Wolfram Alpha
192
463000
2000
Сад, наравно, "Волфрам Алфа" је
08:00
is a monumentally huge, long-term project
193
465000
2000
историјски велики, дуготрајан пројекат
08:02
with lots and lots of challenges.
194
467000
2000
са много, много изазова.
08:04
For a start, one has to curate a zillion
195
469000
3000
За почетак, човек мора да прикупи зилион
08:07
different sources of facts and data,
196
472000
3000
различитих извора чињеница и података,
08:10
and we built quite a pipeline of Mathematica automation
197
475000
3000
а изградили смо прави довод "Математикине" аутоматизације
08:13
and human domain experts for doing this.
198
478000
3000
и људи који су стручњаци у овом домену да би се то урадило.
08:16
But that's just the beginning.
199
481000
2000
Али то је само почетак.
08:18
Given raw facts or data
200
483000
2000
Кад добијемо сирову чињеницу или податак
08:20
to actually answer questions,
201
485000
2000
да бисмо заправо одговорили на питање,
08:22
one has to compute:
202
487000
2000
морамо рачунати,
08:24
one has to implement all those methods and models
203
489000
2000
морамо применити све те методе и моделе
08:26
and algorithms and so on
204
491000
2000
и алгоритме и томе слично
08:28
that science and other areas have built up over the centuries.
205
493000
3000
које су наука и друге области развијали вековима.
08:31
Well, even starting from Mathematica,
206
496000
3000
Па, чак и са "Математиком"
08:34
this is still a huge amount of work.
207
499000
2000
ово је и даље велики обим посла.
08:36
So far, there are about 8 million lines
208
501000
2000
До сада, постоји око 8 милиона редова
08:38
of Mathematica code in Wolfram Alpha
209
503000
2000
"Математикиног" кода у "Волфрам Алфи"
08:40
built by experts from many, many different fields.
210
505000
3000
исписаних од стране многих стручњака из многих области.
08:43
Well, a crucial idea of Wolfram Alpha
211
508000
3000
Па, основна идеја "Волфрам Алфе"
08:46
is that you can just ask it questions
212
511000
2000
је да можеш само да јој поставиш питање
08:48
using ordinary human language,
213
513000
3000
користећи обичан људски језик
08:51
which means that we've got to be able to take
214
516000
2000
што значи да морамо узети
08:53
all those strange utterances that people type into the input field
215
518000
3000
све те чудне исказе које људи уносе у поље
08:56
and understand them.
216
521000
2000
и морамо их разумети.
08:58
And I must say that I thought that step
217
523000
2000
Морам рећи да сам мислио да тај потез
09:00
might just be plain impossible.
218
525000
3000
може бити потпуно неизводљив.
09:04
Two big things happened:
219
529000
2000
Две велике ствари су се десиле.
09:06
First, a bunch of new ideas about linguistics
220
531000
3000
Прво, гомила нових идеја о лингвистици
09:09
that came from studying the computational universe;
221
534000
3000
које су дошле из проучавања компјутеризацијског универзума.
09:12
and second, the realization that having actual computable knowledge
222
537000
3000
А друга је схватање да поседовање компјутеризованог знања
09:15
completely changes how one can
223
540000
2000
може променити начин на који
09:17
set about understanding language.
224
542000
3000
разумемо језик.
09:20
And, of course, now
225
545000
2000
И, наравно, сад
09:22
with Wolfram Alpha actually out in the wild,
226
547000
2000
са "Волфрам Алфом" тамо негде у дивљини,
09:24
we can learn from its actual usage.
227
549000
2000
можемо учити користећи га.
09:26
And, in fact, there's been
228
551000
2000
И, заправо, постоји
09:28
an interesting coevolution that's been going on
229
553000
2000
једна занимљива ко-еволуција
09:30
between Wolfram Alpha
230
555000
2000
између "Волфрам Алфе"
09:32
and its human users,
231
557000
2000
и њених корисника (људи).
09:34
and it's really encouraging.
232
559000
2000
И заиста је охрабрујућа.
09:36
Right now, if we look at web queries,
233
561000
2000
Овог момента, ако погледамо веб-упите,
09:38
more than 80 percent of them get handled successfully the first time.
234
563000
3000
више од 80% њих се успешно реши из прве.
09:41
And if you look at things like the iPhone app,
235
566000
2000
А ако погледате ствари као што су апликације за "iPhone",
09:43
the fraction is considerably larger.
236
568000
2000
удео је знатно већи.
09:45
So, I'm pretty pleased with it all.
237
570000
2000
Тако да сам задовољан са свим тим.
09:47
But, in many ways,
238
572000
2000
Али у много чему
09:49
we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.
239
574000
3000
смо тек на почетку што се тиче "Волфрам Алфе".
09:52
I mean, everything is scaling up very nicely
240
577000
2000
Мислим, иде веома добро.
09:54
and we're getting more confident.
241
579000
2000
Добијамо више самопоуздања.
09:56
You can expect to see Wolfram Alpha technology
242
581000
2000
Можете очекивати да видите "Волфрам Алфа" технологију
09:58
showing up in more and more places,
243
583000
2000
на све више места
10:00
working both with this kind of public data, like on the website,
244
585000
3000
радећи и са јавним подацима, као на веб сајту,
10:03
and with private knowledge
245
588000
2000
и са приватним знањем
10:05
for people and companies and so on.
246
590000
3000
за индивидуе и компаније, и тако даље.
10:08
You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one
247
593000
3000
Знате, схватио сам да "Волфрам Алфа" заправо даје једну
10:11
a whole new kind of computing
248
596000
2000
врсту потпуно новог рачунања
10:13
that one can call knowledge-based computing,
249
598000
2000
које можемо звати рачунањем заснованим на знању,
10:15
in which one's starting not just from raw computation,
250
600000
3000
у коме се креће, не само од сировог рачуна,
10:18
but from a vast amount of built-in knowledge.
251
603000
3000
већ од велике количине уграђеног знања.
10:21
And when one does that, one really changes
252
606000
2000
А када се то ради, заиста се мења
10:23
the economics of delivering computational things,
253
608000
3000
економија испоруке компјутеризацијских ствари,
10:26
whether it's on the web or elsewhere.
254
611000
2000
било на интернету или негде друго.
10:28
You know, we have a fairly interesting situation right now.
255
613000
3000
Знате, имамо занимљиву ситуацију сада.
10:31
On the one hand, we have Mathematica,
256
616000
2000
С једне стране, "Математика",
10:33
with its sort of precise, formal language
257
618000
3000
са својим прецизним, формалним језиком
10:36
and a huge network
258
621000
2000
и велика мрежа
10:38
of carefully designed capabilities
259
623000
2000
пажљиво дизајнираних способности
10:40
able to get a lot done in just a few lines.
260
625000
3000
која може да уради много тога у само пар редова.
10:43
Let me show you a couple of examples here.
261
628000
3000
Дозволите да вам покажем неколико примера.
10:47
So here's a trivial piece of Mathematica programming.
262
632000
3000
Дакле, ево га тривијални део "Математикиног" програмирања.
10:51
Here's something where we're sort of
263
636000
2000
На неки начин покушавамо
10:53
integrating a bunch of different capabilities here.
264
638000
3000
да интегришемо гомилу различитих могућности.
10:56
Here we'll just create, in this line,
265
641000
3000
Ево сада ћемо креирати у овом реду
10:59
a little user interface that allows us to
266
644000
3000
мали кориснички интерфејс који нам дозвољава да
11:02
do something fun there.
267
647000
2000
радимо нешто забавно.
11:05
If you go on, that's a slightly more complicated program
268
650000
2000
Ако наставимо, то је мало компликованији програм
11:07
that's now doing all sorts of algorithmic things
269
652000
3000
који сада ради све врсте алгоритама
11:10
and creating user interface and so on.
270
655000
2000
и креира кориснички интерфејс и тако даље.
11:12
But it's something that is very precise stuff.
271
657000
3000
Али то је нешто што је веома одређено.
11:15
It's a precise specification with a precise formal language
272
660000
3000
То је одређена спецификација са одређеним формалним језиком
11:18
that causes Mathematica to know what to do here.
273
663000
3000
која објашњава "Математици" шта да ради овде.
11:21
Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,
274
666000
3000
А онда, са друге стране, имамо "Волфрам Алфу"
11:24
with all the messiness of the world
275
669000
2000
са свом неуређеношћу овог света
11:26
and human language and so on built into it.
276
671000
2000
и људским језиком уграђену у то.
11:28
So what happens when you put these things together?
277
673000
3000
И шта се дешава кад спојимо ове две ствари?
11:31
I think it's actually rather wonderful.
278
676000
2000
Мислим да је то заправо предивно.
11:33
With Wolfram Alpha inside Mathematica,
279
678000
2000
Са "Волфрам Алфом" унутар "Математике",
11:35
you can, for example, make precise programs
280
680000
2000
можете, на пример, направити одређене програме
11:37
that call on real world data.
281
682000
2000
који се позивају на податке из реалног света.
11:39
Here's a real simple example.
282
684000
2000
Ево га један стварно прост пример.
11:44
You can also just sort of give vague input
283
689000
3000
Можете дати само нејасне уносе
11:47
and then try and have Wolfram Alpha
284
692000
2000
и дати "Вофрам Алфи" да покуша
11:49
figure out what you're talking about.
285
694000
2000
да схвати о чему причате.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Хајде да пробамо ово овде.
11:53
But actually I think the most exciting thing about this
287
698000
3000
Али мислим да је најузбудљивије у свему овоме
11:56
is that it really gives one the chance
288
701000
2000
што дајемо шансу
11:58
to democratize programming.
289
703000
3000
демократизацији програмирања.
12:01
I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.
290
706000
3000
Мислим, свако ће моћи само да каже шта хоће обичним језиком,
12:04
Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out
291
709000
3000
онда, идеја је да "Вофрам Алфа" може да схвати
12:07
what precise pieces of code
292
712000
2000
који тачно делови кода
12:09
can do what they're asking for
293
714000
2000
могу да ураде то што тражите
12:11
and then show them examples that will let them pick what they need
294
716000
3000
и онда покаже примере помоћу којих ћете одабрати оно што вам треба
12:14
to build up bigger and bigger, precise programs.
295
719000
3000
да бисте направили веће, одређене програме.
12:17
So, sometimes, Wolfram Alpha
296
722000
2000
Дакле, једном, "Вофрам Алфа"
12:19
will be able to do the whole thing immediately
297
724000
2000
ће моћи да уради целу ствар моментално
12:21
and just give back a whole big program that you can then compute with.
298
726000
3000
и само врати цео велики програм са којим можете да управљате.
12:24
Here's a big website
299
729000
2000
И ево га велики веб сајт
12:26
where we've been collecting lots of educational
300
731000
3000
на коме смо скупљали много образовног материјала
12:29
and other demonstrations about lots of kinds of things.
301
734000
3000
и других демонстрација о много различитих ствари.
12:32
I'll show you one example here.
302
737000
3000
И, не знам, показаћу вам пример, можда овде.
12:36
This is just an example of one of these computable documents.
303
741000
3000
Ово је само пример једног од рачунљивих докумената.
12:39
This is probably a fairly small
304
744000
2000
Ово је вероватно прилично мало
12:41
piece of Mathematica code
305
746000
2000
парче "Математикиног" кода
12:43
that's able to be run here.
306
748000
2000
које може да ради овде.
12:47
Okay. Let's zoom out again.
307
752000
3000
Океј. Хајде да одзумирамо опет.
12:50
So, given our new kind of science,
308
755000
2000
Дакле, гледајући нашу нову науку,
12:52
is there a general way to use it to make technology?
309
757000
3000
постоји ли општи начин на који је можемо употребити да креирамо технологију?
12:55
So, with physical materials,
310
760000
2000
Дакле, са физичким материјалима
12:57
we're used to going around the world
311
762000
2000
раније смо ишли по свету
12:59
and discovering that particular materials
312
764000
2000
и откривали да се одређени материјали
13:01
are useful for particular
313
766000
2000
користе у одређене
13:03
technological purposes.
314
768000
2000
технолошке сврхе и тако даље.
13:05
Well, it turns out we can do very much the same kind of thing
315
770000
2000
Заправо, испада да можемо да радимо исту ствар
13:07
in the computational universe.
316
772000
2000
и у компјутеризацијском универзуму.
13:09
There's an inexhaustible supply of programs out there.
317
774000
3000
Тамо је неисцрпна база програма.
13:12
The challenge is to see how to
318
777000
2000
Изазов је видети како
13:14
harness them for human purposes.
319
779000
2000
се могу искористити за људске потребе.
13:16
Something like Rule 30, for example,
320
781000
2000
Нешто као Правило 30, на пример,
13:18
turns out to be a really good randomness generator.
321
783000
2000
испада да је заиста добар генератор случајности.
13:20
Other simple programs are good models
322
785000
2000
Други једноставни програми су добри модели
13:22
for processes in the natural or social world.
323
787000
3000
за напредак у природном или друштвеном свету.
13:25
And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica
324
790000
2000
И, на пример, "Волфрам Алфа" и "Математика"
13:27
are actually now full of algorithms
325
792000
2000
су сада пуни алгоритама
13:29
that we discovered by searching the computational universe.
326
794000
3000
које смо открили истражујући компјутеризацијски свемир.
13:33
And, for example, this -- if we go back here --
327
798000
3000
И, на пример, ово (сад идемо уназад)
13:37
this has become surprisingly popular
328
802000
2000
Ово је постало изненађујуће популарно
13:39
among composers
329
804000
2000
међу композиторима
13:41
finding musical forms by searching the computational universe.
330
806000
3000
који налазе музичке форме истражујући компјутеризацијски свемир.
13:45
In a sense, we can use the computational universe
331
810000
2000
На неки начин, можемо користити компјутеризацијски свемир
13:47
to get mass customized creativity.
332
812000
3000
да добијемо масовно прилагођену креативност.
13:50
I'm hoping we can, for example,
333
815000
2000
Надам се да ћемо моћи
13:52
use that even to get Wolfram Alpha
334
817000
2000
да користимо "Волфрам Алфу"
13:54
to routinely do invention and discovery on the fly,
335
819000
3000
да ради неку врсту открића у ходу
13:57
and to find all sorts of wonderful stuff
336
822000
2000
и нађе различите предивне ствари
13:59
that no engineer
337
824000
2000
које ни један инжињер
14:01
and no process of incremental evolution would ever come up with.
338
826000
3000
и никакав процес развојне еволуције не може да изнесе.
14:05
Well, so, that leads to kind of an ultimate question:
339
830000
3000
Што нас доводи до коначног питања.
14:08
Could it be that someplace out there in the computational universe
340
833000
3000
Може ли се десити да негде тамо у компјутеризацијском универзуму
14:11
we might find our physical universe?
341
836000
3000
пронађемо физички универзум?
14:14
Perhaps there's even some quite simple rule,
342
839000
2000
Можда чак постоји неко прилично једноставно правило,
14:16
some simple program for our universe.
343
841000
3000
неки прост програм за наш универзум.
14:19
Well, the history of physics would have us believe
344
844000
2000
Па, историја физике нас је навела да верујемо
14:21
that the rule for the universe must be pretty complicated.
345
846000
3000
да правило на ком почива универзум мора бити прилично компликовано.
14:24
But in the computational universe,
346
849000
2000
Али у компјутеризацијском свемиру
14:26
we've now seen how rules that are incredibly simple
347
851000
3000
смо видели како невероватно проста правила
14:29
can produce incredibly rich and complex behavior.
348
854000
3000
могу произвести невероватно богато и комплексно понашање.
14:32
So could that be what's going on with our whole universe?
349
857000
3000
Па може ли бити да се то догађа и са целим нашим универзумом?
14:36
If the rules for the universe are simple,
350
861000
2000
Ако су правила универзума једноставна
14:38
it's kind of inevitable that they have to be
351
863000
2000
некако је неизбежно да она морају бити
14:40
very abstract and very low level;
352
865000
2000
веома апстрактна и на врло ниском нивоу,
14:42
operating, for example, far below
353
867000
2000
важећи, на пример, далеко испод
14:44
the level of space or time,
354
869000
2000
нивоа простора и времена
14:46
which makes it hard to represent things.
355
871000
2000
због чега је тешко представити ствари.
14:48
But in at least a large class of cases,
356
873000
2000
Али у највећем броју случајева
14:50
one can think of the universe as being
357
875000
2000
можемо замислити универзум као
14:52
like some kind of network,
358
877000
2000
неку врсту мреже,
14:54
which, when it gets big enough,
359
879000
2000
која, кад постане довољно велика
14:56
behaves like continuous space
360
881000
2000
почиње да се понаша као континуални простор
14:58
in much the same way as having lots of molecules
361
883000
2000
на исти начин на који много молекула
15:00
can behave like a continuous fluid.
362
885000
2000
може да се понаша као течност.
15:02
Well, then the universe has to evolve by applying
363
887000
3000
Онда се универзум мора развијати примењујући
15:05
little rules that progressively update this network.
364
890000
3000
мала правила која постепено обнављају мрежу.
15:08
And each possible rule, in a sense,
365
893000
2000
И свако могуће правило, на неки начин,
15:10
corresponds to a candidate universe.
366
895000
2000
одговара неком могућем универзуму.
15:12
Actually, I haven't shown these before,
367
897000
3000
Заправо, ово још нисам показао,
15:16
but here are a few of the candidate universes
368
901000
3000
али постоји неколико могућих универзума
15:19
that I've looked at.
369
904000
2000
које разматрам.
15:21
Some of these are hopeless universes,
370
906000
2000
Неки од њих су безнадежни,
15:23
completely sterile,
371
908000
2000
потпуно стерилни,
15:25
with other kinds of pathologies like no notion of space,
372
910000
2000
са различитим патологијама као што је неперципрање простора,
15:27
no notion of time, no matter,
373
912000
3000
времена, или материје,
15:30
other problems like that.
374
915000
2000
и томе слични проблеми.
15:32
But the exciting thing that I've found in the last few years
375
917000
3000
Али узбудљива ствар коју сам открио последњих година
15:35
is that you actually don't have to go very far
376
920000
2000
је да заправо не морамо да идемо далеко
15:37
in the computational universe
377
922000
2000
у компјутеризацијском свемиру
15:39
before you start finding candidate universes
378
924000
2000
пре него што почнемо да налазимо могуће универзуме
15:41
that aren't obviously not our universe.
379
926000
3000
који нису тако очигледно не-наш свемир.
15:44
Here's the problem:
380
929000
2000
Проблем је следећи:
15:46
Any serious candidate for our universe
381
931000
3000
Било који озбиљнији кандидат за могући универзум
15:49
is inevitably full of computational irreducibility.
382
934000
3000
је неизбежно пун рачунске несводљивости
15:52
Which means that it is irreducibly difficult
383
937000
3000
што занчи да је несводљиво тешко
15:55
to find out how it will really behave,
384
940000
2000
видети како ће се заправо понашати,
15:57
and whether it matches our physical universe.
385
942000
3000
и да ли заправо одговара нашем физичком унивезуму.
16:01
A few years ago, I was pretty excited to discover
386
946000
3000
Пре неколико година, био сам прилично узбуђен открићем
16:04
that there are candidate universes with incredibly simple rules
387
949000
3000
да постоје могући универзуми са невероватно простим правилима
16:07
that successfully reproduce special relativity,
388
952000
2000
који успешно репродукују специјалну релативност
16:09
and even general relativity and gravitation,
389
954000
3000
и чак генералну релативност и гравитацију
16:12
and at least give hints of quantum mechanics.
390
957000
3000
и дају макар назоре квантне механике.
16:15
So, will we find the whole of physics?
391
960000
2000
Дакле, да ли ћемо пронаћи целину физике?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Нисам сигуран.
16:19
but I think at this point it's sort of
393
964000
2000
Али мислим да ово показује да је некако
16:21
almost embarrassing not to at least try.
394
966000
2000
срамота бар не пробати.
16:23
Not an easy project.
395
968000
2000
Није лак пројекат.
16:25
One's got to build a lot of technology.
396
970000
2000
Морамо изградити много технологије.
16:27
One's got to build a structure that's probably
397
972000
2000
Морамо изградити велику структуру која је вероватно
16:29
at least as deep as existing physics.
398
974000
2000
дубока као само постојање физике.
16:31
And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.
399
976000
3000
Нисам сигуран који је најбољи начин да се организује цела ствар.
16:34
Build a team, open it up, offer prizes and so on.
400
979000
3000
Оформити тим, отворити га, понудити награде и тако даље.
16:37
But I'll tell you, here today,
401
982000
2000
Али рећи ћу вам нешо сада,
16:39
that I'm committed to seeing this project done,
402
984000
2000
посвећен сам извршењу овог пројекта,
16:41
to see if, within this decade,
403
986000
3000
да бих видео да ли, у овој декади,
16:44
we can finally hold in our hands
404
989000
2000
коначно може доспети наших шака
16:46
the rule for our universe
405
991000
2000
правило на коме почива наш универзум
16:48
and know where our universe lies
406
993000
2000
и сазнати где се налази наш универзум
16:50
in the space of all possible universes ...
407
995000
2000
у мору свих могућих универзума -
16:52
and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"
408
997000
3000
и бити у могућности да у Волфрам Алфу укуцамо "теорија универзума"
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
и добијемо одговор.
16:57
(Laughter)
410
1002000
2000
(Смех)
17:00
So I've been working on the idea of computation
411
1005000
2000
Дакле, радим на овој идеји компјутеризације
17:02
now for more than 30 years,
412
1007000
2000
сада већ више од 30 година,
17:04
building tools and methods and turning intellectual ideas
413
1009000
3000
градећи алате и методе и претварајући интелектуалне идеје
17:07
into millions of lines of code
414
1012000
2000
у милионе линија кода
17:09
and grist for server farms and so on.
415
1014000
2000
и мноштво фарми сервера и тако даље.
17:11
With every passing year,
416
1016000
2000
Са сваком годином која прође,
17:13
I realize how much more powerful
417
1018000
2000
схватам колико је моћнија
17:15
the idea of computation really is.
418
1020000
2000
идеја компјутеризације.
17:17
It's taken us a long way already,
419
1022000
2000
Већ смо прешли дугачак пут,
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
али још много тога треба тек да дође.
17:21
From the foundations of science
421
1026000
2000
Од темеља науке
17:23
to the limits of technology
422
1028000
2000
преко граница технологије
17:25
to the very definition of the human condition,
423
1030000
2000
до саме дефиниције људског стања,
17:27
I think computation is destined to be
424
1032000
2000
мислим да је компјутеризацији суђено да буде
17:29
the defining idea of our future.
425
1034000
2000
идеја која дефинише нашу будућност.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Хвала вам.
17:33
(Applause)
427
1038000
14000
(Аплауз)
17:47
Chris Anderson: That was astonishing.
428
1052000
2000
Крис Андерсон: То је било невероватно.
17:49
Stay here. I've got a question.
429
1054000
2000
Остани овде. Имам питање.
17:51
(Applause)
430
1056000
4000
(Аплауз)
17:57
So, that was, fair to say, an astonishing talk.
431
1062000
3000
То је био, мало је рећи, невероватан говор.
18:01
Are you able to say in a sentence or two
432
1066000
3000
Да ли нам можеш рећи у реченици или две
18:04
how this type of thinking
433
1069000
3000
како овај начин размишљања
18:07
could integrate at some point
434
1072000
2000
може да се интегрише у неком моменту
18:09
to things like string theory or the kind of things that people think of
435
1074000
2000
у ствари као што су Теорија струне или друге ствари за које људи мисле
18:11
as the fundamental explanations of the universe?
436
1076000
3000
да су фундаментална објашњења свемира?
18:14
Stephen Wolfram: Well, the parts of physics
437
1079000
2000
Стивен Волфрам: Па, делови физике
18:16
that we kind of know to be true,
438
1081000
2000
за које знамо да су тачни,
18:18
things like the standard model of physics:
439
1083000
2000
ствари као стантдардни модели у физици.
18:20
what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics
440
1085000
3000
Ја покушавам да направим бољу репродукцију стандардних модела у физици
18:23
or it's simply wrong.
441
1088000
2000
или једноставно грешим.
18:25
The things that people have tried to do in the last 25 years or so
442
1090000
2000
Ствари које су људи покушавали последњих 25 година или тако нешто
18:27
with string theory and so on
443
1092000
2000
са Теоријом струне и слично
18:29
have been an interesting exploration
444
1094000
2000
су била интересантна истраживања
18:31
that has tried to get back to the standard model,
445
1096000
3000
која су покушала да оду назад до стандардног модела,
18:34
but hasn't quite gotten there.
446
1099000
2000
али нису баш стигла тамо.
18:36
My guess is that some great simplifications of what I'm doing
447
1101000
3000
Моја претпоставка је да велика симплификација овога што радим
18:39
may actually have considerable resonance
448
1104000
3000
може заправо имати значајан одраз
18:42
with what's been done in string theory,
449
1107000
2000
на то што се ради са Теоријом струне
18:44
but that's a complicated math thing
450
1109000
3000
али то је компликована математичка ствар
18:47
that I don't yet know how it's going to work out.
451
1112000
3000
за коју још не знам како ће да функционише.
18:50
CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.
452
1115000
2000
КА: Беноа Манделброт је у публици.
18:52
He also has shown how complexity
453
1117000
2000
Он нам је такође показао како сложеност
18:54
can arise out of a simple start.
454
1119000
2000
може потећи из једноставних ствари.
18:56
Does your work relate to his?
455
1121000
2000
Да ли је твој рад повезан са његовим.
18:58
SW: I think so.
456
1123000
2000
СВ: Мислим да јесте.
19:00
I view Benoit Mandelbrot's work
457
1125000
2000
Видим рад Беное Манделборта
19:02
as one of the founding contributions
458
1127000
3000
као једну врсту основног доприноса
19:05
to this kind of area.
459
1130000
3000
у овом подручју.
19:08
Benoit has been particularly interested
460
1133000
2000
Беноа се интересовао
19:10
in nested patterns, in fractals and so on,
461
1135000
2000
за гнездасте шаблоне, честице и тако даље,
19:12
where the structure is something
462
1137000
2000
где је структура нешто што је
19:14
that's kind of tree-like,
463
1139000
2000
на неки начин слободно,
19:16
and where there's sort of a big branch that makes little branches
464
1141000
2000
и где на неки начин велике гране праве мале гране,
19:18
and even smaller branches and so on.
465
1143000
3000
па чак и мање гранчице, и тако даље.
19:21
That's one of the ways
466
1146000
2000
То је један од начина
19:23
that you get towards true complexity.
467
1148000
3000
да се дође до праве сложености.
19:26
I think things like the Rule 30 cellular automaton
468
1151000
3000
Мислим да ствари као што је Правило 30 ћелијских аутомата
19:29
get us to a different level.
469
1154000
2000
може да нас одведе на други ниво.
19:31
In fact, in a very precise way, they get us to a different level
470
1156000
3000
Заправо, на веома одређен начин нас воде на други ниво
19:34
because they seem to be things that are
471
1159000
2000
зато што делују као ствари које
19:37
capable of complexity
472
1162000
3000
су способне за сложеност
19:40
that's sort of as great as complexity can ever get ...
473
1165000
3000
у смислу највеће сложености која може постојати.
19:44
I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)
474
1169000
3000
Могао бих да дужм о овоме, али нећу.
19:47
CA: Stephen Wolfram, thank you.
475
1172000
2000
КА: Стивене Волфрам, хвала ти.
19:49
(Applause)
476
1174000
2000
(Аплауз)
Reviewed by Radica Stojanovic
ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventorStephen 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.
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com