TEDSummit
Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution
Kevin Kelly: Yapay zekâ ikinci Sanayi Devrimini nasıl getiriyor?
Filmed:
Readability: 3.8
1,739,624 views
''Tağmur damlasının vadiden aşağı giderken izlediği yol kestirilemez ama gideceği yer kaçınılmazdır.'' diyor Dijital Keşifçi Kevin Kelly ve teknolojinin de tamamen aynı olduğunu, şaşırtıcı ama kaçınılmaz parçalarla yönlendiğini söylüyor. Kelly'ye göre önümüzdeki 20 yıl içinde, nesneleri gittikçe daha akıllı yapma eğilimimiz yaptığımız her şey üzerinde ciddi bir etkiye sebep olacak. Kelly kavrayıp gelişimini kontrol edebilmemiz için Yapay Zekâ konusunda anlamamız gereken üç konsept olduğunu ortaya koyuyor. ''Bundan 20 yıl sonra kullanacağımız en popüler Yapay Zekâ ürünü henüz icat edilmedi, bu da geç kalmadığınız anlamına geliyor,'' diyor Kelly.
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:14
I'm going to talk a little bit
about where technology's going.
about where technology's going.
0
2966
3817
Teknolojinin nereye gittiği hakkında
kısa bir konuşma yapacağım.
kısa bir konuşma yapacağım.
00:19
And often technology comes to us,
1
7509
2671
Genellikle teknoloji bize gelir,
00:22
we're surprised by what it brings.
2
10566
1865
bize ne getirdiğine şaşırırız.
00:24
But there's actually
a large aspect of technology
a large aspect of technology
3
12455
3683
Ancak teknolojinin büyük bir boyutu
00:28
that's much more predictable,
4
16162
1802
çok daha öngörülebilirdir,
00:29
and that's because technological systems
of all sorts have leanings,
of all sorts have leanings,
5
17988
4088
çünkü teknolojik sistemlerin
her türü eğilime,
her türü eğilime,
00:34
they have urgencies,
6
22100
1175
önceliğe
00:35
they have tendencies.
7
23299
1561
ve yönelime sahiptir.
00:36
And those tendencies are derived
from the very nature of the physics,
from the very nature of the physics,
8
24884
4932
Ve bu yönelimler fiziğin doğasından,
00:41
chemistry of wires
and switches and electrons,
and switches and electrons,
9
29840
3150
tel, anahtar ve elektronların
kimyasından elde edilir
kimyasından elde edilir
00:45
and they will make reoccurring
patterns again and again.
patterns again and again.
10
33659
3602
ve bu örnekleri yeniden
tekrar tekrar yapacaklar.
tekrar tekrar yapacaklar.
00:49
And so those patterns produce
these tendencies, these leanings.
these tendencies, these leanings.
11
37745
4874
Böylece bu örnekler
eğilimleri ve yönelimleri üretir.
eğilimleri ve yönelimleri üretir.
00:54
You can almost think of it
as sort of like gravity.
as sort of like gravity.
12
42643
2831
Bunu bir çeşit
yer çekimi gibi düşünebilirsiniz.
yer çekimi gibi düşünebilirsiniz.
Yağmur damlalarının
bir vadiye düştüğünü düşünün.
bir vadiye düştüğünü düşünün.
00:57
Imagine raindrops falling into a valley.
13
45498
2319
00:59
The actual path of a raindrop
as it goes down the valley
as it goes down the valley
14
47841
3088
Yağmur damlası yolunun bir vadiye düşmesi
01:02
is unpredictable.
15
50953
1169
önceden tahmin edilemez.
01:04
We cannot see where it's going,
16
52651
1518
Nereye gittiğini göremeyiz
01:06
but the general direction
is very inevitable:
is very inevitable:
17
54193
2277
fakat genel istikamet kaçınılmazdır:
01:08
it's downward.
18
56494
1234
aşağıya doğru.
01:10
And so these baked-in
tendencies and urgencies
tendencies and urgencies
19
58377
4572
Yönelim ve eğilimlerin
01:14
in technological systems
20
62973
1476
teknolojik sistemlerde birleşmesi
01:17
give us a sense of where things
are going at the large form.
are going at the large form.
21
65051
3609
büyük çapta gidişatın
nereye gittiğini anlamamızı sağlar.
nereye gittiğini anlamamızı sağlar.
01:21
So in a large sense,
22
69149
1401
Bu yüzden büyük ölçüde
01:22
I would say that telephones
were inevitable,
were inevitable,
23
70574
3361
telefonların kaçınılmaz
olduğunu söyleyebilirim,
olduğunu söyleyebilirim,
01:27
but the iPhone was not.
24
75005
1342
fakat iPhone'ların değil.
01:29
The Internet was inevitable,
25
77094
1478
İnternet kaçınılmazdır
01:31
but Twitter was not.
26
79274
1286
fakat Twitter değil.
01:33
So we have many ongoing
tendencies right now,
tendencies right now,
27
81036
3928
Süregelen birçok yönelime sahibiz,
01:36
and I think one of the chief among them
28
84988
2720
bence bunlar arasında
en önemlilerinden biri
en önemlilerinden biri
01:39
is this tendency to make things
smarter and smarter.
smarter and smarter.
29
87732
3722
bu yönelimi daha da
akıllı hale getirmektedir.
akıllı hale getirmektedir.
01:44
I call it cognifying -- cognification --
30
92041
2212
Ben ona akıllılık - akıllılaştırmak -
01:46
also known as artificial
intelligence, or AI.
intelligence, or AI.
31
94783
2782
yani yapay zekâ
ya da YZ olarak adlandırıyorum.
ya da YZ olarak adlandırıyorum.
01:50
And I think that's going to be one
of the most influential developments
of the most influential developments
32
98025
3746
Bence önümüzdeki 20 yıl içinde
toplumumuzda yönlendirmeler
toplumumuzda yönlendirmeler
01:53
and trends and directions and drives
in our society in the next 20 years.
in our society in the next 20 years.
33
101795
5575
ve yürütmeler, gelişmeler ve eğilimler
en etkililerden biri olacak.
en etkililerden biri olacak.
02:00
So, of course, it's already here.
34
108021
1985
Tabii ki hali hazırda mevcut durumda.
02:02
We already have AI,
35
110030
2204
Zaten YZ'ye sahibiz,
02:04
and often it works in the background,
36
112258
2398
genellikle arka planda çalışır,
02:06
in the back offices of hospitals,
37
114680
1586
hastanelerin idare departmanında,
02:08
where it's used to diagnose X-rays
better than a human doctor.
better than a human doctor.
38
116290
4686
röntgen filmini insan bir doktordan
daha iyi teşhis etmede kullanılır.
daha iyi teşhis etmede kullanılır.
02:13
It's in legal offices,
39
121000
1726
Hukuk bürolarında,
02:14
where it's used to go
through legal evidence
through legal evidence
40
122750
2368
yasal delilleri
insan bir avukat yardımcısından
insan bir avukat yardımcısından
02:17
better than a human paralawyer.
41
125142
1855
daha iyi araştırması için kullanılır.
02:19
It's used to fly the plane
that you came here with.
that you came here with.
42
127506
3656
Buraya geldiğiniz uçağı
uçurmak için kullanılır.
uçurmak için kullanılır.
02:24
Human pilots only flew it
seven to eight minutes,
seven to eight minutes,
43
132165
2381
İnsan pilotlar 7-8 dakika arası uçtu,
02:26
the rest of the time the AI was driving.
44
134570
1953
zamanın geri kalanında ise YZ uçtu.
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
45
136547
2173
Ve tabii ki Netflix ve Amazon'da
02:30
it's in the background,
making those recommendations.
making those recommendations.
46
138744
2530
öneriler hazırlanırken
arka planda YZ çalışıyor.
arka planda YZ çalışıyor.
02:33
That's what we have today.
47
141298
1261
Bugün elimizde olan bu.
02:34
And we have an example, of course,
in a more front-facing aspect of it,
in a more front-facing aspect of it,
48
142583
4801
Tabii ki büyük ön yüz görünümünde
02:39
with the win of the AlphaGo, who beat
the world's greatest Go champion.
the world's greatest Go champion.
49
147408
6629
dünyanın en büyük Go şampiyonu galibi
AlphaGo zaferi örneğimiz var.
AlphaGo zaferi örneğimiz var.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
Fakat olay bundan ibaret değil.
02:50
If you play a video game,
you're playing against an AI.
you're playing against an AI.
51
158555
2642
Bilgisayar oyunu oynuyorsanız,
YZ'ye karşı oynuyorsunuz.
YZ'ye karşı oynuyorsunuz.
02:53
But recently, Google taught their AI
52
161221
4538
Son zamanlarda Google kendi YZ'sine
02:57
to actually learn how to play video games.
53
165783
2412
bilgisayar oyunlarının
nasıl oynanacağını öğretti.
nasıl oynanacağını öğretti.
03:00
Again, teaching video games
was already done,
was already done,
54
168686
2709
Zaten bilgisayar oyunlarını
öğretmek çoktan yapıldı
öğretmek çoktan yapıldı
03:03
but learning how to play
a video game is another step.
a video game is another step.
55
171419
3897
fakat nasıl oynandığını
bilmek başka bir adım.
bilmek başka bir adım.
03:07
That's artificial smartness.
56
175340
1678
Bu yapay zekâdır.
03:10
What we're doing is taking
this artificial smartness
this artificial smartness
57
178571
4522
Biz bu yapay zekâyı alıyoruz
03:15
and we're making it smarter and smarter.
58
183117
2423
ve daha da akıllı hale getiriyoruz.
03:18
There are three aspects
to this general trend
to this general trend
59
186710
3895
Toplumsal yönelimin
çok az değer verildiğini
çok az değer verildiğini
03:22
that I think are underappreciated;
60
190629
1689
düşündüğüm üç hali var;
03:24
I think we would understand
AI a lot better
AI a lot better
61
192342
2277
eğer bu üç şeyi anlayabilirsek
03:26
if we understood these three things.
62
194643
2301
bence YZ'yi daha iyi anlayabiliriz.
03:28
I think these things also would
help us embrace AI,
help us embrace AI,
63
196968
3283
Bence bu şeyler
YZ'yi kavramamıza yardımcı olacak
YZ'yi kavramamıza yardımcı olacak
03:32
because it's only by embracing it
that we actually can steer it.
that we actually can steer it.
64
200275
3008
çünkü kavrayabilirsek yönlendirebiliriz.
03:35
We can actually steer the specifics
by embracing the larger trend.
by embracing the larger trend.
65
203887
3157
Daha büyük bir yönelimi kavrarsak
özelikleri yönlendirebiliriz.
özelikleri yönlendirebiliriz.
03:39
So let me talk about
those three different aspects.
those three different aspects.
66
207467
2979
Bu üç farklı yönden bahsedeyim.
03:42
The first one is: our own intelligence
has a very poor understanding
has a very poor understanding
67
210470
3673
Birincisi, kendi zekâmız
zekânın ne olduğunu
zekânın ne olduğunu
03:46
of what intelligence is.
68
214167
1490
anlamakta çok yetersiz.
03:48
We tend to think of intelligence
as a single dimension,
as a single dimension,
69
216110
3653
Zekâyı tek bir boyut olarak
düşünmeye meyilliyiz,
düşünmeye meyilliyiz,
03:51
that it's kind of like a note
that gets louder and louder.
that gets louder and louder.
70
219787
2750
bu tıpkı aşırı gürültülü
bir nota yapmak gibi.
bir nota yapmak gibi.
03:54
It starts like with IQ measurement.
71
222561
2607
IQ ölçümü gibi başlar.
03:57
It starts with maybe a simple
low IQ in a rat or mouse,
low IQ in a rat or mouse,
72
225192
4092
Sıçan ya da faredeki düşük IQ ile başlar,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
73
229308
2134
belki şempanzede fazlası vardır,
zekâ seviyesi düşük bir kişide
daha fazlası vardır,
daha fazlası vardır,
04:03
and then maybe there's more
in a stupid person,
in a stupid person,
74
231887
2191
belki benim gibi
ortalama birinde daha fazla,
ortalama birinde daha fazla,
04:06
and then maybe an average
person like myself,
person like myself,
75
234102
2096
04:08
and then maybe a genius.
76
236222
1290
bir dahide daha da fazla.
04:09
And this single IQ intelligence
is getting greater and greater.
is getting greater and greater.
77
237536
4433
Bu tekil zekâ IQ gittikçe büyüyor.
04:14
That's completely wrong.
78
242516
1151
Bu tamamen yanlış.
04:15
That's not what intelligence is --
not what human intelligence is, anyway.
not what human intelligence is, anyway.
79
243691
3608
Zekâ bu demek değil,
insan zekâsı bu demek değil.
insan zekâsı bu demek değil.
04:19
It's much more like a symphony
of different notes,
of different notes,
80
247673
4506
Daha çok farklı notaların
olduğu bir senfoni gibi
olduğu bir senfoni gibi
04:24
and each of these notes is played
on a different instrument of cognition.
on a different instrument of cognition.
81
252203
3609
ve bu notaların her biri farklı bilişsel
enstrümanlar üzerinde çalınır.
enstrümanlar üzerinde çalınır.
04:27
There are many types
of intelligences in our own minds.
of intelligences in our own minds.
82
255836
3701
Zihnimizde pek çok zekâ türü vardır.
04:31
We have deductive reasoning,
83
259561
3048
Tümdengelim düşüncesine sahibiz.
04:34
we have emotional intelligence,
84
262633
2221
Duygusal zekâya sahibiz.
04:36
we have spatial intelligence;
85
264878
1393
mekansal zekâya sahibiz;
04:38
we have maybe 100 different types
that are all grouped together,
that are all grouped together,
86
266295
4021
belki de hepsi birlikte
gruplandırılmış 100 farklı türe sahibiz,
gruplandırılmış 100 farklı türe sahibiz,
04:42
and they vary in different strengths
with different people.
with different people.
87
270340
3905
ve farklı güçlerdeki
farklı insanlarla başkalaştılar.
farklı insanlarla başkalaştılar.
04:46
And of course, if we go to animals,
they also have another basket --
they also have another basket --
88
274269
4526
Ve tabii ki hayvanlara bakarsak,
onlar farklı bir potada
onlar farklı bir potada
04:50
another symphony of different
kinds of intelligences,
kinds of intelligences,
89
278819
2541
farklı zekâ türlerinin başka bir senfonisi
04:53
and sometimes those same instruments
are the same that we have.
are the same that we have.
90
281384
3566
ve bazen sahip olduklarımız
onların enstrümanları ile aynı.
onların enstrümanları ile aynı.
04:56
They can think in the same way,
but they may have a different arrangement,
but they may have a different arrangement,
91
284974
3561
Aynı şekilde düşünebilirler
fakat farklı düzenlemeleri olabilir,
fakat farklı düzenlemeleri olabilir,
05:00
and maybe they're higher
in some cases than humans,
in some cases than humans,
92
288559
2467
bazen insanlardan daha yüksektir,
05:03
like long-term memory in a squirrel
is actually phenomenal,
is actually phenomenal,
93
291050
2837
mesela sincaptaki uzun süreli hafızanın
olağanüstü olması,
olağanüstü olması,
05:05
so it can remember
where it buried its nuts.
where it buried its nuts.
94
293911
2287
fıstıklarını gömdükler
yeri hatırlayabilirler.
yeri hatırlayabilirler.
05:08
But in other cases they may be lower.
95
296222
1987
Bazen de daha düşük olabilirler.
05:10
When we go to make machines,
96
298233
2730
Makineleri yapmaya gittiğimizde,
05:12
we're going to engineer
them in the same way,
them in the same way,
97
300987
2196
aynı şekilde mühendislik yapacağız,
05:15
where we'll make some of those types
of smartness much greater than ours,
of smartness much greater than ours,
98
303207
5010
Bizden daha zeki bu türler
üzerinde çalışacağız,
üzerinde çalışacağız,
05:20
and many of them won't be
anywhere near ours,
anywhere near ours,
99
308241
2571
onların bir çoğu
yakınımızda olmayacak
yakınımızda olmayacak
05:22
because they're not needed.
100
310836
1544
çünkü onlara ihtiyaç yok.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
Bu yüzden bu şeyleri alacağız,
05:26
these artificial clusters,
102
314631
2081
bu yapay kümeleri
05:28
and we'll be adding more varieties
of artificial cognition to our AIs.
of artificial cognition to our AIs.
103
316736
5362
ve kendi YZ'mizden daha
yapay bilişsel çeşitlilik ekleyeceğiz.
yapay bilişsel çeşitlilik ekleyeceğiz.
05:34
We're going to make them
very, very specific.
very, very specific.
104
322507
4071
Onları çok çok özel yapacağız.
05:38
So your calculator is smarter
than you are in arithmetic already;
than you are in arithmetic already;
105
326602
6542
Hesap makinesi zaten
aritmetik olarak daha akıllı;
aritmetik olarak daha akıllı;
05:45
your GPS is smarter
than you are in spatial navigation;
than you are in spatial navigation;
106
333168
3697
GPS mekansal navigasyon
senden daha akıllı;
senden daha akıllı;
05:49
Google, Bing, are smarter
than you are in long-term memory.
than you are in long-term memory.
107
337337
4258
Google, Bing, uzun süreli hafıza
açısından daha akıllı.
açısından daha akıllı.
05:54
And we're going to take, again,
these kinds of different types of thinking
these kinds of different types of thinking
108
342339
4530
Bu tür farklı düşünce türlerini
yeniden ele alıp
yeniden ele alıp
05:58
and we'll put them into, like, a car.
109
346893
1933
onları örneğin arabanın içine koyacağız.
06:00
The reason why we want to put them
in a car so the car drives,
in a car so the car drives,
110
348850
3057
Araba örneğinin sebebi şu;
06:03
is because it's not driving like a human.
111
351931
2302
araba kendisini insan gibi kullanmıyor.
06:06
It's not thinking like us.
112
354257
1396
Bizim gibi düşünmüyorlar.
06:07
That's the whole feature of it.
113
355677
1920
Tüm özelliği bu.
06:09
It's not being distracted,
114
357621
1535
Dikkati dağılmıyor,
06:11
it's not worrying about whether
it left the stove on,
it left the stove on,
115
359180
2754
Ocağı açık unutup unutmadığını
06:13
or whether it should have
majored in finance.
majored in finance.
116
361958
2138
veya finans okumalıydım diye düşünmüyor.
06:16
It's just driving.
117
364120
1153
Sadece sürüyor.
06:17
(Laughter)
118
365297
1142
(Kahkaha)
06:18
Just driving, OK?
119
366463
1841
Sadece sürüyor, değil mi?
06:20
And we actually might even
come to advertise these
come to advertise these
120
368328
2937
Belki de buraya
onları ''bilinçsiz'' olarak
onları ''bilinçsiz'' olarak
06:23
as "consciousness-free."
121
371289
1545
tanıtmaya geldik.
06:24
They're without consciousness,
122
372858
1774
Bilinçsizler,
06:26
they're not concerned about those things,
123
374656
2104
o tür konular onları ilgilendirmiyor,
06:28
they're not distracted.
124
376784
1156
dikkatleri dağılmıyor.
06:29
So in general, what we're trying to do
125
377964
2966
Genel olarak yapmaya çalıştığımız
06:32
is make as many different
types of thinking as we can.
types of thinking as we can.
126
380954
4500
elimizden geldiği kadar
farklı düşünme tarzı yaratmaktır.
farklı düşünme tarzı yaratmaktır.
06:37
We're going to populate the space
127
385804
2083
Mümkün olan her farklı tür ve düşünceyi
06:39
of all the different possible types,
or species, of thinking.
or species, of thinking.
128
387911
4159
uzaya yerleştireceğiz.
06:44
And there actually may be some problems
129
392094
2068
Kendi insan düşüncemizin
06:46
that are so difficult
in business and science
in business and science
130
394186
2800
tek başına çözemeyeceği
06:49
that our own type of human thinking
may not be able to solve them alone.
may not be able to solve them alone.
131
397010
4042
iş ve bilim alanında çok zor
sorunlar ortaya çıkabilir.
sorunlar ortaya çıkabilir.
İki aşamalı bir programa
ihtiyacımız olabilir,
ihtiyacımız olabilir,
06:53
We may need a two-step program,
132
401076
1992
06:55
which is to invent new kinds of thinking
133
403092
4203
o büyük çapta sorunları çözebilmek adına
06:59
that we can work alongside of to solve
these really large problems,
these really large problems,
134
407692
3734
birlikte çalışabileceğimiz yeni türde
düşünce şekilleri icat edebilmek için;
düşünce şekilleri icat edebilmek için;
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
135
411450
2918
karanlık enerji
veya kuantum çekim gücü gibi.
veya kuantum çekim gücü gibi.
07:08
What we're doing
is making alien intelligences.
is making alien intelligences.
136
416496
2646
Yaptığımız şey yabancı zekâlar üretmek.
07:11
You might even think of this
as, sort of, artificial aliens
as, sort of, artificial aliens
137
419166
4069
Hatta bunu bir anlamda yapay uzaylılar
07:15
in some senses.
138
423259
1207
olarak düşünebilirsiniz.
07:16
And they're going to help
us think different,
us think different,
139
424490
2300
Farklı düşünmemizde bize yardım edecekler,
07:18
because thinking different
is the engine of creation
is the engine of creation
140
426814
3632
çünkü farklı düşünme
yaratılışın merkezidir,
yaratılışın merkezidir,
07:22
and wealth and new economy.
141
430470
1867
zenginlik ve yeni ekonominin de.
07:25
The second aspect of this
is that we are going to use AI
is that we are going to use AI
142
433835
4923
Buna dair ikinci bakış açısı
07:30
to basically make a second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
143
438782
2950
yapay zekâyı ikinci bir
Sanayi Devrimi için kullanacağız.
Sanayi Devrimi için kullanacağız.
07:34
The first Industrial Revolution
was based on the fact
was based on the fact
144
442135
2773
İlk Sanayi Devrimi, yapay güç dediğim
07:36
that we invented something
I would call artificial power.
I would call artificial power.
145
444932
3462
bir şey icat etmek üzerine kuruluydu.
07:40
Previous to that,
146
448879
1150
Bundan önce,
07:42
during the Agricultural Revolution,
147
450053
2034
Tarımsal Devrim boyunca,
07:44
everything that was made
had to be made with human muscle
had to be made with human muscle
148
452111
3702
yapılan her şey insan kas gücü
veya hayvan gücü ile
veya hayvan gücü ile
07:47
or animal power.
149
455837
1307
yapılmak zorundaydı.
07:49
That was the only way
to get anything done.
to get anything done.
150
457565
2063
Bu bir şeyler yapabilmenin tek yoluydu.
07:51
The great innovation during
the Industrial Revolution was,
the Industrial Revolution was,
151
459652
2945
Sanayi Devrimindeki büyük yenilik boyunca,
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
152
462621
3109
buhar gücü ve fosil yakıtları kullandık,
07:57
to make this artificial power
that we could use
that we could use
153
465754
3856
böylelikle bu yapay gücü istediğimiz
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
her şeyi yapmada kullandık.
08:03
So today when you drive down the highway,
155
471327
2772
Bugün otoyola girdiğinizde,
08:06
you are, with a flick of the switch,
commanding 250 horses --
commanding 250 horses --
156
474571
4525
tek bir düğmeyle
adeta 250 atı kontrol edersiniz.
adeta 250 atı kontrol edersiniz.
08:11
250 horsepower --
157
479120
1572
250 beygir gücü -
08:12
which we can use to build skyscrapers,
to build cities, to build roads,
to build cities, to build roads,
158
480716
4692
bunu yol, gökdelen
ve şehir yapımında kullanabiliyoruz,
ve şehir yapımında kullanabiliyoruz,
08:17
to make factories that would churn out
lines of chairs or refrigerators
lines of chairs or refrigerators
159
485432
5789
sandalye ve buzdolabı
seri üretimi için fabrikalar yapmada,
seri üretimi için fabrikalar yapmada,
08:23
way beyond our own power.
160
491245
1654
kendi gücümüzün çok ötesinde.
08:24
And that artificial power can also
be distributed on wires on a grid
be distributed on wires on a grid
161
492923
6111
Üstelik bu yapay güç kablolar yardımıyla
08:31
to every home, factory, farmstead,
162
499058
3199
her eve, fabrikaya, çiftliğe dağılabilir
08:34
and anybody could buy
that artificial power,
that artificial power,
163
502281
4191
ve herkes bu yapay gücü alabilir,
08:38
just by plugging something in.
164
506496
1472
sadece bir fiş takarak.
08:39
So this was a source
of innovation as well,
of innovation as well,
165
507992
2439
Bu da bir yenilik kaynağıydı,
08:42
because a farmer could take
a manual hand pump,
a manual hand pump,
166
510455
3418
çünkü bir çiftçi
manuel el pompası alabilir,
manuel el pompası alabilir,
08:45
and they could add this artificial
power, this electricity,
power, this electricity,
167
513897
2916
ona yapay güç ve elektrik ekleyerek
08:48
and he'd have an electric pump.
168
516837
1497
elektirikli pompa elde edebilir.
08:50
And you multiply that by thousands
or tens of thousands of times,
or tens of thousands of times,
169
518358
3318
Ve bunu on binlercesiyle çarparsanız
08:53
and that formula was what brought us
the Industrial Revolution.
the Industrial Revolution.
170
521700
3159
bu formül bizi Sanayi Devrimine götürür.
08:56
All the things that we see,
all this progress that we now enjoy,
all this progress that we now enjoy,
171
524883
3585
Gördüğümüz her şey,
şu an keyif aldığımız bu ilerleme
şu an keyif aldığımız bu ilerleme
09:00
has come from the fact
that we've done that.
that we've done that.
172
528492
2063
bunu başardığımız gerçeğine dayanıyor.
09:02
We're going to do
the same thing now with AI.
the same thing now with AI.
173
530579
2348
Aynı şeyi YZ ile de başaracağız.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
174
532951
2075
Bunu bir sistemde dağıtacağız,
09:07
and now you can take that electric pump.
175
535050
2374
ve şimdi elektrikli pompayı alabilirsiniz.
09:09
You can add some artificial intelligence,
176
537448
2968
Biraz yapay zekâ ekleyebilirsin,
09:12
and now you have a smart pump.
177
540440
1481
şimdi akıllı bir pompanız var.
09:13
And that, multiplied by a million times,
178
541945
1928
Bunu milyonlarla çarptığınız zaman
09:15
is going to be this second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
179
543897
2363
bu ikinci Sanayi Devrimi olacak.
09:18
So now the car is going down the highway,
180
546284
2382
Böylece araba otoyola giriyor,
09:20
it's 250 horsepower,
but in addition, it's 250 minds.
but in addition, it's 250 minds.
181
548690
4294
250 beygir gücü var,
buna ek olarak 250 zekâ var.
buna ek olarak 250 zekâ var.
09:25
That's the auto-driven car.
182
553008
1769
İşte size otomatik araba.
09:26
It's like a new commodity;
183
554801
1389
Bu yeni bir ürün gibidir;
09:28
it's a new utility.
184
556214
1303
Yeni bir yardımcı.
09:29
The AI is going to flow
across the grid -- the cloud --
across the grid -- the cloud --
185
557541
3041
YZ bulut sisteminde
09:32
in the same way electricity did.
186
560606
1567
elektrik gibi akıyor olacak.
09:34
So everything that we had electrified,
187
562197
2380
Yani elektrik aldığımız her şeyi
09:36
we're now going to cognify.
188
564601
1723
şimdi daha akıllı hale getireceğiz.
09:38
And I owe it to Jeff, then,
189
566693
1385
Sonrasında şunu öneririm,
09:40
that the formula
for the next 10,000 start-ups
for the next 10,000 start-ups
190
568102
3732
10.000 yeni işletmeye başlama formülü
09:43
is very, very simple,
191
571858
1162
çok çok basit,
09:45
which is to take x and add AI.
192
573044
3167
x'i alıp YZ'yi eklemekten ibaret.
09:49
That is the formula,
that's what we're going to be doing.
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
Formül bu, yaptığımız da bu olacak.
09:51
And that is the way
in which we're going to make
in which we're going to make
194
579936
3306
İşte bu ikinci Sanayi Devrimini
09:55
this second Industrial Revolution.
195
583266
1858
yapacağımız yoldur.
09:57
And by the way -- right now, this minute,
196
585148
2154
Bu arada - şu anda bu dakikada
09:59
you can log on to Google
197
587326
1169
Google'da oturum açıp
10:00
and you can purchase
AI for six cents, 100 hits.
AI for six cents, 100 hits.
198
588519
3882
altı sent, 100 tıklama karşılığında
YZ satın alabilirsiniz.
YZ satın alabilirsiniz.
10:04
That's available right now.
199
592758
1604
Yani şu anda ulaşılabilir.
10:06
So the third aspect of this
200
594386
2286
Üçüncü bakış açısı ise
10:09
is that when we take this AI
and embody it,
and embody it,
201
597315
2678
bu YZ'yi alıp somutlaştırdığımızda,
10:12
we get robots.
202
600017
1173
robot elde etmiş oluyoruz.
10:13
And robots are going to be bots,
203
601214
1703
Ve robotlar bot olacak,
10:14
they're going to be doing many
of the tasks that we have already done.
of the tasks that we have already done.
204
602941
3328
zaten yaptıklarımızın
çoğunu yapıyor olacaklar.
çoğunu yapıyor olacaklar.
Bir iş sadece bir dizi görevdir,
10:20
A job is just a bunch of tasks,
205
608357
1528
onlar da işlerimizi
yeniden tanımlayacak,
yeniden tanımlayacak,
10:21
so they're going to redefine our jobs
206
609909
1762
10:23
because they're going to do
some of those tasks.
some of those tasks.
207
611695
2259
çünkü bu görevlerden
bazılarını yapacaklardır.
bazılarını yapacaklardır.
10:25
But they're also going to curate
whole new categories,
whole new categories,
208
613978
3197
Aynı zamanda
yeni kategoriler yaratacaklar,
yeni kategoriler yaratacaklar,
10:29
a whole new slew of tasks
209
617199
2247
daha önce yapmak istediğimizi bilmediğimiz
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
we wanted to do before.
210
619470
2457
çok sayıda yeni görev.
10:33
They're going to actually
engender new kinds of jobs,
engender new kinds of jobs,
211
621951
3637
Aslında yeni tür işler çıkaracaklar,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
212
625612
2271
yapmak istediğimiz yeni görev türleri,
10:39
just as automation made up
a whole bunch of new things
a whole bunch of new things
213
627907
3405
makineleşmenin ihtiyaç duyduğumuzu
bilmediğimiz pek çok şey
ortaya çıkarması gibi
ortaya çıkarması gibi
10:43
that we didn't know we needed before,
214
631336
1834
10:45
and now we can't live without them.
215
633194
1956
ve şimdi onsuz yaşayamamız gibi.
10:47
So they're going to produce
even more jobs than they take away,
even more jobs than they take away,
216
635174
3956
Bu yüzden götürdüklerinden
daha fazla iş üretiyor olacaklar,
daha fazla iş üretiyor olacaklar,
10:51
but it's important that a lot of the tasks
that we're going to give them
that we're going to give them
217
639154
3434
ancak onlara vereceğimiz
birçok görevin etkinlik
birçok görevin etkinlik
10:54
are tasks that can be defined
in terms of efficiency or productivity.
in terms of efficiency or productivity.
218
642612
4572
ve verimlilik açısından
tanımlanabilecek görevler olması lazım.
tanımlanabilecek görevler olması lazım.
10:59
If you can specify a task,
219
647676
1828
Bir görevi
11:01
either manual or conceptual,
220
649528
2235
manuel veya kavramsal olarak
11:03
that can be specified in terms
of efficiency or productivity,
of efficiency or productivity,
221
651787
4780
etkin veya üretken olarak
belirleyebiliyorsak
belirleyebiliyorsak
11:08
that goes to the bots.
222
656591
1777
bu da botlara gider.
11:10
Productivity is for robots.
223
658758
2178
Verimlilik robotlar içindir.
11:12
What we're really good at
is basically wasting time.
is basically wasting time.
224
660960
3070
En iyi olduğumuz şey zamanı boşa harcamak.
11:16
(Laughter)
225
664054
1028
(Kahkaha)
11:17
We're really good at things
that are inefficient.
that are inefficient.
226
665106
2316
Verimsiz olan şeylerde çok iyiyiz.
11:19
Science is inherently inefficient.
227
667446
3025
Bilim doğası gereği verimsiz.
11:22
It runs on that fact that you have
one failure after another.
one failure after another.
228
670816
2906
Bilim başarısızlıklar üzerine kuruludur.
11:25
It runs on the fact that you make tests
and experiments that don't work,
and experiments that don't work,
229
673746
3424
İşe yaramayan
deney ve denemelerden ibarettir,
deney ve denemelerden ibarettir,
11:29
otherwise you're not learning.
230
677194
1442
aksi takdirde öğrenemeyiz.
11:30
It runs on the fact
231
678660
1162
Verimliliğin çok olmadığı
11:31
that there is not
a lot of efficiency in it.
a lot of efficiency in it.
232
679846
2083
gerçeğine dayanmaktadır.
11:33
Innovation by definition is inefficient,
233
681953
2779
Yenilik tanımı itibariyle verimsizdir,
çünkü ilk örneklerini yaparsınız,
11:36
because you make prototypes,
234
684756
1391
11:38
because you try stuff that fails,
that doesn't work.
that doesn't work.
235
686171
2707
çünkü başarısız olan şeyleri denersiniz.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
236
688902
3112
Araştırma doğası gereği verimsizdir.
11:44
Art is not efficient.
237
692038
1531
Sanat verimli değildir.
11:45
Human relationships are not efficient.
238
693593
2127
İnsan ilişkileri verimli değildir.
11:47
These are all the kinds of things
we're going to gravitate to,
we're going to gravitate to,
239
695744
2940
Bunlar yönelmek istediğimiz her şey,
11:50
because they're not efficient.
240
698708
1475
çünkü bunlar verimli değiller.
11:52
Efficiency is for robots.
241
700207
2315
Verimlilik robotlar içindir.
11:55
We're also going to learn
that we're going to work with these AIs
that we're going to work with these AIs
242
703338
4123
Ayrıca biz bu YZ'lerle
çalışmayı öğreneceğiz
çalışmayı öğreneceğiz
11:59
because they think differently than us.
243
707485
1997
çünkü onlar bizden farklı düşünüyorlar.
12:02
When Deep Blue beat
the world's best chess champion,
the world's best chess champion,
244
710005
4314
Deep Blue dünyanın en iyi
satranç şampiyonunu yendiğinde,
satranç şampiyonunu yendiğinde,
12:06
people thought it was the end of chess.
245
714343
1929
herkes satrancın sonu geldiğini düşündü.
12:08
But actually, it turns out that today,
the best chess champion in the world
the best chess champion in the world
246
716296
4402
Aslında bugün anlıyoruz ki,
dünyadaki en iyi satranç şampiyonu
dünyadaki en iyi satranç şampiyonu
12:12
is not an AI.
247
720722
1557
Yapay Zekâ değil.
12:14
And it's not a human.
248
722906
1181
Ve bu bir insan değil.
12:16
It's the team of a human and an AI.
249
724111
2715
Bir insan ve bir YZ ekibi.
12:18
The best medical diagnostician
is not a doctor, it's not an AI,
is not a doctor, it's not an AI,
250
726850
4000
En iyi tıbbi teşhisçi bir doktor değil,
bir YZ değil;
bir YZ değil;
12:22
it's the team.
251
730874
1176
bu bir takım işi.
12:24
We're going to be working with these AIs,
252
732074
2149
Bu YZ'lerle çalışacağız
12:26
and I think you'll be paid in the future
253
734247
1995
ve onlarla ne kadar iyi çalıştığımız
12:28
by how well you work with these bots.
254
736266
2391
bizim maaşlarımızı belirleyecek.
12:31
So that's the third thing,
is that they're different,
is that they're different,
255
739026
4257
Üçüncü şey bu,
onların farklı oldukları,
onların farklı oldukları,
12:35
they're utility
256
743307
1165
faydalı oldukları
12:36
and they are going to be something
we work with rather than against.
we work with rather than against.
257
744496
3816
ve karşı çıkmak yerine birlikte
çalıştığımız bir şey olacakları.
çalıştığımız bir şey olacakları.
12:40
We're working with these
rather than against them.
rather than against them.
258
748336
2639
Onlara karşı değil onlarla çalışıyoruz.
12:42
So, the future:
259
750999
1477
Yani, gelecek:
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
Bu bizi nereye götürüyor?
12:45
I think that 25 years from now,
they'll look back
they'll look back
261
753944
3567
Bundan 25 yıl sonra geriye dönüp
12:49
and look at our understanding
of AI and say,
of AI and say,
262
757535
3125
YZ anlayışımıza bakacaklar ve
12:52
"You didn't have AI. In fact,
you didn't even have the Internet yet,
you didn't even have the Internet yet,
263
760684
3300
''YZ yoktu. 25 sene sonra
sahip olacaklarınıza kıyasla
sahip olacaklarınıza kıyasla
12:56
compared to what we're going
to have 25 years from now."
to have 25 years from now."
264
764008
2741
internetiniz bile yoktu," diyecekler.
12:59
There are no AI experts right now.
265
767849
3047
Şimdilik YZ uzmanı yok.
13:02
There's a lot of money going to it,
266
770920
1699
Bu konuya çok para harcanıyor,
13:04
there are billions of dollars
being spent on it;
being spent on it;
267
772643
2268
üzerinde milyarlarca dolar harcanıyor;
13:06
it's a huge business,
268
774935
2164
çok büyük bir iş,
13:09
but there are no experts, compared
to what we'll know 20 years from now.
to what we'll know 20 years from now.
269
777123
4272
ancak 20 yıl sonra öğreneceğimize kıyasla
hiçbir uzmanımız yok.
hiçbir uzmanımız yok.
13:14
So we are just at the beginning
of the beginning,
of the beginning,
270
782064
2885
Bu yüzden sadece başlangıcın başındayız,
13:16
we're in the first hour of all this.
271
784973
2163
bütün bunların ilk saatindeyiz.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
272
787160
1935
İnternetin ilk saatlerindeyiz.
13:21
We're in the first hour of what's coming.
273
789119
2040
Biz gelecek olan şeyin ilk saatindeyiz.
13:23
The most popular AI product
in 20 years from now,
in 20 years from now,
274
791183
4153
Bundan 20 yıl sonra herkesin kullandığı
13:27
that everybody uses,
275
795360
1444
en popüler YZ ürünü
13:29
has not been invented yet.
276
797499
1544
henüz icat edilmedi.
13:32
That means that you're not late.
277
800464
2467
Yani geç kalmadınız demektir.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
Teşekkürler.
13:36
(Laughter)
279
804859
1026
(Kahkaha)
13:37
(Applause)
280
805909
2757
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.
Why you should listen
Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com