TED2003
Marvin Minsky: Health and the human mind
Marvin Minsky: Sağlık ve insan aklı
Filmed:
Readability: 3.5
606,909 views
Dikkatlice dinleyin - Marvin Minsky'nin sağlık, nüfus fazlalığı ve insan aklı üzerine yaptığı kurnaz, seçici, cezbedici şekilde doğaçlama konuşması ustalıkla derlenmiş: nükte, hikmet ve birazcık da cingözlük, yoksa şaka mı yapıyor? Hayır nasihat.
Marvin Minsky - AI pioneer
Marvin Minsky is one of the great pioneers of artificial intelligence -- and using computing metaphors to understand the human mind. His contributions to mathematics, robotics and computational linguistics are legendary and far-reaching. Full bio
Marvin Minsky is one of the great pioneers of artificial intelligence -- and using computing metaphors to understand the human mind. His contributions to mathematics, robotics and computational linguistics are legendary and far-reaching. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
If you ask people about what part of psychology do they think is hard,
0
0
6000
İnsanlara psikolojinin hangi
parçasının zor olduğunu sorsanız
parçasının zor olduğunu sorsanız
00:24
and you say, "Well, what about thinking and emotions?"
1
6000
3000
ve "Düşünmek mi, duygular mı?" deseniz.
00:27
Most people will say, "Emotions are terribly hard.
2
9000
3000
Birçok insan der ki: "Duygular çok zor.
00:30
They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work.
3
12000
6000
Çok fazla karmaşıklar. Nasıl
çalıştıklarına dair hiçbir fikrim yok."
çalıştıklarına dair hiçbir fikrim yok."
00:36
But thinking is really very straightforward:
4
18000
2000
Fakat düşünmek gerçekten çok basittir:
00:38
it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.
5
20000
4000
Sadece mantıklı düşünme
veya ona benzer bir şey.
veya ona benzer bir şey.
00:42
But that's not the hard part."
6
24000
3000
Fakat bu zor olan kısmı değil.
İşte karşımıza çıkan
problemlerin bir listesi.
problemlerin bir listesi.
00:45
So here's a list of problems that come up.
7
27000
2000
00:47
One nice problem is, what do we do about health?
8
29000
3000
"Sağlık hakkında ne yapıyoruz?"
güzel bir soru.
güzel bir soru.
00:50
The other day, I was reading something, and the person said
9
32000
4000
Geçen gün bir şey okuyordum ve diyordu ki,
00:54
probably the largest single cause of disease is handshaking in the West.
10
36000
6000
Batıda hastalığın muhtemelen
en büyük nedeni tokalaşmaktır.
en büyük nedeni tokalaşmaktır.
01:00
And there was a little study about people who don't handshake,
11
42000
4000
Tokalaşmayan insanlar hakkında ve onları
01:04
and comparing them with ones who do handshake.
12
46000
3000
tokalaşanlarla karşılaştıran
çok az araştırma vardı.
çok az araştırma vardı.
01:07
And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake,
13
49000
5000
Tokalaşmayanları nerede bulacağım
konusunda en küçük bir fikrim yok
konusunda en küçük bir fikrim yok
01:12
because they must be hiding.
14
54000
3000
çünkü saklanıyor olmalılar.
01:15
And the people who avoid that
15
57000
4000
Bundan kaçınan insanlar
01:19
have 30 percent less infectious disease or something.
16
61000
4000
yüzde 30 daha az bulaşıcı hastalık
veya benzer bir şeye yakalanıyorlar.
veya benzer bir şeye yakalanıyorlar.
01:23
Or maybe it was 31 and a quarter percent.
17
65000
3000
Belki de yüzde 31 çeyrektir bu oran.
01:26
So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth,
18
68000
4000
Yani eğer epidemi vb problemleri gerçekten
çözmek istiyorsanız, bununla başlayalım.
çözmek istiyorsanız, bununla başlayalım.
01:30
let's start with that. And since I got that idea,
19
72000
4000
Bu fikri edindiğimden bu yana,
01:34
I've had to shake hundreds of hands.
20
76000
4000
yüzlerce el sıkmak zorunda kaldım.
01:38
And I think the only way to avoid it
21
80000
5000
Sanırım bundan kaçınmanın tek yolu,
01:43
is to have some horrible visible disease,
22
85000
2000
korkunç görünen bir hastalığa sahip olmak
01:45
and then you don't have to explain.
23
87000
3000
ve böylece açıklama yapmak
zorunda kalmazsınız.
zorunda kalmazsınız.
01:48
Education: how do we improve education?
24
90000
4000
Eğitim: Eğitimi nasıl geliştiririz?
01:52
Well, the single best way is to get them to understand
25
94000
4000
Tek iyi yol onlara anlatılanların
bir sürü saçmalık olduğunu
anlamalarını sağlamaktır.
anlamalarını sağlamaktır.
01:56
that what they're being told is a whole lot of nonsense.
26
98000
3000
01:59
And then, of course, you have to do something
27
101000
2000
Sonra, elbette, bunu yumuşatmak için
02:01
about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you.
28
103000
5000
bir şey yapmalısınız ki sizi dinlesinler.
02:06
Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty.
29
108000
4000
Kirlilik, enerji kısıntısı,
çevresel farklılık, fakirlik.
çevresel farklılık, fakirlik.
02:10
How do we make stable societies? Longevity.
30
112000
4000
Dengeli topluluklar nasıl
oluştururuz? Uzun ömürlülük.
oluştururuz? Uzun ömürlülük.
02:14
Okay, there're lots of problems to worry about.
31
116000
3000
Peki, endişe edilecek çok problem var.
02:17
Anyway, the question I think people should talk about --
32
119000
2000
Neyse, sanırım insanların
konuşmaları gereken soru
konuşmaları gereken soru
02:19
and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be?
33
121000
5000
-- bu kesinlikle yasaktır --
ne kadar insanın olması gerektiğidir?
ne kadar insanın olması gerektiğidir?
02:24
And I think it should be about 100 million or maybe 500 million.
34
126000
7000
Sanırım 100 milyon veya
500 milyon civarında olmalı.
500 milyon civarında olmalı.
02:31
And then notice that a great many of these problems disappear.
35
133000
5000
Sonra bu problemlerin büyük
kısmının kaybolacağına dikkat edin.
kısmının kaybolacağına dikkat edin.
02:36
If you had 100 million people
36
138000
2000
Eğer düzgünce yayılmış
100 milyon insan olsaydı,
100 milyon insan olsaydı,
02:38
properly spread out, then if there's some garbage,
37
140000
6000
sonra etrafa biraz çöp atmış olsaydınız,
02:44
you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot.
38
146000
7000
tercihen görmediğiniz
bir yere, bu çürüyecektir.
bir yere, bu çürüyecektir.
02:51
Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it.
39
153000
5000
Veya okyanusa atarsınız
ve balıklar faydalanır.
ve balıklar faydalanır.
02:56
The problem is, how many people should there be?
40
158000
2000
Problem, kaç insanın
bulunması gerektiğidir?
bulunması gerektiğidir?
02:58
And it's a sort of choice we have to make.
41
160000
3000
Yapmamız gereken bir çeşit tercihdir.
03:01
Most people are about 60 inches high or more,
42
163000
3000
Çoğu kimse yaklaşık
1,5 metre veya fazladır
1,5 metre veya fazladır
03:04
and there's these cube laws. So if you make them this big,
43
166000
4000
ve bir de şu küp yasaları var.
Yani onları, nanoteknoloji kullanarak
bu kadar küçük yaparsanız, sanırım --
bu kadar küçük yaparsanız, sanırım --
03:08
by using nanotechnology, I suppose --
44
170000
3000
03:11
(Laughter)
45
173000
1000
(Gülüşmeler)
bu durumda bin katı kadar
fazlasına sahip olurdunuz.
fazlasına sahip olurdunuz.
03:12
-- then you could have a thousand times as many.
46
174000
2000
03:14
That would solve the problem, but I don't see anybody
47
176000
2000
Bu, problemi çözerdi
ama insanları daha küçültecek
ama insanları daha küçültecek
03:16
doing any research on making people smaller.
48
178000
3000
çalışmalar yapan kimseyi görmüyorum.
03:19
Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children.
49
181000
5000
Şimdi, nüfusu azaltmak hoştur
ama çoğu kimse çocuk istiyor.
ama çoğu kimse çocuk istiyor.
Muhtemelen birkaç yıl
uzakta tek çözüm var.
uzakta tek çözüm var.
03:24
And there's one solution that's probably only a few years off.
50
186000
3000
03:27
You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23
51
189000
5000
46 kromozomun olduğunu biliyorsunuz.
Eğer şanslıysan her bir
ebeveynden 23 adet gelir.
ebeveynden 23 adet gelir.
03:32
from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out,
52
194000
6000
Bazen bir fazla veya bir eksik olur,
03:38
but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage
53
200000
4000
böylece büyük ebeveyn ve büyük
büyük ebeveyn aşamasını atlarsın
büyük ebeveyn aşamasını atlarsın
03:42
and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people
54
204000
5000
ve doğrudan büyük-büyük-büyük
ebeveyne gidersin.
ebeveyne gidersin.
46 insan olur
03:47
and you give them a scanner, or whatever you need,
55
209000
3000
ve onlara bir tarayıcı verirsin
veya her ne gerekirse
veya her ne gerekirse
03:50
and they look at their chromosomes and each of them says
56
212000
4000
ve onlar kromozomlarına bakıp her biri,
03:54
which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes
57
216000
5000
hangisini en çok sevdiğini söyler --
sadece iki cinsiyet olması
için artık sebep yok zaten.
için artık sebep yok zaten.
03:59
any more, even. So each child has 46 parents,
58
221000
5000
Böylece her çocuğun 46 ebeveyni olur
04:04
and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children.
59
226000
6000
ve her 46 ebeveynlik grubun 15 çocuğunun
olmasına izin verebildiğini varsayayım.
olmasına izin verebildiğini varsayayım.
04:10
Wouldn't that be enough? And then the children
60
232000
2000
Bu yeterli olmaz mıydı?
Sonra çocuklar hayli destek,
terbiye ve eğitim alacaklardı.
terbiye ve eğitim alacaklardı.
04:12
would get plenty of support, and nurturing, and mentoring,
61
234000
4000
04:16
and the world population would decline very rapidly
62
238000
2000
Dünya nüfusu çok çabuk düşecekti
04:18
and everybody would be totally happy.
63
240000
3000
ve herkes çok mutlu olacaktı.
04:21
Timesharing is a little further off in the future.
64
243000
3000
Zaman paylaşımı biraz
daha ötede, gelecekte.
daha ötede, gelecekte.
04:24
And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice,
65
246000
3000
Bir de Arthur Clarke'ın iki kez yazdığı,
"Against the Fall of Night"
"Against the Fall of Night"
04:27
called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars."
66
249000
4000
ve "Şehir ve Yıldızlar" adlı
şu harika roman var.
şu harika roman var.
04:31
They're both wonderful and largely the same,
67
253000
3000
Her ikisi de muhteşem
ve arada ortaya çıkan
ve arada ortaya çıkan
04:34
except that computers happened in between.
68
256000
2000
bilgisayarlar hariç, neredeyse aynı.
04:36
And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong.
69
258000
5000
Arthur bu eski kitaba bakıyordu
ve "Şey, bu yanlış olmuş.
ve "Şey, bu yanlış olmuş.
04:41
The future must have some computers."
70
263000
2000
Gelecekte bilgisayarlar
bulunmalıydı." dedi.
bulunmalıydı." dedi.
04:43
So in the second version of it, there are 100 billion
71
265000
5000
Böylece ikinci sürümünde
Dünya'da 100 milyon
Dünya'da 100 milyon
04:48
or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies,
72
270000
8000
veya 1 milyar insan bulunuyor
ama hepsi sabit disklerde,
disketlerde veya gelecekteki
disketlerde veya gelecekteki
04:56
or whatever they have in the future.
73
278000
2000
benzer bir şeyde depolanmışlardır.
04:58
And you let a few million of them out at a time.
74
280000
4000
Bunların birkaç milyonu
bir anda dışardadır.
bir anda dışardadır.
05:02
A person comes out, they live for a thousand years
75
284000
4000
Bir insan çıkar, bir şeylerle
uğraşarak bin yıl kadar yaşar
uğraşarak bin yıl kadar yaşar
05:06
doing whatever they do, and then, when it's time to go back
76
288000
6000
ve sonra, bir milyar
veya bir milyon yıl için
veya bir milyon yıl için
05:12
for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter --
77
294000
4000
geri gitme zamanı geldiğinde,
unutuyorum, sayılar önemli değil
unutuyorum, sayılar önemli değil
05:16
but there really aren't very many people on Earth at a time.
78
298000
4000
ama Dünya üstünde aynı anda
gerçekten çok insan yok.
gerçekten çok insan yok.
05:20
And you get to think about yourself and your memories,
79
302000
2000
Kendin ve anıların hakkında düşünürsün
05:22
and before you go back into suspension, you edit your memories
80
304000
5000
ve askıya geri dönmeden
önce anılarını düzeltirsin
önce anılarını düzeltirsin
05:27
and you change your personality and so forth.
81
309000
3000
ve kişiliğini değiştirirsin falan.
05:30
The plot of the book is that there's not enough diversity,
82
312000
6000
Kitabın anafikri yeterince
çeşitlilik olmadığıdır,
çeşitlilik olmadığıdır,
05:36
so that the people who designed the city
83
318000
3000
bu yüzden şehri tasarlayan insanlar
05:39
make sure that every now and then an entirely new person is created.
84
321000
4000
ara sıra tamamen yeni bir insan
yaratıldığını garantiye almaktadırlar.
yaratıldığını garantiye almaktadırlar.
05:43
And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says,
85
325000
6000
Romanda, Alvin isimli
belirli biri yaratılır.
belirli biri yaratılır.
05:49
maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
86
331000
4000
Der ki, belki en iyi yol bu olmayabilir
ve tüm sistemi mahveder.
ve tüm sistemi mahveder.
05:53
I don't think the solutions that I proposed
87
335000
2000
Önerdiğim çözümlerin yeterince iyi
05:55
are good enough or smart enough.
88
337000
3000
veya yeterince zekice
olduğunu düşünmüyorum.
olduğunu düşünmüyorum.
05:58
I think the big problem is that we're not smart enough
89
340000
4000
Sanırım asıl büyük problem,
karşılaştığımız problemlerin
karşılaştığımız problemlerin
06:02
to understand which of the problems we're facing are good enough.
90
344000
4000
hangisinin yeterince iyi olduğunu
anlayacak kadar zeki olmayışımız.
anlayacak kadar zeki olmayışımız.
06:06
Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL.
91
348000
4000
Bu nedenle HAL gibi süper
zeki makineler yapmalıyız.
zeki makineler yapmalıyız.
06:10
As you remember, at some point in the book for "2001,"
92
352000
5000
Hatırlarsın, "2001" kitabının bir yerinde
06:15
HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound
93
357000
5000
HAL, şu gerçekten aptal astronotlar için
evrenin çok büyük, muhteşem
evrenin çok büyük, muhteşem
06:20
for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior
94
362000
4000
ve derin olduğunu farkeder.
Eğer HAL'in davranışını,
06:24
with the triviality of the people on the spaceship,
95
366000
4000
uzay gemisindeki insanların
basitlikleriyle karşılaştırırsan
basitlikleriyle karşılaştırırsan
06:28
you can see what's written between the lines.
96
370000
3000
satır aralarında
ne yazdığını görebilirsin.
ne yazdığını görebilirsin.
06:31
Well, what are we going to do about that? We could get smarter.
97
373000
3000
Peki bu konuda ne yapacağız?
Daha zeki olabilirdik.
Daha zeki olabilirdik.
06:34
I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees,
98
376000
5000
Şempanzelere göre oldukça zekiyiz sanırım,
06:39
but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face,
99
381000
6000
ama karşılaştığımız dev problemlerle
uğraşacak kadar zeki sayılmayız,
uğraşacak kadar zeki sayılmayız,
06:45
either in abstract mathematics
100
387000
2000
ne soyut matematikte,
06:47
or in figuring out economies, or balancing the world around.
101
389000
5000
ne ekonomileri anlamada,
ne de dünyamızı dengelemede.
ne de dünyamızı dengelemede.
06:52
So one thing we can do is live longer.
102
394000
3000
Öyleyse yapabileceğimiz
tek şey uzun yaşamak
tek şey uzun yaşamak
06:55
And nobody knows how hard that is,
103
397000
2000
ve kimse ne kadar zor olduğunu bilmez
06:57
but we'll probably find out in a few years.
104
399000
3000
ama muhtemelen birkaç yıla bulacağız.
07:00
You see, there's two forks in the road. We know that people live
105
402000
3000
Bakın, yol ikiye ayrılıyor.
İnsanların neredeyse şempanzelerin
iki katı uzun yaşadığını biliyoruz
iki katı uzun yaşadığını biliyoruz
07:03
twice as long as chimpanzees almost,
106
405000
4000
07:07
and nobody lives more than 120 years,
107
409000
4000
ve kimse 120 yıldan fazla yaşamaz,
07:11
for reasons that aren't very well understood.
108
413000
3000
çok iyi anlaşılmayan sebeplerden ötürü.
07:14
But lots of people now live to 90 or 100,
109
416000
3000
Ama çoğu kimse şu an
90 veya 100 yıl yaşıyor,
90 veya 100 yıl yaşıyor,
07:17
unless they shake hands too much or something like that.
110
419000
4000
tabii fazla tokalaşma vb yapmadıkça.
07:21
And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills
111
423000
5000
Yani belki 200 yıl yaşarsak
bazı problemleri çözmek için
bazı problemleri çözmek için
07:26
and knowledge to solve some problems.
112
428000
5000
yeterince beceri ve bilgi edinebiliriz.
07:31
So that's one way of going about it.
113
433000
2000
İşte problemi halletme yollarından biri.
07:33
And as I said, we don't know how hard that is. It might be --
114
435000
3000
Dediğim gibi, ne kadar
zor olduğunu bilmiyoruz.
zor olduğunu bilmiyoruz.
07:36
after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee,
115
438000
6000
Kısaca diğer tüm memeliler
şempanzenin yarısı kadar fazla yaşarlar,
şempanzenin yarısı kadar fazla yaşarlar,
07:42
so we're sort of three and a half or four times, have four times
116
444000
3000
böylece biz, çoğu memelinin ömrünün
üç buçuk veya dört katı yaşarız.
üç buçuk veya dört katı yaşarız.
07:45
the longevity of most mammals. And in the case of the primates,
117
447000
6000
Primatlar düşünüldüğünde,
neredeyse aynı genlere sahibiz.
neredeyse aynı genlere sahibiz.
07:51
we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees,
118
453000
4000
Sadece şempanzelerden farklıyız,
07:55
in the present state of knowledge, which is absolute hogwash,
119
457000
6000
tamamen değersiz şimdiki bilgi düzeyinde,
08:01
maybe by just a few hundred genes.
120
463000
2000
yalnızca birkaç yüz genle belki.
08:03
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet.
121
465000
3000
Sanırım gen sayıcıları hala
ne yaptıklarını bilmiyorlar.
ne yaptıklarını bilmiyorlar.
08:06
And whatever you do, don't read anything about genetics
122
468000
3000
Ne yaparsanız yapın, sakın
hayat sürecinizde yayınlanan
hayat sürecinizde yayınlanan
08:09
that's published within your lifetime, or something.
123
471000
3000
genetik hakkındaki şeyleri okumayın.
08:12
(Laughter)
124
474000
3000
(Gülüşmeler)
08:15
The stuff has a very short half-life, same with brain science.
125
477000
4000
Maddenin çok kısa bir yarılanma
süresi var, beyin boyutuyla aynı.
süresi var, beyin boyutuyla aynı.
Sadece dört veya beş geni düzeltirsek,
08:19
And so it might be that if we just fix four or five genes,
126
481000
6000
08:25
we can live 200 years.
127
487000
2000
200 yıl yaşayabilmemiz mümkün.
08:27
Or it might be that it's just 30 or 40,
128
489000
3000
Veya tahmini 30 ila 40 olsa,
08:30
and I doubt that it's several hundred.
129
492000
2000
belki birkaç yüz olabilir.
08:32
So this is something that people will be discussing
130
494000
4000
Yani insanların tartışacağı bir mesele bu
ve çoğu etikçinin, bilirsiniz,
bir etikçi aklınızda olan
bir etikçi aklınızda olan
08:36
and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody
131
498000
3000
08:39
who sees something wrong with whatever you have in mind.
132
501000
3000
her şeyde yanlış bir şeyler gören kişidir.
08:42
(Laughter)
133
504000
3000
(Gülüşmeler)
08:45
And it's very hard to find an ethicist who considers any change
134
507000
4000
Yapmaya değer bir değişiklik olduğuna
inanan bir etikçi bulmak çok zordur
inanan bir etikçi bulmak çok zordur
08:49
worth making, because he says, what about the consequences?
135
511000
4000
çünkü ya sonuçlar diye sorar.
08:53
And, of course, we're not responsible for the consequences
136
515000
3000
Tabii ki, şu an yaptıklarımızın
sonuçlarından sorumlu değiliz,
sonuçlarından sorumlu değiliz,
08:56
of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones.
137
518000
6000
öyle değil mi?
Tüm bu klonlar hakkındaki şikayet gibi.
09:02
And yet two random people will mate and have this child,
138
524000
3000
Yine de iki rastgele insan
evlenecek ve çocukları olacak,
evlenecek ve çocukları olacak,
09:05
and both of them have some pretty rotten genes,
139
527000
4000
her ikisinin de hayli
bozuk bazı genleri olur
bozuk bazı genleri olur
09:09
and the child is likely to come out to be average.
140
531000
4000
ve çocuk muhtemelen normal doğacak.
09:13
Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
141
535000
6000
Şempanze standartlarında cidden çok iyi.
Eğer hayatımız uzun olursa, nüfus artış
problemiyle yüzleşmek zorunda kalacağız.
problemiyle yüzleşmek zorunda kalacağız.
09:19
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth
142
541000
3000
09:22
problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years,
143
544000
4000
Çünkü 200 veya 1000 yıl yaşarsak,
09:26
then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years.
144
548000
6000
her 200 veya 1000 yılda bir defadan fazla
çocuk sahibi olmalarına izin veremeyiz.
çocuk sahibi olmalarına izin veremeyiz.
09:32
And so there won't be any workforce.
145
554000
3000
Bu durumda işgücü olmayacak.
09:35
And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have,
146
557000
4000
Laurie Garrett'ın
belirttiği şeylerden biri,
belirttiği şeylerden biri,
09:39
is that a society that doesn't have people
147
561000
5000
çalışma yaşında nüfusu olmayan
toplumların başı dertte.
toplumların başı dertte.
09:44
of working age is in real trouble. And things are going to get worse,
148
566000
3000
Daha da kötüleşecek
09:47
because there's nobody to educate the children or to feed the old.
149
569000
6000
çünkü çocukları eğitecek veya
yaşlıları besleyecek kimse yok.
yaşlıları besleyecek kimse yok.
09:53
And when I'm talking about a long lifetime, of course,
150
575000
2000
Uzun yaşam süresi hakkında
konuştuğumda, tabii ki,
konuştuğumda, tabii ki,
09:55
I don't want somebody who's 200 years old to be like our image
151
577000
6000
200 yaşında olan birinin, 200
yaşındaki -ki aslında ölü olan-
yaşındaki -ki aslında ölü olan-
10:01
of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
152
583000
4000
bizim görüntümüze benzemesini istemem.
10:05
You know, there's about 400 different parts of the brain
153
587000
2000
Bilirsiniz, beynin farklı
işlevlere sahip gibi görünen
işlevlere sahip gibi görünen
10:07
which seem to have different functions.
154
589000
2000
yaklaşık 400 farklı bölümü vardır.
10:09
Nobody knows how most of them work in detail,
155
591000
3000
Çoğunun detaylı olarak nasıl
çalıştıklarını kimse bilmez
çalıştıklarını kimse bilmez
10:12
but we do know that there're lots of different things in there.
156
594000
4000
ama içeride çok sayıda
farklı şey olduğunu biliyoruz.
farklı şey olduğunu biliyoruz.
10:16
And they don't always work together. I like Freud's theory
157
598000
2000
Her zaman birlikte çalışmazlar.
10:18
that most of them are cancelling each other out.
158
600000
4000
Çoğunun diğerini sıfırladığı şeklindeki
Freud'un teorisini severim.
Freud'un teorisini severim.
10:22
And so if you think of yourself as a sort of city
159
604000
4000
Eğer kendinizi yüzlerce kaynağı olan
10:26
with a hundred resources, then, when you're afraid, for example,
160
608000
6000
bir tür şehir gibi düşünüyorsanız
o halde, mesela korktuğunuzda,
o halde, mesela korktuğunuzda,
10:32
you may discard your long-range goals, but you may think deeply
161
614000
4000
uzun vadeli hedeflerinizi iptal
edebilirsiniz, ama daha derin düşünebilir
edebilirsiniz, ama daha derin düşünebilir
10:36
and focus on exactly how to achieve that particular goal.
162
618000
4000
ve tamamen o belirli hedefi nasıl
başaracağınıza odaklanabilirsiniz.
başaracağınıza odaklanabilirsiniz.
10:40
You throw everything else away. You become a monomaniac --
163
622000
3000
Diğer herşeyi atarsınız.
Saplantılı biri olursunuz --
Saplantılı biri olursunuz --
10:43
all you care about is not stepping out on that platform.
164
625000
4000
tüm umursadığınız bu
platformdan dışarı çıkmamaktır.
platformdan dışarı çıkmamaktır.
10:47
And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth.
165
629000
4000
Aç olduğunuzda, yemek
daha çekici olur falan.
daha çekici olur falan.
10:51
So I see emotions as highly evolved subsets of your capability.
166
633000
6000
Böylece becerilerinizin çokca gelişmiş
alt kümeleri olarak duyguları görüyorum.
alt kümeleri olarak duyguları görüyorum.
10:57
Emotion is not something added to thought. An emotional state
167
639000
4000
Duygu sadece düşünceye
eklenmiş bir şey değildir.
eklenmiş bir şey değildir.
Duygusal bir durum, genelde
müsait kaynaklarınızın 100
müsait kaynaklarınızın 100
11:01
is what you get when you remove 100 or 200
168
643000
4000
11:05
of your normally available resources.
169
647000
3000
veya 200 tanesini çıkardığınızda
elde ettiğinizdir.
elde ettiğinizdir.
11:08
So thinking of emotions as the opposite of -- as something
170
650000
3000
Yani duyguları, düşünmekten
az bir şeyin zıttı gibi düşünmek
az bir şeyin zıttı gibi düşünmek
11:11
less than thinking is immensely productive. And I hope,
171
653000
4000
son derece verimlidir.
11:15
in the next few years, to show that this will lead to smart machines.
172
657000
4000
Umarım gelecek birkaç yılda, bunun
göstergesi olan akıllı makineler çıkacak.
göstergesi olan akıllı makineler çıkacak.
11:19
And I guess I better skip all the rest of this, which are some details
173
661000
3000
Sanırım gerisi çok önemli
değil, bu akıllı makineleri
değil, bu akıllı makineleri
11:22
on how we might make those smart machines and --
174
664000
5000
nasıl yapacağımız hakkındaki detaylar.
11:27
(Laughter)
175
669000
5000
(Gülüşmeler)
11:32
-- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine
176
674000
5000
Aslında ana fikir,
gerçekten akıllı bir makine,
gerçekten akıllı bir makine,
11:37
is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you.
177
679000
5000
bir problemle karşı karşıya
kaldığınızı farkeder.
kaldığınızı farkeder.
11:42
This is a problem of such and such a type,
178
684000
3000
Problem buna benzer bir şeydir
11:45
and therefore there's a certain way or ways of thinking
179
687000
5000
ve bu nedenle böyle
bir problem için iyi olacak
bir problem için iyi olacak
belli bir düşünme
yolu veya yolları vardır.
yolu veya yolları vardır.
11:50
that are good for that problem.
180
692000
2000
11:52
So I think the future, main problem of psychology is to classify
181
694000
4000
Sanırım gelecek, piskolojinin ana problemi
11:56
types of predicaments, types of situations, types of obstacles
182
698000
4000
çıkmazları, durumları,
engelleri sınıflandırmak
engelleri sınıflandırmak
12:00
and also to classify available and possible ways to think and pair them up.
183
702000
6000
ve bunları düşünüp eşleştirecek uygun
ve olası düşünce yollarını
da sınıflandırmaktır.
da sınıflandırmaktır.
12:06
So you see, it's almost like a Pavlovian --
184
708000
3000
Görüyorsunuz ya, nerdeyse Pavlovcu gibi --
12:09
we lost the first hundred years of psychology
185
711000
2000
gerçekten basit teorilerle
12:11
by really trivial theories, where you say,
186
713000
3000
piskolojinin ilk yüz yılını kaybettik;
12:14
how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is,
187
716000
6000
insanlar nasıl öğrenir, bir
duruma nasıl reaksiyon verir?
duruma nasıl reaksiyon verir?
Söylediğim şey, binlerce portu
bulunan büyük, devasa sistem
bulunan büyük, devasa sistem
12:20
after we go through a lot of levels, including designing
188
722000
5000
tasarlamayı da içeren birçok
seviyeyi atladıktan sonra
seviyeyi atladıktan sonra
12:25
a huge, messy system with thousands of ports,
189
727000
3000
12:28
we'll end up again with the central problem of psychology.
190
730000
4000
tekrar piskolojinin asıl
problemi ile yüzleşeceğiz.
problemi ile yüzleşeceğiz.
12:32
Saying, not what are the situations,
191
734000
3000
Durumlar nedir değil, benim belirttiğim
12:35
but what are the kinds of problems
192
737000
2000
problem türleri nelerdir
12:37
and what are the kinds of strategies, how do you learn them,
193
739000
3000
ve strateji türleri nelerdir,
bunları nasıl öğrenirsiniz,
bunları nasıl öğrenirsiniz,
12:40
how do you connect them up, how does a really creative person
194
742000
3000
bunları nasıl birleştirirsiniz,
gerçekten yaratıcı biri
gerçekten yaratıcı biri
12:43
invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
195
745000
5000
uygun kaynaklar arasından yeni bir
düşünme yolu nasıl bulur falan.
düşünme yolu nasıl bulur falan.
12:48
So, I think in the next 20 years,
196
750000
2000
Sanırım gelecek 20 senede
12:50
if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence,
197
752000
5000
eğer yapay zekaya geleneksel
yaklaşımlardan sıyrılabilirsek,
yaklaşımlardan sıyrılabilirsek,
12:55
like neural nets and genetic algorithms
198
757000
2000
sinir ağları, genetik algoritmalar
ve kurallı sistemler gibi
ve kurallı sistemler gibi
12:57
and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say,
199
759000
6000
ve fikrimizi sadece biraz daha
yükseğe yöneltirsek mesela,
yükseğe yöneltirsek mesela,
tüm bu şeyleri doğru problem türü için
kullanabilen bir sistem yapabilir miyiz?
kullanabilen bir sistem yapabilir miyiz?
13:03
can we make a system that can use all those things
200
765000
2000
13:05
for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets;
201
767000
4000
Bazı problemler sinir ağları
için iyidir, ama geriye kalanlar,
için iyidir, ama geriye kalanlar,
13:09
we know that others, neural nets are hopeless on them.
202
771000
3000
sinir ağları için umut vadetmiyor.
13:12
Genetic algorithms are great for certain things;
203
774000
3000
Genetik algoritmalar
belli şeyler için harika,
belli şeyler için harika,
13:15
I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.
204
777000
4000
hangi konuda kötü olduklarında
şüpheliyim ve söylemeyeceğim.
şüpheliyim ve söylemeyeceğim.
13:19
(Laughter)
205
781000
1000
(Gülüşmeler)
13:20
Thank you.
206
782000
2000
Teşekkürler.
13:22
(Applause)
207
784000
6000
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Marvin Minsky - AI pioneerMarvin Minsky is one of the great pioneers of artificial intelligence -- and using computing metaphors to understand the human mind. His contributions to mathematics, robotics and computational linguistics are legendary and far-reaching.
Why you should listen
Marvin Minsky is the superstar-elder of artificial intelligence, one of the most productive and important cognitive scientists of the century, and the leading proponent of the Society of Mind theory. Articulated in his 1985 book of the same name, Minsky's theory says intelligence is not born of any single mechanism, but from the interaction of many independent agents. The book's sequel,The Emotion Machine (2006), says similar activity also accounts for feelings, goals, emotions and conscious thoughts.
Minsky also pioneered advances in mathematics, computational linguistics, optics, robotics and telepresence. He built SNARC, the first neural network simulator, some of the first visual scanners, and the first LOGO "turtle." From his headquarters at MIT's Media Lab and the AI Lab (which he helped found), he continues to work on, as he says, "imparting to machines the human capacity for commonsense reasoning."
Marvin Minsky | Speaker | TED.com