TED2003
Marvin Minsky: Health and the human mind
Мервін Мінський: Здоров'я і людський розум
Filmed:
Readability: 3.5
606,909 views
Уважно послухайте, як Марвін Мінський говорить про проблеми здоров'я, перенаселення, людського розуму в своєму грайливому, еклектичному експромті, сповненому дотепності і водночас мудрості, а також дає кілька несподіваних порад.
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
Якщо ви запитаєте людей, яка галузь
психології, на їхню думку,
психології, на їхню думку,
00:24
and you say, "Well, what about thinking and emotions?"
1
6000
3000
є складною, і конкретно спитаєте
про мислення та емоції,
про мислення та емоції,
00:27
Most people will say, "Emotions are terribly hard.
2
9000
3000
більшість скажуть:
"Емоції є надскладними.
"Емоції є надскладними.
00:30
They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work.
3
12000
6000
Вони неймовірно складні.
Я не уявляю, як вони працюють.
Я не уявляю, як вони працюють.
00:36
But thinking is really very straightforward:
4
18000
2000
А от мислення вивчати значно легше:
00:38
it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.
5
20000
4000
це певний вид логічного міркування
або чогось такого.
або чогось такого.
00:42
But that's not the hard part."
6
24000
3000
Та це явно не найскладніша частина".
00:45
So here's a list of problems that come up.
7
27000
2000
Перед нами виникає ряд проблем.
00:47
One nice problem is, what do we do about health?
8
29000
3000
Одна з цих проблем полягає в тому,
що нам робити зі здоров’ям?
що нам робити зі здоров’ям?
00:50
The other day, I was reading something, and the person said
9
32000
4000
Одного дня я десь прочитав,
що, ймовірно,
що, ймовірно,
00:54
probably the largest single cause of disease is handshaking in the West.
10
36000
6000
найбільшою причиною захворювань
на Заході є рукостискання.
на Заході є рукостискання.
01:00
And there was a little study about people who don't handshake,
11
42000
4000
Проводилося дослідження, у якому
порівняли тих, хто при вітанні
порівняли тих, хто при вітанні
01:04
and comparing them with ones who do handshake.
12
46000
3000
вдається до рукостискання, і тих,
хто до цього не вдається.
хто до цього не вдається.
01:07
And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake,
13
49000
5000
Я не маю ані найменшого уявлення,
де можна знайти тих,
де можна знайти тих,
01:12
because they must be hiding.
14
54000
3000
хто не вдається до рукостискання --
мабуть, вони десь ховаються.
мабуть, вони десь ховаються.
01:15
And the people who avoid that
15
57000
4000
Однак серед людей,
які уникають рукостискань,
які уникають рукостискань,
01:19
have 30 percent less infectious disease or something.
16
61000
4000
на 30 відсотків менше
інфекційних захворювань.
інфекційних захворювань.
01:23
Or maybe it was 31 and a quarter percent.
17
65000
3000
Або, можливо, це було
31 з чвертю відсотка.
31 з чвертю відсотка.
01:26
So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth,
18
68000
4000
Отже, якщо ви дійсно хочете вирішити
01:30
let's start with that. And since I got that idea,
19
72000
4000
проблему епідемій і тому подібного,
почніть із цього.
почніть із цього.
01:34
I've had to shake hundreds of hands.
20
76000
4000
Відколи я дізнався про дану ідею,
мені довелося потиснути сотні рук.
мені довелося потиснути сотні рук.
01:38
And I think the only way to avoid it
21
80000
5000
І я думаю, що єдиний спосіб
уникнути цього -
уникнути цього -
01:43
is to have some horrible visible disease,
22
85000
2000
це мати якусь жахливу видиму хворобу,
01:45
and then you don't have to explain.
23
87000
3000
і тоді все вирішується само собою.
01:48
Education: how do we improve education?
24
90000
4000
Освіта: як ми можемо вдосконалити освіту?
01:52
Well, the single best way is to get them to understand
25
94000
4000
Найкращий спосіб -
це змусити людей зрозуміти,
це змусити людей зрозуміти,
01:56
that what they're being told is a whole lot of nonsense.
26
98000
3000
що те, що їм розповідали -
це абсолютні дурниці.
це абсолютні дурниці.
01:59
And then, of course, you have to do something
27
101000
2000
Та тоді, звичайно, вам доведеться
02:01
about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you.
28
103000
5000
зробити застереження, щоб
до вас хоча б прислухалися.
до вас хоча б прислухалися.
02:06
Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty.
29
108000
4000
Забруднення, нестача енергії,
екологічне розмаїття, бідність.
екологічне розмаїття, бідність.
02:10
How do we make stable societies? Longevity.
30
112000
4000
Як нам створити стабільне суспільство?
Довгожительство.
Довгожительство.
02:14
Okay, there're lots of problems to worry about.
31
116000
3000
Звичайно, є багато проблем,
якими варто перейматись.
якими варто перейматись.
02:17
Anyway, the question I think people should talk about --
32
119000
2000
У будь-якому разі, я думаю, що людей
02:19
and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be?
33
121000
5000
має хвилювати тема, що досі була табу:
яка допустима кількість населення планети?
яка допустима кількість населення планети?
02:24
And I think it should be about 100 million or maybe 500 million.
34
126000
7000
І я думаю, що це має бути близько
100 мільйонів чи, може, 500 мільйонів.
100 мільйонів чи, може, 500 мільйонів.
02:31
And then notice that a great many of these problems disappear.
35
133000
5000
І тоді, зверніть увагу,
дуже багато цих проблем зникне.
дуже багато цих проблем зникне.
02:36
If you had 100 million people
36
138000
2000
Якби на планеті було 100 мільйонів людей,
02:38
properly spread out, then if there's some garbage,
37
140000
6000
рівномірно розподілених по всій території,
тоді сміття можна просто викидати,
тоді сміття можна просто викидати,
02:44
you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot.
38
146000
7000
але бажано туди, де нікому не видно,
і де воно згниє.
і де воно згниє.
02:51
Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it.
39
153000
5000
Або кинути сміття в океан,
і деякі види риб виграють від цього.
і деякі види риб виграють від цього.
02:56
The problem is, how many people should there be?
40
158000
2000
Проблема в тому, скільки людей має бути?
02:58
And it's a sort of choice we have to make.
41
160000
3000
Це свого роду вибір, який ми маємо зробити.
03:01
Most people are about 60 inches high or more,
42
163000
3000
Зріст більшості людей становить
1,5 метри або більше.
1,5 метри або більше.
03:04
and there's these cube laws. So if you make them this big,
43
166000
4000
А якщо, враховуючи закони об'єму,
зробити їх ось такими маленькими,
зробити їх ось такими маленькими,
03:08
by using nanotechnology, I suppose --
44
170000
3000
використовуючи нанотехнології,
то, на мою думку,
то, на мою думку,
03:11
(Laughter)
45
173000
1000
(Сміх)
03:12
-- then you could have a thousand times as many.
46
174000
2000
тоді може бути
у тисячу разів більше людей.
у тисячу разів більше людей.
03:14
That would solve the problem, but I don't see anybody
47
176000
2000
Це розв'яже проблему, але я не помічав,
03:16
doing any research on making people smaller.
48
178000
3000
щоб хтось робив якісь дослідження,
як зменшити розмір людей.
як зменшити розмір людей.
03:19
Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children.
49
181000
5000
Далі, зменшення населення - гарна мета,
але багато людей хочуть мати дітей.
але багато людей хочуть мати дітей.
03:24
And there's one solution that's probably only a few years off.
50
186000
3000
Є одне рішення, яке, мабуть, з’явиться
лише через кілька років.
лише через кілька років.
03:27
You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23
51
189000
5000
Ви знаєте, що у вас 46 хромосом.
Якщо ви щасливчик, ви отримуєте 23
Якщо ви щасливчик, ви отримуєте 23
03:32
from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out,
52
194000
6000
від батька і матері. Іноді можна отримати
одну додаткову, чи на одну менше,
одну додаткову, чи на одну менше,
03:38
but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage
53
200000
4000
але – так, що ви можете пропустити
прабатьківський і прадідівський етап
прабатьківський і прадідівський етап
03:42
and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people
54
204000
5000
і йти зразу до пра-пра-прабатьків.
Ви маєте 46 людей,
Ви маєте 46 людей,
03:47
and you give them a scanner, or whatever you need,
55
209000
3000
ви даєте їм сканер чи все, що потрібно,
03:50
and they look at their chromosomes and each of them says
56
212000
4000
вони дивляться на свої хромосоми,
і кожен з них говорить,
і кожен з них говорить,
03:54
which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes
57
216000
5000
що йому подобається більше, чи їй --
зрештою, статей може бути більше, ніж дві.
зрештою, статей може бути більше, ніж дві.
03:59
any more, even. So each child has 46 parents,
58
221000
5000
Отже, кожна дитина має 46 батьків,
і я припускаю,
і я припускаю,
04:04
and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children.
59
226000
6000
можна навіть дозволити кожній
групі із 46 батьків мати 15 дітей.
групі із 46 батьків мати 15 дітей.
04:10
Wouldn't that be enough? And then the children
60
232000
2000
Певно, цього буде цілком досить?
04:12
would get plenty of support, and nurturing, and mentoring,
61
234000
4000
І тоді діти отримають більшу підтримку,
виховання, наставництво,
виховання, наставництво,
04:16
and the world population would decline very rapidly
62
238000
2000
а населення світу
швидко зменшуватиметься,
швидко зменшуватиметься,
04:18
and everybody would be totally happy.
63
240000
3000
і при цьому всі будуть
цілком задоволеними.
цілком задоволеними.
04:21
Timesharing is a little further off in the future.
64
243000
3000
А трохи далі в майбутньому
нас чекає мультивласність.
нас чекає мультивласність.
04:24
And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice,
65
246000
3000
Артур Кларк двічі написав
про це чудовий роман,
про це чудовий роман,
04:27
called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars."
66
249000
4000
під назвою «Проти приходу ночі»
та «Місто й зірки».
та «Місто й зірки».
04:31
They're both wonderful and largely the same,
67
253000
3000
Вони обидва чудові і в основному схожі,
тільки між появою
тільки між появою
04:34
except that computers happened in between.
68
256000
2000
першого і другого
були створені комп’ютери.
були створені комп’ютери.
04:36
And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong.
69
258000
5000
Тож Артур подивився на свою стару книжку,
і сказав «Що ж, це було неправильно.
і сказав «Що ж, це було неправильно.
04:41
The future must have some computers."
70
263000
2000
У майбутньому повинні бути комп’ютери».
04:43
So in the second version of it, there are 100 billion
71
265000
5000
Отже, у його другій версії, на Землі існує
100 мільярдів або 1000 мільярдів людей,
100 мільярдів або 1000 мільярдів людей,
04:48
or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies,
72
270000
8000
однак вони зберігаються
на жорстких дисках чи дискетах,
на жорстких дисках чи дискетах,
04:56
or whatever they have in the future.
73
278000
2000
або інших носіях,
які будуть у майбутньому.
які будуть у майбутньому.
04:58
And you let a few million of them out at a time.
74
280000
4000
Почергово кілька мільйонів із них
виходять в світ на деякий час.
виходять в світ на деякий час.
05:02
A person comes out, they live for a thousand years
75
284000
4000
Люди виходять, вони живуть
протягом тисячі років,
протягом тисячі років,
05:06
doing whatever they do, and then, when it's time to go back
76
288000
6000
займаючись своїми справами,
а потім їм час повертатися назад
а потім їм час повертатися назад
05:12
for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter --
77
294000
4000
на мільярд, чи мільйон -- я забув,
та цифри не мають значення, --
та цифри не мають значення, --
05:16
but there really aren't very many people on Earth at a time.
78
298000
4000
але в один і той же час на Землі
живе небагато людей.
живе небагато людей.
05:20
And you get to think about yourself and your memories,
79
302000
2000
Ви маєте час обдумати
себе та свої спогади,
себе та свої спогади,
05:22
and before you go back into suspension, you edit your memories
80
304000
5000
і перед тим, як повернутись у стан
"збереження", ви редагуєте свої спогади,
"збереження", ви редагуєте свої спогади,
05:27
and you change your personality and so forth.
81
309000
3000
змінюєте свою особистість, і так далі.
05:30
The plot of the book is that there's not enough diversity,
82
312000
6000
Сюжет книги в тому, що там
не вистачає різноманітності особистостей,
не вистачає різноманітності особистостей,
05:36
so that the people who designed the city
83
318000
3000
тому люди, які створили місто,
05:39
make sure that every now and then an entirely new person is created.
84
321000
4000
потурбувалися, щоб час від часу
там з’являлися зовсім нові люди.
там з’являлися зовсім нові люди.
05:43
And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says,
85
325000
6000
Один із героїв роману, на ім'я Елвін,
був створений саме так.
був створений саме так.
05:49
maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
86
331000
4000
Та він каже, що це - не найкращий вихід,
і руйнує всю систему.
і руйнує всю систему.
05:53
I don't think the solutions that I proposed
87
335000
2000
Я не вважаю, що рішення,
05:55
are good enough or smart enough.
88
337000
3000
яке я запропонував,
досить хороше чи розумне.
досить хороше чи розумне.
05:58
I think the big problem is that we're not smart enough
89
340000
4000
На мою думку, існує велика проблема,
пов'язана з тим, що ми недостатньо розумні,
пов'язана з тим, що ми недостатньо розумні,
06:02
to understand which of the problems we're facing are good enough.
90
344000
4000
щоб збагнути, які з проблем, з якими
ми стикаємося, є пріоритетними.
ми стикаємося, є пріоритетними.
06:06
Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL.
91
348000
4000
Таким чином, ми повинні будувати такі
суперінтелектуальні машини, як HAL.
суперінтелектуальні машини, як HAL.
06:10
As you remember, at some point in the book for "2001,"
92
352000
5000
Як ви пам’ятаєте,
в якийсь момент в книзі «2011»
в якийсь момент в книзі «2011»
06:15
HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound
93
357000
5000
HAL розуміє, що Всесвіт занадто великий,
грандіозний, глибокий
грандіозний, глибокий
06:20
for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior
94
362000
4000
для цих вельми тупих астронавтів.
Якщо порівняти поведінку HAL
Якщо порівняти поведінку HAL
06:24
with the triviality of the people on the spaceship,
95
366000
4000
з пересічністю людей
на космічному кораблі,
на космічному кораблі,
06:28
you can see what's written between the lines.
96
370000
3000
ви зможете побачити, що написано
між рядками.
між рядками.
06:31
Well, what are we going to do about that? We could get smarter.
97
373000
3000
Що ми будемо робити з цим?
Ми могли б стати розумнішими.
Ми могли б стати розумнішими.
06:34
I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees,
98
376000
5000
Я думаю, що ми досить розумні,
в порівнянні з шимпанзе,
в порівнянні з шимпанзе,
06:39
but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face,
99
381000
6000
але наш розум заслабкий, щоб вирішити
величезні проблеми, з якими ми стикаємося
величезні проблеми, з якими ми стикаємося
06:45
either in abstract mathematics
100
387000
2000
чи то в абстрактній математиці,
06:47
or in figuring out economies, or balancing the world around.
101
389000
5000
чи в економіці, чи в побудові
збалансованого середовища.
збалансованого середовища.
06:52
So one thing we can do is live longer.
102
394000
3000
Отже, одне з того,
що ми можемо зробити - це жити довше.
що ми можемо зробити - це жити довше.
06:55
And nobody knows how hard that is,
103
397000
2000
І ніхто не знає, як це важко,
06:57
but we'll probably find out in a few years.
104
399000
3000
але ми, ймовірно, знайдемо рішення
протягом кількох років.
протягом кількох років.
07:00
You see, there's two forks in the road. We know that people live
105
402000
3000
Як вам відомо, еволюція здатна
породжувати нові гілки.
породжувати нові гілки.
07:03
twice as long as chimpanzees almost,
106
405000
4000
Ми знаємо, що люди живуть
майже удвічі довше, ніж шимпанзе,
майже удвічі довше, ніж шимпанзе,
07:07
and nobody lives more than 120 years,
107
409000
4000
але верхня межа
тривалості життя - 120 років,
тривалості життя - 120 років,
07:11
for reasons that aren't very well understood.
108
413000
3000
і причини такого обмеження
не дуже добре вивчені.
не дуже добре вивчені.
07:14
But lots of people now live to 90 or 100,
109
416000
3000
Але тепер багато людей живуть
до 90 або 100 років,
до 90 або 100 років,
07:17
unless they shake hands too much or something like that.
110
419000
4000
якщо вони не дуже часто вдаються до
рукостискань чи чогось подібного.
рукостискань чи чогось подібного.
07:21
And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills
111
423000
5000
І тому, можливо, якщо б ми жили 200 років,
ми могли б накопичувати
ми могли б накопичувати
07:26
and knowledge to solve some problems.
112
428000
5000
достатньо навичок і знань,
що вирішувати деякі проблеми.
що вирішувати деякі проблеми.
07:31
So that's one way of going about it.
113
433000
2000
Тож це один із можливих варіантів.
07:33
And as I said, we don't know how hard that is. It might be --
114
435000
3000
І як я казав, ми не знаємо, як це важко.
І може бути --
І може бути --
07:36
after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee,
115
438000
6000
зрештою, більшість інших ссавців
живуть вдвічі менше, ніж шимпанзе,
живуть вдвічі менше, ніж шимпанзе,
07:42
so we're sort of three and a half or four times, have four times
116
444000
3000
тож наша тривалість життя
в три з половиною чи в чотири рази
в три з половиною чи в чотири рази
07:45
the longevity of most mammals. And in the case of the primates,
117
447000
6000
перевищує тривалість життя
більшості ссавців.
більшості ссавців.
07:51
we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees,
118
453000
4000
А наші гени майже такі ж,
як і в інших приматів.
як і в інших приматів.
07:55
in the present state of knowledge, which is absolute hogwash,
119
457000
6000
Людство відрізняється від шимпанзе
лише обсягом накопичених знань,
лише обсягом накопичених знань,
08:01
maybe by just a few hundred genes.
120
463000
2000
генетична ж різниця мізерна.
08:03
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet.
121
465000
3000
Я думаю, що любителі рахувати гени
не уявляють, що вони роблять.
не уявляють, що вони роблять.
08:06
And whatever you do, don't read anything about genetics
122
468000
3000
І ким би ви не були, не читайте
публікацій з генетики,
публікацій з генетики,
08:09
that's published within your lifetime, or something.
123
471000
3000
які вийшли впродовж вашого життя
чи приблизно в цей період.
чи приблизно в цей період.
08:12
(Laughter)
124
474000
3000
(Сміх)
08:15
The stuff has a very short half-life, same with brain science.
125
477000
4000
Інформація в галузі генетики, як і в
науках про мозок, дуже швидко старіє.
науках про мозок, дуже швидко старіє.
08:19
And so it might be that if we just fix four or five genes,
126
481000
6000
Так що може виявитись, що досить
просто виправити 4 або 5 генів,
просто виправити 4 або 5 генів,
08:25
we can live 200 years.
127
487000
2000
щоб люди змогли жити 200 років.
08:27
Or it might be that it's just 30 or 40,
128
489000
3000
Або це може бути лише 30 чи 40,
08:30
and I doubt that it's several hundred.
129
492000
2000
і я сумніваюся, що це буде кілька сотень.
08:32
So this is something that people will be discussing
130
494000
4000
Отже, ця проблема
стане дуже дискусійною,
стане дуже дискусійною,
08:36
and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody
131
498000
3000
і багато фахівців з етики,
знаєте, фахівець з етики -- це той,
знаєте, фахівець з етики -- це той,
08:39
who sees something wrong with whatever you have in mind.
132
501000
3000
хто бачить у будь-яких ваших думках
щось не те.
щось не те.
08:42
(Laughter)
133
504000
3000
(Сміх)
08:45
And it's very hard to find an ethicist who considers any change
134
507000
4000
І дуже важко знайти фахівця з етики,
який би не ставився до змін
який би не ставився до змін
08:49
worth making, because he says, what about the consequences?
135
511000
4000
із застереженням, тому що, як він каже:
а як же наслідки?
а як же наслідки?
08:53
And, of course, we're not responsible for the consequences
136
515000
3000
Однак хіба ми відповідаємо за наслідки
того, що робимо зараз?
того, що робимо зараз?
08:56
of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones.
137
518000
6000
Як всі ці скарги на клонів.
09:02
And yet two random people will mate and have this child,
138
524000
3000
Зараз дві випадкові людини можуть
спаруватися і народити дитину,
спаруватися і народити дитину,
09:05
and both of them have some pretty rotten genes,
139
527000
4000
обоє батьків можуть мати кілька
досить кволих генів,
досить кволих генів,
09:09
and the child is likely to come out to be average.
140
531000
4000
і дитина, швидше за все,
успадкує щось середнє.
успадкує щось середнє.
09:13
Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
141
535000
6000
Що, за стандартами шимпанзе,
насправді буде дуже добре.
насправді буде дуже добре.
09:19
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth
142
541000
3000
Якщо зросте тривалість життя,
то перенаселення не уникнути.
то перенаселення не уникнути.
09:22
problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years,
143
544000
4000
Адже, якщо люди будуть жити
200 чи 1000 років,
200 чи 1000 років,
09:26
then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years.
144
548000
6000
тоді не можна дозволяти людям мати дітей
частіше, ніж раз на 200 чи 1000 років.
частіше, ніж раз на 200 чи 1000 років.
09:32
And so there won't be any workforce.
145
554000
3000
А це означає цілковитий
дефіцит трудових ресурсів.
дефіцит трудових ресурсів.
09:35
And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have,
146
557000
4000
Лорі Гарретт та інші підкреслювали
одну дуже важливу обставину:
одну дуже важливу обставину:
09:39
is that a society that doesn't have people
147
561000
5000
суспільство, у якому немає людей
працездатного віку,
працездатного віку,
09:44
of working age is in real trouble. And things are going to get worse,
148
566000
3000
стикається зі справжньою катастрофою.
Умови життя погіршаться,
Умови життя погіршаться,
09:47
because there's nobody to educate the children or to feed the old.
149
569000
6000
тому що не буде нікого, щоб виховувати
дітей чи доглядати старих.
дітей чи доглядати старих.
09:53
And when I'm talking about a long lifetime, of course,
150
575000
2000
І коли я говорю про довге життя,
09:55
I don't want somebody who's 200 years old to be like our image
151
577000
6000
звісно, я не хочу, щоб 200-літні були
такими, якими вони уявляються зараз --
такими, якими вони уявляються зараз --
10:01
of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
152
583000
4000
200-літні старі,
насправді, це мертві.
насправді, це мертві.
10:05
You know, there's about 400 different parts of the brain
153
587000
2000
Знаєте, у мозку є близько 400 ділянок,
10:07
which seem to have different functions.
154
589000
2000
які відповідають за різні функції.
10:09
Nobody knows how most of them work in detail,
155
591000
3000
Ніхто в деталях не знає,
як більшість із них працює,
як більшість із них працює,
10:12
but we do know that there're lots of different things in there.
156
594000
4000
але ми знаємо, що там є
багато різних речей.
багато різних речей.
10:16
And they don't always work together. I like Freud's theory
157
598000
2000
І вони не завжди працюють разом.
10:18
that most of them are cancelling each other out.
158
600000
4000
Мені подобається теорія Фрейда, що
більшість із них компенсують одна одну.
більшість із них компенсують одна одну.
10:22
And so if you think of yourself as a sort of city
159
604000
4000
І якщо ви бачите своїм аналогом
місто із сотнею ресурсів,
місто із сотнею ресурсів,
10:26
with a hundred resources, then, when you're afraid, for example,
160
608000
6000
тоді, коли ви, скажімо, боїтеся, ви
можете відкласти свої довгострокові цілі
можете відкласти свої довгострокові цілі
10:32
you may discard your long-range goals, but you may think deeply
161
614000
4000
і натомість зосередитись
та сконцентруватись
та сконцентруватись
10:36
and focus on exactly how to achieve that particular goal.
162
618000
4000
на досягненні певної окремої мети.
10:40
You throw everything else away. You become a monomaniac --
163
622000
3000
Ви відкидаєте геть усе інше.
Ви стаєте маніяком,
Ви стаєте маніяком,
10:43
all you care about is not stepping out on that platform.
164
625000
4000
який дбає лише про одне --
а саме, не зійти з наміченої колії.
а саме, не зійти з наміченої колії.
10:47
And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth.
165
629000
4000
Так, якщо ви голодні, ви зосереджуєте
увагу на пошуку їжі, і так далі.
увагу на пошуку їжі, і так далі.
10:51
So I see emotions as highly evolved subsets of your capability.
166
633000
6000
Тож я вважаю емоції високорозвиненими
підмножинами ваших здібностей.
підмножинами ваших здібностей.
10:57
Emotion is not something added to thought. An emotional state
167
639000
4000
Емоції це не щось,
що існує на додачу до думок.
що існує на додачу до думок.
11:01
is what you get when you remove 100 or 200
168
643000
4000
Емоційний стан - це те, що ви отримуєте,
11:05
of your normally available resources.
169
647000
3000
коли видаляєте 100 або 200 ресурсів,
наявних за звичайних умов.
наявних за звичайних умов.
11:08
So thinking of emotions as the opposite of -- as something
170
650000
3000
Отже, таке уявлення про емоції,
на противагу до теперішнього
на противагу до теперішнього
11:11
less than thinking is immensely productive. And I hope,
171
653000
4000
уявлення про емоції як про недосконале
мислення, є надзвичайно продуктивним.
мислення, є надзвичайно продуктивним.
11:15
in the next few years, to show that this will lead to smart machines.
172
657000
4000
І я сподіваюся, в наступні кілька років
це призведе до появи розумних машин.
це призведе до появи розумних машин.
11:19
And I guess I better skip all the rest of this, which are some details
173
661000
3000
Думаю, мені краще дещо пропустити,
11:22
on how we might make those smart machines and --
174
664000
5000
не зупинятись на деталях,
як саме створити цю розумну машину --
як саме створити цю розумну машину --
11:27
(Laughter)
175
669000
5000
(Сміх)
11:32
-- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine
176
674000
5000
та основна ідея полягає в тому, що
ключова ознака справді розумної машини --
ключова ознака справді розумної машини --
11:37
is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you.
177
679000
5000
це здатність визначати тип проблем,
з якими ми стикаємось.
з якими ми стикаємось.
11:42
This is a problem of such and such a type,
178
684000
3000
Тобто, що перед нами
проблема такого і такого типу,
проблема такого і такого типу,
11:45
and therefore there's a certain way or ways of thinking
179
687000
5000
і значить, є певний спосіб,
чи певні способи мислення,
чи певні способи мислення,
11:50
that are good for that problem.
180
692000
2000
які підходять для вирішення цієї проблеми.
11:52
So I think the future, main problem of psychology is to classify
181
694000
4000
Отже, я думаю, що в майбутньому головним
завданням психології буде класифікувати
завданням психології буде класифікувати
11:56
types of predicaments, types of situations, types of obstacles
182
698000
4000
з одного боку, різні типи ситуацій,
складнощів, перешкод, а з іншого --
складнощів, перешкод, а з іншого --
12:00
and also to classify available and possible ways to think and pair them up.
183
702000
6000
наявні та можливі способи мислення, щоб
поставити їх у взаємну відповідність.
поставити їх у взаємну відповідність.
12:06
So you see, it's almost like a Pavlovian --
184
708000
3000
Отже, це майжеЮ як із теорією Павлова --
12:09
we lost the first hundred years of psychology
185
711000
2000
ми витратили перше сторіччя психології
12:11
by really trivial theories, where you say,
186
713000
3000
на вкрай тривіальні теорії, скажімо,
12:14
how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is,
187
716000
6000
як люди вчаться реагувати на ситуації?
Тож я хочу сказати, що після того,
Тож я хочу сказати, що після того,
12:20
after we go through a lot of levels, including designing
188
722000
5000
як ми пройдемо безліч рівнів,
включаючи проектування
включаючи проектування
12:25
a huge, messy system with thousands of ports,
189
727000
3000
величезних, безладних систем
з тисячами зв'язків,
з тисячами зв'язків,
12:28
we'll end up again with the central problem of psychology.
190
730000
4000
у кінцевому підсумку ми знову зіткнемося
з головною проблемою психології.
з головною проблемою психології.
12:32
Saying, not what are the situations,
191
734000
3000
Нам треба буде зосередитись
не на типах ситуацій,
не на типах ситуацій,
12:35
but what are the kinds of problems
192
737000
2000
а навколо типів проблем і стратегій,
12:37
and what are the kinds of strategies, how do you learn them,
193
739000
3000
як їх вивчати, як їх поєднувати;
12:40
how do you connect them up, how does a really creative person
194
742000
3000
а ознакою справді творчої людини
стане вміння
стане вміння
12:43
invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
195
745000
5000
знайти новий спосіб мислення
на основі наявних ресурсів, і так далі.
на основі наявних ресурсів, і так далі.
12:48
So, I think in the next 20 years,
196
750000
2000
Отож, я думаю, що у наступні 20 років,
12:50
if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence,
197
752000
5000
якщо ми зможемо позбутися традиційних
підходів до штучного інтелекту, таких як
підходів до штучного інтелекту, таких як
12:55
like neural nets and genetic algorithms
198
757000
2000
нейтронні мережі, генетичні алгоритми
12:57
and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say,
199
759000
6000
і засновані на правилах системи, натомість
перейдемо на рівень вище, щоб побачити,
перейдемо на рівень вище, щоб побачити,
13:03
can we make a system that can use all those things
200
765000
2000
чи вдасться створити систему,
яка зможе все це
яка зможе все це
13:05
for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets;
201
767000
4000
застосувати для відповідних проблем?
Нейронні системи дуже добре підходять
Нейронні системи дуже добре підходять
13:09
we know that others, neural nets are hopeless on them.
202
771000
3000
при одних проблемах, але при інших
ці системи просто безнадійні.
ці системи просто безнадійні.
13:12
Genetic algorithms are great for certain things;
203
774000
3000
Генетичні алгоритми є чудовим
рішенням для певних проблем;
рішенням для певних проблем;
13:15
I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.
204
777000
4000
я підозрюю, що знаю і ті проблеми, де вони
є поганим рішенням, та вам цього не скажу.
є поганим рішенням, та вам цього не скажу.
13:19
(Laughter)
205
781000
1000
(Сміх)
13:20
Thank you.
206
782000
2000
Дякую вам.
13:22
(Applause)
207
784000
6000
(Оплески)
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