TED2014
Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking
Ray Kurzweil: Sẵn sàng cho tư duy tổng hợp
Filmed:
Readability: 4.4
3,548,296 views
Hai trăm năm trước, tổ tiên động vật có vú của chúng ta đã xây dựng tính năng não bộ mới: vỏ não.
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Let me tell you a story.
0
988
2316
Để tôi kể cho quí vị một câu chuyện.
00:15
It goes back 200 million years.
1
3304
1799
xảy ra vào 200 triệu năm trước.
00:17
It's a story of the neocortex,
2
5103
1984
Đó là câu chuyện về phần vỏ não.
00:19
which means "new rind."
3
7087
1974
có nghĩa là "vỏ mới"
00:21
So in these early mammals,
4
9061
2431
Ở những loài động vật có vú đầu tiên
00:23
because only mammals have a neocortex,
5
11492
2055
bởi vì chỉ có động vật có vú mới sở hữu phần vỏ não
00:25
rodent-like creatures.
6
13547
1664
trông giống như loài gặm nhấm,
00:27
It was the size of a postage stamp and just as thin,
7
15211
3579
vỏ não chỉ có kích cỡ của 1 con tem
và cũng mỏng bằng như vậy,
và cũng mỏng bằng như vậy,
00:30
and was a thin covering around
8
18790
1439
và là một lớp bao bọc mỏng dính
00:32
their walnut-sized brain,
9
20229
2264
quanh bộ não có kích cỡ
bằng quả óc chó,
bằng quả óc chó,
00:34
but it was capable of a new type of thinking.
10
22493
3701
nhưng lại có thể suy nghĩ theo một cách mới.
00:38
Rather than the fixed behaviors
11
26194
1567
Thay vì những hành vi thuộc dạng bản năng
00:39
that non-mammalian animals have,
12
27761
1992
mà những loài không thuộc
loại động vật có vú có được
loại động vật có vú có được
00:41
it could invent new behaviors.
13
29753
2692
não còn có thể tạo ra những hành vi mới.
00:44
So a mouse is escaping a predator,
14
32445
2553
Nên khi một con chuột đang chạy trốn kẻ thù,
00:46
its path is blocked,
15
34998
1540
nếu đường đi của nó bị chặn,
00:48
it'll try to invent a new solution.
16
36538
2129
nó sẽ cố tìm cách đào thoát.
00:50
That may work, it may not,
17
38667
1266
Cách này đôi khi thực hiện được,
và cũng có thể không,
và cũng có thể không,
00:51
but if it does, it will remember that
18
39933
1910
nhưng thực hiện được,
con chuột sẽ nhớ điều đó
con chuột sẽ nhớ điều đó
00:53
and have a new behavior,
19
41843
1292
và hình thành một hành vi mới.
00:55
and that can actually spread virally
20
43135
1457
Hành vi đó thực sự có thể lan truyền rộng rãi
00:56
through the rest of the community.
21
44592
2195
trong toàn bộ cộng đồng.
00:58
Another mouse watching this could say,
22
46787
1609
Một con chuột khác
chứng kiến hành động đó có thể nói,
chứng kiến hành động đó có thể nói,
01:00
"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"
23
48396
2704
"Này, đi vòng qua hòn đá đó
đúng là một việc làm thông minh,"
đúng là một việc làm thông minh,"
01:03
and it could adopt a new behavior as well.
24
51100
3725
và nó cũng có thể học theo hành vi đó.
01:06
Non-mammalian animals
25
54825
1717
Động vật không thuộc loài có vú
01:08
couldn't do any of those things.
26
56542
1713
không thể làm những điều trên.
01:10
They had fixed behaviors.
27
58255
1215
Chúng chỉ có những hành vi nhất định.
01:11
Now they could learn a new behavior
28
59470
1331
Chúng có thể học một hành vi mới
01:12
but not in the course of one lifetime.
29
60801
2576
nhưng không phải trong một vòng đời.
01:15
In the course of maybe a thousand lifetimes,
30
63377
1767
Xuyên suốt có lẽ hàng ngàn cuộc đời,
01:17
it could evolve a new fixed behavior.
31
65144
3330
nó mới có thể tiến hoá để tạo ra
một hành vi theo bản năng mới.
một hành vi theo bản năng mới.
01:20
That was perfectly okay 200 million years ago.
32
68474
3377
Điều đó hoàn toàn ổn
vào 200 triệu năm trước.
vào 200 triệu năm trước.
01:23
The environment changed very slowly.
33
71851
1981
Môi trường lúc đó thay đổi rất chậm.
01:25
It could take 10,000 years for there to be
34
73832
1554
Có thể cần đến 10,000 năm
01:27
a significant environmental change,
35
75386
2092
cho một thay đổi lớn trong môi trường,
01:29
and during that period of time
36
77478
1382
và trong khoảng thời gian đó,
01:30
it would evolve a new behavior.
37
78860
2929
chúng có thể tiến hoá thêm một hành vi mới
01:33
Now that went along fine,
38
81789
1521
Điều đó có vẻ ổn,
01:35
but then something happened.
39
83310
1704
nhưng rồi một việc chấn động xảy ra
01:37
Sixty-five million years ago,
40
85014
2246
65 triệu năm trước,
01:39
there was a sudden, violent
change to the environment.
change to the environment.
41
87260
2615
có một sự thay đổi đột ngột
và dữ dội trong môi trường.
và dữ dội trong môi trường.
01:41
We call it the Cretaceous extinction event.
42
89875
3505
Chúng ta gọi đó là tuyệt chủng Cretaceous
[Kỷ Phấn trắng].
[Kỷ Phấn trắng].
01:45
That's when the dinosaurs went extinct,
43
93380
2293
Đó là khi loài khủng long bị tuyệt chủng,
01:47
that's when 75 percent of the
44
95673
3449
khi 75% các loài động vật
01:51
animal and plant species went extinct,
45
99122
2746
và thực vật bị tuyệt chủng,
01:53
and that's when mammals
46
101868
1745
và là khi loài động vật có vú
01:55
overtook their ecological niche,
47
103613
2152
chiếm vị trí sinh thái
của các loài khác,
của các loài khác,
01:57
and to anthropomorphize, biological evolution said,
48
105765
3654
và, nói một cách nhân hoá,
sự tiến hoá sinh vật giải thích
sự tiến hoá sinh vật giải thích
02:01
"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"
49
109419
2025
"Hmm, cái vỏ não này khá là tốt,"
02:03
and it began to grow it.
50
111444
1793
và nó bắt đầu phát triển vỏ não.
02:05
And mammals got bigger,
51
113237
1342
Khi động vật có vú trở nên to hơn,
02:06
their brains got bigger at an even faster pace,
52
114579
2915
não của chúng to lên còn nhanh hơn,
02:09
and the neocortex got bigger even faster than that
53
117494
3807
và phần vỏ não to lên còn nhanh hơn nữa,
02:13
and developed these distinctive ridges and folds
54
121301
2929
và nó phát triển những khe rãnh
và nếp gấp
và nếp gấp
02:16
basically to increase its surface area.
55
124230
2881
chủ yếu để tăng diện tích bề mặt.
02:19
If you took the human neocortex
56
127111
1819
Nếu bạn lấy phần vỏ não của con người
02:20
and stretched it out,
57
128930
1301
và trải nó phẳng ra,
02:22
it's about the size of a table napkin,
58
130231
1713
nó to bằng một cái khăn ăn,
02:23
and it's still a thin structure.
59
131944
1306
và vẫn rất mỏng.
02:25
It's about the thickness of a table napkin.
60
133250
1980
Nó chỉ dày bằng một cái khăn ăn.
02:27
But it has so many convolutions and ridges
61
135230
2497
Nhưng nó có quá nhiều nếp gấp
và khe rãnh
và khe rãnh
02:29
it's now 80 percent of our brain,
62
137727
3075
đến nỗi hiện giờ nó chiếm khoảng
80% bộ não của chúng ta,
80% bộ não của chúng ta,
02:32
and that's where we do our thinking,
63
140802
2461
và đó là nơi chúng ta thực hiện việc suy nghĩ,
02:35
and it's the great sublimator.
64
143263
1761
và đó là một cái máy nâng cấp vĩ đại.
02:37
We still have that old brain
65
145024
1114
Chúng ta vẫn còn bộ não cũ
02:38
that provides our basic drives and motivations,
66
146138
2764
cung cấp cho ta các động cơ
và động lực cơ bản
và động lực cơ bản
02:40
but I may have a drive for conquest,
67
148902
2716
Tôi có thể có động cơ chinh phục cái gì đó,
02:43
and that'll be sublimated by the neocortex
68
151618
2715
và phần vỏ não sẽ nâng cấp nó
02:46
into writing a poem or inventing an app
69
154333
2909
thành việc viết một bài thơ
hay phát minh ra một ứng dụng,
hay phát minh ra một ứng dụng,
02:49
or giving a TED Talk,
70
157242
1509
hay thuyết trình ở TED,
02:50
and it's really the neocortex that's where
71
158751
3622
và phần vỏ não
02:54
the action is.
72
162373
1968
thực sự là nơi hành động bắt đầu.
02:56
Fifty years ago, I wrote a paper
73
164341
1717
50 năm trước, tôi viết một bài báo
02:58
describing how I thought the brain worked,
74
166058
1918
miêu tả cách thức, theo tôi nghĩ,
làm bộ não hoạt động,
làm bộ não hoạt động,
02:59
and I described it as a series of modules.
75
167976
3199
và tôi miêu tả nó
như một chuỗi các mảnh ghép.
như một chuỗi các mảnh ghép.
03:03
Each module could do things with a pattern.
76
171175
2128
Mỗi mảnh có thế làm việc
theo một mô hình nào đó.
theo một mô hình nào đó.
03:05
It could learn a pattern. It could remember a pattern.
77
173303
2746
Nó có thể học và ghi nhớ một mô hình mới.
03:08
It could implement a pattern.
78
176049
1407
Nó có thể cải thiện một mô hình.
03:09
And these modules were organized in hierarchies,
79
177456
2679
Và những mảnh ghép này được sắp xếp theo thứ bậc,
03:12
and we created that hierarchy with our own thinking.
80
180135
2954
và chúng ta tạo ra thứ bậc đó
với chính việc suy nghĩ của mình.
với chính việc suy nghĩ của mình.
03:15
And there was actually very little to go on
81
183089
3333
Và thực sự chưa có gì xảy ra
03:18
50 years ago.
82
186422
1562
50 năm về trước.
03:19
It led me to meet President Johnson.
83
187984
2115
Việc đó đã cho tôi cơ hội
gặp Tổng thống Johnson.
gặp Tổng thống Johnson.
03:22
I've been thinking about this for 50 years,
84
190099
2173
Tôi đã suy nghĩ về việc này trong 50 năm,
03:24
and a year and a half ago I came out with the book
85
192272
2828
và 1 năm rưỡi trước đây
tôi cho ra đời quyển sách,
tôi cho ra đời quyển sách,
03:27
"How To Create A Mind,"
86
195100
1265
"Làm sao để tạo nên trí tuệ"
03:28
which has the same thesis,
87
196365
1613
cùng chung một chủ đề,
03:29
but now there's a plethora of evidence.
88
197978
2812
nhưng bây giờ thì có hằng hà sa số chứng cứ.
03:32
The amount of data we're getting about the brain
89
200790
1814
Khối lượng thông tin chúng ta đạt được về bộ não
03:34
from neuroscience is doubling every year.
90
202604
2203
từ ngành khoa học thần kinh tăng lên 2 lần hằng năm.
03:36
Spatial resolution of brainscanning of all types
91
204807
2654
Độ phân giải không gian
của đủ loại chụp hình não
của đủ loại chụp hình não
03:39
is doubling every year.
92
207461
2285
tăng gấp đôi hằng năm.
03:41
We can now see inside a living brain
93
209746
1717
Bây giờ chúng ta có thể nhìn vào bên trong
một bộ não sống
một bộ não sống
03:43
and see individual interneural connections
94
211463
2870
và nhìn thấy từng liên kết riêng lẻ
giữa nơron với nơron
giữa nơron với nơron
03:46
connecting in real time, firing in real time.
95
214333
2703
kết nối trong thời gian thực,
phóng điện trong thời gian thực.
phóng điện trong thời gian thực.
03:49
We can see your brain create your thoughts.
96
217036
2419
Chúng ta có thể nhìn bộ não tạo ra ý nghĩ.
03:51
We can see your thoughts create your brain,
97
219455
1575
Chúng ta có thể nhìn thấy các ý nghĩ tạo ra bộ não,
03:53
which is really key to how it works.
98
221030
1999
chìa khoá mở ra việc nó hoạt động như thế nào.
03:55
So let me describe briefly how it works.
99
223029
2219
Để tôi miêu tả ngắn gọn cách làm việc của nó.
03:57
I've actually counted these modules.
100
225248
2275
Tôi đã tận tay đếm những mảnh ghép này.
03:59
We have about 300 million of them,
101
227523
2046
Chúng ta có chừng 300 triệu mảnh,
04:01
and we create them in these hierarchies.
102
229569
2229
và chúng ta tạo ra chúng theo các thứ bậc này.
04:03
I'll give you a simple example.
103
231798
2082
Tôi sẽ cho bạn một ví dụ đơn giản.
04:05
I've got a bunch of modules
104
233880
2805
Tôi có một số mảnh ghép
04:08
that can recognize the crossbar to a capital A,
105
236685
3403
có thể nhận ra dấu gạch ngang
của một chữ A in hoa,
của một chữ A in hoa,
04:12
and that's all they care about.
106
240088
1914
và đó là tất cả những gì chúng nó quan tâm.
04:14
A beautiful song can play,
107
242002
1578
Một bài hát hay có thể vang lên,
04:15
a pretty girl could walk by,
108
243580
1434
một cô gái đẹp có thể đi ngang qua,
04:17
they don't care, but they see
a crossbar to a capital A,
a crossbar to a capital A,
109
245014
2846
chúng không quan tâm,
nhưng nếu chúng thấy dấu gạch ngang của chữ A ,
nhưng nếu chúng thấy dấu gạch ngang của chữ A ,
04:19
they get very excited and they say "crossbar,"
110
247860
3021
chúng trở nên rất phấn khích
và chúng nói, "dấu gạch ngang!",
và chúng nói, "dấu gạch ngang!",
04:22
and they put out a high probability
111
250881
2112
và chúng đưa ra một luồng điện
04:24
on their output axon.
112
252993
1634
trên sợi thần kinh đầu ra.
04:26
That goes to the next level,
113
254627
1333
Luồng điện đó đi tới thứ bậc tiếp theo,
04:27
and these layers are organized in conceptual levels.
114
255960
2750
và những lớp này được sắp xếp
thành những cấp bậc dựa trên mức độ khái niệm.
thành những cấp bậc dựa trên mức độ khái niệm.
04:30
Each is more abstract than the next one,
115
258710
1856
Mỗi cấp sẽ trừu tượng hơn cấp tiếp theo,
04:32
so the next one might say "capital A."
116
260566
2418
nên cấp tiếp theo sẽ nói, "chữ A in hoa."
04:34
That goes up to a higher
level that might say "Apple."
level that might say "Apple."
117
262984
2891
Nó đi tiếp tới một cấp cao hơn nói, "quả táo [Apple]."
04:37
Information flows down also.
118
265875
2167
Thông tin cũng có thể chảy xuống.
04:40
If the apple recognizer has seen A-P-P-L,
119
268042
2936
Nếu bộ phận nhận biết quả táo [apple] đã thấy A-P-P-L,
04:42
it'll think to itself, "Hmm, I
think an E is probably likely,"
think an E is probably likely,"
120
270978
3219
nó sẽ tự nghĩ rằng, "Hmm, ta nghĩ là chữ E sẽ thích hợp,"
04:46
and it'll send a signal down to all the E recognizers
121
274197
2564
và nó sẽ gửi tín hiệu xuống cho tất cả
những bộ phận nhận biết chữ E,
những bộ phận nhận biết chữ E,
04:48
saying, "Be on the lookout for an E,
122
276761
1619
nói rằng, "Chú ý tới chữ E đó,
04:50
I think one might be coming."
123
278380
1556
ta nghĩ rằng một chữ E đang tới."
04:51
The E recognizers will lower their threshold
124
279936
2843
Những mảnh nhận biết chữ E sẽ hạ thấp giới hạn phản ứng,
04:54
and they see some sloppy
thing, could be an E.
thing, could be an E.
125
282779
1945
và chúng thấy thứ cẩu thả gì đó, có thể là chữ E.
04:56
Ordinarily you wouldn't think so,
126
284724
1490
Bình thường thì bạn sẽ không nghĩ vậy,
04:58
but we're expecting an E, it's good enough,
127
286214
2009
nhưng chúng ta đang đợi một chữ E, thế là tốt rồi,
05:00
and yeah, I've seen an E, and then apple says,
128
288223
1817
và yeah, tôi đã thấy chữ E, và sau đó bộ phận quả táo nói,
05:02
"Yeah, I've seen an Apple."
129
290040
1728
"yeah, tôi đã thấy quả táo [Apple]."
05:03
Go up another five levels,
130
291768
1746
Lên thêm 5 bậc nữa,
05:05
and you're now at a pretty high level
131
293514
1353
và giờ bạn đang ở một bậc khá cao
05:06
of this hierarchy,
132
294867
1569
của cái thứ bậc này,
05:08
and stretch down into the different senses,
133
296436
2353
và trải xuống các giác quan khác nhau,
05:10
and you may have a module
that sees a certain fabric,
that sees a certain fabric,
134
298789
2655
và bạn có thể có một mảnh ghép nhìn thấy một chất liệu nhất định,
05:13
hears a certain voice quality,
smells a certain perfume,
smells a certain perfume,
135
301444
2844
nghe một tiếng động nhất định, ngửi một mùi nhất định,
05:16
and will say, "My wife has entered the room."
136
304288
2513
và sẽ nói, "Vợ tôi vừa vào phòng."
05:18
Go up another 10 levels, and now you're at
137
306801
1895
Lên thêm 10 bậc nữa, và giờ bạn đã ở
05:20
a very high level.
138
308696
1160
một bậc rất cao.
05:21
You're probably in the frontal cortex,
139
309856
1937
Có lẽ bạn đang ở vỏ não trước,
05:23
and you'll have modules that say, "That was ironic.
140
311793
3767
và bạn sẽ có những mảnh ghép nói, "Thật mỉa mai.
05:27
That's funny. She's pretty."
141
315560
2370
Thật buồn cười. Cô ta thật đẹp."
05:29
You might think that those are more sophisticated,
142
317930
2105
Bạn có thể nghĩ rằng những điều đó phức tạp hơn,
05:32
but actually what's more complicated
143
320035
1506
nhưng thật ra điều phức tạp hơn
05:33
is the hierarchy beneath them.
144
321541
2669
là thứ bậc bên dưới chúng.
05:36
There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,
145
324210
2620
Có một cô bé 16 tuổi, trải qua một cuộc phẫu thuật não,
05:38
and she was conscious because the surgeons
146
326830
2051
và cô ấy vẫn tỉnh táo bởi vì các bác sĩ phẫu thuật
05:40
wanted to talk to her.
147
328881
1537
muốn nói chuyện với cô ấy.
05:42
You can do that because there's no pain receptors
148
330418
1822
Bạn có thể làm vậy bởi vì không có những nơi tiếp nhận đau đớn
05:44
in the brain.
149
332240
1038
trong bộ não.
05:45
And whenever they stimulated particular,
150
333278
1800
Và bất cứ khi nào họ kích thích những điểm
05:47
very small points on her neocortex,
151
335078
2463
nhất định, nhỏ xíu trên phần vỏ não của cô ấy,
05:49
shown here in red, she would laugh.
152
337541
2665
thể hiện trên đây bằng màu đỏ, cô ấy sẽ cười.
05:52
So at first they thought they were triggering
153
340206
1440
Nên ban đầu họ nghĩ rằng họ đang kích thích
05:53
some kind of laugh reflex,
154
341646
1720
một loại phản xạ cười nào đó,
05:55
but no, they quickly realized they had found
155
343366
2519
nhưng không, họ nhanh chóng nhận ra họ đã tìm ra
05:57
the points in her neocortex that detect humor,
156
345885
3044
các điểm trên vỏ não nhận diện sự vui tính của cô ấy,
06:00
and she just found everything hilarious
157
348929
1969
và cô ấy thấy tất cả mọi thứ đều buồn cười
06:02
whenever they stimulated these points.
158
350898
2437
mỗi khi họ kích thích những điểm này.
06:05
"You guys are so funny just standing around,"
159
353335
1925
"Các ông thật buồn cười cứ đứng quanh đây,"
06:07
was the typical comment,
160
355260
1738
là nhận xét tiêu biểu,
06:08
and they weren't funny,
161
356998
2302
và họ không gây cười
06:11
not while doing surgery.
162
359300
3247
trong khi làm phẫu thuật.
06:14
So how are we doing today?
163
362547
4830
Thế bây giờ chúng ta ra sao?
06:19
Well, computers are actually beginning to master
164
367377
3054
Máy tính đã bắt đầu học được
06:22
human language with techniques
165
370431
2001
ngôn ngữ của con người với những thủ thuật
06:24
that are similar to the neocortex.
166
372432
2867
tương tự với phần vỏ não.
06:27
I actually described the algorithm,
167
375299
1514
Tôi thực ra mô tả thuật toán,
06:28
which is similar to something called
168
376813
2054
cũng tương tự như
06:30
a hierarchical hidden Markov model,
169
378867
2233
mô hình ẩn thứ bậc Markov
06:33
something I've worked on since the '90s.
170
381100
3241
mà tôi làm việc với nó
kể từ năm 1990
kể từ năm 1990
06:36
"Jeopardy" is a very broad natural language game,
171
384341
3238
"Jeopardy" là 1 trò chơi ngôn ngữ
tự nhiên rất rộng
tự nhiên rất rộng
06:39
and Watson got a higher score
172
387579
1892
và Watson đạt điểm cao hơn
06:41
than the best two players combined.
173
389471
2000
cả 2 người chơi giỏi nhất cộng lại.
06:43
It got this query correct:
174
391471
2499
Đã sửa câu nói này
06:45
"A long, tiresome speech
175
393970
2085
"Bài diễn văn dài, nhàm chán này
06:48
delivered by a frothy pie topping,"
176
396055
2152
đọc một cách hời hợt,"
06:50
and it quickly responded,
"What is a meringue harangue?"
"What is a meringue harangue?"
177
398207
2796
đã được trả lời nhanh chóng
"What is a meringue harangue?"
"What is a meringue harangue?"
06:53
And Jennings and the other guy didn't get that.
178
401003
2635
Jennings và những người khác không hiểu điều đó
06:55
It's a pretty sophisticated example of
179
403638
1926
Nó là một ví dụ khá phức tạp
06:57
computers actually understanding human language,
180
405564
1914
của máy tính có thực sự hiểu ngôn ngữ của con người
06:59
and it actually got its knowledge by reading
181
407478
1652
và nó thực sự hiểu bằng cách đọc
07:01
Wikipedia and several other encyclopedias.
182
409130
3785
Wkipedia và vài từ điển bách khoa khác
07:04
Five to 10 years from now,
183
412915
2133
5 tới 10 năm nữa
07:07
search engines will actually be based on
184
415048
2184
bộ máy tìm kiếm sẽ thực sự được dựa trên
07:09
not just looking for combinations of words and links
185
417232
2794
không chỉ là tìm kiếm sự tổ hợp của các từ
07:12
but actually understanding,
186
420026
1914
mà thực sự là hiểu rõ về ngôn ngữ
07:13
reading for understanding the billions of pages
187
421940
2411
đọc để hiểu hàng tỉ trang sách
07:16
on the web and in books.
188
424351
2733
trên mạng và trong các quyển sách
07:19
So you'll be walking along, and Google will pop up
189
427084
2616
Và khi bạn đang đi, Google sẽ hiện ra
07:21
and say, "You know, Mary, you expressed concern
190
429700
3081
và nói, "Bạn biết không?, Mary, bạn biểu thị sự lo lắng
07:24
to me a month ago that your glutathione supplement
191
432781
3019
với tôi vào tháng trước, rằng lượng glutathione bổ sung
07:27
wasn't getting past the blood-brain barrier.
192
435800
2231
không vượt qua được "hàng rào máu não"
07:30
Well, new research just came out 13 seconds ago
193
438031
2593
Uh, nghiên cứu mới vừa mới được công bố 13s trước
07:32
that shows a whole new approach to that
194
440624
1711
đã cung cấp một giải pháp mới
07:34
and a new way to take glutathione.
195
442335
1993
cách mới để bổ sung lượng glutathione
07:36
Let me summarize it for you."
196
444328
2562
Để tôi tóm tắt điều đó cho bạn
07:38
Twenty years from now, we'll have nanobots,
197
446890
3684
20 mươi năm sau, chúng ta sẽ có "nanobots"
07:42
because another exponential trend
198
450574
1627
Bởi vì 1 xu hướng theo cấp mũ khác
07:44
is the shrinking of technology.
199
452201
1615
công nghệ có thể thu nhỏ các robot
07:45
They'll go into our brain
200
453816
2370
Robots có thể đi vào não chúng ta
07:48
through the capillaries
201
456186
1703
qua các mạch máu
07:49
and basically connect our neocortex
202
457889
2477
và kết nối với vỏ não của chúng ta
07:52
to a synthetic neocortex in the cloud
203
460366
3185
với một vỏ não "trên mây" khác
07:55
providing an extension of our neocortex.
204
463551
3591
và mở rộng khả năng của chúng
07:59
Now today, I mean,
205
467142
1578
Theo tôi, bây giờ
08:00
you have a computer in your phone,
206
468720
1530
bên trong điện thoại của bạn là 1 máy tính
08:02
but if you need 10,000 computers for a few seconds
207
470250
2754
nhưng nếu bạn cần 10,000 cái máy tính cho vài giây
08:05
to do a complex search,
208
473004
1495
để thực hiện một truy vấn phức tạp
08:06
you can access that for a second or two in the cloud.
209
474499
3396
bạn có thể làm điều đó trong vài giây với hệ thống đám mây
08:09
In the 2030s, if you need some extra neocortex,
210
477895
3095
Vào năm 2030s, bạn sẽ cần thêm vài bộ não khác
08:12
you'll be able to connect to that in the cloud
211
480990
2273
bạn có thể kết nối qua hệ thống đám mây
08:15
directly from your brain.
212
483263
1648
trực tiếp từ bộ não của bạn
08:16
So I'm walking along and I say,
213
484911
1543
Và khi tôi đang đi bộ và nói,
08:18
"Oh, there's Chris Anderson.
214
486454
1363
"Ồ đó là Chris Anderson
08:19
He's coming my way.
215
487817
1525
Anh ấy đang tiến thẳng đến tôi
08:21
I'd better think of something clever to say.
216
489342
2335
Tôi nên nói điều gì đây?
08:23
I've got three seconds.
217
491677
1524
Tôi có 3 giây
08:25
My 300 million modules in my neocortex
218
493201
3097
300 triệu phần trong vỏ não tôi
08:28
isn't going to cut it.
219
496298
1240
chưa tìm ra được giải pháp
08:29
I need a billion more."
220
497538
1246
Tôi cần nhiều hơn thế"
08:30
I'll be able to access that in the cloud.
221
498784
3323
Tôi có thể truy cập qua hệ thống đám mây
08:34
And our thinking, then, will be a hybrid
222
502107
2812
Và suy nghĩ của chúng ta khi đó, là sự kết hợp
08:36
of biological and non-biological thinking,
223
504919
3522
giữa tư duy và máy móc
08:40
but the non-biological portion
224
508441
1898
phần máy móc
08:42
is subject to my law of accelerating returns.
225
510339
2682
là chủ đề cho "quy luật gia tốc lợi nhuận" của tôi
08:45
It will grow exponentially.
226
513021
2239
Nó sẽ phát triển theo cấp số nhân
08:47
And remember what happens
227
515260
2016
Và hãy nhớ rằng khi
08:49
the last time we expanded our neocortex?
228
517276
2645
mà lần cuối cùng chúng ta
mở rộng vỏ não của mình?
mở rộng vỏ não của mình?
08:51
That was two million years ago
229
519921
1426
Đó là 2 triệu năm trước
08:53
when we became humanoids
230
521347
1236
Khi mà chúng ta trở thành "con người"
08:54
and developed these large foreheads.
231
522583
1594
Và phát triển của "trán"
08:56
Other primates have a slanted brow.
232
524177
2583
Động vật linh trưởng khác
có một đôi lông mày xếch.
có một đôi lông mày xếch.
08:58
They don't have the frontal cortex.
233
526760
1745
Chúng không có "vỏ não trán"
09:00
But the frontal cortex is not
really qualitatively different.
really qualitatively different.
234
528505
3685
Nhưng phần vỏ não trán không thực sự
là sự khác biệt về chất
là sự khác biệt về chất
09:04
It's a quantitative expansion of neocortex,
235
532190
2743
Đó là sự gia tăng về số lượng của vỏ não
09:06
but that additional quantity of thinking
236
534933
2703
Nhưng lượng tư duy bổ sung đó
09:09
was the enabling factor for us to take
237
537636
1779
đã giúp chúng ta
09:11
a qualitative leap and invent language
238
539415
3346
có một bước nhảy về chất
09:14
and art and science and technology
239
542761
1967
và đó là hội họa, khoa học và công nghệ
09:16
and TED conferences.
240
544728
1454
và hội nghi TED.
09:18
No other species has done that.
241
546182
2131
Chưa có loài nào khác làm được điều đó
09:20
And so, over the next few decades,
242
548313
2075
Và do đó, vài thập kỉ tới
09:22
we're going to do it again.
243
550388
1760
chúng ta sẽ thực hiện lại điều đó
09:24
We're going to again expand our neocortex,
244
552148
2274
Một lần nữa mở rộng vỏ não của mình
09:26
only this time we won't be limited
245
554422
1756
Chỉ lần này chúng ta sẽ không bị giới hạn
09:28
by a fixed architecture of enclosure.
246
556178
4280
bởi một kiến trúc cố định
09:32
It'll be expanded without limit.
247
560458
3304
Chúng ta sẽ mở rộng không giới hạn
09:35
That additional quantity will again
248
563762
2243
Chúng ta sẽ tăng "lượng" một lần nữa
09:38
be the enabling factor for another qualitative leap
249
566005
3005
Thúc đẩy sự nhảy vọt về "chất"
09:41
in culture and technology.
250
569010
1635
về văn hóa và công nghệ
09:42
Thank you very much.
251
570645
2054
Cám ơn rất nhiều
09:44
(Applause)
252
572699
3086
(Tiếng vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futuristRay Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.
Why you should listen
Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.
Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.
In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com