TED2009
Ray Kurzweil: A university for the coming singularity
Ray Kurzweil: Trường Đại học của thời đại mới
Filmed:
Readability: 4.9
1,025,725 views
Các nghiên cứu mới nhất của Ray Kurzweil cho thấy tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ, bất chấp các thời kỳ khủng hoảng. Ông đồng thời cũng công bố dự án Đại học Singualarity, nhằm nghiên cứu và định hướng các công nghệ tương lai để phục vụ lợi ích con người
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.
Công nghệ thông tin
phát triển theo cấp số lũy thừa.
phát triển theo cấp số lũy thừa.
00:13
Information technology grows in an exponential manner.
0
1000
3000
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
4000
4000
Nó không tuyến tính.
Trực giác của chúng ta mới tuyến tính.
Trực giác của chúng ta mới tuyến tính.
Hàng ngàn năm trước,
khi ta băng qua vùng đồng cỏ
khi ta băng qua vùng đồng cỏ
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
8000
2000
ta đã phán đoán theo tuyến tính để tìm
nơi ẩn nấp của động vật
nơi ẩn nấp của động vật
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
10000
2000
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
12000
3000
và ta đã đoán đúng. Điều đó
hằn sâu trong đầu chúng ta.
hằn sâu trong đầu chúng ta.
00:27
But the pace of exponential growth
5
15000
3000
Trên thực tế, tăng trưởng
theo hàm lũy thừa
theo hàm lũy thừa
00:30
is really what describes information technologies.
6
18000
3000
mới miêu tả chính xác tốc độ
phát triển của công nghệ thông tin.
phát triển của công nghệ thông tin.
00:33
And it's not just computation.
7
21000
3000
Đó không chỉ là sự ước tính.
Tăng trưởng tuyến tính
và lũy thừa khác nhau rõ rệt.
và lũy thừa khác nhau rõ rệt.
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
24000
2000
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
26000
4000
Nếu tôi đi 30 bước theo hàm tuyến tính,
một, hai, ba, bốn, năm...
một, hai, ba, bốn, năm...
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
Tôi đến được 30.
Nếu tôi đi 30 bước theo hàm mũ,
hai, bốn, tám, mười sáu...
hai, bốn, tám, mười sáu...
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
32000
3000
Tôi đến được một tỷ.
00:47
I get to a billion.
12
35000
2000
00:49
It makes a huge difference.
13
37000
2000
Đây là sự khác biệt rất lớn,
điều đó phản ánh đúng
sự phát triển công nghệ.
sự phát triển công nghệ.
00:51
And that really describes information technology.
14
39000
2000
00:53
When I was a student at MIT,
15
41000
2000
Khi tôi còn là sinh viên MIT,
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
43000
2000
mọi người dùng chung
một máy tính to bằng tòa nhà.
một máy tính to bằng tòa nhà.
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
45000
3000
Máy tính trong điện thoại bạn
hiện nay rẻ hơn hàng triệu lần,
hiện nay rẻ hơn hàng triệu lần,
01:00
a million times smaller,
18
48000
2000
nhỏ hơn hàng triệu lần,
và mạnh hơn hàng nghìn lần.
01:02
a thousand times more powerful.
19
50000
2000
Khả năng của máy tính tăng
cả tỉ lần trên một đơn vị tiền tệ,
cả tỉ lần trên một đơn vị tiền tệ,
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
52000
3000
đó là những gì chúng tôi trải qua
khi tôi là một sinh viên.
khi tôi là một sinh viên.
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
55000
2000
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
57000
3000
Điều đó sẽ tiếp diễn
trong 25 năm tiếp theo.
trong 25 năm tiếp theo.
01:12
Information technology progresses
23
60000
2000
Công nghệ thông tin phát triển,
01:14
through a series of S-curves
24
62000
2000
qua một chuỗi các đường cong chữ S,
01:16
where each one is a different paradigm.
25
64000
2000
với mỗi đường cong là
một mô hình khác nhau.
một mô hình khác nhau.
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
66000
3000
Ta tự hỏi: "Điều gì sẽ xảy ra
khi định luật Moore không còn đúng nữa?"
khi định luật Moore không còn đúng nữa?"
01:21
Which will happen around 2020.
27
69000
2000
Điều đó sẽ diễn ra vào năm 2020.
01:23
We'll then go to the next paradigm.
28
71000
2000
Chúng ta sẽ tiếp tục
với mô hình tiếp theo.
với mô hình tiếp theo.
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
29
73000
2000
Định luật Moore không phải
mô hình đầu tiên
mô hình đầu tiên
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
75000
2000
tính toán sự phát triển theo hàm mũ đó.
01:29
The exponential growth of computing started
31
77000
2000
Sự tăng trưởng đó đã bắt đầu
hàng thập kỉ trước khi
Gordon Moore sinh ra.
Gordon Moore sinh ra.
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
32
79000
2000
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
81000
4000
Và điều này không chỉ
diễn ra với máy tính,
diễn ra với máy tính,
01:37
It's really any technology where we can measure
34
85000
2000
nó còn diễn ra với
mọi loại công nghệ ta biết
mọi loại công nghệ ta biết
01:39
the underlying information properties.
35
87000
3000
từ trước đến nay.
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
90000
4000
Ta đang có 49 chiếc máy tính nổi tiếng.
Tôi sẽ xếp chúng vào thang đo logarit.
Tôi sẽ xếp chúng vào thang đo logarit.
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
94000
4000
Thang logarit đã ẩn đi
quy mô của sự tăng trưởng,
quy mô của sự tăng trưởng,
bởi đồ thị trên thể hiện
sự phát triển cỡ vài nghìn tỷ lần
sự phát triển cỡ vài nghìn tỷ lần
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
98000
2000
01:52
since the 1890 census.
39
100000
3000
kể từ năm 1890.
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
103000
2000
Những năm 1950, họ thu nhỏ
ống chân không của máy tính,
ống chân không của máy tính,
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
105000
3000
làm chúng ngày càng nhỏ hơn.
Điều đó đã đến giới hạn,
Điều đó đã đến giới hạn,
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
108000
2000
họ không thể thu nhỏ hơn được nữa
mà vẫn giữ được chân không.
mà vẫn giữ được chân không.
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
110000
3000
Và việc thu nhỏ
bóng chân không đã kết thúc,
bóng chân không đã kết thúc,
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
113000
3000
nhưng sự phát triển của tốc độ
tính toán thì chưa kết thúc.
tính toán thì chưa kết thúc.
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
116000
2000
Chúng ta đã tiến tới
mô hình thứ tư, bán dẫn,
mô hình thứ tư, bán dẫn,
02:10
and finally integrated circuits.
46
118000
2000
và cuối cùng là mạch tích hợp.
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
120000
2000
Khi nó kết thúc, ta
sẽ tiến tới mô hình thứ sáu,
sẽ tiến tới mô hình thứ sáu,
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
122000
4000
mạch phân tử ba chiều tự thiết lập.
Nhưng điều thực sự đáng ngạc nhiên hơn cả
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
126000
3000
02:21
fantastic scale of progress,
50
129000
2000
quy mô sự tăng trưởng đáng kinh ngạc này
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
131000
2000
chính là việc, điều đó
có thể được dự báo trước.
có thể được dự báo trước.
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
133000
2000
Đó là việc đi từ dày đến mỏng,
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
135000
3000
qua chiến tranh và hòa bình,
qua thời kì bùng nổ và suy thoái.
qua thời kì bùng nổ và suy thoái.
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
138000
4000
Cuộc Đại khủng hoảng không hề ảnh hưởng
đến sự phát triển theo cấp số mũ này.
đến sự phát triển theo cấp số mũ này.
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
142000
4000
Chúng ta sẽ thấy điều tương tự
trong suy thoái kinh tế hiện nay.
trong suy thoái kinh tế hiện nay.
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
146000
3000
Khả năng phát triển theo cấp số mũ
của công nghệ thông tin
của công nghệ thông tin
02:41
will continue unabated.
57
149000
3000
sẽ còn tiếp diễn.
02:44
And I just updated these graphs.
58
152000
2000
Tôi vừa cập nhật lại các biểu đồ này,
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
154000
3000
Chúng được trình bày năm 2002
ở cuốn "The Singularity is Near" của tôi.
ở cuốn "The Singularity is Near" của tôi.
02:49
So we updated them,
60
157000
2000
Vậy nên tôi cập nhật lại chúng,
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
159000
3000
để tôi có thể trình bày lại
tại đây, năm 2007.
tại đây, năm 2007.
Người ta hỏi tôi: "Cậu có lo lắng không?
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
162000
2000
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
164000
4000
Rằng có thể mọi thứ sẽ không phát triển
theo cấp số mũ nữa."
theo cấp số mũ nữa."
03:00
I was a little nervous
64
168000
2000
Tôi đã lo lắng một chút,
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
170000
2000
vì có thể số liệu không hoàn toàn đúng,
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
172000
2000
nhưng tôi đã làm
công việc này trong 30 năm,
công việc này trong 30 năm,
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
174000
3000
và mọi thứ vẫn phát triển theo hàm mũ.
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
177000
3000
Hãy nhìn vào biểu đồ này. Năm 1968,
bạn mua một bóng bán dẫn với một đôla,
bạn mua một bóng bán dẫn với một đôla,
03:12
You can buy half a billion today,
69
180000
2000
ngày nay bạn sẽ mua được nửa tỉ cái,
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
182000
2000
với chất lượng tốt hơn,
vì chúng nhanh hơn.
vì chúng nhanh hơn.
03:16
But look at how predictable this is.
71
184000
2000
Những điều trên thật dễ đoán trước.
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
186000
3000
Những số liệu đó trùng khớp
với dữ liệu trong quá khứ.
với dữ liệu trong quá khứ.
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
189000
4000
Tôi đã thực hiện những dự báo này
liên tục trong 30 năm,
liên tục trong 30 năm,
Chi phí của mỗi chu kỳ
thay bóng bán dẫn,
thay bóng bán dẫn,
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
193000
2000
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
195000
2000
được hiểu như một cách đánh giá
hiệu năng của thiết bị,
hiệu năng của thiết bị,
03:29
comes down about every year.
76
197000
2000
giảm dần theo từng năm,
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
199000
2000
theo tỷ lệ 50 phần trăm.
03:33
And it's also true of other examples,
78
201000
2000
Điều đó cũng đúng
ở các lĩnh vực khác,
ở các lĩnh vực khác,
03:35
like DNA data or brain data.
79
203000
2000
như dữ liệu ADN
hoặc dữ liệu não bộ.
hoặc dữ liệu não bộ.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
Nhưng ta còn làm được hơn thế.
Chúng ta trao đổi dữ liệu nhiều gấp đôi,
03:39
We actually ship more than twice as much
81
207000
2000
03:41
of every form of information technology.
82
209000
2000
trong mỗi loại hình công nghệ thông tin.
Chúng ta tăng trưởng
18 phần trăm theo đồng đôla
18 phần trăm theo đồng đôla
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
211000
3000
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
214000
3000
ở tất cả các loại hình công nghệ
thông tin trong nửa thế kỉ qua,
thông tin trong nửa thế kỉ qua,
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
217000
4000
bất chấp thực tế là bạn
có thể nhận được gấp đôi mỗi năm.
có thể nhận được gấp đôi mỗi năm.
03:53
This is a completely different example.
86
221000
2000
Sau đây là một ví dụ hoàn toàn khác.
03:55
This is not Moore's Law.
87
223000
2000
Đây không phải định luật Moore.
03:57
The amount of DNA data
88
225000
2000
Lượng dữ liệu về ADN
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
227000
2000
mà chúng ta giải mã
tăng gấp đôi mỗi năm.
tăng gấp đôi mỗi năm.
04:01
The cost has come down by half every year.
90
229000
3000
Giá thành giảm đi một nửa mỗi năm.
04:04
And this has been a smooth progression
91
232000
2000
Quá trình này diễn ra tốt đẹp,
04:06
since the beginning of the genome project.
92
234000
2000
ngay từ lúc dự án gien bắt đầu.
Khi dự án đi được nửa đường,
một số người nghi ngờ rằng,
một số người nghi ngờ rằng,
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
236000
2000
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
238000
3000
"Dự án này không ổn.
Nửa thời gian đã trôi qua,
Nửa thời gian đã trôi qua,
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
241000
2000
nhưng tiến độ chỉ được một phần trăm."
04:15
But that was really right on schedule.
96
243000
2000
Nhưng mọi thứ vẫn theo kế hoạch!
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
245000
2000
Nếu bạn nhân đôi 1%
thêm bảy lần nữa,
thêm bảy lần nữa,
04:19
which is exactly what happened,
98
247000
2000
đó đúng là điều đang diễn ra,
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
249000
3000
các bạn sẽ đạt được 100%.
Dự án hoàn thành đúng thời hạn.
Dự án hoàn thành đúng thời hạn.
04:24
Communication technologies:
100
252000
2000
Ở công nghệ truyền thông:
04:26
50 different ways to measure this,
101
254000
2000
có 50 cách khác nhau để đo đếm
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
256000
3000
lượng bit trao đổi,
hoặc kích thước của internet.
hoặc kích thước của internet.
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
103
259000
2000
Và chúng phát triển theo tốc độ hàm mũ.
04:33
This is deeply democratizing.
104
261000
2000
Điều này làm mọi thứ dân chủ hơn.
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
263000
3000
Hơn 20 năm trước, tôi viết trong
"The Age of Intelligent Machines,"
"The Age of Intelligent Machines,"
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
266000
3000
khi Liên bang Xô viết đang hùng mạnh,
họ cũng có thể tan rã
họ cũng có thể tan rã
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
269000
4000
vì sự phát triển của phương thức
liên lạc phân quyền.
liên lạc phân quyền.
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
273000
3000
Bước vào thế kỉ XXI, ta sẽ có nhiều
phương pháp tính toán khác nhau,
phương pháp tính toán khác nhau,
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
276000
4000
để làm các việc như tái tạo
các vùng trong não bộ.
các vùng trong não bộ.
Nhưng phải lấy những phần mềm ấy từ đâu?
04:52
But where will we get the software?
110
280000
2000
Một số người nghi ngờ:
"Chẳng có phần mềm nào tốt đến thế đâu."
"Chẳng có phần mềm nào tốt đến thế đâu."
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
282000
3000
Nhưng ta ngày càng biết
nhiều hơn về não người.
nhiều hơn về não người.
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
285000
2000
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
287000
3000
Độ phân giải của ảnh quét não
tăng gấp đôi mỗi năm.
tăng gấp đôi mỗi năm.
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
290000
3000
Lượng dữ liệu về não bộ
tăng gấp đôi mỗi năm.
tăng gấp đôi mỗi năm.
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
293000
3000
Chúng ta đủ khả năng
xử lý lượng dữ liệu này
xử lý lượng dữ liệu này
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
296000
3000
thành các mô hình mô phỏng
các vùng não người.
các vùng não người.
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
299000
2000
Có 20 vùng trong não người
đã được mô hình hóa,
giả lập và thử nghiệm:
giả lập và thử nghiệm:
05:13
simulated and tested:
118
301000
2000
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
303000
3000
vùng thính giác; vùng thị giác;
tiểu não, nơi mà các kĩ năng
của chúng ta được xử lý;
của chúng ta được xử lý;
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
306000
2000
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
308000
4000
các lát của vỏ não,
vùng lý trí của chúng ta.
vùng lý trí của chúng ta.
05:24
And all of this has fueled
122
312000
2000
Và tất cả điều này đã thúc đẩy
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
314000
3000
cho việc tăng trưởng
đều đặn năng suất lao động.
đều đặn năng suất lao động.
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
317000
2000
Có sự cải thiện rõ rệt
từ 30 tới 130 đôla
từ 30 tới 130 đôla
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
319000
4000
cho năng suất lao động
bình quân đầu người,
bình quân đầu người,
05:35
fueled by this information technology.
126
323000
3000
tất cả nhờ vào công nghệ thông tin.
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
326000
3000
Tất cả chúng ta đều lo lắng
về năng lượng và môi trường.
về năng lượng và môi trường.
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
329000
2000
Vâng, đây là một biểu đồ logarit.
05:43
This represents a smooth doubling,
129
331000
2000
Cứ sau mỗi hai năm,
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
333000
4000
lượng năng lượng mặt trời
ta tạo ra đều tăng gấp đôi.
ta tạo ra đều tăng gấp đôi.
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
337000
2000
đặc biệt khi ta ứng dụng công nghệ nano,
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
339000
3000
một ứng dụng của công nghệ thông tin,
vào các pin mặt trời.
vào các pin mặt trời.
05:54
And we're only eight doublings away
133
342000
2000
Và ta chỉ cần tám lần nhân đôi nữa
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
344000
2000
để đạt con số 100%
lượng năng lượng cần thiết.
lượng năng lượng cần thiết.
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
346000
4000
Và ánh sáng mặt trời ngoài kia nhiều hơn
gấp vạn lần lượng chúng ta cần.
gấp vạn lần lượng chúng ta cần.
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
350000
5000
Cuối cùng, chúng ta sẽ hợp nhất những
công nghệ này. Điều đó đang ở rất gần ta.
công nghệ này. Điều đó đang ở rất gần ta.
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
355000
3000
Khi tôi còn là sinh viên, thứ này chiếm
cả một khu. Giờ nó ở trong túi tôi.
cả một khu. Giờ nó ở trong túi tôi.
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
358000
3000
Thứ to bằng tòa nhà
bây giờ vừa trong túi các bạn.
bây giờ vừa trong túi các bạn.
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
361000
3000
Thứ bây giờ trong túi các bạn
có thể nằm trong tế bào máu 25 năm tới.
có thể nằm trong tế bào máu 25 năm tới.
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
364000
4000
Chúng ta thực sự bắt đầu tác động sâu hơn
06:20
our health and our intelligence,
141
368000
2000
đến sức khỏe và trí thông minh của mình,
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
370000
4000
khi chúng ta tiến gần hơn
tới công nghệ này.
tới công nghệ này.
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
374000
3000
Theo những gì chúng tôi tuyên bố,
tại hội thảo TED này đây,
tại hội thảo TED này đây,
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
377000
3000
theo truyền thống TED,
đó là đại học Singularity.
đó là đại học Singularity.
06:32
It's a new university
145
380000
2000
Đây là một trường đại học mới,
06:34
that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
146
382000
2000
sáng lập bởi Peter Diamandis,
người đang ngồi
hàng ghế khán giả ở đây.
hàng ghế khán giả ở đây.
06:36
and myself.
147
384000
2000
Được hỗ trợ bởi NASA, Google,
06:38
It's backed by NASA and Google,
148
386000
2000
06:40
and other leaders in the high-tech and science community.
149
388000
4000
và những người đứng đầu trong cộng đồng
Khoa học và Công nghệ cao.
Khoa học và Công nghệ cao.
06:44
And our goal was to assemble the leaders,
150
392000
3000
Mục tiêu của chúng tôi
là tập hợp những người lãnh đạo,
là tập hợp những người lãnh đạo,
06:47
both teachers and students,
151
395000
2000
cả giáo viên và sinh viên,
vào sự phát triển như vũ bão này
của công nghệ thông tin
của công nghệ thông tin
06:49
in these exponentially growing information technologies,
152
397000
2000
06:51
and their application.
153
399000
2000
và các ứng dụng của chúng.
06:53
But Larry Page made an impassioned speech
154
401000
2000
Larry Page đã có bài phát biểu sôi nổi
06:55
at our organizing meeting,
155
403000
2000
tại buổi khánh thành trường Đại học,
06:57
saying we should devote this study
156
405000
5000
nói rằng chúng tôi
sẽ tập trung vào nghiên cứu
sẽ tập trung vào nghiên cứu
nhằm giải quyết những thách thức lớn
mà nhân loại đang đối mặt.
mà nhân loại đang đối mặt.
07:02
to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
157
410000
4000
07:06
And if we did that, then Google would back this.
158
414000
2000
Nếu chúng tôi làm điều đó,
Google sẽ ủng hộ.
Google sẽ ủng hộ.
07:08
And so that's what we've done.
159
416000
2000
Và đó là những gì chúng tôi đã làm.
07:10
The last third of the nine-week intensive summer session
160
418000
4000
Ba tuần cuối trong chín tuần
của khóa tăng cường mùa hè
của khóa tăng cường mùa hè
được dành cho 1 dự án để giải quyết
07:14
will be devoted to a group project to address
161
422000
2000
các thách thức lớn của nhân loại.
07:16
some major challenge of humanity.
162
424000
2000
07:18
Like for example, applying the Internet,
163
426000
2000
Ví dụ như việc ứng dụng Internet,
07:20
which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
164
428000
5000
thứ rất phổ biến hiện nay, thậm chí ngay ở
nông thôn Trung Quốc hay Châu Phi,
nông thôn Trung Quốc hay Châu Phi,
07:25
to bringing health information
165
433000
2000
nhằm mang thông tin y tế
07:27
to developing areas of the world.
166
435000
3000
đến những vùng
đang phát triển trên thế giới.
đang phát triển trên thế giới.
07:30
And these projects will continue past these sessions,
167
438000
3000
Những dự án đó
sẽ được truyền bá sau khóa học
sẽ được truyền bá sau khóa học
07:33
using collaborative interactive communication.
168
441000
3000
thông qua việc trao đổi và hợp tác.
07:36
All the intellectual property that is created and taught
169
444000
4000
Tất cả các kiến thức trí tuệ
đã qua nghiên cứu và giảng dạy
đã qua nghiên cứu và giảng dạy
07:40
will be online and available,
170
448000
2000
sẽ được đưa lên Internet,
07:42
and developed online in a collaborative fashion.
171
450000
3000
và được phát triển nhờ vào
hình thức hợp tác.
hình thức hợp tác.
Đây là buổi lễ khánh thành trường.
07:45
Here is our founding meeting.
172
453000
2000
Nhưng hôm nay, chúng tôi tuyên bố,
07:47
But this is being announced today.
173
455000
2000
07:49
It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
174
457000
3000
trụ sở chính sẽ được đặt
ở Thung lũng Silicon,
ở Thung lũng Silicon,
tại trung tâm nghiên cứu Ames của NASA.
07:52
at the NASA Ames research center.
175
460000
2000
07:54
There are different programs for graduate students,
176
462000
2000
Có các khoa khác nhau,
dành cho sinh viên đã tốt nghiệp,
hoặc quản trị viên của các tập đoàn.
hoặc quản trị viên của các tập đoàn.
07:56
for executives at different companies.
177
464000
3000
07:59
The first six tracks here -- artificial intelligence,
178
467000
2000
Sáu khoá học đầu tiên gồm
trí tuệ nhân tạo,
trí tuệ nhân tạo,
08:01
advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
179
469000
3000
công nghệ điện toán,
công nghệ sinh học, công nghệ nano...
công nghệ sinh học, công nghệ nano...
08:04
are the different core areas of information technology.
180
472000
4000
là những lĩnh vực cơ bản của
công nghệ thông tin.
công nghệ thông tin.
08:08
Then we are going to apply them to the other areas,
181
476000
2000
Sau đó chúng ta sẽ áp dụng
vào các lĩnh vực khác,
vào các lĩnh vực khác,
08:10
like energy, ecology,
182
478000
3000
như năng lượng, sinh thái học,
chính sách pháp luật
và đạo đức, khởi nghiệp,
và đạo đức, khởi nghiệp,
08:13
policy law and ethics, entrepreneurship,
183
481000
2000
08:15
so that people can bring these new technologies to the world.
184
483000
4000
để học viên có thể phổ biến
những công nghệ mới này ra thế giới.
những công nghệ mới này ra thế giới.
08:19
So we're very appreciative of the support we've gotten
185
487000
5000
Chúng tôi rất trân trọng
mọi sự giúp đỡ,
mọi sự giúp đỡ,
08:24
from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
186
492000
2000
từ các nhà khoa học
hay những người làm công nghệ,
hay những người làm công nghệ,
08:26
particularly Google and NASA.
187
494000
2000
đặc biệt là từ Google và NASA.
08:28
This is an exciting new venture.
188
496000
2000
Đây sẽ là một thử thách mới mẻ.
08:30
And we invite you to participate. Thank you very much.
189
498000
3000
Và chúng tôi mời các bạn tham gia. Cảm ơn!
08:33
(Applause)
190
501000
3000
(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