TED2010
Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge
Stephen Wolfram: Lập trình thuyết vạn vật
Filmed:
Readability: 4.4
1,811,819 views
Stephen Wolfram, tác giả phần mềm Mathematica, nói về việc điện toán hóa mọi kiến thức -- làm cho chúng có thể được tìm thấy, xử lý và sử dụng. Công cụ tìm kiếm mới của anh, Wolfram Alpha, mang một mục đích không khác gì việc dựng mô hình và giải thích các hiện tượng vật lý của vũ trụ.
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research. Full bio
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So I want to talk today about an idea. It's a big idea.
0
1000
3000
Tôi muốn nói về một ý tưởng. Một ý tưởng lớn.
00:19
Actually, I think it'll eventually
1
4000
2000
Thật ra, tôi nghĩ rằng
00:21
be seen as probably the single biggest idea
2
6000
2000
dần dần ý tưởng đó sẽ được coi là ý tưởng lớn duy nhất
00:23
that's emerged in the past century.
3
8000
2000
nổi bật trong suốt thế kỷ qua.
00:25
It's the idea of computation.
4
10000
2000
Đó là một ý tưởng về điện toán.
00:27
Now, of course, that idea has brought us
5
12000
2000
Tất nhiên, ý tưởng đó đã đem lại cho chúng ta
00:29
all of the computer technology we have today and so on.
6
14000
3000
tất cả công nghệ máy tính mà chúng ta có ngày nay và hơn thế nữa.
00:32
But there's actually a lot more to computation than that.
7
17000
3000
Nhưng thật ra điện toán không phải chỉ có thế.
00:35
It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,
8
20000
3000
Đó là một ý tưởng căn bản sâu sắc và đầy quyền năng
00:38
whose effects we've only just begun to see.
9
23000
3000
mà chúng ta mới chỉ bắt đầu thấy được tác dụng của nó.
00:41
Well, I myself have spent the past 30 years of my life
10
26000
3000
Tôi đã bỏ ra 30 năm
00:44
working on three large projects
11
29000
2000
làm việc với ba dự án lớn
00:46
that really try to take the idea of computation seriously.
12
31000
3000
cố gắng áp dụng ý tưởng về điện toán một cách nghiêm túc.
00:50
So I started off at a young age as a physicist
13
35000
3000
Tôi đã khởi đầu khi còn là một nhà vật lý trẻ tuổi
00:53
using computers as tools.
14
38000
2000
sử dụng máy tính như các công cụ.
00:55
Then, I started drilling down,
15
40000
2000
Sau đó, tôi đã bắt đầu đào sâu thêm,
00:57
thinking about the computations I might want to do,
16
42000
2000
nghĩ về các phép toán mà có thể tôi sẽ muốn làm,
00:59
trying to figure out what primitives they could be built up from
17
44000
3000
cố gắng tìm ra các nguyên hàm để làm nền cho các phép toán đó
01:02
and how they could be automated as much as possible.
18
47000
3000
và cách nào để làm cho chúng tự động hóa càng nhiều càng tốt.
01:05
Eventually, I created a whole structure
19
50000
2000
Cuối cùng thì tôi cũng đã tạo ra được toàn bộ cấu trúc
01:07
based on symbolic programming and so on
20
52000
2000
dựa trên phương thức lập trình tượng trưng và vân vân
01:09
that let me build Mathematica.
21
54000
2000
mà đã giúp tôi xây dựng nên Mathematica.
01:11
And for the past 23 years, at an increasing rate,
22
56000
2000
Và trong 23 năm qua, với tốc độ ngày càng nhanh,
01:13
we've been pouring more and more ideas
23
58000
2000
chúng tôi đã liên tục đổ thêm nhiều ý tưởng
01:15
and capabilities and so on into Mathematica,
24
60000
2000
và chức năng hơn nữa vào Mathematica
01:17
and I'm happy to say that that's led to many good things
25
62000
3000
và tôi rất vui khi có thể nói rằng điều đó đã đem lại nhiều điều tốt
01:20
in R & D and education,
26
65000
2000
trong R&D (nghiên cứu và phát triển) và giáo dục
01:22
lots of other areas.
27
67000
2000
và trong nhiều lĩnh vực khác.
01:24
Well, I have to admit, actually,
28
69000
2000
Tôi phải thừa nhận rằng thật ra
01:26
that I also had a very selfish reason for building Mathematica:
29
71000
3000
tôi đã có một lý do rất ích kỷ khi viết Mathematica.
01:29
I wanted to use it myself,
30
74000
2000
Tôi đã muốn sử dụng nó cho chính mình,
01:31
a bit like Galileo got to use his telescope
31
76000
2000
gần giống như Galileo đã sử dụng chiếc ống kính thiên văn
01:33
400 years ago.
32
78000
2000
của mình vào 400 năm trước.
01:35
But I wanted to look not at the astronomical universe,
33
80000
3000
Nhưng tôi đã không muốn ngắm lấy vũ trụ bao la,
01:38
but at the computational universe.
34
83000
3000
tôi muốn được tìm hiểu về vũ trụ của điện toán.
01:41
So we normally think of programs as being
35
86000
2000
Chúng ta thường nghĩ về các phần mềm như
01:43
complicated things that we build
36
88000
2000
những thứ phức tạp mà chúng ta xây dựng
01:45
for very specific purposes.
37
90000
2000
cho những mục đích riêng biệt.
01:47
But what about the space of all possible programs?
38
92000
3000
Nhưng khoảng không gian cho tất cả các phần mềm thì sao?
01:50
Here's a representation of a really simple program.
39
95000
3000
Đây là một phần mềm đơn giản.
01:53
So, if we run this program,
40
98000
2000
Nếu chúng ta chạy chương trình này,
01:55
this is what we get.
41
100000
2000
đây là những gì ta đạt được.
01:57
Very simple.
42
102000
2000
Rất đơn giản.
01:59
So let's try changing the rule
43
104000
2000
Hãy thử đổi công thức
02:01
for this program a little bit.
44
106000
2000
cho chương trình một chút xem sao.
02:03
Now we get another result,
45
108000
2000
Bây giờ chúng ta lại có một kết quả khác,
02:05
still very simple.
46
110000
2000
nhưng vẫn rất đơn giản.
02:07
Try changing it again.
47
112000
3000
Thử đổi một lần nữa.
02:10
You get something a little bit more complicated.
48
115000
2000
Ta lại có một thứ khác phức tạp hơn một chút
02:12
But if we keep running this for a while,
49
117000
2000
nhưng nếu chúng ta cho nó tiếp tục chạy một lúc
02:14
we find out that although the pattern we get is very intricate,
50
119000
3000
ta sẽ thấy rằng mặc dù trình tự mà chúng ta có được rất là rắc rối,
02:17
it has a very regular structure.
51
122000
3000
nó mang một cấu trúc rất bình thường.
02:20
So the question is: Can anything else happen?
52
125000
3000
Nên câu hỏi là: Liệu có thể có những gì khác xảy ra không?
02:23
Well, we can do a little experiment.
53
128000
2000
Ừ thì chúng ta có thực hiện một thí nghiệm nho nhỏ.
02:25
Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.
54
130000
3000
Hãy thử thực hiện một thí nghiệm toán học, thử xem thế nào.
02:29
Let's just run all possible programs
55
134000
3000
Thử chạy tất cả các chương trình có thể
02:32
of the particular type that we're looking at.
56
137000
2000
thuộc cùng một loại mà chúng ta đang xem xét.
02:34
They're called cellular automata.
57
139000
2000
Chúng được gọi là thiết bị tế bào tự động.
02:36
You can see a lot of diversity in the behavior here.
58
141000
2000
Các bạn có thể thấy được sử đa dạng trong hoạt động của nó.
02:38
Most of them do very simple things,
59
143000
2000
Đa số trong chúng thực hiện những thứ rất đơn giản.
02:40
but if you look along all these different pictures,
60
145000
2000
Nhưng nếu các bạn nhìn các bức tranh khác nhau này,
02:42
at rule number 30,
61
147000
2000
đến công thức thứ 30,
02:44
you start to see something interesting going on.
62
149000
2000
các bạn sẽ thấy có điều gì đó hấp dẫn xảy ra.
02:46
So let's take a closer look
63
151000
2000
Hãy nhìn kỹ hơn một chút
02:48
at rule number 30 here.
64
153000
2000
công thức thứ 30 này.
02:50
So here it is.
65
155000
2000
Nó đây.
02:52
We're just following this very simple rule at the bottom here,
66
157000
3000
Chúng ta chỉ làm theo cái công thức rất đơn giản ở phía dưới này
02:55
but we're getting all this amazing stuff.
67
160000
2000
nhưng chúng ta lại có được một thứ lạ kỳ này.
02:57
It's not at all what we're used to,
68
162000
2000
Đó không phải là thứ mà chúng ta quen thuộc với
02:59
and I must say that, when I first saw this,
69
164000
2000
và tôi phải nói rằng, khi tôi nhìn thấy cái này lần đầu tiên,
03:01
it came as a huge shock to my intuition.
70
166000
3000
nó đã gây sốc đối với trực giác của tôi
03:04
And, in fact, to understand it,
71
169000
2000
và thật ra, để hiểu được nó,
03:06
I eventually had to create
72
171000
2000
tôi đã phải tạo ra
03:08
a whole new kind of science.
73
173000
2000
một môn khoa học mới.
03:11
(Laughter)
74
176000
2000
(Tiếng cười)
03:13
This science is different, more general,
75
178000
3000
Môn khóa học này nói chung là khác với
03:16
than the mathematics-based science that we've had
76
181000
2000
các môn khoa học dựa trên toán học khác mà chúng ta đã có
03:18
for the past 300 or so years.
77
183000
3000
trong vòng 300 năm qua.
03:21
You know, it's always seemed like a big mystery:
78
186000
2000
Các bạn biết đấy, thiên nhiên làm cách nào
03:23
how nature, seemingly so effortlessly,
79
188000
3000
mà có thể tạo ra nhiều thứ phức tạp
03:26
manages to produce so much
80
191000
2000
một cách dễ dàng đến thế đã luôn là
03:28
that seems to us so complex.
81
193000
3000
một điều bí ẩn đối với chúng ta.
03:31
Well, I think we've found its secret:
82
196000
3000
Và tôi nghĩ rằng tôi đã tìm ra được bí mật của nó.
03:34
It's just sampling what's out there in the computational universe
83
199000
3000
Chỉ đơn giản là lấy mẫu những gì có ở ngoài đó vào trong vũ trụ của điện toán
03:37
and quite often getting things like Rule 30
84
202000
3000
và rất thường sẽ có được những thứ như công thức thứ 30 này
03:40
or like this.
85
205000
3000
hay như cái này.
03:44
And knowing that starts to explain
86
209000
2000
Và khi biết được điều này, chúng ta có thể bắt đầu giải thích được
03:46
a lot of long-standing mysteries in science.
87
211000
3000
nhiều bí ẩn trong khoa học.
03:49
It also brings up new issues, though,
88
214000
2000
Nhưng nó cũng sinh ra nhiều vấn đề
03:51
like computational irreducibility.
89
216000
3000
như tính tối giản của điện toán.
03:54
I mean, we're used to having science let us predict things,
90
219000
3000
Ý tôi là chúng ta đã quen với việc khoa học cho phép ta tiên đoán nhiều thứ
03:57
but something like this
91
222000
2000
nhưng những thứ như thế này
03:59
is fundamentally irreducible.
92
224000
2000
thì cơ bản là tối giản.
04:01
The only way to find its outcome
93
226000
2000
Cách duy nhất để tìm ra hệ quả của nó
04:03
is, effectively, just to watch it evolve.
94
228000
3000
một cách hiệu quả là nhìn nó phát triển.
04:06
It's connected to, what I call,
95
231000
2000
Nó có liên quan đến một thứ mà tôi gọi là
04:08
the principle of computational equivalence,
96
233000
2000
nguyên lý tương đương điện toán
04:10
which tells us that even incredibly simple systems
97
235000
3000
mà cho chúng ta biết rằng những hệ thống cực kỳ đơn giản
04:13
can do computations as sophisticated as anything.
98
238000
3000
đều có thể thực hiện các phép tính phức tạp.
04:16
It doesn't take lots of technology or biological evolution
99
241000
3000
Không cần đền nhiều công nghệ hay sự tiến hóa sinh học
04:19
to be able to do arbitrary computation;
100
244000
2000
để có thể thực hiện các phép tính bất kỳ,
04:21
just something that happens, naturally,
101
246000
2000
chỉ đơn giản là một thứ gì đó diễn ra một cách tự nhiên
04:23
all over the place.
102
248000
2000
khắp mọi nơi.
04:25
Things with rules as simple as these can do it.
103
250000
3000
Những thứ với các công thức, luật lệ đơn giản như thế này đều có thể làm được điều đó.
04:29
Well, this has deep implications
104
254000
2000
Điều này mang hàm ý sâu sắc
04:31
about the limits of science,
105
256000
2000
về các giới hạn của khoa học
04:33
about predictability and controllability
106
258000
2000
về khả năng tiên đoán và điều hành
04:35
of things like biological processes or economies,
107
260000
3000
những thứ như các quá trình sinh học hay kinh tế,
04:38
about intelligence in the universe,
108
263000
2000
về trí thông minh trong vũ trụ,
04:40
about questions like free will
109
265000
2000
về các câu hỏi như sự tự nguyện
04:42
and about creating technology.
110
267000
3000
và về việc tạo ra các công nghệ mới.
04:45
You know, in working on this science for many years,
111
270000
2000
Các bạn biết đấy, làm việc với môn khoa học này qua nhiều năm,
04:47
I kept wondering,
112
272000
2000
tôi đã luôn băn khoăn
04:49
"What will be its first killer app?"
113
274000
2000
"Ứng dụng hay ho đầu tiên của nó sẽ là gì?"
04:51
Well, ever since I was a kid,
114
276000
2000
Từ lúc tôi còn nhỏ,
04:53
I'd been thinking about systematizing knowledge
115
278000
2000
tôi đã nghĩ về các kiến thức về sự hệ thống hóa
04:55
and somehow making it computable.
116
280000
2000
và làm cách nào để làm nó có thể tính toán được.
04:57
People like Leibniz had wondered about that too
117
282000
2000
Những người như Leibniz cũng đã từng suy nghĩ về điều đó
04:59
300 years earlier.
118
284000
2000
vào 300 năm trước.
05:01
But I'd always assumed that to make progress,
119
286000
2000
Nhưng tôi đã luôn cho rằng để được kết quả thì
05:03
I'd essentially have to replicate a whole brain.
120
288000
3000
tôi sẽ phải tái tạo lại nguyên bộ não.
05:06
Well, then I got to thinking:
121
291000
2000
Bây giờ tôi lại nghĩ rằng:
05:08
This scientific paradigm of mine suggests something different --
122
293000
3000
Mô hình khoa học này của tôi mang một ý nghĩa khác.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
Và tiện thể tôi xin nói luôn là giờ tôi đã có được
05:13
huge computation capabilities in Mathematica,
124
298000
3000
nhiều khả năng tính toán lớn trong Mathematica
05:16
and I'm a CEO with some worldly resources
125
301000
3000
và tôi là một CEO với một số nguồn vật chất
05:19
to do large, seemingly crazy, projects --
126
304000
3000
đủ để thực hiện các dự án lớn và dường như điên rồ.
05:22
So I decided to just try to see
127
307000
2000
Nên tôi đã quyết định thử xem
05:24
how much of the systematic knowledge that's out there in the world
128
309000
3000
bao nhiêu trong lượng kiến thức ngoài kia trên thế giới
05:27
we could make computable.
129
312000
2000
có thể làm cho tính toán được.
05:29
So, it's been a big, very complex project,
130
314000
2000
Nên dự án đó đã rất lớn và phức tạp
05:31
which I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
mà tôi cũng chẳng rõ sẽ thành công thế nào.
05:34
But I'm happy to say it's actually going really well.
132
319000
3000
Nhưng rất vui là tôi có thể nói rằng dự án đang tiến triển tốt.
05:37
And last year we were able
133
322000
2000
Và vào năm ngoái chúng tôi đã
05:39
to release the first website version
134
324000
2000
cho ra đời phiên bản đầu tiên
05:41
of Wolfram Alpha.
135
326000
2000
của Wolfram Alpha.
05:43
Its purpose is to be a serious knowledge engine
136
328000
3000
Mục đích của trang này là một công cụ kiến thức
05:46
that computes answers to questions.
137
331000
3000
tính toán các câu trả lời cho các câu hỏi.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Nên chúng ta hãy thử xem thế nào.
05:51
Let's start off with something really easy.
139
336000
2000
Chúng ta hãy thử bắt đầu với một cái gì đó thật dễ.
05:53
Hope for the best.
140
338000
2000
Và mong điều tốt nhất.
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Tốt. Được rồi.
05:57
So far so good.
142
342000
2000
Đến lúc này thì vẫn tốt.
05:59
(Laughter)
143
344000
3000
(Tiếng cười)
06:02
Let's try something a little bit harder.
144
347000
3000
Hãy thử cái gì đó khó hơn.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Thử ...
06:07
some mathy thing,
146
352000
3000
Thử một phép toán
06:10
and with luck it'll work out the answer
147
355000
3000
và may mắn thì nó sẽ tính ra kết quả đúng
06:13
and try and tell us some interesting things
148
358000
2000
và sẽ cho chúng ta biết một vài thứ thú vị
06:15
things about related math.
149
360000
2000
về các phép toán liên quan.
06:17
We could ask it something about the real world.
150
362000
3000
Chúng ta hỏi nó bất kỳ điều gì về thế giới thực.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
Ví dụ như --
06:22
what's the GDP of Spain?
152
367000
3000
GDP của Tây Ban Nha là nhiêu?
06:25
And it should be able to tell us that.
153
370000
2000
Và nó sẽ phải trả lời được cho chúng ta.
06:27
Now we could compute something related to this,
154
372000
2000
Bây giờ chúng ta sẽ có thể tính một thứ gì liên quan,
06:29
let's say ... the GDP of Spain
155
374000
2000
ví dụ như GDP của Tây Ban Nha
06:31
divided by, I don't know,
156
376000
2000
chia cho, tôi không biết,
06:33
the -- hmmm ...
157
378000
2000
-- hừm ...
06:35
let's say the revenue of Microsoft.
158
380000
2000
doanh thu của Microsoft chẳng hạn.
06:37
(Laughter)
159
382000
2000
(Tiếng cười)
06:39
The idea is that we can just type this in,
160
384000
2000
Chúng ta có thể gõ vào đây
06:41
this kind of question in, however we think of it.
161
386000
3000
một câu hỏi theo bất kỳ cách nào.
06:44
So let's try asking a question,
162
389000
2000
Nên ta hãy thử hỏi một câu,
06:46
like a health related question.
163
391000
2000
ví dụ như một câu hỏi về sức khỏe.
06:48
So let's say we have a lab finding that ...
164
393000
3000
Giả dụ như chúng ta tìm thấy trong phòng thí nghiệm rằng --
06:51
you know, we have an LDL level of 140
165
396000
2000
ta có mức độ LDL (Low-density lipoprotein) tại 140
06:53
for a male aged 50.
166
398000
3000
cho một người đàn ông 50 tuổi.
06:56
So let's type that in, and now Wolfram Alpha
167
401000
2000
Nên hãy thử gõ cái này vào và Wolfram Alpha
06:58
will go and use available public health data
168
403000
2000
sẽ sử dụng các số liệu thống kê được ban hành
07:00
and try and figure out
169
405000
2000
và xem thử
07:02
what part of the population that corresponds to and so on.
170
407000
3000
bao nhiêu phần của dân số có cùng chỉ số đó và vân vân.
07:05
Or let's try asking about, I don't know,
171
410000
3000
Hay thử hỏi về
07:08
the International Space Station.
172
413000
2000
trạm không gian quốc tế.
07:10
And what's happening here is that
173
415000
2000
Và những gì đang diễn ra ở đây là
07:12
Wolfram Alpha is not just looking up something;
174
417000
2000
Wolfram Alpha không chỉ tìm kiếm cái gì đó;
07:14
it's computing, in real time,
175
419000
3000
nó đang tính trong thời gina thực
07:17
where the International Space Station is right now at this moment,
176
422000
3000
xem trạm không gian quốc tế đang ở đâu trong lúc này
07:20
how fast it's going, and so on.
177
425000
3000
và nó đang di chuyển nhanh cỡ nào và vân vân.
07:24
So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.
178
429000
3000
Nên Wolfram Alpha biết rất nhiều thứ.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
Đến giờ phút này,
07:29
pretty good coverage of everything you might find
180
434000
2000
Wolfram Alpha đã có được gần như tất cả những gì
07:31
in a standard reference library.
181
436000
3000
mà bạn có thể tìm thấy trong một thư viện.
07:34
But the goal is to go much further
182
439000
2000
Nhưng mục đích là để đạt được hơn thế nữa
07:36
and, very broadly, to democratize
183
441000
3000
và dân chủ hóa một cách rộng rãi
07:39
all of this knowledge,
184
444000
3000
tất cả những kiến thức
07:42
and to try and be an authoritative
185
447000
2000
và trở nên một nguồn thông tin có căn cứ
07:44
source in all areas.
186
449000
2000
trong mọi lĩnh vực
07:46
To be able to compute answers to specific questions that people have,
187
451000
3000
để có thể tính toán ra các câu trả lời cho những câu hỏi cụ thể
07:49
not by searching what other people
188
454000
2000
không phải bằng cách tìm kiếm những gì những người khác
07:51
may have written down before,
189
456000
2000
có thể đã viết ra từ trước
07:53
but by using built in knowledge
190
458000
2000
mà bằng cách sử dụng kiến thức có sẵn
07:55
to compute fresh new answers to specific questions.
191
460000
3000
để tính toán ra các câu trả lời cho các câu hỏi của thể.
07:58
Now, of course, Wolfram Alpha
192
463000
2000
Tất nhiên, Wolfram Alpha
08:00
is a monumentally huge, long-term project
193
465000
2000
là một dự án khổng lồ, lâu dài
08:02
with lots and lots of challenges.
194
467000
2000
với rất nhiều thách thức.
08:04
For a start, one has to curate a zillion
195
469000
3000
Để bắt đầu thì một người phải giáo phó hàng tỷ
08:07
different sources of facts and data,
196
472000
3000
các nguồn cơ sở và thống kê khác nhau
08:10
and we built quite a pipeline of Mathematica automation
197
475000
3000
và chúng tôi đã tạo ra một đường ống của sự tự động hóa của Mathematica
08:13
and human domain experts for doing this.
198
478000
3000
và các chuyên gia trong lĩnh vực để thực hiện được điều này.
08:16
But that's just the beginning.
199
481000
2000
Nhưng đó mới chỉ là bắt đầu.
08:18
Given raw facts or data
200
483000
2000
Khi có các dữ liệu thống kê
08:20
to actually answer questions,
201
485000
2000
để trả lời các câu hỏi,
08:22
one has to compute:
202
487000
2000
một người phải tính toán,
08:24
one has to implement all those methods and models
203
489000
2000
phải sử dụng tất cả các phương pháp và mô hình
08:26
and algorithms and so on
204
491000
2000
và phép toán và vân vân
08:28
that science and other areas have built up over the centuries.
205
493000
3000
mà khoa học và các lĩnh vực khác đã xây dựng nên qua các thế kỷ.
08:31
Well, even starting from Mathematica,
206
496000
3000
Thậm chí kể cả khi bắt đầu từ Mathematica
08:34
this is still a huge amount of work.
207
499000
2000
đó vẫn là một lượng công việc lớn.
08:36
So far, there are about 8 million lines
208
501000
2000
Cho đến bây giờ, có khoảng 8 triệu
08:38
of Mathematica code in Wolfram Alpha
209
503000
2000
dòng lệnh từ Mathematica ở Wolfram Alpha
08:40
built by experts from many, many different fields.
210
505000
3000
viết bởi các chuyên gia từ rất nhiều các lĩnh vực khác nhau.
08:43
Well, a crucial idea of Wolfram Alpha
211
508000
3000
Ý tưởng độc đáo của Wolfram Alpha là
08:46
is that you can just ask it questions
212
511000
2000
các bạn sẽ có thể hỏi các câu hỏi
08:48
using ordinary human language,
213
513000
3000
dùng ngôn ngữ con người bình thường,
08:51
which means that we've got to be able to take
214
516000
2000
điều này có nghĩa là chúng tôi sẽ phải có thể hiểu được
08:53
all those strange utterances that people type into the input field
215
518000
3000
tất cả các cách nói và diễn đạt mà người khác sẽ gõ vào trong mục tìm kiếm
08:56
and understand them.
216
521000
2000
và hiểu được chúng.
08:58
And I must say that I thought that step
217
523000
2000
Và tôi phải nói rằng tôi đã nghĩ rằng bước đó
09:00
might just be plain impossible.
218
525000
3000
sẽ có thể không thực hiện được.
09:04
Two big things happened:
219
529000
2000
Hai sự việc lớn đã xảy ra.
09:06
First, a bunch of new ideas about linguistics
220
531000
3000
Điều đầu tiên là một đống các ý tưởng về ngôn ngữ học
09:09
that came from studying the computational universe;
221
534000
3000
đến từ việc nghiên cứu về vụ trụ các phép tính toán.
09:12
and second, the realization that having actual computable knowledge
222
537000
3000
Và điều thứ hai là sự ngộ ra rằng khi có được một ngôn ngữ có thể tính toán được
09:15
completely changes how one can
223
540000
2000
hoàn toàn làm thay đổi cách mà một người có thể
09:17
set about understanding language.
224
542000
3000
hiểu ngôn ngữ.
09:20
And, of course, now
225
545000
2000
Và tất nhiên,
09:22
with Wolfram Alpha actually out in the wild,
226
547000
2000
bây giờ với Wolfram Alpha,
09:24
we can learn from its actual usage.
227
549000
2000
chúng tha có thể học hỏi bằng cách sử dụng nó.
09:26
And, in fact, there's been
228
551000
2000
Và đúng thế,
09:28
an interesting coevolution that's been going on
229
553000
2000
đã có một sự đồng phát triển
09:30
between Wolfram Alpha
230
555000
2000
giữa Wolfram Alpha
09:32
and its human users,
231
557000
2000
và những người sử dụng.
09:34
and it's really encouraging.
232
559000
2000
Và điều này thật sự gây khuyến khích.
09:36
Right now, if we look at web queries,
233
561000
2000
Ngay bây giờ, nếu chúng ta nhìn vào các mục câu hỏi về các trang web,
09:38
more than 80 percent of them get handled successfully the first time.
234
563000
3000
trên 80 phần trăm những câu hỏi đó được trả lời một cách thành công ngay từ đầu.
09:41
And if you look at things like the iPhone app,
235
566000
2000
Và nếu các bạn nhìn vào các thứ như các app cho iPhone,
09:43
the fraction is considerably larger.
236
568000
2000
tỷ lệ còn cao hơn thế nhiều.
09:45
So, I'm pretty pleased with it all.
237
570000
2000
Nên tôi khá là hài lòng với nó.
09:47
But, in many ways,
238
572000
2000
Nhưng xét về nhiều mặt,
09:49
we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.
239
574000
3000
chúng tôi vẫn ở bức tiến ban đầu với Wolfram Alpha.
09:52
I mean, everything is scaling up very nicely
240
577000
2000
Ý tôi là mọi thứ vẫn đang phát triển lên một cách tốt đẹp.
09:54
and we're getting more confident.
241
579000
2000
Chúng tôi ngày càng tự tin hơn.
09:56
You can expect to see Wolfram Alpha technology
242
581000
2000
Các bạn có thể mong chờ công nghệ Wolfram Alpha
09:58
showing up in more and more places,
243
583000
2000
xuất hiện ở nhiều và nhiều nơi hơn nữa,
10:00
working both with this kind of public data, like on the website,
244
585000
3000
làm việc với các dữ liệu công khai như trên trang web
10:03
and with private knowledge
245
588000
2000
và với các nguồn thông tin cá nhân
10:05
for people and companies and so on.
246
590000
3000
cho các cá nhân và các công ty.
10:08
You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one
247
593000
3000
Tôi đã nhận ra rằng Wolfram Alpha thật sự đem lại
10:11
a whole new kind of computing
248
596000
2000
một thể loại tính toán mới
10:13
that one can call knowledge-based computing,
249
598000
2000
mà có thể được gọi là sự tính toán dựa trên kiến thức
10:15
in which one's starting not just from raw computation,
250
600000
3000
không phải chỉ là tính toán đơn thuần
10:18
but from a vast amount of built-in knowledge.
251
603000
3000
mà dựa trên một lượng kiến thức khổng lồ có sẵn.
10:21
And when one does that, one really changes
252
606000
2000
Và khi thực hiện điều đó, một người có thể làm thay đổi
10:23
the economics of delivering computational things,
253
608000
3000
cả hình thức kinh tế của việc cung cấp các sản phẩm tính toán,
10:26
whether it's on the web or elsewhere.
254
611000
2000
dù nó ở trên web hay ở đâu đi nữa.
10:28
You know, we have a fairly interesting situation right now.
255
613000
3000
Hiện chúng tôi đang có một hoàn cảnh khá thú vị.
10:31
On the one hand, we have Mathematica,
256
616000
2000
Một mặt, chúng tôi có Mathematica,
10:33
with its sort of precise, formal language
257
618000
3000
với ngôn ngữ rõ ràng của mình
10:36
and a huge network
258
621000
2000
và một hệ thống to lớn
10:38
of carefully designed capabilities
259
623000
2000
bao gồm các khả năng được thiết kế cẩn thận
10:40
able to get a lot done in just a few lines.
260
625000
3000
mà có thể thực hiện được nhiều thứ chỉ qua vài dòng lệnh.
10:43
Let me show you a couple of examples here.
261
628000
3000
Để tôi cho các bạn xem vài ví dụ.
10:47
So here's a trivial piece of Mathematica programming.
262
632000
3000
Đây là một đoạn lệnh bình thường từ Mathematica.
10:51
Here's something where we're sort of
263
636000
2000
Đây là chỗ mà chúng tôi
10:53
integrating a bunch of different capabilities here.
264
638000
3000
kết hợp nhiều khả năng lại với nhau.
10:56
Here we'll just create, in this line,
265
641000
3000
Ở đây, ta sẽ tạo một giao diện ở dòng này
10:59
a little user interface that allows us to
266
644000
3000
mà sẽ cho phép ta
11:02
do something fun there.
267
647000
2000
làm một cái gì đó thú vị đây.
11:05
If you go on, that's a slightly more complicated program
268
650000
2000
Nếu các bạn tiếp tục, đây là một chương trình phức tạp hơn chút
11:07
that's now doing all sorts of algorithmic things
269
652000
3000
mà làm đủ các phép toán
11:10
and creating user interface and so on.
270
655000
2000
và tạo ra giao diện cho người dùng và vân vân.
11:12
But it's something that is very precise stuff.
271
657000
3000
Nhưng nó là một cái gì đó rất cụ thể.
11:15
It's a precise specification with a precise formal language
272
660000
3000
Chi tiết kỹ thuật cụ thể cùng với một ngôn ngữ cụ thể
11:18
that causes Mathematica to know what to do here.
273
663000
3000
giúp cho Mathematica biết nên làm những gì.
11:21
Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,
274
666000
3000
Mặt khác, chúng ta lại co Wolfram Alpha
11:24
with all the messiness of the world
275
669000
2000
cùng với đủ thứ hỗn độn của thế giới
11:26
and human language and so on built into it.
276
671000
2000
và ngôn ngữ con người và những thứ như thế được cấu thành ở bên trong.
11:28
So what happens when you put these things together?
277
673000
3000
Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đem mọi thứ lại với nhau?
11:31
I think it's actually rather wonderful.
278
676000
2000
Tôi nghĩ rằng đó là một điều tuyệt vời.
11:33
With Wolfram Alpha inside Mathematica,
279
678000
2000
Với Wolfram Alpha ở bên trong Mathematica,
11:35
you can, for example, make precise programs
280
680000
2000
các bạn có thể xây dựng các phần mềm
11:37
that call on real world data.
281
682000
2000
mà sử dụng các số liệu thống kê thực.
11:39
Here's a real simple example.
282
684000
2000
Đây là một ví dụ đơn giản.
11:44
You can also just sort of give vague input
283
689000
3000
Các bạn có thể cho một giá trị vào mơ hồ
11:47
and then try and have Wolfram Alpha
284
692000
2000
và sau đó thử và bắt Wolfram Alpha
11:49
figure out what you're talking about.
285
694000
2000
đoán xem các bạn đang nói về cái gì.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Hãy thử xem.
11:53
But actually I think the most exciting thing about this
287
698000
3000
Tôi nghĩ rằng, thật ra, điều thú vị nhất
11:56
is that it really gives one the chance
288
701000
2000
là Wolfram Alpha thật sự cho chúng ta
11:58
to democratize programming.
289
703000
3000
cơ hội để dân chủ hóa việc lập trình.
12:01
I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.
290
706000
3000
Ý tôi là, ai cũng sẽ có thể nói bất kỳ cái gì bằng ngôn ngữ thông thường
12:04
Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out
291
709000
3000
sau đó, Wolfram Alpha sẽ có thể tìm ra được
12:07
what precise pieces of code
292
712000
2000
những phần lệnh nào
12:09
can do what they're asking for
293
714000
2000
có thể giải quyết được những gì đã được hỏi
12:11
and then show them examples that will let them pick what they need
294
716000
3000
và sau đó đưa ra các ví dụ mà sẽ cho người sử dụng chọn lấy những gì họ cần
12:14
to build up bigger and bigger, precise programs.
295
719000
3000
để xây dựng nên những phần mềm cụ thể lớn hơn nữa.
12:17
So, sometimes, Wolfram Alpha
296
722000
2000
Đôi khi, Wolfram Alpha
12:19
will be able to do the whole thing immediately
297
724000
2000
sẽ có thể làm mọi thứ ngay lập tức
12:21
and just give back a whole big program that you can then compute with.
298
726000
3000
và trả lại một chương trình lớn mà các bạn có thể sử dụng để tính toán.
12:24
Here's a big website
299
729000
2000
Đây là một trang web lớn
12:26
where we've been collecting lots of educational
300
731000
3000
nơi mà chúng tôi đã thu thập nhiều thứ về giáo dục
12:29
and other demonstrations about lots of kinds of things.
301
734000
3000
và nhiều thứ khác.
12:32
I'll show you one example here.
302
737000
3000
Tôi sẽ cho các bạn xem một ví dụ.
12:36
This is just an example of one of these computable documents.
303
741000
3000
Đây là một ví dụ về một trong những tập tin tính toán ấy.
12:39
This is probably a fairly small
304
744000
2000
Đây là một mẫu lậnh nhỏ
12:41
piece of Mathematica code
305
746000
2000
của Mathematica
12:43
that's able to be run here.
306
748000
2000
mà chúng ta có thể chạy ở đây.
12:47
Okay. Let's zoom out again.
307
752000
3000
Ok.
12:50
So, given our new kind of science,
308
755000
2000
Có được môn khoa học mới này,
12:52
is there a general way to use it to make technology?
309
757000
3000
liệu có cách nào để sử dụng nó để tạo ra công nghệ không?
12:55
So, with physical materials,
310
760000
2000
Với các vật liệu vật lý,
12:57
we're used to going around the world
311
762000
2000
chúng ta đã quen thuộc với việc đi vòng quanh thế giới
12:59
and discovering that particular materials
312
764000
2000
và phát hiện ra các vật liệu mới
13:01
are useful for particular
313
766000
2000
mà có ích
13:03
technological purposes.
314
768000
2000
cho các mục đích công nghệ khác nhau.
13:05
Well, it turns out we can do very much the same kind of thing
315
770000
2000
Chúng ta có thể làm điều tương tự
13:07
in the computational universe.
316
772000
2000
trong vũ trụ của các phép toán.
13:09
There's an inexhaustible supply of programs out there.
317
774000
3000
Có một nguồn các phần mềm không đáy ở ngoài kia.
13:12
The challenge is to see how to
318
777000
2000
Thách thức bây giờ làm sao để
13:14
harness them for human purposes.
319
779000
2000
thu hoạch chúng cho các mục đích của con người.
13:16
Something like Rule 30, for example,
320
781000
2000
Một thứ gì đó giống như Rule 30,
13:18
turns out to be a really good randomness generator.
321
783000
2000
Rule 30 hóa ra lại là một bộ máy khá tốt trong việc cho ra các số bất kỳ.
13:20
Other simple programs are good models
322
785000
2000
Các chương trình khác là các mô hình khá tốt
13:22
for processes in the natural or social world.
323
787000
3000
cho các quá trình trong thế giới tự nhiện và xa hội.
13:25
And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica
324
790000
2000
Và Wolfram Alpha và Mathematica
13:27
are actually now full of algorithms
325
792000
2000
hiện giờ có trong mình đầy rẫy các thuật toán
13:29
that we discovered by searching the computational universe.
326
794000
3000
mà chúng tôi đã tìm thấy trong quá trình tìm kiếm vụ trụ của các phép toán.
13:33
And, for example, this -- if we go back here --
327
798000
3000
Và, vú dụ, cái này -- chúng ta quay lại đây --
13:37
this has become surprisingly popular
328
802000
2000
Cái này đã trở nên phổ biến một cách lạ thường
13:39
among composers
329
804000
2000
trong giới nhạc sỹ
13:41
finding musical forms by searching the computational universe.
330
806000
3000
tìm kiếm các mẫu nhạc bằng cách lục lọi vũ trụ của các phép toán.
13:45
In a sense, we can use the computational universe
331
810000
2000
Chúng ta có thể sử dụng vũ trụ này
13:47
to get mass customized creativity.
332
812000
3000
để đem lại sự sáng tạo tùy biến.
13:50
I'm hoping we can, for example,
333
815000
2000
Tôi mong rằng chúng ta sẽ có thể
13:52
use that even to get Wolfram Alpha
334
817000
2000
sử dụng Wolfram Alpha
13:54
to routinely do invention and discovery on the fly,
335
819000
3000
để thực hiện các phát minh và khám phá
13:57
and to find all sorts of wonderful stuff
336
822000
2000
và những điều tuyệt với khác
13:59
that no engineer
337
824000
2000
mà không nhà kỹ sư nào
14:01
and no process of incremental evolution would ever come up with.
338
826000
3000
và không quá trình tiến hóa nào có thể thực hiện được.
14:05
Well, so, that leads to kind of an ultimate question:
339
830000
3000
Điều này dẫn đến một câu hỏi tối cao.
14:08
Could it be that someplace out there in the computational universe
340
833000
3000
Liệu ta có thể tìm thấy thế giới vậy lý của chúng ta ở đâu đó
14:11
we might find our physical universe?
341
836000
3000
trong vũ trụ các phép toán hay không?
14:14
Perhaps there's even some quite simple rule,
342
839000
2000
Có lẽ có một công thức đơn giản nào đó,
14:16
some simple program for our universe.
343
841000
3000
một chương trình đơn giản nào đó cho vũ trụ của chúng ta.
14:19
Well, the history of physics would have us believe
344
844000
2000
Lịch sử vật lý sẽ cố gắng thuyết phục ta tin rằng
14:21
that the rule for the universe must be pretty complicated.
345
846000
3000
công thức cho vũ trụ quả sẽ phải phức tạp lắm.
14:24
But in the computational universe,
346
849000
2000
Nhưng trong vũ trụ các phép toán
14:26
we've now seen how rules that are incredibly simple
347
851000
3000
chúng ta đã thấy được rằng những công thức cực kỳ đơn giản
14:29
can produce incredibly rich and complex behavior.
348
854000
3000
có thể dẫn đến các hoạt động giàu có và phức tạp.
14:32
So could that be what's going on with our whole universe?
349
857000
3000
Vậy điều gì đang diễn ra với vũ trụ của chúng ta?
14:36
If the rules for the universe are simple,
350
861000
2000
Nếu các công thức cho vũ trụ là đơn giản,
14:38
it's kind of inevitable that they have to be
351
863000
2000
có khả năng cao là chúng sẽ phải
14:40
very abstract and very low level;
352
865000
2000
rất trừu tượng và cấp thấp,
14:42
operating, for example, far below
353
867000
2000
ví dụ như hoạt động dưới cả
14:44
the level of space or time,
354
869000
2000
cấp thời gian và không gian
14:46
which makes it hard to represent things.
355
871000
2000
mà rất khó để biểu trưng cho sự vật.
14:48
But in at least a large class of cases,
356
873000
2000
Nhưng trong nhiều trường hợp,
14:50
one can think of the universe as being
357
875000
2000
một người có thể nghĩ răng vũ trụ
14:52
like some kind of network,
358
877000
2000
là một hệ thống
14:54
which, when it gets big enough,
359
879000
2000
mà khi đợt được kích cỡ nhất định
14:56
behaves like continuous space
360
881000
2000
sẽ như là một khoảng không gian liên tiếp
14:58
in much the same way as having lots of molecules
361
883000
2000
giống như là hàng loạt các nguyên tố
15:00
can behave like a continuous fluid.
362
885000
2000
có thể hoạt động như một chất lỏng.
15:02
Well, then the universe has to evolve by applying
363
887000
3000
Thế nên vũ trụ phát triển bằng cách
15:05
little rules that progressively update this network.
364
890000
3000
áp dụng các công thức nhỏ này mà sẽ dần dần làm mới hệ thống.
15:08
And each possible rule, in a sense,
365
893000
2000
Và mỗi công thức
15:10
corresponds to a candidate universe.
366
895000
2000
thay mặt cho một vũ trụ.
15:12
Actually, I haven't shown these before,
367
897000
3000
Thật ra, tôi chưa cho các bạn xem,
15:16
but here are a few of the candidate universes
368
901000
3000
nhưng đây là một vài vũ trụ
15:19
that I've looked at.
369
904000
2000
mà tôi chú ý đến.
15:21
Some of these are hopeless universes,
370
906000
2000
Một vài trong số này là các vũ trụ không có tương lai,
15:23
completely sterile,
371
908000
2000
chúng hoàn toàn "vô sinh",
15:25
with other kinds of pathologies like no notion of space,
372
910000
2000
với cái căn nguyên như sự vô không,
15:27
no notion of time, no matter,
373
912000
3000
vô thời gian, vô vật chất
15:30
other problems like that.
374
915000
2000
và các vấn đề khác.
15:32
But the exciting thing that I've found in the last few years
375
917000
3000
Nhưng điều thú vị mà tôi đã tìm được trong vòng vài năm qua
15:35
is that you actually don't have to go very far
376
920000
2000
là bạn không phải đi xa
15:37
in the computational universe
377
922000
2000
trong vũ trụ phép toán
15:39
before you start finding candidate universes
378
924000
2000
đến khi bạn có thể bắt đầu tìm thấy các vũ trụ
15:41
that aren't obviously not our universe.
379
926000
3000
mà không khác vũ trụ chúng ta một cách rõ ràng.
15:44
Here's the problem:
380
929000
2000
Vấn đề là ở đây:
15:46
Any serious candidate for our universe
381
931000
3000
Bất kỳ ứng cử viên nào cho vũ trụ của chúng ta
15:49
is inevitably full of computational irreducibility.
382
934000
3000
hẳn sẽ phải đầy tính tối giản
15:52
Which means that it is irreducibly difficult
383
937000
3000
nghĩa là rất khó để tối giản hóa nó
15:55
to find out how it will really behave,
384
940000
2000
để tìm ra nó sẽ hoạt động như thế nào
15:57
and whether it matches our physical universe.
385
942000
3000
và nó có giống vũ trụ vật lý của chúng ta.
16:01
A few years ago, I was pretty excited to discover
386
946000
3000
Một vài năm trước, tôi đã khám phá ra rằng
16:04
that there are candidate universes with incredibly simple rules
387
949000
3000
có các ứng cử viên vũ trụ với các công thức cực kỳ đơn giản
16:07
that successfully reproduce special relativity,
388
952000
2000
mà tái tạo lại một cách thành công thuyết tương đối riêng
16:09
and even general relativity and gravitation,
389
954000
3000
và thậm chí cả thuyết tương đối tổng quát và trọng lực
16:12
and at least give hints of quantum mechanics.
390
957000
3000
và ít nhất là cho thấy một vài dấu hiệu về cơ học lượng tử.
16:15
So, will we find the whole of physics?
391
960000
2000
Vậy ta sẽ tìm được toàn bộ vật lý ư?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Tôi không chắc.
16:19
but I think at this point it's sort of
393
964000
2000
Nhưng tôi nghĩ là
16:21
almost embarrassing not to at least try.
394
966000
2000
sẽ thật sự xấu hổ nếu ta không thử.
16:23
Not an easy project.
395
968000
2000
Đây không phải là một dự án dễ dàng.
16:25
One's got to build a lot of technology.
396
970000
2000
Sẽ phải xây dựng rất nhiều công nghệ.
16:27
One's got to build a structure that's probably
397
972000
2000
Sẽ phải xây dựng một hệ thống mà
16:29
at least as deep as existing physics.
398
974000
2000
sẽ phải sâu bằng vật lý hiện tại của chúng ta.
16:31
And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.
399
976000
3000
Và tôi không rõ làm thế nào để sắp xếp toàn bộ mọi thứ.
16:34
Build a team, open it up, offer prizes and so on.
400
979000
3000
Xây dựng một đội nhóm, khởi đầu dự án, cho các giải thưởng và vân vân.
16:37
But I'll tell you, here today,
401
982000
2000
Nhưng hôm nay tôi xin nói với các bạn rằng
16:39
that I'm committed to seeing this project done,
402
984000
2000
tôi quyết tâm hoàn thành dự án này
16:41
to see if, within this decade,
403
986000
3000
để có thể xem xem trong thập kỷ này
16:44
we can finally hold in our hands
404
989000
2000
chúng ta có thể nắm được trong tay chúng ta
16:46
the rule for our universe
405
991000
2000
công thức cho vũ trụ của chúng ta hay không
16:48
and know where our universe lies
406
993000
2000
và để biết được rằng vũ trụ chúng ta
16:50
in the space of all possible universes ...
407
995000
2000
nằm ở đâu trong khoảng không gian của các vũ trụ --
16:52
and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"
408
997000
3000
và để ta có thể gõ vào Wolfram Alpha "thuyết vũ trụ"
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
và bắt nó trả lời cho chúng ta.
16:57
(Laughter)
410
1002000
2000
(Tiếng cười)
17:00
So I've been working on the idea of computation
411
1005000
2000
Tôi đã làm việc với cái ý tưởng về các phép toán
17:02
now for more than 30 years,
412
1007000
2000
đã hơn 30 năm nay,
17:04
building tools and methods and turning intellectual ideas
413
1009000
3000
xây dựng các công cụ và phương pháp và biến các ý tưởng
17:07
into millions of lines of code
414
1012000
2000
thành hàng triệu các dòng lệnh
17:09
and grist for server farms and so on.
415
1014000
2000
và thành lúa mỳ cho các nông trại các máy chủ và vân vân.
17:11
With every passing year,
416
1016000
2000
Cứ mỗi năm trôi qua,
17:13
I realize how much more powerful
417
1018000
2000
tôi càng hiểu thêm rằng ý tưởng về
17:15
the idea of computation really is.
418
1020000
2000
sự tính toán hùng mạnh đến cỡ nào.
17:17
It's taken us a long way already,
419
1022000
2000
Nó đã đem ta đi rất xa
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
nhưng còn rất nhiều thứ nữa đang đợi chờ.
17:21
From the foundations of science
421
1026000
2000
Từ các nền tảng khoa học
17:23
to the limits of technology
422
1028000
2000
cho đến các giới hạn về công nghệ
17:25
to the very definition of the human condition,
423
1030000
2000
đến tận định nghĩa về điều kiện của con người,
17:27
I think computation is destined to be
424
1032000
2000
tôi nghĩ rằng các phép tính toan đã được định chức phận
17:29
the defining idea of our future.
425
1034000
2000
để trở thành một ý tưởng xác định của tương lai chúng ta.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Cảm ơn các bạn.
17:33
(Applause)
427
1038000
14000
(Vỗ tay)
17:47
Chris Anderson: That was astonishing.
428
1052000
2000
Chris Anderson: Thật là kinh ngạc.
17:49
Stay here. I've got a question.
429
1054000
2000
Anh đứng lại đây chút. Tôi có một câu hỏi.
17:51
(Applause)
430
1056000
4000
(Vỗ tay)
17:57
So, that was, fair to say, an astonishing talk.
431
1062000
3000
Bài nói của anh thật đáng kinh ngạc.
18:01
Are you able to say in a sentence or two
432
1066000
3000
Anh có thể nói trong một hai câu
18:04
how this type of thinking
433
1069000
3000
làm sao để kiểu suy nghĩ này
18:07
could integrate at some point
434
1072000
2000
có thể một lúc nào đó hòa nhập với
18:09
to things like string theory or the kind of things that people think of
435
1074000
2000
những thứ như thuyết dây và những thứ mà người ta cho rằng
18:11
as the fundamental explanations of the universe?
436
1076000
3000
là những lời giải thích căn bản cho vũ trụ?
18:14
Stephen Wolfram: Well, the parts of physics
437
1079000
2000
Stephen Wolfram: Thì, các phần về vật lý
18:16
that we kind of know to be true,
438
1081000
2000
mà chúng ta đã biết là đúng,
18:18
things like the standard model of physics:
439
1083000
2000
những thứ như các mô hình vật lý cơ bản.
18:20
what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics
440
1085000
3000
Những gì tôi đang cố gắng làm là tái tạo lại một mô hình chuẩn cho vật lý
18:23
or it's simply wrong.
441
1088000
2000
nếu không thì sai hẳn.
18:25
The things that people have tried to do in the last 25 years or so
442
1090000
2000
Những thứ mà người ta đã cố làm trong vòng 25 năm qua
18:27
with string theory and so on
443
1092000
2000
với thuyết dây và vân vân
18:29
have been an interesting exploration
444
1094000
2000
đã là một sự khám phá thú vị
18:31
that has tried to get back to the standard model,
445
1096000
3000
mà đã cố gắng quay trở lại với mô hình tiêu chuẩn
18:34
but hasn't quite gotten there.
446
1099000
2000
nhưng chưa hẳn đến nơi.
18:36
My guess is that some great simplifications of what I'm doing
447
1101000
3000
Tôi cho rằng với một ít sự đơn giản hóa những gì tôi đang làm
18:39
may actually have considerable resonance
448
1104000
3000
có thể sẽ có phần nào cộng hưởng
18:42
with what's been done in string theory,
449
1107000
2000
với những gì đã được làm với thuyết dây,
18:44
but that's a complicated math thing
450
1109000
3000
nhưng đó là một thứ phức tạp liên quan đến toán
18:47
that I don't yet know how it's going to work out.
451
1112000
3000
mà tôi không biết nó sẽ ra sao nữa.
18:50
CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.
452
1115000
2000
CA: Benoit Mandlebrot đang ở trong hội trường.
18:52
He also has shown how complexity
453
1117000
2000
Ông ấy cũng đã cho thấy sự phức tạp
18:54
can arise out of a simple start.
454
1119000
2000
cũng có thể xuất hiện từ đầu.
18:56
Does your work relate to his?
455
1121000
2000
Công việc của anh có liên quan đến điều đó không?
18:58
SW: I think so.
456
1123000
2000
SW: Tôi nghĩ là có.
19:00
I view Benoit Mandelbrot's work
457
1125000
2000
Tôi xem công việc của Benoit Mandlebrot
19:02
as one of the founding contributions
458
1127000
3000
như sự đóng góp nền tảng
19:05
to this kind of area.
459
1130000
3000
cho lĩnh vực này.
19:08
Benoit has been particularly interested
460
1133000
2000
Benoit đã rất chú ý đến
19:10
in nested patterns, in fractals and so on,
461
1135000
2000
các mô hình lồng nhau, "fractal" và vân vân
19:12
where the structure is something
462
1137000
2000
nơi mà cấu trúc là một thứ gì đó
19:14
that's kind of tree-like,
463
1139000
2000
giống như mô hình cây
19:16
and where there's sort of a big branch that makes little branches
464
1141000
2000
và nơi mà có một nhánh lớn sẻ ra các nhánh nhỏ
19:18
and even smaller branches and so on.
465
1143000
3000
và thậm chí thêm các nhánh nhỏ khác và vân vân.
19:21
That's one of the ways
466
1146000
2000
Đó là một trong những cách
19:23
that you get towards true complexity.
467
1148000
3000
mà bạn tiến đến sự phức tạp thật sự.
19:26
I think things like the Rule 30 cellular automaton
468
1151000
3000
Tôi nghĩ rằng những thứ như Công thức 30
19:29
get us to a different level.
469
1154000
2000
dẫn chúng ta đến một cấp bậc khác.
19:31
In fact, in a very precise way, they get us to a different level
470
1156000
3000
Thật ra, cách mà chúng ta lên một cấp bậc khác
19:34
because they seem to be things that are
471
1159000
2000
bởi vì chúng là những thứ
19:37
capable of complexity
472
1162000
3000
phức tạp
19:40
that's sort of as great as complexity can ever get ...
473
1165000
3000
phức tạp thật sự.
19:44
I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)
474
1169000
3000
Tôi có thể nói thêm nhiều, nhưng tôi sẽ dừng ở đây
19:47
CA: Stephen Wolfram, thank you.
475
1172000
2000
CA: Stephen Wolfram, cảm ơn anh.
19:49
(Applause)
476
1174000
2000
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventorStephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.
Why you should listen
Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.
In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.
Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.
Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.
Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com