TED2014
Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking
Рей Курцуейл: Пригответе се за хибридно мислене
Filmed:
Readability: 4.4
3,548,296 views
Преди двеста милиона години нашите предци са развили нова част на мозъка: неокортекса. Тази част от тъкан с размер на пощенска марка (обвита около мозък с размера на орех) е ключ към това, което е човечеството днес. Футуристът Рей Курцуейл теоретизира, че трябва да се подготвим за следващата голяма стъпка в мощта на мозъка, използвайки възможностите на компютрите в клауд.
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
Нека Ви разкажа една история.
00:15
It goes back 200 million years.
1
3304
1799
Тя е от преди 200 милиона години.
00:17
It's a story of the neocortex,
2
5103
1984
Това е история за неокортекса,
00:19
which means "new rind."
3
7087
1974
което означава "нова кора".
00:21
So in these early mammals,
4
9061
2431
И така тези ранни бозайници,
00:23
because only mammals have a neocortex,
5
11492
2055
защото само бозайниците имат неокортекс,
00:25
rodent-like creatures.
6
13547
1664
гризачоподобни същества.
00:27
It was the size of a postage stamp and just as thin,
7
15211
3579
Бил е с размера на пощенска марка и точно
толкова тънък,
толкова тънък,
00:30
and was a thin covering around
8
18790
1439
и е бил тънко покритие около
00:32
their walnut-sized brain,
9
20229
2264
техния мозък с размер на орех,
00:34
but it was capable of a new type of thinking.
10
22493
3701
но е давал възможност за нов вид мислене.
00:38
Rather than the fixed behaviors
11
26194
1567
Вместо фиксираните поведения,
00:39
that non-mammalian animals have,
12
27761
1992
което имат животните, които не
са бозайници,
са бозайници,
00:41
it could invent new behaviors.
13
29753
2692
той е можел да създава нови поведения.
00:44
So a mouse is escaping a predator,
14
32445
2553
И така, мишка бяга от хищник,
00:46
its path is blocked,
15
34998
1540
пътят ѝ е блокиран,
00:48
it'll try to invent a new solution.
16
36538
2129
тя ще се опита да намери ново решение.
00:50
That may work, it may not,
17
38667
1266
Това може да проработи, а може и
да не проработи,
да не проработи,
00:51
but if it does, it will remember that
18
39933
1910
но ако успее, ще го запомни
00:53
and have a new behavior,
19
41843
1292
и ще има нов вид поведение,
00:55
and that can actually spread virally
20
43135
1457
което всъщност може да се разпространи
много бързо
много бързо
00:56
through the rest of the community.
21
44592
2195
в останалата част от групата.
00:58
Another mouse watching this could say,
22
46787
1609
Друга мишка, гледаща това,
може да си каже,
може да си каже,
01:00
"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"
23
48396
2704
"Хей, това е доста хитро, да заобиколиш
тази скала,"
тази скала,"
01:03
and it could adopt a new behavior as well.
24
51100
3725
и може да също приеме този начин
на поведение.
на поведение.
01:06
Non-mammalian animals
25
54825
1717
Животните, които не са
бозайници,
бозайници,
01:08
couldn't do any of those things.
26
56542
1713
не са можели да направят нещо такова.
01:10
They had fixed behaviors.
27
58255
1215
Те са имали фиксирани поведения.
01:11
Now they could learn a new behavior
28
59470
1331
Сега те можели да научат
нов вид поведение,
нов вид поведение,
01:12
but not in the course of one lifetime.
29
60801
2576
но разбира се, че не в рамките
на един живот.
на един живот.
01:15
In the course of maybe a thousand lifetimes,
30
63377
1767
В процеса на, може би,
хиляда живота,
хиляда живота,
01:17
it could evolve a new fixed behavior.
31
65144
3330
можело да еволюира ново
фиксирано поведение.
фиксирано поведение.
01:20
That was perfectly okay 200 million years ago.
32
68474
3377
Това било напълно приемливо
преди 200 милиона години.
преди 200 милиона години.
01:23
The environment changed very slowly.
33
71851
1981
Околната среда се променяла много бавно.
01:25
It could take 10,000 years for there to be
34
73832
1554
Можело да отнеме 10,000 години, за да
01:27
a significant environmental change,
35
75386
2092
се появи съществена промяна в
околната среда,
околната среда,
01:29
and during that period of time
36
77478
1382
и по време на този период от време,
01:30
it would evolve a new behavior.
37
78860
2929
е щял да се появи нов вид поведение.
01:33
Now that went along fine,
38
81789
1521
Всичко това вървяло добре,
01:35
but then something happened.
39
83310
1704
но нещо се случило.
01:37
Sixty-five million years ago,
40
85014
2246
Преди шестдесет и пет милиона години
01:39
there was a sudden, violent
change to the environment.
change to the environment.
41
87260
2615
се случила внезапна, бурна
промяна в околната среда.
промяна в околната среда.
01:41
We call it the Cretaceous extinction event.
42
89875
3505
Ние наричаме това изчезването
от периода Креда.
от периода Креда.
01:45
That's when the dinosaurs went extinct,
43
93380
2293
Това е когато динозаврите
са изчезнали,
са изчезнали,
01:47
that's when 75 percent of the
44
95673
3449
това е когато 75 процента от
01:51
animal and plant species went extinct,
45
99122
2746
животинските и растителните видове
са изчезнали
са изчезнали
01:53
and that's when mammals
46
101868
1745
и когато бозайниците
01:55
overtook their ecological niche,
47
103613
2152
са извоювали своята
екологична ниша,
екологична ниша,
01:57
and to anthropomorphize, biological evolution said,
48
105765
3654
и за да антропорофизираме,
биологичната еволюция казала,
биологичната еволюция казала,
"Хмм, този неокортекс е доста
добро нещо,"
добро нещо,"
02:01
"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"
49
109419
2025
02:03
and it began to grow it.
50
111444
1793
и започнала да го отглежда.
02:05
And mammals got bigger,
51
113237
1342
И бозайниците станали по-големи,
02:06
their brains got bigger at an even faster pace,
52
114579
2915
техните мозъци растяли
още по-бързо,
още по-бързо,
02:09
and the neocortex got bigger even faster than that
53
117494
3807
а неокортексът се разрастнал
по-бързо и от това
по-бързо и от това
02:13
and developed these distinctive ridges and folds
54
121301
2929
и развил тези характерни хълмове и гънки,
02:16
basically to increase its surface area.
55
124230
2881
за да увеличи площта си.
02:19
If you took the human neocortex
56
127111
1819
Ако вземете човешкия неокортекс
02:20
and stretched it out,
57
128930
1301
и го разпънете,
02:22
it's about the size of a table napkin,
58
130231
1713
той е с размера на салфетка,
02:23
and it's still a thin structure.
59
131944
1306
и все още е тънък.
02:25
It's about the thickness of a table napkin.
60
133250
1980
Има приблизително дебелината
на салфетка.
на салфетка.
02:27
But it has so many convolutions and ridges
61
135230
2497
Но има толкова много гънки и хълмове, че
02:29
it's now 80 percent of our brain,
62
137727
3075
сега е 80 процента от мозъка,
02:32
and that's where we do our thinking,
63
140802
2461
и там е, където извършваме
нашето мислене,
нашето мислене,
02:35
and it's the great sublimator.
64
143263
1761
и това е големият сублиматор.
02:37
We still have that old brain
65
145024
1114
Все още притежаваме този
стар мозък,
стар мозък,
02:38
that provides our basic drives and motivations,
66
146138
2764
който е източник на основните ни
стремежи и мотивации,
стремежи и мотивации,
02:40
but I may have a drive for conquest,
67
148902
2716
но аз може да имам стремеж
за завладяване
за завладяване
02:43
and that'll be sublimated by the neocortex
68
151618
2715
и това да е сублимирано
от неокортекса
от неокортекса
02:46
into writing a poem or inventing an app
69
154333
2909
в писането на поема или
създаването на приложение
създаването на приложение
02:49
or giving a TED Talk,
70
157242
1509
или изнасянето на
TED лекция,
TED лекция,
02:50
and it's really the neocortex that's where
71
158751
3622
и всъщност неокортексът е
там, където
там, където
02:54
the action is.
72
162373
1968
се развива действието.
02:56
Fifty years ago, I wrote a paper
73
164341
1717
Преди петдесет години
написах статия,
написах статия,
02:58
describing how I thought the brain worked,
74
166058
1918
описваща как мисля, че
работи мозъкът
работи мозъкът
02:59
and I described it as a series of modules.
75
167976
3199
и го описах като серия
от модули.
от модули.
03:03
Each module could do things with a pattern.
76
171175
2128
Всеки модул може да върши нещата
по определен модел.
по определен модел.
03:05
It could learn a pattern. It could remember a pattern.
77
173303
2746
Може да научи модел.
Може да запомни модел.
Може да запомни модел.
03:08
It could implement a pattern.
78
176049
1407
Може да приложи модел.
03:09
And these modules were organized in hierarchies,
79
177456
2679
И модулите са организирани
йерархично,
йерархично,
03:12
and we created that hierarchy with our own thinking.
80
180135
2954
а ние създаваме йерархията
чрез нашето собствено мислене.
чрез нашето собствено мислене.
03:15
And there was actually very little to go on
81
183089
3333
И всъщност много малко
беше известно
беше известно
03:18
50 years ago.
82
186422
1562
преди 50 години.
03:19
It led me to meet President Johnson.
83
187984
2115
Това ме доведе до президент Джонсън.
03:22
I've been thinking about this for 50 years,
84
190099
2173
Мислих по това 50 години
03:24
and a year and a half ago I came out with the book
85
192272
2828
и преди година и половина
създадох книгата
създадох книгата
"Как да създадеш ум",
03:27
"How To Create A Mind,"
86
195100
1265
03:28
which has the same thesis,
87
196365
1613
която има същата теза,
03:29
but now there's a plethora of evidence.
88
197978
2812
но сега има много
доказателства.
доказателства.
03:32
The amount of data we're getting about the brain
89
200790
1814
Количеството информация,
което получаваме за мозъка
което получаваме за мозъка
03:34
from neuroscience is doubling every year.
90
202604
2203
от неврологичните науки
се удвоява всяка година.
се удвоява всяка година.
03:36
Spatial resolution of brainscanning of all types
91
204807
2654
Пространствената резолюция
от всички видове
от всички видове
03:39
is doubling every year.
92
207461
2285
се удвоява всяка година.
03:41
We can now see inside a living brain
93
209746
1717
Сега можем да погледнем
в живия мозък
в живия мозък
03:43
and see individual interneural connections
94
211463
2870
и да видим индивидуалните
връзки между невроните,
връзки между невроните,
03:46
connecting in real time, firing in real time.
95
214333
2703
свързващи се в реално време,
сигнализиращи в реално време.
сигнализиращи в реално време.
03:49
We can see your brain create your thoughts.
96
217036
2419
Можем да видим как
мозъкът създава мислите Ви.
мозъкът създава мислите Ви.
03:51
We can see your thoughts create your brain,
97
219455
1575
Можем да видим как мислите
Ви създават Вашия мозък,
Ви създават Вашия мозък,
03:53
which is really key to how it works.
98
221030
1999
което всъщност е ключа
към това как функционира.
към това как функционира.
03:55
So let me describe briefly how it works.
99
223029
2219
И нека Ви опиша накратко
как функционира.
как функционира.
03:57
I've actually counted these modules.
100
225248
2275
Аз, всъщност съм броил
тези модули.
тези модули.
03:59
We have about 300 million of them,
101
227523
2046
Имаме около 300 милиона такива
04:01
and we create them in these hierarchies.
102
229569
2229
и ги подреждаме в йерархии.
04:03
I'll give you a simple example.
103
231798
2082
Ще Ви дам прост пример.
04:05
I've got a bunch of modules
104
233880
2805
Имам няколко модула,
04:08
that can recognize the crossbar to a capital A,
105
236685
3403
които познават чертата на
главното А
главното А
04:12
and that's all they care about.
106
240088
1914
и не се занимават с нищо друго.
04:14
A beautiful song can play,
107
242002
1578
Може да се чува хубава песен,
04:15
a pretty girl could walk by,
108
243580
1434
да мине красиво момиче,
04:17
they don't care, but they see
a crossbar to a capital A,
a crossbar to a capital A,
109
245014
2846
те не се интересуват, но когато
видят чертат на главното А,
видят чертат на главното А,
04:19
they get very excited and they say "crossbar,"
110
247860
3021
те се развълнуват и си
казват "черта",
казват "черта",
04:22
and they put out a high probability
111
250881
2112
и регистрират висока вероятност
04:24
on their output axon.
112
252993
1634
на изходния аксон.
04:26
That goes to the next level,
113
254627
1333
Това продължава на следващото ниво,
04:27
and these layers are organized in conceptual levels.
114
255960
2750
и тези пластове са организирани
в концептуални нива.
в концептуални нива.
04:30
Each is more abstract than the next one,
115
258710
1856
Всеки е по-абстрактен
от следващия,
от следващия,
04:32
so the next one might say "capital A."
116
260566
2418
така че следващия може да каже
"главно А".
"главно А".
04:34
That goes up to a higher
level that might say "Apple."
level that might say "Apple."
117
262984
2891
Това отива на по-високо ниво,
което може да каже "Apple" (Ябълка).
което може да каже "Apple" (Ябълка).
04:37
Information flows down also.
118
265875
2167
Информацията се движи
и надолу също.
и надолу също.
04:40
If the apple recognizer has seen A-P-P-L,
119
268042
2936
Ако разпознавача на "Apple" е
видял A-P-P-L,
видял 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
той си мисли, "Хмм, мисля,
че E може би следва."
че E може би следва."
и ще прати сигнал надолу
към разпознавачите на E,
към разпознавачите на E,
04:46
and it'll send a signal down to all the E recognizers
121
274197
2564
04:48
saying, "Be on the lookout for an E,
122
276761
1619
казвайки, "Търсете E,
04:50
I think one might be coming."
123
278380
1556
мисля, че то следва."
04:51
The E recognizers will lower their threshold
124
279936
2843
Разпознавачите на Е ще
намалят своя праг
намалят своя праг
04:54
and they see some sloppy
thing, could be an E.
thing, could be an E.
125
282779
1945
и виждат нещо размазано,
което може да е Е.
което може да е Е.
04:56
Ordinarily you wouldn't think so,
126
284724
1490
Обикновено, няма да си
помислите това,
помислите това,
04:58
but we're expecting an E, it's good enough,
127
286214
2009
но ние очакваме Е и това
е достатъчно,
е достатъчно,
05:00
and yeah, I've seen an E, and then apple says,
128
288223
1817
и да, виждаме е и след това
ябълката (apple) казва,
ябълката (apple) казва,
05:02
"Yeah, I've seen an Apple."
129
290040
1728
"Да, видях "ябълка" ("apple").
05:03
Go up another five levels,
130
291768
1746
Отидете още пет нива
по-нагоре
по-нагоре
05:05
and you're now at a pretty high level
131
293514
1353
и вече сте на доста високо ниво
05:06
of this hierarchy,
132
294867
1569
в тази йерархия
05:08
and stretch down into the different senses,
133
296436
2353
и се разпростирате в
различни сетива,
различни сетива,
05:10
and you may have a module
that sees a certain fabric,
that sees a certain fabric,
134
298789
2655
и може да имате модул,
който вижда определен вид плат,
който вижда определен вид плат,
05:13
hears a certain voice quality,
smells a certain perfume,
smells a certain perfume,
135
301444
2844
чува определен гласов тембър,
усеща определен парфюм,
усеща определен парфюм,
05:16
and will say, "My wife has entered the room."
136
304288
2513
и ще каже, "Жена ми е влязла
в стаята."
в стаята."
05:18
Go up another 10 levels, and now you're at
137
306801
1895
Идете още 10 нива по-горе и
вече сте
вече сте
05:20
a very high level.
138
308696
1160
на много високо ниво.
05:21
You're probably in the frontal cortex,
139
309856
1937
Може би сте във фронталния кортекс
05:23
and you'll have modules that say, "That was ironic.
140
311793
3767
и имате модулите, които казват,
"Това беше ирония.
"Това беше ирония.
05:27
That's funny. She's pretty."
141
315560
2370
Това е забавно. Тя е красива."
05:29
You might think that those are more sophisticated,
142
317930
2105
Може да си помислите, че те
са по-сложни,
са по-сложни,
но всъщност по-сложното е
05:32
but actually what's more complicated
143
320035
1506
05:33
is the hierarchy beneath them.
144
321541
2669
йерархията под тях.
05:36
There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,
145
324210
2620
Имаше едно 16-годишно момиче
с мозъчна операция
с мозъчна операция
05:38
and she was conscious because the surgeons
146
326830
2051
и тя беше в съзнание,
защото хирурзите
защото хирурзите
05:40
wanted to talk to her.
147
328881
1537
искаха да говорят с нея.
05:42
You can do that because there's no pain receptors
148
330418
1822
Това може да се направи, защото
няма рецептори за болка
няма рецептори за болка
05:44
in the brain.
149
332240
1038
в мозъка.
05:45
And whenever they stimulated particular,
150
333278
1800
И когато те стимулират определени,
05:47
very small points on her neocortex,
151
335078
2463
много малки точки в неокортекса ѝ,
05:49
shown here in red, she would laugh.
152
337541
2665
показани тук в червено,
тя се разсмива.
тя се разсмива.
05:52
So at first they thought they were triggering
153
340206
1440
Първоначално, те си мислят,
че активират
че активират
05:53
some kind of laugh reflex,
154
341646
1720
някакъв рефлекс за смях,
05:55
but no, they quickly realized they had found
155
343366
2519
но не, бързо разбират,
че са открили
че са открили
05:57
the points in her neocortex that detect humor,
156
345885
3044
точките в неокортекса ѝ,
които регистрират хумор
които регистрират хумор
06:00
and she just found everything hilarious
157
348929
1969
и тя просто намира всичко
за много смешно,
за много смешно,
06:02
whenever they stimulated these points.
158
350898
2437
когато тези точки се стимулират.
06:05
"You guys are so funny just standing around,"
159
353335
1925
"Толкова сте смешни,
стоейки така наоколо,"
стоейки така наоколо,"
06:07
was the typical comment,
160
355260
1738
е обичайния коментар,
06:08
and they weren't funny,
161
356998
2302
а те не са смешни,
не и когато оперират.
06:11
not while doing surgery.
162
359300
3247
06:14
So how are we doing today?
163
362547
4830
И как са нещата сега?
06:19
Well, computers are actually beginning to master
164
367377
3054
Ами, компютрите започват
да усвояват
да усвояват
06:22
human language with techniques
165
370431
2001
човешкия език с техники,
06:24
that are similar to the neocortex.
166
372432
2867
които наподобяват на неокортекса.
Всъщност описах алгоритъм,
06:27
I actually described the algorithm,
167
375299
1514
06:28
which is similar to something called
168
376813
2054
който е подобен на нещо,
наречено
наречено
06:30
a hierarchical hidden Markov model,
169
378867
2233
йерархичен скрит модел
на Марков,
на Марков,
06:33
something I've worked on since the '90s.
170
381100
3241
нещо, върху което работя
от 90-те.
от 90-те.
06:36
"Jeopardy" is a very broad natural language game,
171
384341
3238
"Jeopardy" е много широкообхватна
игра, базирана на натуралния език
игра, базирана на натуралния език
06:39
and Watson got a higher score
172
387579
1892
и Уотсън има по-висок резултат
06:41
than the best two players combined.
173
389471
2000
от двамата най-добри играчи
взети заедно.
взети заедно.
06:43
It got this query correct:
174
391471
2499
Той отговаря правилно
на този въпрос:
на този въпрос:
06:45
"A long, tiresome speech
175
393970
2085
"Дълга изморителна реч,
06:48
delivered by a frothy pie topping,"
176
396055
2152
дадена от въздушен
топинг на пай,"
топинг на пай,"
06:50
and it quickly responded,
"What is a meringue harangue?"
"What is a meringue harangue?"
177
398207
2796
и той веднага отговаря, "Какво е
тирада от разбити белтъци ?"
тирада от разбити белтъци ?"
06:53
And Jennings and the other guy didn't get that.
178
401003
2635
А Дженинг и другият човек не
успяват да го познаят.
успяват да го познаят.
06:55
It's a pretty sophisticated example of
179
403638
1926
Това е доста сложен пример за
06:57
computers actually understanding human language,
180
405564
1914
компютри, които разбират
човешкия език,
човешкия език,
06:59
and it actually got its knowledge by reading
181
407478
1652
и всъщност той знае това,
тъй като е чел
тъй като е чел
07:01
Wikipedia and several other encyclopedias.
182
409130
3785
Уикипедия и няколко
други енциклопедии.
други енциклопедии.
07:04
Five to 10 years from now,
183
412915
2133
От пет до 10 години в бъдещето,
07:07
search engines will actually be based on
184
415048
2184
търсачките ще бъдат базирани
07:09
not just looking for combinations of words and links
185
417232
2794
не само на сравняване на
комбинации от думи и линкове,
комбинации от думи и линкове,
07:12
but actually understanding,
186
420026
1914
а на самото разбиране,
07:13
reading for understanding the billions of pages
187
421940
2411
четене с разбиране на
милиардите страници
милиардите страници
в мрежата и в книгите.
07:16
on the web and in books.
188
424351
2733
07:19
So you'll be walking along, and Google will pop up
189
427084
2616
Ще се разхождате и
Гугъл ще се появи
Гугъл ще се появи
07:21
and say, "You know, Mary, you expressed concern
190
429700
3081
и ще каже, "Знаеш ли, Мери,
ти се притесняваше
ти се притесняваше
07:24
to me a month ago that your glutathione supplement
191
432781
3019
преди месец, че
глутатионната ти добавка
глутатионната ти добавка
07:27
wasn't getting past the blood-brain barrier.
192
435800
2231
не преминава през границата
между кръвта и мозъка.
между кръвта и мозъка.
07:30
Well, new research just came out 13 seconds ago
193
438031
2593
Ами, появи се проучване
преди 13 секунди,
преди 13 секунди,
07:32
that shows a whole new approach to that
194
440624
1711
което показва нов подход в това
07:34
and a new way to take glutathione.
195
442335
1993
и нов начин на приемане
на глутатион.
на глутатион.
07:36
Let me summarize it for you."
196
444328
2562
Нека ти го обобщя."
07:38
Twenty years from now, we'll have nanobots,
197
446890
3684
След двадесет години ще
имаме наноботи,
имаме наноботи,
защото друга развиваща
се тенденция
се тенденция
07:42
because another exponential trend
198
450574
1627
07:44
is the shrinking of technology.
199
452201
1615
е смаляването на технологията.
07:45
They'll go into our brain
200
453816
2370
Ще влизат в мозъка ни
07:48
through the capillaries
201
456186
1703
през капилярите
07:49
and basically connect our neocortex
202
457889
2477
и ще се свързват неокортекса ни
07:52
to a synthetic neocortex in the cloud
203
460366
3185
към синтетичен неокортекс
в облака,
в облака,
07:55
providing an extension of our neocortex.
204
463551
3591
предоставящ разширение
на нашия неокортекс.
на нашия неокортекс.
07:59
Now today, I mean,
205
467142
1578
В наши дни
имате компютър в телефона си,
08:00
you have a computer in your phone,
206
468720
1530
08:02
but if you need 10,000 computers for a few seconds
207
470250
2754
но ако Ви трябват 10,000
компютъра за няколко секунди,
компютъра за няколко секунди,
08:05
to do a complex search,
208
473004
1495
за да направите
комплексно търсене,
комплексно търсене,
08:06
you can access that for a second or two in the cloud.
209
474499
3396
можете да получите достъп до такива
за секунда или две в облака.
за секунда или две в облака.
08:09
In the 2030s, if you need some extra neocortex,
210
477895
3095
През 2030, ако имате нужда от
допълнителен неокортекс,
допълнителен неокортекс,
08:12
you'll be able to connect to that in the cloud
211
480990
2273
ще можете да се свържете с
такъв в облака
такъв в облака
директно от Вашия мозък.
08:15
directly from your brain.
212
483263
1648
08:16
So I'm walking along and I say,
213
484911
1543
И така, вървя си и си казвам,
08:18
"Oh, there's Chris Anderson.
214
486454
1363
"О, ето го Крис Андерсън.
08:19
He's coming my way.
215
487817
1525
Той идва към мен.
08:21
I'd better think of something clever to say.
216
489342
2335
Трябва да измисля нещо
оригинално, което да кажа.
оригинално, което да кажа.
08:23
I've got three seconds.
217
491677
1524
Имам три секунди.
08:25
My 300 million modules in my neocortex
218
493201
3097
300-тата милиона модула
в моя неокортекс
в моя неокортекс
няма да ми помогнат.
08:28
isn't going to cut it.
219
496298
1240
Имам нужда от още милиард."
08:29
I need a billion more."
220
497538
1246
08:30
I'll be able to access that in the cloud.
221
498784
3323
Ще мога да получа достъп до
тях в облака.
тях в облака.
08:34
And our thinking, then, will be a hybrid
222
502107
2812
И нашето мислене тогава
ще бъде хибрид
ще бъде хибрид
08:36
of biological and non-biological thinking,
223
504919
3522
между биологично и
небиологично мислене,
небиологично мислене,
08:40
but the non-biological portion
224
508441
1898
но небиологичната част
08:42
is subject to my law of accelerating returns.
225
510339
2682
е обект на моят закон за
увеличаващата се възвръщаемост.
увеличаващата се възвръщаемост.
08:45
It will grow exponentially.
226
513021
2239
Ще расте експоненциално.
08:47
And remember what happens
227
515260
2016
И спомняте ли си какво става
08:49
the last time we expanded our neocortex?
228
517276
2645
последния път, когато сме
разширили неокортекса си?
разширили неокортекса си?
08:51
That was two million years ago
229
519921
1426
Това е преди два милиона години,
08:53
when we became humanoids
230
521347
1236
когато сме станали хуманоиди
08:54
and developed these large foreheads.
231
522583
1594
и сме развили тези големи чела.
08:56
Other primates have a slanted brow.
232
524177
2583
Другите примати имат скосено чело.
08:58
They don't have the frontal cortex.
233
526760
1745
Те нямат фронтален кортекс.
09:00
But the frontal cortex is not
really qualitatively different.
really qualitatively different.
234
528505
3685
Но фронталният кортекс не
допринася за качествената разлика.
допринася за качествената разлика.
09:04
It's a quantitative expansion of neocortex,
235
532190
2743
Това е количествено разширение
на неокортекса,
на неокортекса,
09:06
but that additional quantity of thinking
236
534933
2703
но това допълнително
количество на мислене
количество на мислене
09:09
was the enabling factor for us to take
237
537636
1779
е факторът, който ни дава
възможност да направим
възможност да направим
09:11
a qualitative leap and invent language
238
539415
3346
качествен скок и да
създадем език
създадем език
09:14
and art and science and technology
239
542761
1967
и изкуство, и наука, и технология,
09:16
and TED conferences.
240
544728
1454
и TED конференциите.
09:18
No other species has done that.
241
546182
2131
Никой друг вид не е постигнал това.
09:20
And so, over the next few decades,
242
548313
2075
И така, през следващите
няколко десетилетия
няколко десетилетия
09:22
we're going to do it again.
243
550388
1760
ще го направим отново.
09:24
We're going to again expand our neocortex,
244
552148
2274
Ще го направим отново и ще
разширим неокортекса си,
разширим неокортекса си,
09:26
only this time we won't be limited
245
554422
1756
само че този път няма
да сме ограничени
да сме ограничени
09:28
by a fixed architecture of enclosure.
246
556178
4280
от фиксираната архитектура
на нашата обвивка.
на нашата обвивка.
09:32
It'll be expanded without limit.
247
560458
3304
Ще бъде разширен неограничено.
09:35
That additional quantity will again
248
563762
2243
Това допълнително
количество отново
количество отново
09:38
be the enabling factor for another qualitative leap
249
566005
3005
ще бъде факторът, който ще ни
помогне да направим качествен скок
помогне да направим качествен скок
в културата и технологията.
09:41
in culture and technology.
250
569010
1635
09:42
Thank you very much.
251
570645
2054
Благодаря Ви много.
(Аплодисменти)
09:44
(Applause)
252
572699
3086
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