ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

More profile about the speaker
Kevin Kelly | Speaker | TED.com
TEDSummit

Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution

Kevin Kelly: Jak AI může způsobit druhou industriální revoluci

Filmed:
1,739,624 views

„Skutečná cesta kapky padající do údolí je nepředvídatelná, ale obecný směr je nevyhnutelný,“ říká digitální vizionář Kevin Kelly. S technologií to je stejné, je řízena vzorci, které jsou překvapivé, ale nevyhnutelné. Říká, že během příštích 20 let náš sklon dělat věci chytřejší a chytřejší bude mít hluboký dopad na téměř vše, co děláme. Kelly prozkoumává tři trendy AI, kterým musíme porozumět, abychom si ji osvojili a mohli řídit její vývoj. „Nejoblíbenější AI produkt, který každý za 20 let bude používat, nebyl zatím vynalezen,“ říká Kelly. „To znamená, že ještě nejdete pozdě.“
- Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:14
I'm going to talk a little bitbit
about where technology'stechnologie going.
0
2966
3817
Budu mluvit o tom,
kam směřují technologie.
00:19
And oftenčasto technologytechnika comespřijde to us,
1
7509
2671
Pokaždé, když se setkáme s technologiemi,
00:22
we're surprisedpřekvapený by what it bringspřináší.
2
10566
1865
překvapuje nás, co vše přináší.
00:24
But there's actuallyvlastně
a largevelký aspectaspekt of technologytechnika
3
12455
3683
Je zde vlastně ale
mnoho věcí o technologiích,
00:28
that's much more predictablepředvídatelný,
4
16162
1802
které jsou značně předvídatelné,
00:29
and that's because technologicaltechnologický systemssystémy
of all sortstřídění have leaningssklony,
5
17988
4088
protože technologické systémy
všech druhů mají sklony,
00:34
they have urgenciesnaléhavým,
6
22100
1175
mají důležitost,
00:35
they have tendenciestendencí.
7
23299
1561
mají tendence.
00:36
And those tendenciestendencí are derivedodvozený
from the very naturePříroda of the physicsfyzika,
8
24884
4932
Tyto tendence jsou odvozeny
od samotné podstaty fyziky,
00:41
chemistrychemie of wiresvodiče
and switchespřepínače and electronselektrony,
9
29840
3150
chemických vazeb, přepínačů a elektronů
00:45
and they will make reoccurringneodstraní
patternsvzory again and again.
10
33659
3602
a vytváří opakující se
vzorce znovu a znovu.
00:49
And so those patternsvzory producevyrobit
these tendenciestendencí, these leaningssklony.
11
37745
4874
A z těchto vzorců vznikají
tyto tendence, takové sklony.
00:54
You can almosttéměř think of it
as sorttřídění of like gravitygravitace.
12
42643
2831
Mohli byste o tom přemýšlet
téměř jako o gravitaci.
00:57
ImaginePředstavte si raindropsdešťové kapky fallingpadající into a valleyúdolí.
13
45498
2319
Představte si dešťové kapky
padající do údolí.
00:59
The actualaktuální pathcesta of a raindropdešťová kapka
as it goesjde down the valleyúdolí
14
47841
3088
Skutečná cesta padající kapky údolím
01:02
is unpredictablenepředvídatelné.
15
50953
1169
je nepředvídatelná.
01:04
We cannotnemůže see where it's going,
16
52651
1518
Nemůžeme vidět, kam míří,
01:06
but the generalVšeobecné directionsměr
is very inevitablenevyhnutelný:
17
54193
2277
ale obecný směr je nevyhnutelný.
01:08
it's downwardsměrem dolů.
18
56494
1234
Je to dolů.
01:10
And so these baked-inupečený in
tendenciestendencí and urgenciesnaléhavým
19
58377
4572
A tyto jasné tendence a nutnosti
01:14
in technologicaltechnologický systemssystémy
20
62973
1476
v technologickém systému
01:17
give us a sensesmysl of where things
are going at the largevelký formformulář.
21
65051
3609
nám ukazují, kam věci
jako celek směřují.
01:21
So in a largevelký sensesmysl,
22
69149
1401
Takže v hlubším smyslu,
01:22
I would say that telephonestelefony
were inevitablenevyhnutelný,
23
70574
3361
řekl bych, že telefony byly nevyhnutelné,
01:27
but the iPhoneiPhone was not.
24
75005
1342
ale iPhone nebyl.
01:29
The InternetInternetu was inevitablenevyhnutelný,
25
77094
1478
Internet byl nevyhnutelný,
01:31
but TwitterTwitter was not.
26
79274
1286
ale Twitter nebyl.
01:33
So we have manymnoho ongoingpokračující
tendenciestendencí right now,
27
81036
3928
Nyní máme mnoho
současných tendencí,
01:36
and I think one of the chiefhlavní amongmezi them
28
84988
2720
a já myslím, že hlavní tendencí
01:39
is this tendencytendence to make things
smarterchytřejší and smarterchytřejší.
29
87732
3722
je dělat věci chytřejší a chytřejší.
01:44
I call it cognifyingcognifying -- cognificationcognification --
30
92041
2212
Říkám tomu poznávání (cognification),
01:46
alsotaké knownznámý as artificialumělý
intelligenceinteligence, or AIAI.
31
94783
2782
také známo jako umělá inteligence nebo AI.
01:50
And I think that's going to be one
of the mostvětšina influentialvlivný developmentsvývoj
32
98025
3746
Myslím, že to nejvíce ovlivní vývoj,
01:53
and trendstrendy and directionsPokyny and drivespohony
in our societyspolečnost in the nextdalší 20 yearsroky.
33
101795
5575
trendy a směr a požene
naši společnost v dalších 20 letech.
02:00
So, of coursechod, it's alreadyjiž here.
34
108021
1985
Samozřejmě už je to tady.
02:02
We alreadyjiž have AIAI,
35
110030
2204
My už umělou inteligenci máme,
02:04
and oftenčasto it workspráce in the backgroundPozadí,
36
112258
2398
vždy pracuje na pozadí,
02:06
in the back officeskanceláře of hospitalsnemocnicích,
37
114680
1586
v zázemí nemocnic,
02:08
where it's used to diagnosediagnostikovat X-raysRentgen
better than a humančlověk doctordoktor.
38
116290
4686
kde provádí diagnostiku rentgenů
lépe než lidský lékař.
02:13
It's in legalprávní officeskanceláře,
39
121000
1726
Je v advokátních kancelářích,
02:14
where it's used to go
throughpřes legalprávní evidencedůkaz
40
122750
2368
kde prochází právní důkazy
02:17
better than a humančlověk paralawyerparalawyer.
41
125142
1855
lépe než lidský koncipient.
02:19
It's used to flylétat the planeletadlo
that you camepřišel here with.
42
127506
3656
Lítá s letadly, kterými
jste sem přiletěli.
02:24
HumanLidské pilotspiloti only flewletěl it
sevensedm to eightosm minutesminut,
43
132165
2381
Lidští piloti řídí letadlo pouze
sedm až osm minut,
02:26
the restodpočinek of the time the AIAI was drivingřízení.
44
134570
1953
zbytek času řídí AI.
02:28
And of coursechod, in NetflixNetflix and AmazonAmazon,
45
136547
2173
A samozřejmě v Netflixu a Amazonu,
02:30
it's in the backgroundPozadí,
makingtvorba those recommendationsdoporučení.
46
138744
2530
na pozadí vytváří doporučení.
02:33
That's what we have todaydnes.
47
141298
1261
To máme dnes.
02:34
And we have an examplepříklad, of coursechod,
in a more front-facingsměřující dopředu aspectaspekt of it,
48
142583
4801
A máme příklad, který je
samozřejmě více vidět,
02:39
with the winvyhrát of the AlphaGoAlphaGo, who beatporazit
the world'sna světě greatestnejvětší Go championmistr.
49
147408
6629
s výhrou AlphaGo nad světově nejlepším
šampionem hry Go.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
Ale je toho více.
02:50
If you playhrát si a videovideo gamehra,
you're playinghraní againstproti an AIAI.
51
158555
2642
Pokud hrajete video hry, hrajete proti AI.
02:53
But recentlynedávno, GoogleGoogle taughtvyučován theirjejich AIAI
52
161221
4538
Avšak nedávno Google naučil svoji AI,
02:57
to actuallyvlastně learnUčit se how to playhrát si videovideo gameshry.
53
165783
2412
jak vlastně hrát video hry.
03:00
Again, teachingvýuka videovideo gameshry
was alreadyjiž doneHotovo,
54
168686
2709
Opět, učení video her bylo zvládnuto,
03:03
but learningučení se how to playhrát si
a videovideo gamehra is anotherdalší stepkrok.
55
171419
3897
ale učení se jak hrát video hru
je dalším krokem.
03:07
That's artificialumělý smartnesschytré funkce.
56
175340
1678
To je umělá chytrost.
03:10
What we're doing is takingpřijmout
this artificialumělý smartnesschytré funkce
57
178571
4522
To co děláme je,
že vezmeme tuto umělou chytrost
03:15
and we're makingtvorba it smarterchytřejší and smarterchytřejší.
58
183117
2423
a děláme ji chytřejší a chytřejší.
03:18
There are threetři aspectsaspekty
to this generalVšeobecné trendtrend
59
186710
3895
Tyto tři pohledy na tento obecný trend
03:22
that I think are underappreciatedpodceňuje;
60
190629
1689
jsou, myslím, nedoceněné.
03:24
I think we would understandrozumět
AIAI a lot better
61
192342
2277
Myslím, že bychom AI
porozuměli mnohem lépe,
03:26
if we understoodrozuměli these threetři things.
62
194643
2301
kdybychom rozuměli těmto třem věcem.
03:28
I think these things alsotaké would
help us embraceobjetí AIAI,
63
196968
3283
Myslím, že tyto věci nám
také pomohou AI přijmout.
03:32
because it's only by embracingobjímání it
that we actuallyvlastně can steerřídit it.
64
200275
3008
Protože pouze pokud ji přijmeme,
tak ji můžeme řídit.
03:35
We can actuallyvlastně steerřídit the specificsspecifika
by embracingobjímání the largervětší trendtrend.
65
203887
3157
Můžeme vlastně ovládat specifikace,
když přijmeme širší trend.
03:39
So let me talk about
those threetři differentodlišný aspectsaspekty.
66
207467
2979
Dovolte mi promluvit o těchto
třech rozdílných hlediscích.
03:42
The first one is: our ownvlastní intelligenceinteligence
has a very poorchudý understandingporozumění
67
210470
3673
Zaprvé: naše vlastní inteligence
velmi špatně chápe,
03:46
of what intelligenceinteligence is.
68
214167
1490
co je inteligence.
03:48
We tendtendenci to think of intelligenceinteligence
as a singlesingl dimensiondimenze,
69
216110
3653
Máme sklon přemýšlet o inteligenci
jako o jedné dimenzi,
03:51
that it's kinddruh of like a notePoznámka
that getsdostane louderhlasitěji and louderhlasitěji.
70
219787
2750
která je jako tón,
který je hlasitější a hlasitější.
03:54
It startszačíná like with IQIQ measurementměření.
71
222561
2607
Začíná to s měřením IQ.
03:57
It startszačíná with maybe a simplejednoduchý
lownízký IQIQ in a ratkrysa or mousemyš,
72
225192
4092
Začíná to asi s jednoduchým, nízkým IQ
v kryse nebo myši
04:01
and maybe there's more in a chimpanzeešimpanz,
73
229308
2134
a možná je více v šimpanzovi
04:03
and then maybe there's more
in a stupidhloupý personosoba,
74
231887
2191
a potom možná je více v hloupém člověkovi
04:06
and then maybe an averageprůměrný
personosoba like myselfmoje maličkost,
75
234102
2096
a potom je možná průměrný člověk, jako já
04:08
and then maybe a geniusgénius.
76
236222
1290
a potom možná genius.
04:09
And this singlesingl IQIQ intelligenceinteligence
is gettingdostat greatervětší and greatervětší.
77
237536
4433
A tato jediná IQ inteligence
je vyšší a vyšší.
04:14
That's completelyzcela wrongšpatně.
78
242516
1151
To je úplně špatně.
04:15
That's not what intelligenceinteligence is --
not what humančlověk intelligenceinteligence is, anywaytak jako tak.
79
243691
3608
To není to, co inteligence je --
ani co je lidská inteligence mimochodem.
04:19
It's much more like a symphonySymphony
of differentodlišný notespoznámky,
80
247673
4506
Je to spíše jako symfonie rozdílných tónů
04:24
and eachkaždý of these notespoznámky is playedhrál
on a differentodlišný instrumentnástroj of cognitionpoznání.
81
252203
3609
a každý z těchto tónů hraje
rozdílný nástroj poznání.
04:27
There are manymnoho typestypy
of intelligencesinteligence in our ownvlastní mindsmysli.
82
255836
3701
V naší mysli je mnoho typů inteligence.
04:31
We have deductivededuktivní reasoninguvažování,
83
259561
3048
Máme deduktivní zdůvodňování,
04:34
we have emotionalemocionální intelligenceinteligence,
84
262633
2221
máme emoční inteligenci,
04:36
we have spatialprostorový intelligenceinteligence;
85
264878
1393
máme prostorovou inteligenci;
04:38
we have maybe 100 differentodlišný typestypy
that are all groupedseskupeny togetherspolu,
86
266295
4021
máme možná 100 různých typů,
které jsou spojeny dohromady
04:42
and they varyměnit in differentodlišný strengthssilné stránky
with differentodlišný people.
87
270340
3905
a mají rozdílnou intenzitu
u různých lidí.
04:46
And of coursechod, if we go to animalszvířata,
they alsotaké have anotherdalší basketkošík --
88
274269
4526
A samozřejmě, když přejdeme ke zvířatům,
mají rozdílné
04:50
anotherdalší symphonySymphony of differentodlišný
kindsdruhy of intelligencesinteligence,
89
278819
2541
další symfonie rozdílných
druhů inteligencí,
04:53
and sometimesněkdy those samestejný instrumentsnástroje
are the samestejný that we have.
90
281384
3566
a občas tyto jejich nástroje
jsou stejné, jako máme my.
04:56
They can think in the samestejný way,
but they maysmět have a differentodlišný arrangementuspořádání,
91
284974
3561
Můžeme stejně myslet,
ale oni mají jiné uspořádání
05:00
and maybe they're highervyšší
in some casespřípadů than humanslidem,
92
288559
2467
a možná jsou lepší
v některých případech než lidé,
05:03
like long-termdlouhodobý memoryPaměť in a squirrelveverka
is actuallyvlastně phenomenalfenomenální,
93
291050
2837
jako dlouhodobá paměť veverky,
která je fenomenální,
05:05
so it can rememberpamatovat
where it buriedpohřben its nutsmatice.
94
293911
2287
může si tak zapamatovat
kam schovala oříšky.
05:08
But in other casespřípadů they maysmět be lowerdolní.
95
296222
1987
V ostatních případech může být ale nižší.
05:10
When we go to make machinesstrojů,
96
298233
2730
Když vyrobíme stroje,
05:12
we're going to engineerinženýr
them in the samestejný way,
97
300987
2196
navrhneme je stejnou cestou,
05:15
where we'lldobře make some of those typestypy
of smartnesschytré funkce much greatervětší than oursnaše,
98
303207
5010
kde bychom udělali některé takové
inteligence lepší než naše
05:20
and manymnoho of them won'tzvyklý be
anywherekdekoli nearu oursnaše,
99
308241
2571
a některé se našim nebudou ani blížit,
05:22
because they're not neededpotřeboval.
100
310836
1544
protože nebudou potřeba.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
Takže vezmeme tyto věci,
05:26
these artificialumělý clustersclustery,
102
314631
2081
tyto umělé spojitosti
05:28
and we'lldobře be addingpřidání more varietiesodrůdy
of artificialumělý cognitionpoznání to our AIsAIs.
103
316736
5362
a budeme přidávat další možnosti
umělého poznávání našim AI.
05:34
We're going to make them
very, very specificcharakteristický.
104
322507
4071
Vytvoříme je velmi specifická.
05:38
So your calculatorkalkulačka is smarterchytřejší
than you are in arithmeticaritmetický alreadyjiž;
105
326602
6542
Takže vaše kalkulačka je už mnohem
chytřejší v počtech než vy;
05:45
your GPSGPS is smarterchytřejší
than you are in spatialprostorový navigationnavigace;
106
333168
3697
vaše GPS je chytřejší než vy
v prostorové orientaci;
05:49
GoogleGoogle, BingBing, are smarterchytřejší
than you are in long-termdlouhodobý memoryPaměť.
107
337337
4258
Google, Bing mají lepší
dlouhodobou paměť než vy.
05:54
And we're going to take, again,
these kindsdruhy of differentodlišný typestypy of thinkingmyslící
108
342339
4530
Vezmeme znovu tyto
rozdílné typy myšlení
05:58
and we'lldobře put them into, like, a carauto.
109
346893
1933
a dáme je například do auta.
06:00
The reasondůvod why we want to put them
in a carauto so the carauto drivespohony,
110
348850
3057
Důvod proč to tam dáme,
je aby řídilo auto,
06:03
is because it's not drivingřízení like a humančlověk.
111
351931
2302
ne aby se řídilo jako to dělají lidé,
06:06
It's not thinkingmyslící like us.
112
354257
1396
nemyslí tak jako my.
06:07
That's the wholeCelý featureVlastnosti of it.
113
355677
1920
To je její vlastnost.
06:09
It's not beingbytost distractedroztržitý,
114
357621
1535
Není roztržitá,
06:11
it's not worryingznepokojující about whetherzda
it left the stovekamna on,
115
359180
2754
Nestará se, zda nechala zapnutý sporák,
06:13
or whetherzda it should have
majoredobor in financefinance.
116
361958
2138
nebo jestli měla vystudovat finance.
06:16
It's just drivingřízení.
117
364120
1153
Pouze řídí.
06:17
(LaughterSmích)
118
365297
1142
(Smích)
06:18
Just drivingřízení, OK?
119
366463
1841
Pouze řídí, dobře?
06:20
And we actuallyvlastně mightmohl even
come to advertiseinzerovat these
120
368328
2937
Mohli bychom to vlastně prezentovat
06:23
as "consciousness-freebez vědomí."
121
371289
1545
jako "nemající vědomí".
06:24
They're withoutbez consciousnessvědomí,
122
372858
1774
Jsou bez uvědomění,
06:26
they're not concernedznepokojený about those things,
123
374656
2104
nestarají se o takové věci,
06:28
they're not distractedroztržitý.
124
376784
1156
Nejsou roztržití.
06:29
So in generalVšeobecné, what we're tryingzkoušet to do
125
377964
2966
Takže obecně vzato, snažíme se udělat
06:32
is make as manymnoho differentodlišný
typestypy of thinkingmyslící as we can.
126
380954
4500
co nejvíce rozdílných typů myšlení,
kolik jen můžeme.
06:37
We're going to populatenaplnit the spaceprostor
127
385804
2083
Snažíme se vyplnit prostor
06:39
of all the differentodlišný possiblemožný typestypy,
or speciesdruh, of thinkingmyslící.
128
387911
4159
co nejvíce typy nebo druhy myšlení.
06:44
And there actuallyvlastně maysmět be some problemsproblémy
129
392094
2068
Mohly by zde být ale nějaké problémy,
06:46
that are so difficultobtížný
in businesspodnikání and scienceVěda
130
394186
2800
které jsou v byznysu a vědě tak složité,
06:49
that our ownvlastní typetyp of humančlověk thinkingmyslící
maysmět not be ableschopný to solveřešit them alonesama.
131
397010
4042
že by pouze náš způsob myšlení
nemusel na tyto problémy stačit.
06:53
We maysmět need a two-stepdvoustupňový programprogram,
132
401076
1992
Potřebujeme tedy
dvoufázový proces,
06:55
whichkterý is to inventvymyslet newNový kindsdruhy of thinkingmyslící
133
403092
4203
který bude na vymyšlení
nových druhů myšlení,
06:59
that we can work alongsidevedle of to solveřešit
these really largevelký problemsproblémy,
134
407692
3734
abychom mohli pracovat spolu
na složitějších problémech,
07:03
say, like darktemný energyenergie or quantumkvantum gravitygravitace.
135
411450
2918
Řekněme například na temné energii
nebo na kvantové gravitaci.
07:08
What we're doing
is makingtvorba alienmimozemšťan intelligencesinteligence.
136
416496
2646
To, co děláme, je vyrábění
mimozemské inteligence
07:11
You mightmohl even think of this
as, sorttřídění of, artificialumělý aliensmimozemšťanů
137
419166
4069
Můžete o tom přemýšlet
jako o druhu umělých mimozemšťanů,
07:15
in some sensessmysly.
138
423259
1207
v určitém smyslu.
07:16
And they're going to help
us think differentodlišný,
139
424490
2300
Pomůžou nám přemýšlet rozdílně,
07:18
because thinkingmyslící differentodlišný
is the enginemotor of creationstvoření
140
426814
3632
protože přemýšlet rozdílně
je hnací silou kreativity,
07:22
and wealthbohatství and newNový economyekonomika.
141
430470
1867
bohatství a nové ekonomiky.
07:25
The seconddruhý aspectaspekt of this
is that we are going to use AIAI
142
433835
4923
Druhou věcí bude v podstatě použití AI
07:30
to basicallyv podstatě make a seconddruhý
IndustrialPrůmyslové RevolutionRevoluce.
143
438782
2950
ke druhé průmyslové revoluci.
07:34
The first IndustrialPrůmyslové RevolutionRevoluce
was basedna základě on the factskutečnost
144
442135
2773
První průmyslová revoluce
vznikla, protože jsme
07:36
that we inventedvymyslel something
I would call artificialumělý powerNapájení.
145
444932
3462
vymysleli něco, čemu bych řekl umělá síla.
07:40
PreviousPředchozí to that,
146
448879
1150
Před tím,
07:42
duringběhem the AgriculturalZemědělské RevolutionRevoluce,
147
450053
2034
během zemědělské revoluce,
07:44
everything that was madevyrobeno
had to be madevyrobeno with humančlověk musclesval
148
452111
3702
vše, co bylo vyrobeno,
vyrobily lidské svaly
07:47
or animalzvíře powerNapájení.
149
455837
1307
nebo zvířecí síla.
07:49
That was the only way
to get anything doneHotovo.
150
457565
2063
To byla jediná možnost,
jak něco udělat.
07:51
The great innovationinovace duringběhem
the IndustrialPrůmyslové RevolutionRevoluce was,
151
459652
2945
Velká inovace industriální revoluce
spočívala v tom,
07:54
we harnessedvyužita steamparní powerNapájení, fossilfosilní fuelspaliv,
152
462621
3109
že jsme použili energii páry a
fosilní paliva,
07:57
to make this artificialumělý powerNapájení
that we could use
153
465754
3856
abychom mohli používat
tuto sílu
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
a dělat věci, které chceme.
08:03
So todaydnes when you driveřídit down the highwayDálnice,
155
471327
2772
Takže dnes, když jedete po silnici,
08:06
you are, with a flickrychlý pohyb of the switchpřepínač,
commandingvelící 250 horseskoně --
156
474571
4525
ovládáte, pouze malým pohybem,
250 koní --
08:11
250 horsepowerkoňská síla --
157
479120
1572
250 koňských sil --
08:12
whichkterý we can use to buildstavět skyscrapersmrakodrapy,
to buildstavět citiesměsta, to buildstavět roadssilnic,
158
480716
4692
Můžeme je využít ke stavbě mrakodrapů,
měst a stavbě cest.
08:17
to make factoriestováren that would churnzměny v kódu out
linesline of chairsžidle or refrigeratorschladničky
159
485432
5789
postavit továrny, které chrlí hromady
židlí nebo ledniček,
08:23
way beyondmimo our ownvlastní powerNapájení.
160
491245
1654
což je zcela nad
naše vlastní síly.
08:24
And that artificialumělý powerNapájení can alsotaké
be distributeddistribuováno on wiresvodiče on a gridmřížka
161
492923
6111
A síla strojů může být
rozdělena do všech oblastí,
08:31
to everykaždý home, factorytovárna, farmsteadstatku,
162
499058
3199
do každého domu, továrny, statku
08:34
and anybodyněkdo could buyKoupit
that artificialumělý powerNapájení,
163
502281
4191
a každý si tuto pomocnou sílu
může koupit,
08:38
just by pluggingpřipojením something in.
164
506496
1472
stačí to pouze připojit.
08:39
So this was a sourcezdroj
of innovationinovace as well,
165
507992
2439
Bylo to samozřejmě zdrojem inovací,
08:42
because a farmerzemědělec could take
a manualmanuál handruka pumpčerpadlo,
166
510455
3418
protože každý farmář mohl vzít pumpu,
08:45
and they could addpřidat this artificialumělý
powerNapájení, this electricityelektřina,
167
513897
2916
mohl ji připojit k této umělé síle,
k elektřině
08:48
and he'don to byl have an electricelektrický pumpčerpadlo.
168
516837
1497
a získal by elektrickou pumpu.
08:50
And you multiplynásobit that by thousandstisíce
or tensdesítky of thousandstisíce of timesčasy,
169
518358
3318
A to si vynásobte tisíckrát nebo
desettisíckrát
08:53
and that formulavzorec was what broughtpřinesl us
the IndustrialPrůmyslové RevolutionRevoluce.
170
521700
3159
a tento vzorec nám přinesl
průmyslovou revoluci.
08:56
All the things that we see,
all this progresspokrok that we now enjoyužívat si,
171
524883
3585
Všechny věci, které teď vidíme,
všechen tento pokrok, který si užíváme,
09:00
has come from the factskutečnost
that we'vejsme doneHotovo that.
172
528492
2063
vychází ze skutečnosti,
co jsme udělali.
09:02
We're going to do
the samestejný thing now with AIAI.
173
530579
2348
Stejnou věc teď uděláme s AI.
09:04
We're going to distributedistribuovat that on a gridmřížka,
174
532951
2075
Rozšíříme ji v dalších oblastech
09:07
and now you can take that electricelektrický pumpčerpadlo.
175
535050
2374
a teď si vezměte tu elektrickou pumpu.
09:09
You can addpřidat some artificialumělý intelligenceinteligence,
176
537448
2968
Můžete přidat umělou inteligenci,
09:12
and now you have a smartchytrý pumpčerpadlo.
177
540440
1481
a máte teď chytrou pumpu.
09:13
And that, multipliednásobeno by a millionmilión timesčasy,
178
541945
1928
A to vynásobte milionkrát
09:15
is going to be this seconddruhý
IndustrialPrůmyslové RevolutionRevoluce.
179
543897
2363
a nastane druhá průmyslová revoluce.
09:18
So now the carauto is going down the highwayDálnice,
180
546284
2382
Takže teď auto jedoucí po ulici,
09:20
it's 250 horsepowerkoňská síla,
but in additionpřidání, it's 250 mindsmysli.
181
548690
4294
má 250 koňských sil,
ale také 250 myslí.
09:25
That's the auto-drivenauto řízený carauto.
182
553008
1769
To je autonomní auto.
09:26
It's like a newNový commodityzboží;
183
554801
1389
Je to jako nový produkt;
09:28
it's a newNový utilityutilita.
184
556214
1303
nový nástroj.
09:29
The AIAI is going to flowtok
acrosspřes the gridmřížka -- the cloudmrak --
185
557541
3041
AI se rozšíří napříč po síti,
po cloudu,
09:32
in the samestejný way electricityelektřina did.
186
560606
1567
jako to udělala elektřina.
09:34
So everything that we had electrifiedelektrifikované,
187
562197
2380
Takže vše co je elektrifikováno,
09:36
we're now going to cognifycognify.
188
564601
1723
bude teď chytré.
09:38
And I owedlužím it to JeffJeff, then,
189
566693
1385
A dlužím to Jeffovi,
09:40
that the formulavzorec
for the nextdalší 10,000 start-upsstart-upů
190
568102
3732
že vzorec pro dalších
10 000 začínajících firem
09:43
is very, very simplejednoduchý,
191
571858
1162
je velmi jednoduchý.
09:45
whichkterý is to take x and addpřidat AIAI.
192
573044
3167
Vezmeme x a přidáme AI.
09:49
That is the formulavzorec,
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
To je ten vzorec,
který teď budeme používat.
09:51
And that is the way
in whichkterý we're going to make
194
579936
3306
Toto je způsob,
kterým provedeme
09:55
this seconddruhý IndustrialPrůmyslové RevolutionRevoluce.
195
583266
1858
tuto druhou průmyslovou revoluci.
09:57
And by the way -- right now, this minuteminuta,
196
585148
2154
A mimochodem -- právě teď, tuto minutu,
můžete se přihlásit na Google
09:59
you can loglog on to GoogleGoogle
197
587326
1169
10:00
and you can purchasenákup
AIAI for sixšest centscen, 100 hitshity.
198
588519
3882
a můžete si pořídit AI
za šest centů, 100 zobrazení.
10:04
That's availabledostupný right now.
199
592758
1604
Je to přístupné právě teď.
10:06
So the thirdTřetí aspectaspekt of this
200
594386
2286
A třetím hlediskem je,
10:09
is that when we take this AIAI
and embodyztělesňují it,
201
597315
2678
když vezmeme AI
a ztělesníme to,
10:12
we get robotsroboty.
202
600017
1173
vytvoříme roboty.
10:13
And robotsroboty are going to be botsroboty,
203
601214
1703
Všichni roboti budou boti,
10:14
they're going to be doing manymnoho
of the tasksúkoly that we have alreadyjiž doneHotovo.
204
602941
3328
budou dělat spoustu věcí,
které jsme doposud dělali.
10:20
A jobpráce is just a bunchchomáč of tasksúkoly,
205
608357
1528
Práce je pouze souborem úkolů,
10:21
so they're going to redefineznovu definovat our jobspracovní místa
206
609909
1762
takže oni nově nadefinují naše práce,
10:23
because they're going to do
some of those tasksúkoly.
207
611695
2259
protože oni budou
dělat některé tyto úkoly.
10:25
But they're alsotaké going to curateKaplan
wholeCelý newNový categoriesKategorie,
208
613978
3197
Vytvoří ale také úplně nová odvětví,
10:29
a wholeCelý newNový slewzabil of tasksúkoly
209
617199
2247
zcela nové soubory úkolů,
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
210
619470
2457
o kterých jsme v minulosti nevěděli,
že je budeme chtít dělat.
10:33
They're going to actuallyvlastně
engenderpřinášet newNový kindsdruhy of jobspracovní místa,
211
621951
3637
Doslova stvoří nové druhy prací,
10:37
newNový kindsdruhy of tasksúkoly that we want doneHotovo,
212
625612
2271
nové druhy úkolů, které musejí být hotové,
10:39
just as automationautomatizace madevyrobeno up
a wholeCelý bunchchomáč of newNový things
213
627907
3405
přesně jako automatizace vytvořila
úplně novou spoustu věcí,
o kterých jsme nevěděli,
že je budeme potřebovat
10:43
that we didn't know we neededpotřeboval before,
214
631336
1834
10:45
and now we can't livežít withoutbez them.
215
633194
1956
a teď bez nich nemůžeme žít.
10:47
So they're going to producevyrobit
even more jobspracovní místa than they take away,
216
635174
3956
Takže se vytvoří mnohem více prací
než zanikne,
10:51
but it's importantdůležité that a lot of the tasksúkoly
that we're going to give them
217
639154
3434
je ale důležité, že mnoho úkolů,
které jim zadáme,
10:54
are tasksúkoly that can be defineddefinované
in termspodmínky of efficiencyúčinnost or productivityproduktivita.
218
642612
4572
jsou úkoly, které mohou být vymezené,
co se týče výkonu nebo produktivity.
10:59
If you can specifyZadejte a taskúkol,
219
647676
1828
Pokud můžete specifikovat úkol,
11:01
eitherbuď manualmanuál or conceptualpojmový,
220
649528
2235
jak manuální, tak koncepční,
11:03
that can be specifiedzadaný in termspodmínky
of efficiencyúčinnost or productivityproduktivita,
221
651787
4780
který může být specifikován v oblasti
výkonu nebo produktivity,
11:08
that goesjde to the botsroboty.
222
656591
1777
to budou dělat boti.
11:10
ProductivityProduktivita is for robotsroboty.
223
658758
2178
Výkonost je pro roboty.
11:12
What we're really good at
is basicallyv podstatě wastingplýtvání time.
224
660960
3070
My jsme v podstatě dobří
v plýtvání časem.
11:16
(LaughterSmích)
225
664054
1028
(Smích)
11:17
We're really good at things
that are inefficientneefektivní.
226
665106
2316
Jsme dobří ve věcech,
které jsou neefektivní.
11:19
ScienceVěda is inherentlyinherentně inefficientneefektivní.
227
667446
3025
Věda je ze své podstaty neefektivní.
11:22
It runsběží on that factskutečnost that you have
one failureselhání after anotherdalší.
228
670816
2906
Pracuje na principu
opakujících se nezdarů.
11:25
It runsběží on the factskutečnost that you make teststesty
and experimentsexperimenty that don't work,
229
673746
3424
Funguje tak, že děláte testy
a experimenty, které nefungují,
11:29
otherwisev opačném případě you're not learningučení se.
230
677194
1442
jinak byste se neučili.
11:30
It runsběží on the factskutečnost
231
678660
1162
Pracuje na principu,
11:31
that there is not
a lot of efficiencyúčinnost in it.
232
679846
2083
ve kterém není moc efektivity.
11:33
InnovationInovace by definitiondefinice is inefficientneefektivní,
233
681953
2779
Inovace dle definice je neefektivnost,
11:36
because you make prototypesprototypy,
234
684756
1391
protože vyrábíte prototypy,
11:38
because you try stuffvěci that failsselhává,
that doesn't work.
235
686171
2707
protože zkoušíte věci,
které selžou, které nefungují.
11:40
ExplorationPrůzkum is inherentlyinherentně inefficiencyneefektivnost.
236
688902
3112
Bádání je ze své podstaty neefektivní.
11:44
ArtUmění is not efficientúčinný.
237
692038
1531
Umění není efektivní.
11:45
HumanLidské relationshipsvztahy are not efficientúčinný.
238
693593
2127
Mezilidské vztahy nejsou efektivní.
11:47
These are all the kindsdruhy of things
we're going to gravitategravitaci to,
239
695744
2940
Toto všechno jsou věci,
ke kterým budeme směřovat,
11:50
because they're not efficientúčinný.
240
698708
1475
protože jsou neefektivní.
11:52
EfficiencyÚčinnost is for robotsroboty.
241
700207
2315
Efektivita je pro roboty.
11:55
We're alsotaké going to learnUčit se
that we're going to work with these AIsAIs
242
703338
4123
My se také naučíme,
jak s AI spolupracovat,
11:59
because they think differentlyjinak than us.
243
707485
1997
protože myslí jinak než my.
12:02
When DeepHluboká BlueModrá beatporazit
the world'sna světě bestnejlepší chessšachy championmistr,
244
710005
4314
Když Deep Blue porazil
světového šachového šampiona,
12:06
people thought it was the endkonec of chessšachy.
245
714343
1929
lidé mysleli, že je to konec šachů.
12:08
But actuallyvlastně, it turnsotočí out that todaydnes,
the bestnejlepší chessšachy championmistr in the worldsvět
246
716296
4402
Ve skutečnosti ale, jak se dnes ukazuje,
nejlepším šachovým šampionem na světě
12:12
is not an AIAI.
247
720722
1557
není AI
12:14
And it's not a humančlověk.
248
722906
1181
a není to ani člověk.
12:16
It's the teamtým of a humančlověk and an AIAI.
249
724111
2715
Je to tým člověka a AI.
12:18
The bestnejlepší medicallékařský diagnosticiandiagnostik
is not a doctordoktor, it's not an AIAI,
250
726850
4000
Nejlepší lékařské diagnostiky
neprovádí lékař ani AI,
12:22
it's the teamtým.
251
730874
1176
nejlepší je tým.
12:24
We're going to be workingpracovní with these AIsAIs,
252
732074
2149
Budeme pracovat s AI
12:26
and I think you'llBudete be paidzaplaceno in the futurebudoucnost
253
734247
1995
a myslím, že v budoucnosti budete placeni
12:28
by how well you work with these botsroboty.
254
736266
2391
podle toho, jak dobře
pracujete s těmito boty.
12:31
So that's the thirdTřetí thing,
is that they're differentodlišný,
255
739026
4257
Tak, to je ta třetí věc,
že jsou rozdílní,
12:35
they're utilityutilita
256
743307
1165
jsou nástrojem,
12:36
and they are going to be something
we work with ratherspíše than againstproti.
257
744496
3816
je to něco, s čím chceme spíš
spolupracovat než bojovat.
12:40
We're workingpracovní with these
ratherspíše than againstproti them.
258
748336
2639
Pracujme s nimi, spíše
než proti nim.
12:42
So, the futurebudoucnost:
259
750999
1477
Tak budoucnost:
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
Kam nás zanese?
12:45
I think that 25 yearsroky from now,
they'lloni budou look back
261
753944
3567
Myslím, že když se za 25 let ohlédnou
12:49
and look at our understandingporozumění
of AIAI and say,
262
757535
3125
a podívají se na naše chápání AI a řeknou:
12:52
"You didn't have AIAI. In factskutečnost,
you didn't even have the InternetInternetu yetdosud,
263
760684
3300
,,Neměli jste AI, ve skutečnosti
jste neměli ani internet,
12:56
comparedv porovnání to what we're going
to have 25 yearsroky from now."
264
764008
2741
ve srovnání s tím,
co budeme mít za 25 let."
12:59
There are no AIAI expertsOdborníci right now.
265
767849
3047
V současné době nemáme experty na AI.
13:02
There's a lot of moneypeníze going to it,
266
770920
1699
Proudí do toho hodně peněz,
13:04
there are billionsmiliardy of dollarsdolarů
beingbytost spentstrávil on it;
267
772643
2268
utrácejí se za to miliardy dolarů;
13:06
it's a hugeobrovský businesspodnikání,
268
774935
2164
je to obrovský byznys,
13:09
but there are no expertsOdborníci, comparedv porovnání
to what we'lldobře know 20 yearsroky from now.
269
777123
4272
nemáme ale experty, v porovnání
s tím, co budeme vědět za 20 let.
13:14
So we are just at the beginningzačátek
of the beginningzačátek,
270
782064
2885
Jsme teprve na začátku začátku,
13:16
we're in the first hourhodina of all this.
271
784973
2163
jsme v první hodině toho všeho.
13:19
We're in the first hourhodina of the InternetInternetu.
272
787160
1935
Jsme v první hodině internetu.
13:21
We're in the first hourhodina of what's comingpříchod.
273
789119
2040
Jsme v první hodině toho, co přichází.
13:23
The mostvětšina popularoblíbený AIAI productprodukt
in 20 yearsroky from now,
274
791183
4153
Nejoblíbenější AI produkt
za 20 let,
13:27
that everybodyvšichni usespoužití,
275
795360
1444
který bude každý používat,
13:29
has not been inventedvymyslel yetdosud.
276
797499
1544
nebyl zatím vynalezen.
13:32
That meansprostředek that you're not latepozdě.
277
800464
2467
To znamená, že ještě nejdete pozdě.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
Děkuji.
13:36
(LaughterSmích)
279
804859
1026
(Smích)
13:37
(ApplausePotlesk)
280
805909
2757
(Potlesk)
Translated by Adam Voldřich
Reviewed by Petr Bela

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

More profile about the speaker
Kevin Kelly | Speaker | TED.com