TEDSummit
Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution
קווין קלי: איך תוכל התבונה המלאכותית לחולל מהפכה תעשייתית שניה
Filmed:
Readability: 3.8
1,739,624 views
"נתיבה של טיפת הגשם במורד העמק איננו ניתן לחיזוי, אבל הכיוון הכללי הוא בלתי-נמנע" אומר עתידן הטכנולוגיה הדיגיטלית קווין קלי – ובמידה רבה כך זה גם בטכנולוגיה, בהיותה מונעת בידי דפוסים מפתיעים אך בלתי נמנעים. במרוצת 20 השנים הבאות, לדבריו, המשיכה שלנו להפיכת הדברים לחכמים יותר ויותר תשפיע באורח יסודי כמעט על כל מה שאנו עושים. קלי בוחן שלוש מגמות בתבונה המלאכותית שעלינו להבין בכדי לאמץ אותה ולנהל את התפתחותה. "מוצר התבונה המלאכותית הכי פופולרי בעוד 20 שנה, שכולם ישתמשו בו, טרם הומצא," אומר קלי. "זה אומר שאתם יכולים עדיין להצטרף."
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. Full bio
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 bit
about where technology's going.
about where technology's going.
0
2966
3817
אדבר מעט על עתידה של הטכנולוגיה.
00:19
And often technology comes to us,
1
7509
2671
לעתים קרובות, הטכנולוגיה מגיעה אלינו
00:22
we're surprised by what it brings.
2
10566
1865
ואנו מופתעים ממה שהיא מביאה עימה.
00:24
But there's actually
a large aspect of technology
a large aspect of technology
3
12455
3683
אבל יש למעשה
היבט רחב של הטכנולוגיה
היבט רחב של הטכנולוגיה
00:28
that's much more predictable,
4
16162
1802
שהוא הרבה יותר צפוי,
00:29
and that's because technological systems
of all sorts have leanings,
of all sorts have leanings,
5
17988
4088
כי למערכות טכנולוגיות מכל המינים
יש מגמות,
יש מגמות,
יש להן תחומי דחיפות,
00:34
they have urgencies,
6
22100
1175
יש להן נטיות.
00:35
they have tendencies.
7
23299
1561
00:36
And those tendencies are derived
from the very nature of the physics,
from the very nature of the physics,
8
24884
4932
והנטיות האלה נובעות
מעצם אופיה של הפיזיקה,
מעצם אופיה של הפיזיקה,
00:41
chemistry of wires
and switches and electrons,
and switches and electrons,
9
29840
3150
של הכימיה בין כבלים,
מתגים ואלקטרונים,
מתגים ואלקטרונים,
00:45
and they will make reoccurring
patterns again and again.
patterns again and again.
10
33659
3602
שייצרו דפוסים חוזרים ונשנים.
00:49
And so those patterns produce
these tendencies, these leanings.
these tendencies, these leanings.
11
37745
4874
והדפוסים האלה מניבים
את הנטיות והמגמות האלה.
את הנטיות והמגמות האלה.
00:54
You can almost think of it
as sort of like gravity.
as sort of like gravity.
12
42643
2831
אפשר לחשוב על זה
כעל כוח כבידה.
כעל כוח כבידה.
00:57
Imagine raindrops falling into a valley.
13
45498
2319
תארו לעצמכם טיפות גשם
הנופלות לתוך עמק.
הנופלות לתוך עמק.
00:59
The actual path of a raindrop
as it goes down the valley
as it goes down the valley
14
47841
3088
נתיבה של טיפת הגשם במורד העמק
01:02
is unpredictable.
15
50953
1169
איננו ניתן לחיזוי.
01:04
We cannot see where it's going,
16
52651
1518
איננו יכולים לדעת
לאן היא פונה,
לאן היא פונה,
01:06
but the general direction
is very inevitable:
is very inevitable:
17
54193
2277
אבל הכיוון הכללי מאד בלתי-נמנע:
01:08
it's downward.
18
56494
1234
למטה.
01:10
And so these baked-in
tendencies and urgencies
tendencies and urgencies
19
58377
4572
כך שהנטיות והמגמות המובְנות האלה
01:14
in technological systems
20
62973
1476
במערכות טכנולוגיות
01:17
give us a sense of where things
are going at the large form.
are going at the large form.
21
65051
3609
נותנות לנו מושג לגבי
הכיוון הכללי של הדברים.
הכיוון הכללי של הדברים.
01:21
So in a large sense,
22
69149
1401
אז במובן הרחב,
01:22
I would say that telephones
were inevitable,
were inevitable,
23
70574
3361
הייתי אומר שטלפונים
היו דבר בלתי-נמנע,
היו דבר בלתי-נמנע,
01:27
but the iPhone was not.
24
75005
1342
אבל לא כן ה"אייפון".
01:29
The Internet was inevitable,
25
77094
1478
האינטרנט היה בלתי-נמנע,
01:31
but Twitter was not.
26
79274
1286
אבל לא כך "טוויטר".
01:33
So we have many ongoing
tendencies right now,
tendencies right now,
27
81036
3928
אז יש לנו כיום
נטיות רבות בעיצומן,
נטיות רבות בעיצומן,
01:36
and I think one of the chief among them
28
84988
2720
ולדעתי, אחת העיקריות שבהן
01:39
is this tendency to make things
smarter and smarter.
smarter and smarter.
29
87732
3722
היא הנטיה לעשות את הדברים
חכמים יותר ויותר.
חכמים יותר ויותר.
01:44
I call it cognifying -- cognification --
30
92041
2212
אני מכנה זאת "יצירת תודעה",
01:46
also known as artificial
intelligence, or AI.
intelligence, or AI.
31
94783
2782
וזה מוכר גם כתבונה מלאכותית.
01:50
And I think that's going to be one
of the most influential developments
of the most influential developments
32
98025
3746
ולדעתי זאת עתידה להיות
אחת ההתפתחויות הכי משפיעות,
אחת ההתפתחויות הכי משפיעות,
01:53
and trends and directions and drives
in our society in the next 20 years.
in our society in the next 20 years.
33
101795
5575
אחד הטרנדים, הכיוונים והמניעים
הכי משפיעים בחברה שלנו ב-20 השנה הבאות.
הכי משפיעים בחברה שלנו ב-20 השנה הבאות.
02:00
So, of course, it's already here.
34
108021
1985
וכמובן, זה כבר כאן.
02:02
We already have AI,
35
110030
2204
כבר יש לנו תבונה מלאכותית,
02:04
and often it works in the background,
36
112258
2398
ולעתים קרובות היא פועלת ברקע,
02:06
in the back offices of hospitals,
37
114680
1586
במשרדים האחוריים בבתי החולים,
02:08
where it's used to diagnose X-rays
better than a human doctor.
better than a human doctor.
38
116290
4686
שם היא משמשת לאבחון צילומי רנטגן
טוב בהרבה מהרופא האנושי.
טוב בהרבה מהרופא האנושי.
02:13
It's in legal offices,
39
121000
1726
היא קיימת בתחום החוק,
02:14
where it's used to go
through legal evidence
through legal evidence
40
122750
2368
ומשמשת לעבור על ראיות משפטיות
02:17
better than a human paralawyer.
41
125142
1855
טוב יותר מהעוזר המשפטי האנושי.
02:19
It's used to fly the plane
that you came here with.
that you came here with.
42
127506
3656
היא שימשה להטסת המטוס
שהביא אתכם לכאן.
שהביא אתכם לכאן.
02:24
Human pilots only flew it
seven to eight minutes,
seven to eight minutes,
43
132165
2381
הטייסים האנושיים הטיסו אותו
במשך 7-8 דקות בלבד,
במשך 7-8 דקות בלבד,
ביתר הזמן אחזה בהגאים
התבונה המלאכותית.
התבונה המלאכותית.
02:26
the rest of the time the AI was driving.
44
134570
1953
וכמובן, גם ב"נטפליקס" וב"אמזון",
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
45
136547
2173
02:30
it's in the background,
making those recommendations.
making those recommendations.
46
138744
2530
היא נמצאת ברקע,
ומספקת לכם המלצות.
ומספקת לכם המלצות.
זה מה שיש לנו היום.
02:33
That's what we have today.
47
141298
1261
02:34
And we have an example, of course,
in a more front-facing aspect of it,
in a more front-facing aspect of it,
48
142583
4801
ויש לנו כמובן דוגמה
גם מהיבט מוכר יותר שלה,
גם מהיבט מוכר יותר שלה,
02:39
with the win of the AlphaGo, who beat
the world's greatest Go champion.
the world's greatest Go champion.
49
147408
6629
בנצחון של "אלפא-גו", שזכה
באליפות הגו הגדולה בעולם.
באליפות הגו הגדולה בעולם.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
אבל מדובר ביותר מכך.
02:50
If you play a video game,
you're playing against an AI.
you're playing against an AI.
51
158555
2642
כשאתם משחקים במשחק מחשב
אתם משחקים נגד תבונה מלאכותית.
אתם משחקים נגד תבונה מלאכותית.
אך לאחרונה, "גוגל" לימדה
את התבונה המלאכותית שלה
את התבונה המלאכותית שלה
02:53
But recently, Google taught their AI
52
161221
4538
ללמוד לשחק משחקי מחשב.
02:57
to actually learn how to play video games.
53
165783
2412
03:00
Again, teaching video games
was already done,
was already done,
54
168686
2709
שוב, הוראת משחקי המחשב
כבר בוצעה בעבר,
כבר בוצעה בעבר,
03:03
but learning how to play
a video game is another step.
a video game is another step.
55
171419
3897
אבל ללמוד לשחק משחקי מחשב
היא עליית מדרגה.
היא עליית מדרגה.
03:07
That's artificial smartness.
56
175340
1678
זאת החוכמה המלאכותית.
03:10
What we're doing is taking
this artificial smartness
this artificial smartness
57
178571
4522
אנו בעצם לוקחים
את החוכמה המלאכותית
את החוכמה המלאכותית
03:15
and we're making it smarter and smarter.
58
183117
2423
ועושים אותה חכמה יותר ויותר.
03:18
There are three aspects
to this general trend
to this general trend
59
186710
3895
ויש שלושה היבטים למגמה הכללית הזאת
03:22
that I think are underappreciated;
60
190629
1689
שלדעתי זוכים למעט מדי הערכה.
ולדעתי נבין טוב יותר
את התבונה המלאכותית
את התבונה המלאכותית
03:24
I think we would understand
AI a lot better
AI a lot better
61
192342
2277
03:26
if we understood these three things.
62
194643
2301
אם נבין את שלושת הדברים האלה.
03:28
I think these things also would
help us embrace AI,
help us embrace AI,
63
196968
3283
לדעתי הם גם יעזרו לנו
לאמץ את התבונה המלאכותית,
לאמץ את התבונה המלאכותית,
03:32
because it's only by embracing it
that we actually can steer it.
that we actually can steer it.
64
200275
3008
כי רק אם נאמץ אותה
נוכל לכוון את מהלכיה.
נוכל לכוון את מהלכיה.
03:35
We can actually steer the specifics
by embracing the larger trend.
by embracing the larger trend.
65
203887
3157
אנו יכולים לכוון את הפרטים
ע"י אימוץ המגמה הכללית.
ע"י אימוץ המגמה הכללית.
03:39
So let me talk about
those three different aspects.
those three different aspects.
66
207467
2979
הבה ואדבר על שלושת ההיבטים האלה.
03:42
The first one is: our own intelligence
has a very poor understanding
has a very poor understanding
67
210470
3673
הראשון הוא: לתבונה שלנו
יש הבנה עלובה ביותר
יש הבנה עלובה ביותר
03:46
of what intelligence is.
68
214167
1490
באשר למהותה של התבונה.
03:48
We tend to think of intelligence
as a single dimension,
as a single dimension,
69
216110
3653
אנו נוטים לראות בתבונה
מימד אחד ויחיד,
מימד אחד ויחיד,
03:51
that it's kind of like a note
that gets louder and louder.
that gets louder and louder.
70
219787
2750
שהיא כמו תו
שעוצמתו הולכת וגוברת.
שעוצמתו הולכת וגוברת.
כמו במדידת מנת משכל.
03:54
It starts like with IQ measurement.
71
222561
2607
03:57
It starts with maybe a simple
low IQ in a rat or mouse,
low IQ in a rat or mouse,
72
225192
4092
שזה מתחיל ממנת משכל נמוכה
של חולדה או עכבר,
של חולדה או עכבר,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
73
229308
2134
ואז קצת יותר, כמו של שימפנזה,
04:03
and then maybe there's more
in a stupid person,
in a stupid person,
74
231887
2191
ואז עוד יותר,
כמו אצל אדם טיפש,
כמו אצל אדם טיפש,
04:06
and then maybe an average
person like myself,
person like myself,
75
234102
2096
ואז כמו אצל אדם ממוצע, כמוני,
ואחר כמו אצל גאון.
04:08
and then maybe a genius.
76
236222
1290
04:09
And this single IQ intelligence
is getting greater and greater.
is getting greater and greater.
77
237536
4433
ושתבונה זו של מנת המשכל
הולכת וגדלה.
הולכת וגדלה.
04:14
That's completely wrong.
78
242516
1151
זה מוטעה לחלוטין.
04:15
That's not what intelligence is --
not what human intelligence is, anyway.
not what human intelligence is, anyway.
79
243691
3608
לא כזו היא התבונה,
בכל אופן, לא התבונה האנושית.
בכל אופן, לא התבונה האנושית.
04:19
It's much more like a symphony
of different notes,
of different notes,
80
247673
4506
זה דומה יותר לסימפוניה
של תווים שונים,
של תווים שונים,
04:24
and each of these notes is played
on a different instrument of cognition.
on a different instrument of cognition.
81
252203
3609
שכל אחד מתווים אלה מנוגן
ע"י כלי שונה של ההכרה.
ע"י כלי שונה של ההכרה.
04:27
There are many types
of intelligences in our own minds.
of intelligences in our own minds.
82
255836
3701
כך שיש סוגי תבונות רבים במוחותינו.
04:31
We have deductive reasoning,
83
259561
3048
יש לנו יכולת היקש
מהכלל אל הפרט,
מהכלל אל הפרט,
04:34
we have emotional intelligence,
84
262633
2221
יש לנו תבונה רגשית,
04:36
we have spatial intelligence;
85
264878
1393
יש לנו תבונה מרחבית,
04:38
we have maybe 100 different types
that are all grouped together,
that are all grouped together,
86
266295
4021
יש לנו כ-100 סוגים
מקובצים יחד,
מקובצים יחד,
04:42
and they vary in different strengths
with different people.
with different people.
87
270340
3905
והם נמצאים ברמות שונות אצל אנשים שונים.
04:46
And of course, if we go to animals,
they also have another basket --
they also have another basket --
88
274269
4526
וכמובן, אם נסתכל על חיות,
גם אצלן יש אוסף, אוסף שונה –
גם אצלן יש אוסף, אוסף שונה –
04:50
another symphony of different
kinds of intelligences,
kinds of intelligences,
89
278819
2541
סימפוניה אחרת של סוגי תבונה שונים,
04:53
and sometimes those same instruments
are the same that we have.
are the same that we have.
90
281384
3566
ולפעמים אלו אותם הכלים כמו אצלנו.
04:56
They can think in the same way,
but they may have a different arrangement,
but they may have a different arrangement,
91
284974
3561
הן מסוגלות לחשוב כמונו,
אבל הסידור אצלן שונה,
אבל הסידור אצלן שונה,
ובדברים מסוימים הן אולי
טובות יותר מאשר בני האדם,
טובות יותר מאשר בני האדם,
05:00
and maybe they're higher
in some cases than humans,
in some cases than humans,
92
288559
2467
05:03
like long-term memory in a squirrel
is actually phenomenal,
is actually phenomenal,
93
291050
2837
כמו הזכרון ארוך הטווח המופלא
של הסנאי,
של הסנאי,
05:05
so it can remember
where it buried its nuts.
where it buried its nuts.
94
293911
2287
שמאפשר לו לזכור
היכן הטמין את האגוזים שלו.
היכן הטמין את האגוזים שלו.
05:08
But in other cases they may be lower.
95
296222
1987
אך במקרים אחרים
הן נחותות יותר.
הן נחותות יותר.
05:10
When we go to make machines,
96
298233
2730
וכשאנו מבקשים לייצר מכונות
05:12
we're going to engineer
them in the same way,
them in the same way,
97
300987
2196
נתכנן אותן באותו האופן,
05:15
where we'll make some of those types
of smartness much greater than ours,
of smartness much greater than ours,
98
303207
5010
כלומר, נעשה סוגים מסוימים
חכמים בהרבה מאיתנו,
חכמים בהרבה מאיתנו,
05:20
and many of them won't be
anywhere near ours,
anywhere near ours,
99
308241
2571
ואילו רבים אחרים
אפילו לא יתקרבו ליכולת שלנו,
אפילו לא יתקרבו ליכולת שלנו,
05:22
because they're not needed.
100
310836
1544
כי זה לא יהיה נחוץ.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
אז אנו ניקח את הדברים האלה,
05:26
these artificial clusters,
102
314631
2081
את הצבירים המלאכותיים הללו,
05:28
and we'll be adding more varieties
of artificial cognition to our AIs.
of artificial cognition to our AIs.
103
316736
5362
ונוסיף עוד סוגים של הכרה מלאכותית
למוצרי התבונה המלאכותית שלנו.
למוצרי התבונה המלאכותית שלנו.
05:34
We're going to make them
very, very specific.
very, very specific.
104
322507
4071
נעשה אותם ייחודיים מאד.
05:38
So your calculator is smarter
than you are in arithmetic already;
than you are in arithmetic already;
105
326602
6542
למשל, כבר עכשיו, המחשבון שלכם
חכם יותר מכם בחשבון,
חכם יותר מכם בחשבון,
05:45
your GPS is smarter
than you are in spatial navigation;
than you are in spatial navigation;
106
333168
3697
האיכון הלווייני חכם מכם
בניווט מרחבי,
בניווט מרחבי,
05:49
Google, Bing, are smarter
than you are in long-term memory.
than you are in long-term memory.
107
337337
4258
"גוגל" ו"בינג" חכמים מכם
בזכרון ארוך-טווח.
בזכרון ארוך-טווח.
05:54
And we're going to take, again,
these kinds of different types of thinking
these kinds of different types of thinking
108
342339
4530
ואז ניקח, שוב,
את סוגי החשיבה האלה
את סוגי החשיבה האלה
05:58
and we'll put them into, like, a car.
109
346893
1933
ונכניס אותם למכונית, למשל.
06:00
The reason why we want to put them
in a car so the car drives,
in a car so the car drives,
110
348850
3057
הסיבה לכך שנרצה להכניס אותם למכונית
06:03
is because it's not driving like a human.
111
351931
2302
היא משום שהמכונית אינה נוהגת
כמו בן-אדם.
כמו בן-אדם.
06:06
It's not thinking like us.
112
354257
1396
היא לא חושבת כמונו.
06:07
That's the whole feature of it.
113
355677
1920
זו המהות שלה.
06:09
It's not being distracted,
114
357621
1535
דעתה איננה מוסחת,
06:11
it's not worrying about whether
it left the stove on,
it left the stove on,
115
359180
2754
היא לא דואגת שמא השאירה
את התנור דולק,
את התנור דולק,
06:13
or whether it should have
majored in finance.
majored in finance.
116
361958
2138
או אם היה לה כדאי
לעשות תואר בפיננסים.
לעשות תואר בפיננסים.
06:16
It's just driving.
117
364120
1153
הוא רק נוהגת.
(צחוק)
06:17
(Laughter)
118
365297
1142
06:18
Just driving, OK?
119
366463
1841
רק נוהגת, כן?
06:20
And we actually might even
come to advertise these
come to advertise these
120
368328
2937
ואולי אפילו נפרסם
את המכוניות האלה
את המכוניות האלה
06:23
as "consciousness-free."
121
371289
1545
כ"נטולות מודעות".
06:24
They're without consciousness,
122
372858
1774
אין להן מודעות,
06:26
they're not concerned about those things,
123
374656
2104
הן לא מוטרדות מהדברים האלה,
דעתן אינה מוסחת.
06:28
they're not distracted.
124
376784
1156
אז באופן כללי,
מה שאנו מנסים לעשות
מה שאנו מנסים לעשות
06:29
So in general, what we're trying to do
125
377964
2966
הוא לייצר כמה שיותר
סוגי חשיבה.
סוגי חשיבה.
06:32
is make as many different
types of thinking as we can.
types of thinking as we can.
126
380954
4500
06:37
We're going to populate the space
127
385804
2083
אנו עתידים לאכלס את המרחב
בכל סוגי או מיני החשיבה האפשריים.
06:39
of all the different possible types,
or species, of thinking.
or species, of thinking.
128
387911
4159
06:44
And there actually may be some problems
129
392094
2068
וייתכנו בעיות מסוימות
06:46
that are so difficult
in business and science
in business and science
130
394186
2800
בעיות קשות במיוחד בעסקים ובמדע
06:49
that our own type of human thinking
may not be able to solve them alone.
may not be able to solve them alone.
131
397010
4042
שסוגי החשיבה האנושית שלנו
לא יוכלו לפתור אותן בעצמם.
לא יוכלו לפתור אותן בעצמם.
06:53
We may need a two-step program,
132
401076
1992
אולי נזדקק לתכנית דו-שלבית,
06:55
which is to invent new kinds of thinking
133
403092
4203
כלומר, להמציא סוגי חשיבה חדשים
06:59
that we can work alongside of to solve
these really large problems,
these really large problems,
134
407692
3734
שנוכל לעבוד עימן כדי לפתור
את הבעיות הגדולות האלה,
את הבעיות הגדולות האלה,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
135
411450
2918
למשל, האנרגיה האפלה
או כבידה קוונטית.
או כבידה קוונטית.
07:08
What we're doing
is making alien intelligences.
is making alien intelligences.
136
416496
2646
אז אנו בעצם יוצרים תבונות חייזריות.
07:11
You might even think of this
as, sort of, artificial aliens
as, sort of, artificial aliens
137
419166
4069
אפשר לראות בהן מעין
חייזרים מלאכותיים,
חייזרים מלאכותיים,
07:15
in some senses.
138
423259
1207
במובנים מסוימים.
07:16
And they're going to help
us think different,
us think different,
139
424490
2300
שיעזרו לנו לחשוב אחרת,
07:18
because thinking different
is the engine of creation
is the engine of creation
140
426814
3632
כי החשיבה השונה
היא מקור היצירה,
היא מקור היצירה,
07:22
and wealth and new economy.
141
430470
1867
העושר והכלכלה החדשה.
07:25
The second aspect of this
is that we are going to use AI
is that we are going to use AI
142
433835
4923
ההיבט השני של זה
הוא שנשתמש בתבונה המלאכותית
הוא שנשתמש בתבונה המלאכותית
07:30
to basically make a second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
143
438782
2950
ליצירת מהפכה תעשייתית שניה.
07:34
The first Industrial Revolution
was based on the fact
was based on the fact
144
442135
2773
המהפכה התעשייתית הראשונה
התבססה על העובדה
התבססה על העובדה
07:36
that we invented something
I would call artificial power.
I would call artificial power.
145
444932
3462
שהמצאנו משהו שהייתי מכנה
"כוח מלאכותי".
"כוח מלאכותי".
07:40
Previous to that,
146
448879
1150
עד אז,
07:42
during the Agricultural Revolution,
147
450053
2034
בזמן המהפכה החקלאית,
07:44
everything that was made
had to be made with human muscle
had to be made with human muscle
148
452111
3702
הכל היה צריך להיעשות
בכוח השריר האנושי
בכוח השריר האנושי
07:47
or animal power.
149
455837
1307
או בכוח שרירי החיה.
07:49
That was the only way
to get anything done.
to get anything done.
150
457565
2063
זאת היתה הדרך היחידה
לבצע משהו.
לבצע משהו.
07:51
The great innovation during
the Industrial Revolution was,
the Industrial Revolution was,
151
459652
2945
וההמצאה הגדולה ביותר במהפכה התעשייתית
היתה כשרתמנו את כוח הקיטור,
את דלקי המאובנים,
את דלקי המאובנים,
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
152
462621
3109
07:57
to make this artificial power
that we could use
that we could use
153
465754
3856
כדי לייצר את הכוח המלאכותי
שבו יכולנו להשתמש
שבו יכולנו להשתמש
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
כדי לבצע את כל מה שרצינו.
08:03
So today when you drive down the highway,
155
471327
2772
אז היום, כשאתם נוסעים בכביש,
08:06
you are, with a flick of the switch,
commanding 250 horses --
commanding 250 horses --
156
474571
4525
בהסטת מתג אתם מגייסים
250 סוסים,
250 סוסים,
08:11
250 horsepower --
157
479120
1572
250 כוחות סוס –
08:12
which we can use to build skyscrapers,
to build cities, to build roads,
to build cities, to build roads,
158
480716
4692
שבעזרתם אפשר לבנות
גורדי שחקים, ערים, דרכים,
גורדי שחקים, ערים, דרכים,
08:17
to make factories that would churn out
lines of chairs or refrigerators
lines of chairs or refrigerators
159
485432
5789
מפעלים עם קווי ייצור רועשים
של כסאות או מקררים,
של כסאות או מקררים,
08:23
way beyond our own power.
160
491245
1654
הרבה מעבר לכוחותינו אנו.
08:24
And that artificial power can also
be distributed on wires on a grid
be distributed on wires on a grid
161
492923
6111
ואת הכוח המלאכותי הזה
אפשר גם להפיץ בכבלים וברשת
אפשר גם להפיץ בכבלים וברשת
08:31
to every home, factory, farmstead,
162
499058
3199
לכל בית, מפעל, משק,
08:34
and anybody could buy
that artificial power,
that artificial power,
163
502281
4191
וכולם יכולים לקנות
את הכוח המלאכותי הזה,
את הכוח המלאכותי הזה,
08:38
just by plugging something in.
164
506496
1472
בתחיבה פשוטה של תקע לשקע.
08:39
So this was a source
of innovation as well,
of innovation as well,
165
507992
2439
אז גם זה היה מקור של חדשנות,
08:42
because a farmer could take
a manual hand pump,
a manual hand pump,
166
510455
3418
כי החקלאי יכול היה לקחת
משאבה ידנית,
משאבה ידנית,
08:45
and they could add this artificial
power, this electricity,
power, this electricity,
167
513897
2916
ולחבר אליה את הכוח המלאכותי,
את החשמל הזה,
את החשמל הזה,
08:48
and he'd have an electric pump.
168
516837
1497
ולקבל משאבה חשמלית.
08:50
And you multiply that by thousands
or tens of thousands of times,
or tens of thousands of times,
169
518358
3318
ואת זה מכפילים באלפים
או בעשרות אלפים,
או בעשרות אלפים,
08:53
and that formula was what brought us
the Industrial Revolution.
the Industrial Revolution.
170
521700
3159
וזאת הנוסחה שנתנה לנו
את מהפכה התעשייתית.
את מהפכה התעשייתית.
08:56
All the things that we see,
all this progress that we now enjoy,
all this progress that we now enjoy,
171
524883
3585
וכל מה שאנו רואים,
כל הקדמה שממנה אנו נהנים,
כל הקדמה שממנה אנו נהנים,
09:00
has come from the fact
that we've done that.
that we've done that.
172
528492
2063
נובעת מכך שעשינו את זה.
כעת נחזור על כך
עם התבונה המלאכותית.
עם התבונה המלאכותית.
09:02
We're going to do
the same thing now with AI.
the same thing now with AI.
173
530579
2348
09:04
We're going to distribute that on a grid,
174
532951
2075
נפיץ אותה ברשת חשמל,
09:07
and now you can take that electric pump.
175
535050
2374
ואז תוכלו לקחת
את אותה משאבה חשמלית,
את אותה משאבה חשמלית,
09:09
You can add some artificial intelligence,
176
537448
2968
לצרף אליה קצת תבונה מלאכותית,
09:12
and now you have a smart pump.
177
540440
1481
ולקבל משאבה חכמה.
09:13
And that, multiplied by a million times,
178
541945
1928
וזה, כפול מיליון,
09:15
is going to be this second
Industrial Revolution.
Industrial Revolution.
179
543897
2363
יהווה את המהפכה התעשייתית השניה.
09:18
So now the car is going down the highway,
180
546284
2382
עכשיו למכונית שנוסעת בכביש
09:20
it's 250 horsepower,
but in addition, it's 250 minds.
but in addition, it's 250 minds.
181
548690
4294
יש 250 כוחות סוס,
ובנוסף, גם 250 מוחות.
ובנוסף, גם 250 מוחות.
09:25
That's the auto-driven car.
182
553008
1769
מדובר במכונית הנהיגה העצמית.
09:26
It's like a new commodity;
183
554801
1389
זה כמו מוצר חדש.
09:28
it's a new utility.
184
556214
1303
זאת תשתית ציבורית חדשה.
09:29
The AI is going to flow
across the grid -- the cloud --
across the grid -- the cloud --
185
557541
3041
התבונה המלאכותית תזרום ברשת, בענן,
09:32
in the same way electricity did.
186
560606
1567
ממש כמו החשמל.
09:34
So everything that we had electrified,
187
562197
2380
כלומר, לכל מה שחיברנו לחשמל,
09:36
we're now going to cognify.
188
564601
1723
ניתן מעתה גם מודעות.
09:38
And I owe it to Jeff, then,
189
566693
1385
ועלי להודות לג'ף
09:40
that the formula
for the next 10,000 start-ups
for the next 10,000 start-ups
190
568102
3732
על הנוסחה שביסוד 10,000
מיזמי ההזנק הבאים
מיזמי ההזנק הבאים
09:43
is very, very simple,
191
571858
1162
והיא פשוטה ביותר:
09:45
which is to take x and add AI.
192
573044
3167
לקחת משהו ולהוסיף לו
תבונה מלאכותית.
תבונה מלאכותית.
09:49
That is the formula,
that's what we're going to be doing.
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
זאת הנוסחה.
זה מה שאנו עתידים לעשות.
זה מה שאנו עתידים לעשות.
09:51
And that is the way
in which we're going to make
in which we're going to make
194
579936
3306
ובדרך זאת ניצור
את המהפכה התעשייתית השניה.
09:55
this second Industrial Revolution.
195
583266
1858
ואגב, ממש עכשיו, ברגע זה,
09:57
And by the way -- right now, this minute,
196
585148
2154
09:59
you can log on to Google
197
587326
1169
אתם יכולים להיכנס ל"גוגל"
10:00
and you can purchase
AI for six cents, 100 hits.
AI for six cents, 100 hits.
198
588519
3882
ולרכוש תבונה מלאכותית:
תמורת 6 סנטים, לקבל 100 פגיעות.
תמורת 6 סנטים, לקבל 100 פגיעות.
10:04
That's available right now.
199
592758
1604
זה זמין ממש עכשיו.
ההיבט השלישי של זה
10:06
So the third aspect of this
200
594386
2286
10:09
is that when we take this AI
and embody it,
and embody it,
201
597315
2678
הוא כשניקח את התבונה המלאכותית
וניתן לה גוף,
וניתן לה גוף,
10:12
we get robots.
202
600017
1173
נקבל רובוטים.
10:13
And robots are going to be bots,
203
601214
1703
והרובוטים יהיו בוטים,
10:14
they're going to be doing many
of the tasks that we have already done.
of the tasks that we have already done.
204
602941
3328
הם יבצעו הרבה מהמטלות
שכבר ביצענו.
שכבר ביצענו.
10:20
A job is just a bunch of tasks,
205
608357
1528
עבודה היא רק אוסף של מטלות,
10:21
so they're going to redefine our jobs
206
609909
1762
אז הם יגדירו מחדש
את העבודות שלנו
את העבודות שלנו
10:23
because they're going to do
some of those tasks.
some of those tasks.
207
611695
2259
כי הם יבצעו חלק מהמטלות האלה.
אבל הם גם יטפלו
בקטגוריות חדשות לגמרי,
בקטגוריות חדשות לגמרי,
10:25
But they're also going to curate
whole new categories,
whole new categories,
208
613978
3197
10:29
a whole new slew of tasks
209
617199
2247
בקשת חדשה לגמרי של מטלות
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
we wanted to do before.
210
619470
2457
שקודם לכן בכלל לא ידענו
שאנו רוצים לבצע.
שאנו רוצים לבצע.
10:33
They're going to actually
engender new kinds of jobs,
engender new kinds of jobs,
211
621951
3637
הם בעצם יולידו
עבודות מסוגים חדשים,
עבודות מסוגים חדשים,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
212
625612
2271
סוגי מטלות חדשים שנרצה שיבוצעו.
10:39
just as automation made up
a whole bunch of new things
a whole bunch of new things
213
627907
3405
בדיוק כפי שהאוטומציה יצרה
המון דברים חדשים
המון דברים חדשים
10:43
that we didn't know we needed before,
214
631336
1834
שקודם לא ידענו שהם נחוצים לנו,
10:45
and now we can't live without them.
215
633194
1956
וכעת איננו יכולים לחיות בלעדיהם.
10:47
So they're going to produce
even more jobs than they take away,
even more jobs than they take away,
216
635174
3956
אז הם ייצרו מקומות עבודה חדשים
יותר מאלה שיבטלו,
יותר מאלה שיבטלו,
10:51
but it's important that a lot of the tasks
that we're going to give them
that we're going to give them
217
639154
3434
אבל חשוב שהרבה מהמטלות
שנטיל עליהם
שנטיל עליהם
10:54
are tasks that can be defined
in terms of efficiency or productivity.
in terms of efficiency or productivity.
218
642612
4572
תהיינה כאלה שניתן להגדיר
במונחי יעילות או פריון.
במונחי יעילות או פריון.
10:59
If you can specify a task,
219
647676
1828
אם אפשר להגדיר מטלה,
11:01
either manual or conceptual,
220
649528
2235
ידנית או תפישתית,
11:03
that can be specified in terms
of efficiency or productivity,
of efficiency or productivity,
221
651787
4780
ואפשר גם להגדיר אותה
מבחינת היעילות או הפריון שלה.
מבחינת היעילות או הפריון שלה.
11:08
that goes to the bots.
222
656591
1777
היא תועבר לבוטים.
11:10
Productivity is for robots.
223
658758
2178
פריון הוא תחום שמיועד לרובוטים.
11:12
What we're really good at
is basically wasting time.
is basically wasting time.
224
660960
3070
אנו טובים בעיקר בבזבוז זמן.
11:16
(Laughter)
225
664054
1028
(צחוק)
11:17
We're really good at things
that are inefficient.
that are inefficient.
226
665106
2316
אנו טובים מאד בדברים
בלתי-יעילים.
בלתי-יעילים.
11:19
Science is inherently inefficient.
227
667446
3025
המדע מטבעו איננו יעיל.
11:22
It runs on that fact that you have
one failure after another.
one failure after another.
228
670816
2906
הוא מבוסס על כשלונות חוזרים ונשנים.
11:25
It runs on the fact that you make tests
and experiments that don't work,
and experiments that don't work,
229
673746
3424
הוא מבוסס על מבדקים וניסויים שנכשלים,
אחרת לא לומדים.
11:29
otherwise you're not learning.
230
677194
1442
הוא מבוסס על העובדה
11:30
It runs on the fact
231
678660
1162
שאין בו הרבה יעילות.
11:31
that there is not
a lot of efficiency in it.
a lot of efficiency in it.
232
679846
2083
11:33
Innovation by definition is inefficient,
233
681953
2779
החדשנות, בהגדרה, איננה יעילה,
11:36
because you make prototypes,
234
684756
1391
כי מייצרים אבות טיפוס,
11:38
because you try stuff that fails,
that doesn't work.
that doesn't work.
235
686171
2707
ומנסים דברים שנכשלים,
שאינם עובדים.
שאינם עובדים.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
236
688902
3112
המחקר מטבעו איננו יעיל.
11:44
Art is not efficient.
237
692038
1531
האמנות איננה יעילה.
11:45
Human relationships are not efficient.
238
693593
2127
יחסי אנוש אינם יעילים.
11:47
These are all the kinds of things
we're going to gravitate to,
we're going to gravitate to,
239
695744
2940
כל אלה הם דברים
שנימשך אליהם,
שנימשך אליהם,
11:50
because they're not efficient.
240
698708
1475
משום שאינם יעילים.
11:52
Efficiency is for robots.
241
700207
2315
היעילות נועדה לרובוטים.
11:55
We're also going to learn
that we're going to work with these AIs
that we're going to work with these AIs
242
703338
4123
אנו עתידים גם ללמוד לשתף פעולה
עם סוגי התבונה המלאכותית האלה
עם סוגי התבונה המלאכותית האלה
11:59
because they think differently than us.
243
707485
1997
משום שהם חושבים אחרת מאיתנו.
12:02
When Deep Blue beat
the world's best chess champion,
the world's best chess champion,
244
710005
4314
כש"כחול עמוק" הביס
את אלוף העולם בשחמט,
את אלוף העולם בשחמט,
12:06
people thought it was the end of chess.
245
714343
1929
חשבו שזה סופו של השחמט.
אבל בפועל התברר שכיום,
אלוף העולם בשחמט
אלוף העולם בשחמט
12:08
But actually, it turns out that today,
the best chess champion in the world
the best chess champion in the world
246
716296
4402
12:12
is not an AI.
247
720722
1557
איננו יצור של תבונה מלאכותית
12:14
And it's not a human.
248
722906
1181
וגם לא יצור אנושי.
12:16
It's the team of a human and an AI.
249
724111
2715
זהו צוות של בני-אדם
ותבונה מלאכותית.
ותבונה מלאכותית.
12:18
The best medical diagnostician
is not a doctor, it's not an AI,
is not a doctor, it's not an AI,
250
726850
4000
המאבחן הרפואי הטוב ביותר
איננו רופא ולא תבונה מלאכותית,
איננו רופא ולא תבונה מלאכותית,
12:22
it's the team.
251
730874
1176
אלא צוות.
אז נעבוד יחד
עם התבונות המלאכותיות האלה,
עם התבונות המלאכותיות האלה,
12:24
We're going to be working with these AIs,
252
732074
2149
12:26
and I think you'll be paid in the future
253
734247
1995
ולדעתי, בעתיד השכר שלכם יתבסס
12:28
by how well you work with these bots.
254
736266
2391
על טיב עבודתכם
יחד עם הבוטים האלה.
יחד עם הבוטים האלה.
12:31
So that's the third thing,
is that they're different,
is that they're different,
255
739026
4257
אז זהו הדבר השלישי,
הם שונים,
הם שונים,
12:35
they're utility
256
743307
1165
הם שירותי תשתית,
12:36
and they are going to be something
we work with rather than against.
we work with rather than against.
257
744496
3816
והם יהיו משהו שנעבוד איתו
ולא נגדו.
ולא נגדו.
12:40
We're working with these
rather than against them.
rather than against them.
258
748336
2639
נעבוד איתם ולא נגדם.
12:42
So, the future:
259
750999
1477
העתיד, אם כן:
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
לאן זה לוקח אותנו?
12:45
I think that 25 years from now,
they'll look back
they'll look back
261
753944
3567
לדעתי, בעוד 25 שנים
נביט לאחור
נביט לאחור
12:49
and look at our understanding
of AI and say,
of AI and say,
262
757535
3125
נבחן כיצד תפשנו
את התבונה המלאכותית ונאמר,
את התבונה המלאכותית ונאמר,
12:52
"You didn't have AI. In fact,
you didn't even have the Internet yet,
you didn't even have the Internet yet,
263
760684
3300
"בכלל לא היתה לכם תבונה מלאכותית,
ובעצם, אפילו לא אינטרנט,
ובעצם, אפילו לא אינטרנט,
"בהשוואה למה שיהיה לנו
בעוד 25 שנה."
בעוד 25 שנה."
12:56
compared to what we're going
to have 25 years from now."
to have 25 years from now."
264
764008
2741
12:59
There are no AI experts right now.
265
767849
3047
היום אין מומחים לתבונה מלאכותית.
13:02
There's a lot of money going to it,
266
770920
1699
מוקצה לכך המון כסף,
מושקעים בכך מיליארדי דולרים,
מושקעים בכך מיליארדי דולרים,
13:04
there are billions of dollars
being spent on it;
being spent on it;
267
772643
2268
13:06
it's a huge business,
268
774935
2164
זהו עסק ענקי,
13:09
but there are no experts, compared
to what we'll know 20 years from now.
to what we'll know 20 years from now.
269
777123
4272
אבל אין מומחים, לעומת מה שנכיר
בעוד 20 שנה.
בעוד 20 שנה.
13:14
So we are just at the beginning
of the beginning,
of the beginning,
270
782064
2885
כלומר, אנו רק בראשית של ההתחלה,
13:16
we're in the first hour of all this.
271
784973
2163
אנו עומדים בשעה הראשונה
של כל זה.
של כל זה.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
272
787160
1935
זאת השעה הראשונה של האינטרנט.
השעה הראשונה של מה שעתיד לבוא.
13:21
We're in the first hour of what's coming.
273
789119
2040
ומוצר התבונה המלאכותית
הכי פופולרי בעוד 20 שנה,
הכי פופולרי בעוד 20 שנה,
13:23
The most popular AI product
in 20 years from now,
in 20 years from now,
274
791183
4153
13:27
that everybody uses,
275
795360
1444
שכולם ישתמשו בו,
13:29
has not been invented yet.
276
797499
1544
טרם הומצא.
13:32
That means that you're not late.
277
800464
2467
זה אומר שאינכם מאחרים את הרכבת.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
תודה לכם.
13:36
(Laughter)
279
804859
1026
(צחוק)
13:37
(Applause)
280
805909
2757
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere 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.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com