ABOUT THE SPEAKER
Kai-Fu Lee - Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies.

Why you should listen

Dr. Kai-Fu Lee has a unique perspective on the global technology industry, having worked extensively between the US and China, and has been in artificial intelligence research, development and investment for more than 30 years. He is one of China's top technology investors, undertaking early pioneering work in the field of artificial intelligence and working with multiple US technology giants. 

Lee is the Chairman and CEO of Sinovation Ventures, managing a $1.7 billion dual-currency investment fund. Sinovation is a leading technology-savvy investment firm focusing on developing Chinese high-tech companies. Lee also serves as president of the Sinovation Ventures Artificial Intelligence Institute.

Prior to founding Sinovation in 2009, Lee was the President of Google China. Previously, he held executive positions at Microsoft, SGI and Apple. He is a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), and he was Vice Chairman of the Committee of 100 and named one of the 100 most influential people in the world by TIME Magazine. He is the author of seven best-selling books in Chinese, launching his new book AI Superpowers internationally in fall 2018, and has over 50 million followers on social media.

In the field of artificial intelligence, Lee founded Microsoft Research China, which was named as the hottest research lab by MIT Technology Review. Later renamed Microsoft Research Asia, this institute has trained the great majority of AI leaders in China, including CTOs or AI heads at Baidu, Tencent, Alibaba, Lenovo, Huawei and Haier. While with Apple, Lee led AI projects in speech and natural language, which appeared on Good Morning America on ABC Television and the front page of The Wall Street Journal. He has authored 10 US patents, and more than 100 journal and conference papers.

More profile about the speaker
Kai-Fu Lee | Speaker | TED.com
TED2018

Kai-Fu Lee: How AI can save our humanity

Kai-Fu Lee: Hogyan mentheti meg az MI az emberiséget?

Filmed:
3,583,197 views

Az MI mérhetetlenül átformálja világunkat, de van, amire nem képes: ez a szeretet. Az informatikus Kai-Fu Lee látnoki beszédében részletezi, hogyan vezet az USA és Kína egy mélytanulási forradalmat, és megosztja a tervét, hogy az emberek miként tudnának az MI korában együttérzéssel és kreativitással gazdagodni. "Az MI szerencsés véletlen. Azért van, hogy felszabadítson minket a rutinmunkák alól, és emlékeztessen arra, ami minket emberré tesz" – mondja Lee.
- Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies. Full bio

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

00:12
I'm going to talk about
how AIAI and mankindaz emberiség can coexistegymás mellett,
0
640
4536
Az MI, a mesterséges intelligencia
és az ember együttéléséről fogok beszélni,
00:17
but first, we have to rethinkújragondolják
about our humanemberi valuesértékeket.
1
5200
3816
de először újra kell gondolnunk
az emberi értékeinket.
00:21
So let me first make a confessiongyónás
about my errorshibák in my valuesértékeket.
2
9040
4320
Először megvallom értékrendem hibáit.
00:25
It was 11 o'clockórakor, DecemberDecember 16, 1991.
3
13920
4256
1991. december 16-a volt, reggel 11 óra.
00:30
I was about to becomeválik a fatherapa
for the first time.
4
18200
2680
Életemben először már-már apa lettem.
00:33
My wifefeleség, Shen-LingShen Ling,
layvilági in the hospitalkórház bedágy
5
21480
2856
Feleségem, Shen-Ling kórházi ágyon feküdt,
00:36
going throughkeresztül a very difficultnehéz
12-hour-óra labormunkaerő.
6
24360
3080
nagyon nehéz, 12 órás
vajúdáson ment keresztül.
00:40
I satült by her bedsideÉjjeliszekrény
7
28280
2296
Ugyan az ágya mellett ültem,
00:42
but lookednézett anxiouslyaggódva at my watch,
8
30600
2376
de idegesen nézegettem az órámat,
00:45
and I knewtudta something that she didn't.
9
33000
1800
és tudtam valamit, amit ő nem.
00:47
I knewtudta that if in one houróra,
10
35440
1800
Tudtam, hogy ha egy órán belül
00:50
our childgyermek didn't come,
11
38360
1936
nem születik meg a gyermekünk,
00:52
I was going to leaveszabadság her there
12
40320
1936
akkor otthagyom a feleségem,
00:54
and go back to work
13
42280
1656
visszamegyek a munkahelyemre,
00:55
and make a presentationbemutatás about AIAI
14
43960
2576
és prezentációt tartok
az MI-ről főnökömnek,
00:58
to my bossfőnök, Apple'sAz Apple CEOVEZÉRIGAZGATÓ.
15
46560
2200
az Apple vezérigazgatójának.
01:03
FortunatelySzerencsére, my daughterlánya
was bornszületett at 11:30 --
16
51160
3896
Szerencsére lányom 11:30-kor megszületett,
01:07
(LaughterNevetés)
17
55080
1936
(Nevetés)
01:09
(ApplauseTaps)
18
57040
1936
(Taps)
01:11
sparingSparing me from doing the unthinkableelképzelhetetlen,
19
59000
4336
megkímélve engem attól,
hogy megtegyem az elképzelhetetlent,
01:15
and to this day, I am so sorry
20
63360
2496
de azóta is nagyon sajnálom, hogy hagytam,
01:17
for lettingbérbeadása my work ethicetika
take precedencesorrend over love for my familycsalád.
21
65880
4656
hogy a munkaerkölcs elsőbbséget
élvezzen családszeretetemmel szemben.
01:22
(ApplauseTaps)
22
70560
5736
(Taps)
01:28
My AIAI talk, howeverazonban, wentment off brilliantlyragyogóan.
23
76320
2616
Az MI-beszédem egyébként
briliánsan sikerült.
01:30
(LaughterNevetés)
24
78960
2736
(Nevetés)
01:33
AppleAlma lovedszeretett my work
and decidedhatározott to announcebejelent it
25
81720
3136
Az Apple imádta a munkám,
és úgy döntött, hogy bejelenti
01:36
at TEDTED1992,
26
84880
2696
a TED1992 konferencián,
01:39
26 yearsévek agoezelőtt on this very stageszínpad.
27
87600
3016
26 évvel ezelőtt, ugyanezen a színpadon.
01:42
I thought I had madekészült one of the biggestlegnagyobb,
mosta legtöbb importantfontos discoveriesfelfedezések in AIAI,
28
90640
5056
Azt hittem, hogy az MI legnagyobb,
legfontosabb felfedezését tettem,
01:47
and so did the "WallFal StreetUtca JournalNapló"
on the followingkövetkező day.
29
95720
2920
és így hitte másnap
a The Wall Street Journal is.
01:51
But as farmessze as discoveriesfelfedezések wentment,
30
99440
2536
De ahogy a felfedezések előrehaladtak,
01:54
it turnedfordult out,
31
102000
1336
kiderült,
01:55
I didn't discoverfelfedez IndiaIndia, or AmericaAmerikai.
32
103360
2776
hogy nem fedeztem fel
se Indiát, se Amerikát.
01:58
PerhapsTalán I discoveredfelfedezett
a little islandsziget off of PortugalPortugália.
33
106160
3080
Talán csak egy kis szigetet
Portugália partjainál.
02:02
But the AIAI erakorszak of discoveryfelfedezés continuedfolyamatos,
34
110720
3256
De az MI felfedezéseinek
korszaka folytatódott,
02:06
and more scientiststudósok
pouredöntött theirazok soulslelkek into it.
35
114000
3216
és egyre több tudós
adta bele szívét-lelkét.
02:09
About 10 yearsévek agoezelőtt, the grandnagy AIAI discoveryfelfedezés
36
117240
2616
Kb. tíz éve az MI-ben a nagy felfedezést,
02:11
was madekészült by threehárom
NorthÉszaki AmericanAmerikai scientiststudósok,
37
119880
3176
amit mélytanulásként ismerünk,
02:15
and it's knownismert as deepmély learningtanulás.
38
123080
1600
három észak-amerikai tudós tette.
02:17
DeepMély learningtanulás is a technologytechnológia
that can take a hugehatalmas amountösszeg of dataadat
39
125400
3696
A mélytanulás olyan technológia,
mely nagy mennyiségű adatot dolgoz fel
02:21
withinbelül one singleegyetlen domaindomain
40
129120
1736
egy területen,
02:22
and learntanul to predictmegjósolni or decidedöntsd el
at superhumanemberfeletti accuracypontosság.
41
130880
4936
és emberfölötti pontossággal
tanul meg előre jelezni vagy dönteni.
02:27
For examplepélda, if we showelőadás
the deepmély learningtanulás networkhálózat
42
135840
2776
Ha pl. nagyszámú ételfényképet mutatunk
02:30
a massivetömeges numberszám of foodélelmiszer photosfotók,
43
138640
2816
a mélytanuló hálónak,
02:33
it can recognizeelismerik foodélelmiszer
44
141480
1576
az fel tudja ismerni,
02:35
suchilyen as hotforró dogkutya or no hotforró dogkutya.
45
143080
3296
hogy pl. az étel hot dog-e vagy nem.
02:38
(ApplauseTaps)
46
146400
3136
(Taps)
02:41
Or if we showelőadás it manysok picturesképek
and videosvideók and sensorérzékelő dataadat
47
149560
5016
Vagy ha sok képet, videót
és szenzoradatot mutatunk neki
02:46
from drivingvezetés on the highwayországút,
48
154600
2536
autópályán való vezetésről,
02:49
it can actuallytulajdonképpen drivehajtás a carautó
as well as a humanemberi beinglény
49
157160
3280
akkor ugyanúgy el tud vezetni
egy autót az autópályán,
02:53
on the highwayországút.
50
161360
1656
mint egy ember.
02:55
And what if we showedkimutatta,
this deepmély learningtanulás networkhálózat
51
163040
2816
És mi van akkor, ha megmutatjuk
ennek a mélytanuló hálónak
02:57
all the speechesbeszédek madekészült by PresidentElnök TrumpTrump?
52
165880
2400
Trump elnök összes beszédét?
03:01
Then this artificiallymesterségesen
intelligentintelligens PresidentElnök TrumpTrump,
53
169680
3000
Akkor ez a mesterséges Trump elnök,
03:05
actuallytulajdonképpen the networkhálózat --
54
173600
2216
valójában a háló...
03:07
(LaughterNevetés)
55
175840
1656
(Nevetés)
03:09
can --
56
177520
1216
tud...
03:10
(ApplauseTaps)
57
178760
4056
(Taps)
03:14
You like doublekettős oxymoronsoxymorons, huh?
58
182840
2336
Szeretik a dupla oximoronokat, ugye?
03:17
(LaughterNevetés)
59
185200
3856
(Nevetés)
03:21
(ApplauseTaps)
60
189080
6096
(Taps)
03:27
So this networkhálózat, if givenadott the requestkérelem
to make a speechbeszéd about AIAI,
61
195200
5256
Tehát ez a háló, ha azt kérjük tőle,
hogy tartson beszédet az MI-ről,
03:32
he, or it, mightesetleg say --
62
200480
2640
akkor ő vagy a gép, ezt mondhatja:
03:36
(RecordingFelvétel) DonaldDonald TrumpTrump:
It's a great thing
63
204280
2096
(Felvétel) Donald Trump: Jó dolog
03:38
to buildépít a better worldvilág
with artificialmesterséges intelligenceintelligencia.
64
206400
2936
felépíteni egy jobb világot
mesterséges intelligenciával.
03:41
Kai-FuKai-Fu LeeLee: And maybe in anotheregy másik languagenyelv?
65
209360
2016
Kai-Fu Lee: És talán egy másik nyelven is?
03:43
DTDT: (SpeakingBeszél Chinesekínai)
66
211400
1816
DT: (Kínaiul beszél)
03:45
(LaughterNevetés)
67
213240
1496
(Nevetés)
03:46
KFLKFL: You didn't know
he knewtudta Chinesekínai, did you?
68
214760
2160
KFL: Nem tudták, hogy beszél kínaiul?
03:50
So deepmély learningtanulás has becomeválik the coremag
in the erakorszak of AIAI discoveryfelfedezés,
69
218120
5016
Így a mélytanulás vált az MI
felfedezések korszakának magjává,
03:55
and that's led by the US.
70
223160
1816
s ebben az USA-nak van vezető szerepe.
03:57
But we're now in the erakorszak
of implementationvégrehajtás,
71
225000
3256
De mi most a kivitelezés
korszakában vagyunk,
04:00
where what really mattersügyek is executionvégrehajtás,
producttermék qualityminőség, speedsebesség and dataadat.
72
228280
5536
ahol a végrehajtás, a termékminőség,
a sebesség és az adat számít.
04:05
And that's where ChinaKína comesjön in.
73
233840
2096
Itt kerül Kína a képbe.
04:07
Chinesekínai entrepreneursvállalkozók,
74
235960
1576
Kínai vállalkozók,
akiket kockázatitőke-befektetőként
finanszíroztam,
04:09
who I fundalap as a venturevállalkozás capitalistkapitalista,
75
237560
1896
04:11
are incrediblehihetetlen workersmunkások,
76
239480
1736
hihetetlen dolgozók,
04:13
amazingelképesztő work ethicetika.
77
241240
1936
elképesztő munkaerkölccsel.
04:15
My examplepélda in the deliverykézbesítés roomszoba is nothing
comparedahhoz képest to how hardkemény people work in ChinaKína.
78
243200
5296
Szülőszobai példám semmiség ahhoz képest,
amilyen keményen Kínában dolgoznak.
04:20
As an examplepélda, one startupüzembe helyezés
triedmegpróbálta to claimkövetelés work-lifemunka és a magánélet balanceegyensúly:
79
248520
3696
Példának okáért, egy startup megpróbálta
megkövetelni a munka-élet egyensúlyt.
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
252240
3696
"Gyere, dolgozz nekünk,
mert mi 996-osak vagyunk!"
04:27
And what does that mean?
81
255960
1256
De mit jelent ez?
04:29
It meanseszközök the work hoursórák
of 9am to 9pmPM, sixhat daysnapok a weekhét.
82
257240
4400
Azt jelenti, hogy a munkaidő reggel 9-től
este 9-ig tart, heti hat napon.
04:34
That's contrastedszembeállítva
with other startupsinduló that do 997.
83
262960
3280
Ez ellentétben áll más startupokkal,
amelyek 997-ben dolgoznak.
04:39
And the Chinesekínai producttermék qualityminőség
has consistentlykövetkezetesen goneelmúlt up
84
267320
3096
A kínai termékminőség az elmúlt évtizedben
04:42
in the pastmúlt decadeévtized,
85
270440
1696
folyamatosan növekedett,
04:44
and that's because of
a fiercelyhevesen competitivekompetitív environmentkörnyezet.
86
272160
4120
köszönhetően a kíméletlenül
versenyképes környezetnek.
04:48
In SiliconSzilícium ValleyVölgy, entrepreneursvállalkozók
competeversenyez in a very gentlemanlyúri fashiondivat,
87
276760
5896
A Szilícium-völgyben a vállalkozók
nagyon úri módon versenyeznek,
04:54
sortfajta of like in oldrégi warsháborúk
in whichmelyik eachminden egyes sideoldal tookvett turnsmenetek
88
282680
3896
valahogy úgy, mint régi háborúkban,
ahol mindkét fél felváltva lőtt egymásra.
04:58
to fireTűz at eachminden egyes other.
89
286600
1256
04:59
(LaughterNevetés)
90
287880
1056
(Nevetés)
05:00
But in the Chinesekínai environmentkörnyezet,
91
288960
2016
De a kínai környezetben
05:03
it's trulyvalóban a gladiatorialGladiátor
fightharc to the deathhalál.
92
291000
2880
ez igazából vérre menő gladiátorviadal.
05:06
In suchilyen a brutalbrutális environmentkörnyezet,
entrepreneursvállalkozók learntanul to grow very rapidlygyorsan,
93
294920
6096
Ilyen brutális környezetben a vállalkozók
megtanulnak gyorsan növekedni,
05:13
they learntanul to make theirazok productsTermékek
better at lightningvillám speedsebesség,
94
301040
3936
megtanulják, hogyan javítsák
villámgyorsan termékeiket,
05:17
and they learntanul
to honefen theirazok businessüzleti modelsmodellek
95
305000
2336
és hogyan finomítsák
üzleti modelljeiket addig,
05:19
untilamíg they're impregnablebevehetetlen.
96
307360
1400
míg legyőzhetetlenek nem lesznek.
05:21
As a resulteredmény, great Chinesekínai productsTermékek
like WeChatWeChat and WeiboWeiBo
97
309400
3856
Ennek eredményeképpen nagyszerű
kínai termékek, mint a WeChat és a Weibo,
05:25
are arguablyalighanem better
98
313280
1416
vitathatatlanul jobbak,
05:26
than the equivalentegyenértékű AmericanAmerikai productsTermékek
from FacebookFacebook and TwitterTwitter.
99
314720
3480
mint amerikai termékmegfelelőik,
a Facebook és a Twitter.
05:31
And the Chinesekínai marketpiac
embracesölelések this changeváltozás
100
319920
3096
A kínai piac tárt karokkal üdvözli
05:35
and acceleratedfelgyorsult changeváltozás
and paradigmparadigma shiftsműszakok.
101
323040
3016
e gyors változást és a paradigmaváltást.
05:38
As an examplepélda, if any of you go to ChinaKína,
102
326080
2096
Ha pl. Kínába utaznak, látni fogják,
05:40
you will see it's almostmajdnem cashlesskészpénzmentes
and credithitel card-lesskártya-kevesebb,
103
328200
4016
hogy az ország majdnem készpénz-
és bankkártyamentes,
05:44
because that thing that we all
talk about, mobileMobil paymentfizetési,
104
332240
2736
mert amiről nálunk mindenki beszél,
a mobilos fizetés,
05:47
has becomeválik the realityvalóság in ChinaKína.
105
335000
2416
Kínában valósággá vált.
05:49
In the last yearév,
106
337440
1296
Tavaly
05:50
18.8 trillionbillió US dollarsdollár
were transactedtranzakciós on mobileMobil internetInternet,
107
338760
5936
18,8 billió USA dollárt utaltak át
mobil interneten keresztül,
05:56
and that's because
of very robusterős technologiestechnológiák
108
344720
2936
köszönhetően annak a nagyon
megbízható technológiának,
05:59
builtépült behindmögött it.
109
347680
1256
amit köré építettek.
06:00
It's even biggernagyobb than the ChinaKína GDPGDP.
110
348960
2440
Ez még Kína GDP-jénél is több.
06:04
And this technologytechnológia, you can say,
how can it be biggernagyobb than the GDPGDP?
111
352120
3616
Ez a technológia, mondhatják,
hogyan lehet nagyobb, mint a GDP?
06:07
Because it includesmagába foglalja all transactionstranzakciók:
112
355760
1976
Azért, mert minden ügylet benne van:
06:09
wholesalenagykereskedelmi, channelscsatornák,
retailkiskereskedelem, onlineonline, offlinenem elérhető,
113
357760
3776
nagybani eladás, csatornák,
kiskereskedelem, online, offline vásárlás,
06:13
going into a shoppingbevásárlás mallpláza
or going into a farmersgazdák marketpiac like this.
114
361560
5056
bemenni egy bevásárlóközpontba,
vagy termelői piacra, mint a képen is.
06:18
The technologytechnológia is used
by 700 millionmillió people
115
366640
3376
A technológiát 700 millió ember használja,
hogy egymásnak fizessenek,
ne csak kereskedőknek,
06:22
to payfizetés eachminden egyes other, not just merchantskereskedők,
116
370040
2056
06:24
so it's peeregyenrangú to peeregyenrangú,
117
372120
1416
így közvetlen,
06:25
and it's almostmajdnem transaction-fee-freetranzakció-díj-mentes.
118
373560
2680
és majdnem tranzakciódíj-mentes.
06:29
And it's instantaneouspillanatnyi,
119
377720
2376
Azonnali,
06:32
and it's used everywheremindenhol.
120
380120
1440
és mindenhol használják.
06:34
And finallyvégül, the ChinaKína marketpiac is enormoushatalmas.
121
382320
3376
Végül, a kínai piac hatalmas.
06:37
This marketpiac is largenagy,
122
385720
1976
Ez a piac terjedelmes,
06:39
whichmelyik helpssegít give entrepreneursvállalkozók
more usersfelhasználók, more revenuejövedelem,
123
387720
4496
mely segít a vállalkozóknak
több felhasználót, jövedelmet,
06:44
more investmentberuházás, but mosta legtöbb importantlyfontosabb,
124
392240
2336
befektetést adni, de a legfontosabb:
06:46
it givesad the entrepreneursvállalkozók a chancevéletlen
to collectgyűjt a hugehatalmas amountösszeg of dataadat
125
394600
4536
esélyt ad nekik arra, hogy rengeteg
adatot gyűjtsenek össze,
06:51
whichmelyik becomesválik rocketrakéta fuelüzemanyag
for the AIAI enginemotor.
126
399160
2960
mely rakétahajtóanyag az MI motorjának.
06:54
So as a resulteredmény, the Chinesekínai AIAI companiesvállalatok
127
402960
2936
Ennek eredményeként
a kínai MI cégek előretörtek,
06:57
have leapedugrott aheadelőre
128
405920
1736
06:59
so that todayMa, the mosta legtöbb valuableértékes companiesvállalatok
129
407680
3096
így manapság a legértékesebb vállalatok
07:02
in computerszámítógép visionlátomás, speechbeszéd recognitionelismerés,
130
410800
2616
a számítógépes látás, beszédfelismerés,
07:05
speechbeszéd synthesisszintézis,
machinegép translationfordítás and dronesherék
131
413440
3416
beszédszintézis, gépi fordítás
és drónok terén
07:08
are all Chinesekínai companiesvállalatok.
132
416880
1920
mind kínai cégek.
07:11
So with the US leadingvezető
the erakorszak of discoveryfelfedezés
133
419400
3216
Az USA vezeti a felfedezés korszakát,
07:14
and ChinaKína leadingvezető
the erakorszak of implementationvégrehajtás,
134
422640
3136
és Kína a kivitelezését,
07:17
we are now in an amazingelképesztő agekor
135
425800
2256
mi pedig abban az elképesztő
korban vagyunk,
07:20
where the dualdupla enginemotor
of the two superpowersszuperhatalom
136
428080
3256
ahol a két szuperhatalom kettős motorja
07:23
are workingdolgozó togetheregyütt
137
431360
1680
együtt dolgozik,
07:25
to drivehajtás the fastestleggyorsabb
revolutionforradalom in technologytechnológia
138
433960
3656
hogy a technológia leggyorsabb
forradalmát vigye véghez,
07:29
that we have ever seenlátott as humansemberek.
139
437640
2360
amit mi, emberek valaha láttunk.
07:32
And this will bringhoz tremendousborzasztó wealthjólét,
140
440640
2496
Ez hatalmas gazdagságot,
07:35
unprecedentedpéldátlan wealthjólét:
141
443160
1776
példátlan gazdagságot fog hozni:
07:36
16 trillionbillió dollarsdollár, accordingszerint to PwCA PwC,
142
444960
3896
16 billió dollárral nő, a PwC szerint,
07:40
in termsfeltételek of addedhozzáadott GDPGDP
to the worldwidevilágszerte GDPGDP by 2030.
143
448880
5376
a világ GDP-je 2030-ra.
07:46
It will alsois bringhoz immenseóriási challengeskihívások
144
454280
2616
Óriási kihívásokat is fog hozni
07:48
in termsfeltételek of potentiallehetséges jobmunka replacementspótlások.
145
456920
3576
az esetleg megváltozó
vagy eltűnő szakmáknak.
07:52
WhereasMivel in the IndustrialIpari AgeKor
146
460520
2160
Míg az ipari korban
07:55
it createdkészítette more jobsmunkahelyek
147
463880
1536
több munkahelyet teremtett,
07:57
because craftsmaniparos jobsmunkahelyek were beinglény
decomposedbomlott into jobsmunkahelyek in the assemblygyülekezés linevonal,
148
465440
5776
mert a kézműves munkákat szétbontották
szerelősor melletti munkákra,
08:03
so more jobsmunkahelyek were createdkészítette.
149
471240
1976
így több állást hoztak létre.
08:05
But AIAI completelyteljesen replaceshelyettesíti
the individualEgyedi jobsmunkahelyek
150
473240
4936
De az MI teljesen lecseréli
a szerelősorok melletti munkát
08:10
in the assemblygyülekezés linevonal with robotsrobotok.
151
478200
2256
robotokra.
08:12
And it's not just in factoriesgyárak,
152
480480
1936
Ez nemcsak gyárakban valósul meg,
08:14
but truckerskamionosok, driversillesztőprogramok
153
482440
2056
hanem kamionosokat, sofőröket,
08:16
and even jobsmunkahelyek like telesalestelesales,
customervevő serviceszolgáltatás
154
484520
4096
még távértékesítőket,
ügyfélszolgálatosokat,
08:20
and hematologistshematologists as well as radiologistsradiológus
155
488640
2976
hematológusokat és radiológusokat is
08:23
over the nextkövetkező 15 yearsévek
156
491640
2096
fokozatosan felváltja majd
08:25
are going to be graduallyfokozatosan replacedhelyébe
157
493760
2536
az elkövetkező 15 évben
08:28
by artificialmesterséges intelligenceintelligencia.
158
496320
1440
a mesterséges intelligencia.
08:30
And only the creativekreatív jobsmunkahelyek --
159
498360
2056
Csak a kreatív munkák...
08:32
(LaughterNevetés)
160
500440
1976
(Laughter)
08:34
I have to make myselfmagamat safebiztonságos, right?
161
502440
2200
Be kell biztosítanom magam, nemde?
08:38
Really, the creativekreatív jobsmunkahelyek
are the onesazok that are protectedvédett,
162
506960
2976
A kreatív munkák védve vannak,
08:41
because AIAI can optimizeoptimalizálása but not createteremt.
163
509960
3040
mert az MI optimalizálni tud,
de alkotni nem.
08:45
But what's more serioussúlyos
than the lossveszteség of jobsmunkahelyek
164
513960
3575
De a munkahelyek
elvesztésénél is komolyabb
08:49
is the lossveszteség of meaningjelentés,
165
517559
1777
a jelentőség elvesztése,
08:51
because the work ethicetika
in the IndustrialIpari AgeKor
166
519360
3136
mert az ipari kor munkaerkölcse
08:54
has brainwashedAgymosást us into thinkinggondolkodás
that work is the reasonok we existlétezik,
167
522520
5616
kimosta az agyunkat, és elhitette velünk,
hogy létezésünk értelme a munka,
09:00
that work definedmeghatározott
the meaningjelentés of our liveséletét.
168
528160
2936
hogy a munka jelenti életünk értelmét.
09:03
And I was a primelegfontosabb and willinghajlandó victimáldozat
to that typetípus of workaholicmunkamániás thinkinggondolkodás.
169
531120
6296
Én kiváló és önkéntes áldozata voltam
e munkamániás gondolkodásnak.
09:09
I workeddolgozott incrediblyhihetetlenül hardkemény.
170
537440
1616
Hihetetlenül keményen dolgoztam.
09:11
That's why I almostmajdnem left
my wifefeleség in the deliverykézbesítés roomszoba,
171
539080
3576
Épp ezért hagytam majdnem
a feleségemet a szülőszobán,
09:14
that's why I workeddolgozott 996
alongsidemellett my entrepreneursvállalkozók.
172
542680
4176
ezért dolgoztam 996-ban
a vállalkozóimmal karöltve.
09:18
And that obsessionmegszállottság, rögeszme that I had with work
173
546880
4416
Ez a munka iránti megszállottságom
09:23
endedvége lett abruptlyhirtelen a fewkevés yearsévek agoezelőtt
174
551320
3056
ért hirtelen véget néhány évvel ezelőtt,
09:26
when I was diagnoseddiagnosztizált
with fourthnegyedik stageszínpad lymphomalymphoma.
175
554400
3920
amikor negyedik stádiumú
limfómával diagnosztizáltak.
09:31
The PETPET scanletapogatás here showsműsorok
over 20 malignantmalignus tumorstumorok
176
559480
4136
A PET vizsgálat több mint húsz
rosszindulatú daganatot mutat,
09:35
jumpingugró out like fireballstűzgolyók,
177
563640
2176
úgy ugranak ki, mint tűzgolyók,
09:37
meltingolvasztó away my ambitionnagyravágyás.
178
565840
2576
szétzúzva ambícióimat.
09:40
But more importantlyfontosabb,
179
568440
1456
De ami még fontosabb:
09:41
it helpedsegített me reexaminefelülvizsgálja my life.
180
569920
2736
segített újraértékelni az életemet.
09:44
KnowingIsmerve that I maylehet only have
a fewkevés monthshónap to liveélő
181
572680
3096
Tudván, hogy talán csak néhány
hónapom van hátra,
09:47
causedokozott me to see how foolishostoba it was
182
575800
2936
ráébresztett, mennyire bolond voltam,
09:50
for me to basebázis my entireteljes self-worthönértékelés
183
578760
3576
hogy az egész önértékelésemet
arra alapoztam,
09:54
on how hardkemény I workeddolgozott
and the accomplishmentsteljesítmények from hardkemény work.
184
582360
4040
mennyire keményen dolgoztam,
és mi lett ennek az eredménye.
09:59
My prioritiesprioritások were
completelyteljesen out of ordersorrend.
185
587320
2976
A prioritásaim teljesen hibásak voltak.
10:02
I neglectedelhanyagolt my familycsalád.
186
590320
1600
Elhanyagoltam a családomat.
10:05
My fatherapa had passedelmúlt away,
187
593000
1416
Édesapám elhunyt,
10:06
and I never had a chancevéletlen
to tell him I lovedszeretett him.
188
594440
2800
és sosem volt esélyem
elmondani neki, hogy szeretem.
10:10
My motheranya had dementiademencia
and no longerhosszabb recognizedelismert me,
189
598120
3736
Édesanyámnak demenciája lett,
és többé nem ismer meg engem,
10:13
and my childrengyermekek had grownfelnőtt up.
190
601880
1920
a gyerekeim pedig mind felnőttek.
10:16
DuringSorán my chemotherapykemoterápiás kezelés,
191
604400
1656
A kemoterápiám alatt
10:18
I readolvas a bookkönyv by BronnieBronnie WareVigyáz
192
606080
2456
olvastam egy könyvet Bronnie Ware-tól,
10:20
who talkedbeszélt about dyinghaldoklik wisheskívánságait and regretssajnálatát fejezi ki
of the people in the deathbedhalálos ágyán.
193
608560
5496
aki haldokló emberek utolsó kívánságairól
és megbánásairól beszélt.
10:26
She foundtalál that facingnéző deathhalál,
194
614080
2256
Úgy találta, hogy a halállal
való szembenézéskor
10:28
nobodysenki regrettedsajnálta, hogy that they didn't
work hardkemény enoughelég in this life.
195
616360
3600
senki sem azt bánta, hogy nem dolgozott
elég keményen az életben.
10:32
They only regrettedsajnálta, hogy that they didn't
spendtölt enoughelég time with theirazok lovedszeretett onesazok
196
620880
5176
Csak azt bánták, hogy nem töltöttek
elég időt szeretteikkel,
10:38
and that they didn't spreadterjedését theirazok love.
197
626080
2760
és nem fejezték ki szeretetüket.
10:42
So I am fortunatelyszerencsére todayMa in remissionelengedés.
198
630400
4536
Szerencsére mára meggyógyultam.
10:46
(ApplauseTaps)
199
634960
6856
(Taps)
10:53
So I can be back at TEDTED again
200
641840
1976
Így újra itt lehetek a TED-en,
10:55
to shareOssza meg with you
that I have changedmegváltozott my waysmódokon.
201
643840
3376
hogy megosszam önökkel:
változtattam az életemen.
10:59
I now only work 965 --
202
647240
2760
Már csak 965-ben dolgozom,
11:03
occasionallynéha 996, but usuallyáltalában 965.
203
651200
3976
alkalmanként 996-ben,
de általában 965-ben.
11:07
I movedköltözött closerközelebb to my motheranya,
204
655200
1896
Közelebb költöztem édesanyámhoz,
11:09
my wifefeleség usuallyáltalában travelsutazások with me,
205
657120
2456
a feleségem általában velem utazik,
11:11
and when my kidsgyerekek have vacationnyaralás,
if they don't come home, I go to them.
206
659600
3816
és amikor a gyerekeimnek vakációjuk van,
ha nem jönnek haza, én megyek hozzájuk.
11:15
So it's a newúj formforma of life
207
663440
2456
Úgyhogy ez új életmód,
11:17
that helpedsegített me recognizeelismerik
208
665920
1816
ami segített felismerni,
11:19
how importantfontos it is that love is for me,
209
667760
3176
mennyire fontos a szeretet számomra,
11:22
and facingnéző deathhalál
helpedsegített me changeváltozás my life,
210
670960
3416
és a halállal való szembenézés
segített változtatni az életemen,
11:26
but it alsois helpedsegített me see a newúj way
211
674400
2456
de abban is segített,
hogy új szemszögből lássam,
11:28
of how AIAI should impacthatás mankindaz emberiség
212
676880
3776
az MI-nek hogyan kellene
hatással lennie az emberiségre,
11:32
and work and coexistegymás mellett with mankindaz emberiség,
213
680680
2480
vele együtt dolgozni és létezni,
11:36
that really, AIAI is takingbevétel away
a lot of routinerutin jobsmunkahelyek,
214
684680
4496
hogy az MI rutinmunkákat vesz el,
11:41
but routinerutin jobsmunkahelyek are not what we're about.
215
689200
3656
de mi nem a rutinmunkákért létezünk.
11:44
Why we existlétezik is love.
216
692880
2256
A szeretetért létezünk.
11:47
When we holdtart our newbornújszülött babybaba,
217
695160
2096
Amikor újszülött babánkat tartjuk,
11:49
love at first sightlátás,
218
697280
1496
az szerelem első látásra,
11:50
or when we help someonevalaki in need,
219
698800
1776
vagy amikor segítünk valaki rászorulónak,
11:52
humansemberek are uniquelyegyedileg ableképes
to give and receivekap love,
220
700600
4256
az emberek különösen képesek
szeretetet adni és kapni,
11:56
and that's what differentiatesdifferenciálódtak us from AIAI.
221
704880
2800
és ez különböztet meg minket az MI-től.
12:00
DespiteAnnak ellenére, hogy what sciencetudomány fictionkitalálás maylehet portrayábrázolni,
222
708800
2696
Annak ellenére,
amit a science fiction lefest,
12:03
I can responsiblyfelelősségteljesen tell you
that AIAI has no love.
223
711520
3736
felelősségteljesen mondhatom,
hogy az MI nem képes szeretetre.
12:07
When AlphaGoAlphaGo defeatedlegyőzte
the worldvilág championbajnok KeKe JieCseng Csie,
224
715280
3536
Amikor az AlphaGo legyőzte
a világbajnok Ko Csiet,
12:10
while KeKe JieCseng Csie was cryingsírás
and lovingszerető the gamejátszma, meccs of go,
225
718840
3096
akkor míg Ko Csie sírt, s szerette a t,
12:13
AlphaGoAlphaGo feltfilc no happinessboldogság from winningnyerő
226
721960
3176
az AlphaGo nem érzett győzelmi örömet,
12:17
and certainlybiztosan no desirevágy
to hugölelés a lovedszeretett one.
227
725160
4480
és biztosan nem vágyott
megölelni egy szerettét.
12:23
So how do we differentiatekülönbséget ourselvesminket
228
731600
2656
Hogyan különböztetjük meg magunkat
12:26
as humansemberek in the agekor of AIAI?
229
734280
2536
emberként az MI korában?
12:28
We talkedbeszélt about the axistengely of creativitykreativitás,
230
736840
3096
Beszéltünk a kreativitás tengelyéről,
12:31
and certainlybiztosan that is one possibilitylehetőség,
231
739960
2856
és ez biztosan az egyik lehetőség,
12:34
and now we introducebevezet a newúj axistengely
232
742840
2296
most pedig bemutatunk egy új tengelyt,
12:37
that we can call compassionegyüttérzés,
love, or empathyátélés.
233
745160
3616
amit hívhatunk együttérzésnek,
szeretetnek vagy empátiának.
12:40
Those are things that AIAI cannotnem tud do.
234
748800
2576
E dolgokat az MI nem képes megtenni.
12:43
So as AIAI takes away the routinerutin jobsmunkahelyek,
235
751400
2816
Így ahogy az MI elveszi a rutinmunkákat,
12:46
I like to think we can, we should
and we mustkell createteremt jobsmunkahelyek of compassionegyüttérzés.
236
754240
4960
szeretem azt hinni, hogy létre tudunk és
létre is kell hozni együttérző munkákat.
12:51
You mightesetleg askkérdez how manysok of those there are,
237
759800
2336
Kérdezhetnék, hogy mennyi van belőlük,
12:54
but I would askkérdez you:
238
762160
1616
de én kérdezném önöktől:
12:55
Do you not think that we are going
to need a lot of socialtársadalmi workersmunkások
239
763800
3816
nem gondolják, hogy sok szociális
munkásra lesz szükségünk
12:59
to help us make this transitionátmenet?
240
767640
1600
az átmenet megvalósításához?
13:01
Do you not think we need
a lot of compassionateegyüttérző caregiversgondozók
241
769960
3256
Nem gondolják, hogy szükségünk van
sok jószívű gondozóra,
hogy több egészségügyi ellátást
adjanak még több embernek?
13:05
to give more medicalorvosi caregondoskodás to more people?
242
773240
2696
13:07
Do you not think we're going to need
10 timesalkalommal more teacherstanárok
243
775960
3256
Nem gondolják, hogy tízszer ennyi
tanárra lesz szükségünk,
13:11
to help our childrengyermekek find theirazok way
244
779240
2776
hogy segítsenek a gyerekeinknek
megtalálni a helyüket,
13:14
to survivetúlélni and thrivegyarapszik
in this bravebátor newúj worldvilág?
245
782040
3256
túlélni és boldogulni
ebben a szép új világban?
13:17
And with all the newfoundújonnan felfedezett wealthjólét,
246
785320
2440
Az összes újonnan felfedezett jóléttel
13:19
should we not alsois make
laborsmunkájával of love into careerskarrier
247
787800
4536
nem kellene-e szívügyeinket
szakmává alakítani,
13:24
and let elderlyidős accompanimentkísérettel
248
792360
2696
és engedni az idősgondozást
13:27
or homeschoolingkönyveit becomeválik careerskarrier alsois?
249
795080
3496
vagy az otthoni tanulást karrierré válni?
13:30
(ApplauseTaps)
250
798600
5280
(Taps)
13:36
This graphgrafikon is surelybiztosan not perfecttökéletes,
251
804800
2256
Ez a grafikon biztosan nem tökéletes,
13:39
but it pointspont at fournégy waysmódokon
that we can work with AIAI.
252
807080
3536
de négy módot mutat
az MI-vel való munkára.
13:42
AIAI will come and take away
the routinerutin jobsmunkahelyek
253
810640
3576
Az MI eljön, és elveszi a rutinmunkákat,
13:46
and in dueesedékes time, we will be thankfulhálás.
254
814240
2040
és egyszer majd hálásak leszünk érte.
13:49
AIAI will becomeválik great toolsszerszámok
for the creativeskreatív
255
817000
3096
Az MI nagyszerű eszköze lesz
a kreatív embereknek,
13:52
so that scientiststudósok, artistsművészek,
musicianszenészek and writersírók
256
820120
3656
így tudósok, művészek, zenészek és írók
13:55
can be even more creativekreatív.
257
823800
1600
még kreatívabbak lehetnek.
13:58
AIAI will work with humansemberek
as analyticalanalitikai toolsszerszámok
258
826120
5376
Az MI elemzőeszközként fog
együtt dolgozni az emberekkel,
14:03
that humansemberek can wrapbetakar theirazok warmthmeleg around
259
831520
2696
hogy melegséget vihessenek
14:06
for the high-compassionnagy együttérzés jobsmunkahelyek.
260
834240
1896
a nagy együttérzést igénylő munkákba.
14:08
And we can always differentiatekülönbséget ourselvesminket
261
836160
2656
Mi mindig meg tudjuk
különböztetni magunkat
14:10
with the uniquelyegyedileg capableképes jobsmunkahelyek
262
838840
1816
egyedi foglalkozásokkal,
14:12
that are bothmindkét compassionateegyüttérző and creativekreatív,
263
840680
3616
melyek mind könyörületességet
igényelnek és kreatívak,
14:16
usinghasználva and leveragingfellendítő
our irreplaceablepótolhatatlan brainsagyvelő and heartsszívek.
264
844320
5176
használják és hasznosítják
a pótolhatatlan agyunkat és szívünket.
14:21
So there you have it:
265
849520
1296
Tehát íme:
14:22
a blueprintBlueprint of coexistenceegyüttélés
for humansemberek and AIAI.
266
850840
3640
egy terv az ember és az MI
együttélésére.
14:27
AIAI is serendipitySerendipity.
267
855400
1816
Az MI szerencsés véletlen.
14:29
It is here to liberatefelszabadítsák us
from routinerutin jobsmunkahelyek,
268
857240
2976
Itt van, hogy felszabadítson minket
a rutinmunkák alól,
14:32
and it is here to remindemlékeztet us
what it is that makesgyártmányú us humanemberi.
269
860240
3680
és emlékeztessen arra,
ami minket emberré tesz.
14:36
So let us chooseválaszt to embraceölelés AIAI
and to love one anotheregy másik.
270
864440
3976
Így válasszuk a mesterséges
intelligenciát, és szeressük egymást.
14:40
Thank you.
271
868440
1216
Köszönöm!
14:41
(ApplauseTaps)
272
869680
6160
(Taps)
Translated by Boglárka Timea Forgács
Reviewed by Peter Pallós

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kai-Fu Lee - Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies.

Why you should listen

Dr. Kai-Fu Lee has a unique perspective on the global technology industry, having worked extensively between the US and China, and has been in artificial intelligence research, development and investment for more than 30 years. He is one of China's top technology investors, undertaking early pioneering work in the field of artificial intelligence and working with multiple US technology giants. 

Lee is the Chairman and CEO of Sinovation Ventures, managing a $1.7 billion dual-currency investment fund. Sinovation is a leading technology-savvy investment firm focusing on developing Chinese high-tech companies. Lee also serves as president of the Sinovation Ventures Artificial Intelligence Institute.

Prior to founding Sinovation in 2009, Lee was the President of Google China. Previously, he held executive positions at Microsoft, SGI and Apple. He is a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), and he was Vice Chairman of the Committee of 100 and named one of the 100 most influential people in the world by TIME Magazine. He is the author of seven best-selling books in Chinese, launching his new book AI Superpowers internationally in fall 2018, and has over 50 million followers on social media.

In the field of artificial intelligence, Lee founded Microsoft Research China, which was named as the hottest research lab by MIT Technology Review. Later renamed Microsoft Research Asia, this institute has trained the great majority of AI leaders in China, including CTOs or AI heads at Baidu, Tencent, Alibaba, Lenovo, Huawei and Haier. While with Apple, Lee led AI projects in speech and natural language, which appeared on Good Morning America on ABC Television and the front page of The Wall Street Journal. He has authored 10 US patents, and more than 100 journal and conference papers.

More profile about the speaker
Kai-Fu Lee | Speaker | TED.com