ABOUT THE SPEAKER
Robin Hanson - Futurist, social scientist
Does humanity have a future as uploaded minds? In his work, Robin Hanson asks this and other extra-large questions.

Why you should listen

In his book, The Age of Em: Work, Love and Life When Robots Rule the Earth, Robin Hanson re-imagines humanity's role as our tech becomes smarter. A pioneer in prediction markets, also known as information markets and idea futures, Hanson has been known since the 1980s for taking the very very long view on topics as varied as (a selected list) spatial product competition, health incentive contracts, group insurance, product bans, evolutionary psychology and bioethics of health care, voter information incentives, incentives to fake expertise, Bayesian classification, agreeing to disagree, self-deception in disagreement, probability elicitation, wiretaps, image reconstruction, the history of science prizes, reversible computation, the origin of life, the survival of humanity, very long term economic growth, growth given machine intelligence and interstellar colonization.

Meanwhile, he has developed new technologies for conditional, combinatorial and intermediated trading, and he studied insider trading, manipulation and other foul play. Hanson is associate professor of economics at George Mason University and a research associate at the Future of Humanity Institute of Oxford University. His next book is The Elephant in the Brain, co-authored with Kevin Simler, due in 2018.

More profile about the speaker
Robin Hanson | Speaker | TED.com
TED2017

Robin Hanson: What would happen if we upload our brains to computers?

Robin Hanson: Mi lesz, ha agyunkat számítógépbe töltjük föl?

Filmed:
1,430,160 views

Ismerjük meg az *em*-eket, az emberi agyat utánzó gépeket, amelyek úgy képesek gondolkozni, érezni és dolgozni, mint az agyk, amelyről másolták. Robin Hanson futurológus és társadalomtudós egy lehetséges jövőt vázol föl, amelyben az *em*-ek már átvették a világgazdaság irányítását, csúcssebességű számítógépeket üzemeltetnek, és az embernek csak egy lehetőséget hagynak: a nyugdíjba vonulást. Pillantsunk a Hanson által lefestett furcsa jövőbe, hogy megtudjuk, mi lesz, ha robotok irányítják a világot.
- Futurist, social scientist
Does humanity have a future as uploaded minds? In his work, Robin Hanson asks this and other extra-large questions. Full bio

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

00:13
SomedayEgy nap, we maylehet have robotsrobotok
as smartOkos as people,
0
1521
4444
Valaha talán olyan okos robotjaink
lesznek, mint az ember.
00:17
artificialmesterséges intelligenceintelligencia, AIAI.
1
5989
2474
Mesterséges intelligencia, MI.
00:20
How could that happentörténik?
2
8487
1476
Hogy valósul ez meg?
00:22
One routeútvonal is that we'lljól just keep
accumulatingfelhalmozódó better softwareszoftver,
3
10812
3184
Az egyik út, hogy gyűjtjük
a jobbnál jobb szoftvereket,
00:26
like we'vevoltunk been doing for 70 yearsévek.
4
14020
1992
ahogy 70 éve tesszük.
00:28
At pastmúlt ratesárak of progressHaladás,
that maylehet take centuriesszázadok.
5
16543
2936
A fejlődés eddigi ütemével
ez századokig tarthat.
00:32
Some say it'llez lesz happentörténik a lot fastergyorsabb
6
20138
2350
Van, aki szerint sokkal
gyorsabban megtörténik,
00:34
as we discoverfelfedez grandnagy newúj
powerfulerős theorieselméletek of intelligenceintelligencia.
7
22512
3491
minthogy új, grandiózus, hatékony
intelligenciaelméleteket dolgozunk ki.
00:38
I'm skepticalszkeptikus.
8
26407
1199
Kétlem.
00:40
But a thirdharmadik scenarioforgatókönyv
9
28608
3061
De van harmadik forgatókönyv is.
00:43
is what I'm going to talk about todayMa.
10
31693
1827
Erről beszélek ma.
00:45
The ideaötlet is to portkikötő the softwareszoftver
from the humanemberi brainagy.
11
33544
2738
Az ötlet:
töltsük le az emberi agy szoftverét!
00:48
To do this, we're going to need
threehárom technologiestechnológiák to be good enoughelég,
12
36972
3301
Három elég jó technológia kell hozzá;
00:52
and noneegyik sem of them are there yetmég.
13
40297
1555
egyikük sincs még meg.
00:54
First, we're going to need
lots of cheapolcsó, fastgyors, parallelpárhuzamos computersszámítógépek.
14
42417
4714
Először, sok, gyors, olcsó, párhuzamos
számítógépre lesz szükség.
01:00
SecondMásodik, we're going to need
to scanletapogatás individualEgyedi humanemberi brainsagyvelő
15
48855
4207
Másodszor, finom térbeli és kémiai
részletességgel be kell szkennelni
01:05
in fine spatialtérbeli and chemicalkémiai detailRészlet,
16
53086
2238
egy-egy emberi agyat,
01:07
to see exactlypontosan what cellssejteket are where,
connectedcsatlakoztatva to what, of what typetípus.
17
55348
4028
hogy lássuk, melyik sejt hol van,
mihez, milyen típusúhoz kapcsolódik.
01:11
And thirdharmadik, we're going to need
computerszámítógép modelsmodellek
18
59400
4356
Harmadszor, szükségünk lesz
minden agysejttípus működési modelljére:
01:15
of how eachminden egyes kindkedves of brainagy cellsejt worksművek --
19
63780
2222
01:19
takingbevétel inputbemenet signalsjelek,
changingváltozó intervalintervallum stateállapot
20
67002
2580
a bemenő jel vétele,
időbeni állapotváltozása,
01:21
and sendingelküldés outputkibocsátás signalsjelek.
21
69606
1294
a kimenő jel küldése.
01:22
If we have good enoughelég modelsmodellek
of all the kindsféle of brainagy cellssejteket
22
70924
3818
Ha mindenféle agysejtről
elég jó modellünk lesz,
01:26
and a good enoughelég modelmodell of the brainagy,
23
74766
1763
s ugyanígy az agyról is,
az agy elég jó modelljét rakhatjuk össze,
01:28
we can put it togetheregyütt to make
a good enoughelég modelmodell of an entireteljes brainagy,
24
76553
3434
01:32
and that modelmodell would have the sameazonos
input-outputbemeneti-kimeneti behaviorviselkedés as the originaleredeti.
25
80011
4003
és a modell bemenet-kimenet szempontjából
úgy fog viselkedni, mint az eredeti.
01:36
So if you talk to it, it mightesetleg talk back.
26
84038
2485
Ha beszélünk hozzá, válaszolni fog.
01:38
If you askkérdez it to do things,
it mightesetleg do them.
27
86547
2097
Ha megkérjük valamire, tán megteszi.
01:40
And if we could do that,
everything would changeváltozás.
28
88668
2822
Ha ezt megcsináljuk, minden megváltozik.
01:43
People have been talkingbeszél
about this ideaötlet for decadesévtizedekben,
29
91514
2568
Erről az ún. feltöltési ötletről
01:46
underalatt the namenév of "uploadsfeltöltések."
30
94106
1789
évtizedek óta beszélnek.
01:47
I'm going to call them "emsEMS."
31
95919
1484
Én em-nek fogom nevezni.
01:50
When they talk about it, they say,
32
98355
2604
Róla beszélve megkérdik:
01:52
"Is this even possiblelehetséges?
33
100983
1544
"Egyáltalán lehetséges?
01:54
If you madekészült one, would it be conscioustudatos?
Or is it just an emptyüres machinegép?
34
102838
3351
Ha egy elkészül, lesz tudata?
Vagy csak üres gép lesz?
01:58
If you madekészült one of me,
is that me or someonevalaki elsemás?"
35
106213
2452
Ha rólam készül, az én leszek,
vagy valaki más?"
02:01
These are all fascinatingelbűvölő questionskérdések
that I'm going to ignorefigyelmen kívül hagyni ...
36
109036
3102
Lenyűgöző kérdések,
de én rájuk sem hederítek...
02:04
(LaughterNevetés)
37
112162
2365
(Nevetés)
02:07
because I see a neglectedelhanyagolt questionkérdés:
38
115041
2089
mert egy elhanyagolt kérdés lebeg előttem:
02:09
What would actuallytulajdonképpen happentörténik?
39
117154
1610
Valójában mi fog történni?
02:12
I becamelett obsessedmegszállott with this questionkérdés.
40
120440
1904
Nem hagy nyugodni a kérdés.
02:15
I spentköltött fournégy yearsévek tryingmegpróbálja to analyzeelemez it,
41
123993
2953
Elemzésével négy évet töltöttem,
02:18
usinghasználva standardalapértelmezett academicakadémiai toolsszerszámok,
to guessTaláld ki what would happentörténik,
42
126970
3547
a szokásos egyetemi eszközöket
használva, hogy rájöjjek, mi lesz,
02:22
and I'm here to tell you what I foundtalál.
43
130541
1849
és elmondom, mire jutottam.
02:24
But be warnedfigyelmeztet --
44
132928
1382
De figyelmeztetem önöket,
02:26
I'm not offeringajánlat inspirationihlet,
I'm offeringajánlat analysiselemzés.
45
134722
3407
hogy nem ihletet, hanem elemzést kínálok.
02:30
I see my jobmunka as tellingsokatmondó you
what's mosta legtöbb likelyvalószínűleg to happentörténik
46
138153
2794
Tisztem csak azt elmondani,
ami valószínűleg történni fog,
02:32
if we did the leastlegkevésbé to avoidelkerül it.
47
140971
1777
hogy legalább megpróbáljuk megakadályozni.
02:36
If you aren'tnem at leastlegkevésbé a bitbit disturbedzavart
by something I tell you here,
48
144132
3302
Ha mondandóm legalább
nem kavarja föl önöket,
02:39
you're just not payingfizető attentionFigyelem.
49
147458
1594
akkor nem figyelnek eléggé.
(Nevetés)
02:41
(LaughterNevetés)
50
149076
1351
02:42
OK, the first thing I can tell you
51
150451
2596
Az első, amit közlök önökkel,
02:45
is that emsEMS spendtölt mosta legtöbb
of theirazok life in virtualtényleges realityvalóság.
52
153071
3133
hogy az emek életük javát
virtuális valóságban töltik.
02:48
This is what you mightesetleg look like
if you were usinghasználva virtualtényleges realityvalóság.
53
156819
4484
Önök ezért úgy nézhetnek ki,
mint aki virtuális valóságot használ.
02:54
And this is what you mightesetleg see:
54
162074
2150
Talán ezt látjuk.
02:57
sunlightnapfény glintingkapni off of watervíz,
you mightesetleg hearhall gullssirályok flyingrepülő abovefelett,
55
165244
3596
a napfény visszaverődik a vízfelszínről,
fenn sirályok vijjognak,
03:00
you mightesetleg even feel the windszél
on your cheeksarca or smellszag seawatertengervíz,
56
168864
3031
arcunkon érezzük a szelet,
vagy érezzük a tenger illatát
03:03
with advancedfejlett hardwarehardver.
57
171919
1325
a fejlett hardverrel.
03:06
Now, if you were to spendtölt
a lot of time here,
58
174082
2097
Ha sok időt szándékozunk itt tölteni,
03:08
you mightesetleg want a dashboardműszerfal
59
176203
1266
tán műszerfalat is szeretnénk,
03:09
where you could do things like
make a phonetelefon call,
60
177493
2494
amelyről pl. telefonálhatunk,
03:12
movemozog to a newúj virtualtényleges worldvilág,
61
180011
1550
másik virtuális világba mehetünk át,
03:13
checkjelölje be your bankbank accountszámla.
62
181585
1300
megnézhetjük bankszámlánkat.
03:15
Now, while this is what
you would look like in virtualtényleges realityvalóság,
63
183960
3657
Miközben ilyenek leszünk
a virtuális valóságban,
03:19
this is what an emem
would look like in virtualtényleges realityvalóság.
64
187641
3128
egy em ilyen lesz a virtuális valóságban.
03:22
It's computerszámítógép hardwarehardver
sittingülés in a serverszerver rackrack somewherevalahol.
65
190793
2756
Az valahol egy szerverben lévő hardver.
03:25
But still, it could see
and experiencetapasztalat the sameazonos thing.
66
193573
3158
De mégis ugyanazt tapasztalja.
03:29
But some things are differentkülönböző for emsEMS.
67
197282
1830
De az emeknek néhány dolog más.
03:31
First, while you'llazt is megtudhatod probablyvalószínűleg always noticeértesítés
that virtualtényleges realityvalóság isn't entirelyteljesen realigazi,
68
199690
4786
Először, mi alighanem mindig fölismerjük,
hogy a virtuális valóság nem valódi,
03:36
to an emem, it can feel as realigazi to them
as this roomszoba feelsérzi to you now
69
204500
3254
de az em valósnak érzi,
mint mi ezt a helyiséget,
03:39
or as anything ever feelsérzi.
70
207778
1638
vagy bármi mást.
03:41
And emsEMS alsois have
some more actionakció possibilitieslehetőségek.
71
209440
2412
Az emeknek nagyobb mozgásterük is van.
03:44
For examplepélda, your mindelme just always
runsfut at the sameazonos speedsebesség,
72
212389
2716
Pl., agyunk működési sebessége
mindig azonos,
03:47
but an emem can addhozzáad more or lessKevésbé
computerszámítógép hardwarehardver to runfuss fastergyorsabb or slowerlassabb,
73
215129
3841
de az em több vagy kevesebb
számítógéppel gyorsabb vagy lassabb lehet,
03:50
and thereforeebből adódóan, if the worldvilág around them
seemsÚgy tűnik, to be going too fastgyors,
74
218994
3688
ezért ha környezetük
túl gyorsnak bizonyul,
03:54
they can just speedsebesség up theirazok mindelme,
75
222706
1619
fölgyorsíthatják tudatukat,
03:56
and the worldvilág around them
would seemlátszik to slowlassú down.
76
224349
2350
és így környezetük lassulni látszik.
Az em ráadásul abban
a pillanatban lemásolhatja magát.
03:58
In additionkiegészítés, an emem can make
a copymásolat of itselfmaga at that momentpillanat.
77
226723
4841
04:04
This copymásolat would rememberemlékezik
everything the sameazonos,
78
232120
2097
A másolat mindenre ugyanúgy fog emlékezni,
04:06
and if it startskezdődik out with the sameazonos speedsebesség,
looking at the sameazonos speedsebesség,
79
234241
3316
és ha azonos sebességgel indul,
04:09
it mightesetleg even need to be told,
"You are the copymásolat."
80
237581
2651
lehet, hogy rá kell szólni:
"Te csak másolat vagy."
Az em készíthet archív másolatot is,
04:12
And emem could make archiveArchívum copiespéldányban,
81
240779
1573
04:14
and with enoughelég archiveslevéltár,
82
242376
1824
s ha elég van belőlük,
04:16
an emem can be immortalhalhatatlan --
83
244224
2072
az em elvileg halhatatlan lehet, –
04:18
in principleelv, thoughbár not
usuallyáltalában in practicegyakorlat.
84
246320
2190
ha a gyakorlatban nem is.
04:21
And an emem can movemozog its brainagy,
the computerszámítógép that representsjelentése its brainagy,
85
249411
3532
Az em az egyik helyről a másikra
képes mozgatni az agyát,
04:24
from one physicalfizikai locationelhelyezkedés to anotheregy másik.
86
252967
2087
azaz a számítógépet.
04:28
EmsEMS can actuallytulajdonképpen movemozog around the worldvilág
at the speedsebesség of lightfény,
87
256037
3318
Az em a Föld körül fénysebességgel mozog,
04:31
and by movingmozgó to a newúj locationelhelyezkedés,
88
259379
1532
s miközben új helyre megy,
04:32
they can interactegymásra hat more quicklygyorsan
with emsEMS nearközel that newúj locationelhelyezkedés.
89
260935
3264
gyorsabban kölcsönhatásba
léphet az ott lévő emekkel.
04:36
So farmessze, I've been talkingbeszél about
what emsEMS can do.
90
264223
4277
Eddig arról beszéltem,
mit tehetnek az emek.
04:41
What do emsEMS chooseválaszt to do?
91
269227
1900
Mit szándékoznak tenni?
04:44
To understandmegért that, we'lljól need
to understandmegért threehárom keykulcs factstények.
92
272405
2977
Ennek megértéséhez három
lényeges dolgot meg kell értenünk.
04:48
First, emsEMS by definitionmeghatározás do what
the humanemberi they emulateversenyez would do
93
276096
6151
Először, az em meghatározásánál
fogva azt teszi, amit hasonló esetben
az utánzott ember tenni szokott.
04:54
in the sameazonos situationhelyzet.
94
282271
1301
04:56
So theirazok liveséletét and behaviorviselkedés
are very humanemberi.
95
284305
2643
Élete és viselkedése nagyon emberi.
04:58
They're mainlyfőként differentkülönböző because
they're livingélő in a differentkülönböző worldvilág.
96
286972
3297
A különbséget az okozza,
hogy más világban élnek.
Másodszor, életben maradásához
az emnek valódi erőforrások kellenek.
05:02
SecondMásodik, emsEMS need
realigazi resourceserőforrások to survivetúlélni.
97
290293
3298
05:05
You need foodélelmiszer and sheltermenedék or you'llazt is megtudhatod diemeghal.
98
293615
3663
Mi ha nem jutunk élelemhez
és fedélhez, elpusztulunk.
05:09
AlsoIs, emsEMS need computerszámítógép hardwarehardver,
energyenergia, coolinghűsítő, or they can't existlétezik.
99
297302
4310
Az em-nek hardverre, energiára, hűtésre
van szüksége, másként elpusztul.
05:13
For everyminden subjectiveszubjektív minuteperc
that an emem experiencestapasztalatok,
100
301636
2575
Az em minden egyes percéért
valakinek – általában az em-nek –
05:16
someonevalaki, usuallyáltalában that emem,
had to work to payfizetés for it.
101
304235
3274
meg kellett fizetnie.
05:20
ThirdHarmadik, emsEMS are poorszegény.
102
308136
1690
Harmadszor, az em szegény.
05:21
(LaughterNevetés)
103
309850
1150
(Nevetés)
05:23
The emem populationnépesség can grow
quickergyorsabb than the emem economygazdaság,
104
311715
2635
Az em-népesség gyorsabban nő,
mint az em gazdasága,
05:26
so that meanseszközök wagesmunkabér fallesik down
to emem subsistencenapidíjak levelsszintek.
105
314374
3335
ezért a bérek az em
megélhetési szintjére esnek vissza.
Ezért az emnek ideje nagy részét
munkával kell töltenie.
05:29
That meanseszközök emsEMS have to be workingdolgozó
mosta legtöbb of the time.
106
317733
2604
05:32
So that meanseszközök
this is what emsEMS usuallyáltalában see:
107
320361
2928
Ezért az em általában ezt látja:
05:35
beautifulszép and luxuriousfényűző, but desksÍróasztalok --
108
323684
2548
gyönyörű és luxus – de csak asztalok –,
05:38
they're workingdolgozó mosta legtöbb of the time.
109
326256
1724
és állandóan működnek.
05:40
Now, a subsistencenapidíjak wagebér scenarioforgatókönyv,
you mightesetleg think, is exoticegzotikus and strangefurcsa,
110
328283
3969
Úgy hihetik, hogy a létminimum bér
kivételes és furcsa,
de a történelemben
ez az általános helyzet,
05:44
but it's actuallytulajdonképpen the usualszokásos caseügy
in humanemberi historytörténelem,
111
332276
2341
05:46
and it's how prettyszép much
all wildvad animalsállatok have ever livedélt,
112
334641
2714
és a vadállatok nagyjából így élnek.
Tudjuk, hogy az ember
mit tesz ilyen helyzetben.
05:49
so we know what humansemberek do
in this situationhelyzet.
113
337379
2276
05:51
HumansEmberek basicallyalapvetően do
what it takes to survivetúlélni,
114
339679
2930
Az ember azt teszi, ami a túléléshez kell,
05:54
and this is what letslehetővé teszi, me say
so much about the emem worldvilág.
115
342633
3309
ezért mondhatok ennyit az emek világáról.
05:58
When creatureslények are richgazdag, like you,
116
346752
2389
Ha a teremtmények gazdagok,
06:01
you have to know a lot
about what they want
117
349165
2023
sokat kell tudnunk arról, amit akarnak,
06:03
to figureábra out what they do.
118
351212
1341
szándékukra rá kell jönniük.
06:04
When creatureslények are poorszegény,
119
352577
1170
Szegény teremtményekről tudjuk,
06:05
you know that they mostlytöbbnyire do
what it takes to survivetúlélni.
120
353771
2657
mit szoktak tenni a túlélésért.
06:08
So we'vevoltunk been talkingbeszél about the emem worldvilág
from the pointpont of viewKilátás of the emsEMS --
121
356776
3624
Az emek világát eddig
az ő szemszögükből tárgyaltuk,
de most nézzük egész világukat.
06:12
now, let's steplépés back
and look at theirazok wholeegész worldvilág.
122
360424
2515
Először, az em-világ
gyorsabban nő, mint a miénk,
06:14
First, the emem worldvilág growsnövekszik
much fastergyorsabb than oursa miénk,
123
362963
3080
kb. százszor gyorsabban.
06:18
roughlynagyjából a hundredszáz timesalkalommal fastergyorsabb.
124
366067
2464
06:20
So the amountösszeg of changeváltozás
we would experiencetapasztalat in a centuryszázad or two,
125
368555
3163
Az olyan mértékű változást,
amelyet 1–2 század alatt tapasztalnánk,
06:23
they would experiencetapasztalat in a yearév or two.
126
371742
1858
ők egy-két év alatt átélik.
Nem akarom korunkat tovább is kivetíteni,
06:25
And I'm not really willinghajlandó to projectprogram
this agekor much beyondtúl that,
127
373624
3038
06:28
because plausiblyhihető by then something elsemás
will happentörténik, I don't know what.
128
376686
3437
mert valami más is
történhet; nem tudom mi.
Másodszor, a tipikus utánzás
még gyorsabban megy,
06:32
SecondMásodik, the typicaltipikus emulationemuláció
runsfut even fastergyorsabb,
129
380147
2358
kb. az emberi sebességnél
ezerszer gyorsabban.
06:34
roughlynagyjából a thousandezer timesalkalommal humanemberi speedsebesség.
130
382529
2189
06:37
So for them, they experiencetapasztalat
thousandsTöbb ezer of yearsévek in this yearév or two,
131
385316
5340
Ezért az emek ezer évet
egy-két év alatt élnek át,
06:42
and for them, the worldvilág around them
is actuallytulajdonképpen changingváltozó more slowlylassan
132
390680
3192
s számukra környezetük változása lassabb,
mint ahogy nekünk a miénké.
06:45
than your worldvilág seemsÚgy tűnik, to changeváltozás for you.
133
393896
1942
06:48
ThirdHarmadik, emsEMS are crammedtömve togetheregyütt
in a smallkicsi numberszám of very densesűrű citiesvárosok.
134
396277
4484
Harmadszor, az emek városokban
vannak sűrűn összezsúfolódva.
06:52
This is not only how they see
themselvesmaguk in virtualtényleges realityvalóság,
135
400785
3466
Nemcsak arról van szó, hogyan látják
magukat a virtuális valóságban,
06:56
it's alsois how they actuallytulajdonképpen are
physicallyfizikailag crammedtömve togetheregyütt.
136
404275
2896
hanem arról is, hogy fizikailag
mennyire zsúfolódtak össze.
06:59
So at emem speedssebesség, physicalfizikai travelutazás
feelsérzi really painfullyfájdalmasan slowlassú,
137
407474
3886
Az em sebességéhez mérten a fizikai
utazás fájdalmasan lassúnak tűnik,
07:03
so mosta legtöbb emem citiesvárosok are self-sufficientönellátó,
138
411384
2322
úgyhogy a legtöbb em város önálló,
07:05
mosta legtöbb warháború is cyberCyber warháború,
139
413730
1750
a legtöbb háború kiberháború,
07:07
and mosta legtöbb of the restpihenés of the earthföld
away from the emem citiesvárosok
140
415504
2691
s a Földnek az em-városoktól távol
eső többi, maradék része
07:10
is left to the humansemberek, because the emsEMS
really aren'tnem that interestedérdekelt in it.
141
418219
3674
az emberé marad,
mert az emeket nem érdekli.
07:14
SpeakingBeszél of humansemberek,
142
422252
1508
Az emberről szólva –
07:15
you were wantinghiányzó to hearhall about that.
143
423784
1784
persze, szeretnének hallani róla.
07:17
HumansEmberek mustkell retirevisszavonul, at onceegyszer, for good.
144
425592
4466
Az ember rögtön, örökre nyugdíjba mehet.
07:22
They just can't competeversenyez.
145
430887
1523
Képtelen állni a versenyt.
07:24
Now, humansemberek startRajt out owningbirtokló
all of the capitalfőváros in this worldvilág.
146
432918
3072
Az ember a világ összes tőkéjének
birtokában indult útjára.
07:28
The economygazdaság growsnövekszik very fastgyors,
theirazok wealthjólét growsnövekszik very fastgyors.
147
436014
2869
A gazdaság igen gyorsan fejlődik,
vagyona gyorsan gyarapszik.
07:30
HumansEmberek get richgazdag, collectivelyegyüttesen.
148
438907
2384
Az ember társadalomban lett gazdag.
07:34
As you maylehet know, mosta legtöbb humansemberek todayMa
don't actuallytulajdonképpen ownsaját that much
149
442228
3239
Nyilván tudják, hogy ma
a legtöbb embernek nincs egyebe,
07:37
besideskívül theirazok abilityképesség to work,
150
445491
1841
mint a munkaképessége,
07:39
so betweenközött now and then,
they need to acquireszerez sufficientelegendő assetsvagyon,
151
447356
3548
így időnként elegendő tőkéről, biztosítási
vagy osztalékmegállapodásról
07:42
insurancebiztosítás or sharingmegosztás arrangementsmegállapodások,
152
450928
1833
kell gondoskodnia,
07:44
or they maylehet starveéhen.
153
452785
1461
különben éhen hal.
07:46
I highlymagasan recommendajánl avoidingelkerülve this outcomeeredmény.
154
454270
2015
Óvva intek mindenkit ettől.
07:48
(LaughterNevetés)
155
456309
1285
(Nevetés)
07:50
Now, you mightesetleg wondercsoda,
156
458465
1223
Eltűnődhetnek azon,
miért hagyják életben
az emek az embert?
07:51
why would emsEMS let humansemberek existlétezik?
157
459712
1478
07:53
Why not killmegöl them, take theirazok stuffdolog?
158
461214
1715
Miért nem ölik meg, s veszik el mindenét?
07:55
But noticeértesítés we have manysok
unproductiveterméketlen retireesnyugdíjasok around us todayMa,
159
463701
3077
De vegyük észre: rengeteg
haszontalan nyugdíjas él köröttünk,
07:58
and we don't killmegöl them
and take theirazok stuffdolog.
160
466802
2105
nem öljük meg őket,
nem vesszük el mindenüket.
08:00
(LaughterNevetés)
161
468931
1634
(Nevetés)
08:02
In partrész, that's because it would disruptmegzavarhatja
the institutionsintézmények we shareOssza meg with them.
162
470589
4420
Részben azért, mert akkor közös
intézményeink tönkremennének.
08:07
Other groupscsoportok would wondercsoda who'saki nextkövetkező,
163
475524
2116
Mások azon tűnődnek, ki a következő.
08:09
so plausiblyhihető, emsEMS maylehet well let humansemberek
retirevisszavonul in peacebéke duringalatt the agekor of emem.
164
477664
4726
Az emek várhatóan hagyják az embert
az em életében nyugalomba vonulni.
08:14
You should worryaggodalom more that
the agekor of emem only laststart a yearév or two
165
482414
3049
Inkább a miatt izgassuk magunkat,
hogy az em csak egy-két évig él,
08:17
and you don't know what happensmegtörténik nextkövetkező.
166
485487
1828
s fogalmunk sincs, mi lesz az után.
08:21
EmsEMS are very much like humansemberek,
167
489207
2366
Az emek nagyon hasonlítanak az emberre,
08:23
but they are not like the typicaltipikus humanemberi.
168
491597
2309
de nem a tipikus emberre.
08:26
The typicaltipikus emem is a copymásolat
of the fewkevés hundredszáz mosta legtöbb productivetermelő humansemberek.
169
494438
5983
A tipikus em a legtermékenyebb
pár száz ember másolata.
08:33
So in facttény, they are as eliteelit,
comparedahhoz képest to the typicaltipikus humanemberi,
170
501329
3580
A tipikus emberhez képest ők az elit,
08:36
as the typicaltipikus billionairemilliárdos,
NobelNobel PrizeDíj winnergyőztes,
171
504933
2262
mint a tipikus milliárdos, Nobel-díjas,
08:39
OlympicOlimpiai goldArany medalistbajnok, headfej of stateállapot.
172
507219
2349
olimpiai győztes, államfő.
08:42
EmsEMS look on humansemberek
perhapstalán with nostalgianosztalgia and gratitudehála,
173
510527
4302
Az emek az emberre valószínű
nosztalgiával s hálásan tekintenek,
08:46
but not so much respecttisztelet,
174
514853
1508
de nem nagy tisztelettel,
08:48
whichmelyik is, if you think about it,
how you think about your ancestorselődök.
175
516385
3195
mint ahogy őseinkre mi szoktunk gondolni.
08:51
We know manysok things about how humansemberek
differkülönbözik in termsfeltételek of productivitytermelékenység.
176
519604
3267
Tudjuk, hogy az emberek termelékenysége
mennyire különböző.
08:54
We can just use those
to predictmegjósolni featuresjellemzők of emsEMS --
177
522895
2419
Azokat csak az emek
jellemzésére használjuk:
08:57
for examplepélda, they tendhajlamosak to be smartOkos,
conscientiouslelkiismeretes, hard-workingkeményen dolgozó,
178
525338
3096
pl. hogy rendszerint okosak,
lelkiismeretesek, szorgalmasak,
09:00
marriedházas, religiousvallási, middle-agedközépkorú.
179
528458
1685
házasok, vallásosak, középkorúak.
09:02
These are featuresjellemzők of emsEMS.
180
530461
1612
Ezek az emek tulajdonságai.
09:04
EmEm worldvilág alsois containstartalmaz enormoushatalmas varietyfajta.
181
532097
2228
Az emek világa óriási
változatosságot mutat.
09:06
Not only does it continueFolytatni on with mosta legtöbb
of the kindsféle of varietyfajta that humansemberek do,
182
534710
3668
Nemcsak emberi változatok jellemzik őket,
09:10
includingbeleértve varietyfajta of industryipar
and professionszakma,
183
538402
2395
beleértve az ipar
s foglalkozások változatait;
09:12
they alsois have manysok newúj kindsféle of varietyfajta,
184
540821
2162
sok új változatuk is van,
09:15
and one of the mosta legtöbb importantfontos
is mindelme speedsebesség.
185
543007
2345
az egyik legfontosabb
a gondolkodás sebessége.
09:17
EmsEMS can plausiblyhihető go from humanemberi speedsebesség
186
545712
3834
Az emek sebessége
az ember gondolkodási sebessége
09:21
up to a millionmillió timesalkalommal
fastergyorsabb than humanemberi speedsebesség,
187
549570
2880
és a milliószor akkora sebesség közé esik,
09:24
and down to a billionmilliárd, ezermillió timesalkalommal
slowerlassabb than humanemberi speedsebesség.
188
552474
2777
vagy az emberénél milliárdszor lassabb.
09:28
FasterGyorsabb emsEMS tendhajlamosak to have
markersmarkerek of highmagas statusállapot.
189
556226
2766
A gyorsabb emek magasabb státuszúak.
09:31
They embodytestesítik more wealthjólét.
They wingyőzelem argumentsérvek.
190
559016
2160
Vagyonosabbak, a vitákat megnyerik.
09:33
They sitül at premiumprémium locationshelyek.
191
561200
1663
Kitüntetett helyeken ülnek.
09:34
SlowerLassabb emsEMS are mostlytöbbnyire retireesnyugdíjasok,
192
562887
1820
A lassabb emek általában nyugdíjasok,
09:36
and they are like the ghostsszellemek
of our literatureirodalom.
193
564731
2250
hasonlítanak az irodalomból
ismert szellemekre.
09:39
If you recallvisszahívás, ghostsszellemek are all around us --
194
567005
2041
Emlékeznek, szellemek
vesznek körbe minket,
kapcsolatba léphetünk velük,
ha megadjuk az árát.
09:41
you can interactegymásra hat with them
if you payfizetés the priceár.
195
569070
2270
09:43
But they don't know much,
they can't influencebefolyás much,
196
571364
2429
De nem sokat tudnak,
nincs sok befolyásuk,
09:45
and they're obsessedmegszállott with the pastmúlt,
so what's the pointpont?
197
573817
2698
a múlt foglalkoztatja őket;
ugyan, mi értelme?
09:48
(LaughterNevetés)
198
576539
1151
(Nevetés)
09:49
EmsEMS alsois have more varietyfajta
in the structureszerkezet of theirazok liveséletét.
199
577714
2957
Az emek létük struktúrájában is
nagy változatosságot mutatnak.
09:52
This is your life: you startRajt
and you endvég, really simpleegyszerű.
200
580695
2682
Ilyen a mi életünk: van kezdete
és vége, igazán egyszerű.
09:55
This is the life of an emem,
201
583401
1613
Az em élete viszont ilyen:
09:57
who everyminden day splitshasít off
some short-termrövid időszak copiespéldányban
202
585038
2293
minden nap rövid távú másolatokra oszlik
09:59
to do short-termrövid időszak tasksfeladatok and then endvég.
203
587355
1958
rövid távú feladatok végzéséhez, és kész.
10:01
We'llMi lesz talk more about
those shortrövid termkifejezés versionsváltozatok in a momentpillanat,
204
589337
4127
Rögtön szólok a rövid távú változatokról,
10:05
but they are much more efficienthatékony
205
593488
1610
de sokkal hatékonyabbak,
10:07
because they don't have to restpihenés
for the nextkövetkező day.
206
595122
2365
mert másnap nem kell pihenniük.
10:09
This emem is more opportunisticopportunista.
207
597511
1508
Ez az em szemfülesebb.
10:11
They make more copiespéldányban of themselvesmaguk
when there's more demandigény for that.
208
599043
3287
Több másolatot készítenek magukról.
ha szükség van rájuk.
10:14
They don't know whichmelyik way
the future'sjövő going.
209
602354
2097
Nem tudják, hogy alakul a jövő.
10:16
This is an emem designertervező,
210
604475
1299
Ez egy em-tervező,
amely nagy rendszerből alakítja ki tervét,
10:17
who conceivesconceives of a largenagy systemrendszer
211
605798
1602
10:19
and then breaksszünetek recursivelyrekurzív into copiespéldányban
who elaboratebonyolult that,
212
607424
3485
aztán rekurzív módon másolatokra
oszlik, amelyek megvalósítják.
10:22
so emsEMS can implementvégrehajtása
largernagyobb, more coherentkoherens designsminták.
213
610933
3412
Az emek nagyobb, logikusabb
tervet valósíthatnak meg.
10:26
This an emulationemuláció plumbervízvezeték-szerelő
214
614369
1358
Ez egy vízszerelő-másolata,
10:27
who remembersemlékszik that everyminden day,
for the last 20 yearsévek,
215
615751
2445
aki emlékszik, hogy az utóbbi 20 évben
10:30
they only ever workeddolgozott
two hoursórák a day, a life of leisureszabadidő.
216
618220
2781
naponta csak két órát
dolgozott; édes élet!
10:33
But what really happenedtörtént is,
everyminden day they had a thousandezer copiespéldányban,
217
621025
3097
Az történt, hogy naponta
ezer másolatot készítettek,
mind naponta két-két órát dolgozott,
10:36
eachminden egyes of whomkit did a two-hourkét órás plumbingcsőhálózat jobmunka,
218
624146
1953
csak egyikük érte meg a másnapot.
10:38
and only one of them
wentment on to the nextkövetkező day.
219
626123
2165
Objektíve az idő 99%-ában jól dolgoznak.
10:40
ObjectivelyObjektív, they're workingdolgozó
well over 99 percentszázalék of the time.
220
628312
2999
Szubjektíve emlékeznek az édes életre.
10:43
SubjectivelySzubjektíven, they rememberemlékezik
a life of leisureszabadidő.
221
631335
2190
(Nevetés)
10:45
(LaughterNevetés)
222
633549
1008
Ezek megint mi vagyunk. kezdet és vég.
10:46
This, again, is you.
You startRajt and you endvég.
223
634581
2088
Megtörténhet, ha a buli elején
10:48
This could be you
if at the startRajt of partyparty,
224
636693
2112
gyógyszert veszünk be,
amelytől másnap már
10:50
you tookvett a drugdrog that meantjelentett
you would not rememberemlékezik that partyparty
225
638829
2811
nem emlékszünk a bulira.
10:53
ever after that day.
226
641664
1618
10:55
Some people do this, I'm told.
227
643306
1929
Egyesek ezt csinálják, mondták nekem.
A buli vége felé azt mondjuk:
10:57
TowardFelé the endvég of the partyparty,
228
645670
1635
10:59
will you say to yourselfsaját magad,
"I'm about to diemeghal, this is terribleszörnyű.
229
647329
2926
"Haldoklom, ez szörnyű.
A holnapi alak nem én vagyok,
mert nem emlékszik, mit teszek."
11:02
That personszemély tomorrowholnap isn't me,
because they won'tszokás rememberemlékezik what I do."
230
650279
3303
Azt is mondhatjuk: "Holnap folytatom,
csak nem fogok emlékezni semmire."
11:05
Or you could say, "I will go on tomorrowholnap.
I just won'tszokás rememberemlékezik what I did."
231
653606
3961
Egy em szedi szét a rövid távú másolatot,
11:09
This is an emem who splitshasít off
a short-termrövid időszak copymásolat
232
657591
2429
hogy rövid távú feladatot
végezzen, majd kimúljon.
11:12
to do a short-termrövid időszak taskfeladat and then endvég.
233
660044
1864
11:13
They have the sameazonos two
attitudehozzáállás possibilitieslehetőségek.
234
661932
2206
Ismét két attitűdlehetőségük van.
Az emek mondhatják: "Új, rövid távú
és életű lény vagyok; ezt utálom".
11:16
They can say, "I'm a newúj short-termrövid időszak
creatureteremtmény with a shortrövid life. I hategyűlölet this."
235
664162
3679
Vagy: "Nagyobb lény része vagyok,
aki nem fog emlékezni e részre."
11:19
Or "I'm a partrész of a largernagyobb creatureteremtmény
who won'tszokás rememberemlékezik this partrész."
236
667865
3134
Megjósolom: nem azért
a másik attitűd szerint járnak el,
11:23
I predictmegjósolni they'llfognak have
that secondmásodik attitudehozzáállás,
237
671023
2118
mert az filozófiailag helyes,
hanem mert így boldogulhatnak.
11:25
not because it's philosophicallyfilozófiailag correcthelyes,
but because it helpssegít them get alongmentén.
238
673165
3676
11:28
TodayMa, if the presidentelnök saysmondja
we mustkell invadebetör IraqIrak,
239
676865
2328
Ha az elnök ma azt mondja:
Irakot el kell foglalnunk,
11:31
and you say, "Why?"
240
679217
1151
s megkérdezzük: "Miért?",
11:32
and they say, "StateÁllami secrettitok,"
241
680392
1382
a válasz: "Államtitok",
nem biztos, hogy bízhatunk bennük.
11:33
you're not sure if you can trustbizalom them,
242
681798
1850
De az em, ami az elnök másolata,
s a mi másolatunk beleáshat
11:35
but for emsEMS, a copymásolat of the presidentelnök
and a copymásolat of you can go insidebelül a safebiztonságos,
243
683672
3616
11:39
explainmegmagyarázni all theirazok secrettitok reasonsokok,
244
687312
1654
a titkos okok magyarázatába,
s valami kiderül a másolatunkból
mi magunknak,
11:40
and then one bitbit comesjön out
from your copymásolat to yourselfsaját magad,
245
688990
2531
s közli, ha meg lettünk győzve.
11:43
tellingsokatmondó you if you were convincedmeggyőződéses.
246
691545
1856
11:45
So now you can know
there is a good reasonok.
247
693425
2223
Megtudhatjuk, hogy jó ok van rá.
11:47
I know you guys are all eagerbuzgó
to evaluateértékelje this worldvilág.
248
695976
2545
Tudom: tűkön ülnek,
hogy értékelhessék a világot.
Alig várják, hogy eldönthessék:
tetszik vagy utálják.
11:50
You're eagerbuzgó to decidedöntsd el
if you love it or hategyűlölet it.
249
698545
2334
11:52
But think: your ancestorselődök
from thousandsTöbb ezer of yearsévek agoezelőtt
250
700903
2543
De gondoljanak bele:
évezredekkel ezelőtti őseiknek
11:55
would have lovedszeretett or hatedgyűlölt your worldvilág
251
703470
1753
vajon tetszett volna
vagy utálnák világunkat
11:57
basedszékhelyű on the first fewkevés things
they heardhallott about it,
252
705247
2421
kevés és hézagos ismeretük alapján,
mert világunk elég fura.
11:59
because your worldvilág
is really just weirdfurcsa.
253
707692
1853
12:01
So before judgingítélve a strangefurcsa futurejövő worldvilág,
you should really learntanul a lot about it,
254
709579
3818
Mielőtt ítéletet alkotnánk a jövő
világról, tudjunk meg többet róla,
tán egy könyvet olvassunk el róla,
12:05
maybe readolvas a wholeegész bookkönyv about it,
255
713417
1570
aztán ha nem tetszik, változtassunk rajta.
12:07
and then, if you don't like it,
work to changeváltozás it.
256
715031
2344
Köszönöm.
12:09
Thank you.
257
717409
1019
12:10
(ApplauseTaps)
258
718452
4833
(Taps)
Translated by Peter Pallós
Reviewed by Reka Lorinczy

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Robin Hanson - Futurist, social scientist
Does humanity have a future as uploaded minds? In his work, Robin Hanson asks this and other extra-large questions.

Why you should listen

In his book, The Age of Em: Work, Love and Life When Robots Rule the Earth, Robin Hanson re-imagines humanity's role as our tech becomes smarter. A pioneer in prediction markets, also known as information markets and idea futures, Hanson has been known since the 1980s for taking the very very long view on topics as varied as (a selected list) spatial product competition, health incentive contracts, group insurance, product bans, evolutionary psychology and bioethics of health care, voter information incentives, incentives to fake expertise, Bayesian classification, agreeing to disagree, self-deception in disagreement, probability elicitation, wiretaps, image reconstruction, the history of science prizes, reversible computation, the origin of life, the survival of humanity, very long term economic growth, growth given machine intelligence and interstellar colonization.

Meanwhile, he has developed new technologies for conditional, combinatorial and intermediated trading, and he studied insider trading, manipulation and other foul play. Hanson is associate professor of economics at George Mason University and a research associate at the Future of Humanity Institute of Oxford University. His next book is The Elephant in the Brain, co-authored with Kevin Simler, due in 2018.

More profile about the speaker
Robin Hanson | Speaker | TED.com