TEDxBeaconStreet
Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence
Alex Wissner-Gross: O nouă ecuație pentru inteligență
Filmed:
Readability: 5.9
2,098,891 views
Există o ecuație pentru inteligență? Da, aceasta este F = T ∇ Sτ.
Într-o prezentare fascinantă și informativă, fizicianul și informaticianul Alex Wissner-Gross explică ce presupune aceasta. (Filmat la TEDxBeaconStreet.)
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Intelligence -- what is it?
0
899
3667
Inteligența - ce este aceasta?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
Dacă aruncam o privire înapoi la istoria
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
modului în care a fost percepută inteligența,
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
un exemplu fundamental îl constituie
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
faimosul citat al lui Edsger Dijkstra:
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
,,întrebarea dacă o mașinărie poate gândi
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
este aproape la fel de interesantă
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
ca întrebarea dacă un submarin
00:35
can swim."
8
23968
1790
poate înota".
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
Când a scris aceste cuvinte, Edsger Dijkstra
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
a intenționat să critice
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
pionierii informaticii,
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
precum Alan Turing.
00:48
However, if you take a look back
13
36403
2499
Cu toate acestea, dacă privim înapoi
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
și ne gândim care au fost
00:52
the most empowering innovations
15
40867
1996
cele mai valoroase inovații
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
care ne-au permis să construim
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
mașinării care să înoate
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
și mașinării care să gândească,
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
vom descoperi că doar înțelegerea
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
mecanismelor fizice din spatele
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
înotului și zborului
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
ne-au permis construirea acestor mașinării.
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
Astfel, acum câțiva ani,
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
am demarat un program pentru a încerca să înțeleg
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
mecanismele fizice fundamentale
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
ce stau la baza inteligenței.
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
Să facem un pas înapoi.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
Să începem mai întâi cu o idee experimentală.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
Să zicem că sunteți o rasă extraterestră
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
care nu știe nimic despre biologia Pământului
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
sau despre neuro-știința sau inteligența acestuia,
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
dar aveți telescoape incrediblie,
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
aveți posibilitatea de a supraveghea Pământul
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
și trăiți vieți extraordinar de lungi,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
astfel că puteți supraveghea Pământul
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
de-a lungul a milioane, chiar miliarde de ani.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
Și observați un fenomen foarte ciudat.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
Observați că, de-a lungul mileniilor,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
Pământul este în continuu bombardat de asteroizi
02:02
up until a point,
40
110021
2087
până la un punct,
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
și că, din acel moment,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
corespunzând în mare anului 2000 d. Hr.,
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
asteroizii care se aflau
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
pe o orbită de coliziune cu Pământul
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
și care în mod normal s-ar fi ciocnit cu acesta
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
și-au schimbat în mod misterios traiectoria
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
sau au explodat înainte să lovească planeta.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
Bineînțeles, ca pământeni,
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
știm că motivul ar fi
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
încercarea de a ne salva pe noi înșine.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
Încercăm să prevenim un impact.
02:29
But if you're an alien race
52
137403
1711
Dar dacă ești o rasă extraterestră
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
care nu cunoaște toate aceste detalii
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
și nu are nici o idee despre inteligența terestră,
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
ai fi forțat să alcătuiești
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
o teorie fizică menită să explice de ce,
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
până la un anumit moment în timp,
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
asteroizii care distrugeau suprafața planetei
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
s-au oprit în mod misterios.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
Așa că eu consider că această problemă
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
este la fel ca înțelegerea naturii fizice a inteligenței.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
Astfel, în cadrul acestui program inițiat acum câțiva ani,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
am analizat o varietate de aspecte
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
dincolo de știință, interdisciplinare,
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
care cred că indicau
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
către un mecanism unic, fundamental
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
al inteligenței.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
În cosmologie, de exemplu,
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
different threads of evidence
69
184216
2747
există o mulțime de indicii
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
conform cărora universul nostru pare să fie reglat cu precizie
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
în vederea dezvoltării inteligenței
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
și, în particular, a dezvoltării
03:26
of universal states
73
194912
1886
a unor situații universale
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
care să maximalizeze diversitatea posibilelor viitoruri.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
În cazul jocurilor, de exemplu, în Go -
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
ne amintim cu toții anul 1997,
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
când supercomputerul Deep Blue al IBM-ului l-a învins pe Garry Kasparov la șah;
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
puțin oameni știu însă
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
că în ultimii circa 10 ani,
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
jocul Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
demonstrat ca fiind un joc mult mai solicitant
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
datorită factorului de ramificare mult mai mare,
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
a început, de asemenea, să piardă
03:53
to computer game players
84
221038
1865
în fața jucătorilor reali
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
din același motiv:
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
for computers playing Go
86
224476
2800
cele mai bune tehnici actuale de joc ale computerului
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
le reprezintă tehnicile care încearcă să maximalizeze opțiunile viitoare
04:02
during game play.
88
230972
2014
în timpul jocului în sine.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
În cele din urmă, în proiectarea mișcării robotice,
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
au fost folosite o diversitate de tehnici recente
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
care au încercat să se folosească
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
de abilitățile roboților pentru a maximaliza
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
libertatea de acțiune viitoare
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
pentru a îndeplini cerințe complexe.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
Așa că, luând toate aceste diferite aspecte
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
și punându-le laolaltă,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
m-am întrebat, de câțiva ani încoace,
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
dacă există un mecanism care să stea la baza inteligenței
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
și pe care să-l putem individualiza
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
din toate aceste aspecte diferite?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
Există o ecuație unică a inteligenței?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
Iar răspunsul este, cred eu, da. ["F = T ∇ Sτ"]
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
Ceea ce vedeți este probabil
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
cel mai apropiat echivalent al formulei E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
pentru inteligență, din câte cunosc.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
Așa că ceea ce vedeți aici
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
este o declarație de analogie
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
potrivit căreia inteligența este o forță, F,
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
care acționează pentru a maximiza libertatea de acțiune ulterioară.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
Aceasta acționează pentru a maximaliza libertatea de acțiune ulterioară,
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
sau pentru a menține alternativele disponibile,
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
cu o anumită putere, T,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
cu diversitatea posibilelor viitoruri accesibile, S,
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
până la un orizont temporal viitor, Tau.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
Pe scurt, inteligenței nu-i place să fie îngrădită.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
Inteligența încearcă să maximalizeze viitoarea libertate de acțiune
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
și să mențină opțiunile disponibile.
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
Astfel, dată fiind aceasta ecuație,
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
e normal să ne întrebăm, bun, și ce facem cu ea?
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
Cât de predictivă este?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
Poate prezice nivelul inteligenței umane?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
Prezice inteligența artificială?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
Așa că, vă voi prezenta acum un film
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
care va demonstra, cred eu,
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
câteva dintre uimitoarele aplicații
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
ale acestei ecuații unice.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(Film) Narator: Cercetările recente în cosmologie
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
au sugerat că universurile care produc
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
mai multă dezordine sau ,,entropie" în timpul duratei lor
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
ar trebui să aibă condiții mai favorabile
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
existenței ființelor inteligente, ca noi înșine.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Dar dacă tentativa de conexiune cosmologică
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
dintre entropie și inteligență
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
indică o relație mai profundă?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
Dacă comportamentul inteligent nu este doar corelat
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
cu producerea de entropie pe termen lung,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
ci, de fapt, rezultă direct din aceasta?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
Pentru a afla, am creat un mecanism software
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
numit Entropica, conceput să maximalizeze
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
producerea de entropie pe termen lung
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
în orice sistem în care se afla.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
Uimitor, Entropica a fost capabilă să treacă
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
tests, play human games,
143
371924
3456
numeroase teste de inteligență animală, să joace jocuri umane
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
și chiar să câștige bani din tranzacții cu acțiuni,
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
toate fără a primi instrucțiuni în acest sens.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
Iată câteva exemple ale programului Entropica în acțiune.
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
Întocmai unui om care stă în picioare fără să cadă,
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
aici o vedem pe Entropica
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
echilibrând automat o tijă folosindu-se de un cărucior.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
Acest comportament este în special remarcabil
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
deoarece noi nu i-am dat lui Entropica un scop.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
Pur și simplu a decis singură să echilibreze tija.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Această abilitate de echilibrare își va găsi aplicații
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
în robotica umanoidă
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
și în tehnologiile de asistență umană.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
Așa cum unele animale pot folosi obiecte
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
din mediul lor ca unelte
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
pentru a ajunge în spații înguste,
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
la fel și Entropica,
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
din nou, din proprie inițiativă,
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
disk representing an animal
161
412169
2910
a reușit să mute un disc mare, reprezentând un animal,
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
pentru ca un disc mai mic,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
reprezentând o unealtă, să poată ajunge într-un spațiu închis
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
în care se află un al treilea disc
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
și să-l elibereze din poziția sa inițială.
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
Această abilitate de a întrebuința o unealtă va avea aplicații
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
în industrie și agricultură.
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
Mai mult, așa cum alte animale
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
opposite ends of a rope
169
431196
2696
pot coopera trăgând de capetele opuse ale unei frânghii
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
în același timp pentru a primi hrană,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
aici vedem că Entropica este în măsură să îndeplinească
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
o versiune model a respectivei sarcini.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
Această abilitate de a coopera are implicații interesante
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
în planificarea economică și într-o varietate de alte domenii.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
Entropica se poate aplica, în linii mari,
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
unei palete largi de domenii.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
De exemplu, aici o vedem reușind
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
să joace o partidă de pong împotriva ei însăși,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
ilustrându-și potențialul ludic.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
Aici o vedem pe Entropica orchestrând
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
noi conexiuni într-o rețea socială
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
în care prietenii pierd constant legătura unii cu ceilalți
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
the network well connected.
183
464061
2856
și reușind cu succes să mențină rețeaua bine conectată.
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
Aceasta abilitate de a orchestra o rețea
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
are aplicații în domeniile sănătății,
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
energiei și inteligenței.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
Aici o vedem pe Entropica coordonând traiectoria
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
unei flote,
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
descoperind și utilizând cu succes Canalul Panama
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
pentru a se extinde, la nivel global, din Atlantic,
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
în Pacific.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
În același fel, Entropica
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
dovedește o largă aplicabilitate în probleme legate de
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
propria apărare, logistică și transport.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
În cele din urmă, aici o vedem pe Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
descoperind spontan și executând
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
o strategie de cumpărat-ieftin, vândut-scump
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
la o bursă simulată,
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
reușind cu succes să crească capitalul
08:37
exponentially.
200
505502
1424
exponențial.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
Managementul riscului
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
va avea largi aplicații în finanțe
08:42
and insurance.
203
510721
3328
și asigurări.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
Alex Wissner-Gross: Deci ceea ce ați văzut
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
este o variatate de comportamente cognitive
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
specifice inteligenței umane
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
ca de pildă, folosirea uneltelor și mersul biped, drept,
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
sau cooperarea socială
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
derivă toate dintr-o singură ecuație,
09:02
which drives a system
210
530121
1932
care conduce un sistem
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
spre maximizarea viitoarei sale libertăți de acțiune.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
Iată acum profunda ironie a lucrurilor.
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
Întorcându-ne la începuturile
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
utilizării termenului de robot,
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
piesa de teatru ,,RUR",
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
dintotdeauna a existat ideea
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
potrivit căreia dacă creăm inteligență artificială,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
va urma o revoltă cibernetică.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
Mașinile se vor ridica împotriva noastră.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
Una dintre consecințele majore ale acestui demers
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
este că, poate în toate aceste decenii,
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
am perceput întreg conceptul de revoltă cibernetică
09:39
in reverse.
223
567274
2011
invers.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
Mașinile nu devin mai întâi inteligente,
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
apoi megalomane
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
și încearcă să conducă lumea.
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
Este chiar invers,
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
deoarece dorința de a prelua controlul
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
tuturor posibilelor viitoruri
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
este un principiu mai fundamental
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
decât acela al inteligenței,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
iar inteligența generală ar putea în fapt să rezulte
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
direct din acest tip de nevoie de a prelua controlul,
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
decât invers.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
O altă consecință importantă e urmărirea unui obiectiv.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
Sunt întrebat adesea, cum reiese abilitatea de a urmări un scop
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
din acestă schemă?
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
Iar răspunsul este, capacitatea de a urmări obiective
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
va rezulta direct din aceasta
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
după cum urmează:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
așa cum ați călători printr-un tunel,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
o îngustare a căii de acces viitoare,
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
pentru a obține, mai târziu, numeroase alte
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
diverse obiective,
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
sau ca și cum ai investi
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
în ceva sigur financiar,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
reducând lichiditățile pe termen scurt
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
pentru a crește venitul pe termen lung,
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
urmărirea scopului ia naștere direct
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
dintr-un demers pe termen lung
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
pentru a crește viitoarea libertate de acțiune.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
În cele din urmă, faimosul fizician Richard Feynman
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
a scris cândva că dacă civilizația umană ar fi distrusă
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
și n-am putea transmite descendenților noștri
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
decât un singur concept
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
pentru a-i ajuta să refacă civilizația
11:05
that concept should be
257
653754
1686
acel concept ar trebui să fie
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
că tot ce contează în jurul nostru
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
este făcut din elemente minuscule
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
care se atrag între ele atunci când sunt îndepărtate
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
dar se resping când sunt împreună.
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
Echivalentul meu pentru această afirmație
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
de dat mai departe descendenților
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
pentru a-i ajuta să construiască inteligența artificială,
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
ori spre a-i ajuta să înțeleagă inteligența umană,
11:26
is the following:
266
674163
1267
este următorul:
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
Inteligența ar trebui văzută
11:29
as a physical process
268
677483
1413
ca un proces fizic
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
care încearcă să maximizeze viitoarea libertate de acțiune
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
și să evite constrângerile în propriul său viitor.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Vă mulțumesc foarte mult!
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventorAlex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"
Why you should listen
Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.
Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."
Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com