ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2014

Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

Ray Kurzweil: Sẵn sàng cho tư duy tổng hợp

Filmed:
3,548,296 views

Hai trăm năm trước, tổ tiên động vật có vú của chúng ta đã xây dựng tính năng não bộ mới: vỏ não.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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

00:12
Let me tell you a storycâu chuyện.
0
988
2316
Để tôi kể cho quí vị một câu chuyện.
00:15
It goesđi back 200 milliontriệu yearsnăm.
1
3304
1799
xảy ra vào 200 triệu năm trước.
00:17
It's a storycâu chuyện of the neocortextân tràng,
2
5103
1984
Đó là câu chuyện về phần vỏ não.
00:19
which meanscó nghĩa "newMới rindvỏ."
3
7087
1974
có nghĩa là "vỏ mới"
00:21
So in these earlysớm mammalsđộng vật có vú,
4
9061
2431
Ở những loài động vật có vú đầu tiên
00:23
because only mammalsđộng vật có vú have a neocortextân tràng,
5
11492
2055
bởi vì chỉ có động vật có vú mới sở hữu phần vỏ não
00:25
rodent-likegiống như động vật gặm nhấm creaturessinh vật.
6
13547
1664
trông giống như loài gặm nhấm,
00:27
It was the sizekích thước of a postagebưu chính stampcon tem and just as thingầy,
7
15211
3579
vỏ não chỉ có kích cỡ của 1 con tem
và cũng mỏng bằng như vậy,
00:30
and was a thingầy coveringbao gồm around
8
18790
1439
và là một lớp bao bọc mỏng dính
00:32
theirhọ walnut-sizedóc chó có kích thước brainóc,
9
20229
2264
quanh bộ não có kích cỡ
bằng quả óc chó,
00:34
but it was capablecó khả năng of a newMới typekiểu of thinkingSuy nghĩ.
10
22493
3701
nhưng lại có thể suy nghĩ theo một cách mới.
00:38
RatherThay vào đó than the fixedđã sửa behaviorshành vi
11
26194
1567
Thay vì những hành vi thuộc dạng bản năng
00:39
that non-mammalianmammalian animalsđộng vật have,
12
27761
1992
mà những loài không thuộc
loại động vật có vú có được
00:41
it could inventphát minh newMới behaviorshành vi.
13
29753
2692
não còn có thể tạo ra những hành vi mới.
00:44
So a mousechuột is escapingthoát a predatorđộng vật ăn thịt,
14
32445
2553
Nên khi một con chuột đang chạy trốn kẻ thù,
00:46
its pathcon đường is blockedbị chặn,
15
34998
1540
nếu đường đi của nó bị chặn,
00:48
it'llnó sẽ try to inventphát minh a newMới solutiondung dịch.
16
36538
2129
nó sẽ cố tìm cách đào thoát.
00:50
That mayTháng Năm work, it mayTháng Năm not,
17
38667
1266
Cách này đôi khi thực hiện được,
và cũng có thể không,
00:51
but if it does, it will remembernhớ lại that
18
39933
1910
nhưng thực hiện được,
con chuột sẽ nhớ điều đó
00:53
and have a newMới behaviorhành vi,
19
41843
1292
và hình thành một hành vi mới.
00:55
and that can actuallythực ra spreadLan tràn virallyvirally
20
43135
1457
Hành vi đó thực sự có thể lan truyền rộng rãi
00:56
throughxuyên qua the restnghỉ ngơi of the communitycộng đồng.
21
44592
2195
trong toàn bộ cộng đồng.
00:58
AnotherKhác mousechuột watchingxem this could say,
22
46787
1609
Một con chuột khác
chứng kiến hành động đó có thể nói,
01:00
"Hey, that was prettyđẹp clevertài giỏi, going around that rockđá,"
23
48396
2704
"Này, đi vòng qua hòn đá đó
đúng là một việc làm thông minh,"
01:03
and it could adoptthông qua a newMới behaviorhành vi as well.
24
51100
3725
và nó cũng có thể học theo hành vi đó.
01:06
Non-mammalianPhòng Không-mammalian animalsđộng vật
25
54825
1717
Động vật không thuộc loài có vú
01:08
couldn'tkhông thể do any of those things.
26
56542
1713
không thể làm những điều trên.
01:10
They had fixedđã sửa behaviorshành vi.
27
58255
1215
Chúng chỉ có những hành vi nhất định.
01:11
Now they could learnhọc hỏi a newMới behaviorhành vi
28
59470
1331
Chúng có thể học một hành vi mới
01:12
but not in the coursekhóa học of one lifetimecả đời.
29
60801
2576
nhưng không phải trong một vòng đời.
01:15
In the coursekhóa học of maybe a thousandnghìn lifetimeskiếp sống,
30
63377
1767
Xuyên suốt có lẽ hàng ngàn cuộc đời,
01:17
it could evolvephát triển a newMới fixedđã sửa behaviorhành vi.
31
65144
3330
nó mới có thể tiến hoá để tạo ra
một hành vi theo bản năng mới.
01:20
That was perfectlyhoàn hảo okay 200 milliontriệu yearsnăm agotrước.
32
68474
3377
Điều đó hoàn toàn ổn
vào 200 triệu năm trước.
01:23
The environmentmôi trường changedđã thay đổi very slowlychậm rãi.
33
71851
1981
Môi trường lúc đó thay đổi rất chậm.
01:25
It could take 10,000 yearsnăm for there to be
34
73832
1554
Có thể cần đến 10,000 năm
01:27
a significantcó ý nghĩa environmentalmôi trường changethay đổi,
35
75386
2092
cho một thay đổi lớn trong môi trường,
01:29
and duringsuốt trong that periodgiai đoạn of time
36
77478
1382
và trong khoảng thời gian đó,
01:30
it would evolvephát triển a newMới behaviorhành vi.
37
78860
2929
chúng có thể tiến hoá thêm một hành vi mới
01:33
Now that wentđã đi alongdọc theo fine,
38
81789
1521
Điều đó có vẻ ổn,
01:35
but then something happenedđã xảy ra.
39
83310
1704
nhưng rồi một việc chấn động xảy ra
01:37
Sixty-fiveSáu mươi lăm milliontriệu yearsnăm agotrước,
40
85014
2246
65 triệu năm trước,
01:39
there was a suddenđột nhiên, violenthung bạo
changethay đổi to the environmentmôi trường.
41
87260
2615
có một sự thay đổi đột ngột
và dữ dội trong môi trường.
01:41
We call it the CretaceousKỷ Creta extinctionsự tuyệt chủng eventbiến cố.
42
89875
3505
Chúng ta gọi đó là tuyệt chủng Cretaceous
[Kỷ Phấn trắng].
01:45
That's when the dinosaurskhủng long wentđã đi extincttuyệt chủng,
43
93380
2293
Đó là khi loài khủng long bị tuyệt chủng,
01:47
that's when 75 percentphần trăm of the
44
95673
3449
khi 75% các loài động vật
01:51
animalthú vật and plantthực vật speciesloài wentđã đi extincttuyệt chủng,
45
99122
2746
và thực vật bị tuyệt chủng,
01:53
and that's when mammalsđộng vật có vú
46
101868
1745
và là khi loài động vật có vú
01:55
overtookvượt qua theirhọ ecologicalsinh thái nichethích hợp,
47
103613
2152
chiếm vị trí sinh thái
của các loài khác,
01:57
and to anthropomorphizeanthropomorphize, biologicalsinh học evolutionsự phát triển said,
48
105765
3654
và, nói một cách nhân hoá,
sự tiến hoá sinh vật giải thích
02:01
"HmmHmm, this neocortextân tràng is prettyđẹp good stuffđồ đạc,"
49
109419
2025
"Hmm, cái vỏ não này khá là tốt,"
02:03
and it beganbắt đầu to growlớn lên it.
50
111444
1793
và nó bắt đầu phát triển vỏ não.
02:05
And mammalsđộng vật có vú got biggerlớn hơn,
51
113237
1342
Khi động vật có vú trở nên to hơn,
02:06
theirhọ brainsnão got biggerlớn hơn at an even fasternhanh hơn pacetốc độ,
52
114579
2915
não của chúng to lên còn nhanh hơn,
02:09
and the neocortextân tràng got biggerlớn hơn even fasternhanh hơn than that
53
117494
3807
và phần vỏ não to lên còn nhanh hơn nữa,
02:13
and developedđã phát triển these distinctiveđặc biệt ridgesrặng núi and foldsnếp gấp
54
121301
2929
và nó phát triển những khe rãnh
và nếp gấp
02:16
basicallyvề cơ bản to increasetăng its surfacebề mặt areakhu vực.
55
124230
2881
chủ yếu để tăng diện tích bề mặt.
02:19
If you tooklấy the humanNhân loại neocortextân tràng
56
127111
1819
Nếu bạn lấy phần vỏ não của con người
02:20
and stretchedkéo dài it out,
57
128930
1301
và trải nó phẳng ra,
02:22
it's about the sizekích thước of a tablebàn napkinkhăn ăn,
58
130231
1713
nó to bằng một cái khăn ăn,
02:23
and it's still a thingầy structurekết cấu.
59
131944
1306
và vẫn rất mỏng.
02:25
It's about the thicknesschiều dày of a tablebàn napkinkhăn ăn.
60
133250
1980
Nó chỉ dày bằng một cái khăn ăn.
02:27
But it has so manynhiều convolutionsconvolutions and ridgesrặng núi
61
135230
2497
Nhưng nó có quá nhiều nếp gấp
và khe rãnh
02:29
it's now 80 percentphần trăm of our brainóc,
62
137727
3075
đến nỗi hiện giờ nó chiếm khoảng
80% bộ não của chúng ta,
02:32
and that's where we do our thinkingSuy nghĩ,
63
140802
2461
và đó là nơi chúng ta thực hiện việc suy nghĩ,
02:35
and it's the great sublimatorsublimator.
64
143263
1761
và đó là một cái máy nâng cấp vĩ đại.
02:37
We still have that old brainóc
65
145024
1114
Chúng ta vẫn còn bộ não cũ
02:38
that providescung cấp our basiccăn bản drivesổ đĩa and motivationsđộng lực,
66
146138
2764
cung cấp cho ta các động cơ
và động lực cơ bản
02:40
but I mayTháng Năm have a drivelái xe for conquestsự chinh phục,
67
148902
2716
Tôi có thể có động cơ chinh phục cái gì đó,
02:43
and that'llđiều đó sẽ be sublimatedthăng hoa by the neocortextân tràng
68
151618
2715
và phần vỏ não sẽ nâng cấp nó
02:46
into writingviết a poembài thơ or inventingphát minh ra an appứng dụng
69
154333
2909
thành việc viết một bài thơ
hay phát minh ra một ứng dụng,
02:49
or givingtặng a TEDTED Talk,
70
157242
1509
hay thuyết trình ở TED,
02:50
and it's really the neocortextân tràng that's where
71
158751
3622
và phần vỏ não
02:54
the actionhoạt động is.
72
162373
1968
thực sự là nơi hành động bắt đầu.
02:56
FiftyNăm mươi yearsnăm agotrước, I wroteđã viết a papergiấy
73
164341
1717
50 năm trước, tôi viết một bài báo
02:58
describingmiêu tả how I thought the brainóc workedđã làm việc,
74
166058
1918
miêu tả cách thức, theo tôi nghĩ,
làm bộ não hoạt động,
02:59
and I describedmô tả it as a seriesloạt of modulesmô-đun.
75
167976
3199
và tôi miêu tả nó
như một chuỗi các mảnh ghép.
03:03
EachMỗi modulemô-đun could do things with a patternmẫu.
76
171175
2128
Mỗi mảnh có thế làm việc
theo một mô hình nào đó.
03:05
It could learnhọc hỏi a patternmẫu. It could remembernhớ lại a patternmẫu.
77
173303
2746
Nó có thể học và ghi nhớ một mô hình mới.
03:08
It could implementthực hiện a patternmẫu.
78
176049
1407
Nó có thể cải thiện một mô hình.
03:09
And these modulesmô-đun were organizedtổ chức in hierarchiesphân cấp,
79
177456
2679
Và những mảnh ghép này được sắp xếp theo thứ bậc,
03:12
and we createdtạo that hierarchyhệ thống cấp bậc with our ownsở hữu thinkingSuy nghĩ.
80
180135
2954
và chúng ta tạo ra thứ bậc đó
với chính việc suy nghĩ của mình.
03:15
And there was actuallythực ra very little to go on
81
183089
3333
Và thực sự chưa có gì xảy ra
03:18
50 yearsnăm agotrước.
82
186422
1562
50 năm về trước.
03:19
It led me to meetgặp PresidentTổng thống JohnsonJohnson.
83
187984
2115
Việc đó đã cho tôi cơ hội
gặp Tổng thống Johnson.
03:22
I've been thinkingSuy nghĩ about this for 50 yearsnăm,
84
190099
2173
Tôi đã suy nghĩ về việc này trong 50 năm,
03:24
and a yearnăm and a halfmột nửa agotrước I cameđã đến out with the booksách
85
192272
2828
và 1 năm rưỡi trước đây
tôi cho ra đời quyển sách,
03:27
"How To CreateTạo ra A MindTâm trí,"
86
195100
1265
"Làm sao để tạo nên trí tuệ"
03:28
which has the sametương tự thesisluận án,
87
196365
1613
cùng chung một chủ đề,
03:29
but now there's a plethoraplethora of evidencechứng cớ.
88
197978
2812
nhưng bây giờ thì có hằng hà sa số chứng cứ.
03:32
The amountsố lượng of datadữ liệu we're gettingnhận được about the brainóc
89
200790
1814
Khối lượng thông tin chúng ta đạt được về bộ não
03:34
from neurosciencethần kinh học is doublingtăng gấp đôi everymỗi yearnăm.
90
202604
2203
từ ngành khoa học thần kinh tăng lên 2 lần hằng năm.
03:36
SpatialKhông gian resolutionđộ phân giải of brainscanningbrainscanning of all typesloại
91
204807
2654
Độ phân giải không gian
của đủ loại chụp hình não
03:39
is doublingtăng gấp đôi everymỗi yearnăm.
92
207461
2285
tăng gấp đôi hằng năm.
03:41
We can now see insidephía trong a livingsống brainóc
93
209746
1717
Bây giờ chúng ta có thể nhìn vào bên trong
một bộ não sống
03:43
and see individualcá nhân interneuralinterneural connectionskết nối
94
211463
2870
và nhìn thấy từng liên kết riêng lẻ
giữa nơron với nơron
03:46
connectingkết nối in realthực time, firingbắn in realthực time.
95
214333
2703
kết nối trong thời gian thực,
phóng điện trong thời gian thực.
03:49
We can see your brainóc createtạo nên your thoughtssuy nghĩ.
96
217036
2419
Chúng ta có thể nhìn bộ não tạo ra ý nghĩ.
03:51
We can see your thoughtssuy nghĩ createtạo nên your brainóc,
97
219455
1575
Chúng ta có thể nhìn thấy các ý nghĩ tạo ra bộ não,
03:53
which is really keyChìa khóa to how it workscông trinh.
98
221030
1999
chìa khoá mở ra việc nó hoạt động như thế nào.
03:55
So let me describemiêu tả brieflyngắn gọn how it workscông trinh.
99
223029
2219
Để tôi miêu tả ngắn gọn cách làm việc của nó.
03:57
I've actuallythực ra countedtính these modulesmô-đun.
100
225248
2275
Tôi đã tận tay đếm những mảnh ghép này.
03:59
We have about 300 milliontriệu of them,
101
227523
2046
Chúng ta có chừng 300 triệu mảnh,
04:01
and we createtạo nên them in these hierarchiesphân cấp.
102
229569
2229
và chúng ta tạo ra chúng theo các thứ bậc này.
04:03
I'll give you a simpleđơn giản examplethí dụ.
103
231798
2082
Tôi sẽ cho bạn một ví dụ đơn giản.
04:05
I've got a bunch of modulesmô-đun
104
233880
2805
Tôi có một số mảnh ghép
04:08
that can recognizenhìn nhận the crossbarxẻo to a capitalthủ đô A,
105
236685
3403
có thể nhận ra dấu gạch ngang
của một chữ A in hoa,
04:12
and that's all they carequan tâm about.
106
240088
1914
và đó là tất cả những gì chúng nó quan tâm.
04:14
A beautifulđẹp songbài hát can playchơi,
107
242002
1578
Một bài hát hay có thể vang lên,
04:15
a prettyđẹp girlcon gái could walkđi bộ by,
108
243580
1434
một cô gái đẹp có thể đi ngang qua,
04:17
they don't carequan tâm, but they see
a crossbarxẻo to a capitalthủ đô A,
109
245014
2846
chúng không quan tâm,
nhưng nếu chúng thấy dấu gạch ngang của chữ A ,
04:19
they get very excitedbị kích thích and they say "crossbarxẻo,"
110
247860
3021
chúng trở nên rất phấn khích
và chúng nói, "dấu gạch ngang!",
04:22
and they put out a highcao probabilityxác suất
111
250881
2112
và chúng đưa ra một luồng điện
04:24
on theirhọ outputđầu ra axonAxon.
112
252993
1634
trên sợi thần kinh đầu ra.
04:26
That goesđi to the nextkế tiếp levelcấp độ,
113
254627
1333
Luồng điện đó đi tới thứ bậc tiếp theo,
04:27
and these layerslớp are organizedtổ chức in conceptualkhái niệm levelscấp.
114
255960
2750
và những lớp này được sắp xếp
thành những cấp bậc dựa trên mức độ khái niệm.
04:30
EachMỗi is more abstracttrừu tượng than the nextkế tiếp one,
115
258710
1856
Mỗi cấp sẽ trừu tượng hơn cấp tiếp theo,
04:32
so the nextkế tiếp one mightcó thể say "capitalthủ đô A."
116
260566
2418
nên cấp tiếp theo sẽ nói, "chữ A in hoa."
04:34
That goesđi up to a highercao hơn
levelcấp độ that mightcó thể say "AppleApple."
117
262984
2891
Nó đi tiếp tới một cấp cao hơn nói, "quả táo [Apple]."
04:37
InformationThông tin flowschảy down alsocũng thế.
118
265875
2167
Thông tin cũng có thể chảy xuống.
04:40
If the appletáo recognizerbộ nhận dạng has seenđã xem A-P-P-LA-P-P-L,
119
268042
2936
Nếu bộ phận nhận biết quả táo [apple] đã thấy A-P-P-L,
04:42
it'llnó sẽ think to itselfchinh no, "HmmHmm, I
think an E is probablycó lẽ likelycó khả năng,"
120
270978
3219
nó sẽ tự nghĩ rằng, "Hmm, ta nghĩ là chữ E sẽ thích hợp,"
04:46
and it'llnó sẽ sendgửi a signaltín hiệu down to all the E recognizersrecognizers
121
274197
2564
và nó sẽ gửi tín hiệu xuống cho tất cả
những bộ phận nhận biết chữ E,
04:48
sayingnói, "Be on the lookoutLookout for an E,
122
276761
1619
nói rằng, "Chú ý tới chữ E đó,
04:50
I think one mightcó thể be comingđang đến."
123
278380
1556
ta nghĩ rằng một chữ E đang tới."
04:51
The E recognizersrecognizers will lowerthấp hơn theirhọ thresholdngưỡng
124
279936
2843
Những mảnh nhận biết chữ E sẽ hạ thấp giới hạn phản ứng,
04:54
and they see some sloppysloppy
thing, could be an E.
125
282779
1945
và chúng thấy thứ cẩu thả gì đó, có thể là chữ E.
04:56
OrdinarilyThông thường you wouldn'tsẽ không think so,
126
284724
1490
Bình thường thì bạn sẽ không nghĩ vậy,
04:58
but we're expectingmong đợi an E, it's good enoughđủ,
127
286214
2009
nhưng chúng ta đang đợi một chữ E, thế là tốt rồi,
05:00
and yeah, I've seenđã xem an E, and then appletáo saysnói,
128
288223
1817
và yeah, tôi đã thấy chữ E, và sau đó bộ phận quả táo nói,
05:02
"Yeah, I've seenđã xem an AppleApple."
129
290040
1728
"yeah, tôi đã thấy quả táo [Apple]."
05:03
Go up anotherkhác fivesố năm levelscấp,
130
291768
1746
Lên thêm 5 bậc nữa,
05:05
and you're now at a prettyđẹp highcao levelcấp độ
131
293514
1353
và giờ bạn đang ở một bậc khá cao
05:06
of this hierarchyhệ thống cấp bậc,
132
294867
1569
của cái thứ bậc này,
05:08
and stretchcăng ra down into the differentkhác nhau sensesgiác quan,
133
296436
2353
và trải xuống các giác quan khác nhau,
05:10
and you mayTháng Năm have a modulemô-đun
that seesnhìn a certainchắc chắn fabricvải,
134
298789
2655
và bạn có thể có một mảnh ghép nhìn thấy một chất liệu nhất định,
05:13
hearsnghe a certainchắc chắn voicetiếng nói qualityphẩm chất,
smellsmùi a certainchắc chắn perfumenước hoa,
135
301444
2844
nghe một tiếng động nhất định, ngửi một mùi nhất định,
05:16
and will say, "My wifengười vợ has enteredđã nhập the roomphòng."
136
304288
2513
và sẽ nói, "Vợ tôi vừa vào phòng."
05:18
Go up anotherkhác 10 levelscấp, and now you're at
137
306801
1895
Lên thêm 10 bậc nữa, và giờ bạn đã ở
05:20
a very highcao levelcấp độ.
138
308696
1160
một bậc rất cao.
05:21
You're probablycó lẽ in the frontalmặt trước cortexvỏ não,
139
309856
1937
Có lẽ bạn đang ở vỏ não trước,
05:23
and you'llbạn sẽ have modulesmô-đun that say, "That was ironicmỉa mai.
140
311793
3767
và bạn sẽ có những mảnh ghép nói, "Thật mỉa mai.
05:27
That's funnybuồn cười. She's prettyđẹp."
141
315560
2370
Thật buồn cười. Cô ta thật đẹp."
05:29
You mightcó thể think that those are more sophisticatedtinh vi,
142
317930
2105
Bạn có thể nghĩ rằng những điều đó phức tạp hơn,
05:32
but actuallythực ra what's more complicatedphức tạp
143
320035
1506
nhưng thật ra điều phức tạp hơn
05:33
is the hierarchyhệ thống cấp bậc beneathở trên them.
144
321541
2669
là thứ bậc bên dưới chúng.
05:36
There was a 16-year-old-tuổi girlcon gái, she had brainóc surgeryphẫu thuật,
145
324210
2620
Có một cô bé 16 tuổi, trải qua một cuộc phẫu thuật não,
05:38
and she was consciouscó ý thức because the surgeonsbác sĩ phẫu thuật
146
326830
2051
và cô ấy vẫn tỉnh táo bởi vì các bác sĩ phẫu thuật
05:40
wanted to talk to her.
147
328881
1537
muốn nói chuyện với cô ấy.
05:42
You can do that because there's no painđau đớn receptorsthụ thể
148
330418
1822
Bạn có thể làm vậy bởi vì không có những nơi tiếp nhận đau đớn
05:44
in the brainóc.
149
332240
1038
trong bộ não.
05:45
And wheneverbất cứ khi nào they stimulatedkích thích particularcụ thể,
150
333278
1800
Và bất cứ khi nào họ kích thích những điểm
05:47
very smallnhỏ bé pointsđiểm on her neocortextân tràng,
151
335078
2463
nhất định, nhỏ xíu trên phần vỏ não của cô ấy,
05:49
shownđược hiển thị here in redđỏ, she would laughcười.
152
337541
2665
thể hiện trên đây bằng màu đỏ, cô ấy sẽ cười.
05:52
So at first they thought they were triggeringkích hoạt
153
340206
1440
Nên ban đầu họ nghĩ rằng họ đang kích thích
05:53
some kindloại of laughcười reflexphản xạ,
154
341646
1720
một loại phản xạ cười nào đó,
05:55
but no, they quicklyMau realizedthực hiện they had foundtìm
155
343366
2519
nhưng không, họ nhanh chóng nhận ra họ đã tìm ra
05:57
the pointsđiểm in her neocortextân tràng that detectphát hiện humorhài hước,
156
345885
3044
các điểm trên vỏ não nhận diện sự vui tính của cô ấy,
06:00
and she just foundtìm everything hilariousvui nhộn
157
348929
1969
và cô ấy thấy tất cả mọi thứ đều buồn cười
06:02
wheneverbất cứ khi nào they stimulatedkích thích these pointsđiểm.
158
350898
2437
mỗi khi họ kích thích những điểm này.
06:05
"You guys are so funnybuồn cười just standingđứng around,"
159
353335
1925
"Các ông thật buồn cười cứ đứng quanh đây,"
06:07
was the typicalđiển hình commentbình luận,
160
355260
1738
là nhận xét tiêu biểu,
06:08
and they weren'tkhông phải funnybuồn cười,
161
356998
2302
và họ không gây cười
06:11
not while doing surgeryphẫu thuật.
162
359300
3247
trong khi làm phẫu thuật.
06:14
So how are we doing todayhôm nay?
163
362547
4830
Thế bây giờ chúng ta ra sao?
06:19
Well, computersmáy vi tính are actuallythực ra beginningbắt đầu to masterbậc thầy
164
367377
3054
Máy tính đã bắt đầu học được
06:22
humanNhân loại languagengôn ngữ with techniqueskỹ thuật
165
370431
2001
ngôn ngữ của con người với những thủ thuật
06:24
that are similargiống to the neocortextân tràng.
166
372432
2867
tương tự với phần vỏ não.
06:27
I actuallythực ra describedmô tả the algorithmthuật toán,
167
375299
1514
Tôi thực ra mô tả thuật toán,
06:28
which is similargiống to something calledgọi là
168
376813
2054
cũng tương tự như
06:30
a hierarchicalphân cấp hiddenẩn MarkovMarkov modelmô hình,
169
378867
2233
mô hình ẩn thứ bậc Markov
06:33
something I've workedđã làm việc on sincekể từ the '90s.
170
381100
3241
mà tôi làm việc với nó
kể từ năm 1990
06:36
"JeopardyLâm nguy" is a very broadrộng lớn naturaltự nhiên languagengôn ngữ gametrò chơi,
171
384341
3238
"Jeopardy" là 1 trò chơi ngôn ngữ
tự nhiên rất rộng
06:39
and WatsonWatson got a highercao hơn scoreghi bàn
172
387579
1892
và Watson đạt điểm cao hơn
06:41
than the besttốt two playersngười chơi combinedkết hợp.
173
389471
2000
cả 2 người chơi giỏi nhất cộng lại.
06:43
It got this querytruy vấn correctchính xác:
174
391471
2499
Đã sửa câu nói này
06:45
"A long, tiresomemệt mỏi speechphát biểu
175
393970
2085
"Bài diễn văn dài, nhàm chán này
06:48
deliveredđã giao hàng by a frothyfrothy piechiếc bánh toppingđứng đầu,"
176
396055
2152
đọc một cách hời hợt,"
06:50
and it quicklyMau respondedtrả lời,
"What is a meringuebánh ngọt làm bằng lòng trắng trứng và đường harangueharangue?"
177
398207
2796
đã được trả lời nhanh chóng
"What is a meringue harangue?"
06:53
And JenningsJennings and the other guy didn't get that.
178
401003
2635
Jennings và những người khác không hiểu điều đó
06:55
It's a prettyđẹp sophisticatedtinh vi examplethí dụ of
179
403638
1926
Nó là một ví dụ khá phức tạp
06:57
computersmáy vi tính actuallythực ra understandinghiểu biết humanNhân loại languagengôn ngữ,
180
405564
1914
của máy tính có thực sự hiểu ngôn ngữ của con người
06:59
and it actuallythực ra got its knowledgehiểu biết by readingđọc hiểu
181
407478
1652
và nó thực sự hiểu bằng cách đọc
07:01
WikipediaWikipedia and severalmột số other encyclopediasBách khoa toàn thư.
182
409130
3785
Wkipedia và vài từ điển bách khoa khác
07:04
FiveNăm to 10 yearsnăm from now,
183
412915
2133
5 tới 10 năm nữa
07:07
searchTìm kiếm enginesđộng cơ will actuallythực ra be baseddựa trên on
184
415048
2184
bộ máy tìm kiếm sẽ thực sự được dựa trên
07:09
not just looking for combinationskết hợp of wordstừ ngữ and linksliên kết
185
417232
2794
không chỉ là tìm kiếm sự tổ hợp của các từ
07:12
but actuallythực ra understandinghiểu biết,
186
420026
1914
mà thực sự là hiểu rõ về ngôn ngữ
07:13
readingđọc hiểu for understandinghiểu biết the billionshàng tỷ of pagestrang
187
421940
2411
đọc để hiểu hàng tỉ trang sách
07:16
on the webweb and in bookssách.
188
424351
2733
trên mạng và trong các quyển sách
07:19
So you'llbạn sẽ be walkingđi dạo alongdọc theo, and GoogleGoogle will popnhạc pop up
189
427084
2616
Và khi bạn đang đi, Google sẽ hiện ra
07:21
and say, "You know, MaryMary, you expressedbày tỏ concernmối quan ngại
190
429700
3081
và nói, "Bạn biết không?, Mary, bạn biểu thị sự lo lắng
07:24
to me a monththáng agotrước that your glutathioneGlutathione supplementbổ sung
191
432781
3019
với tôi vào tháng trước, rằng lượng glutathione bổ sung
07:27
wasn'tkhông phải là gettingnhận được pastquá khứ the blood-brainmáu-não barrierrào chắn.
192
435800
2231
không vượt qua được "hàng rào máu não"
07:30
Well, newMới researchnghiên cứu just cameđã đến out 13 secondsgiây agotrước
193
438031
2593
Uh, nghiên cứu mới vừa mới được công bố 13s trước
07:32
that showstrình diễn a wholetoàn thể newMới approachtiếp cận to that
194
440624
1711
đã cung cấp một giải pháp mới
07:34
and a newMới way to take glutathioneGlutathione.
195
442335
1993
cách mới để bổ sung lượng glutathione
07:36
Let me summarizetóm tắt it for you."
196
444328
2562
Để tôi tóm tắt điều đó cho bạn
07:38
TwentyHai mươi yearsnăm from now, we'lltốt have nanobotsNanobots,
197
446890
3684
20 mươi năm sau, chúng ta sẽ có "nanobots"
07:42
because anotherkhác exponentialsố mũ trendkhuynh hướng
198
450574
1627
Bởi vì 1 xu hướng theo cấp mũ khác
07:44
is the shrinkingco lại of technologyCông nghệ.
199
452201
1615
công nghệ có thể thu nhỏ các robot
07:45
They'llHọ sẽ go into our brainóc
200
453816
2370
Robots có thể đi vào não chúng ta
07:48
throughxuyên qua the capillariesMao mạch
201
456186
1703
qua các mạch máu
07:49
and basicallyvề cơ bản connectkết nối our neocortextân tràng
202
457889
2477
và kết nối với vỏ não của chúng ta
07:52
to a syntheticsợi tổng hợp neocortextân tràng in the cloudđám mây
203
460366
3185
với một vỏ não "trên mây" khác
07:55
providingcung cấp an extensionsự mở rộng of our neocortextân tràng.
204
463551
3591
và mở rộng khả năng của chúng
07:59
Now todayhôm nay, I mean,
205
467142
1578
Theo tôi, bây giờ
08:00
you have a computermáy vi tính in your phoneđiện thoại,
206
468720
1530
bên trong điện thoại của bạn là 1 máy tính
08:02
but if you need 10,000 computersmáy vi tính for a fewvài secondsgiây
207
470250
2754
nhưng nếu bạn cần 10,000 cái máy tính cho vài giây
08:05
to do a complexphức tạp searchTìm kiếm,
208
473004
1495
để thực hiện một truy vấn phức tạp
08:06
you can accesstruy cập that for a secondthứ hai or two in the cloudđám mây.
209
474499
3396
bạn có thể làm điều đó trong vài giây với hệ thống đám mây
08:09
In the 2030s, if you need some extrathêm neocortextân tràng,
210
477895
3095
Vào năm 2030s, bạn sẽ cần thêm vài bộ não khác
08:12
you'llbạn sẽ be ablecó thể to connectkết nối to that in the cloudđám mây
211
480990
2273
bạn có thể kết nối qua hệ thống đám mây
08:15
directlytrực tiếp from your brainóc.
212
483263
1648
trực tiếp từ bộ não của bạn
08:16
So I'm walkingđi dạo alongdọc theo and I say,
213
484911
1543
Và khi tôi đang đi bộ và nói,
08:18
"Oh, there's ChrisChris AndersonAnderson.
214
486454
1363
"Ồ đó là Chris Anderson
08:19
He's comingđang đến my way.
215
487817
1525
Anh ấy đang tiến thẳng đến tôi
08:21
I'd better think of something clevertài giỏi to say.
216
489342
2335
Tôi nên nói điều gì đây?
08:23
I've got threesố ba secondsgiây.
217
491677
1524
Tôi có 3 giây
08:25
My 300 milliontriệu modulesmô-đun in my neocortextân tràng
218
493201
3097
300 triệu phần trong vỏ não tôi
08:28
isn't going to cutcắt tỉa it.
219
496298
1240
chưa tìm ra được giải pháp
08:29
I need a billiontỷ more."
220
497538
1246
Tôi cần nhiều hơn thế"
08:30
I'll be ablecó thể to accesstruy cập that in the cloudđám mây.
221
498784
3323
Tôi có thể truy cập qua hệ thống đám mây
08:34
And our thinkingSuy nghĩ, then, will be a hybridhỗn hợp
222
502107
2812
Và suy nghĩ của chúng ta khi đó, là sự kết hợp
08:36
of biologicalsinh học and non-biologicalSinh thinkingSuy nghĩ,
223
504919
3522
giữa tư duy và máy móc
08:40
but the non-biologicalSinh portionphần
224
508441
1898
phần máy móc
08:42
is subjectmôn học to my lawpháp luật of acceleratingtăng tốc returnstrả về.
225
510339
2682
là chủ đề cho "quy luật gia tốc lợi nhuận" của tôi
08:45
It will growlớn lên exponentiallytheo hàm mũ.
226
513021
2239
Nó sẽ phát triển theo cấp số nhân
08:47
And remembernhớ lại what happensxảy ra
227
515260
2016
Và hãy nhớ rằng khi
08:49
the last time we expandedmở rộng our neocortextân tràng?
228
517276
2645
mà lần cuối cùng chúng ta
mở rộng vỏ não của mình?
08:51
That was two milliontriệu yearsnăm agotrước
229
519921
1426
Đó là 2 triệu năm trước
08:53
when we becameđã trở thành humanoidshợm
230
521347
1236
Khi mà chúng ta trở thành "con người"
08:54
and developedđã phát triển these largelớn foreheadstrán.
231
522583
1594
Và phát triển của "trán"
08:56
Other primateslinh trưởng have a slantedxéo browtrán.
232
524177
2583
Động vật linh trưởng khác
có một đôi lông mày xếch.
08:58
They don't have the frontalmặt trước cortexvỏ não.
233
526760
1745
Chúng không có "vỏ não trán"
09:00
But the frontalmặt trước cortexvỏ não is not
really qualitativelychất lượng differentkhác nhau.
234
528505
3685
Nhưng phần vỏ não trán không thực sự
là sự khác biệt về chất
09:04
It's a quantitativeđịnh lượng expansionsự bành trướng of neocortextân tràng,
235
532190
2743
Đó là sự gia tăng về số lượng của vỏ não
09:06
but that additionalbổ sung quantitysố lượng of thinkingSuy nghĩ
236
534933
2703
Nhưng lượng tư duy bổ sung đó
09:09
was the enablingcho phép factorhệ số for us to take
237
537636
1779
đã giúp chúng ta
09:11
a qualitativevề chất lượng leapnhảy vọt and inventphát minh languagengôn ngữ
238
539415
3346
có một bước nhảy về chất
09:14
and artnghệ thuật and sciencekhoa học and technologyCông nghệ
239
542761
1967
và đó là hội họa, khoa học và công nghệ
09:16
and TEDTED conferenceshội nghị.
240
544728
1454
và hội nghi TED.
09:18
No other speciesloài has donelàm xong that.
241
546182
2131
Chưa có loài nào khác làm được điều đó
09:20
And so, over the nextkế tiếp fewvài decadesthập kỷ,
242
548313
2075
Và do đó, vài thập kỉ tới
09:22
we're going to do it again.
243
550388
1760
chúng ta sẽ thực hiện lại điều đó
09:24
We're going to again expandmở rộng our neocortextân tràng,
244
552148
2274
Một lần nữa mở rộng vỏ não của mình
09:26
only this time we won'tsẽ không be limitedgiới hạn
245
554422
1756
Chỉ lần này chúng ta sẽ không bị giới hạn
09:28
by a fixedđã sửa architecturekiến trúc of enclosurebao vây.
246
556178
4280
bởi một kiến trúc cố định
09:32
It'llNó sẽ be expandedmở rộng withoutkhông có limitgiới hạn.
247
560458
3304
Chúng ta sẽ mở rộng không giới hạn
09:35
That additionalbổ sung quantitysố lượng will again
248
563762
2243
Chúng ta sẽ tăng "lượng" một lần nữa
09:38
be the enablingcho phép factorhệ số for anotherkhác qualitativevề chất lượng leapnhảy vọt
249
566005
3005
Thúc đẩy sự nhảy vọt về "chất"
09:41
in culturenền văn hóa and technologyCông nghệ.
250
569010
1635
về văn hóa và công nghệ
09:42
Thank you very much.
251
570645
2054
Cám ơn rất nhiều
09:44
(ApplauseVỗ tay)
252
572699
3086
(Tiếng vỗ tay)
Translated by Le Quang
Reviewed by Truman Le

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com