Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

المترجم: Mohamed Achraf BEN MOHAMED المدقّق: Anwar Dafa-Alla

So I want to talk today about an idea. It's a big idea.

أريد أن أتحدث اليوم عن فكرة. فكرة كبيرة.

Actually, I think it'll eventually

أعتقد في الحقيقة أنها

be seen as probably the single biggest idea

ربما تعتبر الفكرة الوحيدة الأكبر

that's emerged in the past century.

خلال القرن الماضي.

It's the idea of computation.

إنها فكرة الحوسبة.

Now, of course, that idea has brought us

هذه الفكرة هي التي منحتنا طبعًا

all of the computer technology we have today and so on.

كل تقنيات الكمبيوتر التي نملكها اليوم وما شابه.

But there's actually a lot more to computation than that.

ولكن فكرة الحوسبة هي أكبر بكثير من ذلك.

It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,

إنها في الحقيقة فكرة عميقة جدًا، قوية جدًا، وأساسية جدًا،

whose effects we've only just begun to see.

والتي بدأنا للتو ملاحظة تأثيراتها.

Well, I myself have spent the past 30 years of my life

حسنا، لقد قضيت 30 سنة من حياتي

working on three large projects

أعمل على ثلاثة مشاريع كبيرة

that really try to take the idea of computation seriously.

تسعى حقيقة لأخذ فكرة الحوسبة على محمل الجد.

So I started off at a young age as a physicist

لذا فإنني بدأت في سن مبكرة كفيزيائي

using computers as tools.

باستخدام الكمبيوترات كأدوات.

Then, I started drilling down,

ثم بدأت بالتعمق أكثر نوعًا ما

thinking about the computations I might want to do,

أفكر في الحسابات التي قد أرغب القيام بها

trying to figure out what primitives they could be built up from

في محاولة لمعرفة ما الأوليات التي يمكن بناء الحسابات عليها

and how they could be automated as much as possible.

وكيف يمكن جعلها تلقائية إلى أقصى حد ممكن.

Eventually, I created a whole structure

في النهاية، كونت هيكلا كاملا

based on symbolic programming and so on

يعتمد على البرمجة الرمزية وما إلى ذلك

that let me build Mathematica.

والتي مكنتني من بناء برنامج ماثماتيكا.

And for the past 23 years, at an increasing rate,

وعلى مدى السنوات الـ 23 الماضية وبمعدل متزايد،

we've been pouring more and more ideas

قمنا بجمع أفكارًا أكثر

and capabilities and so on into Mathematica,

وقدرات أكثر في برنامج ماثماتيكا،

and I'm happy to say that that's led to many good things

وأنا سعيد لأقول أن ذلك أدى إلى أشياء جيدة كثيرة

in R & D and education,

في مجال البحث والتطوير والتعليم

lots of other areas.

وغيرها من المجالات

Well, I have to admit, actually,

حسنا، يجب علي أن أعترف

that I also had a very selfish reason for building Mathematica:

بأنه كانت لدي دوافع أنانية لبناء برنامج ماثماتيكا.

I wanted to use it myself,

أردت أن أستخدمه لوحدي،

a bit like Galileo got to use his telescope

كما استخدم جاليليو منظاره

400 years ago.

قبل 400 عام.

But I wanted to look not at the astronomical universe,

لم أرد أن أبحث في الكون الفلكي

but at the computational universe.

إنما أردت أن أبحث في الكون الحسابي.

So we normally think of programs as being

إننا عادة ما ننظر إلى البرمجيات باعتبارها

complicated things that we build

أشياء معقدة نقوم ببنائها

for very specific purposes.

لأغراض محددة جدًا.

But what about the space of all possible programs?

ولكن ماذا عن الفضاء لجميع البرامج الممكن كتابتها؟

Here's a representation of a really simple program.

فيما يلي رسم توضيحي لبرنامج بسيط جدًا.

So, if we run this program,

إذا قمنا بتشغيل هذا البرنامج،

this is what we get.

هذا ما سنحصل عليه.

Very simple.

بسيط جدًا.

So let's try changing the rule

لذلك دعونا نغير معطيات

for this program a little bit.

هذا البرنامج قليلا.

Now we get another result,

سوف نحصل على نتجة أخرى الآن،

still very simple.

مازال بسيطًا جدًا.

Try changing it again.

لنحاول تغيرها ثانية.

You get something a little bit more complicated.

سوف نحصل على شيء أكثر تعقيدًا بقليل،

But if we keep running this for a while,

ولكن إذا استمرينا في تشغيل هذا البرنامج لفترة،

we find out that although the pattern we get is very intricate,

سوف نكتشف أنه بالرغم من أن الأنماط التي نحصل عليها هي في غاية التعقيد

it has a very regular structure.

إلا أن لها بنية منتظمة جدًا.

So the question is: Can anything else happen?

لذا فالسؤال هو: هل يمكن أن يحدث شيء مغاير؟

Well, we can do a little experiment.

حسنا، لنقم بتجربة صغيرة.

Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.

لنقم بتجربة رياضية صغيرة ونرى ما سيحدث.

Let's just run all possible programs

لنقم بتشغيل كل البرامج المحتملة

of the particular type that we're looking at.

الخاصة بنوع معين من الأشكال التي نراها على الشاشة،

They're called cellular automata.

والتي تسمى الخلايا التلقائية.

You can see a lot of diversity in the behavior here.

يمكنكم أن تروا الكثير من التنوع في السلوك هنا.

Most of them do very simple things,

معظمها تقوم بأشياء بسيطة جدًا.

but if you look along all these different pictures,

لكن إذا نظرت إلى هذه الصور المختلفة،

at rule number 30,

إلى القاعدة رقم 30،

you start to see something interesting going on.

فسوف ترى شيئًا مثيرًا للاهتمام.

So let's take a closer look

لنلق نظرة أقرب

at rule number 30 here.

إلى القاعدة رقم 30 هنا.

So here it is.

هذه هي.

We're just following this very simple rule at the bottom here,

نحن نقوم بتطبيق القاعدة الصغيرة الموجودة في الأسفل هنا.

but we're getting all this amazing stuff.

ولكننا نحصل على كل هذه الأشياء المذهلة.

It's not at all what we're used to,

إنه شيء لم نعتد عليه.

and I must say that, when I first saw this,

ويجب أن أقول أنني عندما رأيت هذا لأول مره

it came as a huge shock to my intuition.

صدمت،

And, in fact, to understand it,

وفي الحقيقة، لأفهم هذا الأمر،

I eventually had to create

قمت باختراع

a whole new kind of science.

مجال جديد في العلوم

(Laughter)

(ضحك)

This science is different, more general,

هذه العلم مختلف، أكثر عمومًا،

than the mathematics-based science that we've had

من العلوم المعتمدة على الرياضيات التي نعرفها

for the past 300 or so years.

في 300 عام مضت.

You know, it's always seemed like a big mystery:

هل تعلمون، دائما ما يبدوا كلغز كبير

how nature, seemingly so effortlessly,

ما تفعله الطبيعة، وبدون جهد كبير على ما يبدو

manages to produce so much

لتنتج الكثير من الأشياء

that seems to us so complex.

التي تبدوا معقدة بالنسبة لنا.

Well, I think we've found its secret:

حسنا، أعتقد أننا عرفنا سرها.

It's just sampling what's out there in the computational universe

إنها تقوم بأخذ عينات من هذا الكون الحسابي

and quite often getting things like Rule 30

وغالبًا ما تنتج شيئًا كالقاعدة رقم 30

or like this.

أو مثل هذا.

And knowing that starts to explain

ومعرفة هذه الشيء، يشرح لنا

a lot of long-standing mysteries in science.

كثيرا من الألغاز القائمة في العلوم.

It also brings up new issues, though,

ولكنها بالمقابل تنتج ألغاز جديدة،

like computational irreducibility.

مثل تقنين الأشياء حسابيًا.

I mean, we're used to having science let us predict things,

أعني بذلك أننا متعودون على تقنين الأشياء علميا وتوقعها،

but something like this

ولكن شيء كهذا

is fundamentally irreducible.

في الأساس لا يمكن تقنينه.

The only way to find its outcome

الطريقة الوحيدة لمعرفة الناتج

is, effectively, just to watch it evolve.

هي،على نحو فعال، مشاهدته يتطور.

It's connected to, what I call,

هذا مرتبط بشيء أسميه

the principle of computational equivalence,

مبدأ التكافؤ الحسابي

which tells us that even incredibly simple systems

والذي يقول لن أنه حتى أبسط الأنظمة

can do computations as sophisticated as anything.

تستطيع القيام بحسابات معقدة مثل أي شيء.

It doesn't take lots of technology or biological evolution

هذا الشيء لا يحتاج إلى الكثير من التقنية والتطور البيولوجي

to be able to do arbitrary computation;

ليكون قادرًا على القيام بأي عملية حسابية

just something that happens, naturally,

فهو شيء يحدث بشكل طبيعي

all over the place.

في كل مكان.

Things with rules as simple as these can do it.

أشياء بقواعد بسيطة كهذه تستطيع فعل ذلك.

Well, this has deep implications

حسنا، هذا له تأثير عميق

about the limits of science,

على حدود العلم.

about predictability and controllability

على القدرة على التنبؤ والتحكم

of things like biological processes or economies,

بأشياء كالعمليات الحيوية(البيولوجية) والاقتصاد

about intelligence in the universe,

على الذكاء في الكون

about questions like free will

على أسئلة كالارادة الحرة

and about creating technology.

وعلى صناعة التقينة.

You know, in working on this science for many years,

أتعلمون شيئًا، خلال عملي في هذا المجال لسنوات عدة

I kept wondering,

ظللت أتساءل

"What will be its first killer app?"

"ما هو أول تطبيق قاتل؟"

Well, ever since I was a kid,

حسنا، منذ ان كنت صغيرًا

I'd been thinking about systematizing knowledge

كنت أفكر في تأطير المعرفة منهجيًا

and somehow making it computable.

وجعلها قابلة للحساب.

People like Leibniz had wondered about that too

أشخاص كـ "ليبنيز" فكروا في هذه أيضًا

300 years earlier.

في 300 عام مضت.

But I'd always assumed that to make progress,

ولكن أنا دائما ما اعتقدت أنه لنحقق التقدم

I'd essentially have to replicate a whole brain.

يجب أن أصنع دماغًا بشريًا.

Well, then I got to thinking:

حسنا ، الآن بدأت أفكر.

This scientific paradigm of mine suggests something different --

هذا النموذج العلمي الخاص بي يقترح شيئًا مختلفًا.

and, by the way, I've now got

وبالمناسبة لدي الآن

huge computation capabilities in Mathematica,

قدرات حسابيات كبيرة في برنامج "ماثماتيكا"

and I'm a CEO with some worldly resources

وأنا الرئيس التنفيذي لبعض الموارد العالمية

to do large, seemingly crazy, projects --

لأقوم بمشاريع كبيرة وقد تبدوا جنونية.

So I decided to just try to see

لذا قررت أن أجرب هذا لأرى

how much of the systematic knowledge that's out there in the world

مقدار المعرفة المنظومة الموجودة في العالم.

we could make computable.

التي يمكننا جعلها قابلة للحساب.

So, it's been a big, very complex project,

لذا كان هذا مشروعا كبيرًا ومعقدا

which I was not sure was going to work at all.

ولم أكن متأكدًا من أنه سينجح على الإطلاق.

But I'm happy to say it's actually going really well.

ولكني سعيد بأن أقول أن هذا المشروع يسيرًا بشكل جيد.

And last year we were able

وفي العام الماضي تمكنا من

to release the first website version

إطلاق النسخة العنكبوتية من

of Wolfram Alpha.

"ولفرام ألفا"

Its purpose is to be a serious knowledge engine

هدفه هو أن يكون محرك بحث جدي

that computes answers to questions.

يقوم بحساب إجابات للأسئلة.

So let's give it a try.

لذا دعونا نجربه.

Let's start off with something really easy.

لنبدأ بشيء سهل جدًا.

Hope for the best.

توقعوا الأفضل

Very good. Okay.

جيد جدًا. حسنًا.

So far so good.

كل شيء جيد حتى الآن.

(Laughter)

(ضحك)

Let's try something a little bit harder.

لنجرب شيئا أصعب بقليل.

Let's do

لنقل...

some mathy thing,

لنقم بشيء رياضي

and with luck it'll work out the answer

ومع قليل من الحظ سوف يقوم البرنامج بحل المسألة

and try and tell us some interesting things

ومحاولة إعطائنا أشياء مثيرةً للانتباه

things about related math.

أشياء لها علاقة بالرياضيات.

We could ask it something about the real world.

يمكننا أن تسأله عن العالم الحقيقي.

Let's say -- I don't know --

لنقل-لست أدري-

what's the GDP of Spain?

ما هو الناتج المحلي الإجمالي لإسبانيا؟

And it should be able to tell us that.

ومن المفترض أن يخبرنا عن هذا.

Now we could compute something related to this,

الآن يمكننا حساب شيء له علاقة به،

let's say ... the GDP of Spain

لنقل الناتج المحلي الإجمالي لأسباني

divided by, I don't know,

مقسومًا -لا أعرف-

the -- hmmm ...

الـ ......

let's say the revenue of Microsoft.

لنقل مقسوما على دخل شركة مايكروسوفت

(Laughter)

(ضحك)

The idea is that we can just type this in,

الفكرة هي أن نتمكن من كتابة هذا الشيء فقط

this kind of question in, however we think of it.

بأي طريقة نصوغ بها السؤال.

So let's try asking a question,

لذا لنجرب أن نسأله سؤالا

like a health related question.

مرتبطًا بالصحة.

So let's say we have a lab finding that ...

لذا لنقل لدينا نتيجة مخبرية تشير

you know, we have an LDL level of 140

إلى أن معدل البروتين الدهني هو 140

for a male aged 50.

لذكر عمره 50 سنة.

So let's type that in, and now Wolfram Alpha

حسنًا دعونا ندخل هذا والآن سيقوم "ولفرام ألفا"

will go and use available public health data

باستخدام المعلومات الصحية العامة المتوفرة

and try and figure out

وسيحاول معرفة

what part of the population that corresponds to and so on.

أي جزء من التركيبة السكانية يتوافق مع هذه المعلومة وما إلى ذلك.

Or let's try asking about, I don't know,

أو دعونا نحاول أن نسأله

the International Space Station.

عن محطة الفضاء الدولية.

And what's happening here is that

وما يحدث هنا هو أن

Wolfram Alpha is not just looking up something;

"ولفرام ألفا" لا يقوم فقط بالبحث عن المعلومات

it's computing, in real time,

إنما يقوم بحسابها في نفس اللحظة

where the International Space Station is right now at this moment,

حول موقع محطة الفضاء العالمية الآن في هذه اللحظة

how fast it's going, and so on.

وما هي سرعتها وغير ذلك.

So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.

لذا فإن "ولفرام ألفا" يعرف الكثير عن كثير من الآشياء.

It's got, by now,

لديه حاليا

pretty good coverage of everything you might find

إلمام كبير بأي شيء يمكن أن تجده

in a standard reference library.

في مكتبة اعتيادية وما إلى ذلك.

But the goal is to go much further

ولكن الهدف هو أن نذهب أبعد من ذلك

and, very broadly, to democratize

على نطاق واسع جدا ، لإضفاء الطابع الديمقراطي

all of this knowledge,

لكل أنواع المعرفة

and to try and be an authoritative

ونحاول أن يكون البرنامج

source in all areas.

مصدرا موثوقًا في جميع المجالات

To be able to compute answers to specific questions that people have,

بحيث يقوم بحساب أجوبة لأسئلة محددة لدى الناس

not by searching what other people

وليس عن طريق بحث ما

may have written down before,

قام بكتابته الناس مسبقًا

but by using built in knowledge

ولكن باستخدام المعرفة المتضمنة

to compute fresh new answers to specific questions.

لحساب إجابات جديدة لأسئلة محددة.

Now, of course, Wolfram Alpha

بالطبع إن "ولفرام ألفا"

is a monumentally huge, long-term project

هو مشروع تذكاري كبير طويل الأمد

with lots and lots of challenges.

ولديه الكثير من التحديات.

For a start, one has to curate a zillion

منذ البداية، كان علينا حفظ عدد هائل

different sources of facts and data,

من مختلف مصادر الحقائق و المعلومات،

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

و قمنا ببناء سلسلة من الرياضيات الآلية

and human domain experts for doing this.

و خبراء في الميدان لتحقيق ذلك.

But that's just the beginning.

ولكن هذا لا يعدو ان يكون البداية.

Given raw facts or data

بالنظر إلى الحقائق و المعلومات

to actually answer questions,

للإجابة عن الأسئلة،

one has to compute:

علينا القيام بالحوسبة،

one has to implement all those methods and models

علينا إنجاز كل تلك الطرق النماذج

and algorithms and so on

والخوارزميات و ما إلى ذلك

that science and other areas have built up over the centuries.

والتي أنجزها العلم و كل المجالات الاخرى خلال القرون الماضية.

Well, even starting from Mathematica,

حسن، حتى و إن بدأنا العمل من "ماثيماتيكا"

this is still a huge amount of work.

لا يزال هناك قدر هائل من العمل.

So far, there are about 8 million lines

حتى الآن، هنالك حوالي 8 ملايين سطر

of Mathematica code in Wolfram Alpha

في برنامج "ماثيماتيكا" في "ولفرام ألفا"

built by experts from many, many different fields.

أنجزها خبراء في مجالات متعددة جدا جدا.

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

حسن، الفكرة الأساسية في "ولفرام ألفا"

is that you can just ask it questions

هو أنه بإمكانك أن تطرح عليها أسئلتك

using ordinary human language,

بإستعمال لغة البشر،

which means that we've got to be able to take

و هذا يعني أنه أصبح بإمكاننا التعامل مع

all those strange utterances that people type into the input field

كل ذلك الكلام الغريب الذي يكتبه الناس في حقل الإدخال

and understand them.

وفهمه.

And I must say that I thought that step

و عليّ القول أنني كنت أظن أن تلك الخطوة

might just be plain impossible.

كانت مستحيلة الإنجاز.

Two big things happened:

حصل أمران كبيران.

First, a bunch of new ideas about linguistics

أولا، مجموعة من الأفكار المبتكرة في مجال اللغات

that came from studying the computational universe;

والتي تبثقت عن دراسة حوسبة الكون.

and second, the realization that having actual computable knowledge

و ثانيا، فإن تحقيق هدف الحصول على معرفة محوسبة

completely changes how one can

غيّر و بصورة جذرية طريقة

set about understanding language.

فهمنا للغة

And, of course, now

و بطبيعة الحال، حاليا

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

مع "ولفرام ألفا" حاليا و بمعزل عن ذلك،

we can learn from its actual usage.

نستطيع أن نستخلص المعرفة من إستعمالها.

And, in fact, there's been

و يوجد في الواقع

an interesting coevolution that's been going on

تطور ثنائي مثير للإهتمام

between Wolfram Alpha

ما بين "ولفرام ألفا"

and its human users,

و مستعمليه من البشر.

and it's really encouraging.

وهذا أمر مشجع.

Right now, if we look at web queries,

حتى الآن، إذا نظرنا إلى الأسئلة التي طرحت على الموقع،

more than 80 percent of them get handled successfully the first time.

فإن أكثر من 80 بالمئة منها تم التعامل معها بنجاح من المرة الأولى.

And if you look at things like the iPhone app,

و إذا ما قارنا هذا بتطبيق لهاتف iPhone الجوال مثلا،

the fraction is considerably larger.

فالفرق هو أكبر بكثير.

So, I'm pretty pleased with it all.

لذلك فإن كل هذا يجعلني مسرورا جدا.

But, in many ways,

و لكن، و في عديد الأوجه،

we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.

نضل في مستوى البداية في إنجاز "ولفرام ألفا".

I mean, everything is scaling up very nicely

ما أقصده، أن كل شيء يتقدم بشكل مرضي.

and we're getting more confident.

وعزّز هذا من ثقتنا في أنفسنا.

You can expect to see Wolfram Alpha technology

يمكنكم أن تتوقعوا رؤية تكنولوجيا "ولفرام ألفا"

showing up in more and more places,

تنتشر في أماكن أكثر،

working both with this kind of public data, like on the website,

تعمل على حد سواء مع هذه البيانات العامة، مثل ما هو الحال في موقع الويب،

and with private knowledge

و مع البيانات الخاصة

for people and companies and so on.

للأشخاص و المؤسسات و ما إلى ذلك.

You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one

تعلمون، إكتشفت أن "ولفرام ألفا" تقدم

a whole new kind of computing

طريقة مبتكرة في الحوسبة

that one can call knowledge-based computing,

والتي يمكن أن تسميتها بالحوسبة القائمة على المعرفة،

in which one's starting not just from raw computation,

والتي نبدأ العمل فيها ليس فقط إنطلاقا من حوسبة محضة،

but from a vast amount of built-in knowledge.

ولكن من كمية هائلة من المعرفة المدمجة.

And when one does that, one really changes

و عندما يقوم أحدهم بذلك، فإنه يقوم بتغيير

the economics of delivering computational things,

اقتصاديات ايصال الامور الحوسبية،

whether it's on the web or elsewhere.

سواء أكان ذلك على مستوى الشبكة العنكبوتية أم لا.

You know, we have a fairly interesting situation right now.

تعلمون، لدينا في الوقت الحالي حالة مثيرة للاهتمام الى حد ما.

On the one hand, we have Mathematica,

من ناحية، لدينا "ماثيماتيكا"،

with its sort of precise, formal language

مع الشكل الدقيق و المنهجي للغة التي تستعملها

and a huge network

وشبكة غاية في الإتساع

of carefully designed capabilities

من المقدرة المصممة بعناية

able to get a lot done in just a few lines.

والقادرة على تحقيق الكثير بكتابة عدد قليل من الأسطر.

Let me show you a couple of examples here.

اسمحوا لي أن أعرض عليكم بعض الأمثلة.

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

هذا جزء صغير من برمجة "ماثيماتيكا".

Here's something where we're sort of

في هذا الجزء قمنا

integrating a bunch of different capabilities here.

بدمج مجموعة من مختلف القدرات.

Here we'll just create, in this line,

سنقوم على مستوى هذا السطر هنا بإنتاج

a little user interface that allows us to

واجهة صغيرة تسمح لنا

do something fun there.

بالحصول على شيء ممتع هناك.

If you go on, that's a slightly more complicated program

إذا مضينا قدما في ذلك، هذا برنامج أكثر تعقيدا قليلا،

that's now doing all sorts of algorithmic things

إنه قادر الآن على إنجاز كل تلك الأمور الخوارزمية

and creating user interface and so on.

وإنتاج واجهة مستخدم و ما إلى ذلك.

But it's something that is very precise stuff.

ولكن هذا يعتبر أمرا غاية في الدقة.

It's a precise specification with a precise formal language

إنها مواصفات دقيقة بلغة رسمية دقيقة

that causes Mathematica to know what to do here.

و هذا ما يجعل "ماثيماتيكا" تعلم ما الذي يجب القيام به.

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

حسن، ومن ناحية أخرى لدينا "ولفرام ألفا"

with all the messiness of the world

مع كل النقائص التي لدينا في العالم

and human language and so on built into it.

وفي لغتنا و ما إلى ذلك مدمجة فيها.

So what happens when you put these things together?

إذا ماالذي يمكن أن نحصل عليه إذا جمعنا كل هذه الأشياء معا؟

I think it's actually rather wonderful.

أعتقد أن هذا سيكون بالأحرى جميلا.

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

و مع "ولفرام ألفا" داخل "ماثيماتيكا"،

you can, for example, make precise programs

سوف يكون بإمكانك، مثلا، كتابة برامج دقيقة

that call on real world data.

والتي تتعامل مع معلومات من العالم الواقعي.

Here's a real simple example.

لدينا هنا مثال بسيط لدلك.

You can also just sort of give vague input

بإمكانك أن تُدخل بيانات غير دقيقة

and then try and have Wolfram Alpha

ثم تحاول و ستجد أن "ولفرام ألفا"

figure out what you're talking about.

إستطاع أن يفهم ما أردت قوله.

Let's try this here.

دعونا نحاول ذلك هنا.

But actually I think the most exciting thing about this

لكني أعتقد حاليا أن أكثر ما يمكن أن يثير الإهتمام في هذا الشأن

is that it really gives one the chance

هو أن هذا يمنحنا إمكانية

to democratize programming.

إضفاء طابع ديمقراطي على البرمجة.

I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.

أقصد أنه سيكون بإمكان أي كان قول ما يريد بلغة واضحة،

Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out

و من ثم، فالفكرة هي، أن يتكمن "ولفرام ألفا" من التعرف

what precise pieces of code

على الجزء المحدد في البرنامج

can do what they're asking for

والذي بإمكانه القيام بما هو مطلوب

and then show them examples that will let them pick what they need

و من ثم يعرض على المستعملين أمثلة يختارون من بينها ما يناسبهم

to build up bigger and bigger, precise programs.

ليتمكنوا من بناء برنامج أكثر دقة و أكبر حجما.

So, sometimes, Wolfram Alpha

لذا و في بعض الأحيان، سيكون بإمكان "ولفرام ألفا"

will be able to do the whole thing immediately

أن تقوم بكل ذلك على الفور

and just give back a whole big program that you can then compute with.

وتقدم لك مباشرة البرنامج الذي تستطيع أن تستعمله لتنجز عمليات الحوسبة.

Here's a big website

إذن لدينا هنا موقع ويب ضخم

where we've been collecting lots of educational

حيث قمنا بتجميع كمية كبيرة من المواد التعليمية

and other demonstrations about lots of kinds of things.

و بيانات حول العديد من الأشياء.

I'll show you one example here.

إذن ،لا أدري، سوف أعرض عليكم مثالا واحدا، هنا مثلا.

This is just an example of one of these computable documents.

لدينا هنا مثال لأحد الوثائق المحوسبة.

This is probably a fairly small

لدينا على الأغلب هنا جزء صغير

piece of Mathematica code

من برمجة "ولفرام ألفا"

that's able to be run here.

بإمكاننا تنفيذه هنا.

Okay. Let's zoom out again.

حسنا. دعونا نلقي نظرة أشمل.

So, given our new kind of science,

إذن، هب أن لنا فرعا جديدا من العلم،

is there a general way to use it to make technology?

هل من طريقة عامة لإستغلاله للحصول على التكنولوجيا؟

So, with physical materials,

إذا كان الأمر متعلقا بالأمور المادية،

we're used to going around the world

فإننا نجول العالم

and discovering that particular materials

لنكتشف هل ان ذلك الشىء بعينه

are useful for particular

يصلح لتلك

technological purposes.

التطبيقات التكنولوجية و ما إلى ذلك.

Well, it turns out we can do very much the same kind of thing

حسن، تبين أنه، بإمكانا القيام بالشىء عينه

in the computational universe.

في عالم الحوسبة.

There's an inexhaustible supply of programs out there.

لدينا في حوزتنا مصادر لا تنضب من البرامج.

The challenge is to see how to

يكمن التحدي في إكتشاف كيفية

harness them for human purposes.

ملائمتهم للإحتياجات الإنسانية.

Something like Rule 30, for example,

شىء مثل القاعدة 30، مثلا،

turns out to be a really good randomness generator.

تبين أنها تمثل مُوَلّدًا عشوائيا جيدا.

Other simple programs are good models

برامج بسيطة أخرى تمثل نماذج جيدة

for processes in the natural or social world.

لإجراء عمليات في المجال الطبيعي و الإجتماعي.

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

"ولفرام ألفا" و "ماثيماتيكا" مثلا

are actually now full of algorithms

هما الآن مليئتان بالخوارزميات

that we discovered by searching the computational universe.

التي إكتشفناها عن طريق بحثنا في الكون المحوسب.

And, for example, this -- if we go back here --

و مثلا، هذا -- نعود من جديد إلى هنا --

this has become surprisingly popular

لقد أصبح هذا و بصورة مفاجأة ذا صيت

among composers

بين المؤلفين

finding musical forms by searching the computational universe.

بإكتشاف أشكال موسيقية عن طريق البحث في الكون المحوسب.

In a sense, we can use the computational universe

وبمعنى آخر، بإمكاننا إستعمال الكون المحوسب

to get mass customized creativity.

للحصول على كم كبير من الإبداع المبوّب.

I'm hoping we can, for example,

آمل أن نستطيع، مثلا،

use that even to get Wolfram Alpha

إستغلال ذلك حتى مع "ولفرام ألفا"

to routinely do invention and discovery on the fly,

للقيام بإختراعات و إكتشافات عند الطلب

and to find all sorts of wonderful stuff

و الحصول على كل تلك الأمور الرائعة

that no engineer

و التي لا يمكن لا للهندسة

and no process of incremental evolution would ever come up with.

و لا لأي عملية تطور مطّرد أن تكتشفها.

Well, so, that leads to kind of an ultimate question:

حسن، يقودنا هذا إلى سؤال جوهري.

Could it be that someplace out there in the computational universe

هل بالإمكان أن نجد في مكان ما في الكون المحوسب

we might find our physical universe?

الكون الحسيّ؟

Perhaps there's even some quite simple rule,

ربما هناك قاعدة بسيطة جدا حتى،

some simple program for our universe.

أو برامج بسيطة لكوننا.

Well, the history of physics would have us believe

حسن، تاريخ الفيزياء يدفعنا للإعتقاد

that the rule for the universe must be pretty complicated.

أنّ قاعدة تأسيس الكون يجب ان تكون معقدة إلى حد ما.

But in the computational universe,

و لكن في الكون المحوسب

we've now seen how rules that are incredibly simple

شاهدنا للتو كيف أن قواعد غاية في البساطة

can produce incredibly rich and complex behavior.

بإمكانها إنتاج سلوك غني جدا و معقدا

So could that be what's going on with our whole universe?

هل هذا يعني أن هذا ما يحدث مع الكون بأسره؟

If the rules for the universe are simple,

إذا كانت قواعد الكون بسيطة،

it's kind of inevitable that they have to be

فإنه أمر حتمي أن تكون

very abstract and very low level;

غاية في التجريد و على مستوى بدائي،

operating, for example, far below

تعمل، مثلا، بعيدا دون

the level of space or time,

مستوى المكان و الزمان،

which makes it hard to represent things.

و التي تجعل من الصعب تمثيل الأشياء.

But in at least a large class of cases,

و لكن على الأقل و في العديد من الحالات،

one can think of the universe as being

نستطيع أن نصور الكون على أنه

like some kind of network,

شبيه بشبكة،

which, when it gets big enough,

بإمكانها إذا كبر حجمها كفاية،

behaves like continuous space

أن تتخذ شكل فضاء متجانس

in much the same way as having lots of molecules

تماما مثلما تتخذ مجموعة من الذرات

can behave like a continuous fluid.

شكل سائل متجانس.

Well, then the universe has to evolve by applying

حسن، سيكون على الكون أن يتطوّر عن طريق تطبيق

little rules that progressively update this network.

قواعد صغيرة تتمكن شيئا فشيئا من تحديث الشبكة.

And each possible rule, in a sense,

و كل قاعدة ممكنة التطبيق، بمعنى،

corresponds to a candidate universe.

تُنَاظر كونا مرشحا.

Actually, I haven't shown these before,

إلى الآن، لم أقم بإظهار هذا من قبل،

but here are a few of the candidate universes

لكن لدينا هنا القليل من الأكوان المرشحة

that I've looked at.

التي إطلعت عليها.

Some of these are hopeless universes,

تمثل بعضها أكوانا غير محتملة،

completely sterile,

عقيمة تماما،

with other kinds of pathologies like no notion of space,

مع أشكال أخرى من الأعراض كإنعدام مفهوم المكان،

no notion of time, no matter,

و انعدام مفهوم الزمان، لا يوجد مادة ،

other problems like that.

و مشاكل اخرى مشابهة.

But the exciting thing that I've found in the last few years

و لكن الأمر المثير للإهتمام الذي اكتشفته خلال السنوات القليلة الماضية

is that you actually don't have to go very far

هو أنه ليس من الضروري التعمق كثيرا

in the computational universe

في الكون المحوسب

before you start finding candidate universes

قبل أن تبدأ باكتشاف أكوان مرشحة

that aren't obviously not our universe.

والتي من المؤكد أنها ليست كوننا.

Here's the problem:

المشكل هو التالي:

Any serious candidate for our universe

أي مترشح محتمل لكوكبنا،

is inevitably full of computational irreducibility.

سيكون بدون شك مليئا بحسابات غير قابلة للتبسيط.

Which means that it is irreducibly difficult

وهو ما يعني أنه سيكون من الصعب

to find out how it will really behave,

التعرف على ماهية سلوكها،

and whether it matches our physical universe.

و مدى تطابقه مع كوننا المادي.

A few years ago, I was pretty excited to discover

منذ سنوات قليلة مضت، كنت شديد الإثارة بإكتشاف

that there are candidate universes with incredibly simple rules

وجود أكوان مرشحة ناتجة عن قواعد غاية في البساطة

that successfully reproduce special relativity,

و التي أعادت صياغة قواعد النسبية الخاصة

and even general relativity and gravitation,

و حتي قوانين النسبية العامة و الجاذبية

and at least give hints of quantum mechanics.

وعلى الأقل إعطاء تلميحات لميكانيكا الكم.

So, will we find the whole of physics?

لذا فهل سيكون بإمكاننا اكتشاف كل مجالات الفيزياء؟

I don't know for sure,

لست متأكدا تماما.

but I think at this point it's sort of

ولكني أعتقد عند هذا المستوى

almost embarrassing not to at least try.

أنه من المخجل عدم المحاولة على الأقل.

Not an easy project.

ليس هذا بمشروع سهل.

One's got to build a lot of technology.

علينا بناء كمّ هائل من التكنولوجيا.

One's got to build a structure that's probably

علينا بناء هيكل من المحتمل أن يكون

at least as deep as existing physics.

عمقه بعمق الفيزياء الحالية.

And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.

و لست متأكدا من الطريقة المثلى لتنظيم لكل هذا.

Build a team, open it up, offer prizes and so on.

بناء فريق، بدأ العمل، تقديم جوائز وما إلى ذلك.

But I'll tell you, here today,

و لكني أؤكد لكم اليوم

that I'm committed to seeing this project done,

أنني عازم على إتمام المشروع

to see if, within this decade,

لنرى، إذا كان بإمكاننا، خلال هذه العشرية،

we can finally hold in our hands

أن نمسك أخيرا في أيدينا

the rule for our universe

القاعدة التي يقوم عليها كوننا

and know where our universe lies

و نعلم أين يقبع كوننا

in the space of all possible universes ...

في مجموعة الأكوان المحتملة --

and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"

و يكون بأمكاننا إدخال السؤال التالي إلى "ولفرام ألفا" "نظرية الكون،"

and have it tell us.

و الحصول على إجابة.

(Laughter)

(ضحك)

So I've been working on the idea of computation

عملت في مجال الحوسبة

now for more than 30 years,

منذ أكثر من 30 عاما،

building tools and methods and turning intellectual ideas

أنشأت خلالها أدوات و طرقا و حولت أفكارا

into millions of lines of code

إلى ملايين الأسطر من البرمجيات

and grist for server farms and so on.

وحصاد زراعة الجهود من الحواسيب (الخوادم) وهكذا.

With every passing year,

و مع مرور كل سنة،

I realize how much more powerful

كنت اكتشف مدى قوة

the idea of computation really is.

فكرة الحوسبة.

It's taken us a long way already,

لقد قطعنا شوطا كبيرا إلى الأمام،

but there's so much more to come.

و لا يزال هنالك الكثير للإكتشاف.

From the foundations of science

إنطلاقا من أسس العلوم

to the limits of technology

و إلى الحد الذي تسمح به التكنولوجيا

to the very definition of the human condition,

وحتى التعريف بالحالة الإنسانية،

I think computation is destined to be

أعتقد أن الحوسبة موجهة لأن تكون

the defining idea of our future.

الفكرة الأهم في مستقبلنا.

Thank you.

أشكركم.

(Applause)

(تصفيق)

Chris Anderson: That was astonishing.

كريس أندرسون : لقد كان ذلك مدهشا.

Stay here. I've got a question.

إبق معي. أودّ أن أطرح عليك سؤالا.

(Applause)

(تصفيق)

So, that was, fair to say, an astonishing talk.

لقد كان ذلك، بصدق، حديثا مدهشا.

Are you able to say in a sentence or two

هل بإمكانك أن تفسر لنا في جملة أو اثنتين

how this type of thinking

كيف ان هذا النمط من التفكير

could integrate at some point

يمكنه في نقطة ما أن يلتقي

to things like string theory or the kind of things that people think of

مع أشياء مثل نظرية الأوتار أو ما يعتقد البعض أنه يمثل

as the fundamental explanations of the universe?

التفسيرات الأساسية للكون؟

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

ستيفن ولفرام : حسن، أجزاء الفيزياء

that we kind of know to be true,

التي نعلم صحتها،

things like the standard model of physics:

أشياء مثل النموذج الأساسي للفيزياء.

what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics

ما أنا بصدد القيام به هو تحسين طريقة إعادة صياغة نموذج الفيزياء

or it's simply wrong.

وإلا سيكون ذلك ببساطة خطأ.

The things that people have tried to do in the last 25 years or so

إن الأشياء التي حاول الناس القيام بها خلال 25 سنة مضت

with string theory and so on

مع نظرية الأوتار و ما إلى ذلك

have been an interesting exploration

مثّل هذا إكتشافا رائعا

that has tried to get back to the standard model,

حاول الرجوع إلى النموذج الأساسي،

but hasn't quite gotten there.

و لكن لم يصل إلى هذا الهدف.

My guess is that some great simplifications of what I'm doing

تصوّري أنه عن طريق القيام باختزالات لما أنا بصدد القيام به

may actually have considerable resonance

يمكن أن ينتج عن ذلك صدى كبير

with what's been done in string theory,

مع ما تم إنجازه في نظرية الأوتار،

but that's a complicated math thing

و لكن هذا يمثل جزءا معقدا من الرياضيات

that I don't yet know how it's going to work out.

و الذي لا أزال أجهل طريقة عمله.

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

كريس أندرسن : "بنوا مندلبروت" متواجد بيننا.

He also has shown how complexity

هو أيضا بيّن كيف يمكن لأمور معقدة

can arise out of a simple start.

أن تنشأ من بدايات بسيطة.

Does your work relate to his?

هل لعملك علاقة بعمله؟

SW: I think so.

ستيفن ولفرام: أعتقد ذلك.

I view Benoit Mandelbrot's work

أعتقد أن عمل "بنوا مندلبروت" مثل

as one of the founding contributions

أحد الركائز الأساسيّة

to this kind of area.

لهذا المجال.

Benoit has been particularly interested

انصب اهتمام "بنوا" خاصة

in nested patterns, in fractals and so on,

على النماذج المتداخلة، و الكسريات و ما إلى ذلك،

where the structure is something

أين يشبه الهيكل

that's kind of tree-like,

شكلا مشابها للشجرة،

and where there's sort of a big branch that makes little branches

أين تتكون أغصان صغيرة من أغصان كبيرة،

and even smaller branches and so on.

و حتى من أغصان أصغر و هكذا.

That's one of the ways

و تلك إحدى الطرق

that you get towards true complexity.

التي تقودنا إلى أمور معقدة.

I think things like the Rule 30 cellular automaton

أعتقد أن أشياء مثل الخلايا التلقائية للقاعدة رقم 30

get us to a different level.

يقودنا إلى مستوى آخر.

In fact, in a very precise way, they get us to a different level

في الواقع و بشكل دقيق فإنها تقودنا إلى مستوى آخر

because they seem to be things that are

ذلك لأنها تبدو أنها أشياء قادرة

capable of complexity

على مستوى من التعقيد

that's sort of as great as complexity can ever get ...

لم نصل إليه من قبل ...

I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)

يمكنني أن أسترسل في هذا باستفاضة كبيرة ، لكنني لن أفعل.

CA: Stephen Wolfram, thank you.

كريس أندرسون : ستيفن ولفرام، شكرا لك.

(Applause)

(تصفيق)