Jeff Hawkins: How brain science will change computing

المترجم: Ahmad Mustafa المدقّق: Anwar Dafa-Alla

I do two things:

أقوم بعملين .أصمم أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأدرس الأدمغة.

I design mobile computers and I study brains.

Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers)

و محاضرة اليوم ستكون عن الأدمغة و،

Yay! I have a brain fan out there.

نعم, في مكان ما هناك لدي معجب بالدماغ.

(Laughter)

(ضحك)

إذا كان بالإمكان إظهار الشريحة الأولى هنا،

If I could have my first slide,

وسترون عنوان حديثي واثنين من انتماءاتي.

you'll see the title of my talk and my two affiliations.

So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory,

ما أنا بصدد الحديث عنه هو السبب في أنه لا يوجد لدينا نظرية جيدة للدماغ،

why it is important that we should develop one

لماذا هو من المهم علينا أن نوجد واحدة؟ و ماذا يمكننا أن نفعل حيالها؟

and what we can do about it.

I'll try to do all that in 20 minutes.

وسأحاول أن أقوم بكل ذلك في 20 دقيقة. لدي انتماءين.

I have two affiliations.

Most of you know me from my Palm and Handspring days,

معظمكم يعرفني من أيام اخترعاتي "البالم" و "الهاندسبرنغ"

but I also run a nonprofit scientific research institute

ولكنني أيضا أدير معهد بحوث علمية غير ربحي

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

يدعى معهد ريد وود لعلم الأعصاب في مينلو بارك،

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

و ندرس علم الأعصاب النظري ،

و ندرس كيف تعمل قشرة الدماغ الحديثة.

I'm going to talk all about that.

سأتحدث عن كل ذلك.

I have one slide on my other life, the computer life,

لدي شريحة واحدة عن حياتي الأخرى، حياة الكمبيوتر، وهي هذه الشريحة.

and that's this slide here.

These are some of the products I've worked on over the last 20 years,

هذه بعض المنتجات التي عملت عليها على مدى السنوات العشرين الماضية ،

starting from the very original laptop

بدءا من الكمبيوتر المحمول الأصلي إلى أجهزة الكمبيوتر اللوحية الأولى

to some of the first tablet computers

and so on, ending up most recently with the Treo,

وهلم جرا، و انتهاء ب"التريو" في الآونة الأخيرة،

and we're continuing to do this.

و نواصل القيام بذلك.

I've done this because I believe mobile computing

ولقد فعلت ذلك لأنني أؤمن حقا أن الحوسبة المتنقلة

is the future of personal computing,

هي مستقبل الحوسبة الشخصية، وأنا أحاول جعل العالم

and I'm trying to make the world a little bit better

أفضل قليلا من خلال العمل على هذه الامور.

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

ولكن كل هذا ، ويجب أن أعترف، أنه كان صدفة.

I really didn't want to do any of these products.

أنا لم أرد أن أصنع أي من هذه المنتجات

Very early in my career

ومبكرا جدا في حياتي قررت

I decided I was not going to be in the computer industry.

أنني لن أكون في مجال الكمبيوتر.

Before that, I just have to tell you

وقبل أن أكلمكم عن ذلك ، أود فقط أن أقول لكم

about this picture of Graffiti I picked off the web the other day.

تلك الصورة الجرافيتية الصغيرة التي أخذتها من الانترنت.

I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language.

كنت أبحث عن صورة جرافيتية, لتقليل النصوص,

I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things

ووجدت موقع الكتروني مخصص للمعلمين الذين يريدون صنعها

تعرفون، المخطوطات التي توضع أعلى السبورة،

across the top of their blackboard,

and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.

و أضافوا إليها جرافيتي, و أنا آسف لذلك.

(Laughter)

(ضحك)

So what happened was,

فالذي حدث هو أنني عندما كنت شابا و متخرج للتو من كلية الهندسة ،

when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79,

من جامعة "كورنيل" عام 79' قررت أن أعمل لشركة "انتل"

I went to work for Intel and was in the computer industry,

and three months into that, I fell in love with something else.

كنت أعمل في مجال الكمبيوتر، وبعد ثلاثة أشهر

أحببت شيئا آخر ، وقلت: "لقد أخطأت في اختياري المهني هنا".

I said, "I made the wrong career choice here,"

and I fell in love with brains.

ووقعت في حب الأدمغة.

This is not a real brain.

هذا ليس دماغا حقيقيا. هذه صورة لدماغ، وهو رسم تخطيطي.

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

لكنني لا أتذكر بالضبط كيف حدث ذلك،

but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.

ولكن لدي ذكرى واحدة، قوية جدا في ذهني.

In September of 1979,

في أيلول/ سبتمبر 1979، صدر للمجلة "العلمية الأمريكية"

Scientific American came out with a single-topic issue about the brain.

عدد يحمل موضوعا واحدا حول الدماغ. و كان جيدا جدا.

It was one of their best issues ever.

لقد كانت من أفضل الأعداد التي أُصدرت. وتحدثوا عن الخلية العصبية

They talked about the neuron, development, disease, vision

و التطور و المرض و الرؤية و كل الأشياء

and all the things you might want to know about brains.

التي قد ترغب بمعرفتها عن الأدمغة. كان رائعا للغاية.

It was really quite impressive.

One might've had the impression we knew a lot about brains.

ويمكن للمرء أن يكون لديه الانطباع بأننا حقا نعرف الكثير عن الأدمغة.

But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.

ولكن المقال الأخير في ذلك العدد كتبه "فرانسيس كريك" المشهور باكتشاف الحمض النووي.

Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.

أعتقد أن اليوم هو الذكرى الخمسون لاكتشاف الحمض النووي.

And he wrote a story basically saying, this is all well and good,

و كتب، بما معناه،

أنه: حسنا، هذا كله شيء جيد، ولكن أتعرفون،

but you know, we don't know diddly squat about brains,

نحن فعلا لا نعرف شيئا عن الأدمغة

and no one has a clue how they work,

و لا أحد لديه فكرة كيف تعمل هذه الأشياء،

so don't believe what anyone tells you.

لذلك لا تصدق ما يقوله أحد لك.

This is a quote from that article, he says:

هذا اقتباس من تلك المقالة: "الذي نفتقر إليه بوضوح،"

"What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman --

إنه رجل بريطاني أصيل للغاية ، "الذي نفتقر إليه بوضوح

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

هو إطار واضح من الأفكار التي يمكنها تفسير هذه المناهج المختلفة ."

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

اعتقدت أن كلمة "إطار" كانت ممتازة

He didn't say we didn't have a theory.

هو لم يقل بأنه لم يكن عندنا حتى نظرية. هو يقول

He says we don't even know how to begin to think about it.

لا نعرف حتى كيف نبدأ بالتفكير فيها --

ليس لدينا حتى إطار.

We don't even have a framework.

نحن في مرحلة ما قبل "النموذج الفكري/البرادايمي" إذا كنت تريد استخدام اصطلاح توماس كوهن .

We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn.

و أعجبت بالفكرة و قلت

So I fell in love with this.

I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be?

إن لدينا كل هذا العلم عن الأدمغة. لأي حد سيكون هذا صعبا؟

It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference.

وهذا شيء يمكن أن أعمل عليه أثناء حياتي. شعرت بأنني أستطيع أن أعمل فارقا فيه،

So I tried to get out of the computer business, into the brain business.

ولذا حاولت الخروج من مجال الكمبيوتر، ونحو مجال الدماغ.

First, I went to MIT, the AI lab was there.

أولا، ذهبت إلى معهد التكتنولوجيا "إم آي تي"، حيث مختبر الذكاء الاصطناعي،

I said, I want to build intelligent machines too,

وقلت: حسنا، أنا أريد بناء آلات ذكية أيضاً,

but I want to study how brains work first.

لكن الطريقة التي أريد القيام بذلك هو عن طريق دراسة كيفية عمل الدماغ أولا.

And they said, "Oh, you don't need to do that.

قالوا: لست بحاجة إلى فعل ذلك.

You're just going to program computers, that's all.

كل ما سنفعله هو أننا سنبرمج كمبيوترات، هذا كل ما يتعين علينا القيام به.

I said, you really ought to study brains.

قلت، لا، حقاً عليكم في البداية أن تدرسوا الأدمغة. قالوا، أتعرف،

They said, "No, you're wrong."

I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.

أنت مخطئ. و أنا قلت، لا، أنتم مخطؤون. و لم يقبلوني.

(Laughter)

(ضحك)

I was a little disappointed -- pretty young --

كنت محبطاً قليلاً -- شاب لطيف, ولكن عدت ثانيةً

but I went back again a few years later,

بعد سنوات قليلة و هذه المرة في كاليفورنيا, ذهبت إلى بيركلي.

this time in California, and I went to Berkeley.

و قلت سأدخل من الجانب البيولوجي.

And I said, I'll go in from the biological side.

So I got in the PhD program in biophysics.

لذا دخلت في برنامج الدكتوراه في الفيزياء الحيوية. وقلت في نفسي.

I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory.

أنا أدرس الأدمغة الآن, و قلت: حسناً, أريد أن أدرس الجانب النظري.

They said, "You can't study theory about brains.

و قالوا: لا, لا يمكنك دراسة الجانب النظري عن الأدمغة.

You can't get funded for that.

هذا ليس شيئاً تقوم به. لن تحصل على التمويل لذلك.

And as a graduate student, you can't do that."

و كطالب دراسات عليا, لا يمكنك أن تقوم بذلك. لذا قلت, يا إلهي.

So I said, oh my gosh.

I was depressed; I said, but I can make a difference in this field.

كنت محبطاً جداً. و قلت:لكنني أستطيع أن أعمل فارقاً في هذا المجال،

لذلك ما فعلته هو أنني عدت إلى مجال الكمبيوتر

I went back in the computer industry

and said, I'll have to work here for a while.

و قلت: حسناً, أنا مجبر على العمل هنا لفترة, إعمل شيئاً.

That's when I designed all those computer products.

و هذا عندما صممت كل هذه المنتجات الحاسوبية.

(Laughter)

(ضحك)

I said, I want to do this for four years, make some money,

و قلت, أريد أن أقوم بهذا لمدة أربع سنوات, أجمع بعض المال,

I was having a family, and I would mature a bit,

و كنت في ذلك الوقت أكوّن عائلة, و أنضج قليلاً,

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

و ربما ينضج علم الأعصاب قليلاً.

Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.

أخذت أكثر من أربع سنوات. أخذت 16 سنة تقريباً.

But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.

لكنني أقوم بذلك الآن, و سأحدثكم عن ذلك.

So why should we have a good brain theory?

لماذا يجب أن يكون عندنا نظرية جيدة عن الدماغ؟

Well, there's lots of reasons people do science.

حسناً, هناك أسباب عديدة تجعل الناس يشتغلون بالعلم.

The most basic one is, people like to know things.

واحد منها -- وهو الأساسي -- أن الناس يحبون أن يتعرفوا على الأشياء.

We're curious, and we go out and get knowledge.

نحن فضوليون, و نحن ببساطة نخرج و نجمع المعرفة, تعرفون؟

Why do we study ants? It's interesting.

لماذا ندرس النمل؟ حسناً, إنها ممتعة.

Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating.

ربما سنتعلم شيئاً مفيدة عنها, لكنها ممتعة و ساحرة.

But sometimes a science has other attributes

ولكن أحياناً, للعلم سمات أخرى

which makes it really interesting.

ما يجعله بالفعل حقاً ممتع.

Sometimes a science will tell something about ourselves;

أحياناً علم ما سيخبرنا بشيء عن أنفسنا.

it'll tell us who we are.

سيخبرنا من نحن.

Evolution did this and Copernicus did this,

حيث نادراً ما يقول التطور فعل هذا و كوبرنيكوس فعل ذاك,

where we have a new understanding of who we are.

حيث لدينا فهم جديد لـ "من نحن".

And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.

و في النهاية, نحن أدمغتنا. دماغي يُخاطب دماغك.

Our bodies are hanging along for the ride,

أجسادنا معلقة للركوب, لكن دماغي يخاطب دماغك.

but my brain is talking to your brain.

And if we want to understand who we are and how we feel and perceive,

و إذا كنّا نريد أن نفهم من نحن و كيف نشعر و ندرك,

فعلينا أن نفهم ماهي الأدمغة.

we need to understand brains.

Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies,

شيء آخر هو أنه أحياناً العلم

يقود إلى منافع مجتمعية و تكنولوجية كبيرة,

or businesses or whatever.

أو أعمال تجارية, أو أي شيء يمكن أن ينتج منه, و هذا علمٌ أيضاً.

This is one, too, because when we understand how brains work,

لأنه عندما نفهم كيف تعمل الأدمغة, يصبح بإمكاننا

we'll be able to build intelligent machines.

أن نبني أجهزة ذكية, و أظن أن هذا شيء جيد بالمجمل,

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

و سيضمن منافع عظيمة للمجتمع

just like a fundamental technology.

تماماً كتكنولوجيا أساسية.

So why don't we have a good theory of brains?

لماذا ليس لدينا نظرية جيدة للأدمغة؟

People have been working on it for 100 years.

و الناس تعمل عليها منذ 100 عام.

Let's first take a look at what normal science looks like.

حسناً, في البداية دعونا نرى كيف يبدو العلم العادي.

This is normal science.

هذا هو العلم العادي.

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

العلم العادي هو توازن بين النظرية و التجريبيين.

The theorist guy says, "I think this is what's going on,"

واضعو النظرية يقولون: حسناً, أنا أظن أن ما يحدث هو كذا و كذا...

the experimentalist says, "You're wrong."

و التجريبي يقول: لا, أنت مخطئ.

It goes back and forth, this works in physics, this in geology.

و تستمر على هذا المنوال, أتعلمون؟

هذا يصلح في الفيزياء. يصلح في الجيولوجيا. لكن إذا كان هذا هو العلم العادي,

But if this is normal science, what does neuroscience look like?

كيف يبدو علم الأعصاب؟ هكذا يبدو علم الأعصاب.

This is what neuroscience looks like.

لدينا هذا الجبل من المعلومات التي هي علم التشريح, علم وظائف الأعضاء , و السلوك.

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

You can't imagine how much detail we know about brains.

لا يمكنكم تخيل كم التفاصيل التي نعرفها عن الأدمغة.

There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year,

كان هناك 28,000 شخص في مؤتمر علم الأعصاب هذا العام.

and every one of them is doing research in brains.

و كل واحد منهم يقوم بأبحاث عن الأدمغة.

A lot of data, but no theory.

معلومات كثيرة. ولكن لا يوجد نظريات. يوجد صندوق صغير خائف في الأعلى هناك

There's a little wimpy box on top there.

And theory has not played a role in any sort of grand way

و الجانب النظري لم يلعب أي دور في العلوم العصبية.

in the neurosciences.

And it's a real shame.

و هذا عار حقيقي. لماذا هذا الحال؟

Now, why has this come about?

If you ask neuroscientists why is this the state of affairs,

إذا سألتم علماء الأعصاب لماذا هذا هو الحال؟

first, they'll admit it.

في البداية سيعترفون بذلك. ولكن إن سألتهم, سيقولون.

But if you ask them, they say,

there's various reasons we don't have a good brain theory.

حسناً, هناك أسباب عديدة لعدم توفر نظرية جيدة للدماغ.

Some say we still don't have enough data,

البعض يقولون: حسناً, ليس لدينا المعلومات الكافية,

we need more information, there's all these things we don't know.

يتعين علينا أن نجمع معلومات أكثر, لدينا كل هذا الأشياء التي لا نعلمها.

Well, I just told you there's data coming out of your ears.

حسناً, قلت لكم للتو هناك الكثير جداً من المعلومات الطافحة.

We have so much information, we don't even know how to organize it.

لدينا الكثير من المعلومات, نحن لا نعرف كيف نبدأ بترتيبها.

What good is more going to do?

ماذا سنفعل أفضل من ذلك؟

Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.

ربما سنكون محظوظين و نكتشف شيء سحري, لكنني لا توقع ذلك.

This is a symptom of the fact that we just don't have a theory.

في الحقيقة هذا علامة على الحقيقة التي تقول بأنه ليس لدينا نظرية.

We don't need more data, we need a good theory.

لا نحتاج إلى معلومات جديدة -- نحن نحتاج إلى نظرية جيدة عنها.

Another one is sometimes people say,

شيء آخر يقوله الناس :- إن الأدمغة شديدة التعقيد.

"Brains are so complex, it'll take another 50 years."

ستأخذ 50 سنة أخرى.

I even think Chris said something like this yesterday, something like,

و أظن أن كريس قال شيئاً كهذا الأمس.

لست متأكداً مما قلته يا كريس, لكن شيءٌ ما كـ:

it's one of the most complicated things in the universe.

حسناً: أنه واحد من أكثر الأشياء المعقدة في الكون. هذا غير صحيح.

That's not true -- you're more complicated than your brain.

أنت أكثر تعقيداً من دماغك. لديك دماغ.

You've got a brain.

و بالرغم من أنه يبدو معقداً جداً,

And although the brain looks very complicated,

الأشياء تبدو معقدة حتى تفهمها.

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

هذا هو الحال دائماً. و كل ما يمكننا قوله:

So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in,

قشرة دماغي الحديثة, وهي الجزء الذي أهتم به من الدماغ, فيها 30 مليار خلية.

has 30 billion cells.

But, you know what? It's very, very regular.

لكن أتعلمون؟ إنها عادية جداً جداً.

In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again.

في الحقيقة, إنها تبدو كشيء مكرر مرة بعد مرة.

It's not as complex as it looks. That's not the issue.

إنها ليست معقدةً كما تبدو. هذه ليست القضية.

Some people say, brains can't understand brains.

بعض الناس يقولون: الأدمغة لا تستطيع أن تفهم الأدمغة.

Very Zen-like. Woo.

بطريقة التأملية تشبه زن .

(Laughter)

(ضحك)

You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point?

يبدو جيداً, ولكن لماذا؟ أعني ما هي الغاية؟

It's just a bunch of cells. You understand your liver.

إنها فقط تجمع خلايا. أنتم تفهمون الكبد.

It's got a lot of cells in it too, right?

و فيه الكثير من الخلايا أيضاً, أليس هذا صحيحاً؟

So, you know, I don't think there's anything to that.

إذاً, تعرفون, لا أظن أن هناك فرق.

And finally, some people say,

و في النهاية البعض يقولون: حسناً,

"I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious.

لا أشعر أنني تجمع لخلايا, أنا واعي .

I've got this experience, I'm in the world.

أمتلك هذه الخبرة, أنا في العالم, كما تعلم.

I can't be just a bunch of cells."

لا يمكن أن أكون فقط تجمع لخلايا. حسناً, أنت تعلم

Well, people used to believe there was a life force to be living,

الناس كانت تعتقد أنه كان هناك قوة حياة للعيش.

and we now know that's really not true at all.

نحن الآن نعلم بأن هذا غير صحيح مطلقاً.

And there's really no evidence,

و ليس هناك دليل يقول, غير الناس

other than that people just disbelieve that cells can do what they do.

الذين فقط لايؤمنون بأن الخلايا تستطيع أن تقوم بما تفعله.

So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism,

لذا, حتى لو سقط البعض في حفرة غيبيات الروح و الجسد,

some really smart people, too, but we can reject all that.

-بعض الأشخاص الأذكياء أيضاً- , ولكننا نستطيع أن نرفض كل ذلك.

(Laughter)

(ضحك)

سأخبركم بشيء آخر,

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

و هو حقاً أساسي, و هذا هو:

another reason why we don't have a good brain theory

هناك سبب آخر لعدم إمتلاكنا نظرية جيدة للدماغ,

is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption

وهو أنه لدينا إفتراض بديهي و مسيطر

ولكنه غير صحيح, و قد منعنا من رؤية الإجابة.

that has prevented us from seeing the answer.

There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.

هناك شيء نؤمن به, إنه واضح, لكنه خطأ.

Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is,

هناك تاريخ لهذا في العلم و قبل أن أخبركم ما هو.

I'll tell you about the history of it in science.

سأحدثكم قليلاً عن تاريخه في العلم

Look at other scientific revolutions --

أنظروا إلى ثورات علمية أخرى,

the solar system, that's Copernicus,

و في هذه الحالة. أتحدث عن النظام الشمسي, هذا كوبرنيكوس,

Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.

التطور لداروين, و الصفائح التكتونية, هذا فاجنر.

كلهم لديهم مشترك مع علم الدماغ.

They all have a lot in common with brain science.

First, they had a lot of unexplained data. A lot of it.

أولاً, لديهم الكثير من البيانات غير المفهومة. الكثير منها.

But it got more manageable once they had a theory.

لكنها أصبحت قابلة للتحكم أكثر عندما إمتلكوا نظرية.

The best minds were stumped -- really smart people.

أفضل العقول كانت متعكزة, حقاً إنهم أشخاص أذكياء.

We're not smarter now than they were then;

نحن الآن لسنا أذكى منهم.

it just turns out it's really hard to think of things,

فقط الأمور أكثر إتضاحاً, من الصعب التفكير في الأشياء,

but once you've thought of them, it's easy to understand.

ولكن بمجرد أن تفكروا بها, من السهل أن تفهموها.

My daughters understood these three theories,

بناتي فهمت هذه النظريات الثلاث

في إطارهن الأساسي عندما كانوا في روضة الأطفال.

in their basic framework, in kindergarten.

It's not that hard -- here's the apple, here's the orange,

و الآن هي ليست بهذه الصعوبة, ها هي التفاحة, ها هي البرتقالة,

the Earth goes around, that kind of stuff.

تعرفون, الأرض تدور, و بهذا الشكل.

Another thing is the answer was there all along,

في النهاية, شيء آخر هي الإجابة و كانت دائماً موجودة.

but we kind of ignored it because of this obvious thing.

لكننا تجاهلناها بسبب هذا الشيء الواضح, و ذاك هو الشيء.

It was an intuitive, strongly held belief that was wrong.

كان إيماناً بديهياً و مسيطراً و كان خاطئاً.

In the case of the solar system,

في حالة النظام الشمسي, فكرة أن الأرض تسير بشكل إهليلجي

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

و سطح الأرض يدور بسرعة ألف ميل في الساعة,

and it's going through the solar system at a million miles an hour --

و الأرض تسير في النظام الشمسي بسرعة مليون ميل في الساعة تقريباً.

this is lunacy; we all know the Earth isn't moving.

هذا جنون. كلنا نعلم أن الأرض لا تتحرك.

Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?

هل تشعرون بأنكم تسيرون بسرعة ألف ميل في الساعة؟

طبعاً لا, تعرفون إن قال شخص ما:

If you said Earth was spinning around in space and was huge --

حسناً, إنها تدور في الفضاء و هي ضخمة الحجم,

they would lock you up, that's what they did back then.

سوف يحبسونه, و هذا ما فعلوه في السابق.

(ضحك)

So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?

إذاً كان هذا بديهي و واضح. والآن ماذا عن نظرية التطور؟

Evolution, same thing.

التطور نفس الشيء. نحن نعلم أبناءنا أن الكتاب المقدس يقول:

We taught our kids the Bible says God created all these species,

الإله خلق كل هذه الأنواع, القطط هي القطط, الكلاب هي الكلاب,

cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants;

الناس هم الناس, النباتات هي النباتات, لا يتغيرون.

they don't change.

نوح وضعهم في السفينة إلخ إلخ..

Noah put them on the ark in that order, blah, blah.

The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor.

و إذا آمنتم بالتطور, سيكون لنا جميعاً جد مشترك,

We all have a common ancestor with the plant in the lobby!

و سيكون لنا أصل مشترك مع النبات في الرواق.

This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable.

هذا ما تخبرنا به نظرية التطور. و هذا صحيح, إنه حقاً لا يُصدق.

And the same thing about tectonic plates.

و نفس الشيء في نظرية الصفائح التكتونية,

All the mountains and the continents

كل الجبال و القارات تطفو على

are kind of floating around on top of the Earth.

سطح الأرض, و كأنه غير معقول.

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

إذاً ما هو الإفتراض البديهي, لكن غير الصحيح

that's kept us from understanding brains?

الذي منعنا من فهم الأدمغة؟

I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point.

الآن سأخبركم, و سيبدو بوضوح أنه صحيح,

و هذا هو الهدف, صحيح؟ ثم سأقوم بمناقشة

Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption.

لماذا أنتم خطأ في الإفتراض الآخر.

The intuitive but obvious thing is:

الشيء البديهي و الواضح الذي هو لدرجةٍ ما ، الذكاء

somehow, intelligence is defined by behavior;

يُعرف بالسلوك

we're intelligent because of how we do things

وهو أننا أذكياء بسبب الطريقة التي نفعل بها الأشياء

and how we behave intelligently.

و أسلوب التصرف بذكاء, و سأقول لكم أن هذا خطأ.

And I'm going to tell you that's wrong.

Intelligence is defined by prediction.

ما يُعرف بالذكاء هو في الحقيقة التنبؤ.

I'm going to work you through this in a few slides,

سأفصل لكم هذا في الشرائح القليلة هنا

and give you an example of what this means.

و أعطيكم مثالاً عن ما يعنيه هذا. هذا نظام.

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

المهندسون يحبون أن ينظروا إلى أنظمة كهذه. العلماء يحبون أن ينظروا إلى أنظمة كهذه.

They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs.

يقولون: لدينا شيء في صندوق, و لدينا مدخلاته و مخرجاته.

The AI people said, the thing in the box is a programmable computer,

متخصصو الذكاء الإصطناعي قالوا: الشيء الذي في الصندوق هو كمبيوتر قابل للبرمجة

because it's equivalent to a brain.

لأن هذا مكافئ للدماغ, و سنعطيه بعض المدخلات

We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior.

و سنجعله يفعل شيئاً, أن يقوم بسلوك ما.

و آلان تورينغ وضع "إختبار تورينغ" الذي يقول:

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

سنعرف إن شيء ما ذكي إذا كان يتصرف كالبشر

we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human --

و هو معيار سلوكي لمعرفة الذكاء

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

و قد علق في أذهاننا لفترة طويلة.

Reality, though -- I call it real intelligence.

لكن ما يوجد في الواقع أسميه الذكاء الحقيقي

Real intelligence is built on something else.

الذكاء الحقيقي مبني على شيء آخر.

We experience the world through a sequence of patterns,

نحن نختبر المحيط من خلال مجموعة من الأنماط, ثم نخزنها,

and we store them, and we recall them.

و نسترجعها. و عندما نسترجعها نقارن بينها و بين الواقع

When we recall them, we match them up against reality,

نحن نقوم بالتنبؤ طول الوقت.

and we're making predictions all the time.

It's an internal metric; there's an internal metric about us,

هذا معيار أبدي. هناك معيار أبدي عنّا كأن نقول:

saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on.

هل نحن نفهم العالم؟ هل نقوم بتنبؤات؟ و غيرها.

You're all being intelligent now, but you're not doing anything.

أنتم أذكياء الآن, لكنكم لا تفعلون شيئاً.

ربما أنت تحك جلدك أو تلتقط أنفك.

Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything.

لا أعلم, أنتم تفعلون أي شيء الآن

But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.

و لكنكم أذكياء, أنتم تفهمون ما أقوله.

Because you're intelligent and you speak English,

و بما أنكم أذكياء و تتحدثون الإنجليزية,

you know the word at the end of this

تعرفون ما هي الكلمة التي في نهاية هذه .. (صمت)

الجملة.

sentence.

The word came to you; you make these predictions all the time.

الكلمة خطرت ببالكم, و أنتم تقومون بهذه التنبؤات طول الوقت.

What I'm saying is,

ما أقوله,هو

the internal prediction is the output in the neocortex,

أن التنبؤ الأبدي هو من المخرجات في قشرة الدماغ الحديثة

و هذا التنبؤ يقود إلى سلوك ذكي.

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

لنرى كيف يحدث هذا. لنبدأ بدماغ غير ذكي.

Let's start with a non-intelligent brain.

سنناقش دماغ غير ذكي, لدينا دماغ قديم "لم يتطور"،

I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain.

And we'll say it's a non-mammal, like a reptile,

و لنقل أنه من غير الثديات مثل الزواحف

say, an alligator; we have an alligator.

مثلاً لنقل تمساح, لدينا تمساح

And the alligator has some very sophisticated senses.

و للتمساح حواس معقدة جداً.

It's got good eyes and ears and touch senses and so on,

لديه حواس نظر و سمع و لمس جيدة

a mouth and a nose.

لديها فم و أنف. لديها سلوك معقد جداً.

It has very complex behavior.

It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you.

تستطيع الجري و الإختباء. لديها مخاوف و مشاعر. تستطيع أكلكم.

It can attack. It can do all kinds of stuff.

تستطيع الهجوم. تستطيع أن تقوم بكل الأشياء.

But we don't consider the alligator very intelligent,

لكننا لا نعتبر التمساح ذكي جداً، ليس كـالإنسان.

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

ولكن لديه كل هذه التصرفات المعقدة.

Now in evolution, what happened?

والآن, في التطور, ماذا حدث؟

First thing that happened in evolution with mammals

أول شيء حدث في تطور الثديات,

is we started to develop a thing called the neocortex.

بدأنا أولاً بتطوير شيء اسمه القشرة الدماغية الحديثة

I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain.

و سأستعرض القشرة الدماغية الحديثة هنا,

من خلال هذا الصندوق الملتصق في أعلى الدماغ القديم.

Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain.

القشرة الدماغية الحديثة "نيوكورتكس" تعني الطبقة الجديدة. إنها طبقة جديدة في أعلى أدمغتكم.

It's the wrinkly thing on the top of your head

إنه الشيء المتجعد في أعلى الرأس

that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.

أصبح متجعداً لأنه دُفع به إلى الداخل و لم يتسع.

(Laughter)

(ضحك)

Literally, it's about the size of a table napkin

لا, حقيقةً إنه كذلك. إنها مثل مسألة مقاس منديل المائدة.

and doesn't fit, so it's wrinkly.

لم يتسع لذلك أصبح متجعداً. أنظروا كيف رسمت هذا هنا.

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

الدماغ القديم مازال موجوداً. لازلتم تملكون دماغ ذاك التمساح.

You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain.

إنه دماغكم العاطفي.

It's all those gut reactions you have.

كل هذه الأشياء و كل ردود الأفعال المعوية التي لديكم.

On top of it, we have this memory system called the neocortex.

و على رأسها, لدينا نظام الذاكرة الذي اسمه القشرة الدماغية الحديثة.

And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.

و نظام الذاكرة يعلو جزء الحواس في الدماغ.

So as the sensory input comes in and feeds from the old brain,

فعندما تدخل مدخلات الحواس و تدخل إلى الدماغ القديم,

it also goes up into the neocortex.

هي أيضاً تصعد إلى قشرة الدماغ الحديثة. و قشرة الدماغ الحديثة فقط تخزن.

And the neocortex is just memorizing.

It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on:

إنها تجلس هنا و تقول: سوف أخزن كل ما يحدث,

where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.

أين كنت, الأشخاص الذين رأيتهم, الأشياء التي سمعتها, و غير ذلك.

And in the future, when it sees something similar to that again,

و في المستقبل, عندما ترى شيئاً مشابهاً لذلك مرة أخرى,

in a similar environment, or the exact same environment,

في بيئة مشابه, أو نفس البيئة تماماً,

it'll start playing it back: "Oh, I've been here before,"

ستستعرضه مرة أخرى. ستبدأ باستعراضه مرة أخرى.

أوه لقد كنت هنا في السابق. و عندما تكون هنا من قبل,

and when you were here before, this happened next.

هذا ما يحدث لاحقاً. إنها تسمح لك بتنبؤ المستقبل.

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your brain;

إنها تعيد الإشارات إلى الدماغ كتغذية إرتجاعية

they'll let you see what's going to happen next,

و التي تمكنكم من رؤية ما سيحدث بعد ذلك,

will let you hear the word "sentence" before I said it.

و تمكنكم من سماع الكلمة "جملة" قبل أن أقولها.

And it's this feeding back into the old brain

و هذه التغذية الراجعة إلى الدماغ القديم

that will allow you to make more intelligent decisions.

هي التي تسمح لكم باتخاذ قرارات أذكى بكثير.

This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little.

هذه هي أهم شريحة في حديثي, لذلك سوف أسهب بها قليلاً.

And all the time you say, "Oh, I can predict things,"

لذلك, كل مرة تقولون: أنا أستطيع أن أتوقع الأشياء.

so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze,

لو كنتم فأرة و دخلتم في متاهة, ثم تعلمتم هذه المتاهه,

next time you're in one, you have the same behavior.

في المرة القادمة, إذا كنتم في متاهة, ستتصرفون بنفس السلوك,

But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze,

ولكن و بشكل مفاجئ ستصبحون أذكى.

لأنكم ستقولون: نعم, أنا أتذكر هذه المتاهة, أنا أعلم في أي طريق سأسير,

I know which way to go; I've been here before; I can envision the future."

كنت هنا في السابق, أستطيع أن أتصور المستقبل. و هذا ما تفعله.

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

بالمناسبة. هذا صحيح لكل الثديات,

in humans, it got a lot worse.

هذا صحيح لكل الثديات الأخرى, أما عند البشر فيسوء الوضع.

Humans actually developed the front of the neocortex,

عند البشر, نحن طورنا! الجزء الأمامي من قشرة الدماغ الحديثة

called the anterior part of the neocortex.

و يسمى بالجزء الأمامي من قشرة الدماغ الحديثة. و الطبيعة قامت بخدعة صغيرة

And nature did a little trick.

It copied the posterior, the back part, which is sensory,

نسخت الجزء الخلفي الذي هو الحسي

and put it in the front.

و وضعته في الجزء الأمامي

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

و وحدهم البشر لديهم التقنيات ذاتها في الأمام,

but we use it for motor control.

لكننا نستخدمه للتحكم في الحركة

So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that.

لذلك فنحن قادرون أن نقوم بتخطيط المعقد جداً للحركة, و أشياء من هذا القبيل.

I don't have time to explain, but to understand how a brain works,

ليس لدي الوقت للدخول في كل هذا, ولكن إن أردتم أن تفهموا كيف يعمل الدماغ,

you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works,

فعليكم أن تفهموا كيف يعمل الجزء الأول من قشرة الدماغ الحديثة في الثديات,

كيف نخزن الأنماط و كيف نقوم بتنبؤات.

how it is we store patterns and make predictions.

سأعطيكم بعض الأمثلة على تنبؤات.

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

قلت في السابق الكلمة "جملة". في الموسيقى,

In music, if you've heard a song before,

إذا إستمعتم سابقاً إلى أغنية, لو استمعت في السابق إلى "جِل" و هي تغني هذه الأغنيات,

when you hear it, the next note pops into your head already --

عندما تغنيها, فإن النوتة اللاحقة ستكون قد قفزت في ذهنك--

you anticipate it.

و تتوقعها دائماً. لو إستمعتم إلى ألبوم موسيقي,

With an album, at the end of a song, the next song pops into your head.

عند نهاية مقطع من الألبوم, تقفز الأغنية اللاحقة في ذهنك.

It happens all the time, you make predictions.

و هذه الأشياء تحدث طيلة الوقت. دائماً تقومون بهذه التنبؤات.

I have this thing called the "altered door" thought experiment.

عندي هذا الشيء المسمى باختبار تفكير الباب المُغيَر.

It says, you have a door at home;

و اختبار تفكير الباب المُغيَر ينص على أن لديك باب في بيت

when you're here, I'm changing it --

و عندما تكون هنا أغيره, لدي شخص

I've got a guy back at your house right now, moving the door around,

في بيتك الآن,

moving your doorknob over two inches.

و سيقوم بتغير مكان مقبض الباب مسافة بوصتين تقريباً.

When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob,

و عندما تعود إلى البيت ليلاً, ستضع يدك هناك,

و ستتناول مقبض الباب و ستلاحظ أنها

notice it's in the wrong spot

في المكان الخطأ, و ستفكر بأن شيئاً ما حدث.

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

قد يأخذ منك معرفة ماحدث مدة ثانية فقط , و لكن هناك شيء ما حدث.

I can change your doorknob in other ways --

الآن أستطيع أن أغير مقبض بابك بطرق أخرى.

make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever,

يمكن أن أجعلها أكبر أو أصغر, يمكن أن أغير نحاسياتها إلى اللون الفضي,

يمكن أن أغير بابك, مثلاً يمكن أن ألونه,

I can change the door; put colors on, put windows in.

يمكن أن أضع فيه نوافذ. يمكن أن أغير ألف شيء في بابك

I can change a thousand things about your door

و في الثانيتين اللتين تأخذهما لفتح بابك,

and in the two seconds you take to open it,

ستلاحظ أن شيئاً ما قد تغير.

you'll notice something has changed.

Now, the engineering approach, the AI approach to this,

الآن المنهج الهندسي لهذا, المنهج في الذكاء الإصطناعي لهذا

is to build a door database with all the door attributes.

هو أن تبني قاعدة بيانات للباب تحوي كل سمات الباب.

And as you go up to the door, we check them off one at time:

و عندما تصعد إلى الباب, تتفحص السمات واحدة واحدة.

door, door, color ...

باب, باب, باب, لون, تعلمون ما أقول.

We don't do that. Your brain doesn't do that.

نحن لا نقوم بذلك. دماغكم لا يقوم بذلك.

Your brain is making constant predictions all the time

ما يفعله دماغكم هو أن يقوم بتنبؤات مستمرة و دائمة

about what will happen in your environment.

عن ما سيحدث في محيطك.

As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.

و أنا أضع يدي على هذه الطاولة, أتوقع أن أشعر بأنها تتوقف.

When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch,

عندما أسير, كل خطوة, إذا فوتُ منها ثُمن البوصة,

I'll know something has changed.

سأعرف أن شيئاً ما تغير.

You're constantly making predictions about your environment.

أنتم تصدرون تنبؤات عن محيطكم بصورة مستمرة.

I'll talk about vision, briefly.

سأتحدث باختصار عن الرؤية. هذه صورة امرأة.

This is a picture of a woman.

When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second.

و عندما تنظر إلى الناس, فإن عيناك يتم النظر إليهما

مرتين إلى ثلاثة مرات في الثانية.

We're not aware of it, but our eyes are always moving.

أنتم لا تلاحظون هذا, لكن عيونكم دائماً تتحرك.

لذا عندما تنظرون إلى وجه أحدٍ ما.

When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth.

أنتم عادةً تذهبون من العين إلى العين إلى الأنف إلى الفم.

When your eye moves from eye to eye,

و عندما تنتقلون من عين إلى عين,

if there was something else there like a nose,

إذا كان هناك شيء آخر مثل أنف,

you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"

سترى أنف حيث يُفترض أن تكون عين,

ستتفاجؤون...

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

(ضحك)

ستقولون هناك شيء خطأ في هذا الشخص.

That's because you're making a prediction.

و هذا لأنكم تضعون توقعاً.

It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK."

المسألة ليست في أن تنظر هناك ثم تسأل نفسك: ماذا أرى الآن؟

أنف حسناً. كلا, أنت لديك توقع لما ستراه.

No, you have an expectation of what you're going to see.

(ضحك)

Every single moment.

في كل لحظة. و أخيراً دعونا نفكر في كيفية قياس الذكاء.

And finally, let's think about how we test intelligence.

We test it by prediction: What is the next word in this ...?

نحن نقيسه بالتوقع. ما هي الكلمة اللاحقة في هذه..., أنتم تعرفون؟

This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?

هذا بالنسبة لهذا كما هذا بالنسبة لهذا. ما هو الرقم اللاحق لهذه الجملة؟

Here's three visions of an object. What's the fourth one?

هذه ثلاثة رؤى لشيء ما

ما هي الرؤية الرابعة؟ هكذا نقيسه. كله عن التوقع.

That's how we test it. It's all about prediction.

So what is the recipe for brain theory?

إذاً ما هي طريقة عمل نظرية الدماغ؟

First of all, we have to have the right framework.

أولاً علينا أن نملك الإطار الصحيح.

And the framework is a memory framework,

و الإطار هو إطار يقوم على الذاكرة,

not a computational or behavior framework,

ليس إطاراً يقوم على الحساب أو السلوك. إنه إطار يقوم على الذاكرة.

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

كيف تخزن و تسترجع هذه التسلسلات أو الأنماط. إنها أنماط مكانية زمانية.

It's spatiotemporal patterns.

Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians --

ثم لو أخذنا مجموعة من المنظرين ضمن هذا الإطار.

biologists generally are not good theoreticians.

الآن علماء الأحياء بشكل عام ليسوا منظرين جيدين.

هذا ليس دائماً, لكن بشكل عام, ليس هناك تاريخ جيد للجانب النظري في علم الأحياء.

Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology.

I've found the best people to work with are physicists,

لذا فقد وجدت بأن أفضل الأشخاص للعمل معهم هم علماء الفيزياء,

engineers and mathematicians,

والمهندسون و علماء الرياضيات, الذين يتجهون نحو التفكير بطريقة حسابية.

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

ثم عليهم تعلم علم التشريح و عليهم تعلم علم وظائف الأعضاء.

You have to make these theories very realistic in anatomical terms.

عليكم جعل هذه النظريات واقعية بمصطلحات تشريحية.

أي شخص يقوم و يقول لكم نظريته عن كيفية عمل الدماغ

Anyone who tells you their theory about how the brain works

and doesn't tell you exactly how it's working

و لا يقول لكم بالتحديد كيف تعمل في الدماغ

and how the wiring works --

و كيف يعمل الربط في الدماغ, هذه ليست نظرية.

it's not a theory.

And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute.

و هذا ما نقوم به في معهد ريد وود لعلم الأعصاب.

I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing,

أتمنى لو أن لدي وقتاً أكثر لأخبركم بأننا نحرز تقدم مذهل في هذا الشيء.

and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future,

و أتوقع أن أعود مرة أخرى إلى هذه منصة,

ربما في وقت قادم في المستقبل القريب و أخبركم عنه.

to tell you about it.

I'm really excited; this is not going to take 50 years.

أنا حقيقة متحمس. هذا لن يأخذ 50 عاماً أبداً.

What will brain theory look like?

إذاً كيف ستبدو نظرية الدماغ؟

First of all, it's going to be about memory.

أولاً, هي ستكون نظرية عن الذاكرة.

Not like computer memory -- not at all like computer memory.

ليست كذاكرة الكمبيوتر. ليست أبداً كذاكرة الكمبيوتر.

It's very different.

إنها مختلفة جداً, هي ذاكرة لهذه الأنماط

It's a memory of very high-dimensional patterns,

الكثيرة الأبعاد, مثل الأشياء التي تدخل من أعينكم.

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

أنها أيضاً ذاكرة تسلسلات.

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

لا يمكنكم تعلم أو استرجاع أي شيء خارج تسلسل.

A song must be heard in sequence over time,

لابد من الإستماع إلى أغنية بتسلسل عبر الزمن,

and you must play it back in sequence over time.

و عليك إستعراضها بتسلسل عبر الزمن.

And these sequences are auto-associatively recalled,

و هذه التسلسلات تُسترجَع بترابط ذاتياً, لذلك إذا رأيت شيئاً,

so if I see something, I hear something, it reminds me of it,

فإنني أسمع شيئاً, و تذكرني به, ثم يُستعرَض تلقائياً.

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

إنه استعراض تلقائي. و توقع المدخلات المستقبلية هو المُخرَج المطلوب.

And prediction of future inputs is the desired output.

And as I said, the theory must be biologically accurate,

و كما قلت, النظرية يجب أن تكون دقيقة بيولوجياً,

it must be testable and you must be able to build it.

يجب أن تكون قابلة للاختبار و يجب أن تكون قابلة للبناء.

If you don't build it, you don't understand it.

إذا لم تستطيع أن تبنيها, فأنت لا تفهمها. إذاً بقي لدينا شريحة واحدة

One more slide.

What is this going to result in?

ماذا سينتج عن هذا؟ هل حقاً سنبني أجهزة ذكية؟

Are we going to really build intelligent machines?

بالتأكيد, و تكون مختلفة عن ما يظنه الناس.

Absolutely. And it's going to be different than people think.

لا ريب في أن هذا سيحدث, في رأيي

No doubt that it's going to happen, in my mind.

First of all, we're going to build this stuff out of silicon.

أولاً, ستُنشأ, سنبني الأشياء من السيلكون.

The same techniques we use to build silicon computer memories,

بنفس الطرق التي نستخدمها لبناء ذاكرة الكمبيوتر السيليكونية

we can use here.

سنستخدمها هنا.

But they're very different types of memories.

لكنها ذاكرة من نوع آخر مختلف جداً.

And we'll attach these memories to sensors,

و سنقوم بربط هذه الذاكرة بأجهزة استشعار,

and the sensors will experience real-live, real-world data,

و أجهزة الاستشعار ستختبر بيانات واقعية حية ,

and learn about their environment.

و هذه الأشياء ستقوم باكتشاف محيطها.

Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots.

الآن من المستبعد أن تكون الأشياء الأولى تشبه الروبوتات.

Not that robots aren't useful; people can build robots.

ليس لأن الروبوتات غير مفيدة و أن الناس يستطيعون بناء الروبوتات.

But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard.

و لكن لأن الروبوتات هي الجزء الأصعب. إنها تمثل الدماغ القديم. وذلك صعب للغاية.

The new brain is easier than the old brain.

الدماغ الحديث أسهل من الدماغ القديم.

So first we'll do things that don't require a lot of robotics.

لذلك فإن الأشياء الأولى التي سنقوم بها هي الأشياء التي لا تتطلب الكثير من أعمال الروبوتات.

So you're not going to see C-3PO.

لذلك فإنكم سترون C-3PO.

You're going to see things more like intelligent cars

سترون أشياء مثل السيارات الذكية

that really understand what traffic is, what driving is

التي تفهم ما هي حركة السير و ما هي القيادة

and have learned that cars with the blinkers on for half a minute

و تعلمت بأن أنواع محددة من السيارات التي عليها أضواء وامضة تعمل لمدة نصف دقيقة

probably aren't going to turn.

غالباً لن تلتف, أشياء مثل هذه.

(Laughter)

(ضحك)

We can also do intelligent security systems.

نستطيع أن نقوم بعمل أنظمة أمنية ذكية.

Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics --

في أي مكان حيث نستخدم فيه دماغنا دون القيام بالكثير من الحركة.

those are the things that will happen first.

تلك هي الأشياء التي سنقوم بها أولاً.

But ultimately, the world's the limit.

ولكن في النهاية, العالم هو المحدد هنا.

I don't know how this will turn out.

لا أدري كيف سيصبح هذا الأمر.

I know a lot of people who invented the microprocessor.

أعرف الكثير من الأشخاص الذين اخترعوا المعالج الدقيق

And if you talk to them,

و لو تحدثتم إليهم, هم علموا بأن ما يفعلونه هو شيء مهم,

they knew what they were doing was really significant,

but they didn't really know what was going to happen.

لكنهم لا يعرفون ماذا سيحدث بالتحديد.

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

ليس بامكانهم توقع الهواتف الخلوية و الإنترنت و كل هذه الأشياء.

and all this kind of stuff.

They just knew like, "We're going to build calculators

هم فقط عرفوا أمور مثل أنهم سيبنون آلات حاسبة

and traffic-light controllers.

و وحدات تحكم إشارات المرور الضوئية و لكنها ستكون كبيرة.

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

بنفس الطريقة, هذا مثل علم الدماغ و هذه الذاكرة

are going to be a very fundamental technology,

ستكون تقنية أساسية, و ستقود إلى

and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years.

تغيرات غير معقولة في 100 سنة القادمة.

And I'm most excited about how we're going to use them in science.

و أنا متحمس جداً لكيفية استخدامها في العلوم.

So I think that's all my time -- I'm over,

أظن أن هذا نهاية وقتي, و تعديته, و سأنهي حديثي

and I'm going to end my talk right there.

هنا.