Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

Translator: MaYoMo com Reviewer: Kaloyana Milinova

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

Днес искам да говоря за една идея. Това е една голяма идея.

Actually, I think it'll eventually

Всъщност, мисля, че това евентуално

be seen as probably the single biggest idea

може да се разглежда като вероятно най-великата идея,

that's emerged in the past century.

която се е появила през миналото хилядолетие.

It's the idea of computation.

Това е идеята за изчисленията.

Now, of course, that idea has brought us

Сега, разбира се, тази идея ни е донесла

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

цялата компютърна технология, с която разполагаме днес.

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

Но изчисленията са много повече от това.

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

Това е наистина много дълбока, много силна и фундаментална идея.

whose effects we've only just begun to see.

Едва сега започваме да виждаме резултатите от нея.

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

Да, аз самият прекарах последните 30 години от живота си,

working on three large projects

работейки над три огромни проекта,

that really try to take the idea of computation seriously.

които се опитват да възприемат идеята за изчислението много сериозно.

So I started off at a young age as a physicist

Така, от съвсем млад започнах като физик,

using computers as tools.

изпозвайки компютрите като инструменти.

Then, I started drilling down,

След това започнах нещо като сондиране,

thinking about the computations I might want to do,

мислейки за изчисления, които бих искал да направя,

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

опитвайки се да разбера от какви прости части са изградени

and how they could be automated as much as possible.

и как те могат да бъдат автоматизирани доколкото е възможно.

Eventually, I created a whole structure

В крайна сметка, създадох цялата структура

based on symbolic programming and so on

базирана на символично програмиране и т.н.,

that let me build Mathematica.

която ми позволи да изградя Математика.

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

И през последните 23 години, с нарастващо темпо

we've been pouring more and more ideas

ние бълвахме още, и още идеи,

and capabilities and so on into Mathematica,

и способности, и т.н. в Математика,

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

и съм щастлив да кажа, че това доведе до много добри резултати

in R & D and education,

в проучване и разработка, и образованието,

lots of other areas.

и в много други области.

Well, I have to admit, actually,

Трябва да призная всъщност,

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

че имах доста егоистична причина, за да изградя Математика.

I wanted to use it myself,

Исках да я използвам аз самият,

a bit like Galileo got to use his telescope

малко както Галилей изпозвал своя телескоп

400 years ago.

преди 400 години.

But I wanted to look not at the astronomical universe,

Но аз не искам да гледам в астрономичната вселена,

but at the computational universe.

а в компютърната вселена.

So we normally think of programs as being

Ние обикновено мислим за програмите

complicated things that we build

като сложни неща, които изграждаме

for very specific purposes.

за точно определена цел.

But what about the space of all possible programs?

Но какво да кажем за пространството на всички възможни програми?

Here's a representation of a really simple program.

Тук виждаме една презентация на една наистина проста програма.

So, if we run this program,

Така че, ако стартираме тази програма,

this is what we get.

ето какво ще получим.

Very simple.

Много просто.

So let's try changing the rule

Сега, нека се опитаме малко да променим правилото

for this program a little bit.

за тази програма.

Now we get another result,

Сега получаваме друг резултат

still very simple.

все още твърде прост.

Try changing it again.

Да се опитаме да ги променим отново.

You get something a little bit more complicated.

Получаваме нещо малко по-сложно,

But if we keep running this for a while,

но ако продължим по същия начин още малко,

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

откриваме, че въпреки много сложната схема,

it has a very regular structure.

има много правилна структура.

So the question is: Can anything else happen?

Въпросът е: Може ли нещо друго да се случи?

Well, we can do a little experiment.

Добре, можем да направим малък експеримент.

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

Нека да направим един малък математически експеримент, да пробваме и ще видим какво ще се получи.

Let's just run all possible programs

Нека да стартираме всички възможни програми

of the particular type that we're looking at.

по същия начин както го видяхме.

They're called cellular automata.

Те се наричат клетъчни автомати.

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

Тук може да се наблюдават различни видове поведение.

Most of them do very simple things,

Повечето от тях правят много прости неща.

but if you look along all these different pictures,

Но, ако продължим да наблюдаваме всички тези рисунки,

at rule number 30,

при правило номер 30,

you start to see something interesting going on.

ще започнете да наблюдавате, че се случва нещо много интересно.

So let's take a closer look

Нека да го видим по-отблизо,

at rule number 30 here.

ето тук правило номер 30.

So here it is.

Ето тук е.

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

Само следвайки това правило тук отдолу,

but we're getting all this amazing stuff.

получаваме целия този невероятен материал.

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

Въобще не e това, на което сме свикнали,

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

и трябва да кажа, че когато за пръв път го видях,

it came as a huge shock to my intuition.

моята интуиция беше изключително шокирана,

And, in fact, to understand it,

и за да го разбера,

I eventually had to create

трябваше да създам

a whole new kind of science.

цяла нова наука.

(Laughter)

(Смях)

This science is different, more general,

Тази наука е различна, по-обща

than the mathematics-based science that we've had

от онези с математическата основа, която познаваме

for the past 300 or so years.

последните 300 години насам.

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

Знаете ли, винаги изглежда като голяма мистерия

how nature, seemingly so effortlessly,

как природата, на пръв поглед без усилие,

manages to produce so much

успява да създаде толкова много,

that seems to us so complex.

че ни изглежда така сложно.

Well, I think we've found its secret:

Мисля, че открихме тайната.

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

Това е просто вземане на проби от онова, което е в компютърната вселена

and quite often getting things like Rule 30

и много често резултатите са като правило номер 30

or like this.

или като това.

And knowing that starts to explain

И знаейки това, могат да се обяснят

a lot of long-standing mysteries in science.

много от старите мистерии на науката.

It also brings up new issues, though,

Също така могат да се поставят нови теми,

like computational irreducibility.

като невъзможността да се смалят изчисленията.

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

Искам да кажа, че сме свикнали да предвиждаме неща с науката,

but something like this

но нещо като това

is fundamentally irreducible.

е напълно необратимо.

The only way to find its outcome

Единственият начин да се види резултата,

is, effectively, just to watch it evolve.

е просто да се глада как еволюира.

It's connected to, what I call,

То е свързано с това което наричам

the principle of computational equivalence,

принцип на изчислителното равенство,

which tells us that even incredibly simple systems

което значи, че дори невероятно прости системи

can do computations as sophisticated as anything.

могат да извършват най-сложни изчисления.

It doesn't take lots of technology or biological evolution

Не отнема толкова технология или биологична еволюция,

to be able to do arbitrary computation;

за да си способен да правиш произволно изчисление,

just something that happens, naturally,

просто понякога нещо се случва, естествено,

all over the place.

в цялото пространство.

Things with rules as simple as these can do it.

Неща с правила прости като тези, могат да го направят.

Well, this has deep implications

Добре, то има дълбоко приложение

about the limits of science,

относно ограниченията на науката,

about predictability and controllability

относно предсказването и контролир́ането

of things like biological processes or economies,

на неща като биологическите процеси или икономиките,

about intelligence in the universe,

относно интелигентността във вселената,

about questions like free will

относно въпроси като свободната воля

and about creating technology.

и относно създаване на технологии.

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

Знаете ли, работейки дълги години върху тази наука,

I kept wondering,

дълго се чудех,

"What will be its first killer app?"

"Коя ще е първата негова програма убиец?"

Well, ever since I was a kid,

Още като бях дете

I'd been thinking about systematizing knowledge

си мислех за систематизирането на познанието

and somehow making it computable.

и как да се направи така, че да може да се изчисли.

People like Leibniz had wondered about that too

Хора като Лайбниц са мислили също за това

300 years earlier.

преди 300 години.

But I'd always assumed that to make progress,

Но винаги съм приемал, че за да се прогресира,

I'd essentially have to replicate a whole brain.

трябва най-вече да възпроизведа един цял мозък.

Well, then I got to thinking:

Ето сега вече мисля:

This scientific paradigm of mine suggests something different --

Тази моя научна парадигма предлага нещо различно.

and, by the way, I've now got

И, между другото, сега разполагам

huge computation capabilities in Mathematica,

с огромни изчислителни способности в Математика,

and I'm a CEO with some worldly resources

и съм Изпълнителен директор на някои от световните източници,

to do large, seemingly crazy, projects --

за да правя огромни, на пръв поглед налудничави проекти.

So I decided to just try to see

Така че реших да опитам да видя

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

колко от систематизираното познание в света

we could make computable.

може да е изчислимо.

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

Това беше един много голям и комплексен проект,

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

за който не бях сигурен, че мога изобщо да работя.

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

Но съм щастлив да кажа, че всъщност върви много добре.

And last year we were able

И миналата година успяхме

to release the first website version

да осъществим първата версия на уеб-страницата

of Wolfram Alpha.

на Волфрам Алфа.

Its purpose is to be a serious knowledge engine

Целта е да бъде един сериозен двигател на познанието,

that computes answers to questions.

който изчислява отговори на въпроси.

So let's give it a try.

Значи нека да опитаме.

Let's start off with something really easy.

Нека да започнем с нещо наистина лесно.

Hope for the best.

Да се надяваме на най-доброто.

Very good. Okay.

Много добре.

So far so good.

До тук добре.

(Laughter)

(Смях)

Let's try something a little bit harder.

Нека да опитаме нещо по-трудно.

Let's do

Да кажем..

some mathy thing,

Нека да направим нещо математическо

and with luck it'll work out the answer

и с малко късмет ще ни даде отговора,

and try and tell us some interesting things

и ще се опита да каже някои интересни неща,

things about related math.

неща свързани с математиката.

We could ask it something about the real world.

Можем да го питаме нещо свързано със света.

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

Да кажем - не знам -

what's the GDP of Spain?

Какво е БНП на Испания?

And it should be able to tell us that.

И трябва да може да ни го каже.

Now we could compute something related to this,

Сега можем да изчислим нещо което е свързано с това,

let's say ... the GDP of Spain

да кажем БНП на Испания

divided by, I don't know,

разделено на, не знам,

the -- hmmm ...

хммммммм....

let's say the revenue of Microsoft.

да кажем прихода на Майкрософт.

(Laughter)

(Смях)

The idea is that we can just type this in,

Идеята е, че можем да го запишем вътре,

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

този вид въпрос, за който си мислим.

So let's try asking a question,

Така, нека да се опитаме да зададем въпрос,

like a health related question.

някой свързан със здравето въпрос.

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

Да кажем, че имаме лаборатория и откриваме, че

you know, we have an LDL level of 140

имаме един ЛДЛ ниво от 140

for a male aged 50.

за мъж на 50 години.

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

Записваме го и сега Волфрам Алфа

will go and use available public health data

ще отиде и използва дадена на разположение здравна информация

and try and figure out

и ще се опита да си представи

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

каква част от населението отговаря на това и така нататък.

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

Или нека да попитаме, не знам,

the International Space Station.

международната космическа станция.

And what's happening here is that

Това което се получава тук е, че

Wolfram Alpha is not just looking up something;

Волфрам Алфа не само търси информацията,

it's computing, in real time,

но изчислява в реално време,

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

къде се намира космическата станция сега, в този момент,

how fast it's going, and so on.

колко бързо се движи и така нататък.

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

Така че Волфрам Алфа знае безброй много неща.

It's got, by now,

Има досега

pretty good coverage of everything you might find

доста обширно познание за всичко, което можете да откриете

in a standard reference library.

в една стандартна библиотека.

But the goal is to go much further

Но целта е да се отиде по-далеч

and, very broadly, to democratize

и най-вече да се демократизира

all of this knowledge,

цялото това познание,

and to try and be an authoritative

да се опита и да бъде авторитетен

source in all areas.

източник във всички сфери,

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

да е способен да изчислява отговори на специфични въпроси, които хората имат.

not by searching what other people

Не да търси какво други хора

may have written down before,

са писали преди това,

but by using built in knowledge

а чрез натрупано познание

to compute fresh new answers to specific questions.

да изчисли напълно нови отговори на специфични въпроси.

Now, of course, Wolfram Alpha

Сега, разбира се, Волфрам Алфа

is a monumentally huge, long-term project

е монументално огромен дългосрочен проект

with lots and lots of challenges.

с много най-различни предизвикателства.

For a start, one has to curate a zillion

Като начало, човек трябва да активира милиони и милиони

different sources of facts and data,

различни източници на факти и информация,

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

и ние изградихме един голям тръбопровод от Математическа автоматизация

and human domain experts for doing this.

и човешки домейн експерти за извършване на това.

But that's just the beginning.

Но това е само началото.

Given raw facts or data

Като се има предвид суровите факти и данни

to actually answer questions,

действително да отговорят на въпросите,

one has to compute:

човек трябва да изчисли,

one has to implement all those methods and models

и трябва да приложи всички тези методи и модели,

and algorithms and so on

и алгоритми и т.н.

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

които науката и други области са натрупали през вековете.

Well, even starting from Mathematica,

Е, дори като се започне от Математика,

this is still a huge amount of work.

има все още огромно количество работа.

So far, there are about 8 million lines

До момента има около 8 милиона реда

of Mathematica code in Wolfram Alpha

код на Математика във Волфрам Алфа,

built by experts from many, many different fields.

изграден от експерти от много, много различни области.

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

Е, ключова идея на Волфрам Алфа

is that you can just ask it questions

е, че може просто да се задават въпроси

using ordinary human language,

с думите на обикновения човек,

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

което означава, че ние трябва да бъдем в състояние да вземе

all those strange utterances that people type into the input field

всички тези странни изказвания, които хората пишат в полето за въвеждане

and understand them.

и да ги разберем.

And I must say that I thought that step

И аз трябва да кажа, че си мислех, че тази стъпка

might just be plain impossible.

може да бъде само просто невъзможна.

Two big things happened:

Две големи неща се случиха.

First, a bunch of new ideas about linguistics

Първо, няколко нови идеи за лингвистиката,

that came from studying the computational universe;

които дойдоха от проучване на изчислителната вселена.

and second, the realization that having actual computable knowledge

И второ, разбирането, че наличието на действително изчислими знания

completely changes how one can

напълно промени начина, по който човек може да

set about understanding language.

започне да разбира един език.

And, of course, now

И, разбира се, сега

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

с Волфрам Алфа действително в природата,

we can learn from its actual usage.

можем да научим много за неговото действително използване.

And, in fact, there's been

И, всъщност, има

an interesting coevolution that's been going on

една интересна взаимовръзка

between Wolfram Alpha

между Волфрам Алфа

and its human users,

и потребителите му - хората.

and it's really encouraging.

И това е много окуражаващо.

Right now, if we look at web queries,

Точно сега, ако погледнем заявките по интернет,

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

повече от 80% от тях се обработват успешно от първия път.

And if you look at things like the iPhone app,

И ако погледнем неща, като програми за iPhone,

the fraction is considerably larger.

процента е значително по-голям.

So, I'm pretty pleased with it all.

Така че, аз съм много доволен от всичко това.

But, in many ways,

Но, по много начини,

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

все още сме в самото начало с Волфрам Алфа.

I mean, everything is scaling up very nicely

Искам да кажа, всичко се развива много добре.

and we're getting more confident.

Ние сме все по-уверени.

You can expect to see Wolfram Alpha technology

Можете да очаквате да видите Волфрам Алфа технологията

showing up in more and more places,

да се появява на все повече и повече места,

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

да работи с този вид публични данни, както и с интернет страници,

and with private knowledge

и с лична информация

for people and companies and so on.

за хора, и компании, и така нататък.

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

Знаеш ли, аз разбрах, че Волфрам Алфа действително дава един

a whole new kind of computing

нов вид изчисления,

that one can call knowledge-based computing,

които човек може да нарече изчисления на базата на знанието,

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

в които човек започва не само от суровото изчисляване,

but from a vast amount of built-in knowledge.

но от голямо количество вградени знания.

And when one does that, one really changes

И когато някой направи това, той наистина се променя

the economics of delivering computational things,

икономиката на предоставяне на изчислителни неща,

whether it's on the web or elsewhere.

независимо дали е в интернет или другаде.

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

Вие знаете, ние имаме доста интересна ситуация в момента.

On the one hand, we have Mathematica,

От една страна, ние имаме Математика,

with its sort of precise, formal language

с подредения си точен, формален език,

and a huge network

и една огромна мрежа

of carefully designed capabilities

на внимателно проектирани възможности,

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

която може да направи много, само с няколко реда.

Let me show you a couple of examples here.

Нека ви покажа няколко примера тук.

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

Това е тривиална част от програмирането на Математика.

Here's something where we're sort of

Ето нещо, където ние сме нещо като

integrating a bunch of different capabilities here.

интегриране на сбор от различни възможности.

Here we'll just create, in this line,

Тук ние просто ще създадем в този ред

a little user interface that allows us to

малко потребителски интерфейс, който ни позволява да

do something fun there.

направим нещо забавно там.

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

Ако продължите нататък, това е малко по-сложна програма,

that's now doing all sorts of algorithmic things

която сега прави най-различни алгоритмични неща

and creating user interface and so on.

и създава потребителски интерфейс и др.

But it's something that is very precise stuff.

Но това е нещо, което е много точно.

It's a precise specification with a precise formal language

Това е точно определена спецификация, с точен официален език,

that causes Mathematica to know what to do here.

което е причината Математика да знае какво да прави.

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

Е, от друга страна, ние имаме Волфрам Алфа,

with all the messiness of the world

с всички видове бъркотия на света,

and human language and so on built into it.

различните езици, и всички неща вградени в него.

So what happens when you put these things together?

И така, какво се случва, когато съберете тези неща заедно?

I think it's actually rather wonderful.

Мисля, че това е всъщност, по-скоро е прекрасно.

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

С Волфрам Алфа вътре в Математика,

you can, for example, make precise programs

можете, например, да направите прецизни програми,

that call on real world data.

които изискват реални данни.

Here's a real simple example.

Това е наистина прост пример.

You can also just sort of give vague input

Можете също така да въведете някои неясни данни

and then try and have Wolfram Alpha

и след това да се опитате и да оставите Волфрам Алфа

figure out what you're talking about.

да разбере за какво точно говорите.

Let's try this here.

Нека се опитаме тази тук.

But actually I think the most exciting thing about this

Но всъщност мисля, че най-вълнуващото в това

is that it really gives one the chance

е, че тя наистина дава една възможност

to democratize programming.

за демократизиране на програмирането.

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

Искам да кажа, че всеки ще може да каже това, което иска на разбираем език,

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

а след това, идеята е, че Волфрам Алфа ще може да разбере

what precise pieces of code

кои точно части от кода

can do what they're asking for

могат да направят това, което искат

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

и след това да им покаже примери, които ще им позволят да изберат това, от което те се нуждаят,

to build up bigger and bigger, precise programs.

за да създадат по-големи и по-големи, точни програми.

So, sometimes, Wolfram Alpha

Така че, понякога, Волфрам Алфа

will be able to do the whole thing immediately

ще бъде в състояние да свърши цялата работа веднага

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

и просто да ви върне цяла голяма програма, с която ще можете да изчислявате.

Here's a big website

Така че това е един голям сайт,

where we've been collecting lots of educational

където сме събирали много образователни

and other demonstrations about lots of kinds of things.

и други демонстрации за много и най-различни неща.

I'll show you one example here.

Ще ви покажа един пример, може би тук.

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

Това е само един пример с един от тези документи за изчисление.

This is probably a fairly small

Това вероятно е една сравнително малка

piece of Mathematica code

част от кода Математика,

that's able to be run here.

който е в състояние да бъде пуснат от тук.

Okay. Let's zoom out again.

Добре. Да се намалят отново.

So, given our new kind of science,

Тъй като това е един нов вид наука,

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

има ли общ начин да се използва, за да се прави технологията?

So, with physical materials,

Така че, с физически материали,

we're used to going around the world

сме свикнали да обикаляме по света

and discovering that particular materials

и да откриваме, че конкретните материали,

are useful for particular

са полезни за специфични

technological purposes.

технологични цели и така нататък.

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

Е, оказва се, че можем да направим много подобни неща

in the computational universe.

и в компютърната вселената.

There's an inexhaustible supply of programs out there.

Там има един неизчерпаем източник на програми.

The challenge is to see how to

Предизвикателството е да се види как да се

harness them for human purposes.

използват в полза на човека.

Something like Rule 30, for example,

Нещо като член 30, например,

turns out to be a really good randomness generator.

оказва се, че е наистина добър генератор на случайност.

Other simple programs are good models

Други просто програми са добри модели

for processes in the natural or social world.

за процесите в природата или социалния свят.

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

И, например, Волфрам Алфа и Математика

are actually now full of algorithms

всъщност сега са пълни с алгоритми,

that we discovered by searching the computational universe.

които сме открили чрез търсене на компютърната вселена.

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

И, например, този - ние се върнахме тук -

this has become surprisingly popular

Това е станало изненадващо популярно

among composers

сред композиторите.

finding musical forms by searching the computational universe.

Намиране на музикални форми чрез търсене в компютърната вселена.

In a sense, we can use the computational universe

В известен смисъл, ние можем да използваме компютърната вселена,

to get mass customized creativity.

за да получим голямо количество персонализирано творчество.

I'm hoping we can, for example,

Аз се надявам, че можем. Например,

use that even to get Wolfram Alpha

да използваме, че дори да използваме Волфрам Алфа

to routinely do invention and discovery on the fly,

за на пръв поглед рутинно да прави изобретения и открития в движение

and to find all sorts of wonderful stuff

и да се намерят всякакви прекрасни неща,

that no engineer

които нито инженер

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

нито процес на единичните развитието някога ще постигне.

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

Е, това е така, което води до нещо като един последен въпрос.

Could it be that someplace out there in the computational universe

Възможно ли е някъде там в компютърната вселена

we might find our physical universe?

да можем да намерим физическа вселена?

Perhaps there's even some quite simple rule,

Може би има още по-просто правило,

some simple program for our universe.

някоя проста програма за нашата вселена.

Well, the history of physics would have us believe

Е, историята на физиката ни кара да вярваме,

that the rule for the universe must be pretty complicated.

че правилото на вселената трябва да е доста сложно.

But in the computational universe,

Но в компютърната вселена

we've now seen how rules that are incredibly simple

ние видяхме как правила, които са изключително прости,

can produce incredibly rich and complex behavior.

могат да доведат до изключително богато и сложно поведение.

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

Възможно ли е това да е, което се случва с цялата вселена?

If the rules for the universe are simple,

Ако правилата за вселената са прости,

it's kind of inevitable that they have to be

това е нещо неизбежно, че те трябва да бъдат

very abstract and very low level;

много абстрактни и на много ниско ниво,

operating, for example, far below

опериращи, например, много по-ниско

the level of space or time,

от нивото на времето или пространството,

which makes it hard to represent things.

като така е много трудно да се представят нещата.

But in at least a large class of cases,

Но поне в една голяма част,

one can think of the universe as being

може да се мисли за вселената като

like some kind of network,

за някаква мрежа,

which, when it gets big enough,

която, когато стане достатъчно голяма,

behaves like continuous space

се държи като непрекъснато пространство,

in much the same way as having lots of molecules

по същия начин, по който множество молекули

can behave like a continuous fluid.

могат да се държат като една непрекъсната течност.

Well, then the universe has to evolve by applying

Е, тогава вселената трябва да се развива чрез прилагане на

little rules that progressively update this network.

малко правила, които постепенно обновяване на тази мрежа.

And each possible rule, in a sense,

И всяко възможно правило, в известен смисъл,

corresponds to a candidate universe.

съответства на една кандидат-вселена.

Actually, I haven't shown these before,

Всъщност, аз не съм показвал тези преди,

but here are a few of the candidate universes

но ето някои от кандидат-вселените,

that I've looked at.

които съм разглеждал.

Some of these are hopeless universes,

Някои от тях са безнадеждни вселени,

completely sterile,

напълно стерилни,

with other kinds of pathologies like no notion of space,

с други видове патологии, като липса на движение в пространството,

no notion of time, no matter,

без движение на времето, на материята,

other problems like that.

и други проблеми като този.

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

Но вълнуващо нещо, което открихме, през последните няколко години

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

е, че всъщност не е нужно да отидете много далеч

in the computational universe

в компютърната Вселена

before you start finding candidate universes

преди да започнете намиране на кандидат-вселени,

that aren't obviously not our universe.

които очевидно не са нашата вселена.

Here's the problem:

Тук е проблемът:

Any serious candidate for our universe

Всеки сериозен кандидат за нашата вселена,

is inevitably full of computational irreducibility.

е неизбежно пълен с изчислителна невъзможност,

Which means that it is irreducibly difficult

което означава, че е невъзможно трудно,

to find out how it will really behave,

за да разберете как тя наистина ще се държи,

and whether it matches our physical universe.

и дали ще съвпадне с нашата физическа вселена.

A few years ago, I was pretty excited to discover

Преди няколко години, бях доста развълнуван от откритието,

that there are candidate universes with incredibly simple rules

че има кандидат-вселени с невероятно прости правила,

that successfully reproduce special relativity,

които успешно възпроизвеждат специалната теория на относителността

and even general relativity and gravitation,

и дори общата теория на относителността, и гравитацията

and at least give hints of quantum mechanics.

и най-малко намекват за квантовата механика.

So, will we find the whole of physics?

Така че, ще открием ли цялата физика?

I don't know for sure,

Аз не знам със сигурност.

but I think at this point it's sort of

Но мисля, че в този момент това е нещо

almost embarrassing not to at least try.

почти срамно поне да не опитаме.

Not an easy project.

Не е лесен проект.

One's got to build a lot of technology.

Трябва да изградим много технологии.

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

Трябва да се изгради структура, която е може би

at least as deep as existing physics.

най-малко толкова дълбока, като съществуващата физика.

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

Не съм сигурен кой е най-добрият начин да се организира цялата работа.

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

Изграждане на екип, отваряне на проекта, предлагане на награди и така нататък.

But I'll tell you, here today,

Но аз ще ви кажа днес,

that I'm committed to seeing this project done,

че съм ангажиран този проект да стане реалност,

to see if, within this decade,

за да видим дали в рамките на това десетилетие,

we can finally hold in our hands

най-накрая можем да държим в ръцете си

the rule for our universe

правилото за нашата вселена

and know where our universe lies

и да знаем къде се намира нашата вселена

in the space of all possible universes ...

в пространството на всички възможни вселени -

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

и да може да въведем в полето на Волфрам Алфа "теорията на Вселената"

and have it tell us.

и той да ни каже.

(Laughter)

(Смях)

So I've been working on the idea of computation

Работя над идеята за изчисляването

now for more than 30 years,

вече повече от 30 години,

building tools and methods and turning intellectual ideas

изграждайки инструменти и методи и включвайки един вид интелектуални идеи

into millions of lines of code

в милиони редове на кода,

and grist for server farms and so on.

и носейки полза за огромно количество сървъри и др.

With every passing year,

С всяка изминала година,

I realize how much more powerful

осъзнавам колко по-мощна е

the idea of computation really is.

в действителност идеята за изчисления.

It's taken us a long way already,

Това вече ни движи много напред,

but there's so much more to come.

но има още толкова много по-напред.

From the foundations of science

От основите на науката

to the limits of technology

до границите на технологията,

to the very definition of the human condition,

до самото определение на човешкото състояние,

I think computation is destined to be

мисля, че изчислението е предвидено да бъде

the defining idea of our future.

определяща идея за нашето бъдеще.

Thank you.

Благодаря ви.

(Applause)

(Ръкопляскания)

Chris Anderson: That was astonishing.

Крис Андерсън: Това беше изумително.

Stay here. I've got a question.

Остани тук. Имам един въпрос.

(Applause)

(Ръкопляскания)

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

Това беше, честно да кажа, изумителна лекция.

Are you able to say in a sentence or two

Може ли да кажете в едно или две изречения

how this type of thinking

как този тип мислене

could integrate at some point

би могъл да се интегрира в даден момент

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

за неща като струнната теория или вида на неща, за които хората мислят

as the fundamental explanations of the universe?

като основните обяснения за вселената?

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

Стивън Волфрам: Ами, частите на физиката,

that we kind of know to be true,

които си мислим, че знаем, че са истина,

things like the standard model of physics:

неща, като на стандартния модел на физиката.

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

Това, което се опитвам да направя, по-добре възпроизвежда стандартния модел на физиката

or it's simply wrong.

или това е просто погрешно.

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

Нещата, които хората са се опитвали да направят в последните 25 години

with string theory and so on

с теорията на струните и т.н.

have been an interesting exploration

са интересно проучване,

that has tried to get back to the standard model,

което се е опитало да се върне обратно към стандартния модел,

but hasn't quite gotten there.

но не е съвсем там.

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

Моето предположение е, че някои големи опростявания на това, което правя

may actually have considerable resonance

могат в действителност да имат значителен резонанс

with what's been done in string theory,

с това, което е било направено в струнната теория,

but that's a complicated math thing

но това е едно сложно математическо нещо,

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

което аз все още не знам как точно ще се получи.

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

CA: Беноа Манделброт е сред публиката.

He also has shown how complexity

Той посочи също как сложността

can arise out of a simple start.

може да възникне от едно просто начало.

Does your work relate to his?

Вашата работа свързана ли е с неговата?

SW: I think so.

SW: Аз мисля така.

I view Benoit Mandelbrot's work

Аз виждам работата на Беноа Манделброт

as one of the founding contributions

като вид основополагащо съдействие

to this kind of area.

към този вид област.

Benoit has been particularly interested

Беноа е особено заинтересован

in nested patterns, in fractals and so on,

във вложени модели, във фрактали и т.н.,

where the structure is something

при които структурата е нещо

that's kind of tree-like,

като дърво,

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

и когато има нещо като голям клон, който прави малки клонове,

and even smaller branches and so on.

и дори по-малки клони и др.

That's one of the ways

Това е един от начините

that you get towards true complexity.

да тръгнете към истинската сложност.

I think things like the Rule 30 cellular automaton

Мисля, че нещата като правило 30 и клетъчен автомат

get us to a different level.

ни довеждат на друго равнище.

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

Всъщност, по един много точен начин те ни качват до различно ниво

because they seem to be things that are

защото те изглеждат да са неща,

capable of complexity

способни на сложност,

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

толкова голяма, колкото някога може да има...

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

Мога да продължа да говоря за това още много дълго, но няма.

CA: Stephen Wolfram, thank you.

CA: Стивън Волфрам, благодаря ви.

(Applause)

(Ръкопляскания)