Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

80,708 views ・ 2012-02-03

TED


Моля, кликнете два пъти върху английските субтитри по-долу, за да пуснете видеото.

Translator: Ina Stoycheva Reviewer: Anton Hikov
00:15
Because I usually take the role
0
15260
3000
Понеже обикновено поемам ролята
00:18
of trying to explain to people
1
18260
2000
на опитващ да обясня на хората
00:20
how wonderful the new technologies
2
20260
3000
колко прекрасни са новите технологии,
00:23
that are coming along are going to be,
3
23260
2000
които се появяват,
00:25
and I thought that, since I was among friends here,
4
25260
3000
и си помислих, че тъй като съм тук сред приятели,
00:28
I would tell you what I really think
5
28260
4000
ще ви кажа какво наистина мисля
00:32
and try to look back and try to understand
6
32260
2000
и ще се опитам да погледна в миналото и ще опитам да обясня
00:34
what is really going on here
7
34260
3000
какво наистина се случва тук
00:37
with these amazing jumps in technology
8
37260
5000
с тези удивителни скокове на технологията,
00:42
that seem so fast that we can barely keep on top of it.
9
42260
3000
които изглеждат така внезапни, че едва успяваме да ги овладеем.
00:45
So I'm going to start out
10
45260
2000
И така, ще започна
00:47
by showing just one very boring technology slide.
11
47260
3000
като ви покажа един много скучен технологичен слайд.
00:50
And then, so if you can just turn on the slide that's on.
12
50260
3000
Можете да включите текущия слайд.
00:56
This is just a random slide
13
56260
2000
Това е просто един случаен слайд,
00:58
that I picked out of my file.
14
58260
2000
който избрах от файла си.
01:00
What I want to show you is not so much the details of the slide,
15
60260
3000
Това, което искам да ви покажа, е не толкова детайлите на слайда,
01:03
but the general form of it.
16
63260
2000
а основната му форма.
01:05
This happens to be a slide of some analysis that we were doing
17
65260
3000
По случайност това е слайд от някакъв анализ, който правихме,
01:08
about the power of RISC microprocessors
18
68260
3000
за мощноста на RISC микропроцесорите,
01:11
versus the power of local area networks.
19
71260
3000
сравнени със мощноста на локалните мрежи.
01:14
And the interesting thing about it
20
74260
2000
Интересното е,
01:16
is that this slide,
21
76260
2000
че този слайд,
01:18
like so many technology slides that we're used to,
22
78260
3000
също както много технологични слайдове, които използваме,
01:21
is a sort of a straight line
23
81260
2000
има формата на права линия
01:23
on a semi-log curve.
24
83260
2000
върху полу-логаритмична крива.
01:25
In other words, every step here
25
85260
2000
С други думи, всяка стъпка тук
01:27
represents an order of magnitude
26
87260
2000
представя няколкократно увеличаване
01:29
in performance scale.
27
89260
2000
в мащаба на представянето.
01:31
And this is a new thing
28
91260
2000
И това е нещо ново,
01:33
that we talk about technology
29
93260
2000
когато говорим за технологията
01:35
on semi-log curves.
30
95260
2000
на полу-логаритмичните криви.
01:37
Something really weird is going on here.
31
97260
2000
Нещо много странно се случва тук.
01:39
And that's basically what I'm going to be talking about.
32
99260
3000
И затова всъщност ще говоря.
01:42
So, if you could bring up the lights.
33
102260
3000
И така, бихте ли увеличили осветлението.
01:47
If you could bring up the lights higher,
34
107260
2000
Ако може, увеличете осветлението,
01:49
because I'm just going to use a piece of paper here.
35
109260
3000
защото сега ще използвам лист хартия.
01:52
Now why do we draw technology curves
36
112260
2000
Защо чертаем технологични криви
01:54
in semi-log curves?
37
114260
2000
в полу-логаритмични криви?
01:56
Well the answer is, if I drew it on a normal curve
38
116260
3000
Ами, отговорът е, ако бях нарисувал това на обикновена крива,
01:59
where, let's say, this is years,
39
119260
2000
където, да кажем, това са години,
02:01
this is time of some sort,
40
121260
2000
някакъв порядък от време,
02:03
and this is whatever measure of the technology
41
123260
3000
а това е някаква оценка на технологията,
02:06
that I'm trying to graph,
42
126260
3000
която се опитвам да начертая,
02:09
the graphs look sort of silly.
43
129260
3000
графиките изглеждат някак глупави.
02:12
They sort of go like this.
44
132260
3000
Те се получават горе-долу така.
02:15
And they don't tell us much.
45
135260
3000
И не ни казват много.
02:18
Now if I graph, for instance,
46
138260
3000
Сега, например, ако начертая
02:21
some other technology, say transportation technology,
47
141260
2000
някаква друга технология, например транспортна технология,
02:23
on a semi-log curve,
48
143260
2000
върху полу-логаритмична крива,
02:25
it would look very stupid, it would look like a flat line.
49
145260
3000
би изглеждало много глупаво, като права линия.
02:28
But when something like this happens,
50
148260
2000
Но когато нещо такова се случи,
02:30
things are qualitatively changing.
51
150260
2000
нещата качествено се променят.
02:32
So if transportation technology
52
152260
2000
Ако транспортната технология
02:34
was moving along as fast as microprocessor technology,
53
154260
3000
се променяше толкова бързо, колкото микропроцесорната,
02:37
then the day after tomorrow,
54
157260
2000
тогава вдругиден
02:39
I would be able to get in a taxi cab
55
159260
2000
бих могъл да взема такси
02:41
and be in Tokyo in 30 seconds.
56
161260
2000
и да отида в Токио за 30 секунди.
02:43
It's not moving like that.
57
163260
2000
Това не се случва така.
02:45
And there's nothing precedented
58
165260
2000
И не съществува прецедент
02:47
in the history of technology development
59
167260
2000
в историята на технологичното развитие
02:49
of this kind of self-feeding growth
60
169260
2000
на този вид самоподхранващ се ръст,
02:51
where you go by orders of magnitude every few years.
61
171260
3000
където виждате ръст в порядъци всеки няколко години.
02:54
Now the question that I'd like to ask is,
62
174260
3000
Въпросът, който искам да задам е,
02:57
if you look at these exponential curves,
63
177260
3000
ако погледнете тези експонециални криви,
03:00
they don't go on forever.
64
180260
3000
те не продължават вечно.
03:03
Things just can't possibly keep changing
65
183260
3000
Нещата просто не могат да продължават да се променят
03:06
as fast as they are.
66
186260
2000
толкова бързо, както сега.
03:08
One of two things is going to happen.
67
188260
3000
Едно от две неща ще се случи.
03:11
Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this,
68
191260
4000
Или ще се превърне в някаква класическа S-образна крива като тази,
03:15
until something totally different comes along,
69
195260
4000
докато нещо съвсем различно не се случи,
03:19
or maybe it's going to do this.
70
199260
2000
или следното ще се случи.
03:21
That's about all it can do.
71
201260
2000
Това е всичко, което може да стане.
03:23
Now I'm an optimist,
72
203260
2000
Аз съм оптимист,
03:25
so I sort of think it's probably going to do something like that.
73
205260
3000
затова мисля, че по-скоро ще се случи това.
03:28
If so, that means that what we're in the middle of right now
74
208260
3000
Ако е така, това значи, че в момента сме в средата,
03:31
is a transition.
75
211260
2000
в период на преход.
03:33
We're sort of on this line
76
213260
2000
Намираме се горе-долу на тази линия
03:35
in a transition from the way the world used to be
77
215260
2000
в преход от това какъв светът е бил
03:37
to some new way that the world is.
78
217260
3000
към някакъв нов начин, по който ще бъде.
03:40
And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself,
79
220260
3000
И така, аз се опитвам да попитам, и съм се питал,
03:43
is what's this new way that the world is?
80
223260
3000
какъв е този нов път, по който светът върви?
03:46
What's that new state that the world is heading toward?
81
226260
3000
Какво е новото състояние, към което светът се е устремил?
03:49
Because the transition seems very, very confusing
82
229260
3000
Понеже промяната изглежда много, много объркваща,
03:52
when we're right in the middle of it.
83
232260
2000
когато сме в средата й.
03:54
Now when I was a kid growing up,
84
234260
3000
Когато бях малък,
03:57
the future was kind of the year 2000,
85
237260
3000
бъдещето беше 2000-та година,
04:00
and people used to talk about what would happen in the year 2000.
86
240260
4000
хората говореха какво би станало в 2000-та година.
04:04
Now here's a conference
87
244260
2000
Сега се състои конференция,
04:06
in which people talk about the future,
88
246260
2000
на която хората говорят за бъдещето,
04:08
and you notice that the future is still at about the year 2000.
89
248260
3000
и забелязвате, че бъдещето е все още около 2000-та година.
04:11
It's about as far as we go out.
90
251260
2000
Това е горе-долу най-далечната ни точка.
04:13
So in other words, the future has kind of been shrinking
91
253260
3000
С други думи, бъдещето се е свивало
04:16
one year per year
92
256260
3000
с година на година
04:19
for my whole lifetime.
93
259260
3000
през целия ми живот.
04:22
Now I think that the reason
94
262260
2000
Мисля, че причината е,
04:24
is because we all feel
95
264260
2000
че всички ние чувстваме,
04:26
that something's happening there.
96
266260
2000
че нещо се случва тук.
04:28
That transition is happening. We can all sense it.
97
268260
2000
Промяната се случва. Всички го усещаме.
04:30
And we know that it just doesn't make too much sense
98
270260
2000
И знаем, че не е особено смислено
04:32
to think out 30, 50 years
99
272260
2000
да мислим за 30, 50 години напред,
04:34
because everything's going to be so different
100
274260
3000
защото всичко ще е така различно,
04:37
that a simple extrapolation of what we're doing
101
277260
2000
че просто предвиждане, базирано на това, което правим,
04:39
just doesn't make any sense at all.
102
279260
3000
просто няма смисъл.
04:42
So what I would like to talk about
103
282260
2000
И така, това, за което искам да говоря,
04:44
is what that could be,
104
284260
2000
е какво би могло да бъде,
04:46
what that transition could be that we're going through.
105
286260
3000
какъв би могъл да бъде този преход, през който преминаваме.
04:49
Now in order to do that
106
289260
3000
За да мога да направя това,
04:52
I'm going to have to talk about a bunch of stuff
107
292260
2000
ще ми се наложи да говоря за много неща,
04:54
that really has nothing to do
108
294260
2000
които нямат нищо общо
04:56
with technology and computers.
109
296260
2000
с технология или компютри.
04:58
Because I think the only way to understand this
110
298260
2000
Понеже мисля, че единственият начин да разберем това
05:00
is to really step back
111
300260
2000
е да направим крачка назад
05:02
and take a long time scale look at things.
112
302260
2000
и да погледнем на нещата в цялост.
05:04
So the time scale that I would like to look at this on
113
304260
3000
Времевата скала, която бих искал да разгледам,
05:07
is the time scale of life on Earth.
114
307260
3000
е скалата на живота на Земята.
05:13
So I think this picture makes sense
115
313260
2000
Мисля, че тази картина е смислена,
05:15
if you look at it a few billion years at a time.
116
315260
4000
ако разглеждаме нещата за по няколко милиарда години.
05:19
So if you go back
117
319260
2000
И така, ако се върнете назад
05:21
about two and a half billion years,
118
321260
2000
около 2,5 милиарда години,
05:23
the Earth was this big, sterile hunk of rock
119
323260
3000
Земята е била тази голяма, стерилна скала
05:26
with a lot of chemicals floating around on it.
120
326260
3000
с много химикали, плуващи наоколо из нея.
05:29
And if you look at the way
121
329260
2000
И ако обърнете внимание на начина,
05:31
that the chemicals got organized,
122
331260
2000
по който те са били организирани,
05:33
we begin to get a pretty good idea of how they do it.
123
333260
3000
започваме да получаваме добра идея как това се е случило.
05:36
And I think that there's theories that are beginning to understand
124
336260
3000
И мисля, че има теории, които започват да разбират
05:39
about how it started with RNA,
125
339260
2000
как всичко е започнало с РНК,
05:41
but I'm going to tell a sort of simple story of it,
126
341260
3000
но ще разкажа една опростена история,
05:44
which is that, at that time,
127
344260
2000
която е, че по това време
05:46
there were little drops of oil floating around
128
346260
3000
е имало малко капки мазнина, обикалящи наоколо,
05:49
with all kinds of different recipes of chemicals in them.
129
349260
3000
с всякакви комбинации от химични вещества в тях.
05:52
And some of those drops of oil
130
352260
2000
И някои от тези капки
05:54
had a particular combination of chemicals in them
131
354260
2000
са съдържали определена комбинация от химични вещества в тях,
05:56
which caused them to incorporate chemicals from the outside
132
356260
3000
която им е позволила да започнат да усвояват външни химикали
05:59
and grow the drops of oil.
133
359260
3000
и да увеличават капките мазнина.
06:02
And those that were like that
134
362260
2000
И тези, които имали тези свойства,
06:04
started to split and divide.
135
364260
2000
започнали да се разделят и умножават.
06:06
And those were the most primitive forms of cells in a sense,
136
366260
3000
Един вид, те били най-примитивните видове клетки,
06:09
those little drops of oil.
137
369260
2000
тези капки мазнина.
06:11
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now,
138
371260
3000
Но те не са били наистина живи по начина, който имаме предвид днес,
06:14
because every one of them
139
374260
2000
защото всяка от тях
06:16
was a little random recipe of chemicals.
140
376260
2000
е била малък, случаен коктейл от химически вещества.
06:18
And every time it divided,
141
378260
2000
И всеки път, когато се делили,
06:20
they got sort of unequal division
142
380260
3000
се случвало един вид неравно делене
06:23
of the chemicals within them.
143
383260
2000
на химическите вещества в тях.
06:25
And so every drop was a little bit different.
144
385260
3000
Така всяка капка е малко различна.
06:28
In fact, the drops that were different in a way
145
388260
2000
Всъщност, капките, които били различни по начин,
06:30
that caused them to be better
146
390260
2000
който ги е направил по-добри
06:32
at incorporating chemicals around them,
147
392260
2000
в приемането на различни химични вещества около тях,
06:34
grew more and incorporated more chemicals and divided more.
148
394260
3000
пораснали повече, приели повече вещества и се делили повече.
06:37
So those tended to live longer,
149
397260
2000
Те като цяло живеели по-дълго,
06:39
get expressed more.
150
399260
3000
проявявали се по-често.
06:42
Now that's sort of just a very simple
151
402260
3000
Това е една много проста
06:45
chemical form of life,
152
405260
2000
химична форма на живот,
06:47
but when things got interesting
153
407260
3000
но нещата станали интересни,
06:50
was when these drops
154
410260
2000
когато тези капки
06:52
learned a trick about abstraction.
155
412260
3000
научили нещо за абстракцията.
06:55
Somehow by ways that we don't quite understand,
156
415260
3000
По някакъв начин, който не разбираме напълно,
06:58
these little drops learned to write down information.
157
418260
3000
тези капки се научили да записват информация.
07:01
They learned to record the information
158
421260
2000
Научили се да запазват информация,
07:03
that was the recipe of the cell
159
423260
2000
която представлявала рецептата за клетка
07:05
onto a particular kind of chemical
160
425260
2000
върху определен вид химическо вещество,
07:07
called DNA.
161
427260
2000
наречено ДНК.
07:09
So in other words, they worked out,
162
429260
2000
С други думи, те намерили начин,
07:11
in this mindless sort of evolutionary way,
163
431260
3000
по този безумен еволюционен път,
07:14
a form of writing that let them write down what they were,
164
434260
3000
как да записват какво всъщност са,
07:17
so that that way of writing it down could get copied.
165
437260
3000
така че това да може да бъде повторено.
07:20
The amazing thing is that that way of writing
166
440260
3000
Удивителното е, че този метод на записване
07:23
seems to have stayed steady
167
443260
2000
изглежда се е запазил,
07:25
since it evolved two and a half billion years ago.
168
445260
2000
откакто е еволюирал преди два и половина милиарда години.
07:27
In fact the recipe for us, our genes,
169
447260
3000
Всъщност рецептата за нас, за нашите гени,
07:30
is exactly that same code and that same way of writing.
170
450260
3000
е точно същият код и същият метод на записване.
07:33
In fact, every living creature is written
171
453260
3000
Всъщност, всяко живо същество е описано
07:36
in exactly the same set of letters and the same code.
172
456260
2000
със същите букви и със същия код.
07:38
In fact, one of the things that I did
173
458260
2000
Всъщност, едно от нещата, които направих
07:40
just for amusement purposes
174
460260
2000
просто за забавление
07:42
is we can now write things in this code.
175
462260
2000
е, че сега можем да записваме неща със същия код.
07:44
And I've got here a little 100 micrograms of white powder,
176
464260
6000
Тук имам малко повече от 100 микрограма бял прах,
07:50
which I try not to let the security people see at airports.
177
470260
4000
който се опитвам да оставя незабелязано от охраната по летищата.
07:54
(Laughter)
178
474260
2000
(Смях)
07:56
But this has in it --
179
476260
2000
Но той се състои --
07:58
what I did is I took this code --
180
478260
2000
взех този код --
08:00
the code has standard letters that we use for symbolizing it --
181
480260
3000
кодът има стандартни букви, с които го означаваме --
08:03
and I wrote my business card onto a piece of DNA
182
483260
3000
и записах визитната си картичка на част от ДНК
08:06
and amplified it 10 to the 22 times.
183
486260
3000
и го увеличих 10 на 22-ра степен пъти.
08:09
So if anyone would like a hundred million copies of my business card,
184
489260
3000
И ако някой иска 100 милиона копия от визитната ми картичка,
08:12
I have plenty for everyone in the room,
185
492260
2000
имам достатъчно за всеки в стаята,
08:14
and, in fact, everyone in the world,
186
494260
2000
и, всъщност, за всеки по света,
08:16
and it's right here.
187
496260
3000
и това е точно тук.
08:19
(Laughter)
188
499260
5000
(Смях)
08:26
If I had really been a egotist,
189
506260
2000
Ако наистина бях самолюбец,
08:28
I would have put it into a virus and released it in the room.
190
508260
3000
щях да я поставя във вирус и да го пусна в залата.
08:31
(Laughter)
191
511260
5000
(Смях)
08:39
So what was the next step?
192
519260
2000
И така, каква е следващата стъпка?
08:41
Writing down the DNA was an interesting step.
193
521260
2000
Записването на ДНК беше интересна стъпка.
08:43
And that caused these cells --
194
523260
2000
И това накарало тези клетки --
08:45
that kept them happy for another billion years.
195
525260
2000
да бъдат щастливи за още един милиард години.
08:47
But then there was another really interesting step
196
527260
2000
Но после е имало друга много интересна стъпка,
08:49
where things became completely different,
197
529260
3000
където нещата напълно се променили,
08:52
which is these cells started exchanging and communicating information,
198
532260
3000
тези клетки започнали да обменят и общуват с информация,
08:55
so that they began to get communities of cells.
199
535260
2000
и така започнали да формират общности от клетки.
08:57
I don't know if you know this,
200
537260
2000
Не знам дали знаете,
08:59
but bacteria can actually exchange DNA.
201
539260
2000
но бактериите всъщност могат да обменят ДНК.
09:01
Now that's why, for instance,
202
541260
2000
И затова, например,
09:03
antibiotic resistance has evolved.
203
543260
2000
антибиотичната резистентност е еволюирала.
09:05
Some bacteria figured out how to stay away from penicillin,
204
545260
3000
Някои бактерии открили как да се пазят от пеницилина,
09:08
and it went around sort of creating its little DNA information
205
548260
3000
и това се разпространило, създавайки своя малка ДНК информация
09:11
with other bacteria,
206
551260
2000
с други бактерии,
09:13
and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin,
207
553260
3000
и сега имаме много бактерии, които не се повлияват от пеницилин,
09:16
because bacteria communicate.
208
556260
2000
понеже те комуникират.
09:18
Now what this communication allowed
209
558260
2000
Това, което тази комуницакия е направила възможно,
09:20
was communities to form
210
560260
2000
е да се формират общности
09:22
that, in some sense, were in the same boat together;
211
562260
2000
които, в някакъв смисъл, действали заедно;
09:24
they were synergistic.
212
564260
2000
били синергични.
09:26
So they survived
213
566260
2000
И така те или оцелявали,
09:28
or they failed together,
214
568260
2000
или се проваляли заедно,
09:30
which means that if a community was very successful,
215
570260
2000
което значи, че ако една общност била много успешна,
09:32
all the individuals in that community
216
572260
2000
всички индивиди в нея
09:34
were repeated more
217
574260
2000
се удвоявали повече
09:36
and they were favored by evolution.
218
576260
3000
и били подкрепяни от еволюцията.
09:39
Now the transition point happened
219
579260
2000
Точката на промяна била достигната,
09:41
when these communities got so close
220
581260
2000
когато тези общности станали така близки,
09:43
that, in fact, they got together
221
583260
2000
че, всъщност, се събрали заедно
09:45
and decided to write down the whole recipe for the community
222
585260
3000
и решили да запишат рецептата за цялата общност
09:48
together on one string of DNA.
223
588260
3000
заедно на една част от ДНК.
09:51
And so the next stage that's interesting in life
224
591260
2000
И така следващата фаза, която е интересна за живота,
09:53
took about another billion years.
225
593260
2000
отнела още около милиард години.
09:55
And at that stage,
226
595260
2000
И в тази фаза
09:57
we have multi-cellular communities,
227
597260
2000
имаме многоклетъчни общности,
09:59
communities of lots of different types of cells,
228
599260
2000
общности от много различни видове клетки,
10:01
working together as a single organism.
229
601260
2000
които действат заедно като един организъм.
10:03
And in fact, we're such a multi-cellular community.
230
603260
3000
Всъщност, ние също сме такава многоклетъчна общност.
10:06
We have lots of cells
231
606260
2000
Имаме много клетки,
10:08
that are not out for themselves anymore.
232
608260
2000
които вече не действат сами за себе си.
10:10
Your skin cell is really useless
233
610260
3000
Кожната ви клетка е наистина безполезна,
10:13
without a heart cell, muscle cell,
234
613260
2000
без сърдечна клетка, мускулна клетка,
10:15
a brain cell and so on.
235
615260
2000
мозъчна клетка и т.н.
10:17
So these communities began to evolve
236
617260
2000
И така, тези общности започнали да еволюират
10:19
so that the interesting level on which evolution was taking place
237
619260
3000
и интересното ниво, на което еволюцията се случвала,
10:22
was no longer a cell,
238
622260
2000
не било вече клетка,
10:24
but a community which we call an organism.
239
624260
3000
а общност, която наричаме организъм.
10:28
Now the next step that happened
240
628260
2000
Следващата стъпка
10:30
is within these communities.
241
630260
2000
се случила вътре в тези общности.
10:32
These communities of cells,
242
632260
2000
Тези общности от клетки
10:34
again, began to abstract information.
243
634260
2000
отново започнали да третират информацията абстрактно
10:36
And they began building very special structures
244
636260
3000
и започнали да строят специални структури,
10:39
that did nothing but process information within the community.
245
639260
3000
чиято единствена задача била да обработват информация вътре в общността.
10:42
And those are the neural structures.
246
642260
2000
Това са невралните структури.
10:44
So neurons are the information processing apparatus
247
644260
3000
невроните са апаратът, който обработва информацията,
10:47
that those communities of cells built up.
248
647260
3000
която тези общности от клетки изграждат.
10:50
And in fact, they began to get specialists in the community
249
650260
2000
И всъщност, те започнали да събират специалисти в общността,
10:52
and special structures
250
652260
2000
както и специални структури,
10:54
that were responsible for recording,
251
654260
2000
които били отговорни за записването,
10:56
understanding, learning information.
252
656260
3000
разбирането и научаването на информация.
10:59
And that was the brains and the nervous system
253
659260
2000
Това били мозъците и нервната система
11:01
of those communities.
254
661260
2000
на тези общности.
11:03
And that gave them an evolutionary advantage.
255
663260
2000
И това им дало еволюционно предимство.
11:05
Because at that point,
256
665260
3000
Понеже в този момент
11:08
an individual --
257
668260
3000
един индивид
11:11
learning could happen
258
671260
2000
научил какво може да се случи
11:13
within the time span of a single organism,
259
673260
2000
в рамките на живота на единствен организъм,
11:15
instead of over this evolutionary time span.
260
675260
3000
вместо в рамките на цялата продължителност на еволюцията.
11:18
So an organism could, for instance,
261
678260
2000
Затова един организъм би могъл, например,
11:20
learn not to eat a certain kind of fruit
262
680260
2000
да се научи да не яде определен вид плодове,
11:22
because it tasted bad and it got sick last time it ate it.
263
682260
4000
понеже те имат лош вкус и на него му станало лошо последния път, когато ял от тях.
11:26
That could happen within the lifetime of a single organism,
264
686260
3000
Това може да се случи в рамките на живота на един организъм,
11:29
whereas before they'd built these special information processing structures,
265
689260
4000
а преди да бъдат построени тези специални структури за обработка на информация,
11:33
that would have had to be learned evolutionarily
266
693260
2000
това би трябвало да бъде научено еволюционно,
11:35
over hundreds of thousands of years
267
695260
3000
за стотици хиляди години,
11:38
by the individuals dying off that ate that kind of fruit.
268
698260
3000
посредством индивиди, умиращи от тези плодове.
11:41
So that nervous system,
269
701260
2000
И така нервната система,
11:43
the fact that they built these special information structures,
270
703260
3000
фактът, че те са изградили тези специални информационни структури,
11:46
tremendously sped up the whole process of evolution.
271
706260
3000
засилила изключително много целия процес на еволюция.
11:49
Because evolution could now happen within an individual.
272
709260
3000
Защото сега еволюцията може да се случи на индивид.
11:52
It could happen in learning time scales.
273
712260
3000
Тя може да се случи във времевите скали за научаване.
11:55
But then what happened
274
715260
2000
Но това, което се случило
11:57
was the individuals worked out,
275
717260
2000
било, че хората разбрали
11:59
of course, tricks of communicating.
276
719260
2000
тайната на комуникацията.
12:01
And for example,
277
721260
2000
Например,
12:03
the most sophisticated version that we're aware of is human language.
278
723260
3000
най-усъвършенстваната версия, която познаваме, е човешкият език.
12:06
It's really a pretty amazing invention if you think about it.
279
726260
3000
Това е наистина удивително изобретение, ако се замислите.
12:09
Here I have a very complicated, messy,
280
729260
2000
Имам много сложна, объркана
12:11
confused idea in my head.
281
731260
3000
идея за това.
12:14
I'm sitting here making grunting sounds basically,
282
734260
3000
Стоя тук, като издавам сумтящи звуци,
12:17
and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head
283
737260
3000
и се надявам да построя подобна объркана идея в главите ви,
12:20
that bears some analogy to it.
284
740260
2000
която да представлява някаква аналогия за това.
12:22
But we're taking something very complicated,
285
742260
2000
Но говорим за нещо много сложно,
12:24
turning it into sound, sequences of sounds,
286
744260
3000
обръщайки го в звук, в последователност от звуци
12:27
and producing something very complicated in your brain.
287
747260
4000
и произвеждайки нещо много сложно в мозъка ви.
12:31
So this allows us now
288
751260
2000
Това сега ни позволява
12:33
to begin to start functioning
289
753260
2000
да започнем да функционираме
12:35
as a single organism.
290
755260
3000
като единен организъм.
12:38
And so, in fact, what we've done
291
758260
3000
Всъщност това, което направихме,
12:41
is we, humanity,
292
761260
2000
е, че ние, човечеството,
12:43
have started abstracting out.
293
763260
2000
започнахме да мислим абстрактно.
12:45
We're going through the same levels
294
765260
2000
Минахме през същите нива,
12:47
that multi-cellular organisms have gone through --
295
767260
2000
през които са минали многоклетъчните организми --
12:49
abstracting out our methods of recording,
296
769260
3000
абстрахирайки методите ни на записване,
12:52
presenting, processing information.
297
772260
2000
представяйки и обработвайки информацията.
12:54
So for example, the invention of language
298
774260
2000
Например, измислянето на език
12:56
was a tiny step in that direction.
299
776260
3000
е малка стъпка в тази посока.
12:59
Telephony, computers,
300
779260
2000
Телефони, компютри,
13:01
videotapes, CD-ROMs and so on
301
781260
3000
видеофилми, CD-та и т.н.
13:04
are all our specialized mechanisms
302
784260
2000
са всичките ни специализирани механизми,
13:06
that we've now built within our society
303
786260
2000
които сме създали в обществото ни
13:08
for handling that information.
304
788260
2000
за обработка на тази информация.
13:10
And it all connects us together
305
790260
3000
Всичко това ни свързва
13:13
into something
306
793260
2000
в нещо,
13:15
that is much bigger
307
795260
2000
което е много по-голямо
13:17
and much faster
308
797260
2000
и много по-бързо,
13:19
and able to evolve
309
799260
2000
и което може да еволюира,
13:21
than what we were before.
310
801260
2000
отколкото това, което сме имали преди.
13:23
So now, evolution can take place
311
803260
2000
И така, еволюцията може да се случи
13:25
on a scale of microseconds.
312
805260
2000
за микросекунди.
13:27
And you saw Ty's little evolutionary example
313
807260
2000
Видяхте малкия пример за еволюция на Тай,
13:29
where he sort of did a little bit of evolution
314
809260
2000
където той създаде нещо като еволюция
13:31
on the Convolution program right before your eyes.
315
811260
3000
в Програмата за извиване пред очите ви.
13:34
So now we've speeded up the time scales once again.
316
814260
3000
И така, ускорихме скалата на времето още веднъж.
13:37
So the first steps of the story that I told you about
317
817260
2000
Първите стъпки от историята, която ви разказах,
13:39
took a billion years a piece.
318
819260
2000
е отнела милиард години на един индивид.
13:41
And the next steps,
319
821260
2000
Следващите стъпки,
13:43
like nervous systems and brains,
320
823260
2000
като например нервните системи и мозъка,
13:45
took a few hundred million years.
321
825260
2000
са отнели няколко стотици милиона години.
13:47
Then the next steps, like language and so on,
322
827260
3000
Следващите стъпки, като език и т.н.,
13:50
took less than a million years.
323
830260
2000
са отнели по-малко от милион години.
13:52
And these next steps, like electronics,
324
832260
2000
И тези следващи стъпки, като електрониката,
13:54
seem to be taking only a few decades.
325
834260
2000
са отнели само няколко десетилетия.
13:56
The process is feeding on itself
326
836260
2000
Процесът се самозахранва
13:58
and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it --
327
838260
3000
и става, предполагам, автокатализиращ се е думата --
14:01
when something reinforces its rate of change.
328
841260
3000
когато нещо затвърждава своята скорост на промяна.
14:04
The more it changes, the faster it changes.
329
844260
3000
Колкото повече се променя, толкова по-бързо се променя.
14:07
And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve.
330
847260
3000
Мисля, че това е, което виждаме тук, в тази бързо променяща се крива.
14:10
We're seeing this process feeding back on itself.
331
850260
3000
Виждаме, че този процес се самозахранва.
14:13
Now I design computers for a living,
332
853260
3000
Сега моята професия е да проектирам компютри
14:16
and I know that the mechanisms
333
856260
2000
и зная, че механизмите,
14:18
that I use to design computers
334
858260
3000
които използвам, за да проектирам компютри,
14:21
would be impossible
335
861260
2000
биха били невъзможни
14:23
without recent advances in computers.
336
863260
2000
без съвременния напредък в областта на компютрите.
14:25
So right now, what I do
337
865260
2000
Точно сега, това, което правя,
14:27
is I design objects at such complexity
338
867260
3000
е да проектирам предмети с такава сложност,
14:30
that it's really impossible for me to design them in the traditional sense.
339
870260
3000
че за мен е наистина невъзможно да ги проектирам по традиционния начин.
14:33
I don't know what every transistor in the connection machine does.
340
873260
4000
Не зная какво прави всеки транзистор в машината.
14:37
There are billions of them.
341
877260
2000
Има милиарди от тях.
14:39
Instead, what I do
342
879260
2000
Това, което правя,
14:41
and what the designers at Thinking Machines do
343
881260
3000
и което дизайнерите в Тинкинг машинс правят,
14:44
is we think at some level of abstraction
344
884260
2000
е, че мислим на някакво ниво на абстракция
14:46
and then we hand it to the machine
345
886260
2000
и когато го предадем на машината,
14:48
and the machine takes it beyond what we could ever do,
346
888260
3000
машината произвежда повече, отколкото можем да направим,
14:51
much farther and faster than we could ever do.
347
891260
3000
много по-бързо от нас.
14:54
And in fact, sometimes it takes it by methods
348
894260
2000
Всъщност, понякога тя го прави по начини,
14:56
that we don't quite even understand.
349
896260
3000
които не разбираме.
14:59
One method that's particularly interesting
350
899260
2000
Начин, който е много интересен
15:01
that I've been using a lot lately
351
901260
3000
и който използвам напоследък,
15:04
is evolution itself.
352
904260
2000
е еволюцията.
15:06
So what we do
353
906260
2000
Това, което правим,
15:08
is we put inside the machine
354
908260
2000
е, че слагаме в машината
15:10
a process of evolution
355
910260
2000
процес на еволюция,
15:12
that takes place on the microsecond time scale.
356
912260
2000
който се осъществява за микросекунда.
15:14
So for example,
357
914260
2000
Например,
15:16
in the most extreme cases,
358
916260
2000
в най-крайните случаи,
15:18
we can actually evolve a program
359
918260
2000
можем да разработим програма,
15:20
by starting out with random sequences of instructions.
360
920260
4000
като започнем с произволна последователност от инструкции.
15:24
Say, "Computer, would you please make
361
924260
2000
Казвам: "Компютре, моля те, направи
15:26
a hundred million random sequences of instructions.
362
926260
3000
сто милиона произволни последователности от инструкции.
15:29
Now would you please run all of those random sequences of instructions,
363
929260
3000
Сега, моля те, пусни всички тези произволни последователности от инструкции,
15:32
run all of those programs,
364
932260
2000
пусни всички тези програми
15:34
and pick out the ones that came closest to doing what I wanted."
365
934260
3000
и избери тези от тях, които са най-близко до това, което искам да направя."
15:37
So in other words, I define what I wanted.
366
937260
2000
С други думи, определям какво искам.
15:39
Let's say I want to sort numbers,
367
939260
2000
Например, искам да сортирам числа,
15:41
as a simple example I've done it with.
368
941260
2000
като прост пример, който съм правил.
15:43
So find the programs that come closest to sorting numbers.
369
943260
3000
Намирам програмите, които са най-близки до сортиране на числа.
15:46
So of course, random sequences of instructions
370
946260
3000
Разбира се, произволна последователност от инструкции
15:49
are very unlikely to sort numbers,
371
949260
2000
не може да сортира числа,
15:51
so none of them will really do it.
372
951260
2000
така че никоя то тях не може да го направи в действителност.
15:53
But one of them, by luck,
373
953260
2000
Но една от тях, за щастие,
15:55
may put two numbers in the right order.
374
955260
2000
може да подреди две числа в правилен ред.
15:57
And I say, "Computer,
375
957260
2000
Казвам: "Компютре,
15:59
would you please now take the 10 percent
376
959260
3000
моля те, вземи 10-те процента
16:02
of those random sequences that did the best job.
377
962260
2000
от тези произволни инструкции, които вършат най-добре работа.
16:04
Save those. Kill off the rest.
378
964260
2000
Съхрани ги. Изтрий останалите.
16:06
And now let's reproduce
379
966260
2000
Сега нека възпроизведем
16:08
the ones that sorted numbers the best.
380
968260
2000
тези, които най-добре сортират числа.
16:10
And let's reproduce them by a process of recombination
381
970260
3000
Нека ги възпроизведем чрез процес на рекомбинация,
16:13
analogous to sex."
382
973260
2000
аналогична на секс."
16:15
Take two programs and they produce children
383
975260
3000
Взимаме две програми и те произвеждат деца,
16:18
by exchanging their subroutines,
384
978260
2000
като разменят техническите си подпрограми
16:20
and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs.
385
980260
3000
и децата наследяват функциите на подпрограмите на двете програми.
16:23
So I've got now a new generation of programs
386
983260
3000
Сега получих ново поколение програми,
16:26
that are produced by combinations
387
986260
2000
които са произведени от комбинации
16:28
of the programs that did a little bit better job.
388
988260
2000
на програми, които вършат малко по-добра работа.
16:30
Say, "Please repeat that process."
389
990260
2000
Казвам: "Моля, повтори процеса."
16:32
Score them again.
390
992260
2000
Подреди числата отново.
16:34
Introduce some mutations perhaps.
391
994260
2000
Въведи някои изменения.
16:36
And try that again and do that for another generation.
392
996260
3000
Направи това отново и го направи за друго поколение.
16:39
Well every one of those generations just takes a few milliseconds.
393
999260
3000
За всяко от тези поколения са нужни само няколко милисекунди.
16:42
So I can do the equivalent
394
1002260
2000
Мога да направя с компютъра еквивалент
16:44
of millions of years of evolution on that
395
1004260
2000
на милиони години от еволюцията
16:46
within the computer in a few minutes,
396
1006260
3000
за няколко минути
16:49
or in the complicated cases, in a few hours.
397
1009260
2000
или за сложните случаи, за няколко часа.
16:51
At the end of that, I end up with programs
398
1011260
3000
Накрая, имам програми,
16:54
that are absolutely perfect at sorting numbers.
399
1014260
2000
които могат да сортират числа много точно.
16:56
In fact, they are programs that are much more efficient
400
1016260
3000
Всъщност, те са програми, които са много по-ефективни
16:59
than programs I could have ever written by hand.
401
1019260
2000
от програмите, които мога да напиша на ръка.
17:01
Now if I look at those programs,
402
1021260
2000
Ако разгледам тези програми,
17:03
I can't tell you how they work.
403
1023260
2000
няма да мога да ви кажа как работят.
17:05
I've tried looking at them and telling you how they work.
404
1025260
2000
Опитах се да ги разгледам и да ви кажа как работят.
17:07
They're obscure, weird programs.
405
1027260
2000
Те са странни програми.
17:09
But they do the job.
406
1029260
2000
Но вършат работа.
17:11
And in fact, I know, I'm very confident that they do the job
407
1031260
3000
Всъщност, зная, уверен съм, че те вършат работа,
17:14
because they come from a line
408
1034260
2000
защото идват от общност
17:16
of hundreds of thousands of programs that did the job.
409
1036260
2000
на стотици хиляди програми, които вършат работа.
17:18
In fact, their life depended on doing the job.
410
1038260
3000
Всъщност, животът им зависи от това да вършат работа.
17:21
(Laughter)
411
1041260
4000
(Смях)
17:26
I was riding in a 747
412
1046260
2000
Веднъж летях със самолет 747
17:28
with Marvin Minsky once,
413
1048260
2000
заедно с Марвин Мински
17:30
and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this.
414
1050260
3000
и той извади тази карта и каза: "Погледни. Погледни това.
17:33
It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts
415
1053260
4000
На картата е написано: "Този самолет има стотици хиляди малки части,
17:37
working together to make you a safe flight.'
416
1057260
4000
работещи заедно, за да направят полета ви безопасен."
17:41
Doesn't that make you feel confident?"
417
1061260
2000
Това не те ли кара да се чувстваш уверен?"
17:43
(Laughter)
418
1063260
2000
(Смях)
17:45
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well
419
1065260
3000
Всъщност, знаем, че инженерните процеси не работят много добре,
17:48
when it gets complicated.
420
1068260
2000
когато са сложни.
17:50
So we're beginning to depend on computers
421
1070260
2000
Започнахме да разчитаме на компютрите,
17:52
to do a process that's very different than engineering.
422
1072260
4000
да произвеждат процес, който е много различен от инженерния процес.
17:56
And it lets us produce things of much more complexity
423
1076260
3000
И той ни позволява да произвеждаме неща, които са много по-сложни
17:59
than normal engineering lets us produce.
424
1079260
2000
от това, което инженерството може да произведе.
18:01
And yet, we don't quite understand the options of it.
425
1081260
3000
Все още не разбираме възможностите му.
18:04
So in a sense, it's getting ahead of us.
426
1084260
2000
В известен смисъл ни убягва.
18:06
We're now using those programs
427
1086260
2000
Сега използваме тези програми,
18:08
to make much faster computers
428
1088260
2000
за да правим много по-бързи компютри,
18:10
so that we'll be able to run this process much faster.
429
1090260
3000
така че да можем да управляваме този процес много по-бързо.
18:13
So it's feeding back on itself.
430
1093260
3000
Той се самозахранва.
18:16
The thing is becoming faster
431
1096260
2000
Той става по-бърз
18:18
and that's why I think it seems so confusing.
432
1098260
2000
и ето защо мисля, че това изглежда толкова объркващо.
18:20
Because all of these technologies are feeding back on themselves.
433
1100260
3000
Защото всички тези технологии се самозахранват.
18:23
We're taking off.
434
1103260
2000
Излитаме.
18:25
And what we are is we're at a point in time
435
1105260
3000
Ние сме в точка във времето,
18:28
which is analogous to when single-celled organisms
436
1108260
2000
която е аналогична на това, когато едноклетъчните организми
18:30
were turning into multi-celled organisms.
437
1110260
3000
се превърнаха в многоклетъчни организми.
18:33
So we're the amoebas
438
1113260
2000
Ние сме амеби
18:35
and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating.
439
1115260
3000
и не можем да разберем какво, по дяволите, е това, което създаваме.
18:38
We're right at that point of transition.
440
1118260
2000
Намираме се точно в точката на преход.
18:40
But I think that there really is something coming along after us.
441
1120260
3000
Но мисля, че има нещо, което ще дойде след нас.
18:43
I think it's very haughty of us
442
1123260
2000
Мисля, че е много високопарно,
18:45
to think that we're the end product of evolution.
443
1125260
3000
да мислим, че сме крайния продукт на еволюцията.
18:48
And I think all of us here
444
1128260
2000
Мисля, че всички ние, които сме тук,
18:50
are a part of producing
445
1130260
2000
сме част от създаването
18:52
whatever that next thing is.
446
1132260
2000
на това, което идва след нас.
18:54
So lunch is coming along,
447
1134260
2000
Наближава време за обяд
18:56
and I think I will stop at that point,
448
1136260
2000
и мисля да спра дотук,
18:58
before I get selected out.
449
1138260
2000
преди да ме набележат.
19:00
(Applause)
450
1140260
3000
(Аплодисменти)
Относно този уебсайт

Този сайт ще ви запознае с видеоклипове в YouTube, които са полезни за изучаване на английски език. Ще видите уроци по английски език, преподавани от първокласни учители от цял свят. Кликнете два пъти върху английските субтитри, показани на всяка страница с видеоклипове, за да възпроизведете видеото оттам. Субтитрите се превъртат в синхрон с възпроизвеждането на видеото. Ако имате някакви коментари или искания, моля, свържете се с нас, като използвате тази форма за контакт.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7