Jeff Hawkins: How brain science will change computing

Translator: Theodor Klostergaard Reviewer: Thomas Andersen

I do two things:

Jeg arbejder med to ting: Jeg laver mobile computere og studerer hjerner.

I design mobile computers and I study brains.

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

Dagens præsentation handler om hjerner og

Yay! I have a brain fan out there.

hey, jeg har en hjernefan derude et sted.

(Laughter)

(Latter)

Hvis jeg kan få mit første slide op,

If I could have my first slide,

kan I se titlen på min præsentation og mine to tilhørsforhold.

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,

Så jeg vil fortælle om, hvorfor vi ikke har en god teori om hjernen,

why it is important that we should develop one

hvorfor det er vigtigt, at vi udvikler en og hvad vi kan gøre ved det.

and what we can do about it.

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

Alt det vil jeg forsøge at gøre på 20 minutter. Jeg har to tilhørsforhold.

I have two affiliations.

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

De fleste af jer kender mig fra min tid hos Palm og Handspring

but I also run a nonprofit scientific research institute

men jeg driver også et nonprofit videnskabeligt forskningscenter

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

som hedder Redwoodcentret for Neurovidenskab i Menlo Park

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

vi studerer teoretisk neurovidenskab,

og vi studerer hvordan neocortex virker.

I'm going to talk all about that.

Alt det vil jeg tale om her.

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

Jeg har en enkelt slide om mit andet liv, computer livet, og det er denne her.

and that's this slide here.

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

Det her er nogle af de produkter, jeg har arbejdet på de sidste 20 år,

starting from the very original laptop

det starter ved den originale bærbare og går frem til de første tablet computere

to some of the first tablet computers

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

og så videre, indtil vi ender ved Treo,

and we're continuing to do this.

og det fortsætter vi med at gøre.

I've done this because I believe mobile computing

Og jeg har gjort dette, fordi jeg virkelig mener at mobile computere

is the future of personal computing,

er fremtiden indenfor personlige computere, og jeg prøver at gøre verden

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

en lille smule bedre ved at arbejde med disse ting.

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

Men jeg må indrømme at alt dette var et uheld.

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

Jeg ønskede egentlig ikke at arbejde med nogen af disse produkter

Very early in my career

og meget tidligt i min karriere besluttede jeg

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

at jeg ikke ville være inden for computerbranchen.

Before that, I just have to tell you

Før jeg fortæller jer om det, bliver jeg nødt til at fortælle om

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

dette lille billede af graffiti, som jeg hentede på nettet den anden dag.

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

Jeg ledte efter et billede af graffiti, et lille sprog til tekst input

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

og fandt et website rettet mod lærere som ønsker at lave

de der skriveøvelser i toppen af tavlen

across the top of their blackboard,

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

- de havde tilføjet graffiti og det beklager jeg meget.

(Laughter)

(Latter)

So what happened was,

Da jeg som ung mand blev færdig som ingeniør på

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

Cornell i 79, fik jeg arbejde hos Intel.

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

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

Tre måneder inde i computerbranchen

forelskede jeg mig i noget andet og sagde: "Det var den forkerte karriere."

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

and I fell in love with brains.

Jeg forelskede mig i hjerner.

This is not a real brain.

Dette er ikke en rigtig hjerne. Det er en stregtegning af en.

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

Jeg husker ikke præcist, hvordan det skete,

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

men jeg har et meget stærkt minde om det.

In September of 1979,

I september 1979 handlede hele udgaven af Scientific American

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

udelukkende om hjernen. Og det var ganske godt.

It was one of their best issues ever.

Det var et af deres bedste blade nogensinde. De fortalte om neuroner,

They talked about the neuron, development, disease, vision

udvikling, sygdom og synet og alle de ting

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

du kunne have lyst til at vide om hjerner. Det var ret imponerende.

It was really quite impressive.

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

Man kunne få indtrykket, at vi vidste en masse om hjerner.

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

Men den sidste artikel var skrevet af Francis Crick, berømt for DNA.

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

I dag er vist 50-årsdagen for opdagelsen af DNA.

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

Og grundlæggende skrev han at

det er meget godt altsammen,

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

men vi ved ikke en skid om hjerner

and no one has a clue how they work,

og ingen aner, hvordan de tingester virker,

so don't believe what anyone tells you.

så du skal ikke tro på, hvad folk siger.

This is a quote from that article, he says:

Her er et citat fra artiklen: "En iøjnefaldende mangel"

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

- han var en meget korrekt brite, så: "En iøjnefaldende mangel

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

er en bred grundstruktur af ideer til at fortolke disse forskellige tilgange i."

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

Jeg syntes, at ordet grundstruktur var fantastisk.

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

Han sagde ikke, at vi manglede en teori. Han siger

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

vi ikke ved, hvordan vi skal begynde med at tænke på det -

Vi har ikke engang en grundstruktur.

We don't even have a framework.

Vi er i præ-paradigme dagene ifølge Thomas Kuhn.

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

Det forelskede jeg mig i og sagde: "Hør,

So I fell in love with this.

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

vi har så meget viden om hjernen. Hvor svært kan det være?"

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

Det er noget, vi kan arbejde på i min levetid. Jeg følte, jeg kunne gøre en forskel

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

og prøvede derfor at komme fra computerbranchen over i hjernebranchen.

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

Først prøvede jeg på MITs center for AI (kunstig intelligens)

I said, I want to build intelligent machines too,

hvor jeg sagde: "Jeg vil også bygge intelligente maskiner

but I want to study how brains work first.

men jeg vil gøre det ved først at studere hvordan hjernen virker."

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

De sagde: "Det behøver du såmænd ikke.

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

Vi behøver bare at programmere computerne."

I said, you really ought to study brains.

Og jeg sagde: "I burde studere hjerner." Men de sagde: "Du tager fejl."

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

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

Og jeg sagde: "Nej, I tager fejl," og jeg kom ikke ind.

(Laughter)

(Latter)

I was a little disappointed -- pretty young --

Jeg var lidt skuffet og ganske ung, men jeg prøvede igen

but I went back again a few years later,

nogle år senere i Californien, hvor jeg tog til Berkeley.

this time in California, and I went to Berkeley.

Jeg ville prøve fra den biologiske side.

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

So I got in the PhD program in biophysics.

Jeg blev optaget på ph.d. programmet i biofysik og tænkte:

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

"Jeg studerer hjerner nu!" og sagde: "Jeg vil studere teorier."

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

Og de sagde:"Nej da, du kan ikke studere teorier om hjernen.

You can't get funded for that.

Det gør man ikke. Der er ingen bevillinger.

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

Som student kan du ikke det." Så sagde jeg: "Hold da op."

So I said, oh my gosh.

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

Jeg var meget deprimeret, men mente stadig jeg kunne en gøre en forskel.

Derfor gik jeg tilbage til computerbranchen

I went back in the computer industry

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

og sagde: "Jeg skal jo arbejde her et stykke et tid."

That's when I designed all those computer products.

Det var dengang, jeg lavede alle de computerprodukter.

(Laughter)

(Latter)

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

Det vil jeg gøre i fire år og tjene nogle penge

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

som hvis jeg havde en familie - blive lidt mere moden

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

og måske kunne neurovidenskab også blive lidt mere moden.

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

Det tog så længere end fire år. Det tog cirka 16 år.

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

Det laver jeg nu og det vil jeg fortælle om.

So why should we have a good brain theory?

Hvorfor bør vi have en god teori om hjernen?

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

Ja, der er mange grunde til at udføre videnskab.

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

Den mest grundlæggende er, at folk gerne vil vide ting.

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

Vi er nysgerrige og så samler vi viden sammen.

Why do we study ants? It's interesting.

Hvorfor studerer vi myrer? Det er interessant.

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

Måske lærer vi noget nyttigt, men det er interessant og fascinerende.

But sometimes a science has other attributes

Men nogle gange har en videnskab andre egenskaber

which makes it really interesting.

der gør den virkelig interessant.

Sometimes a science will tell something about ourselves;

Nogle gange vil en videnskab sige noget om os selv

it'll tell us who we are.

fortælle os om, hvem vi er.

Evolution did this and Copernicus did this,

Det gjorde evolution og Copernicus -

where we have a new understanding of who we are.

hvor vi får en ny forståelse af os selv.

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

Vi er, trods alt, vore hjerner. Min hjerne taler til din hjerne.

Our bodies are hanging along for the ride,

Vore kroppe er med på turen, men min hjerne taler til din.

but my brain is talking to your brain.

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

Hvis vi forstår, hvem vi er og hvordan vi føler og oplever

må vi forstå hvad hjerner er.

we need to understand brains.

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

Noget andet er, hvordan videnskab undertiden

fører til kæmpestore sociale gevinster og teknologier

or businesses or whatever.

eller virksomheder der udspringer af det. Det gælder også her

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

for hvis forstår hvordan hjerner virker, vil vi kunne bygge

we'll be able to build intelligent machines.

intelligente maskiner, og det tror jeg overordnet er en god ting

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

og det vil blive en kæmpegevinst for samfundet

just like a fundamental technology.

ligesom en grundlæggende teknologi.

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

Hvorfor har vi så ikke en god teori om hjernen?

People have been working on it for 100 years.

Og det er noget folk har arbejdet på i 100 år.

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

Lad os starte med at se på, hvordan normal videnskab ser ud.

This is normal science.

Dette er normal videnskab.

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

Normal videnskab er en fin balance mellem teori og eksperimenter.

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

Teori-fyren siger: "Jeg tror, det foregår sådan her."

the experimentalist says, "You're wrong."

og eksperiment-fyren siger: "Du tager fejl."

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

Sådan går det frem og tilbage.

Det virker for fysik og geologi. Men hvis det er normal videnskab,

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

hvordan ser så neurovidenskab ud? Sådan her:

This is what neuroscience looks like.

Vi har et kæmpe bjerg af data om anatomi, fysiologi og adfærd.

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

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

I aner ikke, hvor mange detaljer vi har om hjernen.

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

I år var der 28.000 mennesker på konferencen for neurovidenskab

and every one of them is doing research in brains.

og hver eneste forsker i hjerner.

A lot of data, but no theory.

Massevis af data. Men ingen teori. Der er en lille, snoldet kasse på toppen.

There's a little wimpy box on top there.

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

Og teori har ikke spillet nogen stor rolle indenfor neurovidenskab.

in the neurosciences.

And it's a real shame.

Det er virkelig en skam. Hvorfor er det mon sådan?

Now, why has this come about?

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

Hvis du spørger neuroforskere, hvorfor det er sådan?

first, they'll admit it.

De vil gerne indrømme, men spørger du hvorfor, siger de:

But if you ask them, they say,

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

"Altså, der er forskellige grunde til, at vi ikke har en god teori."

Some say we still don't have enough data,

Nogle siger: "Vi har stadig ikke har nok data

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

vi har brug for mere information, der er så mange ting vi ikke ved."

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

Vi har så meget data, at det kommer ud af ørerne!

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

Vi har så meget information, at vi ikke ved hvordan det skal organiseres.

What good is more going to do?

Hvorfor har vi så brug for mere?

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

Måske er vi så heldige at opdage noget magisk, men det tror jeg ikke.

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

Det er faktisk et symptom på, at vi ikke har nogen teori.

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

Vi behøver ikke mere data - vi behøver en god teori om det.

Another one is sometimes people say,

Andre siger: "Hjerner er så komplekse

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

at det vil tage 50 år mere."

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

Jeg mener, at Chris sagde noget lignende i går.

Jeg mener, du sagde noget i retning af:

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

"Det er en af de mest komplicerede ting i universet." Det er ikke sandt.

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

Du er mere kompliceret end din hjerne. Du har en hjerne.

You've got a brain.

Og selvom hjernen ser meget kompliceret ud,

And although the brain looks very complicated,

er det kun indtil man forstår ting, at de virker komplicerede.

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

Sådan har det altid været. Det eneste vi kan sige er

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

at neocortex har 30 milliarder celler.

has 30 billion cells.

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

Men den er meget regelmæssig.

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

Det ligner faktisk det samme gentaget igen og igen.

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

Den er ikke så kompliceret, som den ser ud. Det er ikke problemet.

Some people say, brains can't understand brains.

Nogle folk siger: "Hjerner kan ikke forstå hjerner."

Very Zen-like. Woo.

Meget zenagtigt...

(Laughter)

(Latter)

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

Det lyder jo godt, men hvorfor? Hvad er pointen?

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

Det er bare en samling celler. Du kan forstå din lever.

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

Den har også en masse celler, ikke?

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

Det er der altså heller ikke noget om.

And finally, some people say,

Og til slut er der nogle, der siger:

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

"Jeg føler mig ikke som en samling celler. Jeg er bevidst.

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

Jeg har denne erfaring og jeg er i verden.

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

Jeg kan ikke bare være en klump celler."

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

Folk plejede at tro, man skulle have en livsenergi for at være levende.

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

Det ved vi nu ikke passer.

And there's really no evidence,

Der er ingen beviser for, at det skulle være sådan, andet end

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

at folk har svært ved at tro på, at celler kan gøre det, de kan.

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

Nogle mennesker er altså faldet i et metafysisk hul

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

også ganske kloge mennesker, men det kan vi godt afvise.

(Laughter)

(Latter)

Nej, jeg vil fortælle jer, at der er noget andet

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

og det er ganske fundamentalt:

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

Der er en anden grund til, at vi ikke har en god teori om hjernen.

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

Det er fordi, vi har en intuitiv, stærk

men ukorrekt antagelse, der har forhindret os i at se svaret.

that has prevented us from seeing the answer.

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

Vi tror på noget helt indlysende, som er forkert.

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

Før jeg siger, hvad det er... Der er en historik for det indenfor videnskab

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

som jeg gerne vil fortælle lidt om først.

Look at other scientific revolutions --

Ser man på andre videnskabelige revolutioner

the solar system, that's Copernicus,

for eksempel solsystemet - det var Copernicus

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

Darwins evolution og Wegeners tektoniske plader

har de alle meget tilfælles med hjernevidenskab.

They all have a lot in common with brain science.

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

For det første havde de alle en masse uforklarlige data.

But it got more manageable once they had a theory.

Men det blev til at håndtere, da de fandt en teori.

The best minds were stumped -- really smart people.

Rigtigt kloge mennesker sad fast her.

We're not smarter now than they were then;

Vi er ikke klogere nu, end de var.

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

Det viser sig, at det er svært at tænke på ting

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

men når først man har tænkt dem, er det faktisk nemt at forstå dem.

My daughters understood these three theories,

Mine døtre forstod disse tre teoriers

grundstruktur, da de gik i børnehave.

in their basic framework, in kindergarten.

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

Og nu er det ikke så svært. Her er æblet, her er appelsinen.

the Earth goes around, that kind of stuff.

Jorden drejer rundt om solen og den slags.

Another thing is the answer was there all along,

Og sidst, men ikke mindst, var svaret der hele tiden

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

men vi overså det, på grund af den her indlysende ting.

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

Det var en intuitiv, stærk overbevisning, som var forkert.

In the case of the solar system,

I tilfældet med solsystemet er ideen om, at Jorden roterer

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

og at Jordens overflade roterer med over 1500 km i timen

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

og Jorden bevæger sig gennem solsystemet med over 1,5 mio km i timen

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

fuldstændig vanvid. Vi ved alle, at Jorden ikke bevæger sig.

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

Føles det, som om du bevæger dig med over 1500 km i timen?

Selvfølgelig ikke. Og hvis du sagde at

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

Jorden roterer og er kæmpestor

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

ville de spærre dig inde, og det gjorde de dengang.

(Latter)

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

Det var intuitivt og indlysende. Hvad med evolutionen?

Evolution, same thing.

Det er det samme. Vi lærte vore børn, at Bibelen siger

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

at Gud skabte alle arter. Katte er katte. Hunde er hunde.

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

Mennesker er mennesker. Planter er planter. De ændrer sig ikke.

they don't change.

Noah tog dem ombord på Arken og blablabla.

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.

Men hvis du tror på evolution har vi alle en fælles forfader

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

og vi deler en fælles forfader med planten ude i lobbyen.

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

Det fortæller evolution os. Og det sandt. Men egentlig utroligt.

And the same thing about tectonic plates.

Sådan var det med tektoniske plader.

All the mountains and the continents

Alle kontinenterne ligger og flyder rundt

are kind of floating around on top of the Earth.

oven på Jorden - det giver jo ikke mening.

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

Hvad er så den intuitive, men fejlagtige antagelse

that's kept us from understanding brains?

der har afholdt fra os fra at forstå hjernen?

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

Når jeg siger det, vil det virke indlysende rigtigt

og det er hele pointen, ikke? Og så vil jeg komme med argumenter for

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

hvorfor I tager fejl i den anden antagelse.

The intuitive but obvious thing is:

Den intuitive, men indlysende ting er at intelligens

somehow, intelligence is defined by behavior;

defineres gennem adfærd

we're intelligent because of how we do things

at vi er intelligente på grund af måden vi gør ting på

and how we behave intelligently.

og den måde vi opfører os intelligent på. Og jeg siger, det er forkert.

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

Intelligence is defined by prediction.

Intelligens er defineret ved forudsigelse.

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

Jeg skal guide jer igennem det på de næste par slides

and give you an example of what this means.

og give et eksempel på hvad det betyder. Her er et system.

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

Ingeniører kan godt lide at se på systemer som dette. Det samme kan videnskabsfolk.

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

Vi har en ting i en boks, siger de, og vi har dens input og output.

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

AI-folkene siger, at tingen i kassen er en programmerbar computer

because it's equivalent to a brain.

fordi den svarer til en hjerne. Vi fodrer den med input

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

og får den til at gøre noget - udvise en adfærd.

Alan Turing definerede Turing-testen, som siger

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

vi vil vide om noget er intelligent, hvis det opfører sig som et menneske.

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

En adfærdsmæssig måling af, hvad intelligens er

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

der har siddet fast igennem lang tid.

Reality, though -- I call it real intelligence.

I virkeligheden... jeg kalder det ægte intelligens.

Real intelligence is built on something else.

Ægte intelligens bygger på noget andet.

We experience the world through a sequence of patterns,

Vi oplever verden gennem en rækkefølge af mønstre som vi gemmer

and we store them, and we recall them.

og som vi genkalder. Når vi genkalder dem, sammenligner vi dem

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

med virkeligheden og laver forudsigelser hele tiden.

and we're making predictions all the time.

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

Det er en evig gyldig metrik, som spørger

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

om vi forstår verden? Kommer jeg med forudsigelser? Og så videre.

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

I er alle intelligente lige nu, selvom I ikke laver noget.

Måske klør du dig eller piller næse.

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

Jeg ved det ikke - du laver ikke noget netop nu

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

men du er intelligent, du forstår hvad jeg siger.

Because you're intelligent and you speak English,

Fordi du er intelligent og taler engelsk

you know the word at the end of this

ved du godt hvad, det sidste ord er i denne.. (Stilhed)

sætning.

sentence.

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

Ordet kom til dig og du laver disse forudsigelser hele tiden.

What I'm saying is,

Det jeg siger er

the internal prediction is the output in the neocortex,

at denne evige forudsigelse er outputtet fra neocortex.

Og at forudsigelser fører til intelligent adfærd.

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

Det sker på følgende måde: Lad os starte med en ikke-intelligent hjerne.

Let's start with a non-intelligent brain.

Jeg vil påstå, det er en ikke-intelligent hjerne. Vi kan kalde det en gammel hjerne

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,

og vi kan sige at det er som et ikke-pattedyr, et krybdyr.

say, an alligator; we have an alligator.

Vi kan sige, vi har fat i en alligator.

And the alligator has some very sophisticated senses.

Alligatoren har nogle meget avancerede sanser.

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

Den har gode øjne og ører, følesans osv.

a mouth and a nose.

en mund og en næse. Den har en meget kompleks adfærd.

It has very complex behavior.

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

Den kan løbe og gemme sig. Den føler frygt og andre følelser. Den kan spise dig.

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

Den kan angribe. Den kan alt muligt.

But we don't consider the alligator very intelligent,

Men vi betragter ikke alligatoren som særlig intelligent. Ikke som mennesker.

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

Men den udviser en kompleks adfærd.

Now in evolution, what happened?

Hvad skete der - evolutionsmæssigt?

First thing that happened in evolution with mammals

Det første der skete i pattedyrenes evolution var

is we started to develop a thing called the neocortex.

at vi udviklede en neocortex.

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

Jeg vil vise neocortex her

som en kasse ovenpå den gamle hjerne.

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

Neocortex betyder nyt lag. Det er et nyt lag oven på din hjerne.

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

Det er den rynkede ting øverst i hovedet

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

der blev rynket af at blive presset sammen, hvor der ikke var plads.

(Laughter)

(Latter)

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

Nej, det er faktisk rigtigt. Den på størrelse med en serviet.

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

Og den passer ikke ind, så den blev helt rynket. Se nu på tegningen her.

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

Den gamle hjerne er der stadig. Du har stadig en alligator hjerne.

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

Det er rigtigt - din følelsesmæssige hjerne.

It's all those gut reactions you have.

Den er alle de ting og alle de instinktive reaktioner du har.

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

Ovenpå den har vi et hukommelsessystem kaldet for neocortex.

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

Hukommelsessystemet sidder oven på den sansemæssige del af hjernen.

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

Og samtidig med at det sansemæssige input går til den gamle hjerne

it also goes up into the neocortex.

går det også til neocortex. Og neocortex husker det bare.

And the neocortex is just memorizing.

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

Det sidder der og siger: "Jeg husker alt, hvad der sker

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

hvor jeg har været, mennesker jeg har set, ting jeg har hørt osv."

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

Og når den i fremtiden ser noget lignende

in a similar environment, or the exact same environment,

i et lignende miljø eller i det nøjagtig samme miljø

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

vil den afspille det igen.

"Åh, jeg har været her før. Og når du har været her før

and when you were here before, this happened next.

vil det næste være det og det." Den gør, at du kan forudsige fremtiden.

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your brain;

Den gør det bogstavelig talt ved at sende signaler ind i hjernen

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

som lader dig se, hvad der vil ske som det næste,

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

vil lade dig høre ordet 'sætning' før jeg siger det.

And it's this feeding back into the old brain

Og det er dette tilbageløb til den gamle hjerne

that will allow you to make more intelligent decisions.

som gør dig i stand til at træffe langt mere intelligente beslutninger.

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

Det her er det vigtigste slide jeg har, så jeg standser lige lidt op.

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

Det betyder, at du hele tiden siger: "Jeg kan forudsige ting."

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

Hvis du er en rotte, der skal igennem en labyrint og du så lærer labyrinten at kende,

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

så vil du næste gang have den samme adfærd,

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

men du er lige pludselig blevet klogere

fordi du siger: "Nå, jeg kan genkende den og ved hvilken vej, jeg skal gå,

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

jeg har været her før, jeg kan forudsige fremtiden." Det er det, den gør.

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

Det er forresten sådan for alle pattedyr

in humans, it got a lot worse.

det er sådan for andre pattedyr og hos mennesket blev det meget værre.

Humans actually developed the front of the neocortex,

Som mennesker udviklede vi den forreste del af neocortex

called the anterior part of the neocortex.

som kaldes prefrontal cortex. Her lavede naturen et lille trick.

And nature did a little trick.

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

Den kopierede den bageste del, som er sensorisk

and put it in the front.

og placerede den foran.

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

Og helt specielt har mennesket den samme mekanisme foran

but we use it for motor control.

men vi bruger den til motorisk kontrol.

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

Vi kan derfor nu lave meget sofistikeret motorisk planlægning og den slags.

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

Jeg har ikke tid til at uddybe alt dette, men hvis du vil forstå hjernen,

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

bliver du nødt til at forstå, hvordan den første del af pattedyrenes neocortex virker,

hvordan vi gemmer mønstre og laver forudsigelser.

how it is we store patterns and make predictions.

Lad mig give et par eksempler på forudsigelser.

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

Jeg har allerede sagt ordet 'sætning'. Indenfor musik

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

hvis du har hørt en sang før, hvis du har hørt Jill synge de sange før

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

- når hun synger dem, vil den næste tone allerede dukke op,

you anticipate it.

du forventer dem efterhånden. Hvis det var et musikalbum

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

- ved slutningen af en sang, starter den næste op inde i dit hoved.

It happens all the time, you make predictions.

De her ting sker hele tiden. Du forudsiger hele tiden.

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

Jeg har noget der hedder: Tanke-eksperimentet med den ændrede dør.

It says, you have a door at home;

I dette eksperiment siger vi, at du har en dør derhjemme

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

og mens du er her, laver jeg en ændring på den.

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

En fyr er hjemme i dit hus lige nu og flytter rundt på døren

moving your doorknob over two inches.

og han tager håndtaget og flytter det et par centimeter til den ene side.

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

Når du tager hjem i aften, strækker du hånden ud

du rækker ud efter dørhåndtaget og bemærker

notice it's in the wrong spot

at det sidder det forkerte sted og du tænker: "Hvad er der sket her?!"

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

Det tager måske et par sekunder at regne ud, men noget er der sket.

I can change your doorknob in other ways --

Jeg kunne ændre håndtaget på mange måder.

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

Jeg kan gøre det større eller mindre. Ændre det fra messing til sølv.

Gøre det til en løftestang. Jeg kan ændre døren med farver

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

eller komme en rude i. Jeg kan ændre tusindvis af ting ved din dør

I can change a thousand things about your door

og i de to sekunder det tager dig at åbne døren

and in the two seconds you take to open it,

vil du bemærke, at noget er ændret.

you'll notice something has changed.

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

Den ingeniørmæssige tilgang til dette og AI-tilgangen

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

er at bygge en dør-database. Den indeholder alle dørens egenskaber.

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

Og som du nærmer dig døren, bliver de krydset af en ad gangen.

door, door, color ...

Dør, dør, dør, farve, du ved, hvad jeg mener.

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

Sådan gør vi ikke. Din hjerne gør ikke sådan.

Your brain is making constant predictions all the time

Din hjerne laver hele tiden forudsigelser om

about what will happen in your environment.

hvad der vil ske i dine omgivelser.

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

Lægger jeg min hånd på dette bord, forventer jeg at mærke den stoppe.

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

Jeg vil vide, hvis bare et enkelt skridt rammer forbi med en ½ cm

I'll know something has changed.

at et eller andet er ændret.

You're constantly making predictions about your environment.

Du laver hele tiden forudsigelser om dine omgivelser.

I'll talk about vision, briefly.

Jeg vil kort tale om synet. Her er et billede af en kvinde.

This is a picture of a woman.

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

Når du ser på et menneske, bliver dine øjne fanget

over to til tre gange i sekundet.

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

Du er ikke bevidst om det, men dine øjne bevæger sig hele tiden.

Og når du ser på en persons ansigt

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

går du typisk fra øje til øje til øje til næse til mund.

When your eye moves from eye to eye,

Når dine øjne bevæger sig fra øje til øje

if there was something else there like a nose,

og der var noget andet som f.x. en næse

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

ville du se en næse, hvor der burde være et øje

og du ville tænke: "Hvad pokker!?"

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

(Latter)

Der er noget galt med denne person.

That's because you're making a prediction.

Og det er fordi, du laver en forudsigelse.

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

Du ville aldrig bare kigge derover og spørge: "Hvad ser jeg nu?"

En næse, det er okay. Nej, du har en forventning om, hvad du kommer til at se.

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

(Latter)

Every single moment.

Hvert øjeblik. Lad os til slut se på, hvordan vi tester intelligens.

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

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

Vi tester det gennem forudsigelser. Hvad er det næste ord i denne...?

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

A er til B som C er til hvad? Hvad er det næste tal i denne sekvens?

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

Her er der tre vinkler på en ting.

Hvad er den fjerde vinkel? Det sådan vi tester. Det handler om forudsigelse.

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

So what is the recipe for brain theory?

Hvad er så opskriften på en teori om hjernen?

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

Først og fremmest skal vi have den rigtige grundstruktur.

And the framework is a memory framework,

Denne grundstruktur er en hukommelsesstruktur.

not a computational or behavior framework,

ikke en beregnings- eller adfærdsstruktur. En hukommelsesstruktur.

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

Hvordan gemmer og genkalder du disse rækker af mønstre.

It's spatiotemporal patterns.

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

Indenfor denne grundstruktur tager du en gruppe teoretikere.

biologists generally are not good theoreticians.

Altså, biologer er generelt ikke gode teoretikere.

Det passer ikke altid, men generelt er der ikke en historik for teori indenfor biologi.

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,

Jeg fandt ud af, at de bedste samarbejdspartnere er fysikere

engineers and mathematicians,

ingeniører og matematikere, som ofte tænker i algoritmer.

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

Så skal de lære anatomi og fysiologi.

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

Disse teorier skal være meget realistiske i anatomisk henseende.

Hvis der er nogen, som vil fortælle deres teori om hjernens virkemåde

Anyone who tells you their theory about how the brain works

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

men ikke kan fortælle præcist, hvordan det virker i hjernen

and how the wiring works --

og hvordan ledningerne virker i hjernen, har de ikke en teori.

it's not a theory.

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

Det er det, vi laver på Redwoodcentret for Neurovidenskab.

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

Jeg ville rigtig gerne have mere tid til at fortælle, om de fremskridt vi gør

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

og jeg regner med at være tilbage på denne scene

måske en anden gang i den nærmeste fremtid for at fortælle om det.

to tell you about it.

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

Jeg er virkelig begejstret. Det kommer slet ikke til at tage 50 år.

What will brain theory look like?

Hvordan vil en teori om hjernen så se ud?

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

For det første vil det være en teori om hukommelse.

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

Det er slet ikke ligesom computer hukommelse.

It's very different.

Det er meget anderledes. Det er en hukommelse for

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

mange-dimensionelle mønstre - ligesom dem fra dine øjne.

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

Det er også en hukommelse for rækkefølger.

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

Du kan ikke lære eller genkalde noget, som ikke er i rækkefølge.

A song must be heard in sequence over time,

En sang skal høres i en rækkefølge henover tid.

and you must play it back in sequence over time.

og genspilles i samme rækkefølge over tid.

And these sequences are auto-associatively recalled,

Disse rækkefølger genkaldes automatisk per association. Hvis jeg ser noget,

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

hører jeg noget, vil det minde mig om det og afspille det automatisk.

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

Det er automatisk afspilning. Forudsigelsen af fremtidigt input er det ønskede output.

And prediction of future inputs is the desired output.

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

Teorien skal være biologisk korrekt.

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

Den skal kunne testes og man skal kunne bygge den.

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

Hvis du ikke bygger den, kan du ikke forstå den. En slide mere her:

One more slide.

What is this going to result in?

Hvad vil resultatet være? Vil vi kunne bygge intelligente maskiner?

Are we going to really build intelligent machines?

Helt sikkert. Og det vil være anderledes end folk tror.

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

Jeg er slet ikke i tvivl om, at det vil ske.

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

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

Vi kommer til at bygge det ud af silikone.

The same techniques we use to build silicon computer memories,

De samme teknikker vi bruger til at bygge hukommelse til computere,

we can use here.

kan vi bruge her.

But they're very different types of memories.

Men det er meget forskellige typer hukommelse.

And we'll attach these memories to sensors,

Vi vil forbinde disse hukommelser til sensorer

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

og sensorerne vil opfange øjeblikkelig data fra den virkelige verden

and learn about their environment.

og dermed vil disse ting lære om deres omgivelser.

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

Det er meget usandsynligt, at det første vi ser, vil blive som robotter.

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

Ikke fordi de ikke er nyttige og vi kan godt bygge robotter.

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

Men robotdelen er det sværeste. Det er den gamle hjerne og meget svært.

The new brain is easier than the old brain.

Den nye hjerne er faktisk lettere end den gamle.

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

Det bliver derfor først noget som ikke kræver meget indenfor robotter.

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

Du kommer altså ikke til at se C-3PO.

You're going to see things more like intelligent cars

Det bliver mere noget med intelligente biler

that really understand what traffic is, what driving is

som virkelig forstår traffik og kørsel

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

og som har lært, at biler der har blinket fra i over et halvt minut

probably aren't going to turn.

sandsynligvis ikke drejer og ting som det.

(Laughter)

(Latter)

We can also do intelligent security systems.

Vi kan også lave intelligente sikkerhedssystemer.

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

Alle de steder vi bruger hjernen, men ikke laver så meget mekanisk.

those are the things that will happen first.

Sådan nogle ting kommer til at ske først.

But ultimately, the world's the limit.

I sidste ende sætter kun fantasien grænser.

I don't know how this will turn out.

Jeg ved ikke, hvordan det ender.

I know a lot of people who invented the microprocessor.

Jeg kender en del af de folk som opfandt mikroprocessoren

And if you talk to them,

og de vidste godt, at det de lavede, var virkelig vigtigt

they knew what they were doing was really significant,

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

men de vidste egentlig ikke, hvad der ville ske.

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

De kunne ikke forudse mobiltelefoner, internettet og al den slags.

and all this kind of stuff.

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

De vidste bare, de ville bygge lommeregnere

and traffic-light controllers.

og styringssystemer til lyskryds. "Men det bliver stort."

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

På samme måde er det hjernevidenskab og hukommelse

are going to be a very fundamental technology,

som kommer til at være en grundlæggende teknologi og føre til

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

nogle helt utrolige forandringer indenfor de næste 100 år.

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

Jeg er mest spændt på, hvordan vi vil bruge det indenfor videnskab.

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

Det var vist den tid, jeg havde. Jeg er gået over tid og vil slutte min

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

præsentation lige her.