Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Eine neue Gleichung für Intelligenz

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2014-02-06 ・ TED


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Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Eine neue Gleichung für Intelligenz

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Übersetzung: Ruth Paas Lektorat: Fran Glinzig
00:12
Intelligence -- what is it?
0
12899
3667
Intelligenz -- Was ist das?
00:16
If we take a look back at the history
1
16566
2291
Wenn wir uns ansehen, wie Intelligenz
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
18857
2624
geschichtlich interpretiert wurde,
00:21
one seminal example has been
3
21481
3618
dann war das berühmte Zitat
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
25099
3477
von Edsger Dijkstra ein Durchbruch:
00:28
"the question of whether a machine can think
5
28576
3111
"Die Frage, ob eine Maschine denken kann,
00:31
is about as interesting
6
31687
1310
ist ungefähr so interessant
00:32
as the question of whether a submarine
7
32997
2971
wie die Frage, ob ein U-Boot
00:35
can swim."
8
35968
1790
schwimmen kann."
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
37758
3844
Als Edsger Dijkstra dies geschrieben hat,
00:41
intended it as a criticism
10
41602
2054
wollte er die frühen Pioniere
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
43656
3000
der Informatik kritisieren,
00:46
like Alan Turing.
12
46656
1747
wie zum Beispiel Alan Turing.
00:48
However, if you take a look back
13
48403
2499
Wenn wir aber zurückschauen
00:50
and think about what have been
14
50902
1965
und darüber nachdenken,
00:52
the most empowering innovations
15
52867
1996
welche bahnbrechenden Erfindungen
00:54
that enabled us to build
16
54863
1879
uns am meisten dazu befähigt haben,
00:56
artificial machines that swim
17
56742
2234
schwimmende Maschinen
00:58
and artificial machines that [fly],
18
58976
2573
und denkende [fliegende] Maschinen zu bauen,
01:01
you find that it was only through understanding
19
61549
3547
sehen wir, dass uns nur das Verständnis
01:05
the underlying physical mechanisms
20
65096
2608
des physikalischen Mechanismus
01:07
of swimming and flight
21
67704
2779
des Schwimmens und Fliegens
01:10
that we were able to build these machines.
22
70483
3172
dazu befähigt hat, diese Maschinen zu bauen.
01:13
And so, several years ago,
23
73655
2256
Deshalb habe ich vor einigen Jahren
01:15
I undertook a program to try to understand
24
75911
3249
den Versuch gestartet,
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
79160
2634
den fundamentalen physikalischen Mechanismus
01:21
underlying intelligence.
26
81794
2768
der Intelligenz zu verstehen.
01:24
Let's take a step back.
27
84562
1860
Gehen wir einen Schritt zurück
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
86422
3149
und beginnen mit einem Gedankenexperiment.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
89571
2854
Stellen wir uns vor, wir wären Außerirdische,
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
92425
3041
die nichts über irdische Biologie,
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
95466
3116
Neurowissenschaften oder Intelligenz wissen,
01:38
but you have amazing telescopes
32
98582
2192
aber fantastische Teleskope haben,
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
100774
2362
mit denen wir die Erde beobachten können,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
103136
2332
und ein erstaunlich langes Leben haben,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
105468
1499
sodass wir die Erde über Millionen,
01:46
over millions, even billions of years.
36
106967
3442
sogar Milliarden von Jahren beobachten können.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
110409
3015
Da sehen wir einen sehr seltsamen Effekt,
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
113424
4312
nämlich dass die Erde über die Jahrtausende hinweg,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
117736
4285
kontinuierlich von Asteroiden bombardiert wird
02:02
up until a point,
40
122021
2087
bis zu einem Punkt,
02:04
and that at some point,
41
124108
1531
und dass an dem Punkt,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
125639
4192
ungefähr im Jahr 2000 n. Chr.,
02:09
asteroids that are on
43
129831
1716
Asteroiden, die sich auf
02:11
a collision course with the Earth
44
131547
1931
Kollisionskurs mit der Erde befinden,
02:13
that otherwise would have collided
45
133478
1975
die sonst kollidiert wären,
02:15
mysteriously get deflected
46
135453
2415
mysteriöserweise abgelenkt werden
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
137868
3072
oder explodieren, bevor sie die Erde treffen.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
140940
2083
Als Erdbewohner kennen wir natürlich
02:23
we know the reason would be
49
143023
1544
den eigentlichen Grund dafür, nämlich
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
144567
1756
dass wir uns selbst zu retten versuchen.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
146323
3080
Wir versuchen einen Einschlag zu vermeiden.
02:29
But if you're an alien race
52
149403
1711
Aber wenn man ein Außerirdischer wäre,
02:31
who doesn't know any of this,
53
151114
1146
der von all dem nichts weiß,
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
152260
2514
der keine Ahnung von irdischer Intelligenz hat,
02:34
you'd be forced to put together
55
154774
1728
wäre man gezwungen,
02:36
a physical theory that explains how,
56
156502
2918
eine physikalische Theorie aufzustellen,
02:39
up until a certain point in time,
57
159420
2538
warum Asteroiden, die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
161958
4449
die Oberfläche des Planeten zerstört haben,
02:46
mysteriously stop doing that.
59
166407
3231
dies mysteriöserweise nicht mehr tun.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
169638
4204
Ich behaupte, dass das die gleiche Frage ist,
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
173842
3998
wie die Frage nach der physikalischen Natur der Intelligenz.
02:57
So in this program that I undertook several years ago,
62
177840
3882
Deshalb habe ich mir in dem Versuch, den ich vor einigen Jahren gestartet habe,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
181722
2765
viele unterschiedliche Themen angesehen,
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
184487
3162
aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen,
03:07
that were pointing, I think,
65
187649
1892
die, denke ich, alle auf einen einzigen,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
189541
2548
der Intelligenz zugrundeliegenden
03:12
for intelligence.
67
192089
1581
Mechanismus hindeuten.
03:13
In cosmology, for example,
68
193670
2546
In der Kosmologie, zum Beispiel,
03:16
there have been a variety of different threads of evidence
69
196216
2747
gab es mehrere verschiedene Beweisketten,
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
198963
3407
dass unser Universum genau auf die Entwicklung
03:22
for the development of intelligence,
71
202370
2153
von Intelligenz abgestimmt zu sein scheint,
03:24
and, in particular, for the development
72
204523
2389
und, noch genauer, für die Entwicklung
03:26
of universal states
73
206912
1886
von universellen Zuständen,
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
208798
4098
die die Vielfalt möglicher Zukünfte maximieren.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
212896
2344
Beim Spielen, zum Beispiel, bei Go --
03:35
everyone remembers in 1997
76
215240
3025
alle erinnern sich noch an das Jahr 1997,
03:38
when IBM's Deep Blue beat Garry Kasparov at chess --
77
218265
3951
als der Deep Blue von IBM Garry Kasparov im Schach schlug --
03:42
fewer people are aware
78
222216
1523
weniger Menschen sind sich bewusst,
03:43
that in the past 10 years or so,
79
223739
2018
dass etwa in den letzten 10 Jahren
03:45
the game of Go,
80
225757
1198
das Spiel Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
226955
1956
mutmaßlich ein viel anspruchsvolleres Spiel,
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
228911
2425
da es einen viel höheren Verzweigungsfaktor hat,
03:51
has also started to succumb
83
231336
1702
immer öfter auch
03:53
to computer game players
84
233038
1865
von Computern gewonnen wird,
03:54
for the same reason:
85
234903
1573
und zwar aus dem gleichen Grund:
03:56
the best techniques right now for computers playing Go
86
236476
2800
die momentan besten Techniken für Computer, Go zu spielen,
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
239276
3696
sind Techniken, die zukünftige Optionen während des Spiels
04:02
during game play.
88
242972
2014
zu maximieren versuchen.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
244986
3581
Bei der Planung von Roboterbewegung
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
248567
2182
gibt es eine Reihe neuer Techniken,
04:10
that have tried to take advantage
91
250749
1902
die versuchen auszunutzen,
04:12
of abilities of robots to maximize
92
252651
3146
dass Roboter zukünftige Handlungsfreiheit
04:15
future freedom of action
93
255797
1506
maximieren können,
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
257303
3097
um komplexe Aufgaben zu erfüllen.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
260400
2355
Also mit dem gesammelten Wissen
04:22
and putting them together,
96
262755
1622
aus all diesen verschiedenen Bereichen
04:24
I asked, starting several years ago,
97
264377
2640
habe ich mich vor einigen Jahren gefragt,
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
267017
2850
ob es einen der Intelligenz zugrundeliegenden Mechanismus gibt,
04:29
that we can factor out
99
269867
1673
den wir aus all diesen Gedankensträngen
04:31
of all of these different threads?
100
271540
1774
herausfiltern können?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
273314
4593
Gibt es eine einzelne Gleichung für Intelligenz?
04:37
And the answer, I believe, is yes. ["F = T ∇ Sτ"]
102
277907
3371
Und die Antwort, glaube ich, ist ja. ["F = T ∇ Sτ"].
04:41
What you're seeing is probably
103
281278
1913
Was Sie gerade sehen, ist wahrscheinlich
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
283191
3294
die beste Entsprechung zu E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
286485
2830
für Intelligenz, die ich gesehen habe.
04:49
So what you're seeing here
106
289315
1702
Was Sie hier sehen,
04:51
is a statement of correspondence
107
291017
2669
ist eine Aussage der Übereinstimmung,
04:53
that intelligence is a force, F,
108
293686
4435
dass Intelligenz eine Kraft ist (F),
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
298121
4650
die so wirkt, dass die zukünftige Handlungsfreiheit maximiert wird.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
302771
2375
Sie wirkt so, dass die zukünftige Handlungsfreiheit maximiert wird,
05:05
or keep options open,
111
305146
1628
oder hält Optionen offen,
05:06
with some strength T,
112
306774
2225
mit einer Stärke (T),
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
308999
4777
mit der Vielfältigkeit möglicher erreichbarer Zukünfte (S),
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
313776
2550
bis zu einem zukünftigen Zeithorizont (tau).
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
316326
3209
Kurz gesagt, Intelligenz mag es nicht, in eine Falle zu tappen.
05:19
Intelligence tries to maximize future freedom of action
116
319535
3055
Intelligenz versucht, zukünftige Handlungsfreiheit zu maximieren,
05:22
and keep options open.
117
322590
2673
und Optionen offen zu halten.
05:25
And so, given this one equation,
118
325263
2433
Nun, mit dieser einen Gleichung
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
327696
2532
ist es ganz natürlich zu fragen, was können wir damit machen?
05:30
How predictive is it?
120
330228
1351
Was kann sie vorhersagen?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
331579
2135
Prognostiziert sie menschliche Intelligenz?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
333714
2818
Prognostiziert sie künstliche Intelligenz?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
336532
2042
Jetzt werde ich Ihnen ein Video zeigen,
05:38
that will, I think, demonstrate
124
338574
3420
das, glaube ich,
05:41
some of the amazing applications
125
341994
2288
einige der erstaunlichen Anwendungen
05:44
of just this single equation.
126
344282
2319
dieser Gleichung demonstrieren wird.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
346601
1979
(Video) Erzähler: Neue Forschung in der Kosmologie
05:48
has suggested that universes that produce
128
348580
2047
deutet darauf hin, dass Universen,
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
350627
3481
die mehr Unordnung, oder "Entropie", in ihrem Leben produzieren,
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
354108
2478
dazu tendieren, vorteilhaftere Bedingungen
05:56
for the existence of intelligent beings such as ourselves.
131
356586
3016
für die Existenz intelligenten Lebens, so wie das unsere, zu besitzen.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
359602
2574
Aber was ist, wenn diese eventuelle kosmologische Verbindung
06:02
between entropy and intelligence
133
362176
1843
zwischen Entropie und Intelligenz
06:04
hints at a deeper relationship?
134
364019
1771
auf einen tieferen Zusammenhang hindeutet?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
365790
2564
Was, wenn intelligentes Verhalten nicht nur
06:08
with the production of long-term entropy,
136
368354
1844
mit der Produktion langfristiger Entropie korreliert,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
370198
2318
sondern sich sogar direkt daraus entwickelt?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
372516
2406
Um das herauszufinden, haben wir eine Engine, [eigenständiger Teil eines Computerprogramms]
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
374922
2503
"Entropica", entwickelt, um die Produktion
06:17
the production of long-term entropy
140
377425
1768
von langfristiger Entropie jedes Systems zu maximieren,
06:19
of any system that it finds itself in.
141
379193
2576
in dem sich die Engine befindet.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
381769
2155
Erstaunlicherweise hat Entropica
06:23
multiple animal intelligence tests, play human games,
143
383924
3456
viele Tierintelligenztests bestanden, Spiele erfolgreich gespielt
06:27
and even earn money trading stocks,
144
387380
2146
und sogar Geld mit Aktien verdient,
06:29
all without being instructed to do so.
145
389526
2111
jeweils ohne jegliche Anleitung.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
391637
2518
Hier sind einige Beispiele von Entropica in Aktion.
06:34
Just like a human standing upright without falling over,
147
394155
3205
Wie ein Mensch aufrecht stehend, ohne umzufallen,
06:37
here we see Entropica
148
397360
1230
sehen wir hier Entropica,
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
398590
2885
wie sie automatisch einen Stab auf einem Wagen balanciert.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
401475
2012
Dieses Verhalten ist bemerkenswert,
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
403487
2331
weil wir Entropia nie ein Ziel gegeben haben.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
405818
3157
Sie hat einfach von selbst entschieden, den Stab zu balancieren.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
408975
2132
Diese Fähigkeit zu balancieren, wird Anwendung
06:51
for humanoid robotics
154
411107
1397
für humanoide Robotik
06:52
and human assistive technologies.
155
412504
2515
und technische Hilfsmittel finden.
06:55
Just as some animals can use objects
156
415019
2001
So wie manche Tiere Objekte
06:57
in their environments as tools
157
417020
1442
in ihrer Umwelt als Werkzeuge nutzen,
06:58
to reach into narrow spaces,
158
418462
1987
um in enge Räume einzudringen,
07:00
here we see that Entropica,
159
420449
1882
sehen wir hier, dass Entropica es geschafft hat,
07:02
again on its own initiative,
160
422331
1838
wieder aus eigener Initiative,
07:04
was able to move a large disk representing an animal
161
424169
2910
eine große Scheibe, die ein Tier darstellt, so zu bewegen,
07:07
around so as to cause a small disk,
162
427079
2345
dass eine kleine Scheibe, ein Werkzeug,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
429424
2771
in einen begrenzten Raum eindringt,
07:12
holding a third disk
164
432195
1537
der eine dritte Scheibe enthält,
07:13
and release the third disk from its initially fixed position.
165
433732
2972
und befreit die dritte Scheibe aus ihrer Fixierung.
07:16
This tool use ability will have applications
166
436704
2189
Diese Fähigkeit wird Anwendung finden
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
438893
2359
bei eleganten Produktionstechniken und Landwirtschaft.
07:21
In addition, just as some other animals
168
441252
1944
Außerdem, genau wie manche Tiere
07:23
are able to cooperate by pulling opposite ends of a rope
169
443196
2696
kooperieren, indem sie gleichzeitig an beiden Enden eines Seils ziehen,
07:25
at the same time to release food,
170
445892
2053
um an Essen zu gelangen,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
447945
2295
sehen wir hier, dass Entropia es schafft,
07:30
a model version of that task.
172
450240
1988
dies im Modell umzusetzen.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
452228
2522
Diese Kooperationsfähigkeit hat interessante Auswirkungen
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
454750
3435
für Wirtschaftsplanung und viele andere Bereiche.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
458185
2071
Entropica kann auf eine Vielzahl
07:40
to a variety of domains.
176
460256
1943
von Gebieten angewendet werden.
07:42
For example, here we see it successfully
177
462199
2442
Hier sehen wir sie erfolgreich
07:44
playing a game of pong against itself,
178
464641
2559
ein Pong-Spiel gegen sich selbst spielen,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
467200
2343
was ihr Potential im Spielen zeigt.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
469543
1919
Hier sehen wir Entropica dabei,
07:51
new connections on a social network
181
471462
1839
wie sie neue Verbindungen in sozialen Netzwerken arrangiert,
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
473301
2760
wo Freunde immer wieder den Kontakt verlieren;
07:56
and successfully keeping the network well connected.
183
476061
2856
sie erhält das Netzwerk erfolgreich aufrecht.
07:58
This same network orchestration ability
184
478917
2298
Dieselbe Fähigkeit des Networkings
08:01
also has applications in health care,
185
481215
2328
hat auch Anwendung bei medizinischer Versorgung,
08:03
energy, and intelligence.
186
483543
3232
Energie und Intelligenz.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
486775
2085
Hier sehen wir Entropica,
08:08
of a fleet of ships,
188
488860
1486
wie sie eine Schiffsflotte lenkt,
08:10
successfully discovering and utilizing the Panama Canal
189
490346
3175
den Panamakanal erfolgreich entdeckt und benutzt,
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
493521
2458
um ihre Reichweite global vom Atlantik
08:15
to the Pacific.
191
495979
1529
in den Pazifik auszudehnen.
08:17
By the same token, Entropica
192
497508
1727
Aus dem gleichen Grund ist Entropica
08:19
is broadly applicable to problems
193
499235
1620
weitreichend auf Probleme
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
500855
5302
in autonomer Verteidigung, Logistik und Transport anwendbar.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
506173
2030
Zum Schluss sehen wir hier, wie Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
508203
2723
eine "billig kaufen, teuer verkaufen"-Strategie
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
510926
2067
an einer simulierten Fernhandelsbörse
08:32
on a simulated range traded stock,
198
512993
2178
spontan entdeckt und anwendet
08:35
successfully growing assets under management
199
515171
2331
und dadurch das verwaltete Vermögen
08:37
exponentially.
200
517502
1424
exponentiell vermehrt.
08:38
This risk management ability
201
518926
1308
Diese Fähigkeit zum Risikomanagement
08:40
will have broad applications in finance
202
520234
2487
wird umfassende Anwendung in Finanzen
08:42
and insurance.
203
522721
3328
und Versicherungen haben.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
526049
2091
Alex Wissner-Gross: Wir haben gerade gesehen,
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
528140
4392
dass eine Vielzahl von eindeutig menschlich-intelligenten
08:52
cognitive behaviors
206
532532
1757
kognitiven Verhaltensweisen,
08:54
such as tool use and walking upright
207
534289
2831
so wie Werkzeuggebrauch, aufrechter Gang
08:57
and social cooperation
208
537120
2029
und soziale Kooperation,
08:59
all follow from a single equation,
209
539149
2972
alle aus einer einzigen Gleichung folgen,
09:02
which drives a system
210
542121
1932
die ein System dazu bringt,
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
544053
3911
seine zukünftige Handlungsfreiheit zu maximieren.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
547964
3007
Dies führt zu einer tiefen Ironie.
09:10
Going back to the beginning
213
550971
2024
Wenn wir zurückgehen zum Anfang
09:12
of the usage of the term robot,
214
552995
3273
der Nutzung des Wortes "Roboter",
09:16
the play "RUR,"
215
556268
2903
dem Spiel "RUR",
09:19
there was always a concept
216
559171
2235
dann gab es immer das Konzept,
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
561406
3226
dass, wenn wir maschinelle Intelligenz entwickelten,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
564632
3027
es eine kypernetische Revolte gäbe.
09:27
The machines would rise up against us.
219
567659
3551
Die Maschinen würden sich gegen uns wenden.
09:31
One major consequence of this work
220
571210
2319
Eine wichtige Folgerung aus dieser Arbeit ist,
09:33
is that maybe all of these decades,
221
573529
2769
dass wir vielleicht seit Jahrzehnten
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
576298
2976
das Konzept kybernetischer Revolten
09:39
in reverse.
223
579274
2011
falsch herum gesehen haben.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
581285
3279
Maschinen werden nicht zuerst intelligent
09:44
and then megalomaniacal
225
584564
2015
und dann größenwahnsinning,
09:46
and try to take over the world.
226
586579
2224
und versuchen, die Welt zu erobern.
09:48
It's quite the opposite,
227
588803
1434
Das ziemliche Gegenteil stimmt,
09:50
that the urge to take control
228
590237
2906
dass der Drang zur Kontrolle
09:53
of all possible futures
229
593143
2261
aller möglichen Zukünfte
09:55
is a more fundamental principle
230
595404
2118
ein fundamentaleres Prinzip ist,
09:57
than that of intelligence,
231
597522
1363
als das der Intelligenz,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
598885
3700
dass allgemeine Intelligenz sogar direkt
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
602585
3559
aus dieser Art Kontrolldrang hervortritt,
10:06
rather than vice versa.
234
606144
4185
statt umgekehrt.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
610329
3769
Eine weitere wichtige Folgerung ist die Zielsuche.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
614098
4360
Ich werde oft gefragt, wie resultiert die Fähigkeit, Ziele zu suchen,
10:18
follow from this sort of framework?
237
618458
1620
aus dieser Grundstruktur?
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
620078
3028
Und die Antwort darauf: Die Fähigkeit zur Zielsuche
10:23
will follow directly from this
239
623106
1882
folgt direkt daraus,
10:24
in the following sense:
240
624988
1834
und zwar im folgenden Sinn:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
626822
2865
Genau wie Sie durch einen Tunnel reisen würden,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
629687
2505
einem Flaschenhals der möglichen Zukünfte,
10:32
in order to achieve many other
243
632192
1871
sodass Sie später viele andere Ziele
10:34
diverse objectives later on,
244
634063
2021
erreichen können,
10:36
or just like you would invest
245
636084
2372
oder genauso wie Sie
10:38
in a financial security,
246
638456
1787
in finanzielle Sicherheit investieren,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
640243
2237
dadurch kurzfristig weniger liquide sind,
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
642480
2400
aber langfristig Ihr Vermögen vergrößern,
10:44
goal seeking emerges directly
249
644880
2337
so folgt Zielsuche direkt
10:47
from a long-term drive
250
647217
1729
aus einem langfristigen Drang,
10:48
to increase future freedom of action.
251
648946
4037
die zukünftige Handlungsfreiheit zu vergrößern.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
652983
3528
Zum Abschluss, Richard Feynman, berühmter Physiker,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
656511
3672
hat einmal geschrieben, dass, wenn die menschliche Zivilisation zerstört würde,
11:00
and you could pass only a single concept
254
660183
1893
und nur ein einziges Konzept an unsere Nachfahren
11:02
on to our descendants
255
662076
1371
weitergegeben werden könnte,
11:03
to help them rebuild civilization,
256
663447
2307
um den Wiederaufbau zu unterstützen,
11:05
that concept should be
257
665754
1686
sollte es dieses sein:
11:07
that all matter around us
258
667440
1852
dass alle Materie um uns herum
11:09
is made out of tiny elements
259
669292
2323
aus winzigen Elementen besteht,
11:11
that attract each other when they're far apart
260
671615
2508
die sich anziehen, wenn sie weit voneinander weg sind,
11:14
but repel each other when they're close together.
261
674123
3330
aber sich abstoßen, wenn sie nah zusammen sind.
11:17
My equivalent of that statement
262
677453
1781
Mein Äquivalent dieser Aussage,
11:19
to pass on to descendants
263
679234
1268
Nachfahren etwas zu hinterlassen,
11:20
to help them build artificial intelligences
264
680502
2712
um den Aufbau künstlicher Intelligenz zu unterstützen,
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
683214
2949
oder ihnen zu helfen, menschliche Intelligenz zu verstehen,
11:26
is the following:
266
686163
1267
ist das folgende:
11:27
Intelligence should be viewed
267
687430
2053
Intelligenz sollte gesehen werden
11:29
as a physical process
268
689483
1413
als ein physikalischer Prozess,
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
690896
2965
der zukünftige Handlungsfreiheit zu maximieren versucht,
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
693861
3616
und Einschränkungen der Zukunft vermeidet.
11:37
Thank you very much.
271
697477
1358
Vielen Dank.
11:38
(Applause)
272
698835
4000
(Applaus)
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