How AI can bring on a second Industrial Revolution | Kevin Kelly

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TED


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Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez
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Traducteur: François Girod Relecteur: Morgane Quilfen
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I'm going to talk a little bit about where technology's going.
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14966
3817
Je vais vous parler de la direction que prend la technologie.
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And often technology comes to us,
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19509
2671
Souvent elle vient vers nous,
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we're surprised by what it brings.
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22566
1865
nous sommes étonnés de ce qu'elle amène.
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But there's actually a large aspect of technology
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24455
3683
Il y a cependant une grande part de la technologie
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that's much more predictable,
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28162
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qui est plus prévisible,
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and that's because technological systems of all sorts have leanings,
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29988
4088
car les systèmes technologiques de toutes sortes ont des penchants,
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they have urgencies,
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34100
1175
des nécessités,
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they have tendencies.
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35299
1561
des tendances.
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And those tendencies are derived from the very nature of the physics,
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36884
4932
Ces tendances proviennent de la nature même de la physique,
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chemistry of wires and switches and electrons,
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41840
3150
de la chimie des câbles, des commutateurs et des électrons,
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and they will make reoccurring patterns again and again.
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45659
3602
qui vont faire des motifs récurrents encore et encore.
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And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
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49745
4874
Ces motifs produisent ces tendances et ces penchants.
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You can almost think of it as sort of like gravity.
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54643
2831
Vous pouvez penser à ça comme à une sorte de pesanteur.
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Imagine raindrops falling into a valley.
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57498
2319
Imaginez la pluie tombant dans une vallée.
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The actual path of a raindrop as it goes down the valley
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3088
Le chemin précis d'une goutte qui dévale
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is unpredictable.
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62953
1169
est imprévisible.
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We cannot see where it's going,
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64651
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Impossible de voir où elle va.
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but the general direction is very inevitable:
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66193
2277
Mais la direction générale est inévitable :
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it's downward.
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c'est vers le bas.
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And so these baked-in tendencies and urgencies
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4572
De même ces tendances et ces nécessités natives
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in technological systems
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1476
aux systèmes technologiques
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give us a sense of where things are going at the large form.
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77051
3609
nous donnent un indice sur à la direction que prennent les choses.
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So in a large sense,
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81149
1401
Donc grosso modo,
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I would say that telephones were inevitable,
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3361
je dirais que les téléphones étaient inévitables,
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but the iPhone was not.
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87005
1342
mais pas l'iPhone.
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The Internet was inevitable,
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89094
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Internet était inévitable,
01:31
but Twitter was not.
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91274
1286
mais pas Twitter.
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So we have many ongoing tendencies right now,
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93036
3928
Nous avons donc beaucoup de tendances actuellement
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and I think one of the chief among them
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96988
2720
et je pense que l'une des principales
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is this tendency to make things smarter and smarter.
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99732
3722
est la tendance à faire des choses de plus en plus intelligentes.
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I call it cognifying -- cognification --
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104041
2212
J'appelle ceci la « cognification »,
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also known as artificial intelligence, or AI.
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106783
2782
on l'appelle aussi l'intelligence artificielle ou IA.
01:50
And I think that's going to be one of the most influential developments
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110025
3746
Et je pense que ça va devenir l'un des développements, des tendances,
01:53
and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
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113795
5575
et des directions les plus influents de notre société des 20 prochaines années.
02:00
So, of course, it's already here.
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120021
1985
Bien sûr, c'est déjà le cas.
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We already have AI,
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122030
2204
Nous avons déjà de l'IA,
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and often it works in the background,
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124258
2398
qui travaille souvent en arrière-plan,
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in the back offices of hospitals,
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126680
1586
dans les coulisses des hôpitaux,
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where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.
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128290
4686
où elle sert à diagnostiquer les radios mieux que les médecins humains.
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It's in legal offices,
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133000
1726
Dans les services juridiques,
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where it's used to go through legal evidence
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134750
2368
elle parcourt les preuves légales
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better than a human paralawyer.
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137142
1855
mieux qu'un homme de loi.
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It's used to fly the plane that you came here with.
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139506
3656
On l'utilise pour conduire l'avion qui vous a transporté ici.
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Human pilots only flew it seven to eight minutes,
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144165
2381
Les humains n'ont piloté que sept ou huit minutes,
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the rest of the time the AI was driving.
45
146570
1953
le reste du temps, c'était l'IA.
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
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148547
2173
Et bien sûr, Netflix et Amazon,
02:30
it's in the background, making those recommendations.
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150744
2530
qui font leurs recommandations en tâche de fond.
02:33
That's what we have today.
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153298
1261
C'est notre réalité.
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And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,
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154583
4801
Et un exemple plus visible, bien sûr,
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with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.
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159408
6629
est la victoire d'AlphaGo, qui a battu le champion du monde de Go.
02:46
But it's more than that.
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166478
4053
Mais c'est plus que ça.
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If you play a video game, you're playing against an AI.
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170555
2642
Si vous jouez à un jeu vidéo, vous jouez contre une IA.
02:53
But recently, Google taught their AI
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173221
4538
Pourtant récemment, Google a enseigné à son IA
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to actually learn how to play video games.
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177783
2412
à apprendre comment jouer aux jeux vidéo.
03:00
Again, teaching video games was already done,
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180686
2709
Même si enseigner les jeux vidéos avait déjà été fait,
03:03
but learning how to play a video game is another step.
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183419
3897
apprendre à jouer à un jeu vidéo est un pas supplémentaire.
03:07
That's artificial smartness.
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187340
1678
C'est de la subtilité artificielle.
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What we're doing is taking this artificial smartness
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190571
4522
Ce que nous faisons est de prendre cette subtilité artificielle
03:15
and we're making it smarter and smarter.
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195117
2423
et nous la rendons de plus en plus subtile.
03:18
There are three aspects to this general trend
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198710
3895
Il y a trois aspects de cette tendance générale
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that I think are underappreciated;
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202629
1689
qui, je pense, sont sous-estimés ;
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I think we would understand AI a lot better
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204342
2277
je pense que nous comprendrions bien mieux l'IA
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if we understood these three things.
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206643
2301
si nous comprenons ces trois choses.
03:28
I think these things also would help us embrace AI,
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208968
3283
Je pense que ces choses vont nous aider à adopter l'IA,
03:32
because it's only by embracing it that we actually can steer it.
65
212275
3008
car c'est seulement en l'adoptant que nous pourrons l'orienter.
03:35
We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
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215887
3157
Nous pouvons diriger le spécifique en adoptant la tendance.
03:39
So let me talk about those three different aspects.
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219467
2979
Je vais donc vous parler de ces trois aspects.
03:42
The first one is: our own intelligence has a very poor understanding
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222470
3673
Le premier : c'est que notre propre intelligence ne comprend pas bien
03:46
of what intelligence is.
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226167
1490
ce qu'est l'intelligence.
03:48
We tend to think of intelligence as a single dimension,
70
228110
3653
Nous pensons souvent l'intelligence comme n'ayant qu'une dimension,
03:51
that it's kind of like a note that gets louder and louder.
71
231787
2750
comme un son qui devient de plus en plus fort.
03:54
It starts like with IQ measurement.
72
234561
2607
Ça commence avec la mesure du QI.
03:57
It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,
73
237192
4092
Il y en a d'abord peut-être un niveau bas chez un rat ou une souris,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
74
241308
2134
il y en a peut-être un peu plus chez un chimpanzé
04:03
and then maybe there's more in a stupid person,
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243887
2191
et encore un peu plus chez une personne idiote,
04:06
and then maybe an average person like myself,
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246102
2096
puis vient la personne moyenne, comme moi,
04:08
and then maybe a genius.
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248222
1290
puis arrive le génie.
04:09
And this single IQ intelligence is getting greater and greater.
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249536
4433
Et cette intelligence de QI devient de plus en plus grande.
04:14
That's completely wrong.
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254516
1151
C'est totalement faux.
04:15
That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.
80
255691
3608
Ce n'est pas ça l'intelligence, ce n'est pas l'intelligence humaine.
04:19
It's much more like a symphony of different notes,
81
259673
4506
C'est plus comme une symphonie de différents sons
04:24
and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
82
264203
3609
et chaque note est jouée sur un instrument de la cognition.
04:27
There are many types of intelligences in our own minds.
83
267836
3701
Nous avons plusieurs types d'intelligences :
04:31
We have deductive reasoning,
84
271561
3048
le raisonnement déductif,
04:34
we have emotional intelligence,
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274633
2221
l'intelligence émotionnelle,
04:36
we have spatial intelligence;
86
276878
1393
l'intelligence spatiale,
04:38
we have maybe 100 different types that are all grouped together,
87
278295
4021
il y en a peut-être 100 types différents, qui sont tous regroupés
04:42
and they vary in different strengths with different people.
88
282340
3905
et dont la force varie selon les individus.
04:46
And of course, if we go to animals, they also have another basket --
89
286269
4526
Et bien sûr, concernant les animaux, ils en ont tout un autre panel,
04:50
another symphony of different kinds of intelligences,
90
290819
2541
une autre symphonie d'intelligences différentes,
04:53
and sometimes those same instruments are the same that we have.
91
293384
3566
et quelquefois ils ont les mêmes instruments que les nôtres.
04:56
They can think in the same way, but they may have a different arrangement,
92
296974
3561
Ils peuvent penser de la même façon, mais s'organiser différemment
05:00
and maybe they're higher in some cases than humans,
93
300559
2467
et sont parfois plus performants que les humains,
05:03
like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,
94
303050
2837
comme la mémoire à long terme de l'écureuil est phénoménale,
05:05
so it can remember where it buried its nuts.
95
305911
2287
car il peut se rappeler où il a enterré ses noix.
05:08
But in other cases they may be lower.
96
308222
1987
Et dans d'autres cas, ils le sont moins.
05:10
When we go to make machines,
97
310233
2730
Lorsqu'on veut faire des machines,
05:12
we're going to engineer them in the same way,
98
312987
2196
on va les concevoir de la même manière,
05:15
where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,
99
315207
5010
avec une intelligence plus développée que la nôtre
05:20
and many of them won't be anywhere near ours,
100
320241
2571
et même très éloignée de la nôtre,
05:22
because they're not needed.
101
322836
1544
car on n'en a pas besoin.
05:24
So we're going to take these things,
102
324404
2203
Nous allons donc prendre ces choses,
05:26
these artificial clusters,
103
326631
2081
ces amas artificiels,
05:28
and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.
104
328736
5362
et on ajoutera plus de types de cognition artificielle à nos IA.
05:34
We're going to make them very, very specific.
105
334507
4071
On va les faire très, très spécifiques.
05:38
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;
106
338602
6542
Ainsi votre calculatrice est déjà plus performante que vous en calcul ;
05:45
your GPS is smarter than you are in spatial navigation;
107
345168
3697
votre GPS en navigation spatiale,
05:49
Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.
108
349337
4258
Google, Bing en mémoire à long terme.
05:54
And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking
109
354339
4530
Et on va prendre, à nouveau, ces sortes de pensées différentes
05:58
and we'll put them into, like, a car.
110
358893
1933
et les mettre dans, disons, une voiture.
06:00
The reason why we want to put them in a car so the car drives,
111
360850
3057
La raison pour laquelle on veut les mettre dans une voiture,
06:03
is because it's not driving like a human.
112
363931
2302
c'est qu'elle ne conduit pas comme nous
06:06
It's not thinking like us.
113
366257
1396
et ne pense pas comme nous.
06:07
That's the whole feature of it.
114
367677
1920
C'est son point fort.
06:09
It's not being distracted,
115
369621
1535
Elle n'est jamais distraite,
06:11
it's not worrying about whether it left the stove on,
116
371180
2754
ne s'inquiète pas de savoir si le four est resté allumé
06:13
or whether it should have majored in finance.
117
373958
2138
ou si elle aurait dû être diplômée en finance.
06:16
It's just driving.
118
376120
1153
Elle conduit seulement.
06:17
(Laughter)
119
377297
1142
(Rires)
06:18
Just driving, OK?
120
378463
1841
Elle ne fait que conduire.
06:20
And we actually might even come to advertise these
121
380328
2937
On pourrait même faire la publicité
06:23
as "consciousness-free."
122
383289
1545
de « l'absence de conscience ».
06:24
They're without consciousness,
123
384858
1774
Elle n'a pas de conscience ;
06:26
they're not concerned about those things,
124
386656
2104
elle n'est pas gênée par d'autres choses ;
06:28
they're not distracted.
125
388784
1156
elle n'est pas distraite.
06:29
So in general, what we're trying to do
126
389964
2966
Ainsi en général, ce que nous essayons de faire
06:32
is make as many different types of thinking as we can.
127
392954
4500
est de diversifier les types de pensées autant que possible.
06:37
We're going to populate the space
128
397804
2083
On va meubler l'espace
06:39
of all the different possible types, or species, of thinking.
129
399911
4159
avec tous les différents types ou espèces de pensées.
06:44
And there actually may be some problems
130
404094
2068
Et il y aura même quelques défis
06:46
that are so difficult in business and science
131
406186
2800
très difficiles dans le domaine des affaires, des sciences
06:49
that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.
132
409010
4042
que notre propre type de pensée humaine ne pourra pas résoudre seule.
06:53
We may need a two-step program,
133
413076
1992
On aurait besoin d'un plan en deux phases,
06:55
which is to invent new kinds of thinking
134
415092
4203
qui est d'inventer de nouvelles façons de penser
06:59
that we can work alongside of to solve these really large problems,
135
419692
3734
avec lesquelles on pourra travailler afin de résoudre ces très gros défis,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
136
423450
2918
comme l'énergie noire ou la gravité quantique.
07:08
What we're doing is making alien intelligences.
137
428496
2646
Nous créons de l'intelligence étrangère.
07:11
You might even think of this as, sort of, artificial aliens
138
431166
4069
Vous pouvez imaginer ceci comme des sortes d'extra-terrestres artificiels,
07:15
in some senses.
139
435259
1207
en quelque sorte.
07:16
And they're going to help us think different,
140
436490
2300
Ils vont nous aider à penser différemment,
07:18
because thinking different is the engine of creation
141
438814
3632
car penser différemment est le moteur de la création
07:22
and wealth and new economy.
142
442470
1867
de la fortune, de la nouvelle économie.
07:25
The second aspect of this is that we are going to use AI
143
445835
4923
Le second aspect est que l'on va utiliser l'IA
07:30
to basically make a second Industrial Revolution.
144
450782
2950
pour faire une véritable seconde Révolution industrielle.
07:34
The first Industrial Revolution was based on the fact
145
454135
2773
La première Révolution industrielle était basée
07:36
that we invented something I would call artificial power.
146
456932
3462
sur l'invention de ce que j'appelle la puissance artificielle.
07:40
Previous to that,
147
460879
1150
Avant elle,
07:42
during the Agricultural Revolution,
148
462053
2034
pendant la Révolution agricole,
07:44
everything that was made had to be made with human muscle
149
464111
3702
tout ce qui était fabriqué, l'était par la force musculaire humaine
07:47
or animal power.
150
467837
1307
ou animale.
07:49
That was the only way to get anything done.
151
469565
2063
C'était la seule façon de faire les choses.
07:51
The great innovation during the Industrial Revolution was,
152
471652
2945
La grande innovation pendant la Révolution industrielle a été
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
153
474621
3109
de dompter la vapeur et les énergies fossiles,
07:57
to make this artificial power that we could use
154
477754
3856
pour produire cette puissance artificielle que nous pouvons utiliser
08:01
to do anything we wanted to do.
155
481634
1669
pour faire tout ce que l'on veut.
08:03
So today when you drive down the highway,
156
483327
2772
Ainsi lorsque vous roulez sur l'autoroute,
08:06
you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --
157
486571
4525
vous commandez 250 chevaux, du bout des doigts,
08:11
250 horsepower --
158
491120
1572
la puissance de 250 chevaux,
08:12
which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,
159
492716
4692
que nous utilisons pour bâtir des gratte-ciel, des villes, des routes,
08:17
to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators
160
497432
5789
pour faire des usines qui vont produire à la chaîne des chaises et des frigos,
08:23
way beyond our own power.
161
503245
1654
au-delà de notre propre puissance.
08:24
And that artificial power can also be distributed on wires on a grid
162
504923
6111
Et cette puissance artificielle peut aussi être distribuée dans un réseau filaire
08:31
to every home, factory, farmstead,
163
511058
3199
vers toutes les maisons, usines, fermes.
08:34
and anybody could buy that artificial power,
164
514281
4191
Tout le monde peut acheter cette puissance artificielle,
08:38
just by plugging something in.
165
518496
1472
juste en branchant un truc.
08:39
So this was a source of innovation as well,
166
519992
2439
Ça a aussi été une source d'innovation
08:42
because a farmer could take a manual hand pump,
167
522455
3418
car un fermier a pu prendre une pompe manuelle,
08:45
and they could add this artificial power, this electricity,
168
525897
2916
y ajouter cette puissance artificielle, l'électricité,
08:48
and he'd have an electric pump.
169
528837
1497
et avoir une pompe électrique.
08:50
And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,
170
530358
3318
Et si vous multipliez ça par mille ou par dizaines de milliers,
08:53
and that formula was what brought us the Industrial Revolution.
171
533700
3159
ce processus nous a apporté la Révolution industrielle.
08:56
All the things that we see, all this progress that we now enjoy,
172
536883
3585
Tout ce que nous voyons, tout le progrès dont nous bénéficions,
09:00
has come from the fact that we've done that.
173
540492
2063
vient du fait que nous l'avons fait.
09:02
We're going to do the same thing now with AI.
174
542579
2348
Et nous allons faire de même maintenant avec l'IA.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
175
544951
2075
Nous allons la distribuer sur les réseaux
09:07
and now you can take that electric pump.
176
547050
2374
et vous allez prendre cette pompe électrique,
09:09
You can add some artificial intelligence,
177
549448
2968
lui ajouter une intelligence artificielle,
09:12
and now you have a smart pump.
178
552440
1481
et voilà la pompe intelligente.
09:13
And that, multiplied by a million times,
179
553945
1928
Et ceci, multiplié des millions de fois,
09:15
is going to be this second Industrial Revolution.
180
555897
2363
sera la seconde Révolution industrielle.
09:18
So now the car is going down the highway,
181
558284
2382
Maintenant la voiture conduit sur l'autoroute
09:20
it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.
182
560690
4294
ses propres 250 chevaux, avec en plus 250 cerveaux.
09:25
That's the auto-driven car.
183
565008
1769
C'est la voiture autonome,
09:26
It's like a new commodity;
184
566801
1389
comme un nouveau produit,
09:28
it's a new utility.
185
568214
1303
avec de nouveaux services.
09:29
The AI is going to flow across the grid -- the cloud --
186
569541
3041
L'IA va déferler sur le réseau, le cloud,
09:32
in the same way electricity did.
187
572606
1567
à l'instar de l'électricité.
09:34
So everything that we had electrified,
188
574197
2380
Donc tout ce que nous avons électrifié,
09:36
we're now going to cognify.
189
576601
1723
va maintenant être cognifié.
09:38
And I would suggest, then,
190
578693
1385
Et, je le dois à Jeff,
09:40
that the formula for the next 10,000 start-ups
191
580102
3732
la recette pour les 10 000 prochaines start-ups
09:43
is very, very simple,
192
583858
1162
est très, très simple :
09:45
which is to take x and add AI.
193
585044
3167
prenez une chose X et ajoutez de l'IA.
09:49
That is the formula, that's what we're going to be doing.
194
589100
2812
C'est la recette de ce que nous allons faire.
09:51
And that is the way in which we're going to make
195
591936
3306
C'est la façon dont nous allons créer
09:55
this second Industrial Revolution.
196
595266
1858
cette seconde Révolution industrielle.
09:57
And by the way -- right now, this minute,
197
597148
2154
Et au fait, en ce moment même,
09:59
you can log on to Google
198
599326
1169
on peut aller sur Google
10:00
and you can purchase AI for six cents, 100 hits.
199
600519
3882
et acheter de l'IA pour 6 centimes, 100 résultats.
10:04
That's available right now.
200
604758
1604
C'est disponible immédiatement.
10:06
So the third aspect of this
201
606386
2286
Ainsi le troisième aspect
10:09
is that when we take this AI and embody it,
202
609315
2678
est que lorsque l'on donne un corps à cette IA,
10:12
we get robots.
203
612017
1173
on obtient un robot.
10:13
And robots are going to be bots,
204
613214
1703
Ces robots vont devenir des « bots ».
10:14
they're going to be doing many of the tasks that we have already done.
205
614941
3328
Ils vont faire beaucoup de tâches que nous avons déjà faites.
10:20
A job is just a bunch of tasks,
206
620357
1528
Un métier est un groupe de tâches,
10:21
so they're going to redefine our jobs
207
621909
1762
ils vont donc redéfinir nos métiers
10:23
because they're going to do some of those tasks.
208
623695
2259
car ils vont faire certaines de ces tâches.
10:25
But they're also going to create whole new categories,
209
625978
3197
Mais ils vont aussi impliquer de nouvelles catégories,
10:29
a whole new slew of tasks
210
629199
2247
une nouvelle flopée de tâches
10:31
that we didn't know we wanted to do before.
211
631470
2457
qu'on ne savait même pas vouloir faire auparavant.
10:33
They're going to actually engender new kinds of jobs,
212
633951
3637
Ils vont vraiment engendrer de nouveaux types de métiers,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
213
637612
2271
de nouvelles sortes de tâches à faire faire,
10:39
just as automation made up a whole bunch of new things
214
639907
3405
tout comme l'automatisation a apporté un ensemble de nouvelles choses
10:43
that we didn't know we needed before,
215
643336
1834
dont nous n'avions pas besoin avant
10:45
and now we can't live without them.
216
645194
1956
et dont on ne peut plus se passer.
10:47
So they're going to produce even more jobs than they take away,
217
647174
3956
Donc ils vont produire encore plus de métiers qu'ils vont en détruire,
10:51
but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them
218
651154
3434
mais il importe que de nombreuses tâches à leur faire faire soient celles
10:54
are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.
219
654612
4572
qui peuvent être définies en termes d'efficacité ou de productivité.
10:59
If you can specify a task,
220
659676
1828
Si vous pouvez décrire une tâche,
11:01
either manual or conceptual,
221
661528
2235
qu'elle soit manuelle ou conceptuelle,
11:03
that can be specified in terms of efficiency or productivity,
222
663787
4780
pouvant être conçue en termes d'efficacité ou de productivité,
11:08
that goes to the bots.
223
668591
1777
elle sera pour les robots.
11:10
Productivity is for robots.
224
670758
2178
La productivité est pour les robots.
11:12
What we're really good at is basically wasting time.
225
672960
3070
Car là où nous sommes vraiment bons, c'est dans la perte de temps.
11:16
(Laughter)
226
676054
1028
(Rires)
11:17
We're really good at things that are inefficient.
227
677106
2316
On est très doués à faire des trucs inefficaces.
11:19
Science is inherently inefficient.
228
679446
3025
La science est intrinsèquement inefficace.
11:22
It runs on that fact that you have one failure after another.
229
682816
2906
Elle se développe sur des successions d'échecs,
11:25
It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,
230
685746
3424
sur le fait qu'on fait des tests et des expériences qui ne marchent pas,
11:29
otherwise you're not learning.
231
689194
1442
sinon on n'apprend pas.
11:30
It runs on the fact
232
690660
1162
Elle se développe car il n'y a pas beaucoup d’efficacité en elle.
11:31
that there is not a lot of efficiency in it.
233
691846
2083
11:33
Innovation by definition is inefficient,
234
693953
2779
L'innovation est inefficace par définition.
11:36
because you make prototypes,
235
696756
1391
car on fait des prototypes
11:38
because you try stuff that fails, that doesn't work.
236
698171
2707
et on essaye des trucs qui échouent, qui ne vont pas.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
237
700902
3112
L'exploration est intrinsèquement inefficace.
11:44
Art is not efficient.
238
704038
1531
L'art n'est pas efficace.
11:45
Human relationships are not efficient.
239
705593
2127
Les relations humaines ne le sont pas.
11:47
These are all the kinds of things we're going to gravitate to,
240
707744
2940
Voilà les types de choses vers lesquelles nous allons,
11:50
because they're not efficient.
241
710708
1475
car elles sont inefficaces.
11:52
Efficiency is for robots.
242
712207
2315
L'efficacité est pour les robots.
11:55
We're also going to learn that we're going to work with these AIs
243
715338
4123
Nous allons aussi devoir apprendre à travailler avec ces IA,
11:59
because they think differently than us.
244
719485
1997
car elles pensent différemment de nous.
12:02
When Deep Blue beat the world's best chess champion,
245
722005
4314
Quand Deep Blue a battu le champion du monde d'échecs,
12:06
people thought it was the end of chess.
246
726343
1929
on a pensé que c'était la fin des échecs.
12:08
But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world
247
728296
4402
Mais en fait, il s'avère que le champion du monde d'échec aujourd'hui
12:12
is not an AI.
248
732722
1557
n'est pas une IA.
12:14
And it's not a human.
249
734906
1181
Et n'est pas un humain.
12:16
It's the team of a human and an AI.
250
736111
2715
C'est l'équipe formée par un humain et une IA.
12:18
The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI,
251
738850
4000
Le meilleur diagnosticien n'est ni un médecin, ni une IA,
12:22
it's the team.
252
742874
1176
c'est leur équipe.
12:24
We're going to be working with these AIs,
253
744074
2149
Nous allons travailler avec ces IA.
12:26
and I think you'll be paid in the future
254
746247
1995
Je pense que l'on sera payé dans le futur
12:28
by how well you work with these bots.
255
748266
2391
selon notre capacité à travailler avec ces robots.
12:31
So that's the third thing, is that they're different,
256
751026
4257
La troisième chose est donc qu'ils sont différents,
12:35
they're utility
257
755307
1165
qu'on va les utiliser
12:36
and they are going to be something we work with rather than against.
258
756496
3816
et qu'on va travailler avec plutôt que lutter contre eux.
12:40
We're working with these rather than against them.
259
760336
2639
Nous travaillerons avec plutôt que contre.
12:42
So, the future:
260
762999
1477
Donc, le futur :
12:44
Where does that take us?
261
764500
1420
où cela nous mène-t-il ?
12:45
I think that 25 years from now, they'll look back
262
765944
3567
Je pense que d'ici 25 ans, on regardera en arrière
12:49
and look at our understanding of AI and say,
263
769535
3125
à notre compréhension de l'IA et on dira :
12:52
"You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet,
264
772684
3300
« Vous n'aviez pas d'IA. En fait, vous n'aviez pas encore d'Internet,
12:56
compared to what we're going to have 25 years from now."
265
776008
2741
comparé à celui que nous aurons dans 25 ans. »
12:59
There are no AI experts right now.
266
779849
3047
Actuellement, il n'y a pas d'experts en IA.
13:02
There's a lot of money going to it,
267
782920
1699
Beaucoup d'argent va arriver,
13:04
there are billions of dollars being spent on it;
268
784643
2268
des milliards de dollars seront dépensés,
13:06
it's a huge business,
269
786935
2164
c'est un secteur économique énorme,
13:09
but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now.
270
789123
4272
mais il n'y a pas d'experts, comparé à ce que nous aurons dans 20 ans.
13:14
So we are just at the beginning of the beginning,
271
794064
2885
Nous en sommes au début du début,
13:16
we're in the first hour of all this.
272
796973
2163
à la première heure de tout cela.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
273
799160
1935
Nous sommes à la 1ère heure d'Internet,
13:21
We're in the first hour of what's coming.
274
801119
2040
à la 1ère heure de tout ce qui vient.
13:23
The most popular AI product in 20 years from now,
275
803183
4153
Le produit intelligent le plus populaire dans 20 ans,
13:27
that everybody uses,
276
807360
1444
que tout le monde utilisera,
13:29
has not been invented yet.
277
809499
1544
n'a pas encore été inventé.
13:32
That means that you're not late.
278
812464
2467
Ça signifie que vous n'êtes pas encore dépassé.
13:35
Thank you.
279
815684
1151
Merci.
13:36
(Laughter)
280
816859
1026
(Rires)
13:37
(Applause)
281
817909
2757
(Applaudissements)
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