Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Une nouvelle équation pour l'intelligence

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2014-02-06 ・ TED


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Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Une nouvelle équation pour l'intelligence

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Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: eric vautier Relecteur: Nhu PHAM
00:12
Intelligence -- what is it?
0
12899
3667
L'intelligence -- qu'est-ce que c'est?
00:16
If we take a look back at the history
1
16566
2291
Si nous jetons un œil à l'histoire
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
18857
2624
de la façon dont l'intelligence a été vue,
00:21
one seminal example has been
3
21481
3618
un exemple précurseur fut
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
25099
3477
la célèbre citation d'Edsger Dijkstra disant que
00:28
"the question of whether a machine can think
5
28576
3111
la question « Une machine peut-elle penser ? »
00:31
is about as interesting
6
31687
1310
est à peu près aussi intéressante
00:32
as the question of whether a submarine
7
32997
2971
que la question « Un sous-marin
00:35
can swim."
8
35968
1790
peut-il nager ? »
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
37758
3844
Edsger Dijkstra, en l'écrivant,
00:41
intended it as a criticism
10
41602
2054
la dirigeait comme une critique
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
43656
3000
des pionniers des sciences informatiques,
00:46
like Alan Turing.
12
46656
1747
comme Alan Turing.
00:48
However, if you take a look back
13
48403
2499
Cependant, si vous prenez du recul
00:50
and think about what have been
14
50902
1965
et pensez à ce qu'étaient
00:52
the most empowering innovations
15
52867
1996
les innovations les plus puissantes
00:54
that enabled us to build
16
54863
1879
qui nous ont permis de construire
00:56
artificial machines that swim
17
56742
2234
des machine artificielles sachant nager
00:58
and artificial machines that [fly],
18
58976
2573
et des machines artificielles sachant voler,
01:01
you find that it was only through understanding
19
61549
3547
vous trouvez que ce fut uniquement à travers
01:05
the underlying physical mechanisms
20
65096
2608
la compréhension des mécanismes physiques sous-jacents
01:07
of swimming and flight
21
67704
2779
de la nage et du vol
01:10
that we were able to build these machines.
22
70483
3172
que nous avons pu construire ces machines.
01:13
And so, several years ago,
23
73655
2256
Donc, il y a plusieurs années,
01:15
I undertook a program to try to understand
24
75911
3249
j'ai entrepris un programme pour essayer de comprendre
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
79160
2634
les mécanismes physiques fondamentaux
01:21
underlying intelligence.
26
81794
2768
sous-jacents à l'intelligence.
01:24
Let's take a step back.
27
84562
1860
Prenons du recul.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
86422
3149
Commençons tout d'abord avec une expérience de pensée.
01:29
Pretend that you're an alien race
29
89571
2854
Supposons que vous êtes une race extra-terrestre
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
92425
3041
qui ne sait rien ni de la biologie terrestre
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
95466
3116
ni des neurosciences terrestres ou encore de l'intelligence terrestre,
01:38
but you have amazing telescopes
32
98582
2192
mais vous avez des télescopes incroyables
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
100774
2362
et vous êtes à même de voir la Terre,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
103136
2332
et vous avez de très longues vies,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
105468
1499
donc vous pouvez voir la Terre
01:46
over millions, even billions of years.
36
106967
3442
sur des millions, même des milliards d'années.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
110409
3015
Et vous verrez un phénomène très étrange.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
113424
4312
Vous observerez que, durant le dernier millénaire,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
117736
4285
la Terre est continuellement bombardée d’astéroïdes
02:02
up until a point,
40
122021
2087
jusqu'à un moment,
02:04
and that at some point,
41
124108
1531
et à ce moment,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
125639
4192
qui correspond à environ 2000 années de notre calendrier
02:09
asteroids that are on
43
129831
1716
les astériodes sur une trajectoire de collision
02:11
a collision course with the Earth
44
131547
1931
avec la Terre
02:13
that otherwise would have collided
45
133478
1975
qui l'auraient percutée
02:15
mysteriously get deflected
46
135453
2415
ont mystérieusement dévié
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
137868
3072
ou ont explosé avant de pouvoir atteindre la Terre.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
140940
2083
Bien sûr, en tant que terriens,
02:23
we know the reason would be
49
143023
1544
nous savons que la raison serait
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
144567
1756
que nous essayons de nous sauver.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
146323
3080
Nous essayons d'éviter un impact.
02:29
But if you're an alien race
52
149403
1711
Mais si vous êtes une race extra-terrestre
02:31
who doesn't know any of this,
53
151114
1146
qui ne sait rien de tout cela,
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
152260
2514
qui n'a aucune idée du concept d'intelligence terrestre,
02:34
you'd be forced to put together
55
154774
1728
vous seriez forcés de mettre en place
02:36
a physical theory that explains how,
56
156502
2918
une théorie physique qui explique comment,
02:39
up until a certain point in time,
57
159420
2538
à partir d'un certain point dans le temps,
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
161958
4449
les astéroïdes qui démoliraient la surface d'une planète
02:46
mysteriously stop doing that.
59
166407
3231
en sont mystérieusement empêchés.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
169638
4204
Je pense donc que c'est la même question
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
173842
3998
que celle qui consiste à comprendre la nature physique de l'intelligence.
02:57
So in this program that I undertook several years ago,
62
177840
3882
Et dans ce programme que j'ai entrepris il y a plusieurs années,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
181722
2765
j'ai étudié une variété de différents fils conducteurs
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
184487
3162
à travers la science, à travers une multitude de disciplines,
03:07
that were pointing, I think,
65
187649
1892
qui convergeaient, je le pense,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
189541
2548
vers un unique, mécanisme sous-jacent
03:12
for intelligence.
67
192089
1581
pour décrire l'intelligence.
03:13
In cosmology, for example,
68
193670
2546
En cosmologie, par exemple,
03:16
there have been a variety of different threads of evidence
69
196216
2747
il y a eu une multitude de preuves
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
198963
3407
que notre Univers semble être finement ajusté
03:22
for the development of intelligence,
71
202370
2153
pour le développement de l'intelligence,
03:24
and, in particular, for the development
72
204523
2389
et, en particulier, pour le développement
03:26
of universal states
73
206912
1886
des états universaux
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
208798
4098
qui maximisent la diversité de futurs possibles.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
212896
2344
Dans la stratégie de jeu, par exemple, dans le Go --
03:35
everyone remembers in 1997
76
215240
3025
tout le monde se souvient de 1997
03:38
when IBM's Deep Blue beat Garry Kasparov at chess --
77
218265
3951
lorsque le Deep Blue d'IBM a battu Garry Kasparov aux échecs --
03:42
fewer people are aware
78
222216
1523
mais peu de gens sont au courant
03:43
that in the past 10 years or so,
79
223739
2018
que dans les dix dernières années,
03:45
the game of Go,
80
225757
1198
le jeu de Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
226955
1956
sans doute un jeu bien plus stimulant
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
228911
2425
car il a un bien plus grand facteur de ramification,
03:51
has also started to succumb
83
231336
1702
a aussi commencé à succomber
03:53
to computer game players
84
233038
1865
face aux programmes informatiques
03:54
for the same reason:
85
234903
1573
pour la même raison :
03:56
the best techniques right now for computers playing Go
86
236476
2800
les meilleures techniques pour les ordinateurs jouant au Go
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
239276
3696
sont des techniques qui tentent de maximiser les options futures
04:02
during game play.
88
242972
2014
durant la partie.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
244986
3581
Finalement, dans la planification des mouvements chez les robots,
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
248567
2182
une grande variété de nouvelles techniques
04:10
that have tried to take advantage
91
250749
1902
qui ont essayé de tirer avantage
04:12
of abilities of robots to maximize
92
252651
3146
de la capacité des robots à maximiser
04:15
future freedom of action
93
255797
1506
la liberté d'action future
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
257303
3097
de façon à accomplir des tâches complexes.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
260400
2355
De cette façon, parlant de tous ces différents sujets
04:22
and putting them together,
96
262755
1622
et les mettant ensemble,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
264377
2640
je me suis demandé, il y a quelques années,
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
267017
2850
s'il y avait un mécanisme sous-jacent à l'intelligence
04:29
that we can factor out
99
269867
1673
que nous pourrions tirer
04:31
of all of these different threads?
100
271540
1774
de tous ces différents sujets ?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
273314
4593
Y a-t-il une équation unique pour l'intelligence ?
04:37
And the answer, I believe, is yes. ["F = T ∇ Sτ"]
102
277907
3371
Et la réponse, je pense, est oui. [« F = T ∇ Sτ»]
04:41
What you're seeing is probably
103
281278
1913
Ce que vous voyez est probablement
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
283191
3294
le plus proche équivalent à un E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
286485
2830
pour l'intelligence que j'ai jamais vu.
04:49
So what you're seeing here
106
289315
1702
Ce que vous voyez ici
04:51
is a statement of correspondence
107
291017
2669
est l'assertion
04:53
that intelligence is a force, F,
108
293686
4435
que l'intelligence est une force, F,
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
298121
4650
qui agit de façon à maximiser la capacité d'action future.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
302771
2375
Elle agit de façon à maximiser la capacité d'action future,
05:05
or keep options open,
111
305146
1628
ou encore elle garde le maximum d'options possibles,
05:06
with some strength T,
112
306774
2225
avec une certaine vigueur puissance T,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
308999
4777
avec la diversité de futurs accessibles possibles, S,
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
313776
2550
jusqu'à un horizon temporel futur, tau.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
316326
3209
En bref, l'intelligence n'aime pas être prise au piège.
05:19
Intelligence tries to maximize future freedom of action
116
319535
3055
L'intelligence tente de maximiser la liberté d'action future
05:22
and keep options open.
117
322590
2673
et garde des portes ouvertes.
05:25
And so, given this one equation,
118
325263
2433
Étant donné cette unique équation,
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
327696
2532
il est naturel de se demander, que pouvons-nous faire avec ça ?
05:30
How predictive is it?
120
330228
1351
A quel point est-ce utile pour établir des prévisions ?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
331579
2135
Est-ce qu'elle prédit l'intelligence humaine ?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
333714
2818
Est-ce qu'elle prédit l'intelligence artificielle ?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
336532
2042
Je vais maintenant vous montrer une vidéo
05:38
that will, I think, demonstrate
124
338574
3420
qui va, je pense, mettre en valeur
05:41
some of the amazing applications
125
341994
2288
quelques applications incroyables
05:44
of just this single equation.
126
344282
2319
de cette seule équation.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
346601
1979
(Vidéo) Narrateur : Des recherches récentes en cosmologie
05:48
has suggested that universes that produce
128
348580
2047
ont suggéré que les univers qui produisent
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
350627
3481
plus de désordre, ou « entropie » au cours de leur durée de vie
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
354108
2478
devraient tendre à avoir des conditions plus favorables
05:56
for the existence of intelligent beings such as ourselves.
131
356586
3016
à l'existence d'être intelligents comme nous.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
359602
2574
Mais si cette connexion expérimentale en cosmologie
06:02
between entropy and intelligence
133
362176
1843
entre l'entropie et l'intelligence
06:04
hints at a deeper relationship?
134
364019
1771
suggérait une corrélation plus profonde ?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
365790
2564
Et si le comportement intelligent n'était pas simplement corrélé
06:08
with the production of long-term entropy,
136
368354
1844
avec la production d'une entropie sur le long-terme,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
370198
2318
mais plutôt qu'elle émergeait directement de celle-ci ?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
372516
2406
Pour savoir, nous avons développé une machine logicielle
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
374922
2503
appelée Entropica, créée pour maximiser
06:17
the production of long-term entropy
140
377425
1768
la production d'une entropie sur le long-terme
06:19
of any system that it finds itself in.
141
379193
2576
du système quelconque dans lequel elle se trouve.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
381769
2155
Aussi impressionnant que ça puisse paraître, Entropica fut à même
06:23
multiple animal intelligence tests, play human games,
143
383924
3456
de réussir plusieurs tests d'intelligence animale, a pu jouer
06:27
and even earn money trading stocks,
144
387380
2146
à des jeux humains, et elle a même réussi à gagner de l'argent en plaçant en bourse,
06:29
all without being instructed to do so.
145
389526
2111
le tout sans à recevoir d'instruction.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
391637
2518
Voici quelques exemples d'Entropica en action.
06:34
Just like a human standing upright without falling over,
147
394155
3205
Tout comme un humain se tenant debout sans tomber,
06:37
here we see Entropica
148
397360
1230
nous voyons ici Entropica
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
398590
2885
utilisant un chariot pour automatiquement tenir une barre en équilibre.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
401475
2012
Ce comportement est remarquable en partie
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
403487
2331
car nous n'avons jamais donné de but à Entropica.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
405818
3157
Elle a simplement décidé d'elle même de tenir la barre en équilibre.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
408975
2132
Cette capacité de tenir l'équilibre aura des applications
06:51
for humanoid robotics
154
411107
1397
pour la robotique humanoïde
06:52
and human assistive technologies.
155
412504
2515
et les technologies d'assistance aux humains.
06:55
Just as some animals can use objects
156
415019
2001
Tout comme les animaux peuvent utiliser des objets
06:57
in their environments as tools
157
417020
1442
dans leur environnement comme les outils
06:58
to reach into narrow spaces,
158
418462
1987
pour atteindre des lieux étroits,
07:00
here we see that Entropica,
159
420449
1882
ici nous voyons Entropica,
07:02
again on its own initiative,
160
422331
1838
encore de sa propre initiative,
07:04
was able to move a large disk representing an animal
161
424169
2910
être capable de bouger un grand disque représentant un animal
07:07
around so as to cause a small disk,
162
427079
2345
de façon à faire qu'un petit disque,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
429424
2771
représentant un outil, puisse atteindre un espace confiné
07:12
holding a third disk
164
432195
1537
en tenant un troisième disque
07:13
and release the third disk from its initially fixed position.
165
433732
2972
et relâche le troisième disque de sa position fixe initiale.
07:16
This tool use ability will have applications
166
436704
2189
Cet outil aura des applications
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
438893
2359
en fabrication intelligente et dans l'agriculture.
07:21
In addition, just as some other animals
168
441252
1944
En plus, tout comme d'autres animaux
07:23
are able to cooperate by pulling opposite ends of a rope
169
443196
2696
sont capables de coopérer en tirant les bouts opposés d'une corde
07:25
at the same time to release food,
170
445892
2053
en même temps pour libérer de la nourriture,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
447945
2295
nous voyons ici qu'Entropica est à même d'accomplir
07:30
a model version of that task.
172
450240
1988
une version modélisée de cette tâche.
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
452228
2522
Cette capacité de coopération a des applications intéressantes
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
454750
3435
pour la planification économique et dans une multitude d'autre domaines.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
458185
2071
Entropica peut être largement mise en œuvre
07:40
to a variety of domains.
176
460256
1943
dans une multitude de domaines.
07:42
For example, here we see it successfully
177
462199
2442
Par exemple, ici nous la voyons jouer à une partie
07:44
playing a game of pong against itself,
178
464641
2559
de pong contre elle-même avec succès,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
467200
2343
illustrant son potentiel pour le jeu.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
469543
1919
Ici nous voyons Entropica
07:51
new connections on a social network
181
471462
1839
orchestrant de nouvelles connexions sur un réseau social
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
473301
2760
où les amis se perdent de vue constamment
07:56
and successfully keeping the network well connected.
183
476061
2856
et arrivent à conserver un réseau bien connecté.
07:58
This same network orchestration ability
184
478917
2298
Cette même capacité à l'orchestration de réseaux
08:01
also has applications in health care,
185
481215
2328
a aussi des applications dans les domaines de la santé,
08:03
energy, and intelligence.
186
483543
3232
de l'énergie, et du renseignement.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
486775
2085
Ici nous voyons Entropica commandant les routes
08:08
of a fleet of ships,
188
488860
1486
d'une flotte de bateaux,
08:10
successfully discovering and utilizing the Panama Canal
189
490346
3175
découvrant et utilisant avec succès le Canal de Panama
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
493521
2458
pour étendre mondialement son emprise de l'Atlantique
08:15
to the Pacific.
191
495979
1529
au Pacifique.
08:17
By the same token, Entropica
192
497508
1727
De la même façon, Entropica
08:19
is broadly applicable to problems
193
499235
1620
peut être mise en œuvre dans les problèmes
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
500855
5302
de défense autonome, de logistique et de transport.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
506173
2030
Enfin, nous voyons Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
508203
2723
découvrant spontanément et exécutant
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
510926
2067
une stratégie achat-prix bas, vente-prix haut
08:32
on a simulated range traded stock,
198
512993
2178
sur un place boursière simulée,
08:35
successfully growing assets under management
199
515171
2331
faisant grossir avec succès ses actifs de façon
08:37
exponentially.
200
517502
1424
exponentielle.
08:38
This risk management ability
201
518926
1308
Cette capacité à la maitrise du risque
08:40
will have broad applications in finance
202
520234
2487
aura des applications vastes en finance
08:42
and insurance.
203
522721
3328
et en assurance.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
526049
2091
Alex Wissner-Gross : Ce que vous venez de voir
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
528140
4392
est qu'une variété de comportements cognitifs
08:52
cognitive behaviors
206
532532
1757
caractéristiques de l'intelligence humaine
08:54
such as tool use and walking upright
207
534289
2831
comme l'utilisation d'outils, la marche debout
08:57
and social cooperation
208
537120
2029
et la coopération sociale
08:59
all follow from a single equation,
209
539149
2972
suivent toutes une équation unique,
09:02
which drives a system
210
542121
1932
qui conduit un système
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
544053
3911
pour maximiser sa capacité d'action future.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
547964
3007
Toutefois, il y a une profonde ironie ici.
09:10
Going back to the beginning
213
550971
2024
Revenons à l'origine
09:12
of the usage of the term robot,
214
552995
3273
de l'usage du mot robot,
09:16
the play "RUR,"
215
556268
2903
la pièce de théâtre « RUR »;
09:19
there was always a concept
216
559171
2235
il y a toujours eu le concept
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
561406
3226
que si nous développions une intelligence machine,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
564632
3027
il y aurait une révolte cybernétique.
09:27
The machines would rise up against us.
219
567659
3551
Les machines se soulèveraient contre nous.
09:31
One major consequence of this work
220
571210
2319
Une conséquence majeure de ce travail
09:33
is that maybe all of these decades,
221
573529
2769
est peut-être que durant toutes ces décennies,
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
576298
2976
nous avons eu tout le concept de révolte cybernétique
09:39
in reverse.
223
579274
2011
à l'envers.
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
581285
3279
Les machines ne deviennent pas d'abord intelligentes
09:44
and then megalomaniacal
225
584564
2015
puis mégalomanes
09:46
and try to take over the world.
226
586579
2224
puis essayent de conquérir le monde.
09:48
It's quite the opposite,
227
588803
1434
C'est plutôt l'opposé,
09:50
that the urge to take control
228
590237
2906
que l'insistance à vouloir prendre le contrôle
09:53
of all possible futures
229
593143
2261
de tous les futurs possibles
09:55
is a more fundamental principle
230
595404
2118
est un principe plus fondamental encore
09:57
than that of intelligence,
231
597522
1363
que celui d'intelligence,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
598885
3700
l'intelligence générale pourrait en effet
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
602585
3559
émerger directement de ce type de prise de contrôle,
10:06
rather than vice versa.
234
606144
4185
plutôt que le contraire.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
610329
3769
Une autre conséquence importante est la recherche du but.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
614098
4360
On me demande souvent, comment la capacité
10:18
follow from this sort of framework?
237
618458
1620
à chercher des buts suit ce genre de système ?
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
620078
3028
Et la réponse c'est que la capacité à poursuivre des objectifs
10:23
will follow directly from this
239
623106
1882
découlera simplement
10:24
in the following sense:
240
624988
1834
de cette façon :
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
626822
2865
tout comme vous voyageriez à travers un tunnel,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
629687
2505
un goulot dans votre chemin spatial futur,
10:32
in order to achieve many other
243
632192
1871
de façon à atteindre
10:34
diverse objectives later on,
244
634063
2021
beaucoup d'objectifs divers plus tard,
10:36
or just like you would invest
245
636084
2372
ou tout comme vous investiriez
10:38
in a financial security,
246
638456
1787
dans une sécurité financière,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
640243
2237
réduisant vos liquidités à court-terme
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
642480
2400
de façon à augmenter votre richesse sur le long-terme,
10:44
goal seeking emerges directly
249
644880
2337
la poursuite d'objectifs émerge directement
10:47
from a long-term drive
250
647217
1729
d'une tendance sur le long terme
10:48
to increase future freedom of action.
251
648946
4037
à augmenter la liberté d'action future.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
652983
3528
Enfin, Richard Feynman, physicien célèbre,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
656511
3672
écrit un jour que si la civilisation humaine était détruite
11:00
and you could pass only a single concept
254
660183
1893
et que nous pouvions ne laisser qu'un unique concept
11:02
on to our descendants
255
662076
1371
à nos descendants
11:03
to help them rebuild civilization,
256
663447
2307
pour les aider à reconstruire la civilisation,
11:05
that concept should be
257
665754
1686
ce concept devrait être
11:07
that all matter around us
258
667440
1852
que toute la matière autour de nous
11:09
is made out of tiny elements
259
669292
2323
est constituée d'éléments minuscules
11:11
that attract each other when they're far apart
260
671615
2508
qui s'attirent les uns les autres quand ils sont éloignés
11:14
but repel each other when they're close together.
261
674123
3330
mais se repoussent les uns les autres quand ils sont proches.
11:17
My equivalent of that statement
262
677453
1781
Mon équivalent pour ce message
11:19
to pass on to descendants
263
679234
1268
à laisser à nos descendants
11:20
to help them build artificial intelligences
264
680502
2712
pour les aider à construire l'intelligence artificielle
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
683214
2949
ou pour les aider à comprendre l'intelligence humaine,
11:26
is the following:
266
686163
1267
est la suivante :
11:27
Intelligence should be viewed
267
687430
2053
l'intelligence devrait être perçue
11:29
as a physical process
268
689483
1413
comme un processus physique
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
690896
2965
qui tente de maximiser la capacité d'action future
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
693861
3616
et éviter les contraintes de son propre futur.
11:37
Thank you very much.
271
697477
1358
Merci beaucoup.
11:38
(Applause)
272
698835
4000
(Applaudissements)
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