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

Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez

Fordító: Péter Pallós Lektor: Csaba Lóki

I'm going to talk a little bit about where technology's going.

Ma arról fogok beszélni, hogy merre tart a technológia.

And often technology comes to us,

Amikor új technológia jelenik meg,

we're surprised by what it brings.

elcsodálkozunk, mi mindenre képes.

But there's actually a large aspect of technology

De a technológiáknak hatalmas területe létezik,

amelyek sokkal inkább megjósolhatók,

that's much more predictable,

and that's because technological systems of all sorts have leanings,

mert a különböző rendszerek eltérő jellegűek,

megoldatlan témák

they have urgencies,

they have tendencies.

és lehetőségek állnak előttük.

And those tendencies are derived from the very nature of the physics,

E tendenciák a vezetékek, kapcsolók és elektronok

chemistry of wires and switches and electrons,

fizikai és kémiai természetéből adódnak,

and they will make reoccurring patterns again and again.

és ezek mind ismétlődő mintákat követnek.

And so those patterns produce these tendencies, these leanings.

E minták mentén alakulnak az irányvonalak.

You can almost think of it as sort of like gravity.

Olyan ez, mint a gravitáció.

Imagine raindrops falling into a valley.

Képzeljenek el egy völgybe hulló esőcseppet.

The actual path of a raindrop as it goes down the valley

A lehulló csepp pontos pályája

is unpredictable.

megjósolhatatlan.

We cannot see where it's going,

Nem tudjuk, hogy pont hová esik,

but the general direction is very inevitable:

de a fő iránya kétségtelen:

it's downward.

mindig lefelé tart.

And so these baked-in tendencies and urgencies

Ezek a technológiai rendszereket jellemző

in technological systems

belső tendenciákból érzékelhetjük,

hogy végső soron merre tartunk.

give us a sense of where things are going at the large form.

Tágabb értelemben véve mondhatjuk,

So in a large sense,

I would say that telephones were inevitable,

hogy a telefon szükségszerű volt,

ám az iPhone nem.

but the iPhone was not.

Az internet elkerülhetetlen volt,

The Internet was inevitable,

but Twitter was not.

de a Twitter nem.

Sok tendencia figyelhető meg manapság,

So we have many ongoing tendencies right now,

and I think one of the chief among them

s úgy vélem, közülük az egyik legfontosabb,

is this tendency to make things smarter and smarter.

hogy egyre okosabb dolgokat készítünk.

Ez, amit én "felokosítás"-nak hívok,

I call it cognifying -- cognification --

also known as artificial intelligence, or AI.

más néven a "mesterséges intelligencia", avagy MI.

Szerintem ez lesz társadalmunkban a legnagyobb hatású fejlemény,

And I think that's going to be one of the most influential developments

and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.

tendencia, irány, hajtóerő a következő 20 évben.

Persze, ebben már benne is vagyunk.

So, of course, it's already here.

Már itt van;

We already have AI,

and often it works in the background,

gyakran a háttérben működik:

in the back offices of hospitals,

kórházak funkcionális részlegeiben,

where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.

ahol jobban diagnosztizálja a röntgenképeket, mint az orvos.

Jogászok irodáiban,

It's in legal offices,

where it's used to go through legal evidence

ahol ügyesebben dolgozza fel a bizonyítékokat,

mint egy ügyvédbojtár.

better than a human paralawyer.

It's used to fly the plane that you came here with.

Mesterséges intelligencia irányította a repülőt, amellyel idejöttek.

A pilóták csak 7-8 percig vezették,

Human pilots only flew it seven to eight minutes,

the rest of the time the AI was driving.

a fönnmaradó időben a MI irányított.

And of course, in Netflix and Amazon,

A Netflixen és az Amazonon

it's in the background, making those recommendations.

a háttérből ez ontja az ajánlatokat.

Ez a helyzet ma.

That's what we have today.

And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,

Van azonban közismert példa is:

with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.

az AlphaGo győzelme a go-világbajnok fölött.

But it's more than that.

És ez még nem minden.

If you play a video game, you're playing against an AI.

Videojátékot játszva a mesterséges értelem az ellenfél.

But recently, Google taught their AI

Nemrég a Google arra tanította a MI-t,

to actually learn how to play video games.

hogy tanuljon meg videojátékot játszani.

Again, teaching video games was already done,

Itt is az a helyzet, hogy a játékra már korábban megtanították,

but learning how to play a video game is another step.

de önállóan megtanulni a játékot egy következő fokozat.

That's artificial smartness.

Az már mesterséges értelem.

What we're doing is taking this artificial smartness

A módszer a következő: a mesterséges értelmet

egyre okosabbá és okosabbá tesszük.

and we're making it smarter and smarter.

There are three aspects to this general trend

Az általános tendencia három tényezőjét

that I think are underappreciated;

úgy vélem, egy kissé alulértékeljük.

I think we would understand AI a lot better

Jobban értenénk a mesterséges intelligenciát,

if we understood these three things.

ha e három tényezőt jobban értenénk,

I think these things also would help us embrace AI,

mert segítségükkel tudnánk megragadni a mesterséges értelmet,

because it's only by embracing it that we actually can steer it.

hogy képesek legyünk irányítani.

We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.

A részleteket akkor irányíthatjuk, ha a tendenciát ragadjuk meg.

So let me talk about those three different aspects.

Lássuk, mik ezek a tényezők!

The first one is: our own intelligence has a very poor understanding

Az első: értelmünk kevéssé fogja föl,

miben áll az intelligencia lényege.

of what intelligence is.

Hajlamosak vagyunk az hinni, hogy az intelligencia egydimenziós,

We tend to think of intelligence as a single dimension,

that it's kind of like a note that gets louder and louder.

olyasmi, mint egy fokozatosan erősödő zenei hang.

It starts like with IQ measurement.

Kezdődik ez már az IQ mérésével.

It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,

Kezdődik egy alacsony IQ-val, pl. az egerek és patkányok esetében,

and maybe there's more in a chimpanzee,

majd jön egy magasabb a csimpánzoknál,

and then maybe there's more in a stupid person,

majd egy még magasabb érték a tökfilkóknál,

utána jönnek az átlagosak, mint én,

and then maybe an average person like myself,

and then maybe a genius.

végül a zsenik.

And this single IQ intelligence is getting greater and greater.

Úgyhogy az IQ egyetlen mérőszáma egyre nő.

That's completely wrong.

Ez gyökeresen hibás.

That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.

Nem ez az emberi értelem lényege.

It's much more like a symphony of different notes,

Az inkább olyan, mint egy sokféle hangból álló szimfónia,

and each of these notes is played on a different instrument of cognition.

amelynek hangjait a megértés különféle hangszerein játsszák.

There are many types of intelligences in our own minds.

Elménkben sokféle értelem fér meg egymással.

We have deductive reasoning,

Megvan benne a deduktív logika,

we have emotional intelligence,

az érzelmi intelligencia,

we have spatial intelligence;

a térlátás;

we have maybe 100 different types that are all grouped together,

úgy százféle típus létezik, amelyek mind megvannak bennünk.

and they vary in different strengths with different people.

Persze, ezek egyénenként különböző erősségűek.

And of course, if we go to animals, they also have another basket --

Az állatoknál, persze, másféle készségeket találunk–,

another symphony of different kinds of intelligences,

másfajta intelligenciák másfajta szimfóniáját,

and sometimes those same instruments are the same that we have.

és néha ugyanazokat a hangszereket, amelyek bennünk is megvannak.

They can think in the same way, but they may have a different arrangement,

Képesek hozzánk hasonlóan gondolkodni, de mások a szempontjaik.

and maybe they're higher in some cases than humans,

Lehet, hogy néha fölülmúlják az embereket:

pl. a mókus hosszútávú memóriája egyenesen elképesztő.

like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,

so it can remember where it buried its nuts.

Emlékszik rá, hová ásta el a mogyoróit.

But in other cases they may be lower.

Más téren azonban elmarad tőlünk.

When we go to make machines,

Amikor gépeket építünk,

we're going to engineer them in the same way,

ugyanígy alakítjuk ki őket:

where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,

bizonyos készségeikben fölülmúlnak bennünket,

and many of them won't be anywhere near ours,

másokban viszont meg se közelítenek,

because they're not needed.

mert nincs rá szükség.

So we're going to take these things,

Tehát vesszük

these artificial clusters,

ezeket a mesterséges szerkentyűket,

and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.

és a mesterséges értelembe belerakunk valamiféle mesterséges megismerést.

We're going to make them very, very specific.

Adott feladatra specializáljuk őket.

So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;

A zsebkalkulátor jobban számol nálunk.

A GPS jobban tájékozódik a térben, mint mi.

your GPS is smarter than you are in spatial navigation;

Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.

A Google és a Bing jobb nálunk a hosszútávú memóriát tekintve.

And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking

Aztán fogjuk ezeket az eltérően gondolkodó szerkentyűket,

and we'll put them into, like, a car.

és berakjuk, mondjuk, egy autóba.

The reason why we want to put them in a car so the car drives,

Azért akarjuk, hogy ezek vezessék a kocsit,

is because it's not driving like a human.

mert nem emberi módon vezetnek.

It's not thinking like us.

Nem úgy gondolkodnak, ahogy mi.

That's the whole feature of it.

Ez a lényeg.

It's not being distracted,

Nem bambulnak el.

it's not worrying about whether it left the stove on,

Nem veri ki őket a víz, hogy bekapcsolva hagyták a sütőt,

or whether it should have majored in finance.

vagy hogy helyes volt-e a pénzügyi szakra menni.

It's just driving.

Csak vezetnek.

(Laughter)

(Nevetés)

Just driving, OK?

Csak vezetnek, ugye?

And we actually might even come to advertise these

Nevezhetjük őket

as "consciousness-free."

"érzéketlen"-nek.

They're without consciousness,

Nincsenek érzékeik,

they're not concerned about those things,

minden másra fittyet hánynak,

they're not distracted.

semmi sem zavarja őket.

So in general, what we're trying to do

Mindent egybevéve, igyekszünk annyi eltérő észjárást alkotni,

is make as many different types of thinking as we can.

amennyit csak tudunk.

We're going to populate the space

Majd benépesítjük az űrt mindenféle típusú

of all the different possible types, or species, of thinking.

és fajtájú észjárással.

De lehetnek olyan bonyolult üzleti

And there actually may be some problems

that are so difficult in business and science

és tudományos problémák,

amelyek kizárólag emberi ésszel nem oldhatók meg.

that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.

Lehet, hogy kétlépéses program kell,

We may need a two-step program,

amelynek lényege valami újfajta gondolkodásmód kiötlése.

which is to invent new kinds of thinking

that we can work alongside of to solve these really large problems,

Azzal együttműködve oldhatjuk meg az igazán nehéz feladatokat,

say, like dark energy or quantum gravity.

pl. a sötét energia vagy a kvantumgravitáció rejtélyét.

What we're doing is making alien intelligences.

Idegenszerű értelmet hozunk létre.

Bizonyos értelemben ezek mesterséges idegen lényekként is

You might even think of this as, sort of, artificial aliens

in some senses.

fölfoghatók.

And they're going to help us think different,

Segítségünkre vannak, hogy másként gondolkozzunk,

because thinking different is the engine of creation

mert a másként gondolkodás az alkotás, a gazdagság

and wealth and new economy.

és az új gazdaság motorja.

The second aspect of this is that we are going to use AI

A másik tényező, hogy a mesterséges értelmet

to basically make a second Industrial Revolution.

a második ipari forradalom létrehozására használjuk.

Az első ipari forradalom

The first Industrial Revolution was based on the fact

that we invented something I would call artificial power.

az ún. mesterséges erő föltalálásán alapult.

Previous to that,

Előtte,

a mezőgazdasági forradalom idején,

during the Agricultural Revolution,

mindent emberi erővel

everything that was made had to be made with human muscle

or animal power.

vagy állati erővel végeztek.

That was the only way to get anything done.

Mindent csak így végezhettek.

The great innovation during the Industrial Revolution was,

Az ipari forradalom nagyszerű újítása abban állt,

we harnessed steam power, fossil fuels,

hogy igába fogtuk a gőzerőt, a fosszilis tüzelőanyagokat,

to make this artificial power that we could use

hogy a mesterséges energiát fölhasználhassuk,

to do anything we wanted to do.

amire csak kedvünk tartja.

So today when you drive down the highway,

Amikor ma végighajtunk a sztrádán,

you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --

egy kézmozdulattal 250 lovat,

250 lóerőt irányítunk.

250 horsepower --

which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,

Felhőkarcolókat, városokat, utakat építünk ezekkel az erőkkel,

to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators

gyárakat, amelyek ontják a székeket és a hűtőszekrényeket;

way beyond our own power.

ez messze meghaladja saját erőnket.

And that artificial power can also be distributed on wires on a grid

Ezt a mesterséges energiát vezetékhálózaton eljuttathatjuk

minden otthonba, gyárba, tanyára,

to every home, factory, farmstead,

and anybody could buy that artificial power,

s e mesterséges energiát bárki megvásárolhatja:

just by plugging something in.

csak rá kell csatlakoznia egy eszközzel.

So this was a source of innovation as well,

Ez egyúttal az újítás forrása is lett,

because a farmer could take a manual hand pump,

mert a gazda a kéziszivattyúhoz

and they could add this artificial power, this electricity,

a mesterséges energiát, az elektromosságot hozzáadva

and he'd have an electric pump.

elektromos szivattyúhoz jutott.

And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,

S e képletet ezerszer-tízezerszer alkalmazva

and that formula was what brought us the Industrial Revolution.

jutottunk el az ipari forradalomba.

All the things that we see, all this progress that we now enjoy,

Minden látható dolog, az egész ma élvezett fejlődés,

has come from the fact that we've done that.

azért létezik, mert ezt megtettük.

We're going to do the same thing now with AI.

Most ugyanerre készülünk a mesterséges értelemmel.

We're going to distribute that on a grid,

Hálózaton szeretnénk továbbítani,

és az elektromos szivattyúhoz

and now you can take that electric pump.

You can add some artificial intelligence,

némi mesterséges értelmet hozzáadva

and now you have a smart pump.

okos-szivattyúhoz juthatunk.

And that, multiplied by a million times,

Ezt milliószorosan sokszorozva eljuthatunk

is going to be this second Industrial Revolution.

a második ipari forradalomba.

So now the car is going down the highway,

Tehát, autónk halad a sztrádán,

it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.

benne 250 lóerő és még 250 értelem.

Ez az önvezető autó.

That's the auto-driven car.

It's like a new commodity;

Olyan, mint egy új árucikk.

it's a new utility.

Egy újfajta közmű.

The AI is going to flow across the grid -- the cloud --

A mesterséges értelem hálózaton, – felhőben – terjed majd,

in the same way electricity did.

ugyanúgy, ahogy a villanyáram.

So everything that we had electrified,

Minden, amit villamosítottunk,

we're now going to cognify.

most majd értelemmel telik meg.

And I would suggest, then,

Nekem az a véleményem,

hogy a következő 10 000 startup receptje

that the formula for the next 10,000 start-ups

is very, very simple,

pofonegyszerű.

Végy egy x-et, és adj hozzá mesterséges értelmet.

which is to take x and add AI.

Ennyi a képlet, és csak ennyit fogunk tenni.

That is the formula, that's what we're going to be doing.

And that is the way in which we're going to make

Így fogjuk létrehozni

this second Industrial Revolution.

a második ipari forradalmat.

Egyébként, ha most

And by the way -- right now, this minute,

you can log on to Google

belépnek a Google-be,

and you can purchase AI for six cents, 100 hits.

6 centért vehetnek mesterséges értelmet, 100 találatot.

That's available right now.

Ez már most is lehetséges.

So the third aspect of this

A harmadik tényező:

is that when we take this AI and embody it,

amikor a mesterséges értelmet testtel ruházzuk föl,

robotokhoz jutunk.

we get robots.

And robots are going to be bots,

A robotok sok feladatot végeznek majd el abból,

they're going to be doing many of the tasks that we have already done.

amit eddig mi, emberek csináltunk.

A job is just a bunch of tasks,

A munka egy csomó feladat,

so they're going to redefine our jobs

melyeket a robotok újraértelmeznek,

because they're going to do some of those tasks.

mivel közülük bizonyosakat magukra vállalnak.

But they're also going to create whole new categories,

Ráadásul egy sor új kategóriát is alkotnak,

a whole new slew of tasks

egy sereg új feladatot is,

amikről korábban azt sem tudtuk, hogy végezni akarjuk.

that we didn't know we wanted to do before.

They're going to actually engender new kinds of jobs,

Új foglalkozásokat hoznak létre,

new kinds of tasks that we want done,

új feladatokat, amelyekre szükségünk lesz,

just as automation made up a whole bunch of new things

mint ahogy az automatizálás is egy sor új dolgot teremtett,

amelyek szükségességéről korábban sejtelmünk sem volt,

that we didn't know we needed before,

and now we can't live without them.

de ma már nem élhetünk nélkülük.

Több állást hoznak létre, mint amennyit megszüntetnek,

So they're going to produce even more jobs than they take away,

de fontos, hogy a nekik átadandó feladatok jó része

but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them

are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.

a hatékonyság és a termelékenység fogalma szempontjából,

If you can specify a task,

ha egyáltalán osztályozhatók,

either manual or conceptual,

vagy manuális vagy konceptuális jellegű,

that can be specified in terms of efficiency or productivity,

így a hatékonysággal vagy a termelékenységgel jellemezhető.

that goes to the bots.

Ezek átkerülnek a robotokhoz.

Productivity is for robots.

A hatékonyság a robotok terepe.

What we're really good at is basically wasting time.

Mi az idő pocsékolásában vagyunk a legjobbak.

(Nevetés)

(Laughter)

A nem hatékony dolgokban vagyunk igazán jók.

We're really good at things that are inefficient.

Science is inherently inefficient.

A tudomány jellemzően nem hatékony.

It runs on that fact that you have one failure after another.

A folyamatos kudarcok éltetik.

It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,

Azért működik, mert kudarcos kísérleteket végzünk,

otherwise you're not learning.

különben nem okulnánk.

It runs on the fact

Az élteti,

that there is not a lot of efficiency in it.

hogy nemigen hatékony.

Innovation by definition is inefficient,

Az újítási folyamat eleve nem hatékony,

because you make prototypes,

mert prototípusokat készítünk,

because you try stuff that fails, that doesn't work.

hiszen kipróbáljuk azt, ami nem működik.

Exploration is inherently inefficiency.

A kutatás természeténél fogva nem hatékony.

A művészet sem hatékony.

Art is not efficient.

Human relationships are not efficient.

Az emberi kapcsolatok nem hatékonyak.

These are all the kinds of things we're going to gravitate to,

Azért vonzódunk ezekhez a dolgokhoz,

because they're not efficient.

mert nem hatékonyak.

Efficiency is for robots.

A hatékonyság a robotok terepe.

We're also going to learn that we're going to work with these AIs

Meg kell tanulnunk majd együtt dolgozni a mesterséges értelemmel,

because they think differently than us.

mert másképp gondolkozik, mint mi.

Amikor a Deep Blue legyőzte a sakkvilágbajnokot,

When Deep Blue beat the world's best chess champion,

az emberek azt hitték, a sakknak befellegzett.

people thought it was the end of chess.

De kiderült, hogy a legjobb sakkvilágbajnok

But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world

is not an AI.

nem egy mesterséges értelem,

And it's not a human.

és nem is egy sakkozó,

hanem a sakkozó és a mesterséges értelem együttese.

It's the team of a human and an AI.

The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI,

A legjobb diagnoszta nem az orvos vagy a mesterséges értelem,

it's the team.

hanem a kettő együtt.

E mesterséges értelmekkel dolgozunk majd együtt,

We're going to be working with these AIs,

and I think you'll be paid in the future

és a jövőben aszerint fizetik majd önöket,

by how well you work with these bots.

hogy milyen jól tudnak együttműködni a robotokkal.

A harmadik dolog tehát, hogy ők mások,

So that's the third thing, is that they're different,

they're utility

ők valójában egy közmű:

and they are going to be something we work with rather than against.

velük kell dolgoznunk, nem pedig ellenük.

We're working with these rather than against them.

Együtt dolgozunk velük, nem ellenük.

So, the future:

Ezért a jövő:

Where does that take us?

Merre visz az utunk?

I think that 25 years from now, they'll look back

Ha utódaink 25 év múlva visszatekintenek

and look at our understanding of AI and say,

a mesterséges intelligenciára, majd azt mondják:

"You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet,

"A ti időtökben nem volt sem MI, sem internetet ahhoz képest,

ami nekünk lesz 25 év múlva."

compared to what we're going to have 25 years from now."

There are no AI experts right now.

Most nincsenek mesterségesértelem-szakértők.

There's a lot of money going to it,

Rengeteg pénzt fektetnek ma ebbe,

there are billions of dollars being spent on it;

sok milliárd dollárt költenek rá;

it's a huge business,

ez hatalmas üzlet.

de nincs szakértője ahhoz képest, amit 20 év múlva tudunk majd róla.

but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now.

Még csak a kezdet kezdetén tartunk,

So we are just at the beginning of the beginning,

we're in the first hour of all this.

csak az első lépéseket tesszük meg.

Az internet hajnalán járunk.

We're in the first hour of the Internet.

Csak a jövő elején tartunk.

We're in the first hour of what's coming.

The most popular AI product in 20 years from now,

A MI 20 év múlva mindenki által használandó

that everybody uses,

legnépszerűbb termékét

has not been invented yet.

még föl sem találták.

That means that you're not late.

Eszerint nincsenek késésben.

Thank you.

Köszönöm.

(Laughter)

(Nevetés)

(Applause)

(Taps)