Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

מתרגם: Shlomo Adam מבקר: Sigal Tifferet

Let me tell you a story.

הבה ואספר לכם סיפור.

It goes back 200 million years.

הוא התרחש לפני 200 מיליון שנה.

It's a story of the neocortex,

זהו סיפורו של הניאו-קורטקס, שפירושו "קליפה חדשה".

which means "new rind."

So in these early mammals,

אצל אותם יונקים קדומים -

because only mammals have a neocortex,

כי רק ליונקים יש ניאו-קורטקס -

rodent-like creatures.

שהיו יצורים דמויי-מכרסמים,

It was the size of a postage stamp and just as thin,

הוא היה בגודל בול דואר וגם באותו עובי,

and was a thin covering around

והיווה ציפוי דק סביב מוחם, שהיה בגודל אגוז,

their walnut-sized brain,

but it was capable of a new type of thinking.

אבל הוא היה מסוגל לחשיבה מסוג חדש.

Rather than the fixed behaviors

במקום ההתנהגויות הקבועות של חיות שאינן יונקים,

that non-mammalian animals have,

it could invent new behaviors.

הוא ידע להמציא התנהגויות חדשות.

So a mouse is escaping a predator,

למשל, עכבר שבורח מפני טורף ודרכו חסומה,

its path is blocked,

it'll try to invent a new solution.

ינסה להמציא פתרון חדש, שאולי יצליח ואולי לא,

That may work, it may not,

but if it does, it will remember that

אבל במידה ויצליח, הוא יזכור אותו

and have a new behavior,

וירכוש התנהגות חדשה שעשויה להתפשט באופן ויראלי

and that can actually spread virally

through the rest of the community.

בקרב כל הקהילה.

Another mouse watching this could say,

עכבר אחר, שצפה בו, אולי יאמר:

"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"

"זה היה מחוכם למדי, לעקוף את הסלע ההוא."

and it could adopt a new behavior as well.

וגם הוא יאמץ התנהגות חדשה.

Non-mammalian animals

חיות שאינן יונקים לא יכלו לעשות דבר מכל אלה.

couldn't do any of those things.

They had fixed behaviors.

היו להן התנהגויות קבועות.

Now they could learn a new behavior

הן אמנם יכלו ללמוד התנהגויות חדשות,

but not in the course of one lifetime.

אבל לא בתקופת חייהן.

In the course of maybe a thousand lifetimes,

אולי במרוצת אלף תקופות-חיים

it could evolve a new fixed behavior.

הן יכלו לפתח התנהגות קבועה חדשה.

That was perfectly okay 200 million years ago.

לפני 200 מיליון שנה לא היתה עם זה בעיה:

The environment changed very slowly.

הסביבה השתנתה לאט מאד.

It could take 10,000 years for there to be

לפעמים נדרשו 10,000 שנים כדי שיתרחש שינוי סביבתי ניכר,

a significant environmental change,

and during that period of time

ובמשך הזמן הזה, בעל-החיים היה מפתח התנהגות חדשה.

it would evolve a new behavior.

Now that went along fine,

הכל היה בסדר, אבל אז קרה משהו.

but then something happened.

Sixty-five million years ago,

לפני 65 מיליון שנה אירע שינוי סביבתי פתאומי ואלים.

there was a sudden, violent change to the environment.

We call it the Cretaceous extinction event.

אנו מכנים אותו "הכחדת הקרטיקון-שלישון".

That's when the dinosaurs went extinct,

באירוע הזה נכחדו הדינוזאורים,

that's when 75 percent of the

ו-75% מכל החיות והצמחים נכחדו גם הם,

animal and plant species went extinct,

and that's when mammals

ואז כבשו היונקים את הגומחה האקולוגית שלהם,

overtook their ecological niche,

and to anthropomorphize, biological evolution said,

ואם נדמה אותה לאדם, האבולוציה הביולוגית אמרה:

"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"

"הממ.. הניאו-קורטקס הזה איננו רע בכלל",

and it began to grow it.

והיא החלה לפתח אותו.

And mammals got bigger,

והיונקים הלכו וגדלו,

their brains got bigger at an even faster pace,

ומוחותיהם גדלו בקצב מהיר עוד יותר,

and the neocortex got bigger even faster than that

והניאו-קורטקס גדל אפילו יותר מהר,

and developed these distinctive ridges and folds

ופיתח את הרכסים והקפלים המובהקים האלה,

basically to increase its surface area.

עקרונית, במטרה להגדיל את שטח הפנים שלו.

If you took the human neocortex

אילו לקחתם את הניאו-קורטקס האנושי

and stretched it out,

ופרשתם אותו, הוא בערך בגודל מפית,

it's about the size of a table napkin,

and it's still a thin structure.

והוא עדיין דק. עוביו הוא כשל מפית,

It's about the thickness of a table napkin.

But it has so many convolutions and ridges

אבל יש בו כל-כך הרבה פיתולים ורכסים,

it's now 80 percent of our brain,

עד שכיום הוא מהווה 80% מהמוח שלנו,

and that's where we do our thinking,

ובו אנו מבצעים את החשיבה שלנו,

and it's the great sublimator.

וזהו מנוע סובלימציה נהדר. עדיין יש לנו המוח הישן,

We still have that old brain

that provides our basic drives and motivations,

שמספק לנו דחפים והנעות בסיסיים,

but I may have a drive for conquest,

אבל יכול להיות לי דחף לכיבוש,

and that'll be sublimated by the neocortex

והניאו-קורטקס ימיר אותו

into writing a poem or inventing an app

לכתיבת שיר או המצאת יישומון

or giving a TED Talk,

או מתן הרצאת TED,

and it's really the neocortex that's where

והניאו-קורטקס הוא למעשה המקום שבו הכל מתרחש.

the action is.

Fifty years ago, I wrote a paper

לפני 50 שנה כתבתי מאמר שמתאר איך לדעתי המוח פועל,

describing how I thought the brain worked,

and I described it as a series of modules.

ותיארתי אותו כסדרה של יחידות.

Each module could do things with a pattern.

כל יחידה יודעת לעשות דברים באמצעות דפוס

It could learn a pattern. It could remember a pattern.

היא מסוגלת ללמוד דפוס מסוים. לזכור דפוס מסוים.

It could implement a pattern.

היא יכולה ליישם דפוס מסוים.

And these modules were organized in hierarchies,

והיחידות האלה מאורגנות בהיררכיות,

and we created that hierarchy with our own thinking.

ואנו יצרנו היררכיה זו בעזרת החשיבה שלנו.

And there was actually very little to go on

ולא היה בעצם הרבה חומר להתבסס עליו, לפני 50 שנה.

50 years ago.

It led me to meet President Johnson.

- זה זיכה אותי בפגישה עם הנשיא ג'ונסון --

I've been thinking about this for 50 years,

חשבתי על זה במשך 50 שנה,

and a year and a half ago I came out with the book

ולפני שנה וחצי פרסמתי את הספר "איך ליצור מוח",

"How To Create A Mind,"

which has the same thesis,

שנשען על אותה הנחת-יסוד, אך כיום, עם שפע הוכחות.

but now there's a plethora of evidence.

The amount of data we're getting about the brain

כמות הנתונים שאנו מקבלים אודות המוח, ממדעי המוח,

from neuroscience is doubling every year.

מוכפלת מידי שנה.

Spatial resolution of brainscanning of all types

רמת ההפרדה המרחבית בסריקות מוח מכל הסוגים

is doubling every year.

מוכפלת מידי שנה.

We can now see inside a living brain

היום אנו מסוגלים להתבונן לתוך מוח חי

and see individual interneural connections

ולראות את הקישורים הבין-עצביים הנפרדים

connecting in real time, firing in real time.

שנעשים בזמן אמיתי, איתותים עצביים בזמן אמיתי.

We can see your brain create your thoughts.

אנו יכולים לראות את המוח כשהוא מחולל מחשבות.

We can see your thoughts create your brain,

אנו יכולים לראות איך המחשבות יוצרות את המוח,

which is really key to how it works.

שזה המפתח להבנת אופן פעולתו.

So let me describe briefly how it works.

אז הבה ואתאר לכם בקצרה כיצד הוא פועל.

I've actually counted these modules.

ספרתי את היחידות האלה: יש לנו כ-300 מיליון כאלה,

We have about 300 million of them,

and we create them in these hierarchies.

ואנו יצרנו אותן בהיררכיות האלה.

I'll give you a simple example.

אתן לכם דוגמה פשוטה.

I've got a bunch of modules

יש לי קבוצת יחידות

that can recognize the crossbar to a capital A,

שמסוגלת לזהות את הקו האופקי באות "ת",

and that's all they care about.

וזה כל מה שמעניין אותן.

A beautiful song can play,

אולי מתנגן שיר נפלא, אולי תחלוף נערה יפה -

a pretty girl could walk by,

they don't care, but they see a crossbar to a capital A,

לא איכפת להן. אבל כשהן מזהות את הקו האופקי באות "ת",

they get very excited and they say "crossbar,"

הן מתרגשות מאד ואומרות: "קו אופקי",

and they put out a high probability

ומפיקות פלט סבירות גבוהה בזיז סיב העצב שלהן.

on their output axon.

That goes to the next level,

זה עובר לרמה הבאה,

and these layers are organized in conceptual levels.

והרבדים האלה מאורגנים ברמות תפישתיות,

Each is more abstract than the next one,

כשכל רמה מופשטת יותר מהרמה הבאה,

so the next one might say "capital A."

כך שהרמה הבאה עשויה לומר: האות "ת".

That goes up to a higher level that might say "Apple."

זה עולה לרמה הבאה שאולי תגיד: "תפוח".

Information flows down also.

המידע גם מאיט.

If the apple recognizer has seen A-P-P-L,

אם מזהה התפוח ראה "ת, פ, ו"

it'll think to itself, "Hmm, I think an E is probably likely,"

הוא יחשוב לעצמו: "הממ, לדעתי יש סבירות גבוהה ל'ח',"

and it'll send a signal down to all the E recognizers

והוא ישגר למטה אות, לכל מזהי ה"ח",

saying, "Be on the lookout for an E,

שמודיע: "היכונו להופעת 'ח', נראה לי שצפויה 'ח'."

I think one might be coming."

The E recognizers will lower their threshold

מזהי ה"ח" ינמיכו את סף הרגישות שלהם,

and they see some sloppy thing, could be an E.

ואם יראו משהו שדומה איכשהו ל"ח",

Ordinarily you wouldn't think so,

בד"כ הם לא יעשו זאת,

but we're expecting an E, it's good enough,

אבל, "אנו מצפים ל'ח', נסתפק בזה;

and yeah, I've seen an E, and then apple says,

"באמת, ראיתי 'ח'," ואז מזהה התפוח יאמר:

"נכון, זיהיתי 'תפוח'."

"Yeah, I've seen an Apple."

Go up another five levels,

נעלה חמש רמות,

and you're now at a pretty high level

והגענו לרמה גבוהה למדי בהיררכיה הזאת,

of this hierarchy,

and stretch down into the different senses,

נתפשט לחושים השונים,

and you may have a module that sees a certain fabric,

ושם, יחידה מסוימת אולי תזהה אריג מסוים,

hears a certain voice quality, smells a certain perfume,

תזהה איכות קול מסוימת, תריח בושם מסוים,

and will say, "My wife has entered the room."

ותאמר: "אשתי נכנסה לחדר."

Go up another 10 levels, and now you're at

עולים 10 רמות וכעת נמצאים ברמה גבוהה מאד,

a very high level.

You're probably in the frontal cortex,

אולי באונה המצחית,

and you'll have modules that say, "That was ironic.

ושם יש יחידות שיאמרו: "זה היה אירוני."

That's funny. She's pretty."

"זה מצחיק." "היא יפה."

You might think that those are more sophisticated,

אולי נראה לכם שאלה יחידות מתוחכמות יותר,

but actually what's more complicated

אך למעשה, מה שיותר מורכב הוא ההיררכיה שביסודן.

is the hierarchy beneath them.

There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,

נערה אחת, בת 16, עברה ניתוח מוח,

and she was conscious because the surgeons

והיא היתה בהכרה

wanted to talk to her.

משום שהמנתחים שלה רצו לשוחח איתה -

You can do that because there's no pain receptors

-- זה אפשרי, כי אין במוח קולטני כאב --

in the brain.

And whenever they stimulated particular,

ובכל פעם שהם גירו

נקודות זעירות מסוימות בניאו-קורטקס שלה,

very small points on her neocortex,

shown here in red, she would laugh.

שמוצגות כאן באדום, היא צחקה.

So at first they thought they were triggering

תחילה הם חשבו שהם מגרים רפלקס צחוק כלשהו,

some kind of laugh reflex,

but no, they quickly realized they had found

אבל לא. הם הבינו במהרה שהם גילו

the points in her neocortex that detect humor,

בניאו-קורטקס שלה את הנקודות שמזהות הומור,

and she just found everything hilarious

ולכן היא חשבה שהכל מצחיק

whenever they stimulated these points.

בכל פעם שהם גירו את הנקודות האלה.

"You guys are so funny just standing around,"

"אתם כל-כך מצחיקים כשאתם עומדים ככה מסביב,"

was the typical comment,

היתה התגובה האופיינית,

and they weren't funny,

והם לא היו מצחיקים כלל.

not while doing surgery.

לא במהלך הניתוח.

So how are we doing today?

אז מה מצבנו היום?

Well, computers are actually beginning to master

ובכן, המחשבים מתחילים להשתלט על השפה האנושית

human language with techniques

בעזרת טכניקות דומות לאלה של הניאו-קורטקס.

that are similar to the neocortex.

I actually described the algorithm,

למען האמת, תיארתי את האלגוריתם, שדומה למשהו שקרוי:

which is similar to something called

a hierarchical hidden Markov model,

"מודל מרקוב היררכי סמוי", שאני עובד עליו מאז שנות ה-90.

something I've worked on since the '90s.

"Jeopardy" is a very broad natural language game,

"ג'פרדי" הוא שעשועון שפה טבעית מקיף ביותר,

and Watson got a higher score

והמחשב "ווטסון" השיג ניקוד גבוה יותר

than the best two players combined.

משני השחקנים הטובים ביותר גם יחד.

It got this query correct:

הוא הבין נכון את החידה הזו:

"A long, tiresome speech

"נאום ארוך ומייגע שנושא ציפוי של עוגה,"

delivered by a frothy pie topping,"

and it quickly responded, "What is a meringue harangue?"

וענה במהירות: "כמה שהקצפת מעייפת",

And Jennings and the other guy didn't get that.

בעוד ג'נינגס והמתחרה השני לא הבינו זאת.

It's a pretty sophisticated example of

זאת דוגמה מתוחכמת למדי למחשב שמבין שפה אנושית,

computers actually understanding human language,

and it actually got its knowledge by reading

והוא רכש את הידע שלו מקריאת "וויקיפדיה" ואנציקלופדיות נוספות.

Wikipedia and several other encyclopedias.

Five to 10 years from now,

בעוד 5-10 שנים

search engines will actually be based on

מנועי החיפוש יהיו מבוססים

not just looking for combinations of words and links

לא רק על חיפוש צירופי מלים וקישורים,

but actually understanding,

אלא על הבנה ממשית,

reading for understanding the billions of pages

וכדי להבין הם יקראו מיליארדי דפים ברשת ובספרים.

on the web and in books.

So you'll be walking along, and Google will pop up

לדוגמה, את תטיילי לך, ו"גוגל" יעלה ויגיד:

and say, "You know, Mary, you expressed concern

"את יודעת, מרי, לפני חודש הבעת בפני דאגה

to me a month ago that your glutathione supplement

"מכך שתוסף הגלותטיון שלך לא עובר את מחסום דם המוח.

wasn't getting past the blood-brain barrier.

Well, new research just came out 13 seconds ago

"אז מחקר שפורסם לפני 13 שניות

that shows a whole new approach to that

"מציג גישה חדשה לגמרי לכך ודרך חדשה לנטילת גלותטיון.

and a new way to take glutathione.

Let me summarize it for you."

"הבה ואסכם אותו עבורך."

Twenty years from now, we'll have nanobots,

בעוד 20 שנה יהיו לנו ננובוטים,

because another exponential trend

כי מגמה מעריכית נוספת היא מיזעור הטכנולוגיה.

is the shrinking of technology.

They'll go into our brain

הם ייכנסו למוח דרך נימי הדם

through the capillaries

and basically connect our neocortex

ועקרונית, יחברו את הניאו-קורטקס

to a synthetic neocortex in the cloud

לניאו-קורטקס מלאכותי בענן,

providing an extension of our neocortex.

ובכך יספקו הרחבה לניאו-קורטקס שלנו.

Now today, I mean,

היום יש הרי מחשב בטלפונים שלנו,

you have a computer in your phone,

but if you need 10,000 computers for a few seconds

אבל כשנחוצים 10,000 מחשבים לכמה שניות, לחיפוש מורכב,

to do a complex search,

you can access that for a second or two in the cloud.

אפשר לגשת אליהם לשניה או שתיים, בענן.

In the 2030s, if you need some extra neocortex,

בשנות ה-30 של המאה ה-21, אם נזדקק לתוספת ניאו-קורטקס,

you'll be able to connect to that in the cloud

נוכל להתחבר אליו בענן ישירות מן המוח.

directly from your brain.

So I'm walking along and I say,

למשל, אני מטייל לי ואומר:

"Oh, there's Chris Anderson.

"הנה כריס אנדרסון. הוא בא לקראתי.

He's coming my way.

I'd better think of something clever to say.

"כדאי שיהיה לי משהו מחוכם לומר.

I've got three seconds.

"יש לי 3 שניות.

My 300 million modules in my neocortex

"300 מיליון היחידות של הניאו-קורטקס שלי

isn't going to cut it.

"לא יספיקו בשביל זה. אני זקוק לעוד מיליארד,"

I need a billion more."

I'll be able to access that in the cloud.

ואני אוכל לגשת אליהן בענן.

And our thinking, then, will be a hybrid

ואז החשיבה שלנו תהיה חשיבת-כלאיים:

of biological and non-biological thinking,

ביולוגית וגם לא-ביולוגית.

but the non-biological portion

אבל החלק הלא-ביולוגי

is subject to my law of accelerating returns.

כפוף ל"חוק ההחזר המואץ" שלי:

It will grow exponentially.

הוא יגדל באופן מעריכי.

And remember what happens

זוכרים מה קרה

the last time we expanded our neocortex?

בפעם האחרונה בה הרחבנו את הניאו-קורטקס שלנו?

That was two million years ago

זה היה לפני 2 מיליון שנים, כשהפכנו לדמויי-אדם

when we became humanoids

and developed these large foreheads.

ופיתחנו את המצח הרחב הזה.

Other primates have a slanted brow.

ליונקים עילאיים אחרים יש מצח משופע.

They don't have the frontal cortex.

אין להם אונה מצחית.

But the frontal cortex is not really qualitatively different.

אבל אונה מצחית אינה שונה בעצם מבחינה איכותית.

It's a quantitative expansion of neocortex,

זו הרחבה כמותית של הניאו-קורטקס,

but that additional quantity of thinking

אך אותה תוספת כמותית בחשיבה היא הגורם שאיפשר לנו

was the enabling factor for us to take

a qualitative leap and invent language

את הזינוק האיכותי ואת המצאת השפה

and art and science and technology

והאמנות, והמדע, והטכנולוגיה,

and TED conferences.

ואת כנסי TED.

No other species has done that.

אין עוד מין שעשה זאת.

And so, over the next few decades,

אז במהלך העשורים הבאים נעשה זאת שוב.

we're going to do it again.

We're going to again expand our neocortex,

אנו עומדים להרחיב שוב את הניאו-קורטקס שלנו,

only this time we won't be limited

אלא שהפעם לא נהיה מוגבלים

by a fixed architecture of enclosure.

בגלל ארכיטקטורה נוקשה של מארז כזה או אחר.

It'll be expanded without limit.

הניאו-קורטקס יתרחב בצורה אינסופית.

That additional quantity will again

ושוב, תוספת הכמות

be the enabling factor for another qualitative leap

תהיה הגורם שיאפשר זינוק איכותי נוסף

in culture and technology.

בתרבות ובטכנולוגיה.

Thank you very much.

תודה רבה לכם.

(Applause)

[מחיאות כפיים]