Jeff Hawkins: How brain science will change computing

Vertaald door: Christel Foncke Nagekeken door: Rik Delaet

I do two things:

Ik doe twee dingen. Ik ontwerp mobiele computers en ik bestudeer hersenen.

I design mobile computers and I study brains.

Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers)

De lezing van vandaag gaat over hersenen en ...

Yay! I have a brain fan out there.

hé, blijkbaar heb ik daar ergens een brein-fan.

(Laughter)

(Gelach)

Als ik mijn eerste dia krijg, zie je de titel

If I could have my first slide,

van mijn lezing en de twee bedrijven waaraan ik verbonden ben.

you'll see the title of my talk and my two affiliations.

So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory,

Ik ga het hebben over de reden waarom we nog geen goede hersentheorie hebben,

why it is important that we should develop one

en waarom het belangrijk is dat we er een ontwikkelen en hoe we dat kunnen bereiken.

and what we can do about it.

I'll try to do all that in 20 minutes.

En dat allemaal in twintig minuten. Ik ben verbonden aan twee bedrijven.

I have two affiliations.

Most of you know me from my Palm and Handspring days,

De meesten van jullie kennen me van mijn tijd bij Palm en Handspring,

but I also run a nonprofit scientific research institute

maar ik leid ook een non-profit wetenschappelijk onderzoeksinstituut,

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

het Redwood Instituut voor Neurowetenschap in Menlo Park.

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

We bestuderen theoretische neurowetenschap

en hoe de neocortex werkt.

I'm going to talk all about that.

Daar ga ik allerlei over vertellen.

I have one slide on my other life, the computer life,

Deze dia gaat over mijn andere leven, mijn computerleven.

and that's this slide here.

These are some of the products I've worked on over the last 20 years,

Dit zijn een aantal producten waar ik de laatste twintig jaar aan heb gewerkt,

starting from the very original laptop

van de allereerste originele laptop tot een paar van de eerste tablet-pc's

to some of the first tablet computers

and so on, ending up most recently with the Treo,

enz.., met de Treo als de meest recente

and we're continuing to do this.

en hieraan werken we nog verder.

I've done this because I believe mobile computing

Ik heb dit gedaan omdat ik echt geloof dat mobiel computergebruik

is the future of personal computing,

de toekomst heeft en ik probeer de wereld

and I'm trying to make the world a little bit better

een klein beetje beter te maken door aan deze dingen te werken.

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

Maar dit was, moet ik toegeven, allemaal slechts toeval.

I really didn't want to do any of these products.

Eigenlijk wou ik deze producten helemaal niet maken.

Very early in my career

Vroeg in mijn loopbaan besliste ik

I decided I was not going to be in the computer industry.

dat ik niet in de computerindustrie wilde werken.

Before that, I just have to tell you

Voor ik jullie daarover vertel, moet ik jullie vertellen

about this picture of Graffiti I picked off the web the other day.

over dit graffitiplaatje dat ik onlangs vond op het internet.

I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language.

Ik zocht een graffitiplaatje, een taal met weinig tekst.

I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things

Ik vond een website voor leerkrachten die

slogans schrijven bovenaan hun schoolbord.

across the top of their blackboard,

and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.

Ze hadden er graffiti aan toegevoegd, mijn excuses daarvoor.

(Laughter)

(Gelach)

So what happened was,

Toen ik jong was en in '79 afstudeerde van de ingenieursschool van Cornell,

when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79,

besloot ik te gaan werken voor Intel.

I went to work for Intel and was in the computer industry,

and three months into that, I fell in love with something else.

Ik zat in de computerindustrie en drie maanden later

werd ik verliefd op iets anders. Ik zei: "Ik heb de verkeerde carrière gekozen."

I said, "I made the wrong career choice here,"

and I fell in love with brains.

en werd verliefd op hersenen.

This is not a real brain.

Dit is geen echt brein. Het is een pentekening.

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

Ik herinner me niet precies meer hoe het gegaan is,

but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.

maar ik heb een herinnering die me sterk bijgebleven is.

In September of 1979,

In september 1979 verscheen een uitgave van 'Scientific American'

Scientific American came out with a single-topic issue about the brain.

volledig gewijd aan de hersenen. Die was erg goed.

It was one of their best issues ever.

Het was een van de beste uitgaven ooit. Ze spraken over het neuron,

They talked about the neuron, development, disease, vision

ontwikkeling, ziekte, het gezichtsvermogen en over nog veel meer

and all the things you might want to know about brains.

wat je misschien wil weten over hersenen. Het was echt de moeite.

It was really quite impressive.

One might've had the impression we knew a lot about brains.

Het gaf de indruk dat we echt veel wisten over de hersenen.

But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.

Het laatste artikel in deze uitgave was geschreven door Francis Crick, beroemd van het DNA.

Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.

Vandaag is het, geloof ik, de 50ste verjaardag van de ontdekking van DNA.

And he wrote a story basically saying, this is all well and good,

Hij schreef iets wat neerkwam op:

"Dit is allemaal goed en wel, maar

but you know, we don't know diddly squat about brains,

we weten eigenlijk geen sikkepit over de hersenen

and no one has a clue how they work,

en niemand heeft enig idee hoe ze werken.

so don't believe what anyone tells you.

Geloof niet wat ze zeggen."

This is a quote from that article, he says:

Dit is een citaat uit dat artikel. Hij zegt: "Wat opvallenderwijs ontbreekt,"

"What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman --

hij is een échte Engelse heer, dus: "Wat opvallenderwijs ontbreekt

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

is een breed kader van ideeën om deze verschillende benaderingen te interpreteren."

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

Ik vond het woord 'kader' goed.

He didn't say we didn't have a theory.

Hij zei niet dat we geen theorie hebben.

He says we don't even know how to begin to think about it.

Hij zei dat we zelfs niet weten hoe we erover moeten beginnen te denken.

We hebben zelfs geen kader.

We don't even have a framework.

We zijn in het pre-paradigmatijdperk als je Thomas Kuhn wilt gebruiken.

We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn.

Ik werd hier verliefd op en ik zei: “Kijk,

So I fell in love with this.

I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be?

we hebben zoveel kennis over de hersenen. Hoe moeilijk kan het zijn?”

It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference.

Hier kon ik mijn leven aan wijden. Ik voelde dat ik een verschil kon maken

So I tried to get out of the computer business, into the brain business.

dus probeerde ik de overstap te maken van het domein van de computers naar dat van de hersenen.

First, I went to MIT, the AI lab was there.

Eerst ging ik naar MIT, het lab voor kunstmatige intelligentie

I said, I want to build intelligent machines too,

en ik zei: “Ik wil ook intelligente machines maken,

but I want to study how brains work first.

maar ik wil dit doen door eerst te onderzoeken hoe de hersenen werken.”

And they said, "Oh, you don't need to do that.

Ze zeiden: “Je hoeft dat niet te doen.

You're just going to program computers, that's all.

We gaan gewoon computers programmeren, meer hoeft niet.”

I said, you really ought to study brains.

Ik zei: "Nee, je moet echt eerst de hersenen bestuderen." Zij zeiden: "Nee, je bent verkeerd."

They said, "No, you're wrong."

I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.

Ik zei: "Nee, jullie zijn verkeerd.", en zo werd ik niet aanvaard.

(Laughter)

(Gelach)

I was a little disappointed -- pretty young --

Ik was een beetje ontgoocheld. Redelijk jong nog, maar ik ging

but I went back again a few years later,

een paar jaar later terug naar Berkeley, Californië.

this time in California, and I went to Berkeley.

Ik zou het via de biologische kant benaderen.

And I said, I'll go in from the biological side.

So I got in the PhD program in biophysics.

Ik werd aanvaard in het PhD programma van biofysica, en ik zat goed.

I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory.

Ik bestudeerde hersenen en ik zei: "Ik wil theorie studeren."

They said, "You can't study theory about brains.

Zij zeiden: "Nee, je kunt geen theorie studeren over de hersenen.

You can't get funded for that.

Zoiets doe je niet. Je krijgt daar geen subsidies voor.

And as a graduate student, you can't do that."

Als bachelorstudent kan je dat niet doen.” Dus ik dacht: "Mijn god!"

So I said, oh my gosh.

I was depressed; I said, but I can make a difference in this field.

Ik was heel teleurgesteld, want ik wilde een verschil maken.

Dus ging ik terug naar de computerindustrie

I went back in the computer industry

and said, I'll have to work here for a while.

en besefte dat ik hier even zou moeten werken, iets realiseren.

That's when I designed all those computer products.

Toen creëerde ik al die computerproducten.

(Laughter)

(Gelach)

I said, I want to do this for four years, make some money,

Ik zei: "Ik wil dit vier jaar doen en een beetje geld verdienen."

I was having a family, and I would mature a bit,

Ik had ondertussen een gezin, ik zou een beetje volwassen worden

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

en misschien zou het veld van de neurowetenschap ook wat volwassen worden.

Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.

Het duurde wat langer dan vier jaar. Ondertussen al 16 jaar.

But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.

Maar ik doe het nu en ik zal jullie erover vertellen.

So why should we have a good brain theory?

Waarom hebben we een goede hersentheorie nodig?

Well, there's lots of reasons people do science.

Er zijn verschillende redenen waarom mensen aan wetenschap doen.

The most basic one is, people like to know things.

Een ervan is: mensen weten graag dingen.

We're curious, and we go out and get knowledge.

We zijn nieuwsgierig en we gaan gewoon kennis opzoeken.

Why do we study ants? It's interesting.

Waarom bestuderen we mieren? Omdat het interessant is.

Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating.

We leren misschien iets nuttig, maar het is vooral interessant en fascinerend.

But sometimes a science has other attributes

Maar soms heeft een wetenschap nog andere kenmerken

which makes it really interesting.

wat ze écht interessant maakt.

Sometimes a science will tell something about ourselves;

Soms zal een wetenschap iets over onszelf vertellen,

it'll tell us who we are.

ons vertellen wie we zijn.

Evolution did this and Copernicus did this,

Dit gebeurt maar heel af en toe zoals met de evolutietheorie en Copernicus,

where we have a new understanding of who we are.

waardoor we een nieuw begrip kregen over wie we zijn.

And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.

Uiteindelijk zijn we onze hersenen. Mijn brein praat nu met jouw brein.

Our bodies are hanging along for the ride,

Onze lichamen volgen gewoon, maar mijn brein praat met jouw brein.

but my brain is talking to your brain.

And if we want to understand who we are and how we feel and perceive,

Als we willen begrijpen wie we zijn en hoe we voelen en waarnemen,

moeten we echt begrijpen wat hersenen zijn.

we need to understand brains.

Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies,

Iets anders nog: wetenschap

leidt soms tot grote maatschappelijke en technologische voordelen,

or businesses or whatever.

bedrijven of om het even wat eruit voortkomt. Dit is er ook een van.

This is one, too, because when we understand how brains work,

Als we weten hoe de hersenen werken, zullen we

we'll be able to build intelligent machines.

intelligente machines kunnen maken en ik denk dat dit uiteindelijk iets goed is.

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

Het zal enorme voordelen hebben voor onze maatschappij

just like a fundamental technology.

net zoals een fundamentele technologie.

So why don't we have a good theory of brains?

Waarom hebben we dan geen goede hersentheorie?

People have been working on it for 100 years.

We zijn er al honderd jaar naar op zoek.

Let's first take a look at what normal science looks like.

Laten we eerst kijken naar hoe normale wetenschap eruit ziet.

This is normal science.

Dit is normale wetenschap.

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

Normale wetenschap is een mooie balans tussen theorie en experimenten.

The theorist guy says, "I think this is what's going on,"

Degenen die de theorie bedenken zeggen: "Ik denk dat dit gebeurt.",

the experimentalist says, "You're wrong."

terwijl degenen die de experimenten uitvoeren zeggen: "Nee, je zit verkeerd."

It goes back and forth, this works in physics, this in geology.

Zo gaat dat over en weer, snap je?

Zo gaat dat in fysica. Zo gaat dat in geologie. Maar als dit normale wetenschap is,

But if this is normal science, what does neuroscience look like?

hoe ziet neurowetenschap er dan uit? Zo ziet neurowetenschap eruit.

This is what neuroscience looks like.

We hebben een berg data, bestaande uit anatomie, fysiologie en gedrag.

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

You can't imagine how much detail we know about brains.

Je kunt je niet voorstellen hoeveel details we weten over de hersenen.

There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year,

Dit jaar kwamen 28.000 mensen naar de neurowetenschapsconferentie

and every one of them is doing research in brains.

en stuk voor stuk deden ze aan hersenonderzoek.

A lot of data, but no theory.

Een heleboel data. Maar er is geen theorie. Je ziet slechts een klein kadertje daarboven.

There's a little wimpy box on top there.

And theory has not played a role in any sort of grand way

Theorie heeft nog nooit een grote rol gespeeld in de neurowetenschap.

in the neurosciences.

And it's a real shame.

Het is echt zonde. Hoe is dit nu gekomen?

Now, why has this come about?

If you ask neuroscientists why is this the state of affairs,

Als je aan neurowetenschappers vraagt waarom dit nu de stand van zaken is,

first, they'll admit it.

zullen ze dat eerst toegeven. Maar als je het vraagt

But if you ask them, they say,

there's various reasons we don't have a good brain theory.

zeggen ze wel: “Er zijn verscheidene redenen waarom we geen goede hersentheorie hebben.”

Some say we still don't have enough data,

Sommigen zeggen dat we nog steeds niet genoeg data hebben.

we need more information, there's all these things we don't know.

We hebben meer informatie nodig, er zijn nog zoveel dingen die we niet weten.

Well, I just told you there's data coming out of your ears.

Ik vertelde net dat er zoveel data is dat het je oren uitkomt.

We have so much information, we don't even know how to organize it.

We hebben zo veel informatie, maar weten niet hoe we ze moeten organiseren.

What good is more going to do?

Waarom zouden we er nog meer nodig hebben?

Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.

Misschien hebben we geluk en ontdekken we plots iets magisch, maar dat geloof ik niet.

This is a symptom of the fact that we just don't have a theory.

Dit is eigenlijk een symptoom van het feit dat we geen theorie hebben.

We don't need more data, we need a good theory.

We hebben niet nog meer data nodig, we hebben een goede theorie nodig.

Another one is sometimes people say,

Mensen zeggen ook soms dat de hersenen zo complex zijn dat

"Brains are so complex, it'll take another 50 years."

het nog eens 50 jaar zal duren.

I even think Chris said something like this yesterday, something like,

Ik denk zelfs dat Chris gisteren zoiets zei.

Ik weet niet zeker wat je zei Chris, maar iets als:

it's one of the most complicated things in the universe.

"Het is een van de meest gecompliceerde dingen in het universum." Dat is niet waar.

That's not true -- you're more complicated than your brain.

Jij bent gecompliceerder dan je brein. Je hebt een brein.

You've got a brain.

En hoewel het brein er heel gecompliceerd uitziet,

And although the brain looks very complicated,

lijken dingen enkel gecompliceerd tot je ze begrijpt.

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

Dat is al altijd zo geweest. Al wat we kunnen zeggen is dat

So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in,

onze neocortex, het stuk van de hersenen waarin ik geïnteresseerd ben, 30 miljard cellen heeft.

has 30 billion cells.

But, you know what? It's very, very regular.

Maar weet je wat? Ze zijn eigenlijk heel gelijkmatig.

In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again.

Eigenlijk lijkt het alsof hetzelfde patroon zich steeds opnieuw herhaalt.

It's not as complex as it looks. That's not the issue.

Het is niet zo complex als het eruit ziet. Dat is niet het probleem.

Some people say, brains can't understand brains.

Sommigen zeggen, hersenen kunnen geen andere hersenen begrijpen.

Very Zen-like. Woo.

Heel Zen-achtig.

(Laughter)

(Gelach)

You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point?

Het klinkt goed, maar waarom? Maar wat is het punt?

It's just a bunch of cells. You understand your liver.

Het is slechts een hoopje cellen. Je begrijpt je lever.

It's got a lot of cells in it too, right?

Die heeft ook een heleboel cellen.

So, you know, I don't think there's anything to that.

Dus ik geloof dat dit niet klopt.

And finally, some people say,

En uiteindelijk zijn er sommigen die zeggen:

"I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious.

ik voel me niet als een hoopje cellen, ik ben bewust.

I've got this experience, I'm in the world.

Ik heb deze ervaring, ik sta in de wereld,

I can't be just a bunch of cells."

ik kan niet alleen maar een hoopje cellen zijn.

Well, people used to believe there was a life force to be living,

Mensen geloofden ooit dat er een levenskracht nodig was om te kunnen leven.

and we now know that's really not true at all.

We weten ondertussen dat dat helemaal niet waar is.

And there's really no evidence,

Er is eigenlijk geen enkel bewijs, buiten het feit dat mensen

other than that people just disbelieve that cells can do what they do.

gewoon niet geloven dat cellen kunnen doen wat ze doen.

So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism,

Zo zijn sommige mensen in de val van het metafysisch dualisme getrapt,

some really smart people, too, but we can reject all that.

ook hele slimme mensen, maar dat kunnen we allemaal negeren.

(Laughter)

(Gelach)

Ik ga jullie vertellen dat er iets anders is,

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

iets heel fundamenteels, namelijk dit:

another reason why we don't have a good brain theory

er is een andere reden waarom we geen goede hersentheorie hebben.

is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption

Dat is omdat we een sterk intuïtieve,

maar verkeerde aanname hebben, die ons ervan weerhoudt het antwoord te zien.

that has prevented us from seeing the answer.

There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.

We geloven dat iets gewoon vanzelfsprekend is, maar het is verkeerd.

Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is,

Dit heeft een geschiedenis in de wetenschap en vooraleer ik je vertel wat het is,

I'll tell you about the history of it in science.

ga ik een beetje vertellen over de geschiedenis ervan in de wetenschap.

Look at other scientific revolutions --

Als je kijkt naar wetenschappelijke revoluties,

the solar system, that's Copernicus,

in dit geval heb ik het over het zonnestelsel, Copernicus,

Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.

de evolutieleer van Darwin en de tektonische platen van Wegener.

Ze hebben allemaal veel gemeen met neurowetenschap.

They all have a lot in common with brain science.

First, they had a lot of unexplained data. A lot of it.

Eerst hadden ze ook een hoop onverklaarde data. Een heleboel.

But it got more manageable once they had a theory.

Het werd echter meer werkbaar toen ze een theorie hadden.

The best minds were stumped -- really smart people.

De slimste koppen stonden voor een raadsel, heel slimme mensen.

We're not smarter now than they were then;

We zijn nu niet slimmer dan zij toen waren.

it just turns out it's really hard to think of things,

Het blijkt gewoon dat het heel moeilijk is om bepaalde dingen te bedenken,

but once you've thought of them, it's easy to understand.

maar eenmaal bedacht, is het redelijk gemakkelijk om ze te begrijpen.

My daughters understood these three theories,

Mijn dochters begrepen de basisprincipes

van deze drie theorieën toen ze nog op de kleuterschool zaten.

in their basic framework, in kindergarten.

It's not that hard -- here's the apple, here's the orange,

Het is niet zo moeilijk, hier is de appel, hier is de sinaasappel,

the Earth goes around, that kind of stuff.

de aarde draait rond, dat soort zaken.

Another thing is the answer was there all along,

Het antwoord was er al de hele tijd, maar we

but we kind of ignored it because of this obvious thing.

negeerden het omwille van dat vanzelfsprekende idee en dat bedoel ik nu.

It was an intuitive, strongly held belief that was wrong.

Het was een intuïtief, vastgeroest geloof maar een verkeerd geloof.

In the case of the solar system,

In het geval van het zonnestelsel bijvoorbeeld, het idee dat de aarde draait

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

en het oppervlak van de aarde een snelheid haalt van 1600 km per uur,

and it's going through the solar system at a million miles an hour --

en dat de aarde zich met een snelheid van 1,6 miljoen km per uur door het zonnestelsel verplaatst.

this is lunacy; we all know the Earth isn't moving.

Dit is krankzinnig. We weten allemaal dat de aarde niet beweegt.

Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?

Voelt het alsof je met 1600 km per uur beweegt?

Natuurlijk niet. En iemand die beweerde

If you said Earth was spinning around in space and was huge --

dat we ronddraaien in deze enorme ruimte,

they would lock you up, that's what they did back then.

hebben ze opgesloten.

(Gelach)

So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?

De oude aanname leek zo intuïtief en vanzelfsprekend. Wat met de evolutieleer?

Evolution, same thing.

Evolutie is hetzelfde. We leerden onze kinderen dat, volgens de Bijbel,

We taught our kids the Bible says God created all these species,

God al deze levensvormen creëerde, katten zijn katten, honden zijn honden,

cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants;

mensen zijn mensen, planten zijn planten, ze veranderen niet.

they don't change.

Noah zette hen op de Ark in die volgorde, bla bla bla.

Noah put them on the ark in that order, blah, blah.

The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor.

Maar als je in evolutie gelooft, hebben we allemaal dezelfde voorouder

We all have a common ancestor with the plant in the lobby!

en hebben we allemaal dezelfde afkomst als die plant in de lobby.

This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable.

Dit vertelt de evolutie ons. Ook weer een beetje moeilijk om te geloven.

And the same thing about tectonic plates.

Hetzelfde met tektonische platen.

All the mountains and the continents

Dat al die bergen en continenten zo maar wat ronddrijven

are kind of floating around on top of the Earth.

op de aarde lijkt geen steek te houden.

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

Wat is dan de intuïtieve, maar verkeerde aanname,

that's kept us from understanding brains?

die ons ervan weerhoudt hersenen te begrijpen?

I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point.

Wat ik jullie ga vertellen, gaat vanzelfsprekend juist lijken.

En daar gaat het toch om, niet? Ik moet een argument vinden

Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption.

waarom je verkeerd zit met die andere aanname.

The intuitive but obvious thing is:

Het intuïtieve, vanzelfsprekende is dat intelligentie

somehow, intelligence is defined by behavior;

bepaald lijkt te worden door gedrag,

we're intelligent because of how we do things

dat we intelligent zijn door de manier waarop we dingen doen

and how we behave intelligently.

en de manier waarop we ons intelligent gedragen. Ik ga jullie vertellen dat dat verkeerd is.

And I'm going to tell you that's wrong.

Intelligence is defined by prediction.

Intelligentie wordt eigenlijk bepaald door voorspelling.

I'm going to work you through this in a few slides,

Ik zal het jullie verduidelijken door een aantal dia's

and give you an example of what this means.

met voorbeelden. Hier heb je een systeem.

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

Ingenieurs en wetenschappers kijken graag naar dergelijke systemen.

They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs.

Ze zeggen: “We hebben iets in een doos en er gaat wat in en er komt wat uit..”

The AI people said, the thing in the box is a programmable computer,

Volgens de mensen van kunstmatige intelligentie zat er in de doos een programmeerbare computer

because it's equivalent to a brain.

omdat dat gelijk is aan een brein. We geven het wat input

We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior.

en het zal iets doen, het zal gedrag vertonen.

Alan Turing stelde de Turingtest op, die in principe zegt:

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

“We weten of iets intelligent is als het zich identiek gedraagt als een mens.”

we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human --

Een gedragsmatige maatstaf van wat intelligentie is.

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

Dit idee is lang meegegaan.

Reality, though -- I call it real intelligence.

Maar in werkelijkheid vind ik

Real intelligence is built on something else.

dat échte intelligentie gebaseerd is op iets anders.

We experience the world through a sequence of patterns,

We ervaren de wereld door een opeenvolging van patronen. We slaan ze op

and we store them, and we recall them.

en roepen ze opnieuw op. En wanneer we ze oproepen, toetsen we ze

When we recall them, we match them up against reality,

aan de werkelijkheid. We maken voortdurend voorspellingen.

and we're making predictions all the time.

It's an internal metric; there's an internal metric about us,

Het is een voortdurende controle die blijft nagaan

saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on.

of we de wereld begrijpen? Maak ik voorspellingen? Enzoverder.

You're all being intelligent now, but you're not doing anything.

Jullie zijn nu allemaal intelligent bezig, maar jullie doen niets.

Misschien krab je jezelf of zit je in je neus,

Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything.

ik weet het niet, maar je doet niets op dit moment,

But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.

Maar je bent intelligent bezig want je begrijpt wat ik zeg.

Because you're intelligent and you speak English,

Omdat je intelligent bent en je Engels spreekt,

you know the word at the end of this

weet je welk woord er komt op het einde van deze... (stilte)

... zin.

sentence.

The word came to you; you make these predictions all the time.

Dat woord bedacht je zelf, je maakt voortdurend dergelijke voorspellingen.

What I'm saying is,

Wat ik bedoel is

the internal prediction is the output in the neocortex,

dat de eeuwige voorspelling de output is van de neocortex.

en dat, op een of andere manier, voorspelling leidt tot intelligent gedrag.

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

Hoe gebeurt dit nu? Laten we van start gaan met een niet-intelligent brein.

Let's start with a non-intelligent brain.

Ik zeg nadrukkelijk: een niet-intelligent brein, een oud brein.

I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain.

And we'll say it's a non-mammal, like a reptile,

Laten we zeggen dat het geen zoogdier is, maar een reptiel,

say, an alligator; we have an alligator.

bijvoorbeeld een alligator.

And the alligator has some very sophisticated senses.

Deze alligator heeft zeer goed ontwikkelde zintuigen.

It's got good eyes and ears and touch senses and so on,

Hij heeft goede ogen, oren, tastzintuigen,

a mouth and a nose.

een mond en een neus. Hij vertoont complex gedrag.

It has very complex behavior.

It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you.

Hij kan lopen en zich verbergen. Hij heeft angsten en emoties. Hij kan je opeten,

It can attack. It can do all kinds of stuff.

hij kan aanvallen. Hij kan allerlei dingen doen.

But we don't consider the alligator very intelligent,

Maar we beschouwen de alligator niet echt als intelligent, niet op de manier waarop mensen dat zijn.

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

Toch vertoont hij complex gedrag.

Now in evolution, what happened?

Wat gebeurde er in de evolutie?

First thing that happened in evolution with mammals

Het eerste wat zoogdieren in de evolutie ontwikkelden

is we started to develop a thing called the neocortex.

was de neocortex.

I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain.

Ik zal de neocortex hier afbeelden

aan de hand van deze doos die bovenop het oude brein plakt.

Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain.

Neocortex betekent letterlijk 'nieuwe laag'. Een nieuwe laag bovenop je brein.

It's the wrinkly thing on the top of your head

Mocht je het niet kennen: het is dat gekreukeld ding boven in je hoofd.

that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.

Het raakte gekreukeld omdat het erin werd geduwd. Het past er niet goed in.

(Laughter)

(Gelach)

Literally, it's about the size of a table napkin

Nee, echt waar. Het heeft ongeveer de grootte van een servet.

and doesn't fit, so it's wrinkly.

Het paste niet, dus het raakte helemaal verkreukeld. Kijk hoe ik dit getekend heb.

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

Het oude brein is er nog. Je hebt nog steeds dat alligatorbrein.

You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain.

Dat is je emotionele brein.

It's all those gut reactions you have.

Het zijn al die dingen en alle instinctieve reacties die je hebt.

On top of it, we have this memory system called the neocortex.

Daarboven hebben we het geheugensysteem dat de neocortex heet.

And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.

Het geheugensysteem zit over het zintuiglijke deel van het brein.

So as the sensory input comes in and feeds from the old brain,

Als de zintuiglijke input binnenkomt via het oude brein

it also goes up into the neocortex.

gaat hij ook omhoog naar de neocortex. De neocortex registreert gewoon

And the neocortex is just memorizing.

It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on:

en onthoudt alle gebeurtenissen.

where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.

Waar ik geweest ben, de mensen die ik gezien heb, dingen die ik hoorde, enz.

And in the future, when it sees something similar to that again,

In de toekomst, wanneer hij nog eens iets gelijkaardigs ziet

in a similar environment, or the exact same environment,

in een gelijkaardige of in dezelfde omgeving,

it'll start playing it back: "Oh, I've been here before,"

zal hij het opnieuw afspelen.

O, ik ben hier al eens geweest. Toen ik hier was,

and when you were here before, this happened next.

gebeurde dit. Het laat je toe de toekomst te voorspellen.

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your brain;

Hij stuurt letterlijk signalen, die je laten zien wat er straks

they'll let you see what's going to happen next,

gaat gebeuren, terug naar je brein.

will let you hear the word "sentence" before I said it.

Je hoort het woord 'zin' nog voor ik het uitspreek.

And it's this feeding back into the old brain

Het is dit terugkoppelen naar het oude brein

that will allow you to make more intelligent decisions.

dat je toelaat meer intelligente beslissingen te nemen.

This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little.

Dit is de belangrijkste dia van mijn lezing, ik blijf er even bij stilstaan.

And all the time you say, "Oh, I can predict things,"

Telkens opnieuw merk je dat je dingen kan voorspellen.

so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze,

Als je een rat bent en je gaat door een doolhof, dan leer je de doolhof.

next time you're in one, you have the same behavior.

De volgende keer wanneer je in de doolhof bent, gedraag je je hetzelfde

But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze,

maar plots ben je nu slimmer

omdat je merkt dat je deze doolhof herkent en weet welke kant je uit moet.

I know which way to go; I've been here before; I can envision the future."

Je bent hier al geweest, je ziet de toekomst voor je. Dat is wat het doet.

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

Bij mensen, trouwens dit geldt voor alle zoogdieren,

in humans, it got a lot worse.

maar bij mensen ging het nog veel verder.

Humans actually developed the front of the neocortex,

Bij mensen ontwikkelden we zelfs het voorste stuk van de neocortex

called the anterior part of the neocortex.

het anterieure deel van de neocortex. De natuur gebruikte hier een trucje:

And nature did a little trick.

It copied the posterior, the back part, which is sensory,

zij kopieerde het posterieure deel, het achterste deel, het zintuiglijke,

and put it in the front.

en stopte het in het voorste deel.

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

Enkel bij mensen hebben we hetzelfde mechanisme vooraan.

but we use it for motor control.

We gebruiken het voor motorische controle.

So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that.

Dus we kunnen nu een heel verfijnde motorische planning maken, dat soort dingen.

I don't have time to explain, but to understand how a brain works,

Ik heb geen tijd om hier dieper op in te gaan, maar als je wilt weten hoe de hersenen werken,

you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works,

moet je begrijpen hoe het eerste deel van de neocortex van zoogdieren werkt,

hoe we patronen opslaan en voorspellingen maken.

how it is we store patterns and make predictions.

Laat me jullie een paar voorbeelden geven van voorspellingen.

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

Ik zei bijvoorbeeld al het woord 'zin'. Op muzikaal vlak:

In music, if you've heard a song before,

als je een lied al eens hebt gehoord, als je Jill die liedjes al hebt horen zingen,

when you hear it, the next note pops into your head already --

schieten de volgende noten je al te binnen wanneer ze zingt.

you anticipate it.

Je anticipeert op wat volgt. Als je een volledig album beluistert,

With an album, at the end of a song, the next song pops into your head.

zal bij het einde van een lied, het volgende lied je al te binnen schieten.

It happens all the time, you make predictions.

Deze dingen gebeuren constant. Je maakt voorspellingen.

I have this thing called the "altered door" thought experiment.

Ik heb een experiment het 'gewijzigde-deur-gedachte-experiment' genoemd.

It says, you have a door at home;

In dit experiment gaan we ervan uit dat je thuis een deur hebt.

when you're here, I'm changing it --

Terwijl je hier bent, verander ik de deur. Ik heb een mannetje

I've got a guy back at your house right now, moving the door around,

dat nu bij jou thuis die deur aan het bewerken is.

moving your doorknob over two inches.

Hij gaat je deurknop vijf centimeter verplaatsen.

When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob,

Als je vanavond naar huis gaat, ga je je hand uitsteken,

naar de deurknop reiken en merken

notice it's in the wrong spot

dat die op de verkeerde plaats zit. Je merkt dat er iets is veranderd.

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

Het duurt misschien even voor je het beseft, maar er is iets veranderd.

I can change your doorknob in other ways --

Ik kan je deurknop op verschillende manieren veranderen.

make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever,

Ik kan hem groter of kleiner maken, het koper in zilver veranderen,

hem in een hendel veranderen. Ik kan je deur veranderen, ze schilderen.

I can change the door; put colors on, put windows in.

Ik kan er ramen in plaatsen. Ik kan duizend dingen aan je deur veranderen

I can change a thousand things about your door

en in de twee seconden die je nodig hebt om je deur te openen,

and in the two seconds you take to open it,

zal je merken dat er iets veranderd is.

you'll notice something has changed.

Now, the engineering approach, the AI approach to this,

Een ingenieur of kunstmatige intelligentie zou hiervoor

is to build a door database with all the door attributes.

een database bouwen die alle deurattributen bevat.

And as you go up to the door, we check them off one at time:

Wanneer je de deur benadert, ga je ze allemaal aflopen.

door, door, color ...

Deur, deur, deur, je weet wel, kleur, je weet wat ik bedoel.

We don't do that. Your brain doesn't do that.

Wij doen dit niet. Je brein doet dat niet.

Your brain is making constant predictions all the time

Je brein maakt constante voorspellingen

about what will happen in your environment.

over wat er gaat gebeuren in je omgeving.

As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.

Als ik mijn hand op deze tafel leg, verwacht ik te voelen waar ze eindigt.

When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch,

Als ik rondloop en de tafel op een haar na zou missen,

I'll know something has changed.

zal ik weten dat er iets veranderd is.

You're constantly making predictions about your environment.

Je maakt voortdurend voorspellingen over je omgeving.

I'll talk about vision, briefly.

Ik zal het kort hebben over zien. Dit is een plaatje van een vrouw.

This is a picture of a woman.

When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second.

Wanneer je mensen aankijkt, bewegen je ogen

ongeveer 2 à 3 keer per seconde over en weer.

We're not aware of it, but our eyes are always moving.

Je doet dit onbewust, je ogen zijn constant in beweging.

Wanneer je naar iemand zijn gezicht kijkt,

When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth.

ga je normaal van oog naar oog naar oog naar neus naar mond.

When your eye moves from eye to eye,

Wanneer je beweegt van oog naar oog,

if there was something else there like a nose,

en er zou daar iets anders staan, bijvoorbeeld een neus,

you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"

zou je een neus zien op de plaats van het oog.

Je zou denken: "Oh shit."

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

(Gelach)

“Er is iets mis met deze persoon.”

That's because you're making a prediction.

Dat is omdat je een voorspelling maakt.

It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK."

Het is niet alsof je er gewoon naar kijkt en zegt: “Wat zie ik nu?

Een neus, oké.” Nee, je hebt een verwachting van wat je gaat zien.

No, you have an expectation of what you're going to see.

(Gelach)

Every single moment.

Ten laatste, laten we eens denken over hoe we intelligentie testen.

And finally, let's think about how we test intelligence.

We test it by prediction: What is the next word in this ...?

We testen het volgens voorspelling. Wat is het volgende woord in deze …

This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?

Dit verhoudt zich tot dit zoals dit zich verhoudt tot dat. Wat is het volgende nummer in deze rij?

Here's three visions of an object. What's the fourth one?

Hier zijn drie beelden van een object.

Welke is het vierde? Zo testen we dat. Het draait allemaal rond voorspellingen.

That's how we test it. It's all about prediction.

So what is the recipe for brain theory?

Dus wat is het recept voor een hersentheorie?

First of all, we have to have the right framework.

Ten eerste: we moeten het juiste kader hebben.

And the framework is a memory framework,

Dat kader is een geheugenkader,

not a computational or behavior framework,

geen berekenings- of een gedragskader. Een geheugenkader.

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

Hoe sla je al deze reeksen en patronen op? Het zijn tijdelijke ruimtelijke patronen.

It's spatiotemporal patterns.

Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians --

Vertrekkend vanuit dat kader, zoek je een paar theoretici.

biologists generally are not good theoreticians.

Over het algemeen zijn biologen geen goede theoretici.

Het is niet altijd zo, maar over het algemeen is er geen goede geschiedenis van theorie in biologie.

Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology.

I've found the best people to work with are physicists,

Voor mij zijn de beste mensen om mee te werken de natuurkundigen,

engineers and mathematicians,

ingenieurs en wiskundigen, die meestal algoritmisch denken.

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

Dan moeten zij de anatomie leren en ook de fysiologie.

You have to make these theories very realistic in anatomical terms.

Je moet deze theorieën realistisch maken in anatomische termen.

Iemand die je zijn theorie vertelt over hoe het brein werkt

Anyone who tells you their theory about how the brain works

and doesn't tell you exactly how it's working

en je niet exact vertelt hoe het werkt in het brein

and how the wiring works --

en hoe de connecties werken in de hersenen, heeft geen theorie.

it's not a theory.

And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute.

Dat doen we aan het Redwood Instituut voor Neurowetenschap.

I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing,

Ik had graag meer tijd gehad, we boeken fantastische vooruitgang

and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future,

en ik verwacht mezelf in de nabije toekomst

terug op dit podium om jullie erover te vertellen.

to tell you about it.

I'm really excited; this is not going to take 50 years.

Ik zie het volledig zitten. Dit gaat geen 50 jaar duren.

What will brain theory look like?

Hoe gaat de hersentheorie eruit zien?

First of all, it's going to be about memory.

Eerst en vooral zal het een geheugentheorie zijn.

Not like computer memory -- not at all like computer memory.

Niet zoals computergeheugen. Helemaal niet zoals computergeheugen.

It's very different.

Het is helemaal anders. Het is een geheugen van

It's a memory of very high-dimensional patterns,

hoog-dimensionale patronen, vergelijkbaar met hetgeen je ogen produceren.

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

Het is ook een geheugen van sequenties.

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

Je kunt niets leren of onthouden buiten een sequentie.

A song must be heard in sequence over time,

Een liedje moet gehoord worden in een volgorde van tijd,

and you must play it back in sequence over time.

en je moet het terug afspelen in volgorde van tijd.

And these sequences are auto-associatively recalled,

En deze volgorde wordt auto-associatief opgeroepen, ik zie en hoor iets

so if I see something, I hear something, it reminds me of it,

dat mij eraan doet denken en ze wordt automatisch terug afgespeeld.

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

Het is een automatische playback. En voorspelling van toekomstige inputs is de gewenste output.

And prediction of future inputs is the desired output.

And as I said, the theory must be biologically accurate,

Zoals ik zei moet de theorie biologisch accuraat zijn,

it must be testable and you must be able to build it.

ze moet toetsbaar zijn en je moet ze kunnen opbouwen.

If you don't build it, you don't understand it.

Als je ze niet opbouwt, begrijp je haar niet. Nog een dia.

One more slide.

What is this going to result in?

Wat zal het resultaat zijn? Gaan we intelligente machines maken?

Are we going to really build intelligent machines?

Absoluut. En het zal anders zijn dan de mensen zich voorstellen.

Absolutely. And it's going to be different than people think.

Voor mij is er geen twijfel mogelijk dat het zal gebeuren.

No doubt that it's going to happen, in my mind.

First of all, we're going to build this stuff out of silicon.

Eerst en vooral bouwen we ze op en zullen we dingen maken van silicium.

The same techniques we use to build silicon computer memories,

We kunnen hier dezelfde technieken gebruiken

we can use here.

zoals bij het bouwen van computergeheugens van silicium.

But they're very different types of memories.

Maar het zijn zeer verschillende geheugentypes.

And we'll attach these memories to sensors,

We zullen deze geheugens aan sensoren koppelen,

and the sensors will experience real-live, real-world data,

al de sensoren zullen real-live data ontvangen,

and learn about their environment.

en deze dingen zullen leren over hun omgeving.

Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots.

Het is zeer onwaarschijnlijk dat robots de eerste dingen zullen zijn die je zult zien.

Not that robots aren't useful; people can build robots.

Robots zijn nuttig en mensen kunnen ze maken.

But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard.

Maar het robotgedeelte is het moeilijkste stuk. Dat is het oude brein. Behoorlijk moeilijk.

The new brain is easier than the old brain.

Het nieuwe brein is eigenlijk gemakkelijker dan het oude brein.

So first we'll do things that don't require a lot of robotics.

De eerste dingen die we gaan doen, zijn dingen die niet veel robotica nodig hebben.

So you're not going to see C-3PO.

Je gaat geen C-3PO zien.

You're going to see things more like intelligent cars

Je gaat eerder dingen als intelligente auto's zien

that really understand what traffic is, what driving is

die echt begrijpen wat verkeer is en hoe je moet rijden.

and have learned that cars with the blinkers on for half a minute

Die geleerd hebben dat auto’s die langer dan een halve minuut met knipperlichten aan rijden,

probably aren't going to turn.

waarschijnlijk niet gaan afslaan, dat soort dingen.

(Laughter)

(Gelach)

We can also do intelligent security systems.

We kunnen ook intelligente beveiligingssystemen maken.

Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics --

Overal waar we onze hersenen gebruiken, maar eigenlijk niet veel mechanisch doen.

those are the things that will happen first.

Dat gaat eerst gebeuren.

But ultimately, the world's the limit.

Maar uiteindelijk zit er geen limiet op.

I don't know how this will turn out.

Ik weet niet hoe dit zal verlopen.

I know a lot of people who invented the microprocessor.

Ik ken een aantal mensen die de microprocessor uitvonden.

And if you talk to them,

Ze wisten dat ze aan iets heel belangrijk werkten,

they knew what they were doing was really significant,

but they didn't really know what was going to happen.

maar ze wisten ook niet wat er ging gebeuren.

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

Ze konden niet anticiperen op mobiele telefoons en het internet.

and all this kind of stuff.

They just knew like, "We're going to build calculators

Ze wisten gewoon dat ze rekenmachines gingen maken

and traffic-light controllers.

en verkeerslichtsystemen. Maar het zal groots worden.

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

Op dezelfde manier is dit zoals neurowetenschap en deze geheugens

are going to be a very fundamental technology,

gaan zeer fundamentele technologie worden. Het zal leiden

and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years.

tot ongelofelijke veranderingen in de volgende 100 jaar.

And I'm most excited about how we're going to use them in science.

Ik ben zeer benieuwd hoe we ze gaan gebruiken in wetenschap.

So I think that's all my time -- I'm over,

Ik geloof dat mijn tijd er op zit, ik zit er eigenlijk al over.

and I'm going to end my talk right there.

Daarmee eindigt dan mijn lezing.