Jeff Hawkins: How brain science will change computing

207,135 views ・ 2007-05-23

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Grzegorz Krzeszowski Korekta: Łukasz Stasiełowicz
00:25
I do two things:
0
25476
1151
Robię dwie rzeczy. Projektuję mobilne komputery i badam mózgi.
00:26
I design mobile computers and I study brains.
1
26651
2118
00:28
Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers)
2
28793
2930
Dzisiejsza mowa jest na temat mózgów i,
00:31
Yay! I have a brain fan out there.
3
31747
1817
hurra, mam gdzieś tutaj fana mózgów.
00:33
(Laughter)
4
33588
3147
(Śmiech)
Jeśli mogę prosić o mój pierwszy slajd,
00:36
If I could have my first slide,
5
36759
1555
zobaczycie tytuł mojej prezentacji i moje dwa powiązania.
00:38
you'll see the title of my talk and my two affiliations.
6
38338
2849
00:41
So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory,
7
41211
3468
Będę więc mówił o tym, czemu nie mamy dobrej teorii na temat mózgu,
00:44
why it is important that we should develop one
8
44703
2277
czemu powinniśmy stworzyć takową i co możemy z tym zrobić.
00:47
and what we can do about it.
9
47004
1483
00:48
I'll try to do all that in 20 minutes.
10
48511
1824
I spróbuję zrobić to wszystko w ciągu 20 minut. Mam dwa powiązania.
00:50
I have two affiliations.
11
50359
1151
00:51
Most of you know me from my Palm and Handspring days,
12
51534
2532
Większość z was zna mnie z czasów moich Palm i Handspring,
00:54
but I also run a nonprofit scientific research institute
13
54090
2683
ale przewodzę też instytutowi naukowemu typu non-profit,
00:56
called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.
14
56797
2632
którego nazwa brzmi "Instytut Neuronauk Redwood w Menlo Park",
00:59
We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.
15
59453
3388
i tam prowadzimy badania nad teorią neuronauk,
i badamy jak działa kora nowa (neokorteks).
01:02
I'm going to talk all about that.
16
62865
1598
Będę mówił właśnie o tym.
01:04
I have one slide on my other life, the computer life,
17
64487
2745
Mam jeden slajd o moim innym życiu, życiu komputerowym, i to jest ten slajd.
01:07
and that's this slide here.
18
67256
1301
01:08
These are some of the products I've worked on over the last 20 years,
19
68581
3268
To są niektóre produkty nad którymi pracowałem przez ponad 20 ostatnich lat,
01:11
starting from the very original laptop
20
71873
1842
zaczynając od pierwszych laptopów, poprzez pierwsze komputery biurkowe
01:13
to some of the first tablet computers
21
73739
1787
01:15
and so on, ending up most recently with the Treo,
22
75550
2298
i tak dalej, kończąc ostatnio na Treo,
01:17
and we're continuing to do this.
23
77872
1532
i kontynuujemy to.
01:19
I've done this because I believe mobile computing
24
79428
2301
Robiłem to ponieważ szczerze wierzę, że mobilne komputery
01:21
is the future of personal computing,
25
81753
1724
są przyszłością osobistej elektroniki i staram się uczynić świat
01:23
and I'm trying to make the world a little bit better
26
83501
2454
odrobinę lepszym poprzez pracę nad nimi.
01:25
by working on these things.
27
85979
1296
01:27
But this was, I admit, all an accident.
28
87299
1874
Ale to wszystko, muszę się przyznać, stało się przypadkiem.
01:29
I really didn't want to do any of these products.
29
89197
2308
Szczerze nie chciałem współtworzyć żadnego z tych produktów
01:31
Very early in my career
30
91529
1382
i bardzo wcześnie w swojej karierze postanowiłem
01:32
I decided I was not going to be in the computer industry.
31
92935
2690
że nie będę pracować w branży komputerowej.
01:35
Before that, I just have to tell you
32
95649
1721
I nim opowiem wam o tym, muszę wam powiedzieć
01:37
about this picture of Graffiti I picked off the web the other day.
33
97394
3108
ten mały obraz graffiti który wziąłem z sieci pewnego dnia.
01:40
I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language.
34
100526
3253
Szukałem obrazu graffiti, wpisałem odpowiednią komendę
01:43
I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things
35
103803
3689
i znalazłem stronę zadedykowaną nauczycielom, którzy chcą robić,
wiecie co, te napisy umieszczane na górnej części tablicy szkolnej,
01:47
across the top of their blackboard,
36
107516
1674
01:49
and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.
37
109214
2833
i dodali do nich graffiti, przepraszam za to.
01:52
(Laughter)
38
112071
2247
(Śmiech)
01:54
So what happened was,
39
114342
1300
Więc kiedy byłem młodym absolwentem szkoły technicznej
01:55
when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79,
40
115666
4899
w Cornell w 1979 roku, postanowiłem, że będę pracował dla Intela.
02:00
I went to work for Intel and was in the computer industry,
41
120589
3187
02:03
and three months into that, I fell in love with something else.
42
123800
3402
Po trzech miesiącach pracy w przemyśle komputerowym
zafascynowało mnie coś innego, powiedziałem wtedy: "Wybrałem zły zawód",
02:07
I said, "I made the wrong career choice here,"
43
127226
3044
02:10
and I fell in love with brains.
44
130294
2239
zafascynował mnie ludzki mózg.
02:12
This is not a real brain.
45
132557
1533
To nie jest prawdziwy mózg. To obraz jednego, rysunek kreską.
02:14
This is a picture of one, a line drawing.
46
134114
2719
02:16
And I don't remember exactly how it happened,
47
136857
2119
Nie pamiętam dokładnie jak to się stało,
02:19
but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.
48
139000
3515
ale mam jedno wspomnienie, które cały czas tkwi w mojej głowie.
02:22
In September of 1979,
49
142539
1610
We wrześniu 1979 roku, wydanie magazynu Scientific American zostało
02:24
Scientific American came out with a single-topic issue about the brain.
50
144173
3364
w całości poświęcone mózgowi. To było całkiem udane wydanie.
02:27
It was one of their best issues ever.
51
147561
1938
Jedno z najlepszych wyadań tego magazynu. I zawierało artykuły o neuronach,
02:29
They talked about the neuron, development, disease, vision
52
149523
2947
o rozwoju mózgu, o jego schorzeniach, o wzroku i o wszystkich tych rzeczach,
02:32
and all the things you might want to know about brains.
53
152494
2596
o których chciałbyś wiedzieć w kontekście mózgu. To było naprawdę imponujące.
02:35
It was really quite impressive.
54
155114
1502
02:36
One might've had the impression we knew a lot about brains.
55
156640
2772
To wszystko sprawiało wrażenie, że naprawdę dużo wiemy o mózgu.
02:39
But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.
56
159436
4195
Ale ostatni artykuł napisany był przez Francisa Cricka, jednego z odkrywców DNA.
02:43
Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.
57
163655
3024
Dziś przypada, o ile się nie mylę, 50-ta rocznica odkrycia DNA.
02:46
And he wrote a story basically saying, this is all well and good,
58
166703
3075
Napisał artykuł, w którym stwierdził, że
wszystko to wydaje się takie oczywiste, ale wiecie co,
02:49
but you know, we don't know diddly squat about brains,
59
169802
2743
tak naprawdę wiemy bardzo mało o mózgu
02:52
and no one has a clue how they work,
60
172569
1739
i nikt nie ma pojęcia jak mózg funkcjonuje,
02:54
so don't believe what anyone tells you.
61
174332
1866
więc nie wierzcie w to, co mówią inni.
02:56
This is a quote from that article, he says:
62
176222
2165
Oto cytat z tego artykułu. Powiedział "Czego wyraźnie nam brakuje,"
02:58
"What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman --
63
178411
4293
jest bardzo poprawnym brytyjskim dżentelmenem, więc "Czego wyraźnie nam brakuje
03:02
"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas
64
182728
2830
to szeroka struktura koncepcji, dzięki którym uporządkujemy różne podejścia do mózgu"
03:05
in which to interpret these different approaches."
65
185582
2352
03:07
I thought the word "framework" was great.
66
187958
1968
Pomyślałem, że słowo struktura było świetnie dobrane.
03:09
He didn't say we didn't have a theory.
67
189950
1817
Nie powiedział, że nie mamy nawet teorii. Stwierdził, że
03:11
He says we don't even know how to begin to think about it.
68
191791
2725
nie wiemy nawet jak zacząć myśleć o mózgu --
nie mamy nawet struktury koncepcji.
03:14
We don't even have a framework.
69
194540
1492
Obecnie znajdujemy się na etapie pre-paradygmatu jak to ujął Thomas Kuhn.
03:16
We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn.
70
196056
3050
Zafascynowało mnie to wszystko i pomyślałem, że
03:19
So I fell in love with this.
71
199130
1339
03:20
I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be?
72
200493
3575
mamy całą tą wiedzę na temat mózgu. Jak trudne to może być?
03:24
It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference.
73
204092
3438
To jest coś, czemu mogę poświęcić swoje życie. Czułem, że mogę coś zmienić,
03:27
So I tried to get out of the computer business, into the brain business.
74
207554
3619
więc spróbowałem odejść z branży komputerowej i zająć się badaniem mózgu.
03:31
First, I went to MIT, the AI lab was there.
75
211197
2004
Udałem się do MIT, gdzie zajmowano się badaniem sztucznej inteligencji
03:33
I said, I want to build intelligent machines too,
76
213225
2395
i powiedziałem, że także chcę budować inteligentne maszyny,
03:35
but I want to study how brains work first.
77
215644
2517
ale aby to robić chcę najpierw poznać funkcjonowanie ludzkiego mózgu.
03:38
And they said, "Oh, you don't need to do that.
78
218185
2306
Odpowiedzieli, że nie jest to konieczne.
03:40
You're just going to program computers, that's all.
79
220515
2390
Zamierzamy tylko programować komputery, to wszystko co musimy zrobić.
03:42
I said, you really ought to study brains.
80
222929
1963
Odpowiedziałem, że naprawdę powinni najpierw poznać mózg. Stwierdzili, że
03:44
They said, "No, you're wrong."
81
224916
1432
03:46
I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.
82
226372
2246
się mylę. A ja na to, że oni się mylą i ostatecznie nie dostałem pracy.
03:48
(Laughter)
83
228642
1078
(Śmiech)
03:49
I was a little disappointed -- pretty young --
84
229744
2155
Ale byłem trochę rozczarowany -- dosyć młody, ale spróbowałem jeszcze raz
03:51
but I went back again a few years later,
85
231923
1936
kilka lat później, tym razem w Kalifornii, udałem się do Berkeley.
03:53
this time in California, and I went to Berkeley.
86
233883
2359
Powiedziałem sobie, że spróbuję poznać biologiczną stronę zagadnienia.
03:56
And I said, I'll go in from the biological side.
87
236266
2430
03:58
So I got in the PhD program in biophysics.
88
238720
3089
Więc zdecydowałem się na studia doktoranckie z biofizyki,
04:01
I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory.
89
241833
3410
więc powiedziałem im, że chcę studiować teorię.
04:05
They said, "You can't study theory about brains.
90
245267
2269
Odpowiedzieli, że nie mogę studiować teorii na temat mózgu.
04:07
You can't get funded for that.
91
247560
1995
To nie działa w ten sposób. Nie otrzymasz funduszy na ten cel.
04:09
And as a graduate student, you can't do that."
92
249579
2155
A jako absolwent nie możesz tego robić. Więc pomyślałem że to już koniec.
04:11
So I said, oh my gosh.
93
251758
1218
04:13
I was depressed; I said, but I can make a difference in this field.
94
253000
3155
Byłem bardzo załamany. Ale pomyślałem, że mogę dokonać zmian w tej dziedzinie.
Więc wróciłem do branży komputerowej
04:16
I went back in the computer industry
95
256179
2008
04:18
and said, I'll have to work here for a while.
96
258211
2105
i powiedziałem, że muszę tu popracować przez jakiś czas.
04:20
That's when I designed all those computer products.
97
260340
2393
To właśnie wtedy zaprojektowałem wszystkie te urządzenia.
04:22
(Laughter)
98
262757
1301
(Śmiech)
04:24
I said, I want to do this for four years, make some money,
99
264082
2894
I pomyślałem, że chcę zająć się tym przez cztery lata, zarobić trochę pieniędzy,
04:27
I was having a family, and I would mature a bit,
100
267000
3976
tak jakbym miał własną rodzinę i dojrzałbym odrobinę
04:31
and maybe the business of neuroscience would mature a bit.
101
271000
2816
i może przez ten czas biznes neuronauk by dojrzał trochę.
04:33
Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.
102
273840
3001
No, ale zajęło mi to dłużej niż cztery lata. To było około 16 lat.
04:36
But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.
103
276865
2716
Ale teraz się tym zajmuję i chcę wam o tym opowiedzieć.
04:39
So why should we have a good brain theory?
104
279605
2286
Więc dlaczego powinniśmy mieć dobrą teorię mózgu?
04:41
Well, there's lots of reasons people do science.
105
281915
3102
Istnieje wiele powodów, dla których ludzie zajmują się nauką.
04:45
The most basic one is, people like to know things.
106
285041
2917
Pierwszym -- najbardziej oczywistym -- jest to, że ludzie lubią wiedzieć.
04:47
We're curious, and we go out and get knowledge.
107
287982
2195
Jesteśmy ciekawi świata, więc poznajemy go i zdobywamy wiedzę, prawda?
04:50
Why do we study ants? It's interesting.
108
290201
1866
Dlaczego studiujemy życie mrówek? Dlatego, że to ineteresujące.
04:52
Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating.
109
292091
3466
Może dowiemy się czegoś pożytecznego, ale to interesujące i fascynujące zajęcie.
04:55
But sometimes a science has other attributes
110
295581
2057
Ale czasem, nauka ma inne cechy,
04:57
which makes it really interesting.
111
297662
1829
które sprawiają, że jest bardzo, bardzo interesująca.
04:59
Sometimes a science will tell something about ourselves;
112
299515
2627
Czasami nauka powie nam coś o nas samych,
05:02
it'll tell us who we are.
113
302166
1224
odpowie na pytanie kim jesteśmy.
05:03
Evolution did this and Copernicus did this,
114
303414
2752
Czasem takie odkrycia jak teoria ewolucji czy teoria Kopernika sprawiają,
05:06
where we have a new understanding of who we are.
115
306190
2334
że na nowo odkrywamy kim jesteśmy.
05:08
And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.
116
308548
3428
A tak naprawdę jesteśmy mózgami. Mój mózg mówi do twojego mózgu.
05:12
Our bodies are hanging along for the ride,
117
312000
2030
Nasze ciała kroczą obok siebie, ale to mój mózg mówi do twojego mózgu.
05:14
but my brain is talking to your brain.
118
314054
1825
05:15
And if we want to understand who we are and how we feel and perceive,
119
315903
3248
I jeśli chcemy zrozumieć kim jesteśmy, jak odczuwamy i postrzegamy,
naprawdę powiniśmy zrozumieć czym jest mózg.
05:19
we need to understand brains.
120
319175
1391
05:20
Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies,
121
320590
3784
Inną zaletą nauki jest czasem to,
że prowadzi do naprawdę wielkich korzyści dla społeczeństwa i technologii,
05:24
or businesses or whatever.
122
324398
1291
albo dla biznesu czy czegokolwiek innego. I to jest także ważne,
05:25
This is one, too, because when we understand how brains work,
123
325713
2878
ponieważ, kiedy zrozumiemy funkcjonowanie mózgu będziemy w stanie
05:28
we'll be able to build intelligent machines.
124
328615
2064
budować inteligentne maszyny i myślę, że to jest naprawdę wielką zaletą
05:30
That's a good thing on the whole,
125
330703
1698
05:32
with tremendous benefits to society,
126
332425
1858
i że będzie to miało bardzo pozytywny wpływ na społeczeństwo
05:34
just like a fundamental technology.
127
334307
1669
tak jak dotychczasowy wpływ technologii.
05:36
So why don't we have a good theory of brains?
128
336000
2850
Więc dlaczego nie mamy dobrej teorii mózgu?
05:38
People have been working on it for 100 years.
129
338874
2168
Prace nad taką teorią trwają już od 100 lat.
05:41
Let's first take a look at what normal science looks like.
130
341066
2719
A więc, spójrzmy najpierw na to, jak wygląda normalna nauka.
05:43
This is normal science.
131
343809
1187
To jest normalna nauka.
05:45
Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.
132
345020
4074
Normalna nauka jest harmonią pomiędzy teorią, a eksperymentatorami.
05:49
The theorist guy says, "I think this is what's going on,"
133
349118
2691
A więc, teoretycy mówią, ok, myślę - stanie się tak a nie inaczej,
05:51
the experimentalist says, "You're wrong."
134
351833
1961
a na to eksperymentatorzy odpowiadają, nie, mylicie się.
05:53
It goes back and forth, this works in physics, this in geology.
135
353818
3004
I tak w kółko, wiecie co mam na myśli?
Sprawdza się to w fizyce. Sprawdza w geologii. Ale jeśli to jest normalna nauka,
05:56
But if this is normal science, what does neuroscience look like?
136
356846
3009
to jak wygląda neuronauka? Oto jak wygląda neuronauka.
05:59
This is what neuroscience looks like.
137
359879
1795
Zawiera mnóstwo informacji z anatomii, fizjologii i nauce o zachowaniu.
06:01
We have this mountain of data,
138
361698
1442
06:03
which is anatomy, physiology and behavior.
139
363164
2070
06:05
You can't imagine how much detail we know about brains.
140
365258
3194
Nie potraficie sobie wyobrazić jak wiele informacji mamy o mózgu.
06:08
There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year,
141
368476
3592
Naliczyliśmy 28,000 uczestników na tegorocznej konferencji dotyczącej neuronauki
06:12
and every one of them is doing research in brains.
142
372092
2363
i każdy z tych uczestników zajmuje się badaniami mózgu.
06:14
A lot of data, but no theory.
143
374479
1694
Mnóstwo informacji. Ale nie istnieje jeszcze jedna teoria. Jest tam tylko małe, pole na górze.
06:16
There's a little wimpy box on top there.
144
376197
2000
06:18
And theory has not played a role in any sort of grand way
145
378221
3382
I teoria nie miała żadnego wielkiego wpływu na rozwój neuronauk.
06:21
in the neurosciences.
146
381627
1429
06:23
And it's a real shame.
147
383080
1240
To naprawdę wielki wstyd. Więc dlaczego tak się dzieje?
06:24
Now, why has this come about?
148
384344
1391
06:25
If you ask neuroscientists why is this the state of affairs,
149
385759
2988
Jeśli zapytasz neuronaukowców dlaczego tak właśnie jest?
06:28
first, they'll admit it.
150
388771
1246
Przede wszystkiem zgodzą się z tym. Ale, jeśli ich zapytasz to odpowiedzą,
06:30
But if you ask them, they say,
151
390041
1485
06:31
there's various reasons we don't have a good brain theory.
152
391550
2732
że istnieje wiele powodów, dla których nie dysponujemy dobrą teorią mózgu.
06:34
Some say we still don't have enough data,
153
394306
1969
Niektórzy powiedzą, że nie dysponujemy jeszcze wystarczającą ilością informacji,
06:36
we need more information, there's all these things we don't know.
154
396299
3059
że musimy zdobyć ich więcej, zbyt wiele jeszcze nie wiemy.
06:39
Well, I just told you there's data coming out of your ears.
155
399382
2841
Ale przecież powiedziałem wam, że mamy tak wiele informacji na temat mózgu.
06:42
We have so much information, we don't even know how to organize it.
156
402247
3164
Mamy tak dużo informacji; nie wiemy jak zacząć organizować te wszystkie dane.
06:45
What good is more going to do?
157
405435
1438
Co dobrego możemy jeszcze zrobić?
06:46
Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.
158
406897
3448
Może będziemy mieli szczęście i odkryjemy magiczną formułę, ale nie sądzę.
06:50
This is a symptom of the fact that we just don't have a theory.
159
410369
2973
To tak naprawdę symptom tego, że nie posiadamy jeszcze teorii dot. mózgu.
06:53
We don't need more data, we need a good theory.
160
413366
2610
Nie potrzebujemy jeszcze więcej informacji -- potrzebujemy dobrej teorii.
06:56
Another one is sometimes people say,
161
416000
1798
Czasem ludzie twierdzą, że mózg jest tak skomplikowanym organem,
06:57
"Brains are so complex, it'll take another 50 years."
162
417822
3154
że poznanie go zajmie jeszcze 50 lat.
07:01
I even think Chris said something like this yesterday, something like,
163
421000
3354
Myślę, że Chris powiedział nawet coś podobnego wczoraj.
Nie jestem pewien co powiedziałeś Chris, ale to było coś takiego, że
07:04
it's one of the most complicated things in the universe.
164
424378
2627
mózg jest najbardziej skomplikowaną strukturą we wszechświecie. Nie zgadzam się z tym.
07:07
That's not true -- you're more complicated than your brain.
165
427029
2790
Myślę, że jesteś bardziej skomplikowany niż twój mózg. Masz mózg.
07:09
You've got a brain.
166
429843
1151
I pomimo tego, że mózg wydaje się być skomplikowanym organem,
07:11
And although the brain looks very complicated,
167
431018
2150
to myślę, że rzeczy pozostają skomplikowane, dopóty dopóki ich nie zrozumiemy.
07:13
things look complicated until you understand them.
168
433192
2336
07:15
That's always been the case.
169
435552
1335
Zawsze tak było. Więc wszystko co możemy powiedzieć, to że
07:16
So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in,
170
436911
3243
kora nowa, będąca częścią mózgu, którą się interesuję, ma 30 miliardów komórek.
07:20
has 30 billion cells.
171
440178
1152
07:21
But, you know what? It's very, very regular.
172
441354
2432
Ale wiecie co? Ta część mózgu jest bardzo, bardzo regularna.
07:23
In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again.
173
443810
3394
Wyglądem przypomina powtarzającą się strukturę.
07:27
It's not as complex as it looks. That's not the issue.
174
447228
2536
Nie jest tak skomplikowana jak się wydaje. To nie jest sedno sprawy.
07:29
Some people say, brains can't understand brains.
175
449788
2287
Niektórzy mówią, że mózg nie może zwyczajnie zrozumieć mózgu.
07:32
Very Zen-like. Woo.
176
452099
1988
To trochę w stylu zen. Uuuuu. Wiecie o co mi chodzi --
07:34
(Laughter)
177
454111
2188
(Śmiech)
07:36
You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point?
178
456323
2859
Brzmi całkiem dobrze, ale dlaczego? Jaki to ma sens?
07:39
It's just a bunch of cells. You understand your liver.
179
459206
2569
To przecież tylko zlepek komórek. Rozumiesz działanie swojej wątroby.
07:41
It's got a lot of cells in it too, right?
180
461799
1977
Także składa się z wielu komórek, prawda?
07:43
So, you know, I don't think there's anything to that.
181
463800
2494
Myślę więc, że to nie ma wielkiego znaczenia.
07:46
And finally, some people say,
182
466318
2112
I na koniec, niektórzy mówią, że
07:48
"I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious.
183
468454
2983
nie jestem tylko zlepkiem komórek. Mam przecież świadomość.
07:51
I've got this experience, I'm in the world.
184
471461
2069
Doświadczam życia, jestem na świecie.
07:53
I can't be just a bunch of cells."
185
473554
1910
Nie mogę być tylko zlepkiem komórek. No tak,
07:55
Well, people used to believe there was a life force to be living,
186
475488
3223
ludzie wierzyli kiedyś, że istnieje pewna siła, sprawiająca, że żyjemy
07:58
and we now know that's really not true at all.
187
478735
2409
i wiemy dziś, że to wcale nie jest prawda.
08:01
And there's really no evidence,
188
481168
1898
I naprawdę nie ma dowodów, które potwierdzają, no może poza ludźmi
08:03
other than that people just disbelieve that cells can do what they do.
189
483090
3374
którzy zwyczajnie nie wierzą w to, że komórki potrafią to co potrafią.
08:06
So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism,
190
486488
3041
I tak jeśli niektórzy ludzie wpadli w pułapkę metafizycznego dualizmu,
08:09
some really smart people, too, but we can reject all that.
191
489553
2730
niektórzy mądrzy ludzie także, to możemy się tym nie przejmować.
08:12
(Laughter)
192
492307
2895
(Śmiech)
Zamierzam wam powiedzieć, że jest coś jeszcze,
08:15
No, there's something else,
193
495226
1741
08:16
something really fundamental, and it is:
194
496991
1985
i to jest naprawdę istotne, to jest to:
08:19
another reason why we don't have a good brain theory
195
499000
2451
istnieje kolejny powód, dla którego nie dysponujemy dobrą teorią mózgu,
08:21
is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption
196
501475
5535
i to dlatego, że jest w nas intuicyjne, głęboko zakorzenione,
ale nieprawdziwe założenie, które nie pozwala nam dostrzec prawdy.
08:27
that has prevented us from seeing the answer.
197
507034
2112
08:29
There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.
198
509170
3788
Jest coś w co wierzymy, że jest oczywiste, ale zarazem jest złe.
08:32
Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is,
199
512982
3566
Istnieje to w historii nauki i zanim powiem wam, co to jest,
08:36
I'll tell you about the history of it in science.
200
516572
2299
zamierzam opowiedzieć wam trochę o historii tego w nauce.
08:38
Look at other scientific revolutions --
201
518895
1910
Patrzycie na kilka innych naukowych rewolucji,
08:40
the solar system, that's Copernicus,
202
520829
1879
w tym przypadku mówię o systemie słonecznym, mówię o Koperniku,
08:42
Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.
203
522732
2819
teoria ewolucji Darwina oraz płyty tektoniczne, mam na myśli Wegenera.
Wszyscy oni mają wiele wspólnego z nauką o mózgu.
08:46
They all have a lot in common with brain science.
204
526059
2295
08:48
First, they had a lot of unexplained data. A lot of it.
205
528378
2666
Przede wszystkim, wszyscy mieli mnóstwo niewyjaśnionych danych. Mnóstwo.
08:51
But it got more manageable once they had a theory.
206
531068
2794
Ale stały się one bardziej zrozumiałe, kiedy stworzyli teorię.
08:53
The best minds were stumped -- really smart people.
207
533886
2807
Najlepsze umysły miały z tym kłopot, naprawdę, bardzo mądrzy ludzie.
08:56
We're not smarter now than they were then;
208
536717
2004
Nie jesteśmy dziś wcale mądrzejsi od nich.
08:58
it just turns out it's really hard to think of things,
209
538745
2527
Okazuje się, że jest naprawdę trudno myśleć o zjawiskach,
09:01
but once you've thought of them, it's easy to understand.
210
541296
2676
ale poznając je stopniowo jesteśmy w stanie je łatwiej zrozumieć.
09:03
My daughters understood these three theories,
211
543996
2106
Moje córki zrozumiały te trzy naukowe teorie,
w ramach ogólnych, będąc jeszcze w przedszkolu.
09:06
in their basic framework, in kindergarten.
212
546126
2518
09:08
It's not that hard -- here's the apple, here's the orange,
213
548668
3266
Teraz nie jest tak trudno, sami wiecie, tutaj jest jabłko, tutaj jest pomarańcza,
09:11
the Earth goes around, that kind of stuff.
214
551958
2018
Ziemia krąży wokół Słońca, tego typu rzeczy.
09:14
Another thing is the answer was there all along,
215
554000
2586
Wreszcie, prawdą jest to, że odpowiedzi na te pytania zawsze tam były,
09:16
but we kind of ignored it because of this obvious thing.
216
556610
2779
ale ignorowaliśmy je, ponieważ były zbyt oczywiste, i w tym właśnie był problem.
09:19
It was an intuitive, strongly held belief that was wrong.
217
559413
2850
To te intuicyjne, głęboko zakorzenione przekonanie było złe.
09:22
In the case of the solar system,
218
562287
1690
W przypadku systemu słonecznego,to pomysł, że Ziemia wiruje
09:24
the idea that the Earth is spinning,
219
564001
1760
09:25
the surface is going a thousand miles an hour,
220
565785
2191
a powierzchnia planety pędzi z prędkością tysiąca mil na godzinę,
09:28
and it's going through the solar system at a million miles an hour --
221
568000
3249
i że Ziemia pędzi z prędkością miliona mil na godzinę przez system słoneczny.
09:31
this is lunacy; we all know the Earth isn't moving.
222
571273
2476
To obłęd. Wszycy wiemy, że Ziemia się nie rusza.
09:33
Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?
223
573773
2877
Czy czujesz, że Ziemia porusza się z prędkością tysiąca mil na godzinę?
Oczywiście, że nie. Widzicie, a ktoś kto stwierdził,
09:36
If you said Earth was spinning around in space and was huge --
224
576674
2919
że kręci się wokół własnej osi w przestrzeni i jest ogromna,
09:39
they would lock you up, that's what they did back then.
225
579617
2591
mógł zostać zamknięty w więzieniu, tak się właśnie działo w tamtych czasach.
(Śmiech)
09:42
So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?
226
582232
3275
Więc to było intuicyjne i oczywiste myślenie. A jak to było z teorią ewolucji?
09:45
Evolution, same thing.
227
585531
1154
Z teorią ewolucji było podobnie. Uczyliśmy nasze dzieci, Biblia mówi,
09:46
We taught our kids the Bible says God created all these species,
228
586709
3080
że Bóg stworzył wszystkie gatunki zwierząt, koty są kotami, psy psami,
09:49
cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants;
229
589813
3143
ludzie są ludźmi, rośliny roślinami, nie zmieniają się.
09:52
they don't change.
230
592980
1241
Noe zamknął je wszystkie w arce na rozkaz Pana, bla, bla, bla. I wiecie co,
09:54
Noah put them on the ark in that order, blah, blah.
231
594245
2649
09:56
The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor.
232
596918
3395
faktem jest, że jeśli wierzycie w ewolucje, to wszyscy mamy tego samego przodka,
10:00
We all have a common ancestor with the plant in the lobby!
233
600337
3282
i wszyscy mamy wspólnego przodka wliczając tę roślinkę w korytarzu.
10:03
This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable.
234
603643
3686
Tak mówi nam teoria ewolucji. I to jest prawda. To wydaje się nieprawdopodobne.
10:07
And the same thing about tectonic plates.
235
607353
2557
To samo dotyczy teorii plyt tektonicznych, wiecie?
10:09
All the mountains and the continents
236
609934
1722
Wszystkie góry i kontynenty w pewien sposób unoszą się
10:11
are kind of floating around on top of the Earth.
237
611680
2344
na powierzchni Ziemi, prawda? To wydaje się bezsensowne.
10:14
It doesn't make any sense.
238
614048
1246
10:15
So what is the intuitive, but incorrect assumption,
239
615318
4601
Więc czym jest to intuicyjne ale niepoprawne założenie,
10:19
that's kept us from understanding brains?
240
619943
1967
które powstrzymywało nas od zrozumienia mózgu?
10:21
I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point.
241
621934
3293
Teraz zamierzam wam o tym powiedzieć, i prawdziwość okaże się oczywista,
i o to właśnie chodzi, prawda? Później będę musiał wyjaśnić dlaczego
10:25
Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption.
242
625251
3434
mylicie się opierając na innym założeniu.
10:28
The intuitive but obvious thing is:
243
628709
1682
Intuicyjne ale oczywiste założenie mówi, że w jakiś sposób inteligencja
10:30
somehow, intelligence is defined by behavior;
244
630415
2314
definiowana jest poprzez zachowanie,
10:32
we're intelligent because of how we do things
245
632753
2350
że jesteśmy inteligentni ponieważ robimy coś w taki a nie inny sposób,
10:35
and how we behave intelligently.
246
635127
1572
czyniąc tak postępujemy inteligentnie, ale zamierzam wam powiedzieć, że to błąd.
10:36
And I'm going to tell you that's wrong.
247
636723
1879
10:38
Intelligence is defined by prediction.
248
638626
2131
Mamy tutaj do czynienia z inteligencją opartą na umiejętności przewidywania.
10:40
I'm going to work you through this in a few slides,
249
640781
2415
Zamierzam wam to zaprezentować z pomocą kilku slajdów,
10:43
and give you an example of what this means.
250
643220
2094
dać wam przykład co to oznacza. Oto system.
10:45
Here's a system.
251
645338
1301
10:46
Engineers and scientists like to look at systems like this.
252
646663
2908
Inżynierowie lubią patrzeć na takie systemy. Naukowcy także je lubią.
10:49
They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs.
253
649595
3163
Mówią tak, mamy coś w pudełku, które posiada wejścia i wyjścia.
10:52
The AI people said, the thing in the box is a programmable computer,
254
652782
3240
Badacze sztucznej inteligencji uznają, że tym czymś w środku pudełka jest komputer, który można programować
10:56
because it's equivalent to a brain.
255
656046
1679
ponieważ jest odpowiednikiem mózgu człowieka, więc wprowadzimy kilka danych
10:57
We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior.
256
657749
3506
i sprawimy, że zacznie coś robić, zacznie funkcjonować.
Alan Turing jest twórcą testu Turinga, który wyjaśnia nam, że
11:01
Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,
257
661279
2822
możemy uznać maszynę za inteligentną tylko wtedy, gdy zachowuje się tak samo jak człowiek.
11:04
we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human --
258
664125
3553
To miara behawioralna tego czym jest inteligencja,
11:07
a behavioral metric of what intelligence is
259
667702
2106
11:09
that has stuck in our minds for a long time.
260
669832
2144
i przez wieki zakorzeniła się ona w naszych umysłach.
11:12
Reality, though -- I call it real intelligence.
261
672000
2392
W rzeczywistości jednak, nazywam to rzeczywistą inteligencją.
11:14
Real intelligence is built on something else.
262
674416
2175
Rzeczywista inteligencja zbudowana jest na czymś innym.
11:16
We experience the world through a sequence of patterns,
263
676615
3214
Doświadczamy nasz świat poprzez sekwencję zdarzeń, gromadzimy je,
11:19
and we store them, and we recall them.
264
679853
2149
by później je przywołać. I kiedy je przywołujemy, dopasowujemy je
11:22
When we recall them, we match them up against reality,
265
682026
2545
do rzeczywistości, dokonując przy tym ciągłego przewidywania zdarzeń.
11:24
and we're making predictions all the time.
266
684595
2251
11:26
It's an internal metric; there's an internal metric about us,
267
686870
2958
To jest taka wieczna miara. Istnieje w nas nieustannie pytająca wieczna miara,
11:29
saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on.
268
689852
3342
czy rozumiemy świat? Czy przewiduję co nastąpi? I tak dalej.
11:33
You're all being intelligent now, but you're not doing anything.
269
693218
3002
Wszyscy jesteście już inteligentni, nawet nie robiąc nic w tej chwili.
Może się drapiesz, a może dłubiesz w nosie,
11:36
Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything.
270
696244
3002
nie wiem co robisz, ale nie robisz niczego w tej chwili,
11:39
But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.
271
699270
3156
ale jesteś inteligentny, rozumiesz co do ciebie mówię.
11:42
Because you're intelligent and you speak English,
272
702450
2295
Ponieważ jesteś inteligentny i mówisz po angielsku,
11:44
you know the word at the end of this
273
704769
1751
wiesz jakie słowo jest na końcu tego -- (cisza)
zdania.
11:46
sentence.
274
706544
1159
11:47
The word came to you; you make these predictions all the time.
275
707727
3152
Słowo dotarło do ciebie, a ty ciągle przewidujesz co nastąpi.
11:50
What I'm saying is,
276
710903
1699
Mam na myśli to, że
11:52
the internal prediction is the output in the neocortex,
277
712626
2631
wieczne przewidywanie to wyjście kory nowej.
I, że w pewien sposób, przewidywanie prowadzi do inteligentnego zachowania.
11:55
and somehow, prediction leads to intelligent behavior.
278
715281
2541
11:57
Here's how that happens:
279
717846
1151
A oto jak to się dzieje. Zacznijmy od nie-inteligentnego mózgu.
11:59
Let's start with a non-intelligent brain.
280
719021
1955
Zajmiemy się nie-inteligentym mózgiem, pozostawimy pień mózgu,
12:01
I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain.
281
721000
3009
12:04
And we'll say it's a non-mammal, like a reptile,
282
724033
2871
i można powiedzieć, że nie będzie to mózg ssaka, bardziej gada,
12:06
say, an alligator; we have an alligator.
283
726928
1985
więc powiedzmy, że to będzie aligator.
12:08
And the alligator has some very sophisticated senses.
284
728937
3371
Aligator posiada pewne bardzo wyrafinowane zmysły.
12:12
It's got good eyes and ears and touch senses and so on,
285
732332
3206
Posiada dobry wzrok i słuch oraz zmysł dotyku i dalej
12:15
a mouth and a nose.
286
735562
1469
pysk i nos. Charakteryzuje się bardzo złożonym zachowaniem.
12:17
It has very complex behavior.
287
737055
1991
12:19
It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you.
288
739070
3906
Potrafi biegać i chować się. Okazuje strach i emocje. Może cię zjeść.
12:23
It can attack. It can do all kinds of stuff.
289
743000
3590
Potrafi atakować. Potrafi wiele innych rzeczy.
12:27
But we don't consider the alligator very intelligent,
290
747193
2856
Ale z ludzkiego punktu widzenia nie uważamy aligatora za bardzo inteligentnego.
12:30
not in a human sort of way.
291
750073
1676
12:31
But it has all this complex behavior already.
292
751773
2356
Ale posiada on przecież złożony system zachowania.
12:34
Now in evolution, what happened?
293
754510
1801
Więc co się stało w trakcie ewolucji?
12:36
First thing that happened in evolution with mammals
294
756335
2385
Ważną zmianą w procesie ewolucji ssaków
12:38
is we started to develop a thing called the neocortex.
295
758744
2531
było wykształcenie się części nazywanej korą nową.
12:41
I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain.
296
761299
3793
I zamierzam wam zaprezentować jak wygląda kora nowa.
to ten kwadrat na rysuku umieszczony nad pniem mózgu.
12:45
Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain.
297
765116
3353
Kora nowa oznacza nową warstwę. Nową warstwę okalającą twój mózg.
12:48
It's the wrinkly thing on the top of your head
298
768493
2343
Jeśli nie wiesz jak wygląda, to jest to pomarszczona masa w górnej części głowy,
12:50
that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.
299
770860
3084
jest pomarszczona ponieważ została tam wetknięta i nie pasuje.
12:53
(Laughter)
300
773968
1008
(Śmiech)
12:55
Literally, it's about the size of a table napkin
301
775000
2242
Naprawdę, tak właśnie wygląda. Ma wielkość stołowej serwety.
12:57
and doesn't fit, so it's wrinkly.
302
777266
1574
I nie mieści się w głowie, więc stąd ta pomarszczona struktura. Spójrzcie jak to narysowałem.
12:58
Now, look at how I've drawn this.
303
778864
1745
13:00
The old brain is still there.
304
780633
1386
Pień mózgu ciągle tam jest. Wciąż macie mózg aligatora.
13:02
You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain.
305
782043
3655
Naprawdę. To twoja część mózgu odpowiedzialna za emocje.
13:05
It's all those gut reactions you have.
306
785722
2730
Wywodzą się z niego wszystkie wasze emocje i instynkt.
13:08
On top of it, we have this memory system called the neocortex.
307
788476
3270
A na jego zewnętrznej stronie znajduje się system pamięci zwany korą nową.
13:11
And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.
308
791770
4294
System pamięci mieści się nad częścią mózgu odpowiedzialną za zmysły.
13:16
So as the sensory input comes in and feeds from the old brain,
309
796088
3055
Tak więc, kiedy impuls dociera do pnia mózgu,
13:19
it also goes up into the neocortex.
310
799167
2154
dostaje się dalej do kory nowej. A kora nowa zapamiętuje informacje.
13:21
And the neocortex is just memorizing.
311
801345
1913
13:23
It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on:
312
803282
3561
Czeka tam sobie i mówi, ach, zamierzam zapamiętać wszystkie te informacje,
13:26
where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.
313
806867
3019
miejsca, w których byłem, ludzi, których widziałem,rzeczy, które słyszałem itd.
13:29
And in the future, when it sees something similar to that again,
314
809910
3362
A w przyszłości, kiedy zobaczy coś podobnego,
13:33
in a similar environment, or the exact same environment,
315
813296
2635
w podobnym lub w identycznym otoczeniu,
13:35
it'll start playing it back: "Oh, I've been here before,"
316
815955
3555
odtworzy te wspomnienia. Zacznie je odtwarzać.
Och, byłem już tu kiedyś. Znam tą sytuację z doświadczenia
13:39
and when you were here before, this happened next.
317
819534
2364
wiem co wydarzy się dalej. To pozwala ci przewidywać następstwa.
13:41
It allows you to predict the future.
318
821922
1726
13:43
It literally feeds back the signals into your brain;
319
823672
3396
To pozwala ci, dosłownie następuje sprzężenie zwrotne w twoim mózgu,
13:47
they'll let you see what's going to happen next,
320
827092
2265
wspomnienia pozwolą ci przewidzieć co stanie się dalej,
13:49
will let you hear the word "sentence" before I said it.
321
829381
2595
pozwolą ci usłyszeć słowo, zanim je wypowiem.
13:52
And it's this feeding back into the old brain
322
832000
3185
I to sprzężenie zwrotne w twoim mózgu,
13:55
that will allow you to make more intelligent decisions.
323
835209
2577
pozwoli ci podjąć bardziej inteligentne decyzje
13:57
This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little.
324
837810
3489
To najważniejszy slajd mojego wykładu, więc zamierzam się na niim skupić.
14:01
And all the time you say, "Oh, I can predict things,"
325
841323
3575
A więc, cały czas mówisz, och, potrafię przewidzieć co nastąpi.
14:04
so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze,
326
844922
3360
Jeśli byłbyś szczurem, który biegnie przez labirynt odkrywając właściwą drogę,
14:08
next time you're in one, you have the same behavior.
327
848306
2439
będąc w tym labiryncie ponownie, twoje postępowanie byłoby takie same,
14:10
But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze,
328
850769
2991
ale nagle, stałbyś się mądrzejszy
ponieważ pomyślałbyś, och, rozpoznaję ten labirynt, wiem którędy pójść,
14:13
I know which way to go; I've been here before; I can envision the future."
329
853784
3542
znam to miejsce, potrafię przewidywać. I to właśnie czynisz.
14:17
That's what it's doing.
330
857350
1168
14:18
This is true for all mammals --
331
858542
2840
U ludzi, przy okazji, potrafią to wszystkie ssaki,
14:21
in humans, it got a lot worse.
332
861406
2031
inne ssaki także to robią, a u ludzi jest to jeszcze bardziej rozwinięte.
14:23
Humans actually developed the front of the neocortex,
333
863461
2587
U ludzi wykształciła się przednia część kory nowej
14:26
called the anterior part of the neocortex.
334
866072
2221
nazywana przednią częścią kory nowej (anterior neocortex). Natura dokonała małej sztuczki
14:28
And nature did a little trick.
335
868317
1438
14:29
It copied the posterior, the back part, which is sensory,
336
869779
2687
Mianowicie skopiowała tylną część mózgu, kontrolującą zmysły
14:32
and put it in the front.
337
872490
1151
i umieściła ją w przedniej jego części.
14:33
Humans uniquely have the same mechanism on the front,
338
873665
2480
Ludzie jako jedyni posiadają ten sam mechanizm w przedniej części mózgu,
14:36
but we use it for motor control.
339
876169
1554
ale używamy go do kontroli ośrodka ruchu.
14:37
So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that.
340
877747
3581
Więc dzięki temu możemy wykonywać bardzo skomplikowane ruchy.
14:41
I don't have time to explain, but to understand how a brain works,
341
881352
3126
Nie mam czasu, aby to wytłumaczyć, ale jeśli chcecie zrozumieć, jak działa mózg,
14:44
you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works,
342
884502
3537
to musicie zrozumieć, jak działa pierwsza część kory nowej u ssaków,
w jaki sposób zapamiętujemy sekwencje i potrafimy przewidywać.
14:48
how it is we store patterns and make predictions.
343
888063
2293
Więc pozwólcie mi przedstawić kilka przykładów umiejętności przewidywania.
14:50
Let me give you a few examples of predictions.
344
890380
2188
14:52
I already said the word "sentence."
345
892592
1676
Wspomniałem już o zgadywaniu wyrazu w zdaniu. W muzyce,
14:54
In music, if you've heard a song before,
346
894292
3206
jeśli słyszałeś piosenkę wcześniej, jeśli słuchałeś Jill śpiewającą wcześniej te piosenki,
14:57
when you hear it, the next note pops into your head already --
347
897522
2909
to kiedy śpiewa je, następna nuta sama pojawia się w twojej głowie --
15:00
you anticipate it.
348
900455
1151
spodziewasz się, że się pojawią. Jeśli słuchasz całego albumu,
15:01
With an album, at the end of a song, the next song pops into your head.
349
901630
3354
po każdej piosence spodziewasz się następnej piosenki w kolejności.
15:05
It happens all the time, you make predictions.
350
905008
2305
To dzieje się cały czas. Cały czas przewidujesz co nastąpi.
15:07
I have this thing called the "altered door" thought experiment.
351
907337
3039
Czasem przeprowadzam eksperyment zwany zamianą drzwi.
15:10
It says, you have a door at home;
352
910400
2829
Ten eksperyment myślowy wygląda tak: przypuśćmy, że masz drzwi w domu
15:13
when you're here, I'm changing it --
353
913253
1755
i kiedy ty przebywasz tutaj, ja zmieniam ustawienie drzwi, mój pomocnik
15:15
I've got a guy back at your house right now, moving the door around,
354
915032
3196
który jest w twoim domu, przesuwa drzwi,
15:18
moving your doorknob over two inches.
355
918252
1769
zmienia położenie klamki przesuwając ją o dwa cale.
15:20
When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob,
356
920045
3584
Kiedy wrócisz wieczorem do domu, odruchowo wyciągniesz rękę
starając się chwycić klamkę i zauważysz, że
15:23
notice it's in the wrong spot
357
923653
1514
jest w niewłaściwym miejscu, wtedy zdasz sobie sprawę, że coś się stało.
15:25
and go, "Whoa, something happened."
358
925191
1687
15:26
It may take a second, but something happened.
359
926902
2101
Może to potrwać kilka sekund zanim się zorientujesz, ale wiesz, że coś jest nie tak.
15:29
I can change your doorknob in other ways --
360
929027
2003
Mogę zmienić położenie klamki w jeszcze inny sposób.
15:31
make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever,
361
931054
3241
Mogę ją powiększyć albo zmniejszyć, mosiądz zamienić na srebro,
mogę ją wymienić na dźwignię. Mogę zmienić twoje drzwi, zmienić ich kolor,
15:34
I can change the door; put colors on, put windows in.
362
934319
2576
mogę wmontować w nie małe okienka. Mogę zmienić tysiące szczegółów,
15:36
I can change a thousand things about your door
363
936919
2151
ale za każdym razem kiedy będziesz je otwierał, wystarczą ci dwie sekundy,
15:39
and in the two seconds you take to open it,
364
939094
2008
aby zorientować się, że coś się zmieniło.
15:41
you'll notice something has changed.
365
941126
1722
15:42
Now, the engineering approach, the AI approach to this,
366
942872
2584
Więc zarówno inżynierowie, jak i badacze sztucznej inteligencji byliby skłonni do
15:45
is to build a door database with all the door attributes.
367
945480
2675
stworzenia bazy danych tych drzwi. Bazy zawierającej wszystkie informacje.
15:48
And as you go up to the door, we check them off one at time:
368
948179
2819
I kiedy podchodziłbyś do tych drzwi, informacje te zostałyby ci przedstawione.
15:51
door, door, color ...
369
951022
1346
Drzwi, drzwi, drzwi, np. ich kolor, wiecie co mam na myśli.
15:52
We don't do that. Your brain doesn't do that.
370
952392
2100
Ale to nie działa w ten sposób. Twój mózg nie działa w ten sposób.
15:54
Your brain is making constant predictions all the time
371
954516
2540
Mianowicie twój mózg przez cały czas przewiduje
15:57
about what will happen in your environment.
372
957080
2034
co wydarzy się w twoim najbliższym otoczeniu.
15:59
As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.
373
959138
2746
Kładąc swoją dłoń na tym stole spodziewam się, że za chwilę dotknie jego powierzchni.
16:01
When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch,
374
961908
3019
Jeśli stawiając równe kroki pomylę się o mały kawałek
16:04
I'll know something has changed.
375
964951
1533
to zorientuję się, że coś się zmieniło.
16:06
You're constantly making predictions about your environment.
376
966508
2820
Ciągle przewidujesz, co wydarzy się w twoim najbliższym otoczeniu.
16:09
I'll talk about vision, briefly.
377
969352
1593
Opowiem o tym krótko. Oto obraz przedstwiający kobietę.
16:10
This is a picture of a woman.
378
970969
1383
16:12
When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second.
379
972376
3490
Kiedy przyglądacie się drugiej osobie, wasze oczy zatrzymuja się
od dwóch do trzech razy w ciągu sekundy na danym punkcie.
16:15
We're not aware of it, but our eyes are always moving.
380
975890
2529
Nie zdajecie sobie z tego sprawy, ale wasze oczy ciągle się poruszają.
I kiedy patrzysz na czyjąś twarz,
16:18
When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth.
381
978443
3435
to zwykle przesuwasz wzrok z jednego oka na drugie, dalej na nos i usta.
16:21
When your eye moves from eye to eye,
382
981902
1869
Kiedy przesuwasz wzrok z jednego oka na drugie
16:23
if there was something else there like a nose,
383
983795
2158
i zamiast oka napotkasz tam nos,
16:25
you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"
384
985977
3546
to okaże się, że tam gdzie powinno być oko zobaczysz nos,
i pomyślisz, co jest grane --
16:29
(Laughter)
385
989547
1396
16:30
"There's something wrong about this person."
386
990967
2109
(Śmiech)
Coś jest nie tak z tym człowiekiem.
16:33
That's because you're making a prediction.
387
993100
2005
Dzieje się tak dlatego, że przewidujesz.
16:35
It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK."
388
995129
3439
Nie dzieje się tak, że patrząc tam zadajesz sobie pytanie co widzisz?
Widzę nos, w porządku. Nie, ty zwyczajnie masz oczekiwanie w stosunku do tego co tam zobaczysz.
16:38
No, you have an expectation of what you're going to see.
389
998592
2634
(Śmiech)
16:41
Every single moment.
390
1001250
1151
Ciągle przewidujemy. I na koniec, pomyślmy o tym, jak badamy inteligencję.
16:42
And finally, let's think about how we test intelligence.
391
1002425
2629
16:45
We test it by prediction: What is the next word in this ...?
392
1005078
3081
Badamy ją poprzez przewidywanie rozwiązań. Jakie jest następne słowo?
16:48
This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?
393
1008183
3627
To pasuje do tego, jako to do tego. Jaki jest kolejny numer w tym zdaniu?
16:51
Here's three visions of an object. What's the fourth one?
394
1011834
2690
Spójrz na trzy kształty brył.
Która bryła będzie czwarta? Tak badamy inteligencję. Przewidujemy rozwiązania.
16:54
That's how we test it. It's all about prediction.
395
1014548
2504
16:57
So what is the recipe for brain theory?
396
1017573
2194
Więc jaki jest przepis na teorię mózgu?
17:00
First of all, we have to have the right framework.
397
1020219
2366
Po pierwsze, musimy dysponować odpowiednią strukturą.
17:02
And the framework is a memory framework,
398
1022609
1913
Tą strukturą jest struktura pamięci,
17:04
not a computational or behavior framework,
399
1024546
2024
nie struktura obliczeniowa czy struktura zachowania. To struktura pamięci.
17:06
it's a memory framework.
400
1026594
1163
17:07
How do you store and recall these sequences of patterns?
401
1027781
2623
W jaki sposób zapamiętujesz i przypominasz sobie sekwencje i wzory? To wzorce czasowo-przestrzenne
17:10
It's spatiotemporal patterns.
402
1030428
1442
17:11
Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians --
403
1031894
3009
Dysponując taką strukturą angażujesz do pomocy kilku teoretyków.
17:14
biologists generally are not good theoreticians.
404
1034927
2246
Biolodzy z reguły nie są dobrymi teoretykami.
Nie zawsze jest to prawdą, ale z reguły w biologii liczy się praktyka.
17:17
Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology.
405
1037197
3529
17:20
I've found the best people to work with are physicists,
406
1040750
2574
Więc doszedłem do wniosku, że najlepiej współpracować z fizykami,
17:23
engineers and mathematicians,
407
1043348
1383
inżynierami i matematykami, którzy skłonni są myśleć algorytmicznie.
17:24
who tend to think algorithmically.
408
1044755
1696
17:26
Then they have to learn the anatomy and the physiology.
409
1046475
3264
Muszą się jednak oni najpierw nauczyć anatomii oraz fizjologii.
17:29
You have to make these theories very realistic in anatomical terms.
410
1049763
4496
Stworzenie teorii mózgu wymaga użycia odpowiednich terminów anatomicznych.
Każdy kto przedstawi swoją teorię funkcjonowania mózgu
17:34
Anyone who tells you their theory about how the brain works
411
1054283
2765
17:37
and doesn't tell you exactly how it's working
412
1057072
2097
i nie będzie w stanie w sposób precyzyjny wytłumaczyć jak mózg pracuje
17:39
and how the wiring works --
413
1059193
1303
i jak działa w nim cała struktura, poniesie klęskę.
17:40
it's not a theory.
414
1060520
1267
17:41
And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute.
415
1061811
2833
Właśnie tworzeniem takiej precyzyjnej teorii zajmujemy się w Instytucie Neuronauki w Redwood.
17:44
I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing,
416
1064668
3308
Chciałbym mieć więcej czasu i opowiedzieć wam o postępach w tej dziedzinie,
17:48
and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future,
417
1068000
3662
i spodziewam się kiedyś wrócić na tę scenę,
być może uda nam się spotkać jeszcze raz w najbliższym czasie i opowiedzieć o tym.
17:51
to tell you about it.
418
1071686
1164
17:52
I'm really excited; this is not going to take 50 years.
419
1072874
2594
To takie ekscytujące. Stworzenie teorii mózgu nie zajmie nam wcale 50 lat.
17:55
What will brain theory look like?
420
1075492
1578
Więc jak będzie wyglądać teoria mózgu?
17:57
First of all, it's going to be about memory.
421
1077094
2055
Przede wszystkim, będzie to teoria dotycząca pamięci.
17:59
Not like computer memory -- not at all like computer memory.
422
1079173
2822
Nie takiej jak pamięć komputera. To zupełnie inny rodzaj pamięci.
18:02
It's very different.
423
1082019
1151
Bardzo się od niej różni. Zawiera ona te wszystkie
18:03
It's a memory of very high-dimensional patterns,
424
1083194
2257
zaawansowane informacje, takie jak te, które pochodzą z oka.
18:05
like the things that come from your eyes.
425
1085475
1962
18:07
It's also memory of sequences:
426
1087461
1437
To także pamięć sekwencyjna.
18:08
you cannot learn or recall anything outside of a sequence.
427
1088922
2730
Nie możesz uczyć się, czy przypominać coś bez sekwencyjności zapamiętywania.
18:11
A song must be heard in sequence over time,
428
1091676
2837
Piosenka musi być zapamiętana sekwencyjnie w określonym czasie,
18:14
and you must play it back in sequence over time.
429
1094537
2351
i przywołujesz ją także w sposób sekwencyjny.
18:16
And these sequences are auto-associatively recalled,
430
1096912
2449
Sekwencyjnośc zapamiętywania jest automatycznie odtwarzana, jeśli widzę coś
18:19
so if I see something, I hear something, it reminds me of it,
431
1099385
2873
lub słyszę, następuje automatyczny proces przypominania zdarzenia.
18:22
and it plays back automatically.
432
1102282
1533
18:23
It's an automatic playback.
433
1103839
1294
To automatyczne odtwarzanie. Przewidywanie zdarzeń staje się możliwe.
18:25
And prediction of future inputs is the desired output.
434
1105157
2548
18:27
And as I said, the theory must be biologically accurate,
435
1107729
2620
Wspomniałem, że teoria musi być biologicznie poprawna,
18:30
it must be testable and you must be able to build it.
436
1110373
2484
musi być sprawdzalna oraz możliwa do stworzenia.
18:32
If you don't build it, you don't understand it.
437
1112881
2211
Jeśli jej nie zbudujesz to zwyczajnie jej nie zrozumiesz. Jeszcze jeden slajd.
18:35
One more slide.
438
1115116
1532
18:36
What is this going to result in?
439
1116672
2309
Jakie będą tego konsekwencje? Czy naprawdę zbudujemy inteligentne maszyny?
18:39
Are we going to really build intelligent machines?
440
1119005
2348
Oczywiście, że tak. I będzie to wyglądało inaczej, niż myślą o tym ludzie.
18:41
Absolutely. And it's going to be different than people think.
441
1121377
3798
Nie mam wątpliwości, że to się stanie.
18:45
No doubt that it's going to happen, in my mind.
442
1125508
2392
18:47
First of all, we're going to build this stuff out of silicon.
443
1127924
3116
Przede wszystkim zaczniemy budowę sztucznego umysłu wykorzystując silikon.
18:51
The same techniques we use to build silicon computer memories,
444
1131064
2912
Taką samą technikę wykorzystujemy do budowy pamięci komputerów,
18:54
we can use here.
445
1134000
1151
możemy to także wykorzystać tutaj.
18:55
But they're very different types of memories.
446
1135175
2109
Ale to bardzo odmienne rodzaje pamięci.
18:57
And we'll attach these memories to sensors,
447
1137308
2023
Zamierzamy połączyć tę pamięć z sensorami,
18:59
and the sensors will experience real-live, real-world data,
448
1139355
2777
które zaczną egzystować w świecie realnym dostarczając rzeczywistych danych
19:02
and learn about their environment.
449
1142156
1752
i będą się uczyć o swoim środowisku.
19:03
Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots.
450
1143932
3445
Myśle, że to mało prawdopodobne, że ujrzycie najpierw roboty.
19:07
Not that robots aren't useful; people can build robots.
451
1147401
2575
Nie znaczy to, że roboty nie są przydatne lub, że nie potrafimy ich konstruować.
19:10
But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard.
452
1150000
3767
Ale stworzenie pewnej części robota jest najtrudniejsze. To tzw. stary mózg. To naprawdę trudne.
19:13
The new brain is easier than the old brain.
453
1153791
2007
Nowy mózg można skonstruować łatwiej niż stary mózg.
19:15
So first we'll do things that don't require a lot of robotics.
454
1155822
3082
Przede wszystkim zamierzamy się zająć tym co nie wymaga dużo robotyki.
19:18
So you're not going to see C-3PO.
455
1158928
2179
Więc nie zobaczycie od razu robota C-3PO.
19:21
You're going to see things more like intelligent cars
456
1161131
2485
Prędzej doczekacie się takich udogodnień jak inteligentne samochody,
19:23
that really understand what traffic is, what driving is
457
1163640
2808
które rozumieją, czym jest korek i czym jest jazda
19:26
and have learned that cars with the blinkers on for half a minute
458
1166472
3278
i które rozpoznają samochody z włączonym przez pół minuty kierunkowskazem
19:29
probably aren't going to turn.
459
1169774
1574
lecz niekoniecznie wykonujących manewr skręcania.
19:31
(Laughter)
460
1171372
1291
(Śmiech)
19:32
We can also do intelligent security systems.
461
1172687
2064
Potrafimy także stworzyć inteligentne systemy zabezpieczające.
19:34
Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics --
462
1174775
3573
Wszędzie tam, gdzie używamy swojego umysłu, jednocześnie nie stosując zaawansowanej mechaniki.
19:38
those are the things that will happen first.
463
1178372
2059
Właśnie takich rzeczy możemy spodziewać się najpierw.
19:40
But ultimately, the world's the limit.
464
1180455
1820
Ale ostatecznie, to czas pokaże co się stanie.
19:42
I don't know how this will turn out.
465
1182299
1732
Nie wiem co przyniosą te zmiany.
19:44
I know a lot of people who invented the microprocessor.
466
1184055
2591
Znam wielu ludzi, którzy byli współtwórcami mikroprocesora
19:46
And if you talk to them,
467
1186670
2164
i rozmawiając z nimi dowiesz się, że mieli świadomość, że tworzą coś znaczącego,
19:48
they knew what they were doing was really significant,
468
1188858
2575
19:51
but they didn't really know what was going to happen.
469
1191457
2500
ale nie wiedzieli jakie będą tego konsekwencje.
19:53
They couldn't anticipate cell phones and the Internet
470
1193981
2768
Nie potrafili sobie wyobrazić rozwoju telefonii komórkowej i Internetu, i tego typu rzeczy.
19:56
and all this kind of stuff.
471
1196773
1735
19:58
They just knew like, "We're going to build calculators
472
1198532
2621
Wiedzieli na przykład, jak zbudować kalkulatory
20:01
and traffic-light controllers.
473
1201177
1440
albo system sygnalizacji świetlnej. Ale to będzie coś wielkiego.
20:02
But it's going to be big!"
474
1202641
1299
20:03
In the same way, brain science and these memories
475
1203964
2341
W ten sam sposób, nauka o mózgu i tych wspomnieniach
20:06
are going to be a very fundamental technology,
476
1206329
2225
stanie się podstawową technologią, która doprowadzi
20:08
and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years.
477
1208578
3442
do niesamowitych zmian w następnym stuleciu.
20:12
And I'm most excited about how we're going to use them in science.
478
1212044
3405
Najberdziej mnie interesuje jak zostaną te zmiany wykorzystane w nauce.
20:15
So I think that's all my time -- I'm over,
479
1215473
2837
Myślę, że to cały mój czas, skończyłem, to koniec mojego wykładu
20:18
and I'm going to end my talk right there.
480
1218334
2277
właśnie teraz.
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7