Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

Traducător: Ariana Bleau Lugo Corector: Magda Marcu

So I want to talk today about an idea. It's a big idea.

Vreau să vorbesc azi despre o idee. E o idee măreață.

Actually, I think it'll eventually

De fapt cred că în cele din urmă

be seen as probably the single biggest idea

va fi văzută ca cea mai grozavă idee

that's emerged in the past century.

care a fost concepută în secolul trecut.

It's the idea of computation.

E ideea computației.

Now, of course, that idea has brought us

Acum, bineînțeles, acea idee ne-a adus

all of the computer technology we have today and so on.

toată tehnologia computerelor pe care o avem azi, ș.a.m.d.

But there's actually a lot more to computation than that.

Dar, de fapt există mult mai mult decât atât în calcul.

It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,

E de fapt o idee profundă, foarte puternică, fundamentală,

whose effects we've only just begun to see.

ale cărei efecte abia am început să le vedem.

Well, I myself have spent the past 30 years of my life

Ei bine, eu însumi am petrecut ultimii 30 de ani

working on three large projects

lucrând la trei proiecte mari

that really try to take the idea of computation seriously.

care încearcă să ia problema calculului în serios.

So I started off at a young age as a physicist

Așa că am început de tânăr ca fizician

using computers as tools.

folosind computerele drept unelte.

Then, I started drilling down,

Apoi, am început să cercetez,

thinking about the computations I might want to do,

gândindu-mă la calculele pe care aș vrea cu adevărat să le fac,

trying to figure out what primitives they could be built up from

încercând să descifrez de la ce ireductibile trebuiau pornite

and how they could be automated as much as possible.

și cum puteau fi automatizate cât de mult posibil.

Eventually, I created a whole structure

În cele din urmă am creat o întreagă structură

based on symbolic programming and so on

bazată pe programare simbolică, ș.a.m.d. ,

that let me build Mathematica.

care mi-au îngăduit să construiesc programul Mathematica.

And for the past 23 years, at an increasing rate,

Și în ultimii 23 de ani, cu viteză tot mai mare

we've been pouring more and more ideas

am venit cu tot mai multe idei

and capabilities and so on into Mathematica,

și capacități introduse în Mathematica,

and I'm happy to say that that's led to many good things

și sunt bucuros să spun că asta a condus la multe lucruri bune

in R & D and education,

în cercetare, dezvoltare și educație,

lots of other areas.

și multe alte domenii.

Well, I have to admit, actually,

Ei bine, trebuie să recunosc, de fapt,

that I also had a very selfish reason for building Mathematica:

că am avut și un motiv foarte egoist pentru a concepe Mathematica.

I wanted to use it myself,

Am vrut să o folosesc eu însumi,

a bit like Galileo got to use his telescope

la fel cum Galileo și-a folosit telescopul

400 years ago.

cu 400 de ani în urmă.

But I wanted to look not at the astronomical universe,

Dar am vrut să mă uit nu la universul astronomic,

but at the computational universe.

ci la universul computațional.

So we normally think of programs as being

Deci, normal gândim despre programe ca fiind

complicated things that we build

lucruri complicate pe care le construim

for very specific purposes.

pentru scopuri foarte precise.

But what about the space of all possible programs?

Dar care-i situația cu spațiul pentru toate programele posibile?

Here's a representation of a really simple program.

Iată o reprezentare a unui program cu adevărat simplu.

So, if we run this program,

Deci, dacă rulăm acest program,

this is what we get.

asta-i ce obținem.

Very simple.

Foarte simplu.

So let's try changing the rule

Să încercăm să schimbăm puțin regulile

for this program a little bit.

la acest program.

Now we get another result,

Acum obținem un alt rezultat

still very simple.

tot foarte simplu.

Try changing it again.

Să încercăm să schimbăm din nou.

You get something a little bit more complicated.

Obții ceva puțin mai complicat,

But if we keep running this for a while,

dar dacă continuăm să rulăm o vreme,

we find out that although the pattern we get is very intricate,

vedem că, deși tiparul obținut e foarte intricat,

it has a very regular structure.

are o structură foarte regulată.

So the question is: Can anything else happen?

Deci întrebarea e: Se mai poate întâmpla și altceva?

Well, we can do a little experiment.

Ei bine, putem face un experiment.

Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.

Să facem un experiment matematic, încercăm și vedem.

Let's just run all possible programs

Hai să rulăm toate programele posibile

of the particular type that we're looking at.

de un anume tip la care ne uităm.

They're called cellular automata.

Se numesc 'cellular automata'.

You can see a lot of diversity in the behavior here.

Poți vedea aici multă diversitate în rezultate.

Most of them do very simple things,

Majoritatea fac lucruri foarte simple.

but if you look along all these different pictures,

Dar dacă privești toate aceste imagini diferite,

at rule number 30,

la regula numărul 30,

you start to see something interesting going on.

începi să vezi că se petrece ceva interesant.

So let's take a closer look

Deci să ne uităm mai atent

at rule number 30 here.

la regula numărul 30.

So here it is.

Iat-o.

We're just following this very simple rule at the bottom here,

Urmăm această simplă regulă de aici la bază

but we're getting all this amazing stuff.

dar obținem toate aceste rezultate uimitoare.

It's not at all what we're used to,

Nu-i de loc ceva cu care suntem obișnuiți,

and I must say that, when I first saw this,

și trebuie să spun, când am văzut asta prima dată,

it came as a huge shock to my intuition.

a venit ca un imens șoc pentru intuiția mea,

And, in fact, to understand it,

și de fapt pentru a o înțelege

I eventually had to create

în cele din urmă a trebuit să creez

a whole new kind of science.

o știință cu totul nouă.

(Laughter)

(Râsete)

This science is different, more general,

Această știință e diferită, mai generală,

than the mathematics-based science that we've had

decât știința bazată pe matematica pe care am avut-o

for the past 300 or so years.

în ultimii 300 de ani.

You know, it's always seemed like a big mystery:

Știți, întotdeauna mi-a părut ca un mare mister

how nature, seemingly so effortlessly,

cum reușește natura, aparent fără efort,

manages to produce so much

să producă atât de mult

that seems to us so complex.

care nouă ne pare complex.

Well, I think we've found its secret:

Ei bine, cred că i-am descoperit secretul.

It's just sampling what's out there in the computational universe

Doar ia mostre din ce există în universul computațional

and quite often getting things like Rule 30

și adesea găsește lucruri ca Rule 30

or like this.

sau asemănătoare.

And knowing that starts to explain

Și cunoscînd asta, începe să explice

a lot of long-standing mysteries in science.

o întreagă serie de mistere în știință.

It also brings up new issues, though,

Ridică totuși noi probleme

like computational irreducibility.

cum ar fi calcularea ireductibilității.

I mean, we're used to having science let us predict things,

Adică, suntem obișnuiți ca știința să ne lase să prezicem lucruri,

but something like this

dar ceva cum e asta

is fundamentally irreducible.

e fundamental ireductibil.

The only way to find its outcome

Singura cale de a-i vedea rezultatul

is, effectively, just to watch it evolve.

e să-l urmărești efectiv evoluând.

It's connected to, what I call,

E conectat la ceea ce eu numesc

the principle of computational equivalence,

principiul echivalenței computaționale,

which tells us that even incredibly simple systems

care ne spune că și sistemele incredibil de simple

can do computations as sophisticated as anything.

pot face computații la fel de complicate ca oricare.

It doesn't take lots of technology or biological evolution

Nu e necesară multă tehnologie sau evoluție biologică

to be able to do arbitrary computation;

pentru a avea capacitatea de a face computație arbitrară,

just something that happens, naturally,

doar ceva care se întâmplă natural

all over the place.

peste tot.

Things with rules as simple as these can do it.

Sisteme cu reguli simple ca acestea o pot face.

Well, this has deep implications

Ei bine, asta are implicații adânci

about the limits of science,

privitor la limitele științei,

about predictability and controllability

despre predictibilitatea și controlabilitatea

of things like biological processes or economies,

sistemelor ca procesele biologice sau economiile,

about intelligence in the universe,

despre inteligența în univers,

about questions like free will

despre întrebări ca voința liberă

and about creating technology.

și despre crearea tehnologiei.

You know, in working on this science for many years,

Știți, lucrând cu această știință de mulți ani,

I kept wondering,

m-am tot întrebat,

"What will be its first killer app?"

"Care va fi aplicația de grație?"

Well, ever since I was a kid,

Ei bine, încă de când eram copil,

I'd been thinking about systematizing knowledge

m-am gândit la sistematizarea cunoașterii

and somehow making it computable.

și aducerea ei într-o formă computabilă.

People like Leibniz had wondered about that too

Oameni ca Leibniz s-au întrebat despre asta și ei

300 years earlier.

cu 300 de ani în urmă.

But I'd always assumed that to make progress,

Dar întotdeauna am presupus că pentru a progresa

I'd essentially have to replicate a whole brain.

ar trebui în esență să replic un întreg creier.

Well, then I got to thinking:

Ei bine, mă gândeam:

This scientific paradigm of mine suggests something different --

Această paradigmă a mea sugerează ceva diferit.

and, by the way, I've now got

Și, apropo, am acum

huge computation capabilities in Mathematica,

capabilități uriașe în Mathematica

and I'm a CEO with some worldly resources

și sunt un director executiv cu ceva resurse lumești

to do large, seemingly crazy, projects --

pentru a face proiecte mari, aparent nebunești.

So I decided to just try to see

Deci am decis doar să încerc să văd

how much of the systematic knowledge that's out there in the world

cât din cunoașterea sistematică care e acolo în lume

we could make computable.

poate fi adusă în stare computațională.

So, it's been a big, very complex project,

Deci a fost un proiect mare și complex

which I was not sure was going to work at all.

de care nu eram de loc sigur că va funcționa.

But I'm happy to say it's actually going really well.

Dar sunt mulțumit că de fapt merge chiar bine.

And last year we were able

Și anul trecut am putut

to release the first website version

să emitem prima versiune de website

of Wolfram Alpha.

a [sistemului computațional] Wolfram Alpha.

Its purpose is to be a serious knowledge engine

Scopul acestuia e de-a fi un motor serios de cunoaștere

that computes answers to questions.

care calculează răspunsuri la întrebări.

So let's give it a try.

Deci să-l încercăm.

Let's start off with something really easy.

Să începem cu ceva foarte simplu.

Hope for the best.

Să sperăm că merge.

Very good. Okay.

Foarte bine. OK.

So far so good.

Până aici e bine.

(Laughter)

(Râsete)

Let's try something a little bit harder.

Să încercăm ceva puțin mai complicat.

Let's do

Să zicem ...

some mathy thing,

Să facem ceva matematic

and with luck it'll work out the answer

și cu noroc va calcula răspunsul

and try and tell us some interesting things

și va încerca să ne spună niște lucruri interesante

things about related math.

lucruri înrudite cu matematica.

We could ask it something about the real world.

L-am putea întreba ceva despre lumea reală.

Let's say -- I don't know --

Să zicem -- nu știu --

what's the GDP of Spain?

Care e produsul național brut, GDP al Spaniei?

And it should be able to tell us that.

Ar trebui să fie capabil să ne spună.

Now we could compute something related to this,

Acum am putea calcula ceva legat de asta

let's say ... the GDP of Spain

să zicem GDP al Spaniei

divided by, I don't know,

împărțit la, să vedem,

the -- hmmm ...

-- hmmm ...

let's say the revenue of Microsoft.

să zicem la profitul companiei Microsoft.

(Laughter)

(Râsete)

The idea is that we can just type this in,

Ideea e că putem tasta simplu această întrebare

this kind of question in, however we think of it.

în orice mod ne gândim la ea.

So let's try asking a question,

Deci, hai să-i punem o întrebare,

like a health related question.

cum ar fi o întrebare despre sănătate.

So let's say we have a lab finding that ...

Deci să spunem că avem un laborator care --

you know, we have an LDL level of 140

știți, avem un nivel de colesterol LDL de 140

for a male aged 50.

pentru un bărbat de 50 de ani.

So let's type that in, and now Wolfram Alpha

Deci să tastăm asta și acum Wolfram Alpha

will go and use available public health data

va căuta și va folosi datele de sănătate publică disponibile

and try and figure out

și va încerca să găsească

what part of the population that corresponds to and so on.

din ce fragment de populație face parte, ș.a.m.d.

Or let's try asking about, I don't know,

Sau să încercăm

the International Space Station.

stația spațială internațională.

And what's happening here is that

Și ce se întâmplă aici e că

Wolfram Alpha is not just looking up something;

Wolfram Alpha nu doar caută ceva

it's computing, in real time,

ci calculează în timp util,

where the International Space Station is right now at this moment,

unde e stația spațială internațională chiar acum, în momentul acesta,

how fast it's going, and so on.

cât de rapid se deplasează, ș.a.m.d.

So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.

Deci Wolfram Alpha știe multe, multe lucruri.

It's got, by now,

Are până în prezent,

pretty good coverage of everything you might find

cam tot ce ai putea găsi

in a standard reference library.

într-o bibliotecă de referință standard.

But the goal is to go much further

Dar scopul e de a ajunge mult mai departe

and, very broadly, to democratize

și, în general, să democratizeze

all of this knowledge,

accesul la toată această cunoaștere globală

and to try and be an authoritative

și să încerce să fie o sursă

source in all areas.

competentă în toate domeniile,

To be able to compute answers to specific questions that people have,

să fie capabilă să calculeze răspunsuri la întrebări specifice pe care le au oamenii,

not by searching what other people

nu prin a accesa ce au scris alți oameni

may have written down before,

înaintea lor

but by using built in knowledge

ci prin a folosi cunoaștere încorporată

to compute fresh new answers to specific questions.

să calculeze răspunsuri noi actuale la întrebări specifice.

Now, of course, Wolfram Alpha

Acum, bineînțeles, Wolfram Alpha

is a monumentally huge, long-term project

e un proiect uriaș, de lungă durată

with lots and lots of challenges.

cu tot felul de deziderate.

For a start, one has to curate a zillion

Pentru început, trebuie să fie administrată o miriadă

different sources of facts and data,

de surse diferite de fapte și date,

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

și construit un sistem de automatizare pentru Mathematica

and human domain experts for doing this.

și alcătuită o rețea de experți din domenii umaniste pentru asta.

But that's just the beginning.

Dar ăsta e doar începutul.

Given raw facts or data

Cu date sau fapte brute,

to actually answer questions,

pentru a răspunde realmente la întrebări

one has to compute:

trebuie calculate

one has to implement all those methods and models

trebuie implementate toate acele metode și modele

and algorithms and so on

și algoritmi, etc.

that science and other areas have built up over the centuries.

pe care știința și alte domenii le-au accumulat de-a lungul secolelor.

Well, even starting from Mathematica,

Ei bine, chiar și pornind de la Mathematica

this is still a huge amount of work.

acesta e un volum uriaș de muncă.

So far, there are about 8 million lines

Până acum există 8 milioane de rânduri

of Mathematica code in Wolfram Alpha

de cod Mathematica în programul Wolfram Alpha

built by experts from many, many different fields.

introdus de experți din multe, multe domenii diferite.

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

Ei bine, o idee radicală a programului Wolfram Alpha

is that you can just ask it questions

e că poți să-i pui întrebări

using ordinary human language,

folosind limbaj uman obișnuit,

which means that we've got to be able to take

ceea ce înseamnă că trebuie să fim capabili de-a include

all those strange utterances that people type into the input field

toate acele combinații ciudate pe care oamenii le tastează

and understand them.

în fereastra de input și de-a le înțelege.

And I must say that I thought that step

Și trebuie să spun că eu credeam că acel stagiu

might just be plain impossible.

ar putea fi pur și simplu imposibil.

Two big things happened:

Două lucruri mari s-au întâmplat.

First, a bunch of new ideas about linguistics

Primul, o grămadă de idei noi despre lingvistică

that came from studying the computational universe;

au apărut din studiul universului computațional.

and second, the realization that having actual computable knowledge

Al doilea, realizarea că având cunoaștere calculabilă efectiv

completely changes how one can

schimbă complet unghiul de abordare

set about understanding language.

în înțelegerea limbii.

And, of course, now

Și bineînțeles acum

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

cu Wolfram Alpha ieșit în lume

we can learn from its actual usage.

putem învăța prin uzitarea lui efectivă.

And, in fact, there's been

Și de fapt a existat

an interesting coevolution that's been going on

o interesantă co-evoluție care a avut loc

between Wolfram Alpha

între Wolfram Alpha

and its human users,

și utilizatorii lui umani.

and it's really encouraging.

Și e cu adevarat încurajator.

Right now, if we look at web queries,

Chiar acum, dacă ne uităm la căutările de pe web,

more than 80 percent of them get handled successfully the first time.

mai mult de 80% din ele sunt rezolvate cu succes de prima dată.

And if you look at things like the iPhone app,

Și dacă te uiți la aplicații cum e iPhone-ul

the fraction is considerably larger.

fracțiunea e cu mult mai mare.

So, I'm pretty pleased with it all.

Deci, sunt destul de mulțumit cu programul în ansamblu.

But, in many ways,

Dar în multe feluri

we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.

suntem încă la începuturi cu Wolfram Alpha

I mean, everything is scaling up very nicely

dar, toate evoluează destul de frumos.

and we're getting more confident.

Devenim tot mai încrezători.

You can expect to see Wolfram Alpha technology

Vă puteți aștepta să vedeți tehnologia Wolfram Alpha

showing up in more and more places,

apărând în tot mai multe locuri,

working both with this kind of public data, like on the website,

lucrând și cu acest gen de date publice, cum e acest website,

and with private knowledge

și cu cunoștințe private

for people and companies and so on.

referitoare la oameni și la companii, etc.

You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one

Știți, am realizat că Wolfram Alpha de fapt oferă

a whole new kind of computing

un fel complet nou de computerizare

that one can call knowledge-based computing,

pe care o putem numi computerizare bazată pe cunoaștere,

in which one's starting not just from raw computation,

în care se pornește nu doar de la computerizare brută,

but from a vast amount of built-in knowledge.

dar și de la o vastă bază de cunoaștere incorporată.

And when one does that, one really changes

Și când se face asta, se modifică într-adevăr

the economics of delivering computational things,

știința economiei emiterii de rezultate computaționale,

whether it's on the web or elsewhere.

fie că e pe web, fie altundeva.

You know, we have a fairly interesting situation right now.

Știți, avem o situație foarte interesantă acum.

On the one hand, we have Mathematica,

Pe de o parte, avem programul Mathematica,

with its sort of precise, formal language

cu limbajul său precis și formal

and a huge network

și o rețea uriașă

of carefully designed capabilities

de capabilități proiectate cu grijă

able to get a lot done in just a few lines.

în stare să facă enorm în doar câteva rânduri.

Let me show you a couple of examples here.

Să vă arăt două exemple aici.

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

Iată o bucățică trivială din codul programului Mathematica.

Here's something where we're sort of

Aici e ceva în care

integrating a bunch of different capabilities here.

integrăm o grămadă de capabilități diferite.

Here we'll just create, in this line,

Aici vom crea în acest rând

a little user interface that allows us to

o simplă interfață de utilizator care ne permite

do something fun there.

să facem ceva distractiv aici.

If you go on, that's a slightly more complicated program

Dacă continui, acela e un program puțin mai complicat

that's now doing all sorts of algorithmic things

care face acum tot felul de calcule algoritmice

and creating user interface and so on.

și crează interfață de utilizare, etc.

But it's something that is very precise stuff.

Dar e material extrem de precis.

It's a precise specification with a precise formal language

E o specificație precisă cu un limbaj formal precis

that causes Mathematica to know what to do here.

care determină Mathematica să știe ce să facă.

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

Ei bine, pe de altă parte, avem Wolfram Alpha

with all the messiness of the world

cu toată harababura lumii

and human language and so on built into it.

și cu limbi umane și altele încorporate în el.

So what happens when you put these things together?

Deci ce se întâmplă când pui aceste lucruri împreună?

I think it's actually rather wonderful.

Cred de fapt că rezultatul e minunat.

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

Cu Wolfram Alpha în interiorul progamului Mathematica

you can, for example, make precise programs

poți, de exemplu, să faci programe precise

that call on real world data.

care cheamă date din lumea reală.

Here's a real simple example.

Iată un exemplu foarte simplu.

You can also just sort of give vague input

Poți să introduci un fel de input vag

and then try and have Wolfram Alpha

și apoi să-l faci pe Wolfram Alpha

figure out what you're talking about.

să descopere despre ce vorbești.

Let's try this here.

Să încercăm.

But actually I think the most exciting thing about this

Dar cred că cel mai interesant lucru despre asta

is that it really gives one the chance

e că ne dă șansa

to democratize programming.

să democratizăm programarea.

I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.

Adică, oricine va fi în stare să tasteze cam ce doresc în limbaj obișnuit

Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out

și apoi Wolfram Alpha va fi în stare să deslușească

what precise pieces of code

exact care părți de cod

can do what they're asking for

pot face ce i s-a cerut

and then show them examples that will let them pick what they need

și apoi să arate exemple care vor permite să aleagă ce are nevoie

to build up bigger and bigger, precise programs.

pentru a construi programe tot mai mari și mai precise.

So, sometimes, Wolfram Alpha

Așa că, uneori, Wolfram Alpha

will be able to do the whole thing immediately

va fi în stare să rezolve întregul răspuns imediat

and just give back a whole big program that you can then compute with.

și să-ți returneze un program mare cu care apoi să faci computația.

Here's a big website

Deci iată un website mare

where we've been collecting lots of educational

unde am colectat multe demonstrații educaționale

and other demonstrations about lots of kinds of things.

și de alte naturi despre tot felul de lucruri.

I'll show you one example here.

Deci, să vedem, vă arăt un exemplu, poate aici.

This is just an example of one of these computable documents.

Ăsta e doar un exemplu din aceste documente computabile.

This is probably a fairly small

Acesta e probabil o părticică mică

piece of Mathematica code

din codul Mathematica

that's able to be run here.

care poate rula aici.

Okay. Let's zoom out again.

OK. Să ieșim de aici.

So, given our new kind of science,

Deci, având în vedere noua noastră știință,

is there a general way to use it to make technology?

există un mod general de a face tehnologie?

So, with physical materials,

Adică, cu materiale fizice,

we're used to going around the world

suntem obișnuiți să mergem în jurul lumii

and discovering that particular materials

și să descoperim că materiale specifice

are useful for particular

sunt folositoare pentru

technological purposes.

scopuri tehnologice specifice, ș.a.m.d.

Well, it turns out we can do very much the same kind of thing

Ei bine, se pare că putem face același gen de lucruri

in the computational universe.

în universul computațional.

There's an inexhaustible supply of programs out there.

Există resurse inepuizabile de programe în lume.

The challenge is to see how to

Provocarea e de a vedea cum

harness them for human purposes.

să le exploatăm pentru scopuri umane.

Something like Rule 30, for example,

Ceva ca Regula 30, de exemplu,

turns out to be a really good randomness generator.

pare să funcționeze bine ca generator aleatoriu.

Other simple programs are good models

Alte programe simple sunt modele bune

for processes in the natural or social world.

pentru procesarea în lumea naturală sau socială.

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

Și de exemplu, Wolfram Alpha și Mathematica

are actually now full of algorithms

sunt de fapt acum înțesate de algoritmi

that we discovered by searching the computational universe.

pe care i-am descoperit prin cercetarea universului computațional.

And, for example, this -- if we go back here --

Și, de exemplu asta -- ne-am întors aici --

this has become surprisingly popular

Asta a devenit surprinzător de popular

among composers

printe compozitorii care găsesc

finding musical forms by searching the computational universe.

forme muzicale prin cercetarea universului computațional.

In a sense, we can use the computational universe

Într-un sens, putem folosi universul computațional

to get mass customized creativity.

să obținem ajustarea creativă prealabilă de către consumatori a producției de masă

I'm hoping we can, for example,

Sper că vom putea de exemplu

use that even to get Wolfram Alpha

să folosim Wolfram Alpha chiar pentru

to routinely do invention and discovery on the fly,

a face în mod curent invenții și descoperiri din mers

and to find all sorts of wonderful stuff

și a găsi tot felul de minunății

that no engineer

pe care nici un inginer

and no process of incremental evolution would ever come up with.

sau proces de evoluție incrementală nu l-ar considera.

Well, so, that leads to kind of an ultimate question:

Ei bine, prin urmare, asta conduce la întrebarea fundamentală.

Could it be that someplace out there in the computational universe

Ar fi oare posibil ca undeva în universul computațional

we might find our physical universe?

să găsim universul nostru fizic?

Perhaps there's even some quite simple rule,

Poate există chiar o regulă simplă

some simple program for our universe.

un program simplu pentru universul nostru.

Well, the history of physics would have us believe

Ei bine, istoria fizicii ne-a convins

that the rule for the universe must be pretty complicated.

că regula ce descrie universul e complicată.

But in the computational universe,

Dar în universul computațional

we've now seen how rules that are incredibly simple

am văzut cum reguli incredibil de simple

can produce incredibly rich and complex behavior.

pot produce comportament extrem de complex.

So could that be what's going on with our whole universe?

Deci ar putea fi asta ce se întâmplă cu universul nostru?

If the rules for the universe are simple,

Dacă regulile universului sunt simple,

it's kind of inevitable that they have to be

e inevitabil ca ele să fie

very abstract and very low level;

foarte abstracte și foarte de bază,

operating, for example, far below

operând, de exemplu, mult sub

the level of space or time,

nivelul spațiului și timpului,

which makes it hard to represent things.

dimensiuni care fac reprezentarea dificilă.

But in at least a large class of cases,

Dar cel puțin într-o mare clasă de cazuri,

one can think of the universe as being

se poate gândi despre univers ca fiind

like some kind of network,

un fel de rețea,

which, when it gets big enough,

care, când devine suficient de mare,

behaves like continuous space

se comportă ca un spațiu continuu

in much the same way as having lots of molecules

în același mod cum multe molecule

can behave like a continuous fluid.

se pot comporta ca un lichid continuu.

Well, then the universe has to evolve by applying

Ei bine, atunci universul trebuie să evolueze prin aplicarea

little rules that progressively update this network.

regulilor simple care progresiv actualizează această rețea.

And each possible rule, in a sense,

Și fiecare regulă, într-un sens,

corresponds to a candidate universe.

corespunde unui univers candidat.

Actually, I haven't shown these before,

De fapt n-am mai arătat asta până acum,

but here are a few of the candidate universes

dar iată câteva din universurile candidate

that I've looked at.

la care m-am uitat.

Some of these are hopeless universes,

Unele din acestea sunt universuri făra speranță,

completely sterile,

complet sterile,

with other kinds of pathologies like no notion of space,

cu alte feluri de patologii cum ar lipsa noțiunii de spațiu,

no notion of time, no matter,

a noțiunii de timp, de materie,

other problems like that.

și alte probleme de acest gen.

But the exciting thing that I've found in the last few years

Dar ce am concluzionat interesant în ultimii câțiva ani

is that you actually don't have to go very far

e că nu trebuie să mergi prea departe

in the computational universe

în universul computațional

before you start finding candidate universes

pentru a găsi universuri candidate

that aren't obviously not our universe.

la care nu e evident că nu sunt universul nostru.

Here's the problem:

Iată o problemă:

Any serious candidate for our universe

Oricare univers candidat pentru universul nostru

is inevitably full of computational irreducibility.

e inevitabil plin de ireductibilitate computațională

Which means that it is irreducibly difficult

ceea ce înseamnă că este ireductibil de dificil

to find out how it will really behave,

să descoperi cum se va comporta în realitate,

and whether it matches our physical universe.

și dacă se potrivește cu universul nostru fizic.

A few years ago, I was pretty excited to discover

Cu câtiva ani în urmă, am fost foarte emoționat să descopăr

that there are candidate universes with incredibly simple rules

că există universuri candidate cu reguli incredibil de simple

that successfully reproduce special relativity,

care reproduc cu succes relativitatea specială

and even general relativity and gravitation,

și chiar relativitatea generală și gravitațională

and at least give hints of quantum mechanics.

și cel puțin dau indicii de mecanică cuantică.

So, will we find the whole of physics?

Deci, vom găsi totalitatea fizicii?

I don't know for sure,

Nu știu cu siguranță.

but I think at this point it's sort of

Dar cred în acest moment

almost embarrassing not to at least try.

că e aproape jenant să nu încercăm cel puțin.

Not an easy project.

Nu e un proiect ușor.

One's got to build a lot of technology.

Trebuie construită multă tehnologie.

One's got to build a structure that's probably

Trebuie construită o structură care e probabil

at least as deep as existing physics.

cel puțin atât de complexă ca fizica.

And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.

Și nu sunt sigur cum e cel mai bine de a organiza totul.

Build a team, open it up, offer prizes and so on.

Să alcătuiesc o echipă, sau să lucrez deschis, să ofer premii, etc.

But I'll tell you, here today,

Dar vă spun aici azi

that I'm committed to seeing this project done,

că sunt hotărât să văd acest proiect făcut,

to see if, within this decade,

să văd dacă în decurs de o decadă,

we can finally hold in our hands

putem ține în mâini într-un final

the rule for our universe

regula valabilă pentru universul nostru

and know where our universe lies

și să știm unde se situează universul nostru

in the space of all possible universes ...

în spațiul tuturor posibilităților --

and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"

și să putem tasta în Wolfram Alpha "teoria universului,"

and have it tell us.

și acesta să ne-o spună.

(Laughter)

(Râsete)

So I've been working on the idea of computation

Deci am lucrat la ideea computației

now for more than 30 years,

de mai mult de 30 de ani

building tools and methods and turning intellectual ideas

construind unelte și metode și transformând idei intelectuale

into millions of lines of code

în milioane de linii de cod

and grist for server farms and so on.

și grăunțe pentru fermele de servere :) , ș.a.m.d.

With every passing year,

Cu fiecare an ce trece,

I realize how much more powerful

realizez că e mult mai puternică

the idea of computation really is.

ideea computației decât am crezut.

It's taken us a long way already,

Ne-a luat mult timp deja,

but there's so much more to come.

dar mai e încă mult în viitor.

From the foundations of science

De la fundamentele științei

to the limits of technology

până la limitele tehnologiei

to the very definition of the human condition,

și chiar până la definiția condiției umane,

I think computation is destined to be

computația este, cred, destinată să fie

the defining idea of our future.

ideea definitorie a viitorului nostru.

Thank you.

Mulțumesc.

(Applause)

(Aplauze)

Chris Anderson: That was astonishing.

Chris Anderson: Asta a fost uimitor.

Stay here. I've got a question.

Rămâneți aici. Am o întrebare.

(Applause)

(Aplauze)

So, that was, fair to say, an astonishing talk.

Asta a fost o prezentare remarcabilă.

Are you able to say in a sentence or two

Puteți spune într-o propoziție sau două

how this type of thinking

cum ar putea acest gen de gândire

could integrate at some point

integra la un moment dat

to things like string theory or the kind of things that people think of

noțiuni ca teoria corzilor sau genul de lucruri pe care oamenii le

as the fundamental explanations of the universe?

consideră explicații fundamentale ale universului?

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

Stephen Wolfram: Ei bine, părți ale fizicii

that we kind of know to be true,

pe care le știm a fi adevărate,

things like the standard model of physics:

lucruri ca modelul standard al fizicii.

what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics

Încerc să reproduc modelul standard al fizicii [particulelor subatomice]

or it's simply wrong.

iar dacă nu reușesc înseamnă că e greșit.

The things that people have tried to do in the last 25 years or so

Lucrurille pe care oamenii le-au încercat în ultimii 25 de ani

with string theory and so on

cu teoria corzilor

have been an interesting exploration

a fost o explorare interesantă

that has tried to get back to the standard model,

care a încercat să se întoarcă la modelul standard

but hasn't quite gotten there.

dar încă nu a ajuns acolo.

My guess is that some great simplifications of what I'm doing

Bănuiala mea e că niște simplificări cum am făcut eu

may actually have considerable resonance

ar putea de fapt avea rezonanță considerabilă

with what's been done in string theory,

cu ceea ce a fost făcut în teoria corzilor,

but that's a complicated math thing

dar ăsta e un aspect matematic complicat

that I don't yet know how it's going to work out.

care nu știu încă cum va fi rezolvat.

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

CA : Benoit Mandlebrot e în audiență.

He also has shown how complexity

Și el a arătat cum poate complexitatea

can arise out of a simple start.

să derive dintr-un start simplu.

Does your work relate to his?

E munca dv. asociată cu a lui?

SW: I think so.

SW: Cred că da.

I view Benoit Mandelbrot's work

Consider lucrarea lui Benoit Mandlebrot

as one of the founding contributions

ca fiind una din contribuțiile de inițiere

to this kind of area.

din acest domeniu.

Benoit has been particularly interested

Benoit a fost în special interesat

in nested patterns, in fractals and so on,

în modele în serie, în fractali, ș.a.m.d.

where the structure is something

unde structura este

that's kind of tree-like,

e ca un fel de copac

and where there's sort of a big branch that makes little branches

și unde există un braț mare care face brațe mai mici,

and even smaller branches and so on.

și apoi brațe și mai mici, etc.

That's one of the ways

Asta e una din căi

that you get towards true complexity.

către complexitate adevărată.

I think things like the Rule 30 cellular automaton

Cred că lucruri ca sistemul automat celular după Regula 30

get us to a different level.

ne duc la un nivel diferit.

In fact, in a very precise way, they get us to a different level

De fapt, într-un mod foarte precis ne conduc către un nivel diferit

because they seem to be things that are

pentru că par a fi lucruri

capable of complexity

capabile de complexitate,

that's sort of as great as complexity can ever get ...

complexitate de grad maxim, ca să zicem așa...

I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)

Aș putea să continui cu multe detalii, dar nu acum.

CA: Stephen Wolfram, thank you.

CA : Stephen Wolfram, vă mulțumim.

(Applause)

(Aplauze)