Kwabena Boahen: Making a computer that works like the brain

Traducător: Antoniu Gugu Corector: Maria Tancu

I got my first computer when I was a teenager growing up in Accra,

Am primit primul meu calculator pe vremea când eram adolescent în Accra,

and it was a really cool device.

și era un aparat foarte ca lumea.

You could play games with it. You could program it in BASIC.

Puteai să te joci, puteai să îl programezi în BASIC.

And I was fascinated.

Și am fost fascinat.

So I went into the library to figure out how did this thing work.

Așa că m-am dus la bibliotecă pentru a îmi da seama cum funcționează.

I read about how the CPU is constantly shuffling data back and forth

Am citit despre modul în care procesorul transferă în mod constant datele

between the memory, the RAM and the ALU,

între memorie, RAM și ALU,

the arithmetic and logic unit.

unitatea aritmetică și logică.

And I thought to myself, this CPU really has to work like crazy

Și îmi spuneam, procesorul ăsta muncește ca un nebun

just to keep all this data moving through the system.

doar pentru a menține aceste în mișcare prin sistem.

But nobody was really worried about this.

Dar nimeni nu era prea îngrijorat despre asta.

When computers were first introduced,

Când calculatoarele au apărut prima dată,

they were said to be a million times faster than neurons.

se spunea despre ele că sunt de un milion de ori mai rapide decât neuronii.

People were really excited. They thought they would soon outstrip

Lumea era entuziastă, se credea că se va putea în curând depăși

the capacity of the brain.

capacitatea creierului.

This is a quote, actually, from Alan Turing:

Acesta este un citat, de fapt, din Alan Turing:

"In 30 years, it will be as easy to ask a computer a question

„În 30 de ani, va fi la fel de ușor să pui o întrebare unui calculator,

as to ask a person."

ca unei persoane.”

This was in 1946. And now, in 2007, it's still not true.

Asta era în 1946. Și acum în 2007, tot nu este adevărat.

And so, the question is, why aren't we really seeing

Întrebarea este, de ce nu întrezărim cu adevărat

this kind of power in computers that we see in the brain?

acest fel de putere în calculatoare, așa cum o putem vedea în creier?

What people didn't realize, and I'm just beginning to realize right now,

Ceea ce oamenii nu realizează, și acum încep să îmi dau seama de asta,

is that we pay a huge price for the speed

este că plătim un preț uriaș pentru viteza,

that we claim is a big advantage of these computers.

pe care susținem că ar fi un mare avantaj al acestor calculatoare.

Let's take a look at some numbers.

Haideți să privim niște numere.

This is Blue Gene, the fastest computer in the world.

Acesta este Blue Gene, cel mai rapid calculator din lume.

It's got 120,000 processors; they can basically process

Are 120,000 de procesoare; ele pot procesa în mare

10 quadrillion bits of information per second.

10 quadrilioane de biți de informație pe secundă.

That's 10 to the sixteenth. And they consume one and a half megawatts of power.

Asta înseamnă 10 la puterea 16. Și consumă un megawatt și jumătate.

So that would be really great, if you could add that

Asta ar fi cu adevărat grozav, dacă s-ar putea adăuga asta

to the production capacity in Tanzania.

capacității de producție din Tanzania.

It would really boost the economy.

Ar propulsa cu adevărat economia.

Just to go back to the States,

Dar să ne întoarcem la Statele Unite,

if you translate the amount of power or electricity

dacă ați putea echivala cantitatea de energie sau de electricitate

this computer uses to the amount of households in the States,

pe care acest calculator o folosește, cu un număr de gospodării din SUA,

you get 1,200 households in the U.S.

veți obține 1200 de gospodării din SUA.

That's how much power this computer uses.

atât de multă energie consumă acest calculator.

Now, let's compare this with the brain.

Acum, să-l comparăm cu creierul.

This is a picture of, actually Rory Sayres' girlfriend's brain.

Aceasta este de fapt o imagine a prietenei lui Rory Sayres.

Rory is a graduate student at Stanford.

Rory este un student la Stanford.

He studies the brain using MRI, and he claims that

Studiază creierul folosind MRI, și susține că

this is the most beautiful brain that he has ever scanned.

acesta este cel mai frumos creier pe care l-a scanat vreodată.

(Laughter)

(Râsete)

So that's true love, right there.

Avem iubire adevărată aici.

Now, how much computation does the brain do?

Acum, câte calcule poate face creierul?

I estimate 10 to the 16 bits per second,

Eu estimez că 10 la puterea 16 biți pe secundă

which is actually about very similar to what Blue Gene does.

ceea ce este de fapt foarte similar calculatorului Blue Gene.

So that's the question. The question is, how much --

Așadar, asta e întrebarea. Întrebarea este, cât de mult --

they are doing a similar amount of processing, similar amount of data --

realizează o cantitate similară de procesare și de date --

the question is how much energy or electricity does the brain use?

întrebarea este cât de multă energie sau electricitate folosește creierul?

And it's actually as much as your laptop computer:

Și folosește de fapt cam la fel de mult ca laptopul dvs. :

it's just 10 watts.

doar 10 wați.

So what we are doing right now with computers

Deci ceea ce facem noi în momentul actual cu calculatoarele,

with the energy consumed by 1,200 houses,

cu energia consumată de 1200 de case,

the brain is doing with the energy consumed by your laptop.

creierul face cu energia consumată de laptopul dvs.

So the question is, how is the brain able to achieve this kind of efficiency?

Așadar întrebarea este, cum reușește creierul să atingă acest nivel de eficiență?

And let me just summarize. So the bottom line:

Permiteți-mi să fac rezumatul. Concluzia este că:

the brain processes information using 100,000 times less energy

creierul procesează informație folosind de 100,000 de ori mai puțină energie

than we do right now with this computer technology that we have.

decât consumăm în acest moment cu această tehnologie pe care o avem.

How is the brain able to do this?

Cum reușește creierul să facă asta?

Let's just take a look about how the brain works,

Haideți să privim cum funcționează creierul,

and then I'll compare that with how computers work.

și după aceea voi compara asta cu funcționarea calculatoarelor.

So, this clip is from the PBS series, "The Secret Life of the Brain."

Acesta este un clip din seria PBS, „Viața secretă a creierului”.

It shows you these cells that process information.

Vă arată aceste celule care procesează informație.

They are called neurons.

Se numesc neuroni.

They send little pulses of electricity down their processes to each other,

Ei trimit mici impulsuri de electricitate

and where they contact each other, those little pulses

și în locul unde există contact între ei, acele mici impulsuri

of electricity can jump from one neuron to the other.

de electricitate pot sări de la un neuron la altul.

That process is called a synapse.

Acest proces este numit sinapsă.

You've got this huge network of cells interacting with each other --

Avem această uriașă rețea de celule care interacționează între ele,

about 100 million of them,

cam 100 de milioane,

sending about 10 quadrillion of these pulses around every second.

trimițând cam 10 la puterea 16 de astfel de impulsuri în fiecare secundă.

And that's basically what's going on in your brain right now as you're watching this.

Și asta este în mare ce se întâmpla în creierul dvs. chiar acum când priviți asta.

How does that compare with the way computers work?

Cum se poate compara asta cu modul în care funcționează calculatoarele?

In the computer, you have all the data

În calculator avem toate datele

going through the central processing unit,

ce trec prin unitatea centrală de procesare

and any piece of data basically has to go through that bottleneck,

și orice bucată de informație trebuie să treacă efectiv prin acest proces.

whereas in the brain, what you have is these neurons,

Pe când în creier, acem acești neuroni

and the data just really flows through a network of connections

iar datele curg doar printr-o rețea de conexiuni

among the neurons. There's no bottleneck here.

între neuroni, nu există CPU aici.

It's really a network in the literal sense of the word.

Este efectiv o rețea în sensul literal al cuvântului.

The net is doing the work in the brain.

Această rețea face treaba în creier.

If you just look at these two pictures,

Dacă priviți aceste două imagini,

these kind of words pop into your mind.

astfel de cuvinte vă pot veni în minte.

This is serial and it's rigid -- it's like cars on a freeway,

Acesta este serial și este rigid: ca niște mașini pe autostradă --

everything has to happen in lockstep --

totul trebuie să se întâmple asemănător unui marș, una câte una,

whereas this is parallel and it's fluid.

În timp ce acesta este paralel și este fluid.

Information processing is very dynamic and adaptive.

Procesarea informației este foarte dinamică și adaptativă.

So I'm not the first to figure this out. This is a quote from Brian Eno:

Și nu sunt primul care realizează asta. Acesta este un citat din Brian Eno:

"the problem with computers is that there is not enough Africa in them."

„Problema cu calculatoarele este nu există destulă Africa în ele”.

(Laughter)

(Râsete)

Brian actually said this in 1995.

Brian a spus asta de fapt în 1995.

And nobody was listening then,

Și nimeni nu asculta atunci,

but now people are beginning to listen

dar acum oamenii au început să asculte

because there's a pressing, technological problem that we face.

pentru că avem de-a face cu problemă tehnologică apăsătoare.

And I'll just take you through that a little bit in the next few slides.

Și vă voi arăta câte ceva despre asta în următoarele câteva slide-uri.

This is -- it's actually really this remarkable convergence

Este realmente această remarcabilă convergență

between the devices that we use to compute in computers,

între dispozitivele pe care le folosim noi pentru procesare în calculatoare,

and the devices that our brains use to compute.

și dispozitivele pe care le folosește creierul nostru pentru a procesa.

The devices that computers use are what's called a transistor.

Dispozitivele pe care un calculator le folosește sunt numite tranzistori.

This electrode here, called the gate, controls the flow of current

Electrodul de aici, numit electrodul poartă, controlează fluxul de curent

from the source to the drain -- these two electrodes.

dinspre sursă spre ieșire, acești doi electrozi.

And that current, electrical current,

Și acest curent, curent electric,

is carried by electrons, just like in your house and so on.

este transportat prin electroni, la fel ca în casa dvs. și așa mai departe.

And what you have here is, when you actually turn on the gate,

Și ceea ce avem aici, când se pornește efectiv electrodul poartă,

you get an increase in the amount of current, and you get a steady flow of current.

este o creștere a cantității de curent, și apare un flux stabil de curent.

And when you turn off the gate, there's no current flowing through the device.

Și când se oprește acest electron poartă, nu mai există curent prin dispozitiv.

Your computer uses this presence of current to represent a one,

Calculatorul dvs. folosește această prezență a curentului pentru a reprezenta pe unu

and the absence of current to represent a zero.

iar absența curentului pentru a reprezenta un zero.

Now, what's happening is that as transistors are getting smaller and smaller and smaller,

Acum, ce se întâmplă este că pe măsură ce tranzistorii devin din ce în ce mai mici,

they no longer behave like this.

încep să nu se mai comporte așa.

In fact, they are starting to behave like the device that neurons use to compute,

De fapt, ei încep să se comporte ca dispozitivul pe care neuronii îl folosesc pentru procesare,

which is called an ion channel.

care este numit canal ionic.

And this is a little protein molecule.

Și acesta este o mică proteină.

I mean, neurons have thousands of these.

Vreau să spun, neuronii au mii din acestea.

And it sits in the membrane of the cell and it's got a pore in it.

Și sunt poziționați în membrana celulei și au un por în mijlocul lor.

And these are individual potassium ions

Și aceștia sunt ioni individuali de potasiu,

that are flowing through that pore.

care trec prin acest por.

Now, this pore can open and close.

Acest por se poate deschide sau închide.

But, when it's open, because these ions have to line up

Dar, atunci când este deschis, datorită acestor ioni care trebuie să se alinieze

and flow through, one at a time, you get a kind of sporadic, not steady --

și să treacă doar câte unul, apare un fel de curgere sporadică și nu stabilă --

it's a sporadic flow of current.

este o curgere sporadică de curent.

And even when you close the pore -- which neurons can do,

Și chiar atunci când închizi porul -- lucru pe care neuronii îl pot face,

they can open and close these pores to generate electrical activity --

ei pot deschide și închide acești pori pentru a genera activitate electrică --

even when it's closed, because these ions are so small,

și chiar când e închis, pentru că ionii sunt atât de mici,

they can actually sneak through, a few can sneak through at a time.

încă se pot efectiv strecura, câțiva se mai pot strecura câteodată.

So, what you have is that when the pore is open,

Deci ceea ce se întâmplă este că atunci când porul este deschis,

you get some current sometimes.

poate primi niște curent câteodată.

These are your ones, but you've got a few zeros thrown in.

Și aceștia sunt 1, dar mai sunt și câțiva 0 prezenți.

And when it's closed, you have a zero,

Și atunci când este închis, este un 0.

but you have a few ones thrown in.

dar mai sunt și câțiva 1 prezenți, OK.

Now, this is starting to happen in transistors.

Acum asta începe să se petreacă în tranzistori.

And the reason why that's happening is that, right now, in 2007 --

Și motivul pentru care asta se întâmplă, este că acum în 2007,

the technology that we are using -- a transistor is big enough

tehnologia pe care o folosim, un tranzistor este destul de mare

that several electrons can flow through the channel simultaneously, side by side.

încât mai mulți electroni pot trece prin canal simultan, unul lângă altul.

In fact, there's about 12 electrons can all be flowing this way.

De fapt, sunt în jur de 12 electroni care pot trece pe această cale,

And that means that a transistor corresponds

Și asta înseamnă că un tranzistor corespunde

to about 12 ion channels in parallel.

unui număr de 12 canale ionice aflate în paralel.

Now, in a few years time, by 2015, we will shrink transistors so much.

Acum, peste câțiva ani, în 2015, vom micșora atât de mult tranzistorii.

This is what Intel does to keep adding more cores onto the chip.

Acesta este motivul pentru care Intel tot adaugă mai multe nuclee pe un singur cip,

Or your memory sticks that you have now can carry one gigabyte

sau pe stick-uri de memorie pe care le aveți acum și care pot transporta 1GB

of stuff on them -- before, it was 256.

de lucruri pe ele -- înainte se putea 256

Transistors are getting smaller to allow this to happen,

Tranzistorii devin din ce în ce mai mici pentru a permite acest lucru,

and technology has really benefitted from that.

iar tehnologia a beneficiat cu adevărat din acest lucru.

But what's happening now is that in 2015, the transistor is going to become so small,

Dar ceea ce se întâmplă acum este că în 2015, tranzistorul va deveni atât de mic,

that it corresponds to only one electron at a time

încât va corespunde unui singur electron

can flow through that channel,

care va trece prin acel canal,

and that corresponds to a single ion channel.

iar asta corespunde unui singur canal ionic.

And you start having the same kind of traffic jams that you have in the ion channel.

Și începem să observăm aceleași tipuri de ambuteiaje prezente într-un canal ionic.

The current will turn on and off at random,

Curentul va fi pornit sau oprit în mod aleator,

even when it's supposed to be on.

chiar și atunci când ar trebui să fie doar pornit.

And that means your computer is going to get

Și asta înseamnă că uneori calculatorul dvs.

its ones and zeros mixed up, and that's going to crash your machine.

va confunda între 0 și 1, și asta va duce la prăbușirea calculatorului dvs.

So, we are at the stage where we

Așadar suntem la stadiul în care

don't really know how to compute with these kinds of devices.

nu prea știm cum să procesăm cu astfel de dispozitive.

And the only kind of thing -- the only thing we know right now

Și singurul lucru, singurul pe care îl cunoaștem acum,

that can compute with these kinds of devices are the brain.

care poate procesa cu acest fel de dispozitive, este creierul.

OK, so a computer picks a specific item of data from memory,

Ok, deci un computer alege un item specific de informație din memorie,

it sends it into the processor or the ALU,

îl trimite procesorului sau către ALU,

and then it puts the result back into memory.

și apoi scrie rezultatul înapoi în memorie.

That's the red path that's highlighted.

Ăsta este calea roșie care este subliniată.

The way brains work, I told you all, you have got all these neurons.

Modul cum creierul funcționează, avem toti acești neuroni.

And the way they represent information is

Și modalitatea prin care ei reprezintă informația este

they break up that data into little pieces

de a descompune informația în bucăți mici

that are represented by pulses and different neurons.

care sunt reprezentate de către pulsuri și diferiți neuroni.

So you have all these pieces of data

Așadar avem toate aceste bucăți de informație

distributed throughout the network.

distribuite prin toată rețeaua.

And then the way that you process that data to get a result

Și pe urmă modul prin care se procesează informația pentru a obține un rezultat

is that you translate this pattern of activity into a new pattern of activity,

este că se traduce acest tipar de activitate într-un nou tipar de activitate,

just by it flowing through the network.

doar parcurgând această rețea.

So you set up these connections

Deci stabilești aceste conexiuni,

such that the input pattern just flows

încât pattern-ul de intrare să treacă prin ele

and generates the output pattern.

și să se genereze pattern-ul de ieșire.

What you see here is that there's these redundant connections.

Ceea ce puteți vedea aici sunt aceste conexiuni redundante.

So if this piece of data or this piece of the data gets clobbered,

Așa că dacă această parte a informației sau această parte sunt distruse,

it doesn't show up over here, these two pieces can activate the missing part

nu se va simți aici, aceste două părți vor putea activa partea care lipsește

with these redundant connections.

cu ajutorul acestor conexiuni redundante.

So even when you go to these crappy devices

Și deci chiar și când priviți aceste dispozitive de neîncredere

where sometimes you want a one and you get a zero, and it doesn't show up,

când câteodată vreți un 1 și obțineți un 0,

there's redundancy in the network

există redundanță în rețea

that can actually recover the missing information.

care poate de fapt să recupereze informația lipsă.

It makes the brain inherently robust.

Asta face creierul în mod inerent robust.

What you have here is a system where you store data locally.

Ceea ce avem aici este un sistem care stochează datele local.

And it's brittle, because each of these steps has to be flawless,

Și este fragil, pentru că la fiecare dintre acești pași trebuie să se comporte perfect,

otherwise you lose that data, whereas in the brain, you have a system

altminteri va pierde datele. Pe când în creier, avem un sistem

that stores data in a distributed way, and it's robust.

care stochează datele într-un mod distribuit, și este robust.

What I want to basically talk about is my dream,

Ceea ce aș vrea să vorbesc despre, este în mare, visul meu,

which is to build a computer that works like the brain.

care constă în a construi un calculator care funcționează precum creierul.

This is something that we've been working on for the last couple of years.

Aceasta este ceva la care am lucrat de-a lungul ultimilor ani.

And I'm going to show you a system that we designed

Și am să vă arăt un sistem pe care l-am proiectat

to model the retina,

pentru a modela retina,

which is a piece of brain that lines the inside of your eyeball.

care este o porțiune a creierului care se întinde pe interiorul globului dvs. ocular.

We didn't do this by actually writing code, like you do in a computer.

Nu am realizat asta prin a scrie coduri, așa cum se procedează într-un calculator.

In fact, the processing that happens

De fapt, procesarea care are loc

in that little piece of brain is very similar

în acea mică porțiune din creier este foarte similară

to the kind of processing that computers

modului de procesare pe care calculatoarele

do when they stream video over the Internet.

o efectuează când emit fișiere video pe Internet.

They want to compress the information --

Ele vor să comprime informația --

they just want to send the changes, what's new in the image, and so on --

ele vor să trimită doar schimbările, ce e nou într-o imagine, ș.a.m.d. --

and that is how your eyeball

și așa globul dvs. ocular

is able to squeeze all that information down to your optic nerve,

este capabil să comprime atât de multă informație de-a lungul nervului optic

to send to the rest of the brain.

pentru a trimite spre restul creierului.

Instead of doing this in software, or doing those kinds of algorithms,

În loc de a realiza asta prin software, sau prin diferiți algoritmi,

we went and talked to neurobiologists

am fost și am discutat cu neurobiologi

who have actually reverse engineered that piece of brain that's called the retina.

care au realizat efectiv o inginerie inversă a acelei porțiuni din creier numită retină.

And they figured out all the different cells,

Și au putut diferenția toate tipurile de celule,

and they figured out the network, and we just took that network

și au evidențiat rețeaua, iar noi am luat pur și simplu acea rețea

and we used it as the blueprint for the design of a silicon chip.

și am folosit-o ca tipar pentru design-ul unui cip din silicon.

So now the neurons are represented by little nodes or circuits on the chip,

Și deci acum neuronii sunt reprezentați de mici noduri sau circuite pe cip,

and the connections among the neurons are represented, actually modeled by transistors.

și conexiunile dintre neuroni sunt de fapt modelate prin tranzistori

And these transistors are behaving essentially

Și acești tranzistori se comportă în mod esențial

just like ion channels behave in the brain.

la fel cum canalele ionice se comportă în creier.

It will give you the same kind of robust architecture that I described.

Oferă același tip de arhitectură robustă pe care am descris-o.

Here is actually what our artificial eye looks like.

Iată cum arată ochiul nostru artificial.

The retina chip that we designed sits behind this lens here.

Cipul retinei pe care l-am proiectat se află în spatele acestei lentile.

And the chip -- I'm going to show you a video

Și cipul -- Am să vă arăt un filmuleț

that the silicon retina put out of its output

despre ce a scos retina din siliciu prin output

when it was looking at Kareem Zaghloul,

atunci când privea spre Kareem Zaghloul,

who's the student who designed this chip.

studentul care a proiectat acest cip.

Let me explain what you're going to see, OK,

Dați-mi voie să vă explic ceea ce veți vedea, OK.

because it's putting out different kinds of information,

Pentru că scoate diferite tipuri de informație,

it's not as straightforward as a camera.

nu este la fel simplă precum o cameră video.

The retina chip extracts four different kinds of information.

Cipul-retină extrage patru tipuri diferite de informație.

It extracts regions with dark contrast,

Poate extrage regiuni cu contrast ridicat,

which will show up on the video as red.

care vor apărea în video ca fiind roșii.

And it extracts regions with white or light contrast,

Și extrage și regiuni cu contrast deschis sau alb,

which will show up on the video as green.

care vor apărea în video ca fiind verzi.

This is Kareem's dark eyes

Aceștia sunt ochii negrii ai lui Kareem

and that's the white background that you see here.

Și acesta este fundalul alb pe care îl vedeți aici.

And then it also extracts movement.

Și poate extrage și informații despre mișcare.

When Kareem moves his head to the right,

Atunci când Kareem își mută capul către dreapta,

you will see this blue activity there;

Veți vedea această activitate în albastru,

it represents regions where the contrast is increasing in the image,

reprezintă regiuni unde contrastul este crescut în imagine,

that's where it's going from dark to light.

acolo unde se trece de la întunecat la lumină.

And you also see this yellow activity,

Și veți vedea de asemenea și această activitate galbenă,

which represents regions where contrast is decreasing;

Care reprezintă zone unde contrastul descrește,

it's going from light to dark.

trece de la luminos la întunecat.

And these four types of information --

Și aceste patru tipuri de informație --

your optic nerve has about a million fibers in it,

nervul dvs. optic are cam un milion de fibre în el,

and 900,000 of those fibers

iar 900,000 dintre acestea

send these four types of information.

trimit aceste patru tipuri de informație.

So we are really duplicating the kind of signals that you have on the optic nerve.

Așadar noi de fapt duplicăm genul de semnale pe care le aveți în nervul optic.

What you notice here is that these snapshots

Ceea ce observați aici este că aceste imagini

taken from the output of the retina chip are very sparse, right?

realizate la ieșirea din cipul retinei sunt foarte împrăștiate.

It doesn't light up green everywhere in the background,

Nu se aprinde verde peste tot prin fundal,

only on the edges, and then in the hair, and so on.

ci doar pe muchii, ș.a.m.d.

And this is the same thing you see

Și acesta este același lucru pe care îl vedeți

when people compress video to send: they want to make it very sparse,

atunci când oamenii comprimă video pentru a îl trimite: ei vor să îl facă foarte dispersat,

because that file is smaller. And this is what the retina is doing,

pentru că așa fișierul este mai mic. Și asta este ceea ce face retina,

and it's doing it just with the circuitry, and how this network of neurons

și o face doar prin circuite, și prin modul cum această rețea de neuroni

that are interacting in there, which we've captured on the chip.

care interacționează acolo, pe care am reușit să o capturăm pe cip.

But the point that I want to make -- I'll show you up here.

Dar punctul la care vreau să ajung, vă voi arăta aici,

So this image here is going to look like these ones,

Această imagine de aici va arăta ca acestea,

but here I'll show you that we can reconstruct the image,

dar aici vă voi arăta că putem reconstrui imaginea,

so, you know, you can almost recognize Kareem in that top part there.

pentru ca aproape să puteți să îl recunoașteți pe Kareem în partea de sus.

And so, here you go.

Iată.

Yes, so that's the idea.

Da, deci asta e ideea.

When you stand still, you just see the light and dark contrasts.

În momentul când stați pe loc, puteți vedea doar contrastele ridicate sau scăzute.

But when it's moving back and forth,

Dar când se mișcă înainte și înapoi,

the retina picks up these changes.

retina înregistrează aceste schimbări.

And that's why, you know, when you're sitting here

Și din acest motiv, în momentul când stați aici

and something happens in your background,

și ceva se întâmplă în fundal,

you merely move your eyes to it.

vă mișcați pur și simplu privirea în acea direcție.

There are these cells that detect change

Acestea sunt celulele care detectează mișcarea

and you move your attention to it.

și vă direcționați atenția către ea.

So those are very important for catching somebody

Așadar acestea sunt foarte importante pentru a prinde pe cineva

who's trying to sneak up on you.

care încearcă să se furișeze pe lângă dvs.

Let me just end by saying that this is what happens

Dați-mi voie să închei prin a spune că asta este ceea ce se întâmplă

when you put Africa in a piano, OK.

atunci când puneți Africa într-un pian.

This is a steel drum here that has been modified,

Asta este o tobă din oțel care a fost modificată,

and that's what happens when you put Africa in a piano.

și asta se întâmplă când puneți Africa într-un pian.

And what I would like us to do is put Africa in the computer,

Și ceea ce aș vrea să realizăm, este să puntem Africa și într-un calculator,

and come up with a new kind of computer

și să venim cu un nou tip de calculator

that will generate thought, imagination, be creative and things like that.

care poate genera gânduri, imaginație, să fie creativ și alte lucruri asemănătoare.

Thank you.

Vă mulțumesc.

(Applause)

(Aplauze)

Chris Anderson: Question for you, Kwabena.

Chris Anderson: O întrebare pentru tine, Kwabena.

Do you put together in your mind the work you're doing,

Pui laolaltă în mintea ta munca pe care o faci,

the future of Africa, this conference --

viitorul Africii, această conferință --

what connections can we make, if any, between them?

ce legături putem face, dacă există, între ele?

Kwabena Boahen: Yes, like I said at the beginning,

Kwabena Boahen: Da, așa cum am spus și la început,

I got my first computer when I was a teenager, growing up in Accra.

Am primit primul calculator pe vremea când eram adolescent, în Accra.

And I had this gut reaction that this was the wrong way to do it.

Și aveam această presimțire că acesta era modul greșit de îl produce.

It was very brute force; it was very inelegant.

Consta prea mult în forță brută, și nu era elegant deloc.

I don't think that I would've had that reaction,

Nu cred că aș fi avut reacția aceea,

if I'd grown up reading all this science fiction,

Dacă în timp ce creșteam citeam science-fiction,

hearing about RD2D2, whatever it was called, and just -- you know,

Să fi auzit despre RD2D2, sau cum era numit, și să fi

buying into this hype about computers.

intrat în această strategie de consum a calculatoarelor.

I was coming at it from a different perspective,

Eu am venit cu o altă perspectivă,

where I was bringing that different perspective

Și am adus această nouă perspectivă,

to bear on the problem.

pentru a putea trata problema altfel.

And I think a lot of people in Africa have this different perspective,

Și cred că mulți oameni din Africa au această perspectivă diferită,

and I think that's going to impact technology.

și cred că asta va avea un impact asupra tehnologiei.

And that's going to impact how it's going to evolve.

Și asta va avea un impact asupra evoluției sale.

And I think you're going to be able to see, use that infusion,

Și cred că veți fi capabili să vedeți, folosiți această infuzie,

to come up with new things,

pentru a veni cu lucruri noi,

because you're coming from a different perspective.

pentru că veniți dintr-o perspectivă diferită.

I think we can contribute. We can dream like everybody else.

Eu cred că putem contribui, putem visa ca oricine altcineva.

CA: Thanks Kwabena, that was really interesting.

Chris Anderson: Îți mulțumim, Kwabena, a fost foarte interesant.

Thank you.

Vă mulțumesc.

(Applause)

(Aplauze)