Jeff Hawkins: How brain science will change computing

Джефф Хоукинс говорит о том, как наука о мозге изменит компьютеры.

Переводчик: Artyom Morozov Редактор: Alexey Melchakov

I do two things:

Я занимаюсь двумя вещами: я разрабатываю дизайн мобильных компьютеров и изучаю мозг.

I design mobile computers and I study brains.

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

Сегодняшнее выступление - про мозг, и,

Yay! I have a brain fan out there.

ура, где-то там есть поклонник мозга!

(Laughter)

(Смех)

Я собираюсь, если получится включить первый слайд,

If I could have my first slide,

и вы увидите название моего выступления и организаций rjrjnjhsv я принадлежу.

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

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

Я собираюсь поговорить о том, почему у нас нет хорошей теории мозга,

why it is important that we should develop one

почему нам важно её разработать и что мы с этим сможем сделать.

and what we can do about it.

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

И я попробую сделать это за 20 минут. Я работаю в двух компаниях.

I have two affiliations.

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

Большинство из вас знает меня по тем временам, когда я работал в Palm и Handspring,

but I also run a nonprofit scientific research institute

хотя я также возглавляю некоммерческий научно-исследовательский институт -

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

Редвудский неврологический институт в Менло-Парке,

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

мы изучаем теоретическую неврологию

и то, как работает неокортекс.

I'm going to talk all about that.

Я ещё буду говорить об этом.

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

У меня есть слайд о моей другой жизни, компьютерной жизни, вот он.

and that's this slide here.

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

Вот некоторые из продуктов, над которыми я работал на протяжении последних 20 лет,

starting from the very original laptop

от весьма оригинального лэптопа до первых планшетных компьютеров,

to some of the first tablet computers

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

и так далее, заканчивая Treo,

and we're continuing to do this.

мы продолжаем работать в этом направлении.

I've done this because I believe mobile computing

Я делал это, потому что верю, что мобильные компьютеры -

is the future of personal computing,

это будущее персональных компьютеров, и я пытаюсь сделать мир

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

чуточку лучше, работая над этим.

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

Но всё это было, должен признаться, случайностью.

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

На самом деле я не планировал создавать ни одного из этих продуктов,

Very early in my career

и в самом начале своей карьеры я решил,

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

что не собираюсь работать в компьютерной индустрии.

Before that, I just have to tell you

И до того, как я расскажу вам об этом, я должен сказать -

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

это небольшое изображение Graffiti.

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

Я искал изображение Graffiti, небольшого языка текстового ввода,

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

и обнаружил сайт для учителей, желающих разместить

над школьной доской таблички с рукописным алфавитом.

across the top of their blackboard,

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

И они добавили к этому Graffiti, как мне не жаль.

(Laughter)

(Смех)

So what happened was,

Так вот, когда я был молод и закончил инженерное отделение

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

Корнелльского университета в 79-м, я пошёл на работу в Интел.

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

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

Я работал в компьютерной индустрии и три месяца спустя

я влюбился в кое-что другое и сказал: "я неправильно выбрал карьеру",

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

and I fell in love with brains.

я влюбился в мозг.

This is not a real brain.

Это не настоящий мозг, это карандашный рисунок.

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

Я не помню точно, как это произошло,

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

но у меня осталось одно довольно сильное воспоминание.

In September of 1979,

В сентябре 1979 года вышел номер Scientific American,

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

темой номера был мозг. И это было весьма неплохо.

It was one of their best issues ever.

Это был один из самых лучших номеров. Там рассказывалось о нейронах,

They talked about the neuron, development, disease, vision

о развитии, болезнях, зрении и других вещах,

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

которые было бы интересно знать про мозг. Это действительно было впечатляюще.

It was really quite impressive.

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

Могло остаться впечатление, что мы действительно много знаем о мозге.

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

Но последняя статья того номера была написана Фрэнсисом Криком, одним из тех, кто открыл структуру ДНК.

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

Сегодня, я думаю, день пятидесятилетия открытия ДНК.

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

И он написал статью, в которой говорилось,

что это всё конечно хорошо, но знаете,

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

мы ничего не знаем про мозг,

and no one has a clue how they work,

никто не представляет, как это всё работает,

so don't believe what anyone tells you.

так что не верьте ничему, что вам говорят.

This is a quote from that article, he says:

Вот цитата из той статьи. Он сказал: "Чего, очевидно, недостаёт",

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

он истинный британский джентльмен, "чего, очевидно, недостаёт,

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

так это широкого каркаса идей, в рамках которой можно интерпретировать эти подходы".

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

Я подумал, что слово каркас - замечательное.

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

Он не сказал, что у нас нет теории. Он сказал,

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

мы даже не знаем как начать думать об этом,

у нас нет даже каркаса.

We don't even have a framework.

Мы находимся в допарадигмальном периоде в терминологии Томаса Куна.

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

Итак, я влюбился в это и сказал, смотрите,

So I fell in love with this.

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

у нас есть все эти знания о мозге, насколько это может быть сложно?

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

И это что-то, над чем можно проработать всю жизнь. Я почувствовал, что я могу что-то изменить,

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

и я пытался уйти из компьютерного бизнеса в деятельность, связанную с мозгом.

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

Первым делом я пошёл в Массачусетский технологический институт, лабораторию искуственного интеллекта,

I said, I want to build intelligent machines too,

и я подумал, я также хочу конструировать умные машины,

but I want to study how brains work first.

но для начала мне нужно изучить как работает мозг.

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

Но мне сказали, что не нужно этого делать -

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

мы будем программировать, и это всё, что нам нужно делать.

I said, you really ought to study brains.

На что я ответил: нет, действительно нужно изучать мозг. Мне сказали: ты знаешь,

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

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

ты не прав. Я ответил: нет, это вы не правы, и не поступил.

(Laughter)

(Смех)

I was a little disappointed -- pretty young --

Я был несколько разочарован - но я был ещё довольно молод и попробовал снова,

but I went back again a few years later,

через несколько лет, в это время я был в Калифорнии, я пошёл в Беркли.

this time in California, and I went to Berkeley.

Я сказал: попробую со стороны биологии.

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

So I got in the PhD program in biophysics.

Я поступил - на программу PhD по направлению Биофизика, и,

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

уже изучая мозг, сказал: я хочу изучать теорию.

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

На что мне ответили: нет, ты не можешь изучать теорию о мозге.

You can't get funded for that.

Так не делается. Под это не возможно получить финансирование.

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

Будучи аспирантом этого нельзя делать. Я подумал, боже мой.

So I said, oh my gosh.

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

Я был весьма подавлен. Я сказал: но я же могу что-то привнести в эту область!

В результате я вернулся в компьютерную индустрию

I went back in the computer industry

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

и решил поработать здесь некоторое время.

That's when I designed all those computer products.

Именно тогда я и создал все эти продукты.

(Laughter)

(Смех)

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

Я подумал, что хочу позаниматься этим четыре года, заработать денег,

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

завести семью, остепениться,

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

возможно и неврология за это время немного повзрослеет.

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

Но потребовалось больше четырёх лет. Это заняло 16.

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

Но сейчас я этим занимаюсь, о чём вам сейчас и расскажу.

So why should we have a good brain theory?

Итак, зачем нам может понадобиться хорошая теория мозга?

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

Для того, чтобы заниматься наукой есть множество причин.

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

Одна из них - самая основная - люди любят познавать.

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

Мы любопытны, мы просто берём и получаем знания.

Why do we study ants? It's interesting.

Почему мы изучаем муравьёв? Ну, это интересно.

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

Возможно мы узнаем что-то по-настоящему полезное, но это просто интересно и захватывающе.

But sometimes a science has other attributes

Но временами, в науке появляются некоторые другие атрибуты,

which makes it really interesting.

делающие её весьма, весьма интересной.

Sometimes a science will tell something about ourselves;

Временами наука может рассказать нам что-то про нас самих,

it'll tell us who we are.

про то, кем мы являемся.

Evolution did this and Copernicus did this,

Изредка, это делала теория эволюции, Коперник -

where we have a new understanding of who we are.

они создавали новое понимание того, кем мы являемся.

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

Но в конечном итоге мы - это наш мозг. Мой мозг разговаривает с вашим мозгом.

Our bodies are hanging along for the ride,

Наши тела здесь только за компанию, мой мозг разговаривает с вашим мозгом.

but my brain is talking to your brain.

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

И если мы хотим понять, кем мы являемся, как мы чувствуем и как воспринимаем,

мы должны понять, что из себя представляет мозг.

we need to understand brains.

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

Ещё одно: наука временами

приводит к большой социальной пользе, к созданию технологий,

or businesses or whatever.

бизнесов и прочего. И это тоже важно,

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

так как когда мы поймём, как работает мозг, мы сможем

we'll be able to build intelligent machines.

строить интеллектуальные машины, я думаю, что в целом это хорошее явление,

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

которое принесёт огромную пользу обществу,

just like a fundamental technology.

по аналогии с фундаментальными технологиями.

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

Итак, почему же у нас нет хорошей теории мозга?

People have been working on it for 100 years.

Люди ведь работали над ней на протяжении ста лет.

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

Давайте сначала взглянем на то, как выглядит нормальная наука.

This is normal science.

Это нормальная наука.

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

Нормальная наука - это хороший баланс между теорией и экспериментом.

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

Теоретики говорят, что происходит одно,

the experimentalist says, "You're wrong."

а экспериментаторы - что происходит другое.

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

И так повторяется снова и снова.

Так происходит в физике. Так происходит в геологии. Но если это норма для науки,

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

какая ситуация в нейронауке? Вот как это выглядит:

This is what neuroscience looks like.

у нас есть гора данных - из анатомии, физиологии и бихевиоральной науки.

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

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

Вы не можете себе представить как много мы знаем о мозге.

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

В этом году на конференцию по нейронауке приехало 28 тысяч человек,

and every one of them is doing research in brains.

каждый из который исследует мозг.

A lot of data, but no theory.

Большое количество данных. Но теории нет. Есть маленький неуверенный прямоугольник, расположенный сверху.

There's a little wimpy box on top there.

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

Теория не сыграла большой роли в науках о мозге.

in the neurosciences.

And it's a real shame.

И это постыдно. Итак, почему же это произошло?

Now, why has this come about?

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

Если спросить нейробиологов, чем вызвана такая ситуация,

first, they'll admit it.

они прежде всего согласятся с существованием проблемы. Но они ответят,

But if you ask them, they say,

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

что есть различные причины того, что у нас нет хорошей теории мозга.

Some say we still don't have enough data,

Некоторые скажут, что нам до сих пор не хватает данных,

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

мы должны собрать больше информации, есть множество вещей, которых мы пока не понимаем.

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

Ну, я только что рассказал вам, что последние годы генерировались большие объёмы данных.

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

У нас столько информации, что мы даже не знаем, как начать её систематизировать.

What good is more going to do?

Чем помогут дополнительные данные?

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

Возможно нам посчатсливится обнаружить нечто чудесное, но я так не думаю.

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

На самом деле это просто индикатор отсутствия теории.

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

Мы не нуждаемся в дополнительных данных, нам требуется хорошая теория.

Another one is sometimes people say,

В качестве другой причины иногда приводят то, что мозг столь сложен,

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

что построение теории займёт ещё 50 лет.

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

Я даже думаю Крис вчера говорил что-то об этом.

Не уверен, что именно ты сказал, Крис, но что-то вроде того,

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

что мозг - одна из сложнейших систем во вселенной. Но это не верно.

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

Вы сложнее, чем ваш мозг. У вас есть мозг.

You've got a brain.

Также, несмотря на то, что мозг выглядит сложным,

And although the brain looks very complicated,

всё выглядит сложным до той поры, пока мы этого не понимаем.

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

Так всегда было. И всё что мы можем сказать, это

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

что неокортекс - интересующая меня область мозга - состоит из 30 миллиардов клеток.

has 30 billion cells.

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

Но знаете что? Он очень, очень однородный.

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

На практике выглядит, что это одно и то же, повторенное много-много раз.

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

Он не настолько сложен, как кажется. Проблема не в этом.

Some people say, brains can't understand brains.

Кто-то скажет, что мозг не способен понять сам себя.

Very Zen-like. Woo.

Очень в духе философии дзен. Вы знаете -

(Laughter)

(Смех)

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

Это звучит хорошо, но почему? Я имею в виду - в чём смысл?

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

Это лишь набор клеток. Вы понимаете, как работает ваша печень.

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

В ней ведь тоже множество клеток, так?

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

Так что я не думаю, что проблема в этом.

And finally, some people say,

И, последнее, некоторые говорят, знаете,

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

я не чувствую, что я лишь набор клеток. У меня есть сознание.

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

У меня есть опыт, я живу в этом мире.

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

Я не могу быть просто набором клеток. Ну вы понимаете,

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

люди привыкли верить, что есть некая жизненная сила, являющаяся источником жизни,

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

но мы знаем, что это совершенно не верно.

And there's really no evidence,

Нет никаких свидетельств, есть только люди,

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

которые не верят, что клетки могут выполнять эти функции.

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

И несмотря на то, что некоторые люди скатились к метафизическому дуализму,

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

в том числе некоторые по-настоящему умные люди, мы можем отвергнуть это.

(Laughter)

(Смех)

Нет, там существует что-то другое,

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

и это по-настоящему фундаментально:

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

есть ещё одна причина, почему у нас нет хорошей теории мозга -

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

у нас есть интуитивное и неверное допущение,

которому мы очень доверяем, но которое мешает нам увидеть ответ.

that has prevented us from seeing the answer.

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

Есть нечто, во что мы верим, что очевидно, но ошибочно.

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

В науке есть целая история подобных явлений, о которой я поговорю,

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

прежде чем рассказать об этом допущении.

Look at other scientific revolutions --

Если посмотреть на другие революции в науке,

the solar system, that's Copernicus,

в данном случае я говорю о солнечной системе, Копернике,

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

Теории эволюции Дарвина, тектонических плитах - это Вегенер.

У всех у них много общего с наукой о мозге.

They all have a lot in common with brain science.

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

Во-первых, во всех этих областях есть множество необъяснённых данных. Множество.

But it got more manageable once they had a theory.

Но они стали намного более управляемыми, когда появилась теория.

The best minds were stumped -- really smart people.

Лучшие умы были поставлены в тупик, весьма, весьма умные люди.

We're not smarter now than they were then;

Мы сейчас не умнее, чем они были тогда.

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

Оказывается, по-настоящему сложно думать о чём-то,

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

но когда нечто обдумано, его достаточно просто понять.

My daughters understood these three theories,

Мои дочери поняли эти три теории,

в общих чертах, ещё будучи в детском саду.

in their basic framework, in kindergarten.

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

Сейчас это не так сложно, знаете - вот яблоко, вот апельсин,

the Earth goes around, that kind of stuff.

земля обращается вокруг и всё такое прочее.

Another thing is the answer was there all along,

И последнее, ответ всегда был здесь,

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

мы просто его игнорировали из-за этого очевидного допущения.

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

Ошибка была в интуитивном допущении, которому очень доверяли.

In the case of the solar system,

В случае с солнечной системой, идея заключалась в том, что Земля вращается,

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

её поверхность движется со скоростью более полутора тысяч километров в час,

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

а сама Земля летит сквозь солнечную систему со скоростью более миллиона километров в час.

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

Это безумие. Мы ведь все знаем, что Земля не двигается.

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

Вы чувствуете, что движетесь со скоростью в полторы тысячи километров в час?

Конечно нет. И тот, кто скажет, что

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

она вращается в космосе, таком большом,

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

будет изолирован - так раньше и делали.

(Смех)

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

Это было интуитивно и очевидно. Что же с эволюцией?

Evolution, same thing.

Эволюция - то же самое. Мы говорили своим детям, ну, в библии говорится,

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

что бог создал все эти виды, кошки это кошки, собаки это собаки,

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

люди это люди, растения это растения, это неизменно.

they don't change.

Ной разместил их на своём ковчеге в определённом порядке и т.п. И вы знаете,

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

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

на самом деле, если вы верите в теорию эволюции, у нас у всей есть общий предок,

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

у нас общее происхождение от того растения в фойе.

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

Вот о чём говорит эволюция. И это правда. Это невероятно.

And the same thing about tectonic plates.

То же самое с тектоническими плитами.

All the mountains and the continents

Все горы и континенты плавают туда-сюда

are kind of floating around on top of the Earth.

по поверхности Земли. Это полная бессмыслица.

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

Итак, какое интуитивное, но неверное допущение

that's kept us from understanding brains?

мешало нам понять мозг?

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

Сейчас я нём расскажу, и покажется очевидным, что оно верно,

ведь в этом же смысл, так? После чего я объясню,

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

почему вы не правы.

The intuitive but obvious thing is:

Интуитивно и очевидно, что каким-то образом интеллект

somehow, intelligence is defined by behavior;

определяется поведением,

we're intelligent because of how we do things

что мы разумны по причине того, как мы делаем что-то,

and how we behave intelligently.

и того, что наше поведение разумно, и я скажу вам, что это не верно.

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

Intelligence is defined by prediction.

Разумность определяется способностью прогнозировать.

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

Сейчас я покажу это на нескольких слайдах,

and give you an example of what this means.

приведу пример того, что это значит. Вот система.

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

Инженеры смотрят на системы таким образом, учёные смотрят на системы таким образом.

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

Они говорят, итак, у нас есть нечто внутри ящика, у которого есть свой ввод и вывод.

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

Специалисты по искусственному интеллекту говорили, что внутри ящика находится программируемый компьютер,

because it's equivalent to a brain.

т.к. это эквивалентно мозгу, мы подадим что-то на ввод,

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

заставим его сделать что-то, проявить какое-то поведение.

Алан Тьюринг придумал тест Тьюринга, который по сути утверждал,

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

что мы поймём, что нечто разумно, если его поведение идентично человеческому.

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

Это поведенческий тест разумности,

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

надолго застрявший в наших умах.

Reality, though -- I call it real intelligence.

В действительности же - я называю это настоящим интеллектом -

Real intelligence is built on something else.

настоящий интеллект имеет иную базу.

We experience the world through a sequence of patterns,

Мы ощущаем мир через последовательность шаблонов, мы их сохраняем

and we store them, and we recall them.

и потом вспоминаем. И когда мы их вспоминаем, мы сопоставляем их

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

с действительностью, постоянно строим прогнозы.

and we're making predictions all the time.

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

Это неизменный тест. Существует неизменный тест, позволяющий определить,

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

понимаем ли мы мир? Строю ли я прогнозы? И так далее.

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

Вы все сейчас разумны, хотя вы ничего не делаете.

Может быть вы чешетесь или ковыряете в носу,

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

не знаю, но вы ничего не делаете,

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

при этом будучи разумными, понимая, что я говорю.

Because you're intelligent and you speak English,

Из-за того, что вы разумны и говорите по-английски,

you know the word at the end of this

вы знаете, какое слово будет стоять в конце этого - (пауза)

предложения.

sentence.

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

Слово появилось у вас в голове, вы строите подобные прогнозы постоянно.

What I'm saying is,

И я говорю,

the internal prediction is the output in the neocortex,

что постоянное прогнозирование - продукт неокортекса.

И что прогнозирование каким-то образом ведёт к разумному поведению.

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

Вот как это происходит. Давайте начнём с неразумного мозга.

Let's start with a non-intelligent brain.

Я утверждаю, что неразумный мозг, у нас есть старый мозг,

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

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

скажем не млекопитающего, рептилии,

say, an alligator; we have an alligator.

к примеру возьмём аллигатора.

And the alligator has some very sophisticated senses.

Аллигатор обладает высокоразвитыми чувствами:

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

зрением, слухом, тактильными ощущениями,

a mouth and a nose.

вкусом, обонянием. Это очень сложное поведение.

It has very complex behavior.

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

Он умеет убегать и прятаться. У него есть страхи и эмоции. Он может вас, знаете ли, съесть.

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

Он умеет атаковать. Он умеет делать много чего.

But we don't consider the alligator very intelligent,

Но мы не считаем аллигатора очень интеллектуальным, в человеческом понимании слова.

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

Но у него и так очень сложное поведение.

Now in evolution, what happened?

Так что же произошло в эволюции?

First thing that happened in evolution with mammals

Первое, что случилось в эволюции млекопитающих,

is we started to develop a thing called the neocortex.

у них начал развиваться неокортекс.

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

Здесь неокортекс изображён

в виде прямоугольника поверх старого мозга.

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

Неокортекс - это новый слой. Новый слой поверх мозга.

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

Для тех кто не знает, это складчатая штука в верху головы,

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

складки образовались когда в голову пытались запихнуть нечто, и оно туда не поместилось.

(Laughter)

(Смех)

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

Нет, действительно, это так и есть. Она размером со скатерть.

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

И она не влезает, поэтому и появляются складки. Теперь посмотрите, как я нарисовал это здесь.

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

Старый мозг всё ещё здесь. У вас до сих пор мозг аллигатора.

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

Правда. Это ваш эмоциональный мозг.

It's all those gut reactions you have.

Это все эмоции и чувства, которые вы испытываете.

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

А поверх него у нас расположена система памяти под названием неокортекс.

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

Эта система памяти находится над сенсорным участком мозга.

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

Таким образом сенсорный ввод поступает из старого мозга

it also goes up into the neocortex.

вверх в неокортекс. А неокортекс просто запоминает.

And the neocortex is just memorizing.

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

Он как будто говорит: окей, я запомню всё, что происходит,

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

где я был, каких людей видел, что слышал и так далее.

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

А в будущем, когда он увидит что-то похожее,

in a similar environment, or the exact same environment,

в похожей или такой же среде,

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

он воспроизведёт свои воспоминания.

О, я уже был здесь. И, когда вы были здесь,

and when you were here before, this happened next.

вот что произошло. Этот механизм позволяет вам прогнозировать будущее.

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your brain;

Он позволяет вам, фигурально говоря, он воспроизводит сигналы внутри вашего мозга,

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

позволяющие вам увидеть, что произойдёт дальше,

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

услышать слово "предложение" до того, как я его произнёс.

And it's this feeding back into the old brain

Это воспроизведение сигналов в старом мозгу

that will allow you to make more intelligent decisions.

как раз и позволяет вам принимать более разумные решения.

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

Это наиболее важный слайд моего выступления, так что я на нём немного задержусь.

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

Итак, вы каждый раз говорите "я могу прогнозировать".

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

Если вы крыса, пробирающаяся через лабиринт, и когда вы запоминаете лабиринт,

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

то в следующий раз, когда вы там, ваше поведение будет тем же самым,

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

совершенно внезапно вы станете умнее,

говоря себе "я узнаю этот лабиринт, я знаю, куда идти,

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

я был здесь раньше, я могу предвидеть будущее". Вот что происходит.

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

У людей - кстати, это верно для всех млекопитающих -

in humans, it got a lot worse.

а у людей всё намного хуже.

Humans actually developed the front of the neocortex,

У людей развилась передняя часть неокортекса.

called the anterior part of the neocortex.

Природа проделала небольшой трюк:

And nature did a little trick.

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

она скопировала заднюю часть, сенсорную,

and put it in the front.

и поместила её в переднюю.

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

У человека появился уникальный механизм в передней части мозга,

but we use it for motor control.

который используется для управления моторными функциями.

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

Так что теперь мы можем выполнять весьма тонкие моторные задачи и так далее.

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

У меня нет времени, чтобы вдаваться в детали, но если вы хотите понять как работает мозг,

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

нужно разобраться, как работает первая часть неокортекса млекопитающих,

каким образом мы запоминаем шаблоны и строим прогнозы.

how it is we store patterns and make predictions.

Так что позвольте мне привести несколько примеров прогнозов.

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

Я уже произнёс слово "предложение". В музыке,

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

если вы уже слышали какую-то песню, если вы слышали песни, которую недавно исполняла Джилл,

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

когда она их поёт, следующая нота появляется в вашей голове -

you anticipate it.

вы ожидаете её. Если бы это был музыкальный альбом,

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

по окончании одной песни следующая песня возникала бы у вас в голове.

It happens all the time, you make predictions.

Это происходит постоянно. Вы строите такие прогнозы.

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

Я придумал такой мыслительный эксперимент - изменённая дверь.

It says, you have a door at home;

В этом эксперименте у вас есть дверь - дома,

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

и пока вы находитесь здесь, я её меняю, у меня есть человек,

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

который находится сейчас у вас дома и передвигает вашу дверь,

moving your doorknob over two inches.

он передвинет вашу дверную ручку на пять сантиметров.

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

И когда вы вернётесь домой, вы протянете руку,

потянетесь за дверной ручкой и заметите,

notice it's in the wrong spot

что она не на том месте, и вы подумаете "что-то произошло".

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

На это может потребоваться одна секунда, чтобы понять что именно, но вы это заметите.

I can change your doorknob in other ways --

Также я мог бы поменять вашу дверную ручку по-другому.

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

Я мог бы сделать её больше или меньше, я мог бы сделать её бронзовой или серебряной,

я мог бы изменить её форму. Я могу поменять вашу дверь, перекрасить её,

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

вставить в неё окошко. Я могу изменить множество деталей,

I can change a thousand things about your door

и в течение двух секунд, которые требуются вам, чтобы открыть дверь,

and in the two seconds you take to open it,

вы заметите, что что-то произошло.

you'll notice something has changed.

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

Инженерный подход к проблеме, подход со стороны искусственного интеллекта, -

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

построить базу данных дверей. У неё есть все атрибуты дверей.

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

И когда вы подходите к двери - нужно проверить их все.

door, door, color ...

Дверь, дверь, дверь, знаете, цвет, ну вы меня понимаете.

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

Мы этого не делаем. Наш мозг этого не делает.

Your brain is making constant predictions all the time

Что наш мозг делает, так это постоянно строит прогнозы

about what will happen in your environment.

того, что произойдёт в текущей обстановке.

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

Когда я кладу свою руку на этот стол, я ожидаю, что она остановится.

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

Когда я иду, делаю шаг, если я ошибся на треть сантиметра,

I'll know something has changed.

я знаю, что что-то изменилось.

You're constantly making predictions about your environment.

Вы постоянно прогнозируете окружающую обстановку.

I'll talk about vision, briefly.

Здесь я кратко упомяну зрение. Вот изображение женщины.

This is a picture of a woman.

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

Когда вы смотрите на людей, ваши глаза двигаются

от двух до трёх раз в секунду.

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

Вы этого не осознаёте, но ваши глаза постоянно двигаются.

И когда вы смотрите на чьё-либо лицо,

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

вы бросаете взгляд на глаз, потом на другой, снова на глаз, на нос, на рот.

When your eye moves from eye to eye,

Теперь, когда ваш глаз двигается от глаза к глазу,

if there was something else there like a nose,

если там оказывается что-то не то, например нос,

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

вы видите нос там, где должен быть глаз,

и вы думаете "о чёрт,

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

(Смех)

что-то не так с этим человеком".

That's because you're making a prediction.

И это происходит потому, что вы прогнозируете.

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

Вы не смотрите туда и говорите: "так, что я сейчас вижу?"

Нос, порядок. Нет, вы ожидаете то, что собираетесь увидеть.

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

(Смех)

Every single moment.

В каждый момент времени. И последнее, давайте подумаем, как мы тестируем интеллект.

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

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

Мы тестируем его по прогнозированию. Какое следующее слово в этом, понимаете?

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

Это относится к тому так же, как это к этому. Какое следующее число в этом предложении?

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

Вот три ракурса одного объекта.

Каков четвёртый? Вот так мы это её проверяем. Разумность подразумевает прогнозирование.

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

So what is the recipe for brain theory?

Так какой же рецепт теории мозга?

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

Во-первых, нам нужна подходящая система взглядов.

And the framework is a memory framework,

Система взглядов на память,

not a computational or behavior framework,

не вычисления или поведение.

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

Как вы запоминаете и вспоминаете эти последовательности или паттерны? Это пространственно-временные паттерны.

It's spatiotemporal patterns.

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

Потом, в рамках этой системы взглядов понадобится набор теоретиков.

biologists generally are not good theoreticians.

Биологи обыкновенно не являются хорошими теоретиками.

Это не всегда верно, но обычно, биология не может похвастать своими теориями.

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

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

Так что я обнаружил, что лучше всего работать с физиками,

engineers and mathematicians,

инженерами и математиками, которые думают алгоритмично.

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

Им приходится изучить анатомию и физиологию.

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

Эти теории должны быть весьма реалистичными в терминах анатомии.

Любой, рассказывающий свою теорию о том, как работает мозг,

Anyone who tells you their theory about how the brain works

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

и не говорящий о том, как конкретно это работает в мозгу,

and how the wiring works --

как выстраиваются связи в мозгу, не обладает теорией.

it's not a theory.

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

Вот что мы делаем в Редвудском институте неврологии.

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

Я бы очень хотел, чтобы у меня было больше времени на рассказ о том, как фантастически продвинулись мы в этой области,

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

и я ожидаю появиться на этой сцене снова,

возможно в другой раз в не столь отдалённом будущем, и рассказать вам об этом.

to tell you about it.

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

Я очень, очень взволнован. Это вовсе не потребует пятидесяти лет.

What will brain theory look like?

Так как будет выглядеть теория мозга?

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

Во-первых, это будет теория памяти.

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

Не памяти наподобие компьютерной. Это вовсе не похоже на компьютерную память.

It's very different.

Она совсем, совсем другая. Это память

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

шаблонов высокого порядка, тех, которые создаются вашим зрением.

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

Также это память последовательностей.

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

Вы не можете выучить либо вспомнить что-либо за пределами последовательности.

A song must be heard in sequence over time,

Песню нужно слушать в определённой последовательности во времени,

and you must play it back in sequence over time.

так же, как и проигрывать.

And these sequences are auto-associatively recalled,

И эти последовательности всплывают в памяти автоматически-ассоциативно, если я что-то вижу,

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

что-то слышу, оно мне напоминает об этом, и следом автоматически воспроизводится.

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

Это автоматическое воспроизведение. И прогнозирование будущих входящих данных - это предпочтительный вывод.

And prediction of future inputs is the desired output.

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

И как я говорил, теория должна быть точной биологически,

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

она должна быть проверяемой, и должна быть возможность её реализовать на практике.

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

Если вы не можете практически реализовать теорию, вы её не понимаете. Итак, ещё один слайд.

One more slide.

What is this going to result in?

К чему это приведёт? Построим ли мы разумные машины?

Are we going to really build intelligent machines?

Безусловно. И это будет сделано по-другому, нежели люди думают.

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

В том, что это произойдёт, у меня нет никаких сомнений.

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

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

Во-первых, они будут построены, и будут построены на основе кремния.

The same techniques we use to build silicon computer memories,

Здесь мы сможем использовать те же технологии, что мы используем для

we can use here.

построения компьютерной памяти.

But they're very different types of memories.

Но это совершенно различные типы памяти.

And we'll attach these memories to sensors,

И мы подключим её к сенсорам,

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

и сенсоры будут получать данные в реальном времени, из реального мира,

and learn about their environment.

эти создания будут познавать свою окружающую среду.

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

Очень маловероятно, что первое, что вы увидите, будет похоже на роботов.

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

Не так чтобы роботы не были полезны, люди могут конструировать роботов.

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

Но робототехника - наиболее сложная часть. Это старый мозг. Это действительно сложно.

The new brain is easier than the old brain.

Новый мозг проще старого.

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

Так что первое, что мы сделаем, не будет требовать значительного использования робототехники.

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

Так что вы не увидите Си-3 Пи О.

You're going to see things more like intelligent cars

Вы увидите больше вещей наподобие умных машин,

that really understand what traffic is, what driving is

которые понимают, что такое трафик и что такое вождение,

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

и которые выучили, что есть такой тип машин с включёнными уже полминуты поворотниками,

probably aren't going to turn.

которые скорее всего не собираются поворачивать, и тому подобное.

(Laughter)

(Смех)

We can also do intelligent security systems.

Мы также можем строить интеллектуальные системы безопасности.

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

Что угодно, где мы используем мозг, но не выполняем большого числа механических действий.

those are the things that will happen first.

Это произойдёт в первую очередь.

But ultimately, the world's the limit.

Но в конечном итоге предела не существует.

I don't know how this will turn out.

Я не знаю, чем это обернётся,

I know a lot of people who invented the microprocessor.

Я знаю многих людей, которые изобрели микропроцессор,

And if you talk to them,

они знали, что делают что-то действительно важное,

they knew what they were doing was really significant,

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

но не знали, что произойдёт в результате.

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

Они не могли предвидеть сотовых телефонов, сети Интернет и прочего.

and all this kind of stuff.

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

Они лишь знали, что будут строить калькуляторы

and traffic-light controllers.

и системы контроля за переключателями сфетофоров. Последствия этих исследований будут большими.

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

Точно так же, наука о мозге и памяти

are going to be a very fundamental technology,

станет основной технологией, и это приведёт

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

к самым невероятным преобразованиям в течение следующих ста лет.

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

И больше всего меня волнует, как мы их используем в науке.

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

Думаю моё время вышло, на этом я и закончу

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

своё выступление.