Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

Prevodilac: Natalija Maric Lektor: Radica Stojanović

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

Желео бих да попричамо о једној идеји. То је велика идеја

Actually, I think it'll eventually

У ствари, мислим да ће једног дана

be seen as probably the single biggest idea

то бити схваћено као највећа идеја

that's emerged in the past century.

која се јавила у претходном веку.

It's the idea of computation.

То је идеја "компјутеризације".

Now, of course, that idea has brought us

Е сад, наравно, та идеја нам је донела

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

сву рачунарску технологију коју имамо данас и тако даље.

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

Али заправо, компјутеризација је много више од тога.

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

То је у ствари веома дубока, веома моћна, и основна идеја,

whose effects we've only just begun to see.

чије смо последице тек почели да увиђамо.

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

Добро, ја лично сам провео претходних 30 година свог живота

working on three large projects

радећи на три велика пројекта

that really try to take the idea of computation seriously.

који заправо покушавају да идеји компјутеризације приступе озбиљно.

So I started off at a young age as a physicist

И тако сам, као млади физичар почео

using computers as tools.

да користим компјутере као алат.

Then, I started drilling down,

Затим сам почео на неки начин да чепркам

thinking about the computations I might want to do,

размишљајући о компјутеризацији коју бих желео да направим

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

покушавајући да схватим основу из које она може бити изграђена

and how they could be automated as much as possible.

и како може бити максимално аутоматизована.

Eventually, I created a whole structure

На крају, направио сам целу структуру

based on symbolic programming and so on

базирану на симболичком програмирању и тако даље

that let me build Mathematica.

која ми је дозволила да изградим "Математику" (софтвер за компјутерско рачунање).

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

И последње 23 године, све већом учесталошћу,

we've been pouring more and more ideas

уливам све више идеја

and capabilities and so on into Mathematica,

и могућности у "Математику",

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

и срећан сам што могу рећи да је то довело до много добрих ствари

in R & D and education,

у истраживачко-развојном образовању,

lots of other areas.

многих других области.

Well, I have to admit, actually,

Али, заправо морам признати,

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

да сам такође имао и веома себичан разлог за изградњу "Математике".

I wanted to use it myself,

Хтео сам је за себе,

a bit like Galileo got to use his telescope

помало као што је и Галилео хтео да користи свој телескоп

400 years ago.

пре 400 година.

But I wanted to look not at the astronomical universe,

Али нисам желео да посматрам астрономски универзум,

but at the computational universe.

већ компјутерски универзум.

So we normally think of programs as being

И тако ми обично програме видимо као

complicated things that we build

компликоване ствари које правимо

for very specific purposes.

за веома одређене циљеве.

But what about the space of all possible programs?

Али шта је са свемиром свих могућих програма?

Here's a representation of a really simple program.

Ево примера једног заиста простог програма.

So, if we run this program,

Ако га покренемо,

this is what we get.

добијемо ово.

Very simple.

Веома једноставно.

So let's try changing the rule

Хајде да пробамо да променимо правило

for this program a little bit.

за овај програм, само мало.

Now we get another result,

Сада добијамо други разултат,

still very simple.

али је и даље веома једноставно.

Try changing it again.

Пробајмо да га променимо опет.

You get something a little bit more complicated.

Добићемо нешто мало компликованије,

But if we keep running this for a while,

али ако наставимо да радимо ово неко време

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

видећемо да је, иако добијамо јако запетљан образац,

it has a very regular structure.

структура ипак веома правилна.

So the question is: Can anything else happen?

Дакле, питање гласи: Може ли се десити још нешто?

Well, we can do a little experiment.

Па, можемо направити мали експеримент.

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

Можемо направити мали математички експеримент и покушати да то откријемо.

Let's just run all possible programs

Хајде да само покренемо све могуће програме

of the particular type that we're looking at.

ове врсте које посматрамо.

They're called cellular automata.

Зову се станична аутомата.

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

Можете уочити доста разноликости у њиховом понашању овде.

Most of them do very simple things,

Већина ради веома једноставне ствари.

but if you look along all these different pictures,

Али ако пратите све ове различите слике

at rule number 30,

код тридесетог правила,

you start to see something interesting going on.

почећете да уочавате нешто занимљиво.

So let's take a closer look

Хајде да погледамо пажљивије

at rule number 30 here.

то правило број 30.

So here it is.

И ево га.

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

Сад само пратимо ово веома једноставно правило овде на дну,

but we're getting all this amazing stuff.

али добијамо све ове занимљиве ствари.

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

Уопште није оно што смо очекивали,

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

и морам рећи да, први пут кад сам видео ово,

it came as a huge shock to my intuition.

то је био шок за моју интуицију,

And, in fact, to understand it,

заправо, да бих то разумео,

I eventually had to create

на крају сам морао да направим

a whole new kind of science.

потпуно нову науку.

(Laughter)

(Смех)

This science is different, more general,

Ова наука је другачија, општија

than the mathematics-based science that we've had

од математички базираних наука које смо имали

for the past 300 or so years.

у последњих 300 година.

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

Знате, увек је изгледало загонетно

how nature, seemingly so effortlessly,

како природа, наизглед без напора

manages to produce so much

успе да произведе толико ствари

that seems to us so complex.

које делују тако комплексне.

Well, I think we've found its secret:

Па, изгледа да смо открили њену тајну.

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

Своди се на једноставно узорковање свега што се налази у рачунарском свемиру,

and quite often getting things like Rule 30

и то су често ствари налик Правилу 30

or like this.

или налик овоме.

And knowing that starts to explain

И знајући то, почиње разјашњавање

a lot of long-standing mysteries in science.

многих дугогодишњих мистерија у науци.

It also brings up new issues, though,

То ипак доноси и нова питања,

like computational irreducibility.

као што је компјутерска несводљивост.

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

Мислим, навикли смо на то да нам наука дозвољава да предвиђамо ствари

but something like this

али нешто овакво је

is fundamentally irreducible.

у основи несводљиво.

The only way to find its outcome

Једини начин да се сазна исход

is, effectively, just to watch it evolve.

је, заправо, једноставно посматрање његовог напредовања.

It's connected to, what I call,

То је повезано са, како ја то зовем,

the principle of computational equivalence,

Принципом компјутеризацијске еквиваленције,

which tells us that even incredibly simple systems

која нам говори да чак и невероватно једноставни системи

can do computations as sophisticated as anything.

могу да изврше префињена рачунања.

It doesn't take lots of technology or biological evolution

Није потребно пуно технологије или биолошке еволуције

to be able to do arbitrary computation;

да би се извршило произвољно рачунање,

just something that happens, naturally,

то је нешто што се дешава, природно,

all over the place.

и свуда.

Things with rules as simple as these can do it.

Ствари које почивају на правилима која су једноставна као ова могу то да ураде.

Well, this has deep implications

Е сад, ово задире дубоко

about the limits of science,

у ограничења науке,

about predictability and controllability

у предвидивост и контролу

of things like biological processes or economies,

ствари као што су биолошки процеси или економија,

about intelligence in the universe,

у интелигеницију у свемиру,

about questions like free will

у питања као што је слободна воља

and about creating technology.

и креирање технологије.

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

Знате, радећи на овој науци годинама,

I kept wondering,

непрестано сам се питао,

"What will be its first killer app?"

"Шта ће бити њена прва озбиљна апликација?".

Well, ever since I was a kid,

Па, од кад сам био дете,

I'd been thinking about systematizing knowledge

размишљао сам о систематизацији знања

and somehow making it computable.

и како би се оно могло компјутеризовати.

People like Leibniz had wondered about that too

Људи као што је Лајбниц су се питали исто то

300 years earlier.

300 година раније.

But I'd always assumed that to make progress,

Али ја сам увек претпостављао да би се постигао напредак,

I'd essentially have to replicate a whole brain.

неопходно је направити реплику читавог мозга.

Well, then I got to thinking:

И онда сам почео да размишљам:

This scientific paradigm of mine suggests something different --

Ова моја научна парадигма налаже нешто друго.

and, by the way, I've now got

И, успут, сад имам

huge computation capabilities in Mathematica,

велике компјутеризацијске могућности у "Математици",

and I'm a CEO with some worldly resources

и преседник сам компаније који поседује неке овоземаљске ресурсе

to do large, seemingly crazy, projects --

за изведбу великих, наизглед лудих, пројеката.

So I decided to just try to see

Тако да сам одлучио само да пробам да видим

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

колико систематског знања које се налази на планети

we could make computable.

може да се компјутеризује.

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

Значи, то је био велики, веома комплексан пројекат,

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

за који нисам био сигуран да ли ће уопште успети.

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

Али сам срећан да могу рећи да заправо прилично лепо напредује.

And last year we were able

И прошле године смо били у могућности

to release the first website version

да пустимо прву интернет верзију

of Wolfram Alpha.

"Волфрам Алфе" (Wolfram Alpha).

Its purpose is to be a serious knowledge engine

Он треба да буде озбиљан претраживач знања

that computes answers to questions.

који рачуна одговоре на питања.

So let's give it a try.

Па хајде да га испробамо.

Let's start off with something really easy.

Почнимо са нечим веома лаким.

Hope for the best.

Надајмо се најбољем.

Very good. Okay.

Веома добро. Океј.

So far so good.

До сада је било добро.

(Laughter)

(Смех)

Let's try something a little bit harder.

Хајде да пробамо са нечим мало тежим.

Let's do

Рецимо...

some mathy thing,

Хајде да урадимо неку математичку ствар

and with luck it'll work out the answer

и уз мало среће прорачунаће одговор

and try and tell us some interesting things

и пробати да нам каже неке интересантне ствари

things about related math.

о математици која се надовезује.

We could ask it something about the real world.

Могли бисмо да питамо нешто о стварном свету.

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

На пример... не знам..

what's the GDP of Spain?

Колики је друштвени бруто производ за Шпанију?

And it should be able to tell us that.

И требало би да нам одговори.

Now we could compute something related to this,

Сад можемо рачунати нешто повезано са овим,

let's say ... the GDP of Spain

рецимо, друштвени бруто производ Шпаније

divided by, I don't know,

подељен са, не знам

the -- hmmm ...

са... хммм...

let's say the revenue of Microsoft.

рецимо приходима Мајкрософта.

(Laughter)

(смех)

The idea is that we can just type this in,

Идеја је да можемо на неки начин само ово укуцати,

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

оваква питања како нам падну на памет.

So let's try asking a question,

Па хајде да пробамо да поставимо питање,

like a health related question.

на пример нешто о здрављу.

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

И рецимо да имамо лабораторијску анализу по којој,

you know, we have an LDL level of 140

знате, имамо ниво холестерола од 140

for a male aged 50.

за мушкарца старог 50 година.

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

Хајде да то укуцамо, и сада ће "Волфрам Алфа"

will go and use available public health data

користити све доступне јавне податке о здрављу

and try and figure out

и покушати да провали

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

на који се део популације ово односи, и тако даље.

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

Или хајде да га питамо, не знам,

the International Space Station.

о интернационалној свемирској станици.

And what's happening here is that

Оно што се овде дешава је да

Wolfram Alpha is not just looking up something;

"Волфрам Алфа" не ради само претрагу;

it's computing, in real time,

већ ради и рачунање у реалном времену,

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

где се интернационална свемирска станица сада налази, у овом моменту,

how fast it's going, and so on.

колико брзо иде итд.

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

Дакле, "Волфрам Алфа" зна свашта о свачему.

It's got, by now,

И до сад је скупио

pretty good coverage of everything you might find

прилично добру покривеност свега што можете наћи

in a standard reference library.

у некој од стандардних референцираних библиотека итд.

But the goal is to go much further

Али циљ је отићи много даље.

and, very broadly, to democratize

и у најширем смилсу демократизовати

all of this knowledge,

сво ово знање

and to try and be an authoritative

и трудити се да буде меродаван

source in all areas.

извор у свим областима,

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

да буде способан да израчуна одговоре на специфична питања која људи имају

not by searching what other people

не путем тражења шта су други људи

may have written down before,

о томе раније написали,

but by using built in knowledge

већ да користи уграђено знање

to compute fresh new answers to specific questions.

и да израчуна нове одговоре на специфична питања.

Now, of course, Wolfram Alpha

Сад, наравно, "Волфрам Алфа" је

is a monumentally huge, long-term project

историјски велики, дуготрајан пројекат

with lots and lots of challenges.

са много, много изазова.

For a start, one has to curate a zillion

За почетак, човек мора да прикупи зилион

different sources of facts and data,

различитих извора чињеница и података,

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

а изградили смо прави довод "Математикине" аутоматизације

and human domain experts for doing this.

и људи који су стручњаци у овом домену да би се то урадило.

But that's just the beginning.

Али то је само почетак.

Given raw facts or data

Кад добијемо сирову чињеницу или податак

to actually answer questions,

да бисмо заправо одговорили на питање,

one has to compute:

морамо рачунати,

one has to implement all those methods and models

морамо применити све те методе и моделе

and algorithms and so on

и алгоритме и томе слично

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

које су наука и друге области развијали вековима.

Well, even starting from Mathematica,

Па, чак и са "Математиком"

this is still a huge amount of work.

ово је и даље велики обим посла.

So far, there are about 8 million lines

До сада, постоји око 8 милиона редова

of Mathematica code in Wolfram Alpha

"Математикиног" кода у "Волфрам Алфи"

built by experts from many, many different fields.

исписаних од стране многих стручњака из многих области.

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

Па, основна идеја "Волфрам Алфе"

is that you can just ask it questions

је да можеш само да јој поставиш питање

using ordinary human language,

користећи обичан људски језик

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

што значи да морамо узети

all those strange utterances that people type into the input field

све те чудне исказе које људи уносе у поље

and understand them.

и морамо их разумети.

And I must say that I thought that step

Морам рећи да сам мислио да тај потез

might just be plain impossible.

може бити потпуно неизводљив.

Two big things happened:

Две велике ствари су се десиле.

First, a bunch of new ideas about linguistics

Прво, гомила нових идеја о лингвистици

that came from studying the computational universe;

које су дошле из проучавања компјутеризацијског универзума.

and second, the realization that having actual computable knowledge

А друга је схватање да поседовање компјутеризованог знања

completely changes how one can

може променити начин на који

set about understanding language.

разумемо језик.

And, of course, now

И, наравно, сад

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

са "Волфрам Алфом" тамо негде у дивљини,

we can learn from its actual usage.

можемо учити користећи га.

And, in fact, there's been

И, заправо, постоји

an interesting coevolution that's been going on

једна занимљива ко-еволуција

between Wolfram Alpha

између "Волфрам Алфе"

and its human users,

и њених корисника (људи).

and it's really encouraging.

И заиста је охрабрујућа.

Right now, if we look at web queries,

Овог момента, ако погледамо веб-упите,

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

више од 80% њих се успешно реши из прве.

And if you look at things like the iPhone app,

А ако погледате ствари као што су апликације за "iPhone",

the fraction is considerably larger.

удео је знатно већи.

So, I'm pretty pleased with it all.

Тако да сам задовољан са свим тим.

But, in many ways,

Али у много чему

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

смо тек на почетку што се тиче "Волфрам Алфе".

I mean, everything is scaling up very nicely

Мислим, иде веома добро.

and we're getting more confident.

Добијамо више самопоуздања.

You can expect to see Wolfram Alpha technology

Можете очекивати да видите "Волфрам Алфа" технологију

showing up in more and more places,

на све више места

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

радећи и са јавним подацима, као на веб сајту,

and with private knowledge

и са приватним знањем

for people and companies and so on.

за индивидуе и компаније, и тако даље.

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

Знате, схватио сам да "Волфрам Алфа" заправо даје једну

a whole new kind of computing

врсту потпуно новог рачунања

that one can call knowledge-based computing,

које можемо звати рачунањем заснованим на знању,

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

у коме се креће, не само од сировог рачуна,

but from a vast amount of built-in knowledge.

већ од велике количине уграђеног знања.

And when one does that, one really changes

А када се то ради, заиста се мења

the economics of delivering computational things,

економија испоруке компјутеризацијских ствари,

whether it's on the web or elsewhere.

било на интернету или негде друго.

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

Знате, имамо занимљиву ситуацију сада.

On the one hand, we have Mathematica,

С једне стране, "Математика",

with its sort of precise, formal language

са својим прецизним, формалним језиком

and a huge network

и велика мрежа

of carefully designed capabilities

пажљиво дизајнираних способности

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

која може да уради много тога у само пар редова.

Let me show you a couple of examples here.

Дозволите да вам покажем неколико примера.

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

Дакле, ево га тривијални део "Математикиног" програмирања.

Here's something where we're sort of

На неки начин покушавамо

integrating a bunch of different capabilities here.

да интегришемо гомилу различитих могућности.

Here we'll just create, in this line,

Ево сада ћемо креирати у овом реду

a little user interface that allows us to

мали кориснички интерфејс који нам дозвољава да

do something fun there.

радимо нешто забавно.

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

Ако наставимо, то је мало компликованији програм

that's now doing all sorts of algorithmic things

који сада ради све врсте алгоритама

and creating user interface and so on.

и креира кориснички интерфејс и тако даље.

But it's something that is very precise stuff.

Али то је нешто што је веома одређено.

It's a precise specification with a precise formal language

То је одређена спецификација са одређеним формалним језиком

that causes Mathematica to know what to do here.

која објашњава "Математици" шта да ради овде.

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

А онда, са друге стране, имамо "Волфрам Алфу"

with all the messiness of the world

са свом неуређеношћу овог света

and human language and so on built into it.

и људским језиком уграђену у то.

So what happens when you put these things together?

И шта се дешава кад спојимо ове две ствари?

I think it's actually rather wonderful.

Мислим да је то заправо предивно.

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

Са "Волфрам Алфом" унутар "Математике",

you can, for example, make precise programs

можете, на пример, направити одређене програме

that call on real world data.

који се позивају на податке из реалног света.

Here's a real simple example.

Ево га један стварно прост пример.

You can also just sort of give vague input

Можете дати само нејасне уносе

and then try and have Wolfram Alpha

и дати "Вофрам Алфи" да покуша

figure out what you're talking about.

да схвати о чему причате.

Let's try this here.

Хајде да пробамо ово овде.

But actually I think the most exciting thing about this

Али мислим да је најузбудљивије у свему овоме

is that it really gives one the chance

што дајемо шансу

to democratize programming.

демократизацији програмирања.

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

Мислим, свако ће моћи само да каже шта хоће обичним језиком,

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

онда, идеја је да "Вофрам Алфа" може да схвати

what precise pieces of code

који тачно делови кода

can do what they're asking for

могу да ураде то што тражите

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

и онда покаже примере помоћу којих ћете одабрати оно што вам треба

to build up bigger and bigger, precise programs.

да бисте направили веће, одређене програме.

So, sometimes, Wolfram Alpha

Дакле, једном, "Вофрам Алфа"

will be able to do the whole thing immediately

ће моћи да уради целу ствар моментално

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

и само врати цео велики програм са којим можете да управљате.

Here's a big website

И ево га велики веб сајт

where we've been collecting lots of educational

на коме смо скупљали много образовног материјала

and other demonstrations about lots of kinds of things.

и других демонстрација о много различитих ствари.

I'll show you one example here.

И, не знам, показаћу вам пример, можда овде.

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

Ово је само пример једног од рачунљивих докумената.

This is probably a fairly small

Ово је вероватно прилично мало

piece of Mathematica code

парче "Математикиног" кода

that's able to be run here.

које може да ради овде.

Okay. Let's zoom out again.

Океј. Хајде да одзумирамо опет.

So, given our new kind of science,

Дакле, гледајући нашу нову науку,

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

постоји ли општи начин на који је можемо употребити да креирамо технологију?

So, with physical materials,

Дакле, са физичким материјалима

we're used to going around the world

раније смо ишли по свету

and discovering that particular materials

и откривали да се одређени материјали

are useful for particular

користе у одређене

technological purposes.

технолошке сврхе и тако даље.

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

Заправо, испада да можемо да радимо исту ствар

in the computational universe.

и у компјутеризацијском универзуму.

There's an inexhaustible supply of programs out there.

Тамо је неисцрпна база програма.

The challenge is to see how to

Изазов је видети како

harness them for human purposes.

се могу искористити за људске потребе.

Something like Rule 30, for example,

Нешто као Правило 30, на пример,

turns out to be a really good randomness generator.

испада да је заиста добар генератор случајности.

Other simple programs are good models

Други једноставни програми су добри модели

for processes in the natural or social world.

за напредак у природном или друштвеном свету.

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

И, на пример, "Волфрам Алфа" и "Математика"

are actually now full of algorithms

су сада пуни алгоритама

that we discovered by searching the computational universe.

које смо открили истражујући компјутеризацијски свемир.

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

И, на пример, ово (сад идемо уназад)

this has become surprisingly popular

Ово је постало изненађујуће популарно

among composers

међу композиторима

finding musical forms by searching the computational universe.

који налазе музичке форме истражујући компјутеризацијски свемир.

In a sense, we can use the computational universe

На неки начин, можемо користити компјутеризацијски свемир

to get mass customized creativity.

да добијемо масовно прилагођену креативност.

I'm hoping we can, for example,

Надам се да ћемо моћи

use that even to get Wolfram Alpha

да користимо "Волфрам Алфу"

to routinely do invention and discovery on the fly,

да ради неку врсту открића у ходу

and to find all sorts of wonderful stuff

и нађе различите предивне ствари

that no engineer

које ни један инжињер

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

и никакав процес развојне еволуције не може да изнесе.

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

Што нас доводи до коначног питања.

Could it be that someplace out there in the computational universe

Може ли се десити да негде тамо у компјутеризацијском универзуму

we might find our physical universe?

пронађемо физички универзум?

Perhaps there's even some quite simple rule,

Можда чак постоји неко прилично једноставно правило,

some simple program for our universe.

неки прост програм за наш универзум.

Well, the history of physics would have us believe

Па, историја физике нас је навела да верујемо

that the rule for the universe must be pretty complicated.

да правило на ком почива универзум мора бити прилично компликовано.

But in the computational universe,

Али у компјутеризацијском свемиру

we've now seen how rules that are incredibly simple

смо видели како невероватно проста правила

can produce incredibly rich and complex behavior.

могу произвести невероватно богато и комплексно понашање.

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

Па може ли бити да се то догађа и са целим нашим универзумом?

If the rules for the universe are simple,

Ако су правила универзума једноставна

it's kind of inevitable that they have to be

некако је неизбежно да она морају бити

very abstract and very low level;

веома апстрактна и на врло ниском нивоу,

operating, for example, far below

важећи, на пример, далеко испод

the level of space or time,

нивоа простора и времена

which makes it hard to represent things.

због чега је тешко представити ствари.

But in at least a large class of cases,

Али у највећем броју случајева

one can think of the universe as being

можемо замислити универзум као

like some kind of network,

неку врсту мреже,

which, when it gets big enough,

која, кад постане довољно велика

behaves like continuous space

почиње да се понаша као континуални простор

in much the same way as having lots of molecules

на исти начин на који много молекула

can behave like a continuous fluid.

може да се понаша као течност.

Well, then the universe has to evolve by applying

Онда се универзум мора развијати примењујући

little rules that progressively update this network.

мала правила која постепено обнављају мрежу.

And each possible rule, in a sense,

И свако могуће правило, на неки начин,

corresponds to a candidate universe.

одговара неком могућем универзуму.

Actually, I haven't shown these before,

Заправо, ово још нисам показао,

but here are a few of the candidate universes

али постоји неколико могућих универзума

that I've looked at.

које разматрам.

Some of these are hopeless universes,

Неки од њих су безнадежни,

completely sterile,

потпуно стерилни,

with other kinds of pathologies like no notion of space,

са различитим патологијама као што је неперципрање простора,

no notion of time, no matter,

времена, или материје,

other problems like that.

и томе слични проблеми.

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

Али узбудљива ствар коју сам открио последњих година

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

је да заправо не морамо да идемо далеко

in the computational universe

у компјутеризацијском свемиру

before you start finding candidate universes

пре него што почнемо да налазимо могуће универзуме

that aren't obviously not our universe.

који нису тако очигледно не-наш свемир.

Here's the problem:

Проблем је следећи:

Any serious candidate for our universe

Било који озбиљнији кандидат за могући универзум

is inevitably full of computational irreducibility.

је неизбежно пун рачунске несводљивости

Which means that it is irreducibly difficult

што занчи да је несводљиво тешко

to find out how it will really behave,

видети како ће се заправо понашати,

and whether it matches our physical universe.

и да ли заправо одговара нашем физичком унивезуму.

A few years ago, I was pretty excited to discover

Пре неколико година, био сам прилично узбуђен открићем

that there are candidate universes with incredibly simple rules

да постоје могући универзуми са невероватно простим правилима

that successfully reproduce special relativity,

који успешно репродукују специјалну релативност

and even general relativity and gravitation,

и чак генералну релативност и гравитацију

and at least give hints of quantum mechanics.

и дају макар назоре квантне механике.

So, will we find the whole of physics?

Дакле, да ли ћемо пронаћи целину физике?

I don't know for sure,

Нисам сигуран.

but I think at this point it's sort of

Али мислим да ово показује да је некако

almost embarrassing not to at least try.

срамота бар не пробати.

Not an easy project.

Није лак пројекат.

One's got to build a lot of technology.

Морамо изградити много технологије.

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

Морамо изградити велику структуру која је вероватно

at least as deep as existing physics.

дубока као само постојање физике.

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

Нисам сигуран који је најбољи начин да се организује цела ствар.

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

Оформити тим, отворити га, понудити награде и тако даље.

But I'll tell you, here today,

Али рећи ћу вам нешо сада,

that I'm committed to seeing this project done,

посвећен сам извршењу овог пројекта,

to see if, within this decade,

да бих видео да ли, у овој декади,

we can finally hold in our hands

коначно може доспети наших шака

the rule for our universe

правило на коме почива наш универзум

and know where our universe lies

и сазнати где се налази наш универзум

in the space of all possible universes ...

у мору свих могућих универзума -

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

и бити у могућности да у Волфрам Алфу укуцамо "теорија универзума"

and have it tell us.

и добијемо одговор.

(Laughter)

(Смех)

So I've been working on the idea of computation

Дакле, радим на овој идеји компјутеризације

now for more than 30 years,

сада већ више од 30 година,

building tools and methods and turning intellectual ideas

градећи алате и методе и претварајући интелектуалне идеје

into millions of lines of code

у милионе линија кода

and grist for server farms and so on.

и мноштво фарми сервера и тако даље.

With every passing year,

Са сваком годином која прође,

I realize how much more powerful

схватам колико је моћнија

the idea of computation really is.

идеја компјутеризације.

It's taken us a long way already,

Већ смо прешли дугачак пут,

but there's so much more to come.

али још много тога треба тек да дође.

From the foundations of science

Од темеља науке

to the limits of technology

преко граница технологије

to the very definition of the human condition,

до саме дефиниције људског стања,

I think computation is destined to be

мислим да је компјутеризацији суђено да буде

the defining idea of our future.

идеја која дефинише нашу будућност.

Thank you.

Хвала вам.

(Applause)

(Аплауз)

Chris Anderson: That was astonishing.

Крис Андерсон: То је било невероватно.

Stay here. I've got a question.

Остани овде. Имам питање.

(Applause)

(Аплауз)

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

То је био, мало је рећи, невероватан говор.

Are you able to say in a sentence or two

Да ли нам можеш рећи у реченици или две

how this type of thinking

како овај начин размишљања

could integrate at some point

може да се интегрише у неком моменту

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

у ствари као што су Теорија струне или друге ствари за које људи мисле

as the fundamental explanations of the universe?

да су фундаментална објашњења свемира?

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

Стивен Волфрам: Па, делови физике

that we kind of know to be true,

за које знамо да су тачни,

things like the standard model of physics:

ствари као стантдардни модели у физици.

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

Ја покушавам да направим бољу репродукцију стандардних модела у физици

or it's simply wrong.

или једноставно грешим.

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

Ствари које су људи покушавали последњих 25 година или тако нешто

with string theory and so on

са Теоријом струне и слично

have been an interesting exploration

су била интересантна истраживања

that has tried to get back to the standard model,

која су покушала да оду назад до стандардног модела,

but hasn't quite gotten there.

али нису баш стигла тамо.

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

Моја претпоставка је да велика симплификација овога што радим

may actually have considerable resonance

може заправо имати значајан одраз

with what's been done in string theory,

на то што се ради са Теоријом струне

but that's a complicated math thing

али то је компликована математичка ствар

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

за коју још не знам како ће да функционише.

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

КА: Беноа Манделброт је у публици.

He also has shown how complexity

Он нам је такође показао како сложеност

can arise out of a simple start.

може потећи из једноставних ствари.

Does your work relate to his?

Да ли је твој рад повезан са његовим.

SW: I think so.

СВ: Мислим да јесте.

I view Benoit Mandelbrot's work

Видим рад Беное Манделборта

as one of the founding contributions

као једну врсту основног доприноса

to this kind of area.

у овом подручју.

Benoit has been particularly interested

Беноа се интересовао

in nested patterns, in fractals and so on,

за гнездасте шаблоне, честице и тако даље,

where the structure is something

где је структура нешто што је

that's kind of tree-like,

на неки начин слободно,

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

и где на неки начин велике гране праве мале гране,

and even smaller branches and so on.

па чак и мање гранчице, и тако даље.

That's one of the ways

То је један од начина

that you get towards true complexity.

да се дође до праве сложености.

I think things like the Rule 30 cellular automaton

Мислим да ствари као што је Правило 30 ћелијских аутомата

get us to a different level.

може да нас одведе на други ниво.

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

Заправо, на веома одређен начин нас воде на други ниво

because they seem to be things that are

зато што делују као ствари које

capable of complexity

су способне за сложеност

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

у смислу највеће сложености која може постојати.

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

Могао бих да дужм о овоме, али нећу.

CA: Stephen Wolfram, thank you.

КА: Стивене Волфрам, хвала ти.

(Applause)

(Аплауз)