Jeff Hawkins: How brain science will change computing

Jeff Hawkins nói về cách mà khoa học về bộ não thay đổi tin học

Translator: Hoa Nguyen Reviewer: Dang Trang Nguyen

I do two things:

Tôi làm hai việc. Tôi thiết kế máy tính di động và tôi nghiên cứu não bộ.

I design mobile computers and I study brains.

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

Và buổi nói chuyện hôm nay là về bộ não và,

Yay! I have a brain fan out there.

ê, ngoài kia có một fan của não kìa.

(Laughter)

(Cười)

Tôi sẽ, nếu chiếu được slide đầu tiên lên đây,

If I could have my first slide,

và bạn sẽ thấy tựa bài nói và hai chỗ mà tôi làm việc.

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,

Thế thì tôi định bàn về tại sao ta không có một lý thuyết tốt về não bộ.

why it is important that we should develop one

Vì sao phát triển một lý thuyết như vậy quan trọng và ta có thể làm được gì.

and what we can do about it.

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

Tôi sẽ thử giải thích trong vòng 20 phút tới. Tôi có 2 chỗ làm.

I have two affiliations.

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

Hầu hết các bạn biết tôi từ những ngày ở Palm và Handspring,

but I also run a nonprofit scientific research institute

nhưng tôi cũng điều hành một viện nghiên cứu phi lợi nhuận

called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.

gọi là Viện Khoa học Thần kinh Redwood ở Menlo Park,

We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.

và chúng tôi nghiên cứu khoa học thần kinh lý thuyết,

và bọn tôi nghiên cứu cách vỏ não (neocortex) hoạt động.

I'm going to talk all about that.

Tôi sẽ nói về cái đó.

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

Tôi có một slide về cuộc sống kia của tôi, cuộc đời máy tính, đó là slide này.

and that's this slide here.

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

Đây là vài sản phẩm mà tôi đã làm trong 20 năm qua,

starting from the very original laptop

bắt đầu từ chiếc laptop nguyên thủy nhất cho đến những máy tablet đầu tiên

to some of the first tablet computers

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

và cứ thế, gần đây nhất là máy điện thoại Treo,

and we're continuing to do this.

và chúng tôi cứ tiếp tục làm chuyện này.

I've done this because I believe mobile computing

Và tôi làm điều này bởi vì tôi thực sự tin rằng tính toán di động

is the future of personal computing,

là tương lai của tính toán cá nhân, và tôi cố làm cho thế giới

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

tốt hơn một chút bằng việc thực hiện những thứ này.

by working on these things.

But this was, I admit, all an accident.

Nhưng phải thú nhận rằng chuyện này là tình cờ thôi.

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

Thật ra tôi đâu có muốn làm bất kì sản phẩm nào

Very early in my career

và khi bắt đầu sự nghiệp tôi đã quyết định

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

là sẽ không theo đuổi công nghiệp máy tính.

Before that, I just have to tell you

Và trước khi tôi kể về chuyện đó, tôi chỉ phải nói với bạn

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

tấm hình nhỏ kia là một bức graffiti tôi lấy trên mạng hôm trước.

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

Tôi đang ngắm bức graffiti, dòng chữ nhỏ về ngôn ngữ nhập liệu

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

và tôi thấy một website ngợi khen những giáo viên muốn làm những thứ này,

bạn biết đó, viết mã trên đầu bảng đen,

across the top of their blackboard,

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

và họ đã thêm graffiti vô đó, và tôi xin lỗi về chuyện đó.

(Laughter)

(Cười)

So what happened was,

Chuyện xảy ra là, khi tôi còn trẻ và mới tốt nghiệp trường kĩ sư,

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

ở Cornell năm 79, tôi quyết định là đi làm cho Intel.

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

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

Tôi làm trong ngành công nghiệp máy tính, và sau ba tháng,

tôi xiêu lòng với một thứ khác, và tôi nói, "Mình chọn nghề sai rồi,"

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

and I fell in love with brains.

và tôi trở nên yêu bộ não.

This is not a real brain.

Đây không phải là não thật. Đây là bức tranh của não, vẽ theo nét.

This is a picture of one, a line drawing.

And I don't remember exactly how it happened,

Nhưng tôi không còn nhớ chính xác nó xảy ra thế nào nữa,

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

nhưng tôi có một hồi ức rất mạnh trong tâm trí.

In September of 1979,

Vào tháng 9 năm 1979, tờ Scientific America có ra một số

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

với một chủ đề duy nhất về bộ não. Và nó rất hay.

It was one of their best issues ever.

Đó là một trong những số hay nhất từ trước tới giờ. Và họ đã bàn về neuron

They talked about the neuron, development, disease, vision

và sự phát triển, về bệnh tật, về tầm nhìn và mọi thứ

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

mà bạn muốn biết về bộ não. Rất là ấn tượng.

It was really quite impressive.

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

Người ta thường hay có ấn tượng là chúng ta đã biết rất nhiều về não.

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

Nhưng bài báo cuối của số đó do Francis Crick, người nổi tiếng nhờ DNA, viết.

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

Tôi nghĩ hôm này là ngày kỉ niệm 50 năm khám phá ra DNA.

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

Và ông ấy đã viết một câu chuyện nói đơn giản rằng,

à, thật ra thì hay đó, nhưng bạn biết gì không,

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

là chúng ta không biết một chút gì về bộ não

and no one has a clue how they work,

và không ai có ý niệm gì về cách nó hoạt động,

so don't believe what anyone tells you.

vậy thì đừng có tin những gì người khác nói với bạn.

This is a quote from that article, he says:

Đây là câu trích trong bài viết đó. Ông ấy nói, "Cái đang thiếu rõ ràng nhất,"

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

ông ấy là đúng là một quý ông Anh quốc đích thực nên mới nói, "Cái đang thiếu rõ ràng nhất

"What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas

là một cơ cấu khái quát của các ý tưởng để diễn giải các cách tiếp cận khác nhau."

in which to interpret these different approaches."

I thought the word "framework" was great.

Tôi nghĩ rằng dùng từ "cơ cấu" là rất hay.

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

Ông ấy không nói là chúng ta thậm chí còn không có một lý thuyết.

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

Ông nói là chúng ta thậm chí còn không biết bắt đầu nghĩ về nó như thế nào --

chúng ta còn chưa có một cơ cấu.

We don't even have a framework.

Ta đang ở trong những ngày của tiền mô thức (pre-paradigm) nếu nói theo Thomas Kuhn.

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

Và tôi phải lòng với chuyện này, và tự nói với mình rằng nhìn xem

So I fell in love with this.

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

ta đã có tất cả các kiến thức này về não. Còn có thể khó như thế nào nữa?

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

Và đây là thứ mà tôi có thể làm cả đời. Tôi cảm thấy rằng mình có thể tạo sự khác biệt,

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

và tôi cố rời bỏ máy tính để theo đuổi bộ não.

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

Đầu tiên tôi đến MIT, lab về trí tuệ nhân tạo ở đó,

I said, I want to build intelligent machines too,

và tôi nói là tôi cũng muốn tạo các máy móc thông minh,

but I want to study how brains work first.

nhưng cách tôi muốn làm là tìm hiểu cách bộ não hoạt động trước.

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

Và họ nói là, ồ, anh không cần làm vậy đâu.

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

Chúng ta chỉ lập trình máy tính, đó là mọi thứ cần làm.

I said, you really ought to study brains.

Và tôi nói, không, các anh phải tìm hiểu về não. Họ nói là, ồ, anh biết không,

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

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

anh sai rồi. Và tôi nói, không, các anh mới sai, và tôi đã không được nhận.

(Laughter)

(Cười)

I was a little disappointed -- pretty young --

Nhưng tôi hơi thất vọng -- còn trẻ mà, nhưng tôi quay lại lần nữa

but I went back again a few years later,

vào vài năm sau và lần này thì ở California, tôi tới Berkeley.

this time in California, and I went to Berkeley.

Và tôi nói là tôi sẽ đi theo hướng sinh học.

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

So I got in the PhD program in biophysics.

Thế là tôi được nhận vào chương trình tiến sĩ ngành lý sinh, tôi xem như ổn.

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

Giờ tôi học về não, và tôi nói, được rồi, tôi muốn nghiên cứu lý thuyết.

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

Và họ nói, không được, anh không nghiên cứu lý thuyết về não được.

You can't get funded for that.

Đó không phải thứ anh cần làm. Anh không được tài trợ đâu.

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

Nếu là nghiên cứu sinh, anh không thể làm chuyện đó. Thế là tôi nói, trời ơi.

So I said, oh my gosh.

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

Tôi rất buồn phiền. Tôi nói là nhưng tôi có thể tạo ra sự khác biệt cho ngành này.

Thế là tôi quay trở lại ngành máy tính

I went back in the computer industry

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

và tự nói là mình sẽ phải làm ở đây một thời gian, làm cái gì đó.

That's when I designed all those computer products.

Đó là lúc tôi thiết kế tất cả những sản phẩm máy tính đó.

(Laughter)

(Cười)

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

Tôi nói là tôi muốn làm chuyện này 4 năm thôi, kiếm chút tiền,

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

cứ như là đang có gia đình, rồi tôi sẽ trưởng thành hơn,

and maybe the business of neuroscience would mature a bit.

và biết đâu ngành khoa học thần kinh sẽ trưởng thành hơn một chút.

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

Chà, mất hơn 4 năm đó. Khoảng chừng 16 năm.

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

Nhưng giờ tôi đang làm chuyện đó, và tôi sẽ nói cho các bạn về nó.

So why should we have a good brain theory?

Thế thì tại sao chúng ta nên có một lý thuyết về não tốt?

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

Ồ, có nhiều lý do người ta làm khoa học.

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

Lý do cơ bản nhất là người ta muốn hiểu biết.

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

Chúng ta tò mò, và chúng ta bước ra ngoài để tìm hiểu?

Why do we study ants? It's interesting.

Tại sao chúng ta lại nghiên cứu về kiến? Ồ, vì nó thú vị.

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

Có thể ta sẽ biết được cái gì đó hữu dụng về nó, nhưng nó thú vị và quyến rũ.

But sometimes a science has other attributes

Nhưng đôi khi, một ngành khoa học có những thuộc tính khác

which makes it really interesting.

làm cho nó rất là thú vị.

Sometimes a science will tell something about ourselves;

Đôi khi một ngành khoa học chỉ ra điều gì đó về bản thân chúng ta,

it'll tell us who we are.

nó nói chúng ta là ai.

Evolution did this and Copernicus did this,

Thỉnh thoảng có chuyện như thuyết tiến hóa nói thế này hay Copernicus nói thế kia

where we have a new understanding of who we are.

để giúp ta hiểu được chúng ta là ai.

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

Suy cho cùng, chúng ta chính là bộ não. Não tôi đang nói chuyện với não bạn.

Our bodies are hanging along for the ride,

Cơ thể chỉ là đi kèm mà thôi, nhưng não tôi đang nói chuyện với não bạn.

but my brain is talking to your brain.

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

Và nếu ta muốn hiểu được ta là ai và ta cảm xúc và nhận thức thế nào,

ta sẽ thật sự hiểu được bộ não là gì.

we need to understand brains.

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

Còn một chuyện khác là đôi khi khoa học

dẫn đến những lợi ích lớn cho xã hội, công nghệ,

or businesses or whatever.

hay là việc kinh doanh, thứ gì cũng được. Và đây cũng là một lợi ích

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

bởi vì khi ta hiểu được cách não hoạt động, ta sẽ có thể

we'll be able to build intelligent machines.

tạo nên các máy móc thông minh, và tôi nghĩ là điều đó rất tốt cho mọi thứ,

That's a good thing on the whole,

with tremendous benefits to society,

và nó sẽ có lợi ích cực lớn cho xã hội

just like a fundamental technology.

như là một công nghệ cơ bản.

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

Thế thì tại sao chúng không có một lý thuyết tốt cho bộ não?

People have been working on it for 100 years.

Và con người đã nghiên cứu nó trong 100 năm qua.

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

Trước tiên hãy xem khoa học thông thường trông như thế nào.

This is normal science.

Đây là khoa học thông thường.

Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.

Khoa học thông thường là một sự cân bằng khéo léo giữa lý thuyết và thực nghiệm.

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

Và khi người làm lý thuyết nói, ồ, tôi nghĩ nó diễn ra thế này,

the experimentalist says, "You're wrong."

và người làm thực nghiệm nói, không, anh sai rồi.

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

Và nó cứ qua lại như vậy, bạn thấy không?

Cách này phù hợp cho vật lý, cho địa lý. Nhưng nếu đó là khoa học thông thường,

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

còn khoa học thần kinh thì như thế nào? Khoa học thần kình như thế này.

This is what neuroscience looks like.

Chúng ta có một núi dữ liệu, bao gồm giải phẫu học, sinh lý học và hành vi.

We have this mountain of data,

which is anatomy, physiology and behavior.

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

Bạn không thể tưởng tượng bao nhiêu chi tiết có được về bộ não.

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

Có 28.000 người đến dự hội nghị về khoa học thần kinh năm nay,

and every one of them is doing research in brains.

và mỗi người đều làm nghiên cứu về não.

A lot of data, but no theory.

Rất nhiều dữ liệu. Nhưng không có lý thuyết.

There's a little wimpy box on top there.

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

Và lý thuyết chưa hề có vai trò chủ đạo nào trong khoa học thần kinh.

in the neurosciences.

And it's a real shame.

Thật đáng xấu hổ. Nhưng tại sao lại như vậy?

Now, why has this come about?

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

Nếu bạn hỏi một nhà thần kinh học, tại sao lại như thế?

first, they'll admit it.

Trước tiên họ sẽ thú thật là vậy. Nhưng rồi họ sẽ nói,

But if you ask them, they say,

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

ồ, có nhiều lý do chúng tôi không có được một lý thuyết về não tốt.

Some say we still don't have enough data,

Vài người sẽ nói, ồ, chúng tôi chưa có đủ dữ liệu,

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

cần có thêm thông tin, còn rất nhiều thứ chưa biết.

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

Vậy thì tôi mới nói với bạn rằng có quá nhiều dữ liệu được tạo ra.

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

Chúng ta có quá nhiều thông tin; chúng ta không biết bắt đầu tổ chức thế nào.

What good is more going to do?

Vậy thì có nhiều hơn lợi ích chỗ nào?

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

Có thể chúng ta sẽ may mắn khám phá ra điều gì đó kỳ diệu, nhưng tôi không nghĩ vậy.

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

Đây thật sự là triệu chứng của việc chúng ta không có một lý thuyết.

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

Chúng ta không cần thêm dữ liệu -- mà cần một lý thuyết tốt về dữ liệu đó.

Another one is sometimes people say,

Đôi khi người ta còn nói là bộ não quá phức tạp,

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

cần thêm 50 năm nữa.

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

Tôi thậm chí còn nghĩ là Chris đã nói cái gì giống vậy ngày hôm qua.

Tôi không chắc anh đã nói gì, Chris, nhưng kiểu như là,

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

ồ, nó là thứ phức tạp nhất của vũ trụ. Điều đó không đúng.

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

Bạn còn phức tạp hơn não của bạn. Bạn sở hữu một bộ não mà.

You've got a brain.

Và mặc dù bộ não nhìn rất phức tạp,

And although the brain looks very complicated,

mọi thứ còn phức tạp cho đến lúc nào bạn hiểu chúng.

things look complicated until you understand them.

That's always been the case.

Luôn luôn là như vậy. Vậy thì tất cả những gì ta có thể nói

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

là lớp vỏ não của tôi, phần não mà tôi quan tâm đến, có 30 tỉ tế bào.

has 30 billion cells.

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

Nhưng bạn biết gì không? Điều này rất phổ biến.

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

Sự thật là nó cứ như được lặp đi lặp lại nhiều lần vậy.

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

Nó không phức tạp như nhìn thế đâu. Đó không phải là vấn đề.

Some people say, brains can't understand brains.

Có người nói là bộ não không thể hiểu được bộ não.

Very Zen-like. Woo.

Như là công án thiền. Bạn biết đấy--

(Laughter)

(Cười)

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

Nghe hay đây, nhưng tại sao? Ý tôi là mục đích là gì?

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

Nó chỉ là một mớ tế bào. Bạn hiểu được lá gan của mình.

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

Nó cũng có nhiều tế bào phải không?

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

Nên bạn biết đó, tôi không nghĩ có gì phức tạp cả.

And finally, some people say,

Và cuối cùng, có những người nói là

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

Tôi không cảm thấy như là một mớ tế bào. Tôi tỉnh táo.

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

Tôi có kinh nghiệm, tôi sống trong thế giới.

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

Tôi không thể là một mớ tế bào đâu. Ồ, bạn biết không,

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

người ta đã thường tin rằng có một năng lực tinh thần để ta tồn tại,

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

và giờ thì ta biết chuyện đó hoàn toàn không đúng.

And there's really no evidence,

Và thật ra không có bằng chứng gì ngoài việc người ta

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

chỉ không tin rằng tế bào có thể hoạt động theo cách của nó.

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

Thế thì nếu ai đó đã rơi vào bẫy của thuyết nhị nguyên siêu hình,

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

những người giỏi lắm đấy, nhưng ta có thể bác bỏ mọi thứ đó.

(Laughter)

(Cười)

Không, tôi sắp nói cho bạn là có một thứ khác,

No, there's something else,

something really fundamental, and it is:

và nó rất là cơ bản, nó là thế này:

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

có một lý do khác tại sao chúng ta không có một lý thuyết về não tốt,

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

đó là vì chúng ta có một sự thừa nhận rất vững chắc bằng trực giác

nhưng lại không chính xác đã ngăn cản chũng ta thấy được câu trả lời.

that has prevented us from seeing the answer.

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

Có một thứ mà ta tin tưởng nhưng rõ ràng là sai lầm.

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

Bây giờ, có cả một lịch sử về nó trong khoa học và trước khi tôi nói nó là gì,

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

tôi sẽ nói một chút về lịch sử của nó.

Look at other scientific revolutions --

Bạn hãy nhìn về các cuộc cách mạng khoa học khác,

the solar system, that's Copernicus,

và trong trường hợp này, tôi nói về hệ mặt trời, đó là Copernicus,

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

thuyết tiến hóa Darwin, về đĩa kiến tạo, đó là Wegener.

Chúng có nhiều điểm chung với khoa học não bộ.

They all have a lot in common with brain science.

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

Đầu tiên là chúng có nhiều dữ liệu chưa giải thích. Rất là nhiều.

But it got more manageable once they had a theory.

Nhưng nó trở nên dễ quản lý hơn khi đã có một lý thuyết.

The best minds were stumped -- really smart people.

Những trí tuệ xuất sắc nhất đã chịu thua, những người sáng láng nhất.

We're not smarter now than they were then;

Chúng ta giờ không thông minh hơn họ ngày xưa đâu.

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

Nó chỉ là rất khó để suy nghĩ về những thứ đó,

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

nhưng một khi bạn đã nghĩ rồi, khá dễ để hiểu được nó.

My daughters understood these three theories,

Các con gái tôi hiểu ba lý thuyết này

về mặt cơ bản trước khi chúng vào mẫu giáo.

in their basic framework, in kindergarten.

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

Và không có gì khó cả, bạn biết đấy, đây trái táo, đây là trái cam,

the Earth goes around, that kind of stuff.

trái đất thì hình cầu, đại loại như vậy.

Another thing is the answer was there all along,

Cuối cùng, còn một điều nữa là câu trả lời luôn nằm sẵn,

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

nhưng ta dường như lờ nó đi chính vì cái điều rõ ràng đó.

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

Đó chính là niềm tin trực giác vững chắc nhưng sai lầm.

In the case of the solar system,

Đối với hệ mặt trời, ý tưởng trái đất xoay vòng

the idea that the Earth is spinning,

the surface is going a thousand miles an hour,

và bề mặt trái đất có vận tốc như là một ngàn dặm một giờ,

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

và trái đất đi trong hệ mặt trời khoảng một triệu dặm một giờ.

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

Điên rồ quá. Ai cũng biết là trái đất không có dịch chuyển.

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

Bạn có cảm thấy là mình đang đi một ngàn dặm một giờ không?

Dĩ nhiên là không. Bạn biết là nếu có ai từng nói

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

là trái đất đang quay trong không gian và nó rất là lớn,

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

người ta sẽ nhốt bạn lại, ngày xưa họ làm vậy đó.

(Cười)

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

Vật thì nó rất trực giác và rõ ràng. Thế còn thuyết tiến hóa thì sao?

Evolution, same thing.

Cũng vậy thôi. Chúng ta đã dạy trẻ con là Kinh thánh nói rằng,

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

Chúa tạo ra mọi giống loài, mèo là mèo, chó là chó,

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

người là người, cây cỏ là cây cỏ, chúng không hề thay đổi.

they don't change.

Noah đưa chúng lên tàu theo trật tự đó, đại loại thế. Và bạn biết chứ,

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.

sự thật là nếu bạn tin vào thuyết tiến hóa, chúng ta đều có chung ông tổ,

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

có cùng một tổ tiên với cái cây ngoài hành lang.

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

Đó là điều mà thuyết tiến hóa dạy ta. Và đó là sự thật. Không thể tin được.

And the same thing about tectonic plates.

Đĩa kiến tạo thì cũng vậy thôi.

All the mountains and the continents

Tất cả núi non và đại lục đều nổi trên bề mặt

are kind of floating around on top of the Earth.

của địa cầu. Thấy không, nó không có nghĩa gì hết.

It doesn't make any sense.

So what is the intuitive, but incorrect assumption,

Nó là sự thừa nhận trực giác nhưng không chính xác,

that's kept us from understanding brains?

đã khiến chúng ta không hiểu được bộ não?

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

Giờ tôi sắp nói với bạn, và nó trông đương nhiên đến mức là chính xác,

và là điểm cốt yếu, phải không? Thế thì tôi sẽ phản biện rằng

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

tại sao bạn đã sai về các thừa nhận khác.

The intuitive but obvious thing is:

Cái trực giác và đương nhiên là bằng cách nào đó trí thông minh

somehow, intelligence is defined by behavior;

được định nghĩa bằng hành vi,

we're intelligent because of how we do things

rằng chúng ta thông minh là vì cách chúng ta làm việc và cư xử

and how we behave intelligently.

một cách thông minh, tôi sẽ nói với bạn như vậy là sai.

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

Intelligence is defined by prediction.

Trí thông minh được định nghĩa bằng khả năng tiên đoán.

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

Và tôi sẽ chỉ cho bạn trong mấy slide sắp tới,

and give you an example of what this means.

cho bạn một ví dụ điều đó nghĩa là gì. Đây là một hệ thống.

Here's a system.

Engineers and scientists like to look at systems like this.

Các kĩ sư thích quan sát các hệ thống thế này. Khoa học gia cũng vậy.

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

Họ nói rằng chúng ta có một thứ trong cái hộp, chúng ta có dữ liệu và kết quả.

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

Người làm trí tuệ nhân tạo nói vật trong hộp là một máy tính đã được lập trình

because it's equivalent to a brain.

vì nó tương đương với một bộ não, ta sẽ cấp cho nó vài dữ liệu

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

bắt nó làm gì đó, có được hành vi nào đó.

Và Alan Turing định nghĩa bài test Turing, về cơ bản nói rằng,

Alan Turing defined the Turing test, which essentially says,

chúng ta biết được thứ gì đó thông minh nếu nó cư xử như con người.

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

Đó là thước đo sự thông minh, và nó đã

a behavioral metric of what intelligence is

that has stuck in our minds for a long time.

tồn tại trong đầu chúng ta rất lâu.

Reality, though -- I call it real intelligence.

Nhưng trong thực tế tôi gọi nó là trí thông mình thật.

Real intelligence is built on something else.

Trí thông minh thật được tạo nên từ những thứ khác.

We experience the world through a sequence of patterns,

Chúng ta trải nghiệm thế giới qua một chuỗi các mẫu hình, và ta lưu chúng lại,

and we store them, and we recall them.

và nhớ lại chúng. Khi nhớ lại, ta so sánh chúng với thực tế

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

và chúng ta luôn tiên đoán.

and we're making predictions all the time.

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

Đó là thước đo vĩnh viễn. Một thước đo của chúng ta để nói là

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

chúng ta có hiểu thế giới không. Tôi có đang dự đoán không? Cứ như thế.

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

Bạn đang thông minh ngay lúc này, nhưng bạn không làm gì cả.

Có thể bạn đang gãi, hoặc đang móc mũi,

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

Tôi không biết, nhưng bạn không làm gì hết lúc này,

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

nhưng bạn vẫn thông minh, bạn hiểu tôi đang nói gì.

Because you're intelligent and you speak English,

Chính vì bạn thông minh và biết tiếng Anh,

you know the word at the end of this

bạn biết cái từ ở cuối của cái -- (Yên lặng)

câu này.

sentence.

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

Từ đó đến với bạn, và bạn luôn luôn tiên đoán.

What I'm saying is,

Thế thì cái tôi đang nói là

the internal prediction is the output in the neocortex,

khả năng tiên đoán vĩnh viễn là kết quả trong vỏ não.

Và bằng cách nào đó, sự tiên đoán dẫn tới ứng xử thông minh.

and somehow, prediction leads to intelligent behavior.

Here's how that happens:

Cách nó làm là thế này. Hãy thử với một bộ não không thông minh.

Let's start with a non-intelligent brain.

Tôi sẽ lý luận với bộ não không thông minh, lấy một bộ não xưa cũ,

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,

không phải của loài có vú, lấy của bò sát vậy,

say, an alligator; we have an alligator.

chẳng hạn như cá sấu. Ta có một con cá sấu.

And the alligator has some very sophisticated senses.

Con cá sấu có vài cơ quan cảm thụ rất phức tạp.

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

Nó có mắt tốt và tai và cơ quan cảm giác,

a mouth and a nose.

miệng và mũi. Nó có hành xử rất phức tạp.

It has very complex behavior.

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

Nó có thể chạy và trốn. Nó biết sợ và biết cảm xúc. Nó có thể ăn thịt bạn.

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

Nó có thể tấn công. Làm được mọi thứ.

But we don't consider the alligator very intelligent,

Nhưng ta không xem con cá sấu thông minh lắm, không như con người.

not in a human sort of way.

But it has all this complex behavior already.

Nhưng hành xử của nó đã phức tạp rồi.

Now in evolution, what happened?

Thế thì trong quá trình tiến hóa, cái gì đã xảy ra?

First thing that happened in evolution with mammals

Đầu tiên là với loài có vú,

is we started to develop a thing called the neocortex.

ta bắt đầu phát triển cái gọi là vỏ não.

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

Tôi sẽ đại diện vỏ não

bằng cái hộp chui ra khỏi phần đầu của não cũ.

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

Võ nào là một lớp mới nằm trên não của bạn.

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

Nếu bạn chưa biết, nó là thứ nhăn nheo ở trên đầu bạn,

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

nó nhăn bởi vì bị nhét vô mà không vừa.

(Laughter)

(Cười)

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

Không thật ra nó là vậy. Nó có cỡ một tấm khăn ăn.

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

Và nó không vừa nên bị nhăn. Giờ hãy nhìn xem tôi vẽ.

Now, look at how I've drawn this.

The old brain is still there.

Bộ não cũ vấn đó. Bạn vẫn có não của con cá sấu.

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

Đúng vậy. Đó là não dành cho cảm xúc.

It's all those gut reactions you have.

Đó dành cho những phản ứng bản năng của bạn.

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

Và bên trên nó, ta có hệ thống bộ nhớ được gọi là vỏ não.

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

Và hệ thống bộ nhớ nằm bên trên phần cảm nhận của não.

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

Và khi các dữ liệu cảm nhận đến với bộ não cũ,

it also goes up into the neocortex.

nó cũng đến vỏ não. Và vỏ não chỉ ghi nhớ lại.

And the neocortex is just memorizing.

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

Nó ngồi đó và nói là, việc của mình là nhớ hết những gì diễn ra.

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

mình đã ở đâu, gặp ai, nghe thấy gì, cứ như vậy.

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

Và trong tương lai, khi nó thấy thứ gì tương tự lần nữa,

in a similar environment, or the exact same environment,

trong một môi trường tương tự, hay đúng là môi trường cũ,

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

nó sẽ gợi lại. Nó bắt đầu gợi lại.

À, tôi đã từng ở đây. Và anh cũng ở đây khi trước,

and when you were here before, this happened next.

có chuyện này đã xảy ra. Nó cho phép bạn tiên đoán tương lai.

It allows you to predict the future.

It literally feeds back the signals into your brain;

Nó cho phép bạn, theo đúng nghĩa đen là đưa lại tín hiệu vào não bạn,

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

nó cho phép bạn thấy được cái gì sắp xảy ra,

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

sẽ cho bạn nghe được từ "câu" trước khi tôi nói ra.

And it's this feeding back into the old brain

Và nó gửi thông tin đến bộ não cũ

that will allow you to make more intelligent decisions.

để cho bạn có thể quyết định thông minh hơn.

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

Đây là slide quan trọng nhất của buổi nói chuyện, nên tôi dừng ở đây lâu một chút.

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

Vậy thì bạn luôn có thể nói là, ồ, tôi có thể tiên đoán sự vật.

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

Nếu bạn là một con chuột đi trong mê cung, bạn sẽ học được mê cung,

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

lần kế tiếp bạn đến mê cung, bạn sẽ cư xử y hệt,

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

nhưng đột nhiên, bạn sẽ thông minh hơn

vì bạn sẽ nói, à, tôi nhận ra mê cung này, tôi biết đi thế nào,

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

tôi đã từng ở đây, tôi có thể thấy được tương lai. Đó là cái xảy ra

That's what it's doing.

This is true for all mammals --

cho con người và cũng đúng cho mọi loài có vú,

in humans, it got a lot worse.

nó đúng cho các loài có vú, và ở con người, nó tệ hơn nhiều.

Humans actually developed the front of the neocortex,

Ở con người, chúng ta thật ra phát triển phần trước của vỏ não.

called the anterior part of the neocortex.

Và tự nhiên đã có một mẹo.

And nature did a little trick.

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

Nó chép lại phần sau, là phần cảm giác,

and put it in the front.

và đưa lên phía trước.

Humans uniquely have the same mechanism on the front,

Nên chỉ độc nhất con người có cơ chế hệt như vậy ở phía trước,

but we use it for motor control.

nhưng ta dùng nó để điều khiển chuyển động (motor control)

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

Nên ta có thể tạo các chuyển động phức tạp. Tôi không có thời gian

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

để nói về mọi thứ, nhưng nếu bạn muốn hiểu cách não hoạt động,

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

bạn phải hiểu cách phần đầu của vỏ não của động vật có vú hoạt động,

cách chúng ta lưu lại mẫu hình và tiên đoán.

how it is we store patterns and make predictions.

Vậy để tôi cho bạn vài ví dụ về tiên đoán.

Let me give you a few examples of predictions.

I already said the word "sentence."

Tôi đã nói từ "câu". Trong âm nhạc,

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

nếu bạn đã nghe một bài hát trước kia, nếu đã nghe Jill hát những bài đó,

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

khi cô ấy hát, nốt kế tiếp sẽ bật lên trong đầu bạn --

you anticipate it.

bạn mong đợi nó. Nếu nó là một album,

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

thì hết một album, bài kế tiếp bật lên trong đầu bạn.

It happens all the time, you make predictions.

Và những chuyện này luôn xảy ra. Bạn làm ra các dự đoán.

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

Tôi có cái gọi là thí nghiệm trong đầu "cửa bị sửa" (thought experiment).

It says, you have a door at home;

Thí nghiệm này nói là, bạn có một cái cửa ở nhà,

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

khi bạn đang ở đây, tôi đổi nó đi, tôi có người

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

ở nhà bạn ngay lúc này, dịch cái cửa sang chỗ khác,

moving your doorknob over two inches.

họ lấy tay cầm và dịch nó đi 2 inch.

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

Và khi tối nay bạn về nhà, bạn đưa tay lên,

với tới tay cầm và bạn sẽ nhận thấy là

notice it's in the wrong spot

nó không đúng chỗ, bạn sẽ nói, chà, có gì xảy ra đây.

and go, "Whoa, something happened."

It may take a second, but something happened.

Chắc mất chừng một giây để hiểu được, nhưng có gì đó đã xảy ra.

I can change your doorknob in other ways --

Giờ tôi có thế đổi tay cầm theo cách khác.

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

Làm cho nó lớn lên hay nhỏ đi, đổi từ bằng đồng sang bằng bạc,

Tôi có thể chuyển nó thành cái cần. Có thể đổi cửa, sơn màu lên,

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

Có thể đặt cửa sổ. Tôi có thể đổi hàng ngàn thứ với cái cửa của bạn,

I can change a thousand things about your door

và chỉ trong 2 giây bạn mở cửa,

and in the two seconds you take to open it,

bạn sẽ nhận ra có gì đó thay đổi.

you'll notice something has changed.

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

Giờ thì, cách tiếp cận kĩ thuật, cách tiếp cận thông minh nhân tạo với vấn đề này,

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

là tạo nên một cơ sơ dữ liệu cửa. Nó có tất cả các thuộc tính của cái cửa.

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

Và bạn sẽ đến bên cái cửa, bạn biết đó, hãy kiểm tra mỗi lần một thứ.

door, door, color ...

Cửa, cửa, cửa, bạn biết chứ, màu sắc, bạn biết tôi muốn nói gì.

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

Chúng ta không làm chuyện đó. Não của bạn không làm chuyện đó.

Your brain is making constant predictions all the time

Cái não làm là luôn tiên đoán ngay lập tức

about what will happen in your environment.

cái gì sắp xảy ra trong môi trường của bạn.

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

Nếu tôi để tay lên ban, tôi mong là nó sẽ ngừng lại.

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

Khi tôi đi mỗi bước, nếu tôi lỡ khoảng 1/8 inch,

I'll know something has changed.

tôi biết là có gì đã thay đổi.

You're constantly making predictions about your environment.

Bạn liên tục dự đoán về môi trường của mình.

I'll talk about vision, briefly.

Tôi sẽ nói về tầm nhìn một chút. Đây là hình của một người phụ nữ.

This is a picture of a woman.

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

Và khi bạn nhìn con người, mắt bạn sẽ chuyên động

2 đến 3 lần trong một giây.

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

Bạn không ý thức được chuyện này, nhưng mắt bạn luôn dịch chuyển.

Khi bạn nhìn mặt ai đó,

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

một cách đặc trưng, bạn sẽ đi từ mắt sang mắt rồi mũi rồi miệng.

When your eye moves from eye to eye,

Nếu bạn chuyển từ mắt sang mắt,

if there was something else there like a nose,

mà có cái gì đó ở đó như là một cái mũi,

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

bạn thấy cái mũi thay vì phải là con mắt,

bạn sẽ thốt lên, chết rồi --

(Laughter)

"There's something wrong about this person."

(Cười)

Người này có gì đó kì quặc.

That's because you're making a prediction.

Đó là vì bạn đang tiên đoán.

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

Nó không phải là bạn nhìn qua rồi nói, tôi thấy gì đây?

Mũi hả, cũng ok. Không, bạn mong đợi cái bạn sắp thấy.

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

(Cười)

Every single moment.

Trong mỗi khoảng khắc. Và cuối cùng, hãy nghĩ về cách ta kiểm tra trí thông minh.

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

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

Ta kiểm tra nó bằng sự tiên đoán. Từ kế tiếp ở đây là gì?

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

Cái này ứng với cái này cũng như cái này với cái kia. Số kế tiếp là gì trong câu này?

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

Đây là ba hình hiển thị của một đối tượng.

Thế thì cái thứ tư là gì? Đó là cách chúng ta kiểm tra nó. Toàn là về tiên đoán.

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

So what is the recipe for brain theory?

Vậy thì công thức cho lý thuyết não là gì?

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

Đầu tiên, chúng ta phải có cơ cấu đúng.

And the framework is a memory framework,

Và đó là cơ cấu bộ nhớ,

not a computational or behavior framework,

không phải là cơ cấu hành xử hay tính toán. Đó là cơ cấu bộ nhớ.

it's a memory framework.

How do you store and recall these sequences of patterns?

Làm thế nào mà bạn lưu và gợi lại các chuỗi hay mẫu hình này? Đó là mẫu không và thời gian.

It's spatiotemporal patterns.

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

Rồi thì trong cơ cấu đó, bạn dùng một nhóm các nhà lý thuyết.

biologists generally are not good theoreticians.

Nhà sinh học thường không phải là nhà lý thuyết giỏi.

Không phải luôn là vậy, nhưng thường hay vậy, không có một lịch sử hay về lý thuyết trong sinh học.

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,

Cho nên tôi thấy những người tốt nhất là nhà vật lý,

engineers and mathematicians,

kĩ sư và toán học, nhưng người hay nghĩ theo thuật toán.

who tend to think algorithmically.

Then they have to learn the anatomy and the physiology.

Rồi thì họ phải học về giải phẫu học, về sinh lý học.

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

Bạn phải làm cho các lý thuyết này thật thực tế theo nghĩa giải phẫu học.

Ai mà đứng lên nói với bạn lý thuyết về não

Anyone who tells you their theory about how the brain works

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

mà không nói được chính xác nó hoạt động trong não thế nào

and how the wiring works --

và cách nó kết nối trong não, thì đó không phải là lý thuyết.

it's not a theory.

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

Và đó là việc chúng tôi đang là ở viện khoa học thần kinh Redwood.

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

Tôi rất muốn có thêm thời gian để nói rằng chúng tôi đang tiến những bước tuyệt vời,

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

và mong rằng sẽ có dịp quay lại sân khấu này,

chắc sẽ có dịp khác không lâu để kể với các bạn.

to tell you about it.

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

Tôi rất là háo hức. Sẽ không mất đến 50 năm đâu.

What will brain theory look like?

Thế thì lý thuyết về não nó như thế nào?

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

Trước hết, nó sẽ là lý thuyết về bộ nhớ.

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

Hầu như không như bộ nhớ máy tính đâu.

It's very different.

Nó rất là khác. Và nó là bộ nhớ của các khuôn mẫu

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

nhiều chiều, như những thứ đi từ mắt của bạn.

like the things that come from your eyes.

It's also memory of sequences:

Nó cũng là bộ nhớ của các chuỗi.

you cannot learn or recall anything outside of a sequence.

Bạn không thể học hay gợi lại cái gì ở ngoài một chuỗi.

A song must be heard in sequence over time,

Một bài hát phải được nghe theo trình tự thời gian,

and you must play it back in sequence over time.

và được chơi lại theo trình tự thời gian.

And these sequences are auto-associatively recalled,

Và các chuỗi này được gọi lại một cách liên đới tự động, nên nếu tôi thấy gì đó,

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

tôi nghe gì đó, nó gợi cho tôi về nó, và tự động trở lại.

and it plays back automatically.

It's an automatic playback.

Đó là quá trình trở lại tự động. Và tiên đoán dữ liệu tương lại là kết quả mong muốn.

And prediction of future inputs is the desired output.

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

Và khi tôi nói, lý thuyết phải chính xác về mặt sinh học,

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

nó phải có thể kiểm chứng, và bạn phải biết cách xây dựng nó.

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

Nếu bạn không xây dựng nó, bạn không hiểu nó. Thế thì, thêm một slide nữa nhé.

One more slide.

What is this going to result in?

Vậy kết quả của việc này là gì? Có phải ta sẽ thật sự tạo nên các máy thông minh?

Are we going to really build intelligent machines?

Đương nhiên vậy. Và nó sẽ khác với cái mọi người nghĩ.

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

Không nghi ngờ gì nó sẽ xảy ra, theo suy nghĩ của tôi.

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

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

Đâu tiên, chúng tôi sẽ tạo nó từ silicon.

The same techniques we use to build silicon computer memories,

Cùng một kĩ thuật mà chúng tôi dùng để tạo bộ nhớ silicon của máy tính,

we can use here.

ta có thể dùng được ở đây.

But they're very different types of memories.

Nhưng chúng là loại bộ nhớ rất khác.

And we'll attach these memories to sensors,

Và chúng tôi sẽ gắn các bộ nhớ này vào các cảm biến,

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

và các cảm biến sẽ cảm nhận dữ liệu của thế giới thật,

and learn about their environment.

những thứ này sẽ học về môi trường của chúng.

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

Nhiều phần những thứ đầu tiên bạn thấy sẽ không phải là robot.

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

Không phải là robot vô dụng và người ta có thể tạo được robot.

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

Nhưng robot là phần khó nhất. Đó là não cũ, là cái khó nhất.

The new brain is easier than the old brain.

Bộ não mới thật ra dễ hơn não cũ.

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

Nên việc đầu tiên chúng tôi làm là những thứ không đòi hỏi nhiều về robot.

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

Nên bạn sẽ không thấy C-3PO đâu.

You're going to see things more like intelligent cars

Bạn sẽ thấy nhiều thứ như xe hơi thông minh

that really understand what traffic is, what driving is

thật sự hiểu được giao thông và lái xe là gì

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

và đã học được rằng những xe chớp đèn trong hơn nửa phút

probably aren't going to turn.

chắc là sẽ không quẹo đâu, những thứ như vậy đó.

(Laughter)

(Cười)

We can also do intelligent security systems.

Ta cũng có thể tạo ra các hệ thống an ninh thông minh.

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

Ở bất kì nơi nào mà ta đơn giản là dùng bộ não, nhưng không động chân động tay.

those are the things that will happen first.

Đó là những thứ sẽ xảy ra trước.

But ultimately, the world's the limit.

Nhưng cuối cùng, thế giới chính là giới hạn.

I don't know how this will turn out.

Tôi không biết nó sẽ trở nên thế nào.

I know a lot of people who invented the microprocessor.

Tôi biết nhiều người đã đầu tư vào bộ vi xử lý

And if you talk to them,

và nếu bạn nói chuyện với họ, họ đã biết rằng cái họ làm rất quan trọng,

they knew what they were doing was really significant,

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

nhưng họ thật ra đã không biết cái gì sẽ xảy ra.

They couldn't anticipate cell phones and the Internet

Họ không chờ đợi điện thoại di động, internet hay những thứ khác.

and all this kind of stuff.

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

Họ chỉ biết là, ờ, phải tạo nên máy tính

and traffic-light controllers.

và bộ điều khiển tín hiệu giao thông. Nhưng rồi nó sẽ phát triển lớn lắm.

But it's going to be big!"

In the same way, brain science and these memories

Cũng hệt như vậy, đây là khoa học về não vào bộ nhớ

are going to be a very fundamental technology,

sẽ trở thành công nghệ cơ bản, và sẽ dẫn đến

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

nhưng thay đổi không thể tin được trong 100 năm nữa.

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

Và tôi háo hức nhất về cách chúng ta sẽ dùng chúng trong khoa học.

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

Tôi nghĩ là hết giờ rồi, tôi xong rồi và xin dừng bài nói

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

ở đây.