How to Think Computationally About AI, the Universe and Everything | Stephen Wolfram | TED

Translator: Trang Pham Reviewer: Thái Hưng Trần

Human language, mathematics, logic.

Ngôn ngữ, toán học, logic.

These are all ways to formalize the world.

Đây đều là những thứ định hình thế giới.

And in our century,

Và trong thời đại hiện nay,

there's a new and yet more powerful one: computation.

có một thứ còn mới mẻ và quyền năng hơn: tính toán.

For nearly 50 years,

Trong gần 50 năm,

I've had the great privilege

tôi đã rất vinh dự

of building up an ever-taller tower of science and technology

được xây dựng một tòa tháp khoa học và công nghệ cao hơn bao giờ hết

that's based on that idea of computation.

dựa trên ý tưởng về tính toán đó.

And so today, I want to tell you a little bit about what that's led to.

Vì vậy, hôm nay, tôi muốn nói một chút về hệ quả công trình này.

There's a lot to talk about, so I'm going to go quickly.

Vì có rất nhiều điều để nói, nên tôi sẽ đi thật nhanh.

And sometimes I'm going to summarize in a sentence

Đôi lúc, tôi sẽ tổng hợp chỉ bằng một câu

what I've written a whole book about.

về những gì tôi đã viết trong cả một cuốn sách.

But you know,

Các bạn biết đấy,

I last gave a TED talk 13 years ago,

cách đây 13 năm, tôi đã có một bài diễn thuyết ở TED,

in February 2010,

vào tháng 2 năm 2010,

soon after WolframAlpha launched,

ngay sau khi WolframAlpha ra mắt,

and I ended that talk with a question.

và ngày hôm đó tôi đặt một câu hỏi ở cuối bài.

Question was,

Câu hỏi đó là,

is computation ultimately what's underneath everything

liệu tính toán có phải là nguồn gốc của mọi thứ

in our universe?

trong vũ trụ của chúng ta không?

I gave myself a decade to find out.

Tôi đã dành một thập kỷ đi tìm câu trả lời.

And actually, it could have needed a century.

Và thực ra có thể phải mất đến cả thế kỷ.

But in April 2020, just after the decade mark,

Nhưng vào tháng Tư năm 2020, ngay sau cột mốc mười năm,

we were thrilled to be able to announce

chúng tôi rất hào hứng khi được công bố

what seems to be the ultimate machine code of the universe.

một thứ dường như là bộ mã tối thượng của vũ trụ.

And yes, it's computational.

Và đúng là nó có tính chất tính toán.

So computation isn't just a possible formalization,

Tính toán không chỉ là một hình thức hóa khả thi,

it's the ultimate one for our universe.

mà còn là hình thức hoá tối hậu cho vũ trụ của chúng ta.

It all starts from the idea that space, like matter, is made of discrete elements,

Bắt nguồn từ ý tưởng về không gian, cũng như vật chất,

được cấu thành từ các nguyên tố rời rạc,

and from that structure of space and everything in it,

và từ cấu trúc đó của không gian và mọi thứ bên trong,

it's defined just by a network of relations

nó được xác định chỉ bằng một mạng lưới các mối quan hệ

between these elements that we might call atoms of space.

giữa các nguyên tố này, với tên gọi nguyên tử của không gian.

So it's all very elegant, but deeply abstract.

Ý tưởng này rất súc tích, nhưng cũng vô cùng trừu tượng.

But here's kind of a humanized representation,

Còn sau đây là diễn giải theo kiểu nhân cách hoá,

a version of the very beginning of the universe.

một phiên bản khác về khởi đầu của vũ trụ.

And what we're seeing here is the emergence of space

Ta đang thấy ở đây sự xuất hiện của không gian

and everything in it

và mọi thứ nằm trong đó

by the successive application of very simple computational rules.

thông qua việc áp dụng liên tiếp các quy tắc tính toán đơn giản.

And remember, these dots are not atoms in any existing space.

Hãy nhớ rằng, các chấm này không phải nguyên tử

trong bất kỳ không gian có thật nào,

They're atoms of space that get put together to make space.

mà là nguyên tử không gian được kết hợp lại để tạo ra không gian.

And yes, if we kept going long enough,

Nếu ta tiếp tục đủ lâu,

we could build our whole universe this way.

ta hoàn toàn có thể xây dựng toàn bộ vũ trụ.

So eons later,

Sau hàng niên kỷ,

here's a chunk of space with two little black holes

đây là một khối không gian với hai lỗ đen nhỏ,

that, if we wait a little while, will eventually merge,

và nếu ta đợi thêm chút nữa, chúng sẽ hợp nhất

generating little ripples of gravitational radiation.

và tạo ra những gợn sóng nhỏ của bức xạ hấp dẫn.

And remember, all of this is built from pure computation.

Xin nhắc lại là tất cả những thứ này được dựng từ tính toán thuần túy.

But like fluid mechanics emerging from molecules,

Nhưng cũng như cơ học chất lỏng được tạo thành từ các phân tử,

what emerges here is space-time and Einstein's equations for gravity,

thứ xuất hiện ở đây là không-thời gian và các phương trình hấp dẫn của Einstein,

though there are deviations that we just might be able to detect,

mặc dù có những sai lệch mà chúng ta có thể phát hiện ra,

like that the dimensionality of space won't always be precisely three.

ví dụ như không phải lúc nào không gian cũng có chính xác ba chiều.

And there's something else.

Và còn một điều này nữa.

Our computational rules can inevitably be applied in many ways,

Các quy tắc tính toán chắc chắn có thể được áp dụng theo nhiều cách,

each defining a different kind of thread of time,

mỗi quy tắc quy định một loại chuỗi thời gian,

a different path of history that can branch and merge.

hay một con đường lịch sử khác nhau có thể phân nhánh và hợp nhất.

But as observers embedded in this universe,

Nhưng với tư cách là những người quan sát thuộc vũ trụ này,

we're branching and merging, too.

ta cũng đang phân nhánh và hợp nhất.

And it turns out that quantum mechanics emerges as the story

Và hóa ra cơ học lượng tử xuất hiện như lời giải thích

of how branching minds perceive a branching universe.

về cách những tâm trí phân nhánh cảm nhận một vũ trụ phân nhánh.

So the little pink lines you might be able to see here

Những đường nhỏ màu hồng mà bạn có thể thấy ở đây

show the structure of what we call branchial space,

cho thấy cấu trúc của thứ được gọi là không gian nhánh,

the space of quantum branches.

không gian của các nhánh lượng tử.

And one of the stunningly beautiful things,

Và một trong những điều tuyệt đẹp

at least for physicists like me,

chí ít với các nhà vật lý như tôi,

is that the same phenomenon that in physical space gives us gravity,

là hiện tượng tương tự trong không gian vật lý

cho chúng ta lực hấp dẫn,

in branchial space gives us quantum mechanics.

còn trong không gian nhánh cho chúng ta cơ học lượng tử.

So in the history of science so far,

Trong lịch sử khoa học cho đến nay,

I think we can identify sort of four broad paradigms

tôi nghĩ chúng ta có thể xác định bốn hệ thuyết rộng

for making models of the world that can be distinguished

để tạo ra các mô hình thế giới, có thể được phân biệt

kind of by how they deal with time.

qua cách chúng xử lý thời gian.

So in antiquity and in plenty of areas of science, even today,

Vì vậy, từ xưa và thậm chí ngày nay, trong nhiều lĩnh vực khoa học,

it's all about kind of, what are things made of.

người ta chỉ quan tâm đến cái gì tạo nên sự vật.

And time doesn't really enter.

Không thực sự có chỗ cho thời gian.

But in the 1600s came the idea of modeling things

Nhưng vào những năm 1600 xuất hiện ý tưởng mô hình hóa mọi thứ

with mathematical formulas in which time enters,

qua các công thức toán học trong đó có tính đến thời gian,

but basically just as a coordinate value.

nhưng về cơ bản nó chỉ là một giá trị tọa độ.

Then in the 1980s, and this is something in which I was deeply involved,

Sau đó vào thập niên 80, thời điểm tôi đã tham gia tích cực,

came the idea of making models

xuất hiện ý tưởng tạo ra các mô hình

by starting with simple computational rules

bằng cách bắt đầu với các quy tắc tính toán đơn giản

and just letting them run.

rồi cứ thế chạy các quy tắc này.

So can one predict what will happen?

Vậy ta có dự đoán được điều sẽ xảy ra không?

No.

Không.

There's what I call computational irreducibility,

Có một khái niệm là tính bất khả quy trong tính toán,

in which, in effect, the passage of time corresponds to an irreducible computation

trong đó, trên thực tế, thời gian trôi qua tương ứng với một phép tính bất khả quy

that we have to run in order to work out how it will turn out.

mà chúng ta phải chạy phép tính mới biết được kết quả.

But now there's kind of something,

Nhưng bây giờ lại có một thứ gì đó,

something even more -- in our physics project,

thậm chí còn hơn thế nữa -- trong dự án vật lý của chúng tôi,

there’s things that have become multi-computational,

có những thứ đã trở nên đa tính toán,

with many threads of time

với nhiều chuỗi thời gian

that can only be knitted together by an observer.

chỉ có thể được kết nối với nhau thông qua một người quan sát.

So it's kind of a new paradigm that actually seems to unlock things

Đây là một hệ thuyết mới dường như thực sự mở khóa nhiều thứ

not only in fundamental physics,

không chỉ trong vật lý cơ bản,

but also in the foundations of mathematics and computer science,

mà còn trong nền tảng của toán học và khoa học máy tính,

and possibly in areas like biology and economics as well.

và có thể trong cả các lĩnh vực như sinh học và kinh tế.

So I talked about building up the universe

Vừa rồi tôi đã nói về việc xây dựng vũ trụ

by repeatedly applying a computational rule.

bằng cách liên tục áp dụng một quy tắc tính toán.

But how is that rule picked?

Nhưng quy tắc đó được chọn như thế nào?

Well, actually it isn't,

Thực ra không có bước lựa chọn,

because all possible rules are used,

bởi vì tất cả các quy tắc khả thi đều được sử dụng,

and we're building up what I call the ruliad,

và chúng tôi đang xây dựng thứ tôi gọi là ruliad,

the kind of deeply abstract but unique object

một vật thể trừu tượng sâu sắc nhưng có một không hai

that is the entangled limit of all possible computational processes.

là giới hạn giao nhau của tất cả các quá trình tính toán có thể xảy ra.

Here's a tiny fragment of it shown in terms of Turing machines.

Đây là một mẩu ruliad nhỏ được thể hiện dưới dạng các máy Turing.

So this ruliad is everything.

Ruliad này là tất cả.

And we as observers are necessarily part of it.

Và chúng ta, những người quan sát, là một phần thiết yếu trong đó.

In the ruliad as a whole,

Trong toàn bộ ruliad,

in a sense, everything computationally possible can happen.

theo một cách nào đó, mọi điều khả thi về mặt tính toán đều có thể xảy ra.

But observers like us just sample specific slices of the ruliad.

Nhưng những người quan sát như chúng ta chỉ lấy mẫu các lát cắt ruliad cụ thể.

And there are two crucial facts about us.

Và có hai sự thật quan trọng về con người.

First, we're computationally bounded, our minds are limited,

Một, chúng ta bị giới hạn về tính toán, tâm trí của chúng ta có hạn,

and second, we believe we're persistent in time,

và hai, chúng ta tin rằng chúng ta bền bỉ trong thời gian,

even though we're made of different atoms of space at every moment.

dù ở thời điểm nào ta cũng được cấu tạo từ các nguyên tử không gian.

So then, here's the big result.

Còn đây là kết quả lớn.

What observers with those characteristics perceive in the ruliad

Những gì các nhà quan sát với các đặc điểm trên

cảm nhận được trong ruliad

necessarily follows certain laws.

nhất thiết phải tuân theo các định luật nhất định.

And those laws turn out to be precisely

Và những định luật đó hóa ra

the three key theories of 20th century physics:

chính là ba lý thuyết chính của vật lý thế kỷ 20:

general relativity, quantum mechanics,

thuyết tương đối rộng, cơ học lượng tử

and statistical mechanics in the second law.

và cơ học thống kê trong định luật thứ hai.

So it's because we're observers like us

Vì chúng ta là những người quan sát với các đặc điểm trên,

that we perceive the laws of physics we do.

nên ta nhận thức các định luật vật lý theo cách ta vẫn làm.

We can think of sort of different minds

Chúng ta có thể nghĩ rằng các tâm trí khác nhau

as being at different places in rulial space.

tồn tại ở các vị trí khác nhau trong không gian rulial.

Human minds who think alike are nearby,

Tâm trí con người có cách nghĩ giống nhau ở gần,

animals further away,

tâm trí động vật ở xa hơn,

and further out, we get to kind of alien minds

và xa hơn nữa là tâm trí người ngoài hành tinh,

where it's hard to make a translation.

rất khó hiểu và khó thông dịch.

So how can we get intuition for all of this?

Vậy làm sao đạt được trực giác cho tất cả những điều này?

Well, one thing we can do is use generative AI

Một điều ta có thể làm là sử dụng AI tạo sinh

to take what amounts to an incredibly tiny slice of the ruliad

để lấy một lát cắt vô cùng nhỏ của ruliad

aligned with images we humans have produced.

tương thích với hình ảnh mà con người đã tạo ra.

We can think of this as sort of a place in the ruliad

Chúng ta có thể coi đây là một nơi trong ruliad

described by using the concept of a cat in a party hat.

được mô tả thông qua khái niệm con mèo đội mũ dự tiệc.

So zooming out, we saw there

Khi phóng xa ra, ta thấy ở đó

what we might call Cat Island.

một thứ gọi là Đảo Mèo.

Pretty soon we’re in a kind of an inter-concept space.

Sớm thôi, chúng ta sẽ ở trong một không gian liên khái niệm.

Occasionally things will look familiar,

Thi thoảng mọi thứ sẽ trông quen thuộc,

but mostly, what we'll see is things we humans don't have words for.

nhưng hầu như chúng ta sẽ thấy những thứ con người không có ngôn từ diễn tả.

In physical space, we explore the universe

Trong không gian vật lý, chúng ta khám phá vũ trụ

by sending out spacecraft.

bằng cách phóng tàu vũ trụ.

In rulial space, we explore more

Trong không gian rulial, chúng ta khám phá thêm

by expanding our concepts and our paradigms.

bằng cách mở rộng các khái niệm và hệ thuyết của chúng ta.

We can kind of get a sense of what's out there

Chúng ta có thể cảm nhận những gì ngoài kia

by sampling possible rules,

qua việc lấy mẫu các quy tắc khả thi

doing what I call ruliology.

hay cách tôi gọi là ruliology.

So even with incredibly simple rules,

Ngay cả với các quy tắc cực kỳ đơn giản,

there's incredible richness.

vẫn có sự phong phú đáng kinh ngạc.

But the issue is that most of it doesn't yet connect

Nhưng vấn đề là hầu hết các khái niệm này vẫn chưa liên hệ

with things we humans understand or care about.

đến những thứ mà con người hiểu hay quan tâm.

It's like when we look at the natural world

Giống như khi ta quan sát thế giới tự nhiên

and only gradually realize that we can use features of it for technology.

và dần dà nhận ra ta có thể áp dụng các đặc điểm trong tự nhiên vào công nghệ.

So even after everything our civilization has achieved,

Vậy nên kể cả sau mọi thành tựu của nền văn minh loài người,

we're just at the very, very beginning of exploring rulial space.

chúng ta mới chỉ đang chập chững khám phá không gian rulial.

What about AIs?

Còn AI thì sao?

Well, just like we can do ruliology,

Cũng như phương pháp với ruliology,

AIs can in principle go out and explore rulial space.

về mặt nguyên tắc, AI có thể ra ngoài và khám phá không gian rulial.

Left to their own devices, though,

Tuy nhiên, nếu để AI tự thân vận động,

they'll mostly just be doing things

chúng chủ yếu sẽ chỉ làm những việc

we humans don't connect with or care about.

mà con người chúng ta không liên hệ hay quan tâm đến.

So the big achievements of AI in recent times

Những thành tựu lớn của AI trong thời gian gần đây

have been about making systems that are closely aligned with us humans.

đều nhằm tạo ra các hệ thống liên kết chặt chẽ với con người.

We train LLMs on billions of web pages so they can produce texts

Ta đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên cả tỷ web

để chúng tạo ra được văn bản điển hình cho ngôn ngữ viết của con người.

that's typical of what we humans write.

And yes, the fact that this works

Việc ta đã đạt được mục đích trên

is undoubtedly telling us some deep scientific things

chắc chắn đang cho chúng ta biết một số vấn đề khoa học sâu sắc

about the semantic grammar of language

về ngữ pháp ngữ nghĩa của ngôn ngữ

and generalizations of things like logic

và khái quát hoá về những thứ như logic

that perhaps we should have known centuries ago.

mà đáng ra chúng ta đã phải biết hàng thế kỷ rồi.

You know, for much of human history,

Trong phần lớn lịch sử loài người,

we were kind of like the LLMs,

chúng ta cũng như các LLM,

figuring things out by kind of matching patterns in our minds.

khám phá mọi thứ thông qua lắp ráp các kiểu mẫu trong tâm trí.

But then came more systematic formalization and eventually computation.

Sau đó là hình thức hóa có hệ thống hơn và cuối cùng là tính toán.

And with that, we got a whole other level of power to truly create new things

Và từ đó, ta có cả một cấp độ sức mạnh mới để thực sự tạo ra những điều mới

and to, in effect, go wherever we want in the ruliad.

và để, trên thực tế, đi đến bất cứ nơi nào ta muốn trong ruliad.

But the challenge is to do that in a way that connects with what we humans,

Nhưng thách thức là làm điều này một cách có liên hệ đến những thứ con người,

and our AIs, understand.

và AI, hiểu được.

In fact, I've devoted a large part of my life

Thực ra tôi đã dành một phần lớn cuộc đời mình

to kind of trying to build that bridge.

nỗ lực xây dựng cây cầu đó.

It's all been about creating a language for expressing ourselves computationally,

Mấu chốt là tạo ra một ngôn ngữ để thể hiện bản thân qua tính toán,

a language for computational thinking.

một ngôn ngữ cho tư duy tính toán.

The goal is to formalize what we know about the world in computational terms,

Mục tiêu là hình thức hóa những gì ta biết về thế giới theo thuật ngữ tính toán,

to have computational ways to represent cities and chemicals and movies

để có những cách tính toán đại diện cho các thành phố, hóa chất, phim ảnh,

and humor and formulas and our knowledge about them.

khiếu hài hước, các công thức, và kiến thức của ta về những điều này.

It’s been a vast undertaking that spanned more than four decades of my life,

Đây là một công trình lớn lao kéo dài hơn bốn thập kỷ cuộc đời tôi,

but it's something very unique and different.

nhưng đó là một cái gì đó rất độc đáo và khác biệt.

But I'm happy to report that in what has been Mathematica

Và tôi rất vui được thông báo rằng trong cái đã từng là Toán học,

and is now the Wolfram Language,

và bây giờ là Ngôn ngữ Wolfram,

I think we firmly succeeded in creating

tôi nghĩ rằng chúng tôi đã thành công chắc chắn trong việc tạo ra

a truly full-scale computational language.

một ngôn ngữ tính toán toàn diện đích thực.

In effect,

Trên thực tế,

every one of these functions here can be thought of as formalizing

mỗi hàm này có thể được coi là đang thực hiện hình thức hóa

and encapsulating, in computational terms,

và đóng gói, theo ngôn ngữ tính toán,

some facet of the intellectual achievements of our civilization.

một số khía cạnh của các thành tựu trí tuệ của nền văn minh loài người.

It's sort of the most concentrated form of intellectual expression that I know,

Đó là hình thức biểu đạt trí tuệ súc tích nhất mà tôi biết,

sort of finding the essence of everything and coherently expressing it

như thể tìm kiếm bản chất của vạn vật và thể hiện nó một cách mạch lạc

in the design of our computational language.

trong phạm vi thiết kế của ngôn ngữ tính toán.

For me personally,

Đối với cá nhân tôi,

it's been an amazing journey, kind of, year after year,

đây là một hành trình tuyệt vời, năm này qua năm khác,

building the sort of tower of ideas and technology that's needed.

xây dựng một toà tháp các ý tưởng và công nghệ cần thiết.

And nowadays sharing that process with the world

Và giờ đây chia sẻ quá trình đó với cả thế giới

in things like open live streams and so on.

với những thứ như phát trực tuyến mở và vân vân.

A few centuries ago,

Vài thế kỷ trước,

the development of mathematical notation,

sự phát triển của ký hiệu toán học,

and what amounts to the language of mathematics,

và những thành phần tạo nên ngôn ngữ toán học,

gave a systematic way to express math and made possible algebra and calculus,

đã tạo ra một cách thể hiện toán học có hệ thống

và biến ý tưởng đại số và giải tích,

and eventually all of modern mathematical science.

rồi cuối cùng là tất cả khoa học toán học hiện đại thành hiện thực.

And computational language now provides a similar path,

Và ngôn ngữ tính toán bây giờ tạo ra một con đường tương tự,

letting us ultimately create a computational X

cho phép chúng ta cuối cùng tạo ra một X tính toán

for all imaginable fields X.

cho tất cả các lĩnh vực X có thể tưởng tượng được.

I mean, we've seen the growth of computer science, CS,

Ý tôi là, chúng ta đã thấy sự phát triển của khoa học máy tính (CS),

but computational language opens up something ultimately much bigger

nhưng ngôn ngữ tính toán mở ra một thứ gì đó lớn hơn

and broader, CX.

và rộng hơn nhiều, hay là CX.

I mean, for 70 years we've had programming languages

Trong 70 năm, chúng ta đã có các ngôn ngữ lập trình

which are about telling computers in their terms what to do.

để giao tiếp với các máy tính bằng ngôn ngữ máy.

But computational language

Nhưng ngôn ngữ tính toán

is about something intellectually much bigger.

dành cho thứ lớn lao hơn nhiều về mặt trí tuệ.

It's about taking everything we can think about

Đó là việc lấy mọi thứ chúng ta có thể nghĩ đến

and operationalizing it in computational terms.

và thao tác hoá chúng theo thuật ngữ tính toán.

You know, I built the Wolfram Language

Tôi đã xây dựng Ngôn ngữ Wolfram

first and foremost because I wanted to use it myself.

trước hết bởi vì tôi muốn tự mình sử dụng nó.

And now when I use it,

Và bây giờ khi sử dụng nó,

I feel like it's kind of giving me some kind of superpower.

tôi cảm thấy như thể nó mang tới một siêu năng lực.

I just have to imagine something in computational terms.

Tôi chỉ cần tưởng tượng một cái gì đó trong thuật ngữ tính toán.

And then the language sort of almost magically lets me bring it into reality,

Sau đó ngôn ngữ này, một cách thần kỳ, cho phép tôi đưa nó vào hiện thực,

see its consequences, and build on them.

nhìn thấy hệ quả của nó và xây dựng dựa trên đó.

And yes, that's the sort of superpower

Vâng, đó là siêu năng lực cho phép tôi làm những thứ

that's let me do things like our physics project.

như dự án vật lý của chúng tôi.

And over the past 35 years,

Và trong 35 năm qua,

it's been my great privilege to share this superpower with many other people,

tôi rất vinh dự được chia sẻ siêu năng lực này với nhiều người khác,

and by doing so,

và bằng cách làm như vậy,

to have enabled an incredible number of advances across many fields.

đã tạo ra một số tiến bộ đáng kinh ngạc trên nhiều lĩnh vực.

It's sort of a wonderful thing to see people, researchers, CEOs, kids,

Thật tuyệt khi thấy mọi người, các nhà nghiên cứu, CEO, trẻ em,

using our language to fluently think in computational terms,

dùng ngôn ngữ của chúng tôi để tư duy trôi chảy bằng các thuật ngữ tính toán,

kind of crispening up their own thinking,

và mài dũa tư duy của chính họ,

and then in effect, automatically calling in computational superpowers.

và từ đó, tự động sử dụng các siêu năng lực tính toán.

And now it's not just people who can do that.

Bây giờ không chỉ con người có khả năng làm vậy.

AIs can use our computational language as a tool, too.

AI cũng có thể dùng ngôn ngữ tính toán của chúng tôi như một công cụ,

Yes, to get their facts straight,

để kiểm chứng sự thật

but even more importantly, to compute new facts.

nhưng thậm chí còn quan trọng hơn, để tính toán các dữ kiện mới.

There are already some integrations of our technology into LLMs.

Đã có một số tích hợp công nghệ của chúng tôi vào các LLM.

There's a lot more you'll be seeing soon.

Và các bạn sẽ sớm được thấy nhiều thứ nữa.

And, you know, when it comes to building new things

Và khi nói đến việc xây dựng những thứ mới

in a very powerful emerging workflow,

trong một quy trình làm việc mới rất mạnh mẽ,

it's basically to start by telling the LLM roughly what you want,

về cơ bản, ta bắt đầu bằng việc nói với LLM đại khái những gì ta muốn,

then to have it try to express that in precise Wolfram Language,

sau đó cố gắng dùng AI diễn đạt điều đó qua Ngôn ngữ Wolfram chính xác,

then, and this is a critical feature of our computational language,

và một đặc tính quan trọng của ngôn ngữ tính toán của chúng tôi

compared to, for example, programming language,

so với, ví dụ, ngôn ngữ lập trình,

you as a human can read the code,

là con người có thể đọc hiểu mã,

và nếu mã làm được thứ ta muốn,

and if it does what you want,

you can use it as kind of a dependable component to build on.

ta có thể dùng nó như một thành phần đáng tin cậy làm cơ sở xây dựng.

OK, but let's say we use more and more AI,

Được rồi, nhưng giả sử ta sử dụng ngày càng nhiều AI,

more and more computation.

ngày càng nhiều tính toán.

What's the world going to be like?

Thế giới sẽ trở nên như thế nào?

From the industrial revolution on,

Từ cuộc cách mạng công nghiệp trở đi,

we’ve been used to doing engineering where we can in effect,

ta đã quen việc làm kỹ thuật ở những nơi ta có thể thực sự

see how the gears mesh to understand how things work.

quan sát cách các bánh răng phối hợp để hiểu cách mọi thứ hoạt động.

But computational irreducibility

Nhưng tính toán bất khả quy

now shows us that that won't always be possible.

đang cho ta thấy không phải lúc nào cũng làm thế được.

We won't always be able to make a kind of simple human or, say,

Không phải lúc nào ta cũng có thể thuyết minh một cách đơn giản

mathematical narrative

theo kiểu con người hay toán học

to explain or predict what a system will do.

để giải thích hay dự đoán cách một hệ thống vận hành.

And yes, this is science, in effect, eating itself from the inside.

Và vâng, đây là tiến trình khoa học tự thực từ bên trong.

From all the successes of mathematical science,

Từ tất cả những thành công của khoa học toán học,

we've come to believe that somehow, if we only could find them,

chúng ta đã dần tin rằng bằng cách nào đó, nếu chúng ta tìm ra được,

there'd be formulas to kind of predict everything.

sẽ có những công thức để dự đoán mọi thứ.

But now computational irreducibility shows us that that isn't true.

Nhưng giờ đây tính toán bất khả quy cho ta thấy rằng đó không phải thực tế.

And that in effect, to find out what a system will do,

Và trên thực tế, để tìm hiểu cách một hệ thống vận hành,

we have to go through the same irreducible computational steps

chúng ta phải đi qua các bước tính toán bất khả quy theo đúng

as the system itself.

trình tự hệ thống vận hành.

Yes, it's a weakness of science,

Đó là một điểm yếu của khoa học,

but it's also why the passage of time is significant and meaningful

nhưng đó cũng là lý do tại sao yếu tố thời gian rất quan trọng và có ý nghĩa

and why we can't just sort of jump ahead to get the answer.

và tại sao chúng ta không thể nhảy cóc để tìm câu trả lời.

We have to live the steps.

Chúng ta phải sống với từng bước đi.

It's actually going to be, I think, a great societal dilemma of the future.

Tôi nghĩ đây sẽ thực sự

là một tình thế xã hội rất khó xử trong tương lai.

If we let our AIs achieve their kind of full computational potential,

Nếu chúng ta để AI đạt được tiềm năng tính toán toàn diện của chúng,

they'll have lots of computational irreducibility

sẽ càng gia tăng số lượng tính toán bất khả quy

and we won't be able to predict what they'll do.

và ta sẽ không thể dự đoán những gì AI sẽ làm.

But if we put constraints on them to make them more predictable,

Nhưng nếu ta đặt ra các ràng buộc với AI để chúng trở nên dễ đoán hơn,

we'll limit what they can do for us.

ta sẽ giới hạn khả năng của chúng.

So what will it feel like if our world is full of computational irreducibility?

Vậy thế giới đầy những tính toán bất khả quy sẽ như thế nào?

Well, it's really nothing new

Thực ra cũng không phải chuyện gì mới mẻ

because that's the story with much of nature.

vì phần nhiều thiên nhiên cũng như vậy.

And what's happened there

Chuyện là

is that we've found ways to operate within nature,

ta đã tìm ra các cách để hoạt động trong tự nhiên,

even though nature can sometimes still surprise us.

mặc dù thiên nhiên đôi khi vẫn có thể khiến ta ngạc nhiên.

And so it will be with the AIs.

Với các AI cũng như vậy thôi.

We might give them a constitution, but there will always be consequences

Chúng ta có thể lập trình chúng, nhưng sẽ luôn có những hệ quả

we can't predict.

nằm ngoài dự đoán.

Of course, even figuring out societally what we want from the AIs is hard.

Tất nhiên, ngay cả việc tìm ra xã hội chúng ta muốn gì từ AI cũng khó.

Maybe we need you know, a promptocracy

Có lẽ ta cần một chế độ lời nhắc (prompt)

where people write prompts instead of just voting.

nơi mọi người viết lời nhắc thay vì chỉ bỏ phiếu.

But basically, every control the outcome scheme

Nhưng về cơ bản, kết quả của mọi kế hoạch kiểm soát

seems full of both political philosophy

dường như đều có những vấn đề khó lường

and computational irreducibility gotchas.

về cả triết lý chính trị và tính toán bất khả quy.

You know, if we look at the whole arc of human history,

Nếu chúng ta nhìn vào toàn bộ vòng cung lịch sử loài người,

the one thing that's systematically changed

có một thứ đã thay đổi theo hệ thống,

is that more and more gets automated.

chính là gia tăng tự động hoá.

And LLMs just gave us a dramatic and unexpected example of that.

Và các LLM vừa cho chúng ta một ví dụ ấn tượng và bất ngờ về thay đổi này.

So what does that mean?

Điều này có ý nghĩa gì?

Does that mean that in the end, us humans will have nothing to do?

Liệu có phải cuối cùng thì con người sẽ không có gì để làm?

Well, if we look at history,

Nếu chúng ta xem xét lịch sử,

what seems to happen is that when one thing gets automated away,

có vẻ như một thứ khi được tự động hóa

it opens up lots of new things to do.

sẽ mở ra rất nhiều điều mới mẻ để làm.

And as economies develop,

Và khi các nền kinh tế phát triển,

the pie chart of occupations seems to get more and more fragmented.

biểu đồ hình tròn của các ngành nghề dường như ngày càng phân hoá.

And now we're back to the ruliad.

Bây giờ chúng ta trở lại ruliad.

Because at a foundational level,

Bởi vì ở cấp độ cơ bản,

what's happening is that automation is opening up more directions

tự động hóa đang mở ra nhiều hướng đi hơn

to go in the ruliad.

trong ruliad.

But there's no abstract way to choose between these.

Nhưng không có cách trừu tượng nào để chọn giữa những thứ này.

It's a question of what we humans want,

Câu hỏi là về những gì con người mong muốn,

and it requires kind of humans doing work to define that.

đòi hỏi con người bỏ công định nghĩa câu trả lời.

So a society of AI as sort of untethered by human input,

Một xã hội AI không bị dữ liệu đầu vào của con người giới hạn

would effectively go off and explore the whole ruliad.

sẽ phát triển và khám phá hiệu quả toàn bộ ruliad.

But most of what they do would seem to us random and pointless,

Nhưng hầu hết những gì AI làm dường như ngẫu nhiên và vô nghĩa với chúng ta,

much like most of nature doesn't seem to us right now,

thiên nhiên với chúng ta cũng vậy.

like it's achieving a purpose.

như thể nó đang đạt mục đích nào đó.

I mean, one used to imagine that to build things that are useful to us,

Ý tôi là, người ta từng tưởng tượng rằng để xây dựng những thứ hữu ích

we'd have to do it kind of step by step.

chúng ta phải làm từng bước một.

But AI and the whole phenomenon of computation

Nhưng AI và toàn bộ hiện tượng tính toán

tell us that really what we need

cho chúng ta biết thực ra chúng ta chỉ cần

is more just to define what we want.

định nghĩa những gì mình muốn.

Then computation, AI, automation can make it happen.

Và rồi tính toán, AI, tự động hóa có thể biến thứ đó thành hiện thực.

And yes, I think the key to defining in a clear way what we want

Và vâng, tôi nghĩ chìa khóa để xác định một cách rõ ràng những gì chúng ta muốn

is computational language.

là ngôn ngữ tính toán.

And, you know, even after 35 years,

Và ngay cả sau 35 năm,

for many people,

đối với nhiều người,

Wolfram Language is still sort of an artifact from the future.

Ngôn ngữ Wolfram vẫn là một tạo tác từ tương lai.

If your job is to program, it seems like a cheat.

Nếu bạn làm lập trình, ngôn ngữ này như thể chơi ăn gian.

How come you can do in an hour what would usually take you a week?

Sao có thể thực hiện khối lượng công việc một tuần chỉ trong một giờ chứ?

But it can also be kind of daunting because having dashed off that one thing,

Nhưng điều này cũng có thể gây nản lòng vì cứ xong thứ này

you now have to conceptualize the next thing.

lại phải khái niệm hóa thứ khác.

Of course, it's great for CEOs and CTOs

Tất nhiên, điều này rất có lợi cho các CEO và CTO

and intellectual leaders who are ready to race on to the next thing.

và các nhà lãnh đạo trí tuệ, những người sẵn sàng chạy đua tới điều tiếp theo.

And indeed, it's an impressively popular thing in that set.

Và thực sự là hiện tượng này phổ biến đáng kinh ngạc trong nhóm người đó.

In a sense, what's happening is that Wolfram Language shifts

Theo một cách nào đó, Ngôn ngữ Wolfram chuyển dịch

from concentrating on mechanics to concentrating on conceptualization,

từ tập trung vào cơ học sang tập trung vào khái niệm hóa,

and the key to that conceptualization is broad computational thinking.

và chìa khóa cho khái niệm hóa là tư duy tính toán rộng rãi.

So how can one learn to do that?

Vậy làm sao để học cách tư duy đó?

It's not really a story of CS,

Đây không hẳn là chuyện trong ngành CS

it's really a story of CX.

mà thực ra là trong ngành CX.

And as a kind of education,

Xét về khía cạnh loại hình giáo dục,

it's more like liberal arts than STEM.

nó giống nghệ thuật khai phóng hơn là STEM.

It's part of a trend that when you automate technical execution,

Đó là một phần xu hướng mà khi tự động hóa việc thực hiện kỹ thuật,

what becomes important is not figuring out how to do things,

điều quan trọng không phải là tìm cách thức làm việc

but what to do.

mà là tìm việc để làm.

And that's more a story of broad knowledge and general thinking

Đây là câu chuyện về kiến thức rộng và tư duy chung

than any kind of narrow specialization.

hơn là chuyên môn hẹp.

You know, there's sort of an unexpected human centeredness to all of this.

Bất ngờ thay, có yếu tố con người ở trung tâm toàn bộ câu chuyện này.

We might have thought that with the advance of science and technology,

Chúng ta có thể nghĩ rằng với sự tiến bộ của khoa học và công nghệ,

the particulars of us humans would become ever less relevant.

những đặc điểm riêng của con người sẽ càng trở nên ít liên quan hơn.

But we've discovered that that's not true, and that, in fact, everything,

Nhưng ta đã khám phá ra rằng điều đó không đúng, và thực ra mọi thứ,

even our physics,

ngay cả vật lý,

depends on how we humans happen to have sampled the ruliad.

đều phụ thuộc vào cách con người chúng ta lấy mẫu ruliad.

Before our physics project,

Trước dự án vật lý này,

we didn't know if our universe really was computational,

chúng ta đã không biết liệu vũ trụ có thực sự là tính toán hay không,

but now it's pretty clear that it is.

nhưng bây giờ câu trả lời “có” khá rõ ràng.

And from that, we're sort of inexorably led to the ruliad,

Và từ đó, chúng ta chắc chắn được dẫn đến ruliad,

with all its kind of vastness

với tất cả sự rộng lớn của nó,

so hugely greater than the physical space in our universe.

mênh mông hơn cả không gian vật lý trong vũ trụ của chúng ta.

So where will we go in the ruliad?

Vậy chúng ta sẽ đi đâu trong ruliad?

Computational language is what lets us chart our path.

Ngôn ngữ tính toán sẽ giúp chúng ta vạch ra con đường của mình.

It lets us humans define our goals and our journeys.

Nó cho phép con người xác định mục tiêu và hành trình.

And what's amazing is that all the power and depth

Và điều đáng kinh ngạc là tất cả sức mạnh và chiều sâu

of what's out there in the ruliad is accessible to everyone.

của những gì ngoài kia trong ruliad đều mở cho tất cả mọi người.

One just has to learn to harness those computational superpowers,

Ta chỉ cần học cách khai thác những siêu năng lực tính toán đó,

which kind of starts here,

bắt đầu từ đây,

you know, our portal to the ruliad.

từ cổng thông tin của chúng ta đến ruliad.

Thank you.

Cảm ơn các bạn.

(Applause)

(Tiếng vỗ tay)