So, I lead a team at Google that works on machine intelligence; in other words, the engineering discipline of making computers and devices able to do some of the things that brains do. And this makes us interested in real brains and neuroscience as well, and especially interested in the things that our brains do that are still far superior to the performance of computers.
Conduc o echipă Google care se ocupa de inteligenţa artificială; adică disciplina inginerească a creării de computere şi dispozitive ce pot face câteva din lucrurile făcute de creier. Asta ne face să fim interesaţi de creierele reale şi de neurostiinţă, dar mai ales de lucrurile pe care creierele noastre le fac la niveluri mult superioare performanţelor computerelor.
Historically, one of those areas has been perception, the process by which things out there in the world -- sounds and images -- can turn into concepts in the mind. This is essential for our own brains, and it's also pretty useful on a computer. The machine perception algorithms, for example, that our team makes, are what enable your pictures on Google Photos to become searchable, based on what's in them. The flip side of perception is creativity: turning a concept into something out there into the world. So over the past year, our work on machine perception has also unexpectedly connected with the world of machine creativity and machine art.
Cronologic, unul din aceste domenii a fost percepţia: procesul prin care lucruri din lumea reală – sunete şi imagini – se pot transforma în concepte ale minţii. Asta e esenţial pentru creierul nostru şi e destul de util şi pentru un computer. De exemplu, algoritmii de percepţie artificială creaţi de noi, sunt cei ce permit ca fotografiile voastre din Google Photos să poată fi căutate, în funcţie de ce conţin. Reversul percepţiei e creativitatea: transformarea unui concept în ceva real, concret. În ultimul an, munca noastră în domeniul percepţiei artificiale s-a conectat în mod surprinzător şi cu lumea creativităţii artificiale şi a artei artificiale.
I think Michelangelo had a penetrating insight into to this dual relationship between perception and creativity. This is a famous quote of his: "Every block of stone has a statue inside of it, and the job of the sculptor is to discover it." So I think that what Michelangelo was getting at is that we create by perceiving, and that perception itself is an act of imagination and is the stuff of creativity.
Cred că Michelangelo a avut o intuiţie profundă privind această relaţie duală dintre percepţie şi creativitate. Iată un citat faimos al lui: „Fiecare bucată de piatră are o statuie în interiorul său, iar rolul sculptorului e să o descopere”. Cred că ce intuia Michelangelo e că noi creăm prin percepţie şi că percepţia însăşi e un act de imaginaţie şi ţine de creativitate.
The organ that does all the thinking and perceiving and imagining, of course, is the brain. And I'd like to begin with a brief bit of history about what we know about brains. Because unlike, say, the heart or the intestines, you really can't say very much about a brain by just looking at it, at least with the naked eye. The early anatomists who looked at brains gave the superficial structures of this thing all kinds of fanciful names, like hippocampus, meaning "little shrimp." But of course that sort of thing doesn't tell us very much about what's actually going on inside.
Organul ce se ocupă de gândire, percepţie şi imaginaţie e, desigur, creierul. Aş vrea să încep cu puţină istorie despre ce ştim despre creier. Spre deosebire de inimă sau intestine nu poţi spune prea multe despre un creier doar uitându-te la el, cel puţin nu cu ochiul liber. Primii anatomişti care se uitau la creierul uman au dat structurilor superficiale ale acestuia tot felul de nume fanteziste, ca hipocamp, care înseamnă „crevete mic”. Lucruri de genul ăsta nu ne spun mare lucru despre ce se petrece de fapt în interior.
The first person who, I think, really developed some kind of insight into what was going on in the brain was the great Spanish neuroanatomist, Santiago Ramón y Cajal, in the 19th century, who used microscopy and special stains that could selectively fill in or render in very high contrast the individual cells in the brain, in order to start to understand their morphologies. And these are the kinds of drawings that he made of neurons in the 19th century.
Prima persoană care cred că a înţeles oarecum ce se petrece în creier, a fost marele neuroanatonomist spaniol din secolul 19, Santiago Ramón y Cajal, care a folosit microscopia şi coloraţii speciale ce puteau umple selectiv, să redea în contrast foarte înalt celulele individuale ale creierului, ca să poată începe să le înţeleagă morfologia. Iată desenele neuronilor făcute de el în secolul 19.
This is from a bird brain. And you see this incredible variety of different sorts of cells, even the cellular theory itself was quite new at this point. And these structures, these cells that have these arborizations, these branches that can go very, very long distances -- this was very novel at the time. They're reminiscent, of course, of wires. That might have been obvious to some people in the 19th century; the revolutions of wiring and electricity were just getting underway. But in many ways, these microanatomical drawings of Ramón y Cajal's, like this one, they're still in some ways unsurpassed.
Ăsta e de la creierul unei păsări. Vedeţi aceasta varietate incredibilă de diverse tipuri de celule, chiar şi teoria celulară era destul de nouă la acel moment. Iar aceste structuri, aceste celule ce au aceste ramificaţii, aceste ramuri ce pot ajunge la distanţe foarte mari... asta era o mare noutate atunci. Seamănă, desigur, cu firele. E posibil ca asta să fi fost evident pentru unii din secolul 19; revoluţia tehnologică a cablurilor şi electricităţii tocmai începea. Dar în multe sensuri, desenele de microanatomie ale lui Ramón y Cajal, precum acesta, sunt încă, într-un fel, inegalabile.
We're still more than a century later, trying to finish the job that Ramón y Cajal started. These are raw data from our collaborators at the Max Planck Institute of Neuroscience. And what our collaborators have done is to image little pieces of brain tissue. The entire sample here is about one cubic millimeter in size, and I'm showing you a very, very small piece of it here. That bar on the left is about one micron. The structures you see are mitochondria that are the size of bacteria. And these are consecutive slices through this very, very tiny block of tissue. Just for comparison's sake, the diameter of an average strand of hair is about 100 microns. So we're looking at something much, much smaller than a single strand of hair.
După mai mult de un secol, încă încercăm să terminăm opera începută de Ramón y Cajal. Astea sunt datele brute de la colaboratorii noştri de la Institutul de Neuroştiintă Max Planck. Colaboratorii noştri au scanat mici părţi de ţesut cerebral. Întreaga mostră de aici are cam un milimetru cub, iar eu vă arăt aici doar o foarte mică parte din ea. Acea linie din stânga are aproape un micron. Structurile pe care le vedeţi sunt mitocondrii, ce au dimensiunile unei bacterii. Astea sunt secţiuni consecutive prin aceasta foarte mică bucată de ţesut. Doar de dragul comparaţiei, diametrul mediu al unui fir de păr e de aproximativ 100 de microni. Deci ne uităm la ceva mult, mult mai mic decât un singur fir de par.
And from these kinds of serial electron microscopy slices, one can start to make reconstructions in 3D of neurons that look like these. So these are sort of in the same style as Ramón y Cajal. Only a few neurons lit up, because otherwise we wouldn't be able to see anything here. It would be so crowded, so full of structure, of wiring all connecting one neuron to another.
Din aceste tipuri de felii consecutive de microscopie electronică, se pot face reconstrucţii 3D ale neuronilor care arată aşa. Sunt cam în acelaşi stil ca cele ale lui Ramón y Cajal. Doar caţiva neuroni se aprind, deoarece altfel nu am putea distinge nimic aici. Ar fi atât de aglomerat, atât de plin de structuri, de fire care conectează un neuron de celălalt.
So Ramón y Cajal was a little bit ahead of his time, and progress on understanding the brain proceeded slowly over the next few decades. But we knew that neurons used electricity, and by World War II, our technology was advanced enough to start doing real electrical experiments on live neurons to better understand how they worked. This was the very same time when computers were being invented, very much based on the idea of modeling the brain -- of "intelligent machinery," as Alan Turing called it, one of the fathers of computer science.
Ramón y Cajal a fost cu un pas înaintea epocii sale, iar dezvoltarea înţelegerii creierului a continuat încet în următoarele decenii. Dar ştiam că neuronii folosesc electricitate şi prin 1940, tehnologia era destul de avansată ca să facem experimente electrice pe neuroni vii pentru a înţelege mai bine cum funcţionează. În exact aceeaşi perioadă erau inventate computerele, care se bazau pe ideea modelării creierului – a „maşinăriei inteligente”, cum a numit-o Alan Turing, unul dintre părinţii informaticii.
Warren McCulloch and Walter Pitts looked at Ramón y Cajal's drawing of visual cortex, which I'm showing here. This is the cortex that processes imagery that comes from the eye. And for them, this looked like a circuit diagram. So there are a lot of details in McCulloch and Pitts's circuit diagram that are not quite right. But this basic idea that visual cortex works like a series of computational elements that pass information one to the next in a cascade, is essentially correct.
Warren McCulloch şi Walter Pitts s-au uitat la desenul lui Ramón y Cajal cu cortexul vizual – pe care îl vedeţi aici. Acesta este cortexul care procesează imaginile venite de la ochi. Pentru ei, asta arată ca diagrama unui circuit electric. Sunt multe detalii din diagrama lui McCulloch şi Pitts care nu sunt tocmai corecte. Dar ideea de bază, că acest cortex vizual funcţionează ca o serie de elemente computaţionale care transmit informaţia unul către altul în cascadă, e în esenţă corectă.
Let's talk for a moment about what a model for processing visual information would need to do. The basic task of perception is to take an image like this one and say, "That's a bird," which is a very simple thing for us to do with our brains. But you should all understand that for a computer, this was pretty much impossible just a few years ago. The classical computing paradigm is not one in which this task is easy to do.
Hai să vorbim puţin despre ce ar trebui să facă un model al procesării informaţiei vizuale. Sarcina principală a percepţiei e să ia o imagine ca aceasta şi să zică, „Aia e o pasăre”, un lucru simplu pentru creierul nostru. Trebuie să înţelegeţi că pentru un computer, asta era imposibil acum câţiva ani. Paradigma computaţională clasică, nu e una în care sarcina asta e uşor de îndeplinit.
So what's going on between the pixels, between the image of the bird and the word "bird," is essentially a set of neurons connected to each other in a neural network, as I'm diagramming here. This neural network could be biological, inside our visual cortices, or, nowadays, we start to have the capability to model such neural networks on the computer. And I'll show you what that actually looks like.
Deci ce se întâmplă între pixeli, între imaginea păsării şi cuvântul „pasăre”, e de fapt un set de neuroni interconectaţi într-o reţea neuronală, ca în această diagramă. Această reţea neuronală poate fi biologică, în cortexul vizual, sau, acum începem să avem capacitatea să modelăm astfel de reţele neuronale pe calculator. Iată cum arată asta de fapt.
So the pixels you can think about as a first layer of neurons, and that's, in fact, how it works in the eye -- that's the neurons in the retina. And those feed forward into one layer after another layer, after another layer of neurons, all connected by synapses of different weights. The behavior of this network is characterized by the strengths of all of those synapses. Those characterize the computational properties of this network. And at the end of the day, you have a neuron or a small group of neurons that light up, saying, "bird."
Vă puteţi imagina pixelii ca primul strat de neuroni, de fapt, aşa funcţionează ochiul – sunt neuronii din retină. Ei transmit semnalul mai departe prin straturi de neuroni consecutive, conectate prin sinapse de diferite dimensiuni. Comportarea acestei reţele e caracterizată de puterile tuturor sinapselor. Ele caracterizează trăsăturile computaţionale ale acestei reţele. Iar la final veţi avea un neuron sau un grup mic de neuroni care se aprind zicând „pasăre”.
Now I'm going to represent those three things -- the input pixels and the synapses in the neural network, and bird, the output -- by three variables: x, w and y. There are maybe a million or so x's -- a million pixels in that image. There are billions or trillions of w's, which represent the weights of all these synapses in the neural network. And there's a very small number of y's, of outputs that that network has. "Bird" is only four letters, right? So let's pretend that this is just a simple formula, x "x" w = y. I'm putting the times in scare quotes because what's really going on there, of course, is a very complicated series of mathematical operations.
Voi reprezenta acum acele trei lucruri: pixelii de intrare şi sinapsele din reţeaua neuronală, şi pasărea – rezultatul – prin trei variabile: x, w, şi y. Pot fi aproximativ un milion de x, un milion de pixeli în acea imagine. Sunt miliarde sau un trilioane de w, care reprezintă puterea tuturor sinapselor din reţeaua neuronală. Mai exista un număr foarte mic de y, de rezultate ale reţelei. „Pasăre” are doar 6 litere, corect? Să spunem că asta e doar o formulă simplă x "x" w = y. Pun înmulţirea între ghilimele pentru că acolo se petrece, de fapt, o serie foarte complicată de operaţii matematice,
That's one equation. There are three variables. And we all know that if you have one equation, you can solve one variable by knowing the other two things. So the problem of inference, that is, figuring out that the picture of a bird is a bird, is this one: it's where y is the unknown and w and x are known. You know the neural network, you know the pixels. As you can see, that's actually a relatively straightforward problem. You multiply two times three and you're done. I'll show you an artificial neural network that we've built recently, doing exactly that.
avem o ecuaţie. Avem trei variabile. Cu toţii ştim că dacă ai o ecuaţie poţi afla o variabilă dacă le ştii pe celelalte două. Deci problema deducţiei, adică să descoperi că imaginea unei păsări e o pasăre e aceasta: y e necunoscut în timp ce w şi x sunt cunoscute. Cunoaştem reţeaua neuronală, cunoaştem pixelii. Cum puteţi vedea, e o problemă relativ simplă. Înmulţim 2 ori 3 şi am rezolvat. Vă voi arăta o reţea neuronală artificială pe care am creat-o recent.
This is running in real time on a mobile phone, and that's, of course, amazing in its own right, that mobile phones can do so many billions and trillions of operations per second. What you're looking at is a phone looking at one after another picture of a bird, and actually not only saying, "Yes, it's a bird," but identifying the species of bird with a network of this sort. So in that picture, the x and the w are known, and the y is the unknown. I'm glossing over the very difficult part, of course, which is how on earth do we figure out the w, the brain that can do such a thing? How would we ever learn such a model?
Aceasta rulează în timp real pe un telefon mobil, şi deja acest lucru e uimitor, că telefoanele pot face aşa multe miliarde şi trilioane de operaţii/secundă. Acesta e un telefon care se uită la o serie de imagini ale unei păsări, şi nu zice doar „da, e o pasăre”, dar identifică şi specia păsării, folosind o reţea de acest tip. Deci în acea poză, x şi w sunt cunoscute iar y e necunoscut. Sar peste partea foarte dificilă, anume, cum reuşim să-l descoperim w, care e creierul care poate face asta? Cum am putea găsi un astfel de model?
So this process of learning, of solving for w, if we were doing this with the simple equation in which we think about these as numbers, we know exactly how to do that: 6 = 2 x w, well, we divide by two and we're done. The problem is with this operator. So, division -- we've used division because it's the inverse to multiplication, but as I've just said, the multiplication is a bit of a lie here. This is a very, very complicated, very non-linear operation; it has no inverse. So we have to figure out a way to solve the equation without a division operator. And the way to do that is fairly straightforward. You just say, let's play a little algebra trick, and move the six over to the right-hand side of the equation. Now, we're still using multiplication. And that zero -- let's think about it as an error. In other words, if we've solved for w the right way, then the error will be zero. And if we haven't gotten it quite right, the error will be greater than zero.
Acest proces al învăţării, al aflării lui w, dacă am face asta cu ecuaţia simplă în care gândim variabilele ca numere, ştim exact cum s-o rezolvăm: 6 = 2 x w, împărţim la 2 şi am terminat. Problema e cu acest operator. Împărţirea – folosim împărţirea deoarece e inversul înmulţirii, dar, aşa cum am spus, înmulţirea e o mică minciună aici – e o operaţie foarte complicată, foarte non-lineară, nu are un invers. Deci trebuie să găsim un mod de a rezolva ecuaţia fără a folosi împărţirea. Iar soluţia e destul de simplă. Să zicem că facem un truc aritmetic şi mutăm cifra 6 în partea dreapta a ecuaţiei. Astfel încă folosim înmulţirea. Iar acel zero, să-l privim ca pe o eroare. Altfel spus, dacă am aflat w în modul corect, atunci eroarea va fi zero. Dacă am greşit, eroarea va fi mai mare decât zero.
So now we can just take guesses to minimize the error, and that's the sort of thing computers are very good at. So you've taken an initial guess: what if w = 0? Well, then the error is 6. What if w = 1? The error is 4. And then the computer can sort of play Marco Polo, and drive down the error close to zero. As it does that, it's getting successive approximations to w. Typically, it never quite gets there, but after about a dozen steps, we're up to w = 2.999, which is close enough. And this is the learning process.
Acum putem încerca să ghicim, pentru a reduce eroarea. Ăsta e unul din lucrurile la care computerele excelează. Deci iniţial am presupus: dacă w = 0? Eroarea ar fi 6. Dacă w = 1? Eroarea e 4. Atunci computerul ar putea să o ia pe bâjbâite, şi ar reduce eroarea până aproape de zero. Pe măsură ce face asta, obţine aproximări succesive ale lui w. Normal, nu ajunge la rezultatul exact, dar cam după o duzină de paşi, ajungem la w = 2,999, ceea ce e destul de aproape. Acesta e procesul de învăţare.
So remember that what's been going on here is that we've been taking a lot of known x's and known y's and solving for the w in the middle through an iterative process. It's exactly the same way that we do our own learning. We have many, many images as babies and we get told, "This is a bird; this is not a bird." And over time, through iteration, we solve for w, we solve for those neural connections.
Recapitulând, ce facem aici e să luăm o groază de x şi y cunoscuţi ca să-l descoperim w printr-un proces iterativ. E exact aşa cum facem noi când învăţăm. Ca bebeluşi vedem multe, multe imagini şi ni se spune „asta e o pasăre, asta nu e o pasăre”. Cu timpul, prin repetiţie, îl aflăm pe w, descoperim conexiunile neuronale.
So now, we've held x and w fixed to solve for y; that's everyday, fast perception. We figure out how we can solve for w, that's learning, which is a lot harder, because we need to do error minimization, using a lot of training examples.
Acum am păstrat constante x şi w pentru a-l afla pe y; asta e percepţia rapidă, de zi cu zi. Ne dăm seama cum putem descoperi w, asta e învăţarea, care e mult mai grea, deoarece trebuie să minimizăm eroarea prin multe încercări de învăţare.
And about a year ago, Alex Mordvintsev, on our team, decided to experiment with what happens if we try solving for x, given a known w and a known y. In other words, you know that it's a bird, and you already have your neural network that you've trained on birds, but what is the picture of a bird? It turns out that by using exactly the same error-minimization procedure, one can do that with the network trained to recognize birds, and the result turns out to be ... a picture of birds. So this is a picture of birds generated entirely by a neural network that was trained to recognize birds, just by solving for x rather than solving for y, and doing that iteratively.
Cam acum un an, Alex Mordvintsev din echipa noastră, a hotărât să vadă ce se întâmplă dacă încercăm să descoperim x, când sunt date w şi y. Cu alte cuvinte, ştiţi că e o pasăre şi aveţi deja reţeaua neuronală care a fost pregătită pe păsări, dar ce este imaginea unei păsări? Folosind aceeaşi procedură de minimizare a erorii, se poate face asta cu reţeaua pregătită să recunoască păsări, iar rezultatul va fi... o imagine cu păsări. Asta e o imagine cu păsări generată integral de o reţea neuronală pregătită să recunoască păsări, doar cerându-i să-l afle pe x în loc să-l afle pe y şi făcând asta iterativ.
Here's another fun example. This was a work made by Mike Tyka in our group, which he calls "Animal Parade." It reminds me a little bit of William Kentridge's artworks, in which he makes sketches, rubs them out, makes sketches, rubs them out, and creates a movie this way. In this case, what Mike is doing is varying y over the space of different animals, in a network designed to recognize and distinguish different animals from each other. And you get this strange, Escher-like morph from one animal to another.
Iată un alt exemplu distractiv. E o lucrare făcută de Mike Tyka în grupul nostru, intitulată „Parada animalelor”. Seamănă puţin cu operele de artă ale lui William Kentridge, în care face schiţe, le şterge, face schiţe, le sterge, şi aşa face un film. În acest caz, Mike îl modifică pe y în funcţie de diferite animale, într-o reţea creată să recunoască şi să distingă diferite animale, iar rezultatul e o metamorfoză ciudată de tip Escher, de la un animal la altul.
Here he and Alex together have tried reducing the y's to a space of only two dimensions, thereby making a map out of the space of all things recognized by this network. Doing this kind of synthesis or generation of imagery over that entire surface, varying y over the surface, you make a kind of map -- a visual map of all the things the network knows how to recognize. The animals are all here; "armadillo" is right in that spot.
Aici el şi Alex au încercat să-l reducă pe y la un spaţiu cu două dimensiuni, făcând astfel o hartă din spaţiul tuturor lucrurilor recunoscute de această reţea.. Făcând acest tip de sinteză sau generare a imaginilor pe întreaga suprafaţă, schimbându-l pe y pe suprafaţă, faci un fel de hartă, o hartă vizuală a tuturor lucrurilor pe care reţeaua le recunoaşte. Animalele sunt aici; Tatuul (armadillo) e în punctul ăla.
You can do this with other kinds of networks as well. This is a network designed to recognize faces, to distinguish one face from another. And here, we're putting in a y that says, "me," my own face parameters. And when this thing solves for x, it generates this rather crazy, kind of cubist, surreal, psychedelic picture of me from multiple points of view at once. The reason it looks like multiple points of view at once is because that network is designed to get rid of the ambiguity of a face being in one pose or another pose, being looked at with one kind of lighting, another kind of lighting. So when you do this sort of reconstruction, if you don't use some sort of guide image or guide statistics, then you'll get a sort of confusion of different points of view, because it's ambiguous. This is what happens if Alex uses his own face as a guide image during that optimization process to reconstruct my own face. So you can see it's not perfect. There's still quite a lot of work to do on how we optimize that optimization process. But you start to get something more like a coherent face, rendered using my own face as a guide.
Se poate face asta şi cu alte tipuri de reţele. Asta e o reţea creată să recunoască feţe, sa distingă un chip de altul. Aici introducem un y numit „eu”, parametrii chipului meu. Iar când îl află pe x, generează această imagine a mea nebuneasca, cubista, suprarealista, psihedelică combinând mai multe puncte de vedere. Pare că sunt mai multe puncte de vedere simultan pentru că reţeaua e creată ca să elimine ambiguitatea unui chip pus într-o postură sau alta, văzut într-o lumină sau alta. Când faci acest tip de reconstrucţie, dacă nu foloseşti o imagine de control sau statistici de control, atunci vei avea un fel de confuzie a mai multor puncte de vedere deoarece e ambiguu. Asta se întâmplă dacă Alex foloseşte chipul său ca imagine de control în timpul procesului de optimizare pentru reconstrucţia feţei mele. Puteţi vedea că nu e perfect. E încă destul de multă muncă pentru optimizarea acestui proces de optimizare, dar începem să obţinem ceva ce aduce mai mult cu o faţă, Când folosim ca referinţă chipul meu.
You don't have to start with a blank canvas or with white noise. When you're solving for x, you can begin with an x, that is itself already some other image. That's what this little demonstration is. This is a network that is designed to categorize all sorts of different objects -- man-made structures, animals ... Here we're starting with just a picture of clouds, and as we optimize, basically, this network is figuring out what it sees in the clouds. And the more time you spend looking at this, the more things you also will see in the clouds. You could also use the face network to hallucinate into this, and you get some pretty crazy stuff.
Nu trebuie început cu o pânză goală sau cu zgomot alb. Când vrei să-l afli pe x, poţi începe cu un x care deja e el însuşi o altă imagine. Asta reprezintă aceasta mică demonstraţie. Asta e o reţea creată să clasifice tot felul de obiecte diferite – structuri create de om, animale... Aici începem cu imaginea unor nori, şi pe măsură ce optimizăm, această reţea îşi imaginează ce vede în nori. Cu cât priviţi asta mai mult, cu atât mai multe lucruri veţi vedea şi voi în nori. Am putea folosi şi reţeaua chipurilor pentru a halucina astfel, şi obţii lucruri destul de nebuneşti.
(Laughter)
(Râsete)
Or, Mike has done some other experiments in which he takes that cloud image, hallucinates, zooms, hallucinates, zooms hallucinates, zooms. And in this way, you can get a sort of fugue state of the network, I suppose, or a sort of free association, in which the network is eating its own tail. So every image is now the basis for, "What do I think I see next? What do I think I see next? What do I think I see next?"
Mike a făcut şi alte experimente în care ia acea imagine a norilor, halucinează, măreşte, halucinează, măreşte, halucinează, măreşte. Şi în felul ăsta, poţi obţine un fel de fugă disociativă a reţelei, presupun, sau un fel de asociere liberă, în care reţeaua îşi mănâncă propria coada. Deci acum fiecare imagine e baza pentru: „Ce cred că văd acum? Ce cred că văd acum? Ce cred că văd acum?”
I showed this for the first time in public to a group at a lecture in Seattle called "Higher Education" -- this was right after marijuana was legalized.
Prima dată, am prezentat asta în public unui grup la un curs din Seattle, intitulat „Educaţia Superioară”. Asta se petrecea chiar după legalizarea marijuanei.
(Laughter)
(Râsete)
So I'd like to finish up quickly by just noting that this technology is not constrained. I've shown you purely visual examples because they're really fun to look at. It's not a purely visual technology. Our artist collaborator, Ross Goodwin, has done experiments involving a camera that takes a picture, and then a computer in his backpack writes a poem using neural networks, based on the contents of the image. And that poetry neural network has been trained on a large corpus of 20th-century poetry. And the poetry is, you know, I think, kind of not bad, actually.
Vreau să închei repede menţionând că această tehnologie nu e restricţionată. V-am arătat doar exemple vizuale deoarece sunt distractive. Nu e doar tehnologie vizuală. Colaboratorul nostru, artistul Ross Godwin, a făcut experimente cu o cameră care face o fotografie şi apoi un computer din rucsacul lui scrie o poezie folosind reţelele neuronale, pornind de la conţinutul imaginii. Acea reţea neuronală de poezie a fost antrenată cu o colecţie mare de poezii al secolului 20. Iar poezia nu e deloc rea după părerea mea.
(Laughter)
(Râsete).
In closing, I think that per Michelangelo, I think he was right; perception and creativity are very intimately connected. What we've just seen are neural networks that are entirely trained to discriminate, or to recognize different things in the world, able to be run in reverse, to generate. One of the things that suggests to me is not only that Michelangelo really did see the sculpture in the blocks of stone, but that any creature, any being, any alien that is able to do perceptual acts of that sort is also able to create because it's exactly the same machinery that's used in both cases.
În încheiere, în privinţa lui Michelangelo cred că avea dreptate; percepţia şi creativitatea sunt puternic conectate. Tocmai am văzut reţele neuronale pregătite să distingă sau să recunoască diferite lucruri din lume, ce pot fi rulate în sens invers, ca să genereze. Unul din lucrurile sugerate de asta e nu numai că Michelangelo chiar a văzut sculptura din interiorul blocului de piatră, dar că orice creatură, orice fiinţă, orice extraterestru care e capabil de acte perceptive de acel gen e capabil şi să creeze deoarece acelaşi mecanism e folosit în ambele cazuri.
Also, I think that perception and creativity are by no means uniquely human. We start to have computer models that can do exactly these sorts of things. And that ought to be unsurprising; the brain is computational.
Cred de asemenea că percepţia şi creativitatea nu sunt exclusiv umane. Începem să avem modele informatice care fac exact genul ăsta de lucruri. Asta nu ar trebui să ne surprindă: creierul e computaţional.
And finally, computing began as an exercise in designing intelligent machinery. It was very much modeled after the idea of how could we make machines intelligent. And we finally are starting to fulfill now some of the promises of those early pioneers, of Turing and von Neumann and McCulloch and Pitts. And I think that computing is not just about accounting or playing Candy Crush or something. From the beginning, we modeled them after our minds. And they give us both the ability to understand our own minds better and to extend them.
Şi în sfârşit, informatica început ca un exerciţiu de creare a inteligenţei artificiale. A fost modelată după ideea „cum putem face maşinăriile inteligente”. Acum începem să împlinim câteva dintre promisiunile primilor pioneri, ale lui Turing şi von Neumann şi McCulloch şi Pitts. Cred că informatica nu mai însemnă doar contabilitate, sau să joci Candy Crush sau altceva. Încă de la început, le-am creat după minţile noastre. Şi ne-au dat capacitatea să ne înţelegem mai bine propriile minţi şi să le extindem.
Thank you very much.
Vă mulţumesc foarte mult.
(Applause)
(Aplauze)