Because I usually take the role of trying to explain to people how wonderful the new technologies that are coming along are going to be, and I thought that, since I was among friends here, I would tell you what I really think and try to look back and try to understand what is really going on here with these amazing jumps in technology that seem so fast that we can barely keep on top of it.
Bởi tôi thường là người cố gắng giải thích cho mọi người hiểu những công nghệ mới sắp ra đời sẽ tuyệt vời như thế nào, và tôi nghĩ rằng, vì tôi từng ở trong số các bạn có mặt tại đây, tôi sẽ cho các bạn biết suy nghĩ của mình và cố gắng nhìn lại và cố gắng hiểu điều gì đang thực sự diễn ra với những bước nhảy vọt đáng kinh ngạc trong khoa học kỹ thuật dường như quá nhanh khiến chúng ta không thể nắm bắt kịp.
So I'm going to start out by showing just one very boring technology slide. And then, so if you can just turn on the slide that's on. This is just a random slide that I picked out of my file. What I want to show you is not so much the details of the slide, but the general form of it. This happens to be a slide of some analysis that we were doing about the power of RISC microprocessors versus the power of local area networks. And the interesting thing about it is that this slide, like so many technology slides that we're used to, is a sort of a straight line on a semi-log curve. In other words, every step here represents an order of magnitude in performance scale. And this is a new thing that we talk about technology on semi-log curves. Something really weird is going on here. And that's basically what I'm going to be talking about.
Tôi sẽ bắt đầu bằng cách đưa ra một trang báo cáo nhàm chán về khoa học kỹ thuật. Tiếp theo, nếu bạn có thể bật trang báo cáo này lên. Đây chỉ là một trang báo cáo ngẫu nhiên mà tôi chọn ra từ trong tài liệu của tôi. Cái mà tôi muốn chỉ cho mọi người thấy không phải là những chi tiết của trang báo cáo mà là cái mẫu chung của nó. Đây là một trang báo cáo về bản phân tích chúng tôi đang thực hiện so sánh giữa sức mạnh của bộ vi xử lý RISC với sức mạnh của mạng cục bộ. Và điều thú vị là trang báo cáo này, giống như rất nhiều trang báo cáo công nghệ khác quen thuộc với chúng ta, là một loại đường thẳng nằm trên một bán đường cong log Nói cách khác, mỗi bậc ở đây tượng trưng cho một mức độ trong thang biểu diễn. Và đây là một điều mới chúng ta nhắc đến về bán đường cong log. Có cái gì đó kỳ quặc ở đây. Và đó cơ bản là cái tôi muốn nói tới.
So, if you could bring up the lights. If you could bring up the lights higher, because I'm just going to use a piece of paper here. Now why do we draw technology curves in semi-log curves? Well the answer is, if I drew it on a normal curve where, let's say, this is years, this is time of some sort, and this is whatever measure of the technology that I'm trying to graph, the graphs look sort of silly. They sort of go like this. And they don't tell us much. Now if I graph, for instance, some other technology, say transportation technology, on a semi-log curve, it would look very stupid, it would look like a flat line. But when something like this happens, things are qualitatively changing. So if transportation technology was moving along as fast as microprocessor technology, then the day after tomorrow, I would be able to get in a taxi cab and be in Tokyo in 30 seconds. It's not moving like that. And there's nothing precedented in the history of technology development of this kind of self-feeding growth where you go by orders of magnitude every few years.
Giờ, nếu bạn có thể chỉnh đèn cao hơn. Nếu bạn có thể chỉnh đèn cao hơn chút nữa, vì tôi cần dùng mẩu giấy ở đây. Tại sao chúng ta phải vẽ đường cong kỹ thuật theo những bán đường xong log? Câu trả lời là, nếu tôi vẽ nó trên một đường cong bình thường đây, có thể nói, là năm, đây là một loại thời gian, và bất kể đây là thước đo công nghệ gì tôi đang cố gắng minh họa, đồ thị đều trông rất ngớ ngẩn. Chúng dường như chuyển động như thế này và chúng không cho chúng ta biết nhiều lắm. Giờ nếu tôi vẽ đồ thị, ví dụ, công nghệ khác, có thể là công nghệ vận tải, trên một bán đường cong log, nó trông sẽ rất vô lý, giống như một đường thẳng. Nhưng khi điều này xảy ra, mọi thứ thay đổi một cách định tính. Vậy, nếu công nghệ vận tải phát triển nhanh như công nghệ vi xử lý, thì ngày kia tôi có thể gọi một chiếc taxi và đến Tokyo trong vòng 30 giây. Nó không phải như vậy. Và không có tiền lệ trong lịch sử phát triển công nghệ về sự tự tăng tiến bằng cách thay đổi cường độ vài năm một.
Now the question that I'd like to ask is, if you look at these exponential curves, they don't go on forever. Things just can't possibly keep changing as fast as they are. One of two things is going to happen. Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this, until something totally different comes along, or maybe it's going to do this. That's about all it can do. Now I'm an optimist, so I sort of think it's probably going to do something like that. If so, that means that what we're in the middle of right now is a transition. We're sort of on this line in a transition from the way the world used to be to some new way that the world is. And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself, is what's this new way that the world is? What's that new state that the world is heading toward? Because the transition seems very, very confusing when we're right in the middle of it.
Giờ câu hỏi tôi muốn đặt ra là, nếu bạn nhìn vào những đường cong theo quy luật số mũ này, chúng không nhân lên mãi mãi. Mọi thứ không thể mãi thay đổi nhanh chóng như chúng đang diễn ra. Một trong hai việc sẽ xảy ra. Hoặc nó sẽ biến thành một dạng đường cong S như thế này, cho tới khi một việc gì đó khác biệt hoàn toàn xảy ra, hoặc có thể, nó sẽ chuyển thành thế này. Đó là tất cả những gì có thể xảy ra. Hiện giờ, tôi đang lạc quan, vì vậy, tôi nghĩ rằng nó có thể đi theo cách này. Nếu đúng như vậy, nó có nghĩa là chúng ta đang ở giữa giai đoạn của sự chuyển giao. Chúng ta đang ở trên đường thẳng này trong quá trình chuyển giao giữa trạng thái thế giới từng tồn tại tới trạng thái mới mà thế giới đang tồn tại. Và vì vậy, điều mà tôi đang muốn hỏi, điều mà tôi vẫn đang tự hỏi mình, là trạng thái mới mà thế giới đang tồn tại là gì? Trạng thái mới mà thế giới đang hướng tới là gì? Bởi vì quá trình chuyển giao này có vẻ rất khó đoán biết khi chúng ta đang ở ngay giữa của quá trình ấy.
Now when I was a kid growing up, the future was kind of the year 2000, and people used to talk about what would happen in the year 2000. Now here's a conference in which people talk about the future, and you notice that the future is still at about the year 2000. It's about as far as we go out. So in other words, the future has kind of been shrinking one year per year for my whole lifetime. Now I think that the reason is because we all feel that something's happening there. That transition is happening. We can all sense it. And we know that it just doesn't make too much sense to think out 30, 50 years because everything's going to be so different that a simple extrapolation of what we're doing just doesn't make any sense at all.
Khi tôi là một đứa trẻ đang lớn lên, tương lai đối với tôi là năm 2000, và mọi người thường đoán trước việc gì sẽ xảy ra vào năm 2000. Đây là một hội nghị mà ở đó mọi người bàn về tương lai, và mọi người có thể nhận thấy tương lai đó vẫn xoay quanh năm 2000. Nó ở xa cách khi chúng ta tiến tới nó. Vì vậy, nói cách khác, tương lai dường như chùn lại một năm mỗi năm cho cả đời người. Tôi nghĩ rằng lí do của việc ấy là bởi tất cả chúng ta đều cảm thấy việc gì đó đang diễn ra tại thời điểm ấy. Sự chuyển giao ấy đang diễn ra. Chúng ta đều có thể cảm nhận được nó. Và chúng ta biết rằng nó không có ý nghĩa lắm khi nghĩ về 30, 50 năm sau vì khi ấy tất cả mọi thứ sẽ trở nên rất khác biệt khiến một phép ngoại suy rất đơn giản mà chúng ta thực hiện hôm nay sẽ không có ý nghĩa gì trong thời điểm ấy.
So what I would like to talk about is what that could be, what that transition could be that we're going through. Now in order to do that I'm going to have to talk about a bunch of stuff that really has nothing to do with technology and computers. Because I think the only way to understand this is to really step back and take a long time scale look at things. So the time scale that I would like to look at this on is the time scale of life on Earth. So I think this picture makes sense if you look at it a few billion years at a time.
Vì vậy, cái mà tôi muốn nói đến là điều có thể, là sự chuyển giao có thể chính là giai đoạn chúng ta đang trải qua. Để làm được điều đó tôi sẽ nói về một đống thứ thực sự không có gì liên quan đến công nghệ và máy tính. Bởi vì tôi nghĩ rằng cách duy nhất để hiểu được điều này là thực sự đặt mình vào trong quá khứ và dành một cái nhìn lâu dài vào mọi vật. Cán cân thời gian mà tôi muốn nhìn vào là cán cân thời gian của sự sống trên Trái Đất. Và do đó, tôi nghĩ bức ảnh này có ý nghĩa của nó nếu mọi người nhìn vào nó với góc độ vài tỉ năm.
So if you go back about two and a half billion years, the Earth was this big, sterile hunk of rock with a lot of chemicals floating around on it. And if you look at the way that the chemicals got organized, we begin to get a pretty good idea of how they do it. And I think that there's theories that are beginning to understand about how it started with RNA, but I'm going to tell a sort of simple story of it, which is that, at that time, there were little drops of oil floating around with all kinds of different recipes of chemicals in them. And some of those drops of oil had a particular combination of chemicals in them which caused them to incorporate chemicals from the outside and grow the drops of oil. And those that were like that started to split and divide. And those were the most primitive forms of cells in a sense, those little drops of oil.
Nếu mọi người quay trở lại trước đây 2,5 tỉ năm, Trái Đất từng to như thế này, với những khúc đá cằn cỗi cùng rất nhiều tạp chất hóa học nổi xung quanh nó. Và nếu mọi người nhìn vào cách các chất hóa học ấy được hình thành, chúng ta sẽ bắt đầu hiểu được chúng hình thành như thế nào. Và tôi nghĩ có những giải thuyết đang dần giải thích được cách nó bắt đầu với ARN, nhưng tôi sẽ kể một câu chuyện đơn giản về nó, câu chuyện mà, vào thời điểm đó, có những giọt dầu nhỏ xíu trôi nổi xung quanh với vô vàn công thức hóa học bên trong nó. Và một số giọt dầu ấy có sự kết hợp đặc biệt giữa các chất hóa học trong thành phần của nó khiến chúng liên kết với những chất hóa học bên ngoài và làm những giọt dầu lớn lên. Và những giọt dầu như thế bắt đầu tách ra và phân chia. Và chúng là những mẫu hình tế bào nguyên thủy nhất, những giọt dầu nhỏ đó.
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now, because every one of them was a little random recipe of chemicals. And every time it divided, they got sort of unequal division of the chemicals within them. And so every drop was a little bit different. In fact, the drops that were different in a way that caused them to be better at incorporating chemicals around them, grew more and incorporated more chemicals and divided more. So those tended to live longer, get expressed more.
Nhưng ngày nay những giọt dầu ấy không thực sự tồn tại, như chúng ta nói đến hiện giờ, bởi tất cả chúng đều là công thức ngẫu nhiên của nhiều chất hóa học. Và tất cả mọi lần nó phân chia, chúng đều phân chia không đều những thành phần hóa học trong chúng. Và vì vậy, tất cả các giọt đều khác nhau đôi chút. Trên thực tế, các giọt khác nhau theo cách khiến chúng có khả năng liên kết tốt hơn với chất hóa học xung quanh chúng, phát triển nhanh hơn, liên kết nhạy hơn và phân chia nhiều hơn. Vì vậy, những giọt có xu hướng tồn tại lâu hơn được thể hiện ra nhiều hơn.
Now that's sort of just a very simple chemical form of life, but when things got interesting was when these drops learned a trick about abstraction. Somehow by ways that we don't quite understand, these little drops learned to write down information. They learned to record the information that was the recipe of the cell onto a particular kind of chemical called DNA. So in other words, they worked out, in this mindless sort of evolutionary way, a form of writing that let them write down what they were, so that that way of writing it down could get copied. The amazing thing is that that way of writing seems to have stayed steady since it evolved two and a half billion years ago. In fact the recipe for us, our genes, is exactly that same code and that same way of writing. In fact, every living creature is written in exactly the same set of letters and the same code.
Đó chỉ là một dạng hóa học cơ bản của sự sống, nhưng mọi thứ thú vị hơn khi những giọt ấy học được mẹo để chiết ra. Bằng cách nào đó mà chúng ta không hiểu được, những giọt nhỏ ấy học cách để lại thông tin. Chúng học cách lưu trữ thông tin những thông tin ấy chính là công thức hóa học của tế bào vào một chất hóa học đặc trưng gọi là ADN. Nói cách khác, chúng hình thành, dưới dạng tiến hóa không ý thức, một mẫu viết cho phép chúng ghi lại chúng cấu tạo như thế nào, để từ đó chúng có thể sao chép. Điều đáng ngạc nhiên là cách lưu trữ thông tin ấy có vẻ rất ổn định vì nó đã tiến hóa từ 2,5 tỉ năm trước. Thực tế, gen của chúng ta, có quy tắc giống hệt và có cách lưu trữ giống hệt như vậy. Thực tế, mọi sinh vật sống đều được lưu trữ cấu tạo gen của nó bằng hệ thống kí tự và mật mã hoàn toàn tương tự.
In fact, one of the things that I did just for amusement purposes is we can now write things in this code. And I've got here a little 100 micrograms of white powder, which I try not to let the security people see at airports. (Laughter) But this has in it -- what I did is I took this code -- the code has standard letters that we use for symbolizing it -- and I wrote my business card onto a piece of DNA and amplified it 10 to the 22 times. So if anyone would like a hundred million copies of my business card, I have plenty for everyone in the room, and, in fact, everyone in the world, and it's right here. (Laughter) If I had really been a egotist, I would have put it into a virus and released it in the room.
Thực tế, một trong những điều tôi đã làm để tiêu khiển là chúng ta giờ có thể lưu trữ nhiều thứ bằng mật mã này. Tôi có ở đây 100 micrograms bột trắng, thứ mà tôi thường phải cố gắng giấu nhân viên bảo vệ ở sân bay. (Khán giả cười) Nhưng trong nó -- điều mà tôi làm là tôi hình thành nên mật mã này -- mật mã có những kí tự tiêu chuẩn chúng ta dùng để tượng trưng hóa nó -- và tôi viết thẻ kinh doanh của tôi trên một mẩu ADN và khuếch đại nó lên 10 đến 22 lần. Nếu có ai đó thích hàng trăm triệu bản sao chép thẻ kinh doanh của tôi, tôi có thể đưa mọi người trong căn phòng này rất nhiều bản, và, trên thực tế, tất cả mọi người trên thế giới, và nó đang ở ngay đây. (Khán giả cười) Nếu như tôi là một kẻ tự tôn tự phụ, tôi có thể đã biến nó thành một loại vi-rút và thả nó vào căn phòng này.
(Laughter)
(Khán giả cười)
So what was the next step? Writing down the DNA was an interesting step. And that caused these cells -- that kept them happy for another billion years. But then there was another really interesting step where things became completely different, which is these cells started exchanging and communicating information, so that they began to get communities of cells. I don't know if you know this, but bacteria can actually exchange DNA. Now that's why, for instance, antibiotic resistance has evolved. Some bacteria figured out how to stay away from penicillin, and it went around sort of creating its little DNA information with other bacteria, and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin, because bacteria communicate. Now what this communication allowed was communities to form that, in some sense, were in the same boat together; they were synergistic. So they survived or they failed together, which means that if a community was very successful, all the individuals in that community were repeated more and they were favored by evolution.
Vậy bước tiếp theo là gì? Thiết lập một cấu trúc ADN là một bước thú vị. Và nó tạo nên những tế bào này -- làm những tế bào này tồn tại thêm 1 tỉ năm nữa. Nhưng tiếp sau đó, có một giai đoạn khác cũng rất thú vị khi mọi thứ trở nên hoàn toàn khác biệt, đó là lúc những tế bào này bắt đầu trao đổi và giao tiếp thông tin, và hình thành nên cộng đồng tế bào. Tôi không biết nếu các bạn biết điều này, nhưng vi khuẩn có thể thực sự trao đổi ADN. Bởi vì vậy mà, ví dụ, sự kháng thuốc kháng sinh được hình thành. Một số loại vi khuẩn tìm ra cách kháng thuốc penicillin, và nó lan tỏa ra xung quanh trao đổi thông tin ADN của chúng với các vi khuẩn khác, và ngày nay chúng ta có rất nhiều loại vi khuẩn có khả năng kháng lại penicillin, bởi vì vi khuẩn truyền đạt thông tin ADN. Việc truyền đạt này cho phép các cộng đồng vi khuẩn có thể hình thành mà trong đó bao gồm những loại vi khuẩn cùng cảnh ngộ; chúng hợp tác với nhau. Và vì vậy, chúng cùng sống sót hay cùng chết dần, điều đó cũng có nghĩa là, nếu một cộng đồng phát triển tốt, tất cả cá nhân trong cộng đồng ấy lại tự sản sinh ra thêm nhiều cá thể và chúng tiến hóa theo hướng tích cực.
Now the transition point happened when these communities got so close that, in fact, they got together and decided to write down the whole recipe for the community together on one string of DNA. And so the next stage that's interesting in life took about another billion years. And at that stage, we have multi-cellular communities, communities of lots of different types of cells, working together as a single organism. And in fact, we're such a multi-cellular community. We have lots of cells that are not out for themselves anymore. Your skin cell is really useless without a heart cell, muscle cell, a brain cell and so on. So these communities began to evolve so that the interesting level on which evolution was taking place was no longer a cell, but a community which we call an organism.
Thời điểm chuyển giao xảy ra khi những cộng đồng ấy gần gũi với nhau đến mức, trong thực tế, chúng cùng nhau hình thành nên một công thức cấu tạo chung cho cả quần thể trên một dãy ADN duy nhất. Và vì vậy, quá trình tiếp theo rất thú vị trong sự sống mất khoảng 1 tỉ năm nữa. Và vào thời điểm ấy, chúng ta có quần thể đa tế bào, quần thể có vô số loại tế bào khác nhau, làm việc cùng nhau như một cơ quan duy nhất. Và trong thực tế, chúng ta chính là một quần thể đa tế bào. Chúng ta có rất nhiều tế bào mà chúng không thể tồn tại một cách riêng rẽ. Tế bào da của mọi người sẽ không có tác dụng gì nếu thiếu sự tồn tại của thế bào tim, tế bào cơ, tế bào não và rất nhiều tế bào khác. Do đó, những quần thể này bắt đầu tiến hóa khiến mức độ thú vị mà tiến hóa xảy ra không còn là trên một tế bào, mà trên một quần thể chúng ta gọi là cơ thể sống.
Now the next step that happened is within these communities. These communities of cells, again, began to abstract information. And they began building very special structures that did nothing but process information within the community. And those are the neural structures. So neurons are the information processing apparatus that those communities of cells built up. And in fact, they began to get specialists in the community and special structures that were responsible for recording, understanding, learning information. And that was the brains and the nervous system of those communities. And that gave them an evolutionary advantage. Because at that point, an individual -- learning could happen within the time span of a single organism, instead of over this evolutionary time span.
Quá trình tiếp theo xảy ra là ở trong những quần thể này. Những quần thể tế bào này, một lần nữa, bắt đầu chiết ra thông tin. Và chúng bắt đầu hình thành nên những cấu hình đặc biệt có tác dụng không gì khác ngoài việc xử lí thông tin trong quần thể. Và đó là những cấu trúc thần kinh. Tế bào thần kinh là bộ máy xử lí thông tin mà quần thể tế bào cấu tạo nên. Và trên thực tế, chúng được phân hóa trong quần thể và những cấu trúc đặc biệt chịu trách nhiệm cho việc ghi chép, đọc hiểu, xử lí thông tin. Và đó là bộ não và hệ thống thần kinh của những quần thể ấy. Và chúng đem đến sự thuận lợi trong quá trình tiến hóa. Bởi vì ở thời điểm ấy, một cá thể -- việc xử lí thông tin có thể xảy ra trong khoảng thời gian tồn tại của một cá thể sống, thay vì trong khoảng thời gian tiến hóa này.
So an organism could, for instance, learn not to eat a certain kind of fruit because it tasted bad and it got sick last time it ate it. That could happen within the lifetime of a single organism, whereas before they'd built these special information processing structures, that would have had to be learned evolutionarily over hundreds of thousands of years by the individuals dying off that ate that kind of fruit. So that nervous system, the fact that they built these special information structures, tremendously sped up the whole process of evolution. Because evolution could now happen within an individual. It could happen in learning time scales.
Vì vậy một cá thể sống có thể, ví dụ, học được việc không ăn một loại quả nào đó bởi vì nó có vị không ngon và cá thể đó thấy khó chịu khi ăn loại quả đó. Việc này có thể xảy ra trong suốt thời gian tồn tại của một cơ thể sống, trong khi trước lúc chúng hình thành nên cấu trúc xử lí thông tin đặc biệt này, việc đó có thể đã được học trong quá trình tiến hóa trên trăm ngàn năm nhờ những cá thể chết vì ăn phải loại quả đó. Hệ thống thần kinh đó, sự thật là chúng hình thành nên những cấu trúc thông tin đặc biệt ấy, đã nhanh chóng thúc đẩy cả quá trình tiến hóa. Bởi quá trình tiến hóa ngày nay có thể xảy ra bên trong một cá thể. Nó có thể xảy ra trong thời gian xử lí thông tin.
But then what happened was the individuals worked out, of course, tricks of communicating. And for example, the most sophisticated version that we're aware of is human language. It's really a pretty amazing invention if you think about it. Here I have a very complicated, messy, confused idea in my head. I'm sitting here making grunting sounds basically, and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head that bears some analogy to it. But we're taking something very complicated, turning it into sound, sequences of sounds, and producing something very complicated in your brain. So this allows us now to begin to start functioning as a single organism.
Nhưng sau đó điều xảy ra là các cá thể hình thành nên đương nhiên rồi, những mánh khóe trong việc trao đổi thông tin. Ví dụ như, phiên bản phức tạp nhất chúng ta biết đến là ngôn ngữ của loài người. Nếu bạn nghĩ về nó, bạn sẽ thấy đó là một phát minh hết sức vĩ đại. Tôi có một suy nghĩ hết sức phức tạp, hỗn độn, và mơ hồ trong tâm trí. Tôi đang ngồi đây nói ra những tiếng lẩm bẩm, hy vọng tạo ra trong đầu mọi người một suy nghĩ cũng hỗn độn và mơ hồ và có đôi chút tương tự như suy nghĩ của tôi. Nhưng chúng ta đang lấy một thứ rất phức tạp, biến nó thành những tiếng, một dãy các loại tiếng, và hình thành nên trong não mọi người một suy nghĩ phức tạp. Việc này cho phép chúng ta bắt đầu tồn tại như một cơ thể sống.
And so, in fact, what we've done is we, humanity, have started abstracting out. We're going through the same levels that multi-cellular organisms have gone through -- abstracting out our methods of recording, presenting, processing information. So for example, the invention of language was a tiny step in that direction. Telephony, computers, videotapes, CD-ROMs and so on are all our specialized mechanisms that we've now built within our society for handling that information. And it all connects us together into something that is much bigger and much faster and able to evolve than what we were before. So now, evolution can take place on a scale of microseconds. And you saw Ty's little evolutionary example where he sort of did a little bit of evolution on the Convolution program right before your eyes.
Và trên thực tế, điều chúng ta đã thực hiện là loài người chúng ta, bắt đầu biết chọn lọc. Chúng ta đang trải qua các quá trình tương tự như các cá thể sống đa tế bào đã, đang trải qua -- chọn lọc phương pháp sao chép, biểu hiện, xử lí thông tin. Ví dụ như, sự phát minh ra tiếng nói là một bước tiến nhỏ theo chiều hướng ấy. Điện thoại, máy tính, băng video, đĩa CD và nhiều thứ khác là những thiết bị chuyên dụng mà chúng ta tạo ra trong xã hội để làm việc với thông tin. Và chúng đều liên kết chúng ta thành một cộng đồng lớn hơn nhanh hơn và có khả năng tiến hóa xa hơn chúng ta trước đây. Vậy giờ đây, tiến hóa có thể xảy ra trong thời khắc vài phần giây. Mọi người đã xem ví dụ nhỏ của Ty về tiến hóa khi ông ấy đã thúc đẩy tiến hóa trên chương trình Nếp Xoắn ngay trước mắt mọi người.
So now we've speeded up the time scales once again. So the first steps of the story that I told you about took a billion years a piece. And the next steps, like nervous systems and brains, took a few hundred million years. Then the next steps, like language and so on, took less than a million years. And these next steps, like electronics, seem to be taking only a few decades. The process is feeding on itself and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it -- when something reinforces its rate of change. The more it changes, the faster it changes. And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve. We're seeing this process feeding back on itself.
Giờ chúng ta đã tăng tốc khung thời gian lên một lần nữa. Vì vậy những bước đầu tiên của câu chuyện tôi kể cho mọi người xảy ra trong 1 tỉ năm. Và những giai đoạn tiếp theo, như hệ thống thần kinh và não bộ, mất vài trăm triệu năm. Quá trình tiếp theo, như ngôn ngữ và những thứ tương tự, xảy ra trong vòng ít hơn một triệu năm. Và những quá trình tiếp theo, như điện, dường như chỉ mất có một vài thập kỷ. Quá trình này cứ tự nó tiếp diễn và trở nên, tôi đoán rằng, tự xúc tác là từ thích hợp -- khi một quá trình tự thúc đẩy tốc độ thay đổi của nó. Quá trình thay đổi càng nhiều, tốc độ nó thay đổi càng nhanh. Và tôi nghĩ rằng đó là thứ mà chúng ta đang thấy ở đây, trong sự bùng nổ của đường cong này. Chúng ta đang thấy quá trình này tự thúc đẩy bản thân nó.
Now I design computers for a living, and I know that the mechanisms that I use to design computers would be impossible without recent advances in computers. So right now, what I do is I design objects at such complexity that it's really impossible for me to design them in the traditional sense. I don't know what every transistor in the connection machine does. There are billions of them. Instead, what I do and what the designers at Thinking Machines do is we think at some level of abstraction and then we hand it to the machine and the machine takes it beyond what we could ever do, much farther and faster than we could ever do. And in fact, sometimes it takes it by methods that we don't quite even understand.
Giờ tôi thiết kế máy tính để kiếm tiền, và tôi biết rằng thiết bị tôi dùng để thiết kế máy tính có thể không sử dụng được nếu không có những công nghệ gần đây trong ngành máy tính. Vì vậy, bây giờ, điều tôi làm là thiết kế vật dụng với mức độ phức tạp dường như bất khả thi nếu thiết kế chúng theo hướng truyền thống. Tôi không biết công dụng của tất cả các bóng bán dẫn trong máy kết nối. Bởi có hàng tỉ bóng bán dẫn. Thay vào đó, thứ tôi thực hiện cũng như thứ mà các thiết kế viên đang thực hiện tại Tập đoàn Các Thiết Bị Có Suy Nghĩ đó là chúng tôi suy nghĩ về mức độ của sự chiết lọc và đưa cái chiết lọc đó vào trong máy móc và máy móc đó sử dụng sự chiết lọc hiệu quả hơn chúng tôi có thể làm, tiến xa hơn và nhanh hơn chúng tôi có thể. Và trên thực tế, đôi khi chúng thực hiện bởi những phương pháp chúng tôi thậm chí không hiểu rõ lắm.
One method that's particularly interesting that I've been using a lot lately is evolution itself. So what we do is we put inside the machine a process of evolution that takes place on the microsecond time scale. So for example, in the most extreme cases, we can actually evolve a program by starting out with random sequences of instructions. Say, "Computer, would you please make a hundred million random sequences of instructions. Now would you please run all of those random sequences of instructions, run all of those programs, and pick out the ones that came closest to doing what I wanted." So in other words, I define what I wanted. Let's say I want to sort numbers, as a simple example I've done it with. So find the programs that come closest to sorting numbers.
Một phương pháp đặc biệt thú vị mà tôi hiện vẫn đang dùng nhiều là bản thân sự tiến hóa Điều mà chúng tôi làm là đặt vào trong máy một quy trình phát triển xảy ra trong khung thời gian giây cực nhỏ. Ví dụ như, trong những trường hợp đặc biệt, chúng ta có thể thực sự phát triển một chương trình bằng cách bắt đầu với những dãy câu lệnh. Hay nói cách khác, "Máy tính, liệu bạn có thể đưa ra hàng trăm triệu dãy câu lệnh ngẫu nhiên. Giờ liệu bạn có thể thực hiện tất cả các dãy câu lệnh ngẫu nhiên đó, chạy tất cả các chương trình đó, và chọn ra những chương trình gần gũi nhất với việc mà tôi đang muốn thực hiện." Nói cách khác, tôi xác định thứ tôi muốn. Khi tôi muốn sắp xếp các số, một ví dụ đơn giản mà tôi thực hiện được. Và tìm chương trình gần gũi nhất với công việc sắp xếp con số.
So of course, random sequences of instructions are very unlikely to sort numbers, so none of them will really do it. But one of them, by luck, may put two numbers in the right order. And I say, "Computer, would you please now take the 10 percent of those random sequences that did the best job. Save those. Kill off the rest. And now let's reproduce the ones that sorted numbers the best. And let's reproduce them by a process of recombination analogous to sex." Take two programs and they produce children by exchanging their subroutines, and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs. So I've got now a new generation of programs that are produced by combinations of the programs that did a little bit better job. Say, "Please repeat that process." Score them again. Introduce some mutations perhaps. And try that again and do that for another generation.
Và đương nhiên, dãy câu lệnh ngẫu nhiên sẽ không có xu hướng sắp xếp các con số, vì vậy, không một câu lệnh nào sẽ thực sự thực hiện nhiệm vụ ấy. Nhưng một trong số đó, nếu may mắn, sẽ đặt hai số vào đúng vị trí. Và tôi nói, "Máy tính, liệu bạn có thể chọn ra 10% trong số dãy ngẫu nhiên đó mà thực hiện công việc tốt nhất. Giữ chúng lại. Loại đi dãy còn lại. Và tiếp theo hãy sao chép lại những dãy câu lệnh sắp xếp các con số tốt nhất. Và hãy sao chép chúng bằng quá trình tái tổ hợp tương tự như sinh sản." Lấy ra hai chương trình và chúng sẽ tạo ra sản phẩm bằng cách trao đổi quy tắc ngầm của chúng, và sản phẩm được thừa hưởng tính chất của các quy tắc của hai chương trình. Tôi có hiện nay một thế hệ chương trình mới được sản xuất bởi sự kết hợp của các chương trình mà thực hiện công việc tốt hơn một chút. Tôi nói với máy tính, "Hãy lặp lại quá trình." Đánh giá lại chúng một lần nữa. Có thể đưa ra vài sự hoán đổi. Và thử lại lần nữa, thực hiện nó cho một thế hệ khác.
Well every one of those generations just takes a few milliseconds. So I can do the equivalent of millions of years of evolution on that within the computer in a few minutes, or in the complicated cases, in a few hours. At the end of that, I end up with programs that are absolutely perfect at sorting numbers. In fact, they are programs that are much more efficient than programs I could have ever written by hand.
Tất cả mọi cá nhân trong thế hệ mới đều chỉ mất vài mili-giây. Và vì vậy, tôi có thể thực hiện sự tiến hóa tương tự của vài triệu năm trong một máy tính chỉ trong vài phút, hay nếu trong trường hợp phức tạp, một vài tiếng. Kết thúc quá trình, tôi sẽ có chương trình chắc chắn hoàn hảo với việc sắp xếp con số. Trên thực tế, chúng là chương trình hiệu quả hơn nhiều chương trình tôi có thể viết tay.
Now if I look at those programs, I can't tell you how they work. I've tried looking at them and telling you how they work. They're obscure, weird programs. But they do the job. And in fact, I know, I'm very confident that they do the job because they come from a line of hundreds of thousands of programs that did the job. In fact, their life depended on doing the job.
Giờ nếu tôi nhìn vào những chương trình ấy, Tôi không thể cho mọi người biết chúng họat động như thế nào. Tôi luôn cố gắng thăm dò chúng và chỉ cho bạn cách nó họat động. Chúng là những chương trình rất mơ hồ và kì quặc. Nhưng chúng thực hiện được công việc. Và trên thực tế, tôi biết, tôi rất tự tin rằng chúng thực hiện được công việc bởi vì chúng đến từ một loạt hàng trăm nghìn chương trình đã thực hiện được công việc đó. Trên thực tế, sự tồn tại của những chương trình ấy phụ thuộc vào cái công việc ấy.
(Laughter)
(Khán giả cười)
I was riding in a 747 with Marvin Minsky once, and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this. It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts working together to make you a safe flight.' Doesn't that make you feel confident?"
Tôi từng một lần ngồi trong một chiếc 747 với Marvin Minsky, và anh ta lấy ra tấm thẻ và nói, "Ôi nhìn kìa. Nhìn vào đây. Nó nói rằng, 'Chiếc máy bay này có trăm nghìn chi tiết cùng hoạt động để cho bạn có một chuyến bay an toàn.' Nó không khiến bạn cảm thấy tự tin sao?"
(Laughter)
(Khán giả cười)
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well when it gets complicated. So we're beginning to depend on computers to do a process that's very different than engineering. And it lets us produce things of much more complexity than normal engineering lets us produce. And yet, we don't quite understand the options of it. So in a sense, it's getting ahead of us. We're now using those programs to make much faster computers so that we'll be able to run this process much faster. So it's feeding back on itself. The thing is becoming faster and that's why I think it seems so confusing. Because all of these technologies are feeding back on themselves. We're taking off.
Trên thực tế, chúng ta đều biết rằng quá trình thiết kế xây dựng không được thuận lợi khi nó quá phức tạp. Vì vậy, chúng ta bắt đầu phụ thuộc vào máy tính để thực hiện một quá trình khác biệt hơn hẳn với thiết kế xây dựng. Và nó cho phép chúng ta sản xuất ra những sản phẩm phức tạp hơn nhiều so với thiết kế xây dựng bình thường cho phép. Vậy mà chúng ta vẫn không thực sự hiểu sự lựa chọn của nó. Và vì vậy, trong một góc nhìn, nó đang tiến trước chúng ta. Chúng ta đang sử dụng những chương trình ấy để tạo ra máy tính nhanh hơn để từ đó chúng ta có thể thực hiện quá trình nhanh hơn. Và vì vậy, nó đang thúc đẩy chính bản thân nó. Điều này đang diễn ra ngày càng nhanh và đó là lí do tại sao tôi thấy nó khá mơ hồ. Bởi tất cả công nghệ này đều tự thúc đẩy bản thân nó phát triển. Chúng ta đang cất cánh.
And what we are is we're at a point in time which is analogous to when single-celled organisms were turning into multi-celled organisms. So we're the amoebas and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating. We're right at that point of transition. But I think that there really is something coming along after us. I think it's very haughty of us to think that we're the end product of evolution. And I think all of us here are a part of producing whatever that next thing is. So lunch is coming along, and I think I will stop at that point, before I get selected out.
Và chúng ta đang ở thời điểm trong quá trình mà tương tự như khi những cơ thể sống đơn bào chuyển sang cơ thể sống đa bào. Chúng ta là những trùng Amip và chúng ta gần như không thể hiểu nổi thứ mà chúng ta đang chế tạo ra. Chúng ta đang ở thời điểm của sự chuyển giao. Nhưng tôi nghĩ rằng có một cái gì đó đang bám đuổi chúng ta. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ quá là tự cao nếu cho rằng chúng ta là sản phẩm cuối cùng của quá trình tiến hóa. Và tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta ở đây là một phần của sự sản sinh thế hệ tiếp theo - bất kể đó là cái gì. Bữa trưa đang tới gần, và tôi nghĩ tôi sẽ dừng lại tại đây, trước khi tôi bị loại ra bởi tạo hóa.
(Applause)
(Vỗ tay)