Правя две неща. Създавам дизайна на мобилни компютри и изучавам мозъка. И днешният разговор е за мозъка и, еха, някъде там имам човек, фен на мозъка. (Смях) Започвам, стига да успея да извикам първия си слайд тук, и ще видите темата на този разговор и двете ми принадлежности. Това, за което ще говоря, е защо нямаме добра теория за това как работи мозъкът, защо е важно да създадем такава теория и какво можем да направим по въпроса. И ще опитам да направя това за 20 минути. Имам две принадлежности. Повечето от вас ме познават от времето, когато работех за Палм и Хендспринг но аз също така ръководя и институт за научни изследвания с нестопанска цел на име Институт по невронаука Редууд в Менло Парк и ние се занимаваме с теоретична невронаука и изучаваме как работи неокортексът. Ще говоря за това.
I do two things: I design mobile computers and I study brains. Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers) Yay! I have a brain fan out there. (Laughter) If I could have my first slide, you'll see the title of my talk and my two affiliations. So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory, why it is important that we should develop one and what we can do about it. I'll try to do all that in 20 minutes. I have two affiliations. Most of you know me from my Palm and Handspring days, but I also run a nonprofit scientific research institute called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park. We study theoretical neuroscience and how the neocortex works. I'm going to talk all about that. I have one slide on my other life, the computer life,
Имам още един слайд за другия ви живот, компютърния живот, ето го и него. Това са някои от продуктите, върху които съм работил през последните двадесет години като се започне с най-първия лаптоп и някои от първите таблети и така нататък и се стигне с най-скорошния ми проект - Трео, и ние продължаваме да се занимаваме точно с това. Направил съм това, защото наистина вярвам, че преносимите компютърни системи са бъдещето на персоналните компютъри и аз опитвам да направя този свят малко по-добър, като работя върху тези неща. Но всичко това беше, трябва да призная, случайност. Аз всъщност не исках да създам нито един от тези продукти и съвсем рано в своята кариера реших, че няма да бъда част от компютърната индустрия.
and that's this slide here. These are some of the products I've worked on over the last 20 years, starting from the very original laptop to some of the first tablet computers and so on, ending up most recently with the Treo, and we're continuing to do this. I've done this because I believe mobile computing is the future of personal computing, and I'm trying to make the world a little bit better by working on these things. But this was, I admit, all an accident. I really didn't want to do any of these products. Very early in my career I decided I was not going to be in the computer industry.
И преди да ви разкажа за това, аз само трябва да ви кажа, ето тази малка картинка на графити я свалих от интернет онзи ден. Търсех снимка на графити, въведох малко текст и открих сайт, посветен на учители, които искат да направят тези, нали знаете, тези неща, с които се пише код в горната част на черната дъска и те бяха сложили графити там. Съжалявам за това.
Before that, I just have to tell you about this picture of Graffiti I picked off the web the other day. I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language. I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things across the top of their blackboard, and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.
(Смях)
(Laughter)
Та, какво се случи, когато бях млад и завърших училището за инженери, Корнелсият университет през `79та, реших да постъпя на работа в Интел. Бях част от компютърната индустрия и за три месеца там се влюбих в друго и си казах, "Избрах грешната кариера" и се влюбих в мозъка. Това не е истински мозък. Това е картинка на един такъв, графика. Не си спомням как точно това се случи, но имам един спомен, който е доста силен. През септември 1979та, Scientific American (научно списание) публикува издание само на една тема, относно мозъка. Беше доста добро. Беше един от най-добрите броеве въобще. В него говореха за неврона и за развитие и за заболявания и за зрение и за всички неща относно мозъка, за които би искал да знаеш. Беше доста впечатляващо.
So what happened was, when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79, I went to work for Intel and was in the computer industry, and three months into that, I fell in love with something else. I said, "I made the wrong career choice here," and I fell in love with brains. This is not a real brain. This is a picture of one, a line drawing. And I don't remember exactly how it happened, but I have one recollection, which was pretty strong in my mind. In September of 1979, Scientific American came out with a single-topic issue about the brain. It was one of their best issues ever. They talked about the neuron, development, disease, vision and all the things you might want to know about brains.
Някой би могъл да остане с впечатлението, че знаехме доста за мозъка. Но последната статия в този брой беше написана от Франсис Крик, един от хората, чиято популярност е свързана с ДНК. Днес, струва ми се, е петдесетата годишнина от откриването на ДНК. И той беше написал история, която в общи линии казваше, ами, всичко това е чудесно, но знаете ли какво, ние не знаем нищо за мозъка и никой няма представа как тези неща функционират, затова не вярвайте на нищо от това, което ви казват. Това е цитат от статията. Той каза, "Това, което очевидно липсва," той е чудесен британски джентълмен, та, "Това, което очевидно липсва, е широка рамка от идеи, в контекста на които да интерпретираме тези различни подходи." Помислих си, че думата рамка беше страхотна. Той не каза, че дори нямаме теория. Той каза, че дори не знаем как да започнем да мислим за това - че дори нямаме рамка (основа). Ние се намираме във времената на пред-парадигмата, ако искате да се позовете на Томас Кун. И ето, аз се влюбих в това и си казах, виж, разполагаме с цялото това знание за мозъка. Колко трудно би могло да бъде? И това беше нещо, върху което можехме да работим цял живот. Почувствах, че бих могъл да имам значителен принос, затова опитах да напусна компютърният бизнес и да вляза в този, свързан с мозъка.
It was really quite impressive. One might've had the impression we knew a lot about brains. But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame. Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA. And he wrote a story basically saying, this is all well and good, but you know, we don't know diddly squat about brains, and no one has a clue how they work, so don't believe what anyone tells you. This is a quote from that article, he says: "What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman -- "What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas in which to interpret these different approaches." I thought the word "framework" was great. He didn't say we didn't have a theory. He says we don't even know how to begin to think about it. We don't even have a framework. We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn. So I fell in love with this. I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be? It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference. So I tried to get out of the computer business, into the brain business.
Първо отидох в Мазачузетският технически университет, там имаме лаборатория, свързана с Изкуствената интелигентност, и си казах, ами, аз също искам да създавам интелигентни машини, но за да го направя първо искам да разбера как работи мозъкът. А те ми казаха, о, това не ти е нужно. Ние само ще програмираме компютри, това е всичко, което трябва да направим. А аз казах, не, вие наистина трябва да изучавате мозъка. А те казаха, знаеш ли, грешиш. А аз отговорих, не, вие грешите, и не влязох.
First, I went to MIT, the AI lab was there. I said, I want to build intelligent machines too, but I want to study how brains work first. And they said, "Oh, you don't need to do that. You're just going to program computers, that's all. I said, you really ought to study brains. They said, "No, you're wrong."
(Смях)
I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.
(Laughter)
Но бях малко разочарован - доста млад; и все пак се върнах няколко години по-късно и този път бях в Калифорния и отидох в Бъркли. Казах си, че опитам да започна от биологията. И така влязох - в програмата за докторанти по биофизика и, чудесно, вече изучавах мозъка и си казах, добре, искам да уча теория. Те ми казаха, не, не можеш да учиш теория относно мозъка. Това не се прави. Не можеш да получиш финансиране за това. А и като докторант не можеш да го направиш. Казах си, о, боже, и бях много депресиран. Казах, че бих могъл да внеса промяна в тази област. Затова се върнах обратно в компютърния бизнес и си казах, ами, ще трябва да работя тук временно, да правя нещо. Ето тогава създадох всички тези компютърни продукти.
I was a little disappointed -- pretty young -- but I went back again a few years later, this time in California, and I went to Berkeley. And I said, I'll go in from the biological side. So I got in the PhD program in biophysics. I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory. They said, "You can't study theory about brains. You can't get funded for that. And as a graduate student, you can't do that." So I said, oh my gosh. I was depressed; I said, but I can make a difference in this field. I went back in the computer industry and said, I'll have to work here for a while. That's when I designed all those computer products.
(Смях)
(Laughter)
Казах си, искам да правя това четири години, да изкарам малко пари, имах семейство, щях да стана малко по-зрял и може би бизнесът с невронауката също щеше да стане малко по-зрял. Е, отне повече от 4 години. Минаха около 16 години. Но в момента се занимавам с това и ще ви разкажа за него. За какво ни е да имаме добра теория за мозъка? Ами, има много причини хората да се занимават с наука. Едната - най-основната - е че на хората им харесва да знаят разни неща. Любопитни сме и просто търсим знание, нали разбирате? Защо изучаваме мравките? Ами, интересно е. Може би ще научим нещо наистина полезно за тях, но е интересно и впечатляващо. Но понякога науката има други качества, което я прави наистина, наистина интересна.
I said, I want to do this for four years, make some money, I was having a family, and I would mature a bit, and maybe the business of neuroscience would mature a bit. Well, it took longer than four years. It's been about 16 years. But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it. So why should we have a good brain theory? Well, there's lots of reasons people do science. The most basic one is, people like to know things. We're curious, and we go out and get knowledge. Why do we study ants? It's interesting. Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating. But sometimes a science has other attributes which makes it really interesting.
Понякога науката ще ни каже нещо за нас самите, ще ни каже кои сме. Рядко, знаете, еволюцията и Коперник направиха това, дадоха ни ново разбиране за това кои сме. И в крайна сметка, ние сме своят мозък. Моят мозък говори на вашият мозък. Телата ни просто се намесват в това пътуване, но моят мозък говори на вашият. И ако искаме да разберем кои сме и как чувстваме и възприемаме, наистина трябва да разберем същността на мозъка. Също така, науката понякога води до наистина значими облаги за обществото и технологии, или бизнеси, или каквото и да е. И това също е причина, защото когато разберем как работи мозъкът, ще можем да създаваме интелигентни машини и ми се струва, че това като цяло е хубаво и ще доведе до огромни ползи за обществото точно както една фундаментална технология.
Sometimes a science will tell something about ourselves; it'll tell us who we are. Evolution did this and Copernicus did this, where we have a new understanding of who we are. And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain. Our bodies are hanging along for the ride, but my brain is talking to your brain. And if we want to understand who we are and how we feel and perceive, we need to understand brains. Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies, or businesses or whatever. This is one, too, because when we understand how brains work, we'll be able to build intelligent machines. That's a good thing on the whole, with tremendous benefits to society, just like a fundamental technology.
И така, защо нямаме добра теория за мозъка? Хората работят върху нея от сто години. Ами, нека първо обърнем внимание на това каква е нормалната наука. Това е нормална наука. Нормалната наука е добре балансирана между теория и експериментатори. И теоретикат казва, ами, мисля, че се случва ето това, и експериментаторът казва, не, грешиш. И това се повтаря между двамата, нали разбирате? Това действа във физиката. В геологията. Но ако това е нормалната наука, то какво представлява невронауката? Ето какво е невронауката. Имаме огромно количество данни: анатомия, физиология, поведение. Не можете да си представите в какви детайли познаваме мозъка. 28 000 души посетиха конференция по невронаука тази година и всеки от тях прави проучвания върху мозъка. Много информация. Но няма теория. Това е малката слабост.
So why don't we have a good theory of brains? People have been working on it for 100 years. Let's first take a look at what normal science looks like. This is normal science. Normal science is a nice balance between theory and experimentalists. The theorist guy says, "I think this is what's going on," the experimentalist says, "You're wrong." It goes back and forth, this works in physics, this in geology. But if this is normal science, what does neuroscience look like? This is what neuroscience looks like. We have this mountain of data, which is anatomy, physiology and behavior. You can't imagine how much detail we know about brains. There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year, and every one of them is doing research in brains. A lot of data, but no theory.
Теорията все още не е имала някаква голяма роля в нервонауката.
There's a little wimpy box on top there.
И това е срамота. Как се е стигнало до това? Ако попитате учен, занимаващ се с невронаука, те първо ще го признаят. Но ако ги попитате, ще кажат, ами, има много причини за това да нямаме добра теория за мозъка. Някои казват, че все още нямаме достатъчно информация, ще ни трябва още, има толкова неща, които не знаем. Е, аз току що ви казах колко неща знаем. Имаме толкова много данни; не знаем как да започнем да ги подреждаме. Как това да добавяме още ще ни помогне? Може да извадим късмет и да открием нещо магическо, но не мисля така. Това е просто симптом на това, че просто нямаме теория. Нямаме нужда от още информация - трябва ни добра теория, свързана с нея.
And theory has not played a role in any sort of grand way in the neurosciences. And it's a real shame. Now, why has this come about? If you ask neuroscientists why is this the state of affairs, first, they'll admit it. But if you ask them, they say, there's various reasons we don't have a good brain theory. Some say we still don't have enough data, we need more information, there's all these things we don't know. Well, I just told you there's data coming out of your ears. We have so much information, we don't even know how to organize it. What good is more going to do? Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so. This is a symptom of the fact that we just don't have a theory. We don't need more data, we need a good theory.
Също така, хората понякога казват, ами, мозъкът е толкова сложен, че ще отнеме още 50 години. Мисля, че дори Крис каза нещо подобно вчера. Не съм сигурен точно какво каза, Крис, но беше нещо от рода на, ами, това е едно от най-сложните неща във вселената. Това не е вярно. Ти си по-сложен от твоя мозък. Ти имаш мозък. А и също така, въпреси че мозъкът изглежда много сложен, нещата изглеждат сложни докато не ги разбереш. Винаги е било така. Затова можем да кажем, ами, моят неокортекс, частта от мозъка, от която се интересувам, има 30 милиарда клетки. Но знаете ли какво? Той е много, много правилен. Всъщност, изглежда сякаш същото се повтаря отново и отново. Не е толкова сложен, колкото изглежда. Не е това проблемът.
Another one is sometimes people say, "Brains are so complex, it'll take another 50 years." I even think Chris said something like this yesterday, something like, it's one of the most complicated things in the universe. That's not true -- you're more complicated than your brain. You've got a brain. And although the brain looks very complicated, things look complicated until you understand them. That's always been the case. So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in, has 30 billion cells. But, you know what? It's very, very regular. In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again. It's not as complex as it looks. That's not the issue.
Някои казват, че мозъкът не може да разбере сам себе си. Много дзен. Ехааа. Знаете ли - (смях) Звучи добре, но защо? Имам предвид, каква е идеята? Той е просто купчина клетки. Разбирате как работи черният ви дроб. И той има доста клетки, нали? Ето защо, не мисля, че в това е същината на проблема. И в крайна сметка, някои казват, ами, не се чувствам просто като купчина клетки. Имам съзнание. Събрал съм опит, живя в света, разбирате ли. Не мога да съм просто купчина клетки. Ами, хората някога вярвали, че има сила на живота, а днес знаем, че това въобще не е вярно. И наистиня нама доказателсва, освен хора, които просто не вярват, че клетките могат това, което правят. И така, някои хора са се поддали на метафизически дуализъм, също както някои наистина умни хора, но ние можем да отречем това.
Some people say, brains can't understand brains. Very Zen-like. Woo. (Laughter) You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point? It's just a bunch of cells. You understand your liver. It's got a lot of cells in it too, right? So, you know, I don't think there's anything to that. And finally, some people say, "I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious. I've got this experience, I'm in the world. I can't be just a bunch of cells." Well, people used to believe there was a life force to be living, and we now know that's really not true at all. And there's really no evidence, other than that people just disbelieve that cells can do what they do. So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism, some really smart people, too, but we can reject all that.
(Смях)
(Laughter)
Не, ще ви кажа, че има още нещо, което е наистина основополагащо, и то е: има друга причина за това да нямаме добра теория за мозъка и тя е, че сме под влиянието на интуитивно, силно, но погрешно схващане, което ни пречи да видим отговора. Има нещо, в което вярваме, което - очевидно - е погрешно. Има подобни прецеденти в науката и преди да ви кажа за какво говоря ще ви разкажа малко за тези прецеденти в науката. Обърнете внимание на някои от научните революции, в случая говоря за слънчевата система, Коперник, Дарвиновата еволюция, теорията за тектонските плочи, Вегенер. Всички те имат много общо с науката за мозъка.
No, there's something else, something really fundamental, and it is: another reason why we don't have a good brain theory is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption that has prevented us from seeing the answer. There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong. Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is, I'll tell you about the history of it in science. Look at other scientific revolutions -- the solar system, that's Copernicus, Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener. They all have a lot in common with brain science.
Като начало, всички са имали много данни, които не са можели да обяснят. Много. Но нещата станали по-контролируеми, щом се създали теории. Най-добрите умове били изправяни пред неразрешими загадки, наистина много умни хора. Днес ние не сме по-умни, отколкото те са били. Просто се оказва, че е наистина трудно да мислиш за разни неща, но щом веднъж си мислил за тях е по-лесно да ги разбереш. Дъщерите ми разбраха тези три теории в най-основни линии, когато бяха в детската градина. И вече не е толкова трудно, разбирате ли, ето я ябълката, ето го портокала, земята се върти, такива неща.
First, they had a lot of unexplained data. A lot of it. But it got more manageable once they had a theory. The best minds were stumped -- really smart people. We're not smarter now than they were then; it just turns out it's really hard to think of things, but once you've thought of them, it's easy to understand. My daughters understood these three theories, in their basic framework, in kindergarten. It's not that hard -- here's the apple, here's the orange, the Earth goes around, that kind of stuff.
Накрая, от друга страна, отговорът винаги си е бил там, но ние някакси сме го пренебрегнали, защото е нещо очевидно, и ето в това е проблемът. Било е интуитивно, силно схващане, което е грешно. В случаят със Слънчевата система, идеята, че земята се върти повърхността ѝ се движи с хиляда мили в час и земята преминава през Слънчевата система с около милион мили в час. Това е безумство. Всички знаем, че земята не се движи. Вие да имате чувството, че се движите с хиляда мили в час? Разбира се, че не. Вие го знаете и някой, който казва, че се върти в пространството и е толкова огромна, ще бъде затворен някъде. Това са правили с такива хора в миналото.
Another thing is the answer was there all along, but we kind of ignored it because of this obvious thing. It was an intuitive, strongly held belief that was wrong. In the case of the solar system, the idea that the Earth is spinning, the surface is going a thousand miles an hour, and it's going through the solar system at a million miles an hour -- this is lunacy; we all know the Earth isn't moving. Do you feel like you're moving a thousand miles an hour? If you said Earth was spinning around in space and was huge -- they would lock you up, that's what they did back then.
(Смях) Значи е било интуитивно и очевидно. Какво е положението с еволюцията? С еволюцията е същото. Ние казвахме на децата си, че според Библията господ е създал всички тези видове, котките са си котки, кучетата - кучета, хората са хора, растенията са растения, те не се променят. Ной ги е прибрал в ковчега в определен ред, бла-бла-бла. И, знаете ли, истината е, че ако вярвате в еволюциятя, имаме общ прародител както и общо родство с растението в лобито. Това ни казва еволюцията. И е вярно. Някакси е трудно да се повярва. Същото се случва с теориите за тектонските плочи, разбирате ли? Всички планини и континенти някакси плуват върху земята, разбирате ли? В това привидно няма никакъв смисъл.
So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution? Evolution, same thing. We taught our kids the Bible says God created all these species, cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants; they don't change. Noah put them on the ark in that order, blah, blah. The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor. We all have a common ancestor with the plant in the lobby! This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable. And the same thing about tectonic plates. All the mountains and the continents are kind of floating around on top of the Earth. It doesn't make any sense.
И така, какво е интуитивното, но погрешно схващане, което ни е попречило да разберем мозъка. Сега ще ви го кажа и ще ви се стори, че е очевидно вярно, и в това е идеята, нали? След това ще се аргументирам защо не сте прави относно това предположение. Интуитивното, но очевидно нещо, е, че някакси разумът се определя от поведението, че ние сме разумни заради начина, по който правим разни неща, и защото се държим разумно, и аз ще ви кажа, че това не е вярно. А това, което всъщност е, е интелигентност, определена от предположение.
So what is the intuitive, but incorrect assumption, that's kept us from understanding brains? I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point. Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption. The intuitive but obvious thing is: somehow, intelligence is defined by behavior; we're intelligent because of how we do things and how we behave intelligently. And I'm going to tell you that's wrong.
Ще разгледам тази идея с вас чрез няколко слайда, ще ви дам пример какво всъщност означава това. Ето една система. Инжинерите обичат да разглеждат такива системи. Учените също. Те казват, ами, имаме нещо в кутия и неговите изходни и входни точки. Хората, занимаващи се с изкуствен интелект, казван, това в кутията е програмируем компютър, защото това е еквивалентно на мозъка, и ние ще му подадем информация и ще го накараме да прави неко, да има някакво поведение. И Алън Тюринг създава теста на Тюринг, който всъщност казва: ние ще знаем, че нещо е интелигентно, ако то се държи по същия начин, както човек. Това е метрична единица за интелект и ние доста дълго мислехме, че е вярна.
Intelligence is defined by prediction. I'm going to work you through this in a few slides, and give you an example of what this means. Here's a system. Engineers and scientists like to look at systems like this. They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs. The AI people said, the thing in the box is a programmable computer, because it's equivalent to a brain. We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior. Alan Turing defined the Turing test, which essentially says, we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human -- a behavioral metric of what intelligence is that has stuck in our minds for a long time.
Всъщност, наричам го истинска интелигентност. Истинската интелигентност се базира на друго. Ние възприемаме света чрез серия от матрици, запазваме ги и после си ги припомняме. И когато си ги припомним, ги сравняваме с реалността и така правим предположения през цялото време. Това е една вечна единица. Това е вечна единица за нас самите, която в известна степен пита: разбираме ли света? Правя ли предположения? И така нататък. Всички вие в момента сте интелигетни, но не правите нищо. Може би се почесвате или си бъркате в носа, не знам, не правите нищо в момента, но сте действено интелигентни, разбирате какво ви говоря. Защото сте интелигентни и говорите английски, знаете коя е думата в края на това -- (тишина) изречение.
Reality, though -- I call it real intelligence. Real intelligence is built on something else. We experience the world through a sequence of patterns, and we store them, and we recall them. When we recall them, we match them up against reality, and we're making predictions all the time. It's an internal metric; there's an internal metric about us, saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on. You're all being intelligent now, but you're not doing anything. Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything. But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying. Because you're intelligent and you speak English, you know the word at the end of this sentence.
Тази дума се появява у вас и вие правите предложения непрекъснато. И така, това, което казвам, е, че това вечно предполагане е резултатът в неокортексът. И че някакси предположенията водят до интелигентно поведение. Ето как се случва това. Нека започнем с един не-интелигентен мозък. Ще използваме за аргумент не-интелигентен мозък, вземаме един стар мозък и нека предоложим, че не е на бозайник, а на влечуго, така, казваме например, че е на алигатор. Разполагаме с алигатор. И алигаторът има някои доста сложно устроени сетива. Има добри очи и уши и сетивност при докосване и така нататък, уста и нос. Има много сложно поведение. Може да тича и да се крие. Има страхове и емоции. Може да ви изяде, знаете. Може да напада. Може да прави всякакви неща. Но не можем да считаме алигатора за особено интелигентен, не както бихме мислели за човек.
The word came to you; you make these predictions all the time. What I'm saying is, the internal prediction is the output in the neocortex, and somehow, prediction leads to intelligent behavior. Here's how that happens: Let's start with a non-intelligent brain. I'll argue a non-intelligent brain, we'll call it an old brain. And we'll say it's a non-mammal, like a reptile, say, an alligator; we have an alligator. And the alligator has some very sophisticated senses. It's got good eyes and ears and touch senses and so on, a mouth and a nose. It has very complex behavior. It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you. It can attack. It can do all kinds of stuff. But we don't consider the alligator very intelligent, not in a human sort of way.
Но той вече има сложно поведение. Така, в еволюцията, какво се е случило? Първото, което се случва в еволюцията на бозайниците, е че започваме да развиваме нещо, наречено неокортекс. Аз ще визуализирам неокортекста тук, чрез тази кутия, която се залепва върху стария мозък. Неокортекст означава "нов слой". Означава нов слой върху мозъка ви. Ако не знаете, това е набръчканото нещо върху главата ви, което е набръчкано, защото е било напъхано там, но не пасва.
But it has all this complex behavior already. Now in evolution, what happened? First thing that happened in evolution with mammals is we started to develop a thing called the neocortex. I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain. Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain. It's the wrinkly thing on the top of your head that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.
(Смях)
(Laughter)
Не, наистина, това е. Голямо е приблизително колкото покривка за маса. И не пасва, затова е цялото набръчкано. Сега вижте какво съм нарисувал тук. Старият мозък още е тук. Все още имате този алигаторски мозък. Имате го. Това е емоционалният ви мозък. Той е всички тези неща, всички тези инстинкти, които притежавате. И връху него имаме тази система за запомняне, наречена неокортекс. Тази система стои върху частта от мозъка, отговорна за сетивата. И така, когато информацията от сетивата идва и се обработва от стария мозък, тя също така отива и в неокортекса. И той само запомня. Той си седи там, казва си, ах, ще запомня всичко, което се случва, къде съм бил, кои хора съм виждал, какво съм чувал и т.н. И в бъдеще, когато видя нещо подобно отново, в сходна среда или в същата среда, ще си го припомня. Ще започна да възпроизвеждам запомненото. О, виждал съм го преди. И когато преди сте били тук, това се е случило след това. Така той ви позволява да предвидите бъдещето. Позволява ми, буквално връща сигналите в мозъка, а те ви позволяват да видите какво ще се случи после, ще ви позволи да чуете думата "изречение" преди да съм я казал. И той ще върне това в стария мозък, а това ще ви позволи да вземате много по-интелигентни решения.
Literally, it's about the size of a table napkin and doesn't fit, so it's wrinkly. Now, look at how I've drawn this. The old brain is still there. You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain. It's all those gut reactions you have. On top of it, we have this memory system called the neocortex. And the memory system is sitting over the sensory part of the brain. So as the sensory input comes in and feeds from the old brain, it also goes up into the neocortex. And the neocortex is just memorizing. It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on: where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on. And in the future, when it sees something similar to that again, in a similar environment, or the exact same environment, it'll start playing it back: "Oh, I've been here before," and when you were here before, this happened next. It allows you to predict the future. It literally feeds back the signals into your brain; they'll let you see what's going to happen next, will let you hear the word "sentence" before I said it. And it's this feeding back into the old brain that will allow you to make more intelligent decisions.
Това е най-важната част от моята презентация, затова ще ѝ отделя малко време. И така, през цялото време си казвате, че можете да предвиждате разни неща. И ако сте плъх в лабиринт и опознаете лабиринта, следващият път, когато сте в лабиринт, ще се държите по същия начин, но внезапно ще сте по-умни, защото можете да си кажете, о, аз познамам този лабиринт, знам по кой път да тръгна, виждал съм го преди,мога да видя бъдещито. И ето това прави той. При хората, между другото, това е вярно за всички бозайници, вярно е за всички други бозайници, е станало много по-зле. Хората всъщност сме развили предната част на неокортекса, наречена предната част на неокортекса. И природата е направила един малък номер. Възпроизвела е задната част, която е сензорна, и я е поставила в предната част. И хората единствени имат същия механизъм в предната част, но го използваме, за да контролираме двигателните си действия.
This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little. And all the time you say, "Oh, I can predict things," so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze, next time you're in one, you have the same behavior. But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze, I know which way to go; I've been here before; I can envision the future." That's what it's doing. This is true for all mammals -- in humans, it got a lot worse. Humans actually developed the front of the neocortex, called the anterior part of the neocortex. And nature did a little trick. It copied the posterior, the back part, which is sensory, and put it in the front. Humans uniquely have the same mechanism on the front, but we use it for motor control.
И така, можем много внимателно да контролираме двигателните си действия, такива неща. Нямам време да задълбавам във всичко тона, но ако искате да разберете как работи мозъкът, трябва да разберете как работи първата част на неокортекса при бозайниците, как запаметяваме матрици и правим предположения. Нека ви дам няколко примера за предположения. Вече казах думата "изречение". В музиката, ако сте чули някоя песен преди, ако сте чули Джил да пее тези песни преди, когато ги изпее пак, следащата нота се появява първо в ума ви - вие я очаквате, докато слушате мелодията. Ако е музикален албум, краят на един албум, следващата песен се появява в главата ви. И тези неща се случват непрекъснато. Правите тези предположения.
So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that. I don't have time to explain, but to understand how a brain works, you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works, how it is we store patterns and make predictions. Let me give you a few examples of predictions. I already said the word "sentence." In music, if you've heard a song before, when you hear it, the next note pops into your head already -- you anticipate it. With an album, at the end of a song, the next song pops into your head. It happens all the time, you make predictions.
Има нещо, което наричам мисловен експеримент на променената врата. И този експеримент казва: имате врата вкъщи и докато сте тук аз я променям, имам човек в къщата ви в момента, който я мести и който ще промени мястото на дръжката с пет сантиметра. И когато се приберете, ще протегнете ръка напред, ще се протегнете за дръжката и ще забележите, че е на грешното място, и ще си кажете, еха, нещо стана. Може да ви отнеме секунда да разберете какво, но нещо се е случило. Мога да променя дръжката на вратата ви по други начини. Мога да я направя по-голяма или по-малка, да я сменя от месингова със сребърна, да сменя вида ѝ. Мога да променя вратата ви, да я боядисам в разни цветове, да ѝ сложа прозорци. Мога да променя хиляди неща във вратата ви и през двете секунди, когато я отваряте, ще забележите, че нещо е различно.
I have this thing called the "altered door" thought experiment. It says, you have a door at home; when you're here, I'm changing it -- I've got a guy back at your house right now, moving the door around, moving your doorknob over two inches. When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob, notice it's in the wrong spot and go, "Whoa, something happened." It may take a second, but something happened. I can change your doorknob in other ways -- make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever, I can change the door; put colors on, put windows in. I can change a thousand things about your door and in the two seconds you take to open it, you'll notice something has changed.
И така, инженерната гледна точка спрямо това, гледната точка на Изкуствения Интелект, е да създаде база данни с врати. Тя има всички характерни черти на вратите. И когато отидете пред вратата, ще отхвърлите всяка една по една. Врата, врата, разбирате, цвят, знаете за какво говоря. Ние не правим така. Мозъкът ви не действа по този начин. Вместо това мозъкът ви потоянно прави предположения за това какво ще се случи в средата около вас. Когато поставям ръката си на масата, очаквам да усетя как спира. Когато вървя, всяка стъпща, ако я пропусна с четвърт сантиметър, ще знам, че нещо се е променило. Вие постоянно правите предположения за околната си среда. Ще поговоря накратко за зрението. Ето едно изображение на жена. И когато погледнете някого, погледът ви е уловен два-три пъти в секундата. Не знаете за това, но очите ви винаги се движат. Така че когато погледнете нечие лице обикновено ще го видите от око до око до нос до уста. Сега, когато окото ви се движи от око до око ако там има нещо друго, например нос, ще видите нос там, където би трябвало да има око, и ще си кажете - о, мамка му, знаете - (Смях) Има нещо сбъркано в този човек. И това е защото сте направили предположение. Вие не поглеждате, казвайки си, какво виждам сега? Нос, това е добре. Не, вие очаквате какво ще видите.
Now, the engineering approach, the AI approach to this, is to build a door database with all the door attributes. And as you go up to the door, we check them off one at time: door, door, color ... We don't do that. Your brain doesn't do that. Your brain is making constant predictions all the time about what will happen in your environment. As I put my hand on this table, I expect to feel it stop. When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch, I'll know something has changed. You're constantly making predictions about your environment. I'll talk about vision, briefly. This is a picture of a woman. When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second. We're not aware of it, but our eyes are always moving. When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth. When your eye moves from eye to eye, if there was something else there like a nose, you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!" (Laughter) "There's something wrong about this person." That's because you're making a prediction. It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK." No, you have an expectation of what you're going to see.
(Смях)
Всеки един момен И накрая, нека помислим за това как измерваме интелигентността. Измерваме я с предвиждане. Каква е следващата дума, разбирате ли? Това се отнася към онова както това към другото. Кое е следващото число в редицата? Ето три гледни точки към един обект. Коя е четвъртата? Ето така я измерваме. Всичко опира до предсказания. И така, каква е рецептата за теория за мозъка?
Every single moment. And finally, let's think about how we test intelligence. We test it by prediction: What is the next word in this ...? This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence? Here's three visions of an object. What's the fourth one? That's how we test it. It's all about prediction.
Първо, трябва да имаме правилната рамка. Тя е рамката на спомените, а не рамка на изчисления или поведение. Отнася се към запомнянето. Как съхранявате и възпроизвеждате тази последователност от матрици? Нейните пространствено-времеви матрици. След това, ако се намирате в тази рамка, взимате група теоретици.
So what is the recipe for brain theory? First of all, we have to have the right framework. And the framework is a memory framework, not a computational or behavior framework, it's a memory framework. How do you store and recall these sequences of patterns? It's spatiotemporal patterns.
Сега, биолозите по принцип не са добри теоретици. Това невинаги е вярно, но каго цяло няма добра история на теорията в биологията. Затова за мен е най-добре да работя с физици, инженери и математици, които мислят в алгоритми. Трябва да научат анатомията и физиологоията. Тези теории трябва да са много реалистични от гледна точка на анатомията. Ако някой стане и ти разкаже теорията си за това как работи мозъкът и не ти каже как точно се прилага вътре в мозъка и как се осъществява свързването вътре в него, не ти представя теория. И ето това правим в Института по невронаука Редууд. Бих искал да имах повече време, за да ви разкажа за страхотния прогрес, който осъществяваме в това, и очаквам да се върна на тази сцена, може би това ще се случи в недалечното бъдеще и ще ви разкажа за него. Наистина, наистина развълнуван съм. Въобще няма да отнеме 50 години-.
Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians -- biologists generally are not good theoreticians. Not always, but generally, there's not a good history of theory in biology. I've found the best people to work with are physicists, engineers and mathematicians, who tend to think algorithmically. Then they have to learn the anatomy and the physiology. You have to make these theories very realistic in anatomical terms. Anyone who tells you their theory about how the brain works and doesn't tell you exactly how it's working and how the wiring works -- it's not a theory. And that's what we do at the Redwood Neuroscience Institute. I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing, and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future, to tell you about it. I'm really excited; this is not going to take 50 years.
И така, какво ще представлява теорията за мозъка? Първо, това ще бъде теория за паметта. Не като компютърната памет. Въобще не като нея. Тя е много, много различна. И е памет за тези многоизмерни матрици, като нещата, които излизат от очите ви. Също така е памет на повтаряемите редици. Не можеш да научиш или да си спомниш нищо извън някоя повтаряема редица. Една песен трябва да бъде чута в последователност през определено време и трябва да я пуснеш отново в същата последователност след време. Всички тези редици се припомнят автоасоциативно, затова, ако видя нещо, чуя нещо, то ми напомня за нещо и се връща при мен автоматично. Това е автоматичен плейбек. Това, което искаме да изведем, е предвиждане за бъдещите данни, които ще постъпят в системата. Както казах, тази теория трябва да е биологически достоверна, проверима чрез експерименти, трябва да можеш да я изградиш. Ако не можеш да я изградиш, не можеш да я разбереш. Така, още един слайд.
What will brain theory look like? First of all, it's going to be about memory. Not like computer memory -- not at all like computer memory. It's very different. It's a memory of very high-dimensional patterns, like the things that come from your eyes. It's also memory of sequences: you cannot learn or recall anything outside of a sequence. A song must be heard in sequence over time, and you must play it back in sequence over time. And these sequences are auto-associatively recalled, so if I see something, I hear something, it reminds me of it, and it plays back automatically. It's an automatic playback. And prediction of future inputs is the desired output. And as I said, the theory must be biologically accurate, it must be testable and you must be able to build it. If you don't build it, you don't understand it.
Какъв ще бъде резултатът от това? Наистина ли ще създадем интелигентни машини? Абсолютно. И ще е по-различно от това, което хората си представят. За мен няма съмнение, че това ще се случи. Първо ще изградим, ще направим тези неща от силикон. Същите технологии, които използваме, за да създаваме силиконова компютърна памет, ще приложим и тук. Но това са два много различни типа памет. И ние ще прикрепим тези памети към сензори, а у сензорите ще постъпва истинска информация, от истинския живот и истинския свят, и тези неща ще започнат да учат за околната си среда.
One more slide. What is this going to result in? Are we going to really build intelligent machines? Absolutely. And it's going to be different than people think. No doubt that it's going to happen, in my mind. First of all, we're going to build this stuff out of silicon. The same techniques we use to build silicon computer memories, we can use here. But they're very different types of memories. And we'll attach these memories to sensors, and the sensors will experience real-live, real-world data, and learn about their environment.
Твърде вероятно първите неща, които ще видите, няма да бъдат подобни на роботи. Не, че роботите не са полезни и хората не могат да ги създават. Но роботната част е най-трудната. Това е старият мозък. Това е наистина трудно. Новият мозък всъщност е по-лесен от стария. Затова в началото ще създаваме неща, които не изискват много роботика. Няма да видите C-3PO. Ще видите неща, които по-скоро ще бъдат интелигентни коли които наистина разбират какво представляват трафикът и шофирането и които са научили, че някои коли с мигачи, пуснати от около половин минута, вероятно няма да завият, такива неща.
Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots. Not that robots aren't useful; people can build robots. But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard. The new brain is easier than the old brain. So first we'll do things that don't require a lot of robotics. So you're not going to see C-3PO. You're going to see things more like intelligent cars that really understand what traffic is, what driving is and have learned that cars with the blinkers on for half a minute probably aren't going to turn.
(Смях)
(Laughter)
Можем също да направим интелигентни охранителни системи. Ще можем да ги приложим навсякъде, където използваме мозъка си, но не и много механични действия. Това са нещата, които ще се случат първи. Но в края на сметка едниственото, което ни ограничава, е самият свят. Не знам как точно ще се развие това. Познавам много хора, които изобретиха микропроцесора, и ако поговорите с тях, ще разберете, че те са съзнавали важността на това, което правят, но не са били наясно какво точно ще се случи. Те не биха могли да предвидят появата на мобилните телефони, интернет и т.н. Те са знаели само, че правят калкулатори и управления за светофари. Но ще бъде нещо голямо. По същия начин, това напомня на науката за мозъка и тези спомени и за това, че те ще доведат до създаването на силно основополагаща технология, която ще доведе до невъобразими промени през следващите 100 години. Вълнувам се най-вече за това как ще ги приложим в науката. Мисля, че времето ми свършва, приключих и ще прекъсна моята презентация точно тук.
We can also do intelligent security systems. Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics -- those are the things that will happen first. But ultimately, the world's the limit. I don't know how this will turn out. I know a lot of people who invented the microprocessor. And if you talk to them, they knew what they were doing was really significant, but they didn't really know what was going to happen. They couldn't anticipate cell phones and the Internet and all this kind of stuff. They just knew like, "We're going to build calculators and traffic-light controllers. But it's going to be big!" In the same way, brain science and these memories are going to be a very fundamental technology, and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years. And I'm most excited about how we're going to use them in science. So I think that's all my time -- I'm over, and I'm going to end my talk right there.