I'm going to talk a little bit about where technology's going. And often technology comes to us, we're surprised by what it brings. But there's actually a large aspect of technology that's much more predictable, and that's because technological systems of all sorts have leanings, they have urgencies, they have tendencies. And those tendencies are derived from the very nature of the physics, chemistry of wires and switches and electrons, and they will make reoccurring patterns again and again. And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
אדבר מעט על עתידה של הטכנולוגיה. לעתים קרובות, הטכנולוגיה מגיעה אלינו ואנו מופתעים ממה שהיא מביאה עימה. אבל יש למעשה היבט רחב של הטכנולוגיה שהוא הרבה יותר צפוי, כי למערכות טכנולוגיות מכל המינים יש מגמות, יש להן תחומי דחיפות, יש להן נטיות. והנטיות האלה נובעות מעצם אופיה של הפיזיקה, של הכימיה בין כבלים, מתגים ואלקטרונים, שייצרו דפוסים חוזרים ונשנים. והדפוסים האלה מניבים את הנטיות והמגמות האלה.
You can almost think of it as sort of like gravity. Imagine raindrops falling into a valley. The actual path of a raindrop as it goes down the valley is unpredictable. We cannot see where it's going, but the general direction is very inevitable: it's downward. And so these baked-in tendencies and urgencies in technological systems give us a sense of where things are going at the large form. So in a large sense, I would say that telephones were inevitable, but the iPhone was not. The Internet was inevitable, but Twitter was not.
אפשר לחשוב על זה כעל כוח כבידה. תארו לעצמכם טיפות גשם הנופלות לתוך עמק. נתיבה של טיפת הגשם במורד העמק איננו ניתן לחיזוי. איננו יכולים לדעת לאן היא פונה, אבל הכיוון הכללי מאד בלתי-נמנע: למטה. כך שהנטיות והמגמות המובְנות האלה במערכות טכנולוגיות נותנות לנו מושג לגבי הכיוון הכללי של הדברים. אז במובן הרחב, הייתי אומר שטלפונים היו דבר בלתי-נמנע, אבל לא כן ה"אייפון". האינטרנט היה בלתי-נמנע, אבל לא כך "טוויטר".
So we have many ongoing tendencies right now, and I think one of the chief among them is this tendency to make things smarter and smarter. I call it cognifying -- cognification -- also known as artificial intelligence, or AI. And I think that's going to be one of the most influential developments and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
אז יש לנו כיום נטיות רבות בעיצומן, ולדעתי, אחת העיקריות שבהן היא הנטיה לעשות את הדברים חכמים יותר ויותר. אני מכנה זאת "יצירת תודעה", וזה מוכר גם כתבונה מלאכותית. ולדעתי זאת עתידה להיות אחת ההתפתחויות הכי משפיעות, אחד הטרנדים, הכיוונים והמניעים הכי משפיעים בחברה שלנו ב-20 השנה הבאות.
So, of course, it's already here. We already have AI, and often it works in the background, in the back offices of hospitals, where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor. It's in legal offices, where it's used to go through legal evidence better than a human paralawyer. It's used to fly the plane that you came here with. Human pilots only flew it seven to eight minutes, the rest of the time the AI was driving. And of course, in Netflix and Amazon, it's in the background, making those recommendations. That's what we have today.
וכמובן, זה כבר כאן. כבר יש לנו תבונה מלאכותית, ולעתים קרובות היא פועלת ברקע, במשרדים האחוריים בבתי החולים, שם היא משמשת לאבחון צילומי רנטגן טוב בהרבה מהרופא האנושי. היא קיימת בתחום החוק, ומשמשת לעבור על ראיות משפטיות טוב יותר מהעוזר המשפטי האנושי. היא שימשה להטסת המטוס שהביא אתכם לכאן. הטייסים האנושיים הטיסו אותו במשך 7-8 דקות בלבד, ביתר הזמן אחזה בהגאים התבונה המלאכותית. וכמובן, גם ב"נטפליקס" וב"אמזון", היא נמצאת ברקע, ומספקת לכם המלצות. זה מה שיש לנו היום.
And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it, with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion. But it's more than that. If you play a video game, you're playing against an AI. But recently, Google taught their AI to actually learn how to play video games. Again, teaching video games was already done, but learning how to play a video game is another step. That's artificial smartness. What we're doing is taking this artificial smartness and we're making it smarter and smarter.
ויש לנו כמובן דוגמה גם מהיבט מוכר יותר שלה, בנצחון של "אלפא-גו", שזכה באליפות הגו הגדולה בעולם. אבל מדובר ביותר מכך. כשאתם משחקים במשחק מחשב אתם משחקים נגד תבונה מלאכותית. אך לאחרונה, "גוגל" לימדה את התבונה המלאכותית שלה ללמוד לשחק משחקי מחשב. שוב, הוראת משחקי המחשב כבר בוצעה בעבר, אבל ללמוד לשחק משחקי מחשב היא עליית מדרגה. זאת החוכמה המלאכותית. אנו בעצם לוקחים את החוכמה המלאכותית ועושים אותה חכמה יותר ויותר.
There are three aspects to this general trend that I think are underappreciated; I think we would understand AI a lot better if we understood these three things. I think these things also would help us embrace AI, because it's only by embracing it that we actually can steer it. We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
ויש שלושה היבטים למגמה הכללית הזאת שלדעתי זוכים למעט מדי הערכה. ולדעתי נבין טוב יותר את התבונה המלאכותית אם נבין את שלושת הדברים האלה. לדעתי הם גם יעזרו לנו לאמץ את התבונה המלאכותית, כי רק אם נאמץ אותה נוכל לכוון את מהלכיה. אנו יכולים לכוון את הפרטים ע"י אימוץ המגמה הכללית.
So let me talk about those three different aspects. The first one is: our own intelligence has a very poor understanding of what intelligence is. We tend to think of intelligence as a single dimension, that it's kind of like a note that gets louder and louder. It starts like with IQ measurement. It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse, and maybe there's more in a chimpanzee, and then maybe there's more in a stupid person, and then maybe an average person like myself, and then maybe a genius. And this single IQ intelligence is getting greater and greater. That's completely wrong. That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway. It's much more like a symphony of different notes, and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
הבה ואדבר על שלושת ההיבטים האלה. הראשון הוא: לתבונה שלנו יש הבנה עלובה ביותר באשר למהותה של התבונה. אנו נוטים לראות בתבונה מימד אחד ויחיד, שהיא כמו תו שעוצמתו הולכת וגוברת. כמו במדידת מנת משכל. שזה מתחיל ממנת משכל נמוכה של חולדה או עכבר, ואז קצת יותר, כמו של שימפנזה, ואז עוד יותר, כמו אצל אדם טיפש, ואז כמו אצל אדם ממוצע, כמוני, ואחר כמו אצל גאון. ושתבונה זו של מנת המשכל הולכת וגדלה. זה מוטעה לחלוטין. לא כזו היא התבונה, בכל אופן, לא התבונה האנושית. זה דומה יותר לסימפוניה של תווים שונים, שכל אחד מתווים אלה מנוגן ע"י כלי שונה של ההכרה.
There are many types of intelligences in our own minds. We have deductive reasoning, we have emotional intelligence, we have spatial intelligence; we have maybe 100 different types that are all grouped together, and they vary in different strengths with different people. And of course, if we go to animals, they also have another basket -- another symphony of different kinds of intelligences, and sometimes those same instruments are the same that we have. They can think in the same way, but they may have a different arrangement, and maybe they're higher in some cases than humans, like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal, so it can remember where it buried its nuts. But in other cases they may be lower.
כך שיש סוגי תבונות רבים במוחותינו. יש לנו יכולת היקש מהכלל אל הפרט, יש לנו תבונה רגשית, יש לנו תבונה מרחבית, יש לנו כ-100 סוגים מקובצים יחד, והם נמצאים ברמות שונות אצל אנשים שונים. וכמובן, אם נסתכל על חיות, גם אצלן יש אוסף, אוסף שונה – סימפוניה אחרת של סוגי תבונה שונים, ולפעמים אלו אותם הכלים כמו אצלנו. הן מסוגלות לחשוב כמונו, אבל הסידור אצלן שונה, ובדברים מסוימים הן אולי טובות יותר מאשר בני האדם, כמו הזכרון ארוך הטווח המופלא של הסנאי, שמאפשר לו לזכור היכן הטמין את האגוזים שלו. אך במקרים אחרים הן נחותות יותר.
When we go to make machines, we're going to engineer them in the same way, where we'll make some of those types of smartness much greater than ours, and many of them won't be anywhere near ours, because they're not needed. So we're going to take these things, these artificial clusters, and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs. We're going to make them very, very specific.
וכשאנו מבקשים לייצר מכונות נתכנן אותן באותו האופן, כלומר, נעשה סוגים מסוימים חכמים בהרבה מאיתנו, ואילו רבים אחרים אפילו לא יתקרבו ליכולת שלנו, כי זה לא יהיה נחוץ. אז אנו ניקח את הדברים האלה, את הצבירים המלאכותיים הללו, ונוסיף עוד סוגים של הכרה מלאכותית למוצרי התבונה המלאכותית שלנו. נעשה אותם ייחודיים מאד.
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already; your GPS is smarter than you are in spatial navigation; Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory. And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking and we'll put them into, like, a car. The reason why we want to put them in a car so the car drives, is because it's not driving like a human. It's not thinking like us. That's the whole feature of it. It's not being distracted, it's not worrying about whether it left the stove on, or whether it should have majored in finance. It's just driving.
למשל, כבר עכשיו, המחשבון שלכם חכם יותר מכם בחשבון, האיכון הלווייני חכם מכם בניווט מרחבי, "גוגל" ו"בינג" חכמים מכם בזכרון ארוך-טווח. ואז ניקח, שוב, את סוגי החשיבה האלה ונכניס אותם למכונית, למשל. הסיבה לכך שנרצה להכניס אותם למכונית היא משום שהמכונית אינה נוהגת כמו בן-אדם. היא לא חושבת כמונו. זו המהות שלה. דעתה איננה מוסחת, היא לא דואגת שמא השאירה את התנור דולק, או אם היה לה כדאי לעשות תואר בפיננסים. הוא רק נוהגת.
(Laughter)
(צחוק)
Just driving, OK? And we actually might even come to advertise these as "consciousness-free." They're without consciousness, they're not concerned about those things, they're not distracted.
רק נוהגת, כן? ואולי אפילו נפרסם את המכוניות האלה כ"נטולות מודעות". אין להן מודעות, הן לא מוטרדות מהדברים האלה, דעתן אינה מוסחת.
So in general, what we're trying to do is make as many different types of thinking as we can. We're going to populate the space of all the different possible types, or species, of thinking. And there actually may be some problems that are so difficult in business and science that our own type of human thinking may not be able to solve them alone. We may need a two-step program, which is to invent new kinds of thinking that we can work alongside of to solve these really large problems, say, like dark energy or quantum gravity.
אז באופן כללי, מה שאנו מנסים לעשות הוא לייצר כמה שיותר סוגי חשיבה. אנו עתידים לאכלס את המרחב בכל סוגי או מיני החשיבה האפשריים. וייתכנו בעיות מסוימות בעיות קשות במיוחד בעסקים ובמדע שסוגי החשיבה האנושית שלנו לא יוכלו לפתור אותן בעצמם. אולי נזדקק לתכנית דו-שלבית, כלומר, להמציא סוגי חשיבה חדשים שנוכל לעבוד עימן כדי לפתור את הבעיות הגדולות האלה, למשל, האנרגיה האפלה או כבידה קוונטית.
What we're doing is making alien intelligences. You might even think of this as, sort of, artificial aliens in some senses. And they're going to help us think different, because thinking different is the engine of creation and wealth and new economy.
אז אנו בעצם יוצרים תבונות חייזריות. אפשר לראות בהן מעין חייזרים מלאכותיים, במובנים מסוימים. שיעזרו לנו לחשוב אחרת, כי החשיבה השונה היא מקור היצירה, העושר והכלכלה החדשה.
The second aspect of this is that we are going to use AI to basically make a second Industrial Revolution. The first Industrial Revolution was based on the fact that we invented something I would call artificial power. Previous to that, during the Agricultural Revolution, everything that was made had to be made with human muscle or animal power. That was the only way to get anything done. The great innovation during the Industrial Revolution was, we harnessed steam power, fossil fuels, to make this artificial power that we could use to do anything we wanted to do. So today when you drive down the highway, you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses -- 250 horsepower -- which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads, to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators way beyond our own power. And that artificial power can also be distributed on wires on a grid to every home, factory, farmstead, and anybody could buy that artificial power, just by plugging something in.
ההיבט השני של זה הוא שנשתמש בתבונה המלאכותית ליצירת מהפכה תעשייתית שניה. המהפכה התעשייתית הראשונה התבססה על העובדה שהמצאנו משהו שהייתי מכנה "כוח מלאכותי". עד אז, בזמן המהפכה החקלאית, הכל היה צריך להיעשות בכוח השריר האנושי או בכוח שרירי החיה. זאת היתה הדרך היחידה לבצע משהו. וההמצאה הגדולה ביותר במהפכה התעשייתית היתה כשרתמנו את כוח הקיטור, את דלקי המאובנים, כדי לייצר את הכוח המלאכותי שבו יכולנו להשתמש כדי לבצע את כל מה שרצינו. אז היום, כשאתם נוסעים בכביש, בהסטת מתג אתם מגייסים 250 סוסים, 250 כוחות סוס – שבעזרתם אפשר לבנות גורדי שחקים, ערים, דרכים, מפעלים עם קווי ייצור רועשים של כסאות או מקררים, הרבה מעבר לכוחותינו אנו. ואת הכוח המלאכותי הזה אפשר גם להפיץ בכבלים וברשת לכל בית, מפעל, משק, וכולם יכולים לקנות את הכוח המלאכותי הזה, בתחיבה פשוטה של תקע לשקע.
So this was a source of innovation as well, because a farmer could take a manual hand pump, and they could add this artificial power, this electricity, and he'd have an electric pump. And you multiply that by thousands or tens of thousands of times, and that formula was what brought us the Industrial Revolution. All the things that we see, all this progress that we now enjoy, has come from the fact that we've done that.
אז גם זה היה מקור של חדשנות, כי החקלאי יכול היה לקחת משאבה ידנית, ולחבר אליה את הכוח המלאכותי, את החשמל הזה, ולקבל משאבה חשמלית. ואת זה מכפילים באלפים או בעשרות אלפים, וזאת הנוסחה שנתנה לנו את מהפכה התעשייתית. וכל מה שאנו רואים, כל הקדמה שממנה אנו נהנים, נובעת מכך שעשינו את זה.
We're going to do the same thing now with AI. We're going to distribute that on a grid, and now you can take that electric pump. You can add some artificial intelligence, and now you have a smart pump. And that, multiplied by a million times, is going to be this second Industrial Revolution. So now the car is going down the highway, it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds. That's the auto-driven car. It's like a new commodity; it's a new utility. The AI is going to flow across the grid -- the cloud -- in the same way electricity did.
כעת נחזור על כך עם התבונה המלאכותית. נפיץ אותה ברשת חשמל, ואז תוכלו לקחת את אותה משאבה חשמלית, לצרף אליה קצת תבונה מלאכותית, ולקבל משאבה חכמה. וזה, כפול מיליון, יהווה את המהפכה התעשייתית השניה. עכשיו למכונית שנוסעת בכביש יש 250 כוחות סוס, ובנוסף, גם 250 מוחות. מדובר במכונית הנהיגה העצמית. זה כמו מוצר חדש. זאת תשתית ציבורית חדשה. התבונה המלאכותית תזרום ברשת, בענן, ממש כמו החשמל.
So everything that we had electrified, we're now going to cognify. And I would suggest, then, that the formula for the next 10,000 start-ups is very, very simple, which is to take x and add AI. That is the formula, that's what we're going to be doing. And that is the way in which we're going to make this second Industrial Revolution. And by the way -- right now, this minute, you can log on to Google and you can purchase AI for six cents, 100 hits. That's available right now.
כלומר, לכל מה שחיברנו לחשמל, ניתן מעתה גם מודעות. ואני מציע לכן שהנוסחה שביסוד 10,000 מיזמי ההזנק הבאים והיא פשוטה ביותר: לקחת משהו ולהוסיף לו תבונה מלאכותית. זאת הנוסחה. זה מה שאנו עתידים לעשות. ובדרך זאת ניצור את המהפכה התעשייתית השניה. ואגב, ממש עכשיו, ברגע זה, אתם יכולים להיכנס ל"גוגל" ולרכוש תבונה מלאכותית: תמורת 6 סנטים, לקבל 100 פגיעות. זה זמין ממש עכשיו.
So the third aspect of this is that when we take this AI and embody it, we get robots. And robots are going to be bots, they're going to be doing many of the tasks that we have already done. A job is just a bunch of tasks, so they're going to redefine our jobs because they're going to do some of those tasks. But they're also going to create whole new categories, a whole new slew of tasks that we didn't know we wanted to do before. They're going to actually engender new kinds of jobs, new kinds of tasks that we want done, just as automation made up a whole bunch of new things that we didn't know we needed before, and now we can't live without them. So they're going to produce even more jobs than they take away, but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity. If you can specify a task, either manual or conceptual, that can be specified in terms of efficiency or productivity, that goes to the bots. Productivity is for robots. What we're really good at is basically wasting time.
ההיבט השלישי של זה הוא כשניקח את התבונה המלאכותית וניתן לה גוף, נקבל רובוטים. והרובוטים יהיו בוטים, הם יבצעו הרבה מהמטלות שכבר ביצענו. עבודה היא רק אוסף של מטלות, אז הם יגדירו מחדש את העבודות שלנו כי הם יבצעו חלק מהמטלות האלה. אבל הם גם ייצרו קטגוריות חדשות לגמרי, בקשת חדשה לגמרי של מטלות שקודם לכן בכלל לא ידענו שאנו רוצים לבצע. הם בעצם יולידו עבודות מסוגים חדשים, סוגי מטלות חדשים שנרצה שיבוצעו. בדיוק כפי שהאוטומציה יצרה המון דברים חדשים שקודם לא ידענו שהם נחוצים לנו, וכעת איננו יכולים לחיות בלעדיהם. אז הם ייצרו מקומות עבודה חדשים יותר מאלה שיבטלו, אבל חשוב שהרבה מהמטלות שנטיל עליהם תהיינה כאלה שניתן להגדיר במונחי יעילות או פריון. אם אפשר להגדיר מטלה, ידנית או תפישתית, ואפשר גם להגדיר אותה מבחינת היעילות או הפריון שלה. היא תועבר לבוטים. פריון הוא תחום שמיועד לרובוטים. אנו טובים בעיקר בבזבוז זמן.
(Laughter)
(צחוק)
We're really good at things that are inefficient. Science is inherently inefficient. It runs on that fact that you have one failure after another. It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work, otherwise you're not learning. It runs on the fact that there is not a lot of efficiency in it. Innovation by definition is inefficient, because you make prototypes, because you try stuff that fails, that doesn't work. Exploration is inherently inefficiency. Art is not efficient. Human relationships are not efficient. These are all the kinds of things we're going to gravitate to, because they're not efficient. Efficiency is for robots. We're also going to learn that we're going to work with these AIs because they think differently than us.
אנו טובים מאד בדברים בלתי-יעילים. המדע מטבעו איננו יעיל. הוא מבוסס על כשלונות חוזרים ונשנים. הוא מבוסס על מבדקים וניסויים שנכשלים, אחרת לא לומדים. הוא מבוסס על העובדה שאין בו הרבה יעילות. החדשנות, בהגדרה, איננה יעילה, כי מייצרים אבות טיפוס, ומנסים דברים שנכשלים, שאינם עובדים. המחקר מטבעו איננו יעיל. האמנות איננה יעילה. יחסי אנוש אינם יעילים. כל אלה הם דברים שנימשך אליהם, משום שאינם יעילים. היעילות נועדה לרובוטים. אנו עתידים גם ללמוד לשתף פעולה עם סוגי התבונה המלאכותית האלה משום שהם חושבים אחרת מאיתנו.
When Deep Blue beat the world's best chess champion, people thought it was the end of chess. But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world is not an AI. And it's not a human. It's the team of a human and an AI. The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI, it's the team. We're going to be working with these AIs, and I think you'll be paid in the future by how well you work with these bots. So that's the third thing, is that they're different, they're utility and they are going to be something we work with rather than against. We're working with these rather than against them.
כש"כחול עמוק" הביס את אלוף העולם בשחמט, חשבו שזה סופו של השחמט. אבל בפועל התברר שכיום, אלוף העולם בשחמט איננו יצור של תבונה מלאכותית וגם לא יצור אנושי. זהו צוות של בני-אדם ותבונה מלאכותית. המאבחן הרפואי הטוב ביותר איננו רופא ולא תבונה מלאכותית, אלא צוות. אז נעבוד יחד עם התבונות המלאכותיות האלה, ולדעתי, בעתיד השכר שלכם יתבסס על טיב עבודתכם יחד עם הבוטים האלה. אז זהו הדבר השלישי, הם שונים, הם שירותי תשתית, והם יהיו משהו שנעבוד איתו ולא נגדו. נעבוד איתם ולא נגדם.
So, the future: Where does that take us? I think that 25 years from now, they'll look back and look at our understanding of AI and say, "You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet, compared to what we're going to have 25 years from now." There are no AI experts right now. There's a lot of money going to it, there are billions of dollars being spent on it; it's a huge business, but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now. So we are just at the beginning of the beginning, we're in the first hour of all this. We're in the first hour of the Internet. We're in the first hour of what's coming. The most popular AI product in 20 years from now, that everybody uses, has not been invented yet. That means that you're not late.
העתיד, אם כן: לאן זה לוקח אותנו? לדעתי, בעוד 25 שנים נביט לאחור נבחן כיצד תפשנו את התבונה המלאכותית ונאמר, "בכלל לא היתה לכם תבונה מלאכותית, ובעצם, אפילו לא אינטרנט, "בהשוואה למה שיהיה לנו בעוד 25 שנה." היום אין מומחים לתבונה מלאכותית. מוקצה לכך המון כסף, מושקעים בכך מיליארדי דולרים, זהו עסק ענקי, אבל אין מומחים, לעומת מה שנכיר בעוד 20 שנה. כלומר, אנו רק בראשית של ההתחלה, אנו עומדים בשעה הראשונה של כל זה. זאת השעה הראשונה של האינטרנט. השעה הראשונה של מה שעתיד לבוא. ומוצר התבונה המלאכותית הכי פופולרי בעוד 20 שנה, שכולם ישתמשו בו, טרם הומצא. זה אומר שאינכם מאחרים את הרכבת.
Thank you.
תודה לכם.
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)