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.
Teknolojinin nereye gittiği hakkında kısa bir konuşma yapacağım. Genellikle teknoloji bize gelir, bize ne getirdiğine şaşırırız. Ancak teknolojinin büyük bir boyutu çok daha öngörülebilirdir, çünkü teknolojik sistemlerin her türü eğilime, önceliğe ve yönelime sahiptir. Ve bu yönelimler fiziğin doğasından, tel, anahtar ve elektronların kimyasından elde edilir ve bu örnekleri yeniden tekrar tekrar yapacaklar. Böylece bu örnekler eğilimleri ve yönelimleri üretir.
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.
Bunu bir çeşit yer çekimi gibi düşünebilirsiniz. Yağmur damlalarının bir vadiye düştüğünü düşünün. Yağmur damlası yolunun bir vadiye düşmesi önceden tahmin edilemez. Nereye gittiğini göremeyiz fakat genel istikamet kaçınılmazdır: aşağıya doğru. Yönelim ve eğilimlerin teknolojik sistemlerde birleşmesi büyük çapta gidişatın nereye gittiğini anlamamızı sağlar. Bu yüzden büyük ölçüde telefonların kaçınılmaz olduğunu söyleyebilirim, fakat iPhone'ların değil. İnternet kaçınılmazdır fakat Twitter değil.
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.
Süregelen birçok yönelime sahibiz, bence bunlar arasında en önemlilerinden biri bu yönelimi daha da akıllı hale getirmektedir. Ben ona akıllılık - akıllılaştırmak - yani yapay zekâ ya da YZ olarak adlandırıyorum. Bence önümüzdeki 20 yıl içinde toplumumuzda yönlendirmeler ve yürütmeler, gelişmeler ve eğilimler en etkililerden biri olacak.
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.
Tabii ki hali hazırda mevcut durumda. Zaten YZ'ye sahibiz, genellikle arka planda çalışır, hastanelerin idare departmanında, röntgen filmini insan bir doktordan daha iyi teşhis etmede kullanılır. Hukuk bürolarında, yasal delilleri insan bir avukat yardımcısından daha iyi araştırması için kullanılır. Buraya geldiğiniz uçağı uçurmak için kullanılır. İnsan pilotlar 7-8 dakika arası uçtu, zamanın geri kalanında ise YZ uçtu. Ve tabii ki Netflix ve Amazon'da öneriler hazırlanırken arka planda YZ çalışıyor. Bugün elimizde olan bu.
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.
Tabii ki büyük ön yüz görünümünde dünyanın en büyük Go şampiyonu galibi AlphaGo zaferi örneğimiz var. Fakat olay bundan ibaret değil. Bilgisayar oyunu oynuyorsanız, YZ'ye karşı oynuyorsunuz. Son zamanlarda Google kendi YZ'sine bilgisayar oyunlarının nasıl oynanacağını öğretti. Zaten bilgisayar oyunlarını öğretmek çoktan yapıldı fakat nasıl oynandığını bilmek başka bir adım. Bu yapay zekâdır. Biz bu yapay zekâyı alıyoruz ve daha da akıllı hale getiriyoruz.
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.
Toplumsal yönelimin çok az değer verildiğini düşündüğüm üç hali var; eğer bu üç şeyi anlayabilirsek bence YZ'yi daha iyi anlayabiliriz. Bence bu şeyler YZ'yi kavramamıza yardımcı olacak çünkü kavrayabilirsek yönlendirebiliriz. Daha büyük bir yönelimi kavrarsak özelikleri yönlendirebiliriz.
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.
Bu üç farklı yönden bahsedeyim. Birincisi, kendi zekâmız zekânın ne olduğunu anlamakta çok yetersiz. Zekâyı tek bir boyut olarak düşünmeye meyilliyiz, bu tıpkı aşırı gürültülü bir nota yapmak gibi. IQ ölçümü gibi başlar. Sıçan ya da faredeki düşük IQ ile başlar, belki şempanzede fazlası vardır, zekâ seviyesi düşük bir kişide daha fazlası vardır, belki benim gibi ortalama birinde daha fazla, bir dahide daha da fazla. Bu tekil zekâ IQ gittikçe büyüyor. Bu tamamen yanlış. Zekâ bu demek değil, insan zekâsı bu demek değil. Daha çok farklı notaların olduğu bir senfoni gibi ve bu notaların her biri farklı bilişsel enstrümanlar üzerinde çalınır.
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.
Zihnimizde pek çok zekâ türü vardır. Tümdengelim düşüncesine sahibiz. Duygusal zekâya sahibiz. mekansal zekâya sahibiz; belki de hepsi birlikte gruplandırılmış 100 farklı türe sahibiz, ve farklı güçlerdeki farklı insanlarla başkalaştılar. Ve tabii ki hayvanlara bakarsak, onlar farklı bir potada farklı zekâ türlerinin başka bir senfonisi ve bazen sahip olduklarımız onların enstrümanları ile aynı. Aynı şekilde düşünebilirler fakat farklı düzenlemeleri olabilir, bazen insanlardan daha yüksektir, mesela sincaptaki uzun süreli hafızanın olağanüstü olması, fıstıklarını gömdükler yeri hatırlayabilirler. Bazen de daha düşük olabilirler.
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.
Makineleri yapmaya gittiğimizde, aynı şekilde mühendislik yapacağız, Bizden daha zeki bu türler üzerinde çalışacağız, onların bir çoğu yakınımızda olmayacak çünkü onlara ihtiyaç yok. Bu yüzden bu şeyleri alacağız, bu yapay kümeleri ve kendi YZ'mizden daha yapay bilişsel çeşitlilik ekleyeceğiz. Onları çok çok özel yapacağız.
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.
Hesap makinesi zaten aritmetik olarak daha akıllı; GPS mekansal navigasyon senden daha akıllı; Google, Bing, uzun süreli hafıza açısından daha akıllı. Bu tür farklı düşünce türlerini yeniden ele alıp onları örneğin arabanın içine koyacağız. Araba örneğinin sebebi şu; araba kendisini insan gibi kullanmıyor. Bizim gibi düşünmüyorlar. Tüm özelliği bu. Dikkati dağılmıyor, Ocağı açık unutup unutmadığını veya finans okumalıydım diye düşünmüyor. Sadece sürüyor.
(Laughter)
(Kahkaha)
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.
Sadece sürüyor, değil mi? Belki de buraya onları ''bilinçsiz'' olarak tanıtmaya geldik. Bilinçsizler, o tür konular onları ilgilendirmiyor, dikkatleri dağılmıyor.
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.
Genel olarak yapmaya çalıştığımız elimizden geldiği kadar farklı düşünme tarzı yaratmaktır. Mümkün olan her farklı tür ve düşünceyi uzaya yerleştireceğiz. Kendi insan düşüncemizin tek başına çözemeyeceği iş ve bilim alanında çok zor sorunlar ortaya çıkabilir. İki aşamalı bir programa ihtiyacımız olabilir, o büyük çapta sorunları çözebilmek adına birlikte çalışabileceğimiz yeni türde düşünce şekilleri icat edebilmek için; karanlık enerji veya kuantum çekim gücü gibi.
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.
Yaptığımız şey yabancı zekâlar üretmek. Hatta bunu bir anlamda yapay uzaylılar olarak düşünebilirsiniz. Farklı düşünmemizde bize yardım edecekler, çünkü farklı düşünme yaratılışın merkezidir, zenginlik ve yeni ekonominin de.
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.
Buna dair ikinci bakış açısı yapay zekâyı ikinci bir Sanayi Devrimi için kullanacağız. İlk Sanayi Devrimi, yapay güç dediğim bir şey icat etmek üzerine kuruluydu. Bundan önce, Tarımsal Devrim boyunca, yapılan her şey insan kas gücü veya hayvan gücü ile yapılmak zorundaydı. Bu bir şeyler yapabilmenin tek yoluydu. Sanayi Devrimindeki büyük yenilik boyunca, buhar gücü ve fosil yakıtları kullandık, böylelikle bu yapay gücü istediğimiz her şeyi yapmada kullandık. Bugün otoyola girdiğinizde, tek bir düğmeyle adeta 250 atı kontrol edersiniz. 250 beygir gücü - bunu yol, gökdelen ve şehir yapımında kullanabiliyoruz, sandalye ve buzdolabı seri üretimi için fabrikalar yapmada, kendi gücümüzün çok ötesinde. Üstelik bu yapay güç kablolar yardımıyla her eve, fabrikaya, çiftliğe dağılabilir ve herkes bu yapay gücü alabilir, sadece bir fiş takarak.
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.
Bu da bir yenilik kaynağıydı, çünkü bir çiftçi manuel el pompası alabilir, ona yapay güç ve elektrik ekleyerek elektirikli pompa elde edebilir. Ve bunu on binlercesiyle çarparsanız bu formül bizi Sanayi Devrimine götürür. Gördüğümüz her şey, şu an keyif aldığımız bu ilerleme bunu başardığımız gerçeğine dayanıyor.
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.
Aynı şeyi YZ ile de başaracağız. Bunu bir sistemde dağıtacağız, ve şimdi elektrikli pompayı alabilirsiniz. Biraz yapay zekâ ekleyebilirsin, şimdi akıllı bir pompanız var. Bunu milyonlarla çarptığınız zaman bu ikinci Sanayi Devrimi olacak. Böylece araba otoyola giriyor, 250 beygir gücü var, buna ek olarak 250 zekâ var. İşte size otomatik araba. Bu yeni bir ürün gibidir; Yeni bir yardımcı. YZ bulut sisteminde elektrik gibi akıyor olacak.
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.
Yani elektrik aldığımız her şeyi şimdi daha akıllı hale getireceğiz. Sonrasında şunu öneririm, 10.000 yeni işletmeye başlama formülü çok çok basit, x'i alıp YZ'yi eklemekten ibaret. Formül bu, yaptığımız da bu olacak. İşte bu ikinci Sanayi Devrimini yapacağımız yoldur. Bu arada - şu anda bu dakikada Google'da oturum açıp altı sent, 100 tıklama karşılığında YZ satın alabilirsiniz. Yani şu anda ulaşılabilir.
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.
Üçüncü bakış açısı ise bu YZ'yi alıp somutlaştırdığımızda, robot elde etmiş oluyoruz. Ve robotlar bot olacak, zaten yaptıklarımızın çoğunu yapıyor olacaklar. Bir iş sadece bir dizi görevdir, onlar da işlerimizi yeniden tanımlayacak, çünkü bu görevlerden bazılarını yapacaklardır. Aynı zamanda yeni kategoriler yaratacaklar, daha önce yapmak istediğimizi bilmediğimiz çok sayıda yeni görev. Aslında yeni tür işler çıkaracaklar, yapmak istediğimiz yeni görev türleri, makineleşmenin ihtiyaç duyduğumuzu bilmediğimiz pek çok şey ortaya çıkarması gibi ve şimdi onsuz yaşayamamız gibi. Bu yüzden götürdüklerinden daha fazla iş üretiyor olacaklar, ancak onlara vereceğimiz birçok görevin etkinlik ve verimlilik açısından tanımlanabilecek görevler olması lazım. Bir görevi manuel veya kavramsal olarak etkin veya üretken olarak belirleyebiliyorsak bu da botlara gider. Verimlilik robotlar içindir. En iyi olduğumuz şey zamanı boşa harcamak.
(Laughter)
(Kahkaha)
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.
Verimsiz olan şeylerde çok iyiyiz. Bilim doğası gereği verimsiz. Bilim başarısızlıklar üzerine kuruludur. İşe yaramayan deney ve denemelerden ibarettir, aksi takdirde öğrenemeyiz. Verimliliğin çok olmadığı gerçeğine dayanmaktadır. Yenilik tanımı itibariyle verimsizdir, çünkü ilk örneklerini yaparsınız, çünkü başarısız olan şeyleri denersiniz. Araştırma doğası gereği verimsizdir. Sanat verimli değildir. İnsan ilişkileri verimli değildir. Bunlar yönelmek istediğimiz her şey, çünkü bunlar verimli değiller. Verimlilik robotlar içindir. Ayrıca biz bu YZ'lerle çalışmayı öğreneceğiz çünkü onlar bizden farklı düşünüyorlar.
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.
Deep Blue dünyanın en iyi satranç şampiyonunu yendiğinde, herkes satrancın sonu geldiğini düşündü. Aslında bugün anlıyoruz ki, dünyadaki en iyi satranç şampiyonu Yapay Zekâ değil. Ve bu bir insan değil. Bir insan ve bir YZ ekibi. En iyi tıbbi teşhisçi bir doktor değil, bir YZ değil; bu bir takım işi. Bu YZ'lerle çalışacağız ve onlarla ne kadar iyi çalıştığımız bizim maaşlarımızı belirleyecek. Üçüncü şey bu, onların farklı oldukları, faydalı oldukları ve karşı çıkmak yerine birlikte çalıştığımız bir şey olacakları. Onlara karşı değil onlarla çalışıyoruz.
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.
Yani, gelecek: Bu bizi nereye götürüyor? Bundan 25 yıl sonra geriye dönüp YZ anlayışımıza bakacaklar ve ''YZ yoktu. 25 sene sonra sahip olacaklarınıza kıyasla internetiniz bile yoktu," diyecekler. Şimdilik YZ uzmanı yok. Bu konuya çok para harcanıyor, üzerinde milyarlarca dolar harcanıyor; çok büyük bir iş, ancak 20 yıl sonra öğreneceğimize kıyasla hiçbir uzmanımız yok. Bu yüzden sadece başlangıcın başındayız, bütün bunların ilk saatindeyiz. İnternetin ilk saatlerindeyiz. Biz gelecek olan şeyin ilk saatindeyiz. Bundan 20 yıl sonra herkesin kullandığı en popüler YZ ürünü henüz icat edilmedi. Yani geç kalmadınız demektir.
Thank you.
Teşekkürler.
(Laughter)
(Kahkaha)
(Applause)
(Alkış)