If you ask people about what part of psychology do they think is hard, and you say, "Well, what about thinking and emotions?" Most people will say, "Emotions are terribly hard. They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work. But thinking is really very straightforward: it's just sort of some kind of logical reasoning, or something. But that's not the hard part."
İnsanlara psikolojinin hangi parçasının zor olduğunu sorsanız ve "Düşünmek mi, duygular mı?" deseniz. Birçok insan der ki: "Duygular çok zor. Çok fazla karmaşıklar. Nasıl çalıştıklarına dair hiçbir fikrim yok." Fakat düşünmek gerçekten çok basittir: Sadece mantıklı düşünme veya ona benzer bir şey. Fakat bu zor olan kısmı değil.
So here's a list of problems that come up. One nice problem is, what do we do about health? The other day, I was reading something, and the person said probably the largest single cause of disease is handshaking in the West. And there was a little study about people who don't handshake, and comparing them with ones who do handshake. And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake, because they must be hiding. And the people who avoid that have 30 percent less infectious disease or something. Or maybe it was 31 and a quarter percent. So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth, let's start with that. And since I got that idea, I've had to shake hundreds of hands. And I think the only way to avoid it is to have some horrible visible disease, and then you don't have to explain.
İşte karşımıza çıkan problemlerin bir listesi. "Sağlık hakkında ne yapıyoruz?" güzel bir soru. Geçen gün bir şey okuyordum ve diyordu ki, Batıda hastalığın muhtemelen en büyük nedeni tokalaşmaktır. Tokalaşmayan insanlar hakkında ve onları tokalaşanlarla karşılaştıran çok az araştırma vardı. Tokalaşmayanları nerede bulacağım konusunda en küçük bir fikrim yok çünkü saklanıyor olmalılar. Bundan kaçınan insanlar yüzde 30 daha az bulaşıcı hastalık veya benzer bir şeye yakalanıyorlar. Belki de yüzde 31 çeyrektir bu oran. Yani eğer epidemi vb problemleri gerçekten çözmek istiyorsanız, bununla başlayalım. Bu fikri edindiğimden bu yana, yüzlerce el sıkmak zorunda kaldım. Sanırım bundan kaçınmanın tek yolu, korkunç görünen bir hastalığa sahip olmak ve böylece açıklama yapmak zorunda kalmazsınız.
Education: how do we improve education? Well, the single best way is to get them to understand that what they're being told is a whole lot of nonsense. And then, of course, you have to do something about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you. Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty. How do we make stable societies? Longevity. Okay, there're lots of problems to worry about.
Eğitim: Eğitimi nasıl geliştiririz? Tek iyi yol onlara anlatılanların bir sürü saçmalık olduğunu anlamalarını sağlamaktır. Sonra, elbette, bunu yumuşatmak için bir şey yapmalısınız ki sizi dinlesinler. Kirlilik, enerji kısıntısı, çevresel farklılık, fakirlik. Dengeli topluluklar nasıl oluştururuz? Uzun ömürlülük. Peki, endişe edilecek çok problem var.
Anyway, the question I think people should talk about -- and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be? And I think it should be about 100 million or maybe 500 million. And then notice that a great many of these problems disappear. If you had 100 million people properly spread out, then if there's some garbage, you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot. Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it. The problem is, how many people should there be? And it's a sort of choice we have to make.
Neyse, sanırım insanların konuşmaları gereken soru -- bu kesinlikle yasaktır -- ne kadar insanın olması gerektiğidir? Sanırım 100 milyon veya 500 milyon civarında olmalı. Sonra bu problemlerin büyük kısmının kaybolacağına dikkat edin. Eğer düzgünce yayılmış 100 milyon insan olsaydı, sonra etrafa biraz çöp atmış olsaydınız, tercihen görmediğiniz bir yere, bu çürüyecektir. Veya okyanusa atarsınız ve balıklar faydalanır. Problem, kaç insanın bulunması gerektiğidir? Yapmamız gereken bir çeşit tercihdir.
Most people are about 60 inches high or more, and there's these cube laws. So if you make them this big, by using nanotechnology, I suppose -- (Laughter) -- then you could have a thousand times as many. That would solve the problem, but I don't see anybody doing any research on making people smaller. Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children. And there's one solution that's probably only a few years off. You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23 from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out, but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people and you give them a scanner, or whatever you need, and they look at their chromosomes and each of them says which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes any more, even. So each child has 46 parents, and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children. Wouldn't that be enough? And then the children would get plenty of support, and nurturing, and mentoring, and the world population would decline very rapidly and everybody would be totally happy.
Çoğu kimse yaklaşık 1,5 metre veya fazladır ve bir de şu küp yasaları var. Yani onları, nanoteknoloji kullanarak bu kadar küçük yaparsanız, sanırım -- (Gülüşmeler) bu durumda bin katı kadar fazlasına sahip olurdunuz. Bu, problemi çözerdi ama insanları daha küçültecek çalışmalar yapan kimseyi görmüyorum. Şimdi, nüfusu azaltmak hoştur ama çoğu kimse çocuk istiyor. Muhtemelen birkaç yıl uzakta tek çözüm var. 46 kromozomun olduğunu biliyorsunuz. Eğer şanslıysan her bir ebeveynden 23 adet gelir. Bazen bir fazla veya bir eksik olur, böylece büyük ebeveyn ve büyük büyük ebeveyn aşamasını atlarsın ve doğrudan büyük-büyük-büyük ebeveyne gidersin. 46 insan olur ve onlara bir tarayıcı verirsin veya her ne gerekirse ve onlar kromozomlarına bakıp her biri, hangisini en çok sevdiğini söyler -- sadece iki cinsiyet olması için artık sebep yok zaten. Böylece her çocuğun 46 ebeveyni olur ve her 46 ebeveynlik grubun 15 çocuğunun olmasına izin verebildiğini varsayayım. Bu yeterli olmaz mıydı? Sonra çocuklar hayli destek, terbiye ve eğitim alacaklardı. Dünya nüfusu çok çabuk düşecekti ve herkes çok mutlu olacaktı.
Timesharing is a little further off in the future. And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice, called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars." They're both wonderful and largely the same, except that computers happened in between. And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong. The future must have some computers." So in the second version of it, there are 100 billion or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies, or whatever they have in the future. And you let a few million of them out at a time. A person comes out, they live for a thousand years doing whatever they do, and then, when it's time to go back for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter -- but there really aren't very many people on Earth at a time. And you get to think about yourself and your memories, and before you go back into suspension, you edit your memories and you change your personality and so forth. The plot of the book is that there's not enough diversity, so that the people who designed the city make sure that every now and then an entirely new person is created. And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says, maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
Zaman paylaşımı biraz daha ötede, gelecekte. Bir de Arthur Clarke'ın iki kez yazdığı, "Against the Fall of Night" ve "Şehir ve Yıldızlar" adlı şu harika roman var. Her ikisi de muhteşem ve arada ortaya çıkan bilgisayarlar hariç, neredeyse aynı. Arthur bu eski kitaba bakıyordu ve "Şey, bu yanlış olmuş. Gelecekte bilgisayarlar bulunmalıydı." dedi. Böylece ikinci sürümünde Dünya'da 100 milyon veya 1 milyar insan bulunuyor ama hepsi sabit disklerde, disketlerde veya gelecekteki benzer bir şeyde depolanmışlardır. Bunların birkaç milyonu bir anda dışardadır. Bir insan çıkar, bir şeylerle uğraşarak bin yıl kadar yaşar ve sonra, bir milyar veya bir milyon yıl için geri gitme zamanı geldiğinde, unutuyorum, sayılar önemli değil ama Dünya üstünde aynı anda gerçekten çok insan yok. Kendin ve anıların hakkında düşünürsün ve askıya geri dönmeden önce anılarını düzeltirsin ve kişiliğini değiştirirsin falan. Kitabın anafikri yeterince çeşitlilik olmadığıdır, bu yüzden şehri tasarlayan insanlar ara sıra tamamen yeni bir insan yaratıldığını garantiye almaktadırlar. Romanda, Alvin isimli belirli biri yaratılır. Der ki, belki en iyi yol bu olmayabilir ve tüm sistemi mahveder.
I don't think the solutions that I proposed are good enough or smart enough. I think the big problem is that we're not smart enough to understand which of the problems we're facing are good enough. Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL. As you remember, at some point in the book for "2001," HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior with the triviality of the people on the spaceship, you can see what's written between the lines. Well, what are we going to do about that? We could get smarter. I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees, but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face, either in abstract mathematics or in figuring out economies, or balancing the world around. So one thing we can do is live longer. And nobody knows how hard that is, but we'll probably find out in a few years. You see, there's two forks in the road. We know that people live twice as long as chimpanzees almost, and nobody lives more than 120 years, for reasons that aren't very well understood. But lots of people now live to 90 or 100, unless they shake hands too much or something like that. And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills and knowledge to solve some problems. So that's one way of going about it. And as I said, we don't know how hard that is. It might be -- after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee, so we're sort of three and a half or four times, have four times the longevity of most mammals. And in the case of the primates, we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees, in the present state of knowledge, which is absolute hogwash, maybe by just a few hundred genes.
Önerdiğim çözümlerin yeterince iyi veya yeterince zekice olduğunu düşünmüyorum. Sanırım asıl büyük problem, karşılaştığımız problemlerin hangisinin yeterince iyi olduğunu anlayacak kadar zeki olmayışımız. Bu nedenle HAL gibi süper zeki makineler yapmalıyız. Hatırlarsın, "2001" kitabının bir yerinde HAL, şu gerçekten aptal astronotlar için evrenin çok büyük, muhteşem ve derin olduğunu farkeder. Eğer HAL'in davranışını, uzay gemisindeki insanların basitlikleriyle karşılaştırırsan satır aralarında ne yazdığını görebilirsin. Peki bu konuda ne yapacağız? Daha zeki olabilirdik. Şempanzelere göre oldukça zekiyiz sanırım, ama karşılaştığımız dev problemlerle uğraşacak kadar zeki sayılmayız, ne soyut matematikte, ne ekonomileri anlamada, ne de dünyamızı dengelemede. Öyleyse yapabileceğimiz tek şey uzun yaşamak ve kimse ne kadar zor olduğunu bilmez ama muhtemelen birkaç yıla bulacağız. Bakın, yol ikiye ayrılıyor. İnsanların neredeyse şempanzelerin iki katı uzun yaşadığını biliyoruz ve kimse 120 yıldan fazla yaşamaz, çok iyi anlaşılmayan sebeplerden ötürü. Ama çoğu kimse şu an 90 veya 100 yıl yaşıyor, tabii fazla tokalaşma vb yapmadıkça. Yani belki 200 yıl yaşarsak bazı problemleri çözmek için yeterince beceri ve bilgi edinebiliriz. İşte problemi halletme yollarından biri. Dediğim gibi, ne kadar zor olduğunu bilmiyoruz. Kısaca diğer tüm memeliler şempanzenin yarısı kadar fazla yaşarlar, böylece biz, çoğu memelinin ömrünün üç buçuk veya dört katı yaşarız. Primatlar düşünüldüğünde, neredeyse aynı genlere sahibiz. Sadece şempanzelerden farklıyız, tamamen değersiz şimdiki bilgi düzeyinde, yalnızca birkaç yüz genle belki.
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet. And whatever you do, don't read anything about genetics that's published within your lifetime, or something. (Laughter) The stuff has a very short half-life, same with brain science. And so it might be that if we just fix four or five genes, we can live 200 years. Or it might be that it's just 30 or 40, and I doubt that it's several hundred. So this is something that people will be discussing and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody who sees something wrong with whatever you have in mind. (Laughter) And it's very hard to find an ethicist who considers any change worth making, because he says, what about the consequences? And, of course, we're not responsible for the consequences of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones. And yet two random people will mate and have this child, and both of them have some pretty rotten genes, and the child is likely to come out to be average. Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
Sanırım gen sayıcıları hala ne yaptıklarını bilmiyorlar. Ne yaparsanız yapın, sakın hayat sürecinizde yayınlanan genetik hakkındaki şeyleri okumayın. (Gülüşmeler) Maddenin çok kısa bir yarılanma süresi var, beyin boyutuyla aynı. Sadece dört veya beş geni düzeltirsek, 200 yıl yaşayabilmemiz mümkün. Veya tahmini 30 ila 40 olsa, belki birkaç yüz olabilir. Yani insanların tartışacağı bir mesele bu ve çoğu etikçinin, bilirsiniz, bir etikçi aklınızda olan her şeyde yanlış bir şeyler gören kişidir. (Gülüşmeler) Yapmaya değer bir değişiklik olduğuna inanan bir etikçi bulmak çok zordur çünkü ya sonuçlar diye sorar. Tabii ki, şu an yaptıklarımızın sonuçlarından sorumlu değiliz, öyle değil mi? Tüm bu klonlar hakkındaki şikayet gibi. Yine de iki rastgele insan evlenecek ve çocukları olacak, her ikisinin de hayli bozuk bazı genleri olur ve çocuk muhtemelen normal doğacak. Şempanze standartlarında cidden çok iyi.
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years, then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years. And so there won't be any workforce. And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have, is that a society that doesn't have people of working age is in real trouble. And things are going to get worse, because there's nobody to educate the children or to feed the old. And when I'm talking about a long lifetime, of course, I don't want somebody who's 200 years old to be like our image of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
Eğer hayatımız uzun olursa, nüfus artış problemiyle yüzleşmek zorunda kalacağız. Çünkü 200 veya 1000 yıl yaşarsak, her 200 veya 1000 yılda bir defadan fazla çocuk sahibi olmalarına izin veremeyiz. Bu durumda işgücü olmayacak. Laurie Garrett'ın belirttiği şeylerden biri, çalışma yaşında nüfusu olmayan toplumların başı dertte. Daha da kötüleşecek çünkü çocukları eğitecek veya yaşlıları besleyecek kimse yok. Uzun yaşam süresi hakkında konuştuğumda, tabii ki, 200 yaşında olan birinin, 200 yaşındaki -ki aslında ölü olan- bizim görüntümüze benzemesini istemem.
You know, there's about 400 different parts of the brain which seem to have different functions. Nobody knows how most of them work in detail, but we do know that there're lots of different things in there. And they don't always work together. I like Freud's theory that most of them are cancelling each other out. And so if you think of yourself as a sort of city with a hundred resources, then, when you're afraid, for example, you may discard your long-range goals, but you may think deeply and focus on exactly how to achieve that particular goal. You throw everything else away. You become a monomaniac -- all you care about is not stepping out on that platform. And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth. So I see emotions as highly evolved subsets of your capability. Emotion is not something added to thought. An emotional state is what you get when you remove 100 or 200 of your normally available resources.
Bilirsiniz, beynin farklı işlevlere sahip gibi görünen yaklaşık 400 farklı bölümü vardır. Çoğunun detaylı olarak nasıl çalıştıklarını kimse bilmez ama içeride çok sayıda farklı şey olduğunu biliyoruz. Her zaman birlikte çalışmazlar. Çoğunun diğerini sıfırladığı şeklindeki Freud'un teorisini severim. Eğer kendinizi yüzlerce kaynağı olan bir tür şehir gibi düşünüyorsanız o halde, mesela korktuğunuzda, uzun vadeli hedeflerinizi iptal edebilirsiniz, ama daha derin düşünebilir ve tamamen o belirli hedefi nasıl başaracağınıza odaklanabilirsiniz. Diğer herşeyi atarsınız. Saplantılı biri olursunuz -- tüm umursadığınız bu platformdan dışarı çıkmamaktır. Aç olduğunuzda, yemek daha çekici olur falan. Böylece becerilerinizin çokca gelişmiş alt kümeleri olarak duyguları görüyorum. Duygu sadece düşünceye eklenmiş bir şey değildir. Duygusal bir durum, genelde müsait kaynaklarınızın 100 veya 200 tanesini çıkardığınızda elde ettiğinizdir.
So thinking of emotions as the opposite of -- as something less than thinking is immensely productive. And I hope, in the next few years, to show that this will lead to smart machines. And I guess I better skip all the rest of this, which are some details on how we might make those smart machines and -- (Laughter) -- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you. This is a problem of such and such a type, and therefore there's a certain way or ways of thinking that are good for that problem. So I think the future, main problem of psychology is to classify types of predicaments, types of situations, types of obstacles and also to classify available and possible ways to think and pair them up. So you see, it's almost like a Pavlovian -- we lost the first hundred years of psychology by really trivial theories, where you say, how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is, after we go through a lot of levels, including designing a huge, messy system with thousands of ports, we'll end up again with the central problem of psychology. Saying, not what are the situations, but what are the kinds of problems and what are the kinds of strategies, how do you learn them, how do you connect them up, how does a really creative person invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
Yani duyguları, düşünmekten az bir şeyin zıttı gibi düşünmek son derece verimlidir. Umarım gelecek birkaç yılda, bunun göstergesi olan akıllı makineler çıkacak. Sanırım gerisi çok önemli değil, bu akıllı makineleri nasıl yapacağımız hakkındaki detaylar. (Gülüşmeler) Aslında ana fikir, gerçekten akıllı bir makine, bir problemle karşı karşıya kaldığınızı farkeder. Problem buna benzer bir şeydir ve bu nedenle böyle bir problem için iyi olacak belli bir düşünme yolu veya yolları vardır. Sanırım gelecek, piskolojinin ana problemi çıkmazları, durumları, engelleri sınıflandırmak ve bunları düşünüp eşleştirecek uygun ve olası düşünce yollarını da sınıflandırmaktır. Görüyorsunuz ya, nerdeyse Pavlovcu gibi -- gerçekten basit teorilerle piskolojinin ilk yüz yılını kaybettik; insanlar nasıl öğrenir, bir duruma nasıl reaksiyon verir? Söylediğim şey, binlerce portu bulunan büyük, devasa sistem tasarlamayı da içeren birçok seviyeyi atladıktan sonra tekrar piskolojinin asıl problemi ile yüzleşeceğiz. Durumlar nedir değil, benim belirttiğim problem türleri nelerdir ve strateji türleri nelerdir, bunları nasıl öğrenirsiniz, bunları nasıl birleştirirsiniz, gerçekten yaratıcı biri uygun kaynaklar arasından yeni bir düşünme yolu nasıl bulur falan.
So, I think in the next 20 years, if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence, like neural nets and genetic algorithms and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say, can we make a system that can use all those things for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets; we know that others, neural nets are hopeless on them. Genetic algorithms are great for certain things; I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you. (Laughter)
Sanırım gelecek 20 senede eğer yapay zekaya geleneksel yaklaşımlardan sıyrılabilirsek, sinir ağları, genetik algoritmalar ve kurallı sistemler gibi ve fikrimizi sadece biraz daha yükseğe yöneltirsek mesela, tüm bu şeyleri doğru problem türü için kullanabilen bir sistem yapabilir miyiz? Bazı problemler sinir ağları için iyidir, ama geriye kalanlar, sinir ağları için umut vadetmiyor. Genetik algoritmalar belli şeyler için harika, hangi konuda kötü olduklarında şüpheliyim ve söylemeyeceğim. (Gülüşmeler)
Thank you. (Applause)
Teşekkürler. (Alkışlar)