Let me tell you a story. It goes back 200 million years. It's a story of the neocortex, which means "new rind." So in these early mammals, because only mammals have a neocortex, rodent-like creatures. It was the size of a postage stamp and just as thin, and was a thin covering around their walnut-sized brain, but it was capable of a new type of thinking. Rather than the fixed behaviors that non-mammalian animals have, it could invent new behaviors. So a mouse is escaping a predator, its path is blocked, it'll try to invent a new solution. That may work, it may not, but if it does, it will remember that and have a new behavior, and that can actually spread virally through the rest of the community. Another mouse watching this could say, "Hey, that was pretty clever, going around that rock," and it could adopt a new behavior as well.
Permítanme contarles una historia. Se remonta a hace 200 millones de años. Es la historia del neocórtex, que significa "nueva cáscara". Es en estos mamíferos primitivos, porque solo los mamíferos tienen neocórtex, parecidos a los roedores. Era del tamaño y tan delgado como una estampilla, y era una cobertura fina alrededor de su cerebro del tamaño de una nuez, pero era capaz de un nuevo tipo de pensamiento. En vez de los comportamientos fijos que los animales no-mamíferos tienen, podía inventar nuevas conductas. Entonces, si un ratón está escapando de un depredador, y su camino está bloqueado, tratará de inventar una nueva solución. Puede funcionar o no, pero si funciona, lo recordará, tendrá una nueva conducta, y se puede esparcir viralmente en el resto de su comunidad. Otro ratón que vea esto dirá, "Hey, fue muy inteligente rodear esa roca", y puede adoptar esta nueva conducta también.
Non-mammalian animals couldn't do any of those things. They had fixed behaviors. Now they could learn a new behavior but not in the course of one lifetime. In the course of maybe a thousand lifetimes, it could evolve a new fixed behavior. That was perfectly okay 200 million years ago. The environment changed very slowly. It could take 10,000 years for there to be a significant environmental change, and during that period of time it would evolve a new behavior.
Los animales no-mamíferos no podían hacer esas cosas. Tenían conductas fijas. Aprendían nuevas conductas, pero no en el transcurso de una vida. En el transcurso de miles de vidas, podía evolucionar una nueva conducta fija. Eso estaba muy bien 200 millones de años atrás. Los cambios eran lentos. Podía tomar 10 mil años que hubiera un cambio ambiental significativo, y durante ese tiempo evolucionaría una nueva conducta.
Now that went along fine, but then something happened. Sixty-five million years ago, there was a sudden, violent change to the environment. We call it the Cretaceous extinction event. That's when the dinosaurs went extinct, that's when 75 percent of the animal and plant species went extinct, and that's when mammals overtook their ecological niche, and to anthropomorphize, biological evolution said, "Hmm, this neocortex is pretty good stuff," and it began to grow it. And mammals got bigger, their brains got bigger at an even faster pace, and the neocortex got bigger even faster than that and developed these distinctive ridges and folds basically to increase its surface area. If you took the human neocortex and stretched it out, it's about the size of a table napkin, and it's still a thin structure. It's about the thickness of a table napkin. But it has so many convolutions and ridges it's now 80 percent of our brain, and that's where we do our thinking, and it's the great sublimator. We still have that old brain that provides our basic drives and motivations, but I may have a drive for conquest, and that'll be sublimated by the neocortex into writing a poem or inventing an app or giving a TED Talk, and it's really the neocortex that's where the action is.
Eso funcionó bastante bien, pero luego algo ocurrió. 65 millones de años atrás, hubo un cambio ambiental repentino y violento. llamado la extinción masiva del Cretácico. Fue cuando los dinosaurios se extinguieron, cuando el 75 % de los animales y plantas se extinguieron, y fue cuando los mamíferos dominaron su nicho ecológico, y para antropomorfizarlo, la evolución dijo, "Mmm, este neocórtex es algo muy bueno", y comenzó a hacerlo crecer. Y los mamíferos crecieron, sus cerebros crecieron aún más rápido, y el neocórtex creció aún más rápido que eso y desarrolló sus arrugas y pliegues característicos básicamente para aumentar su área superficial. Si tomaran el neocórtex humano y lo estiraran, es como del tamaño de una servilleta, es una estructura delgada. Es como del grosor de una servilleta. Pero tiene tantas arrugas que ahora es el 80 % de nuestro cerebro, y ahí es donde pensamos, y es el gran sublimador. Aún tenemos el viejo cerebro, que provee nuestras motivaciones e impulsos básicos, pero puedo tener un impulso de conquista y será sublimado por el neocórtex en escribir un poema o inventar una app o dar una charla TED, y es realmente en el neocórtex donde está esa acción.
Fifty years ago, I wrote a paper describing how I thought the brain worked, and I described it as a series of modules. Each module could do things with a pattern. It could learn a pattern. It could remember a pattern. It could implement a pattern. And these modules were organized in hierarchies, and we created that hierarchy with our own thinking. And there was actually very little to go on 50 years ago. It led me to meet President Johnson. I've been thinking about this for 50 years, and a year and a half ago I came out with the book "How To Create A Mind," which has the same thesis, but now there's a plethora of evidence. The amount of data we're getting about the brain from neuroscience is doubling every year. Spatial resolution of brainscanning of all types is doubling every year. We can now see inside a living brain and see individual interneural connections connecting in real time, firing in real time. We can see your brain create your thoughts. We can see your thoughts create your brain, which is really key to how it works.
50 años atrás, escribí un artículo describiendo cómo creía que funcionaba el cerebro, y lo describí como una serie de módulos. Cada módulo podía hacer cosas según un patrón. Podía aprender un patrón. Podía recordar un patrón. Podía implementar un patrón. Y estos módulos estaban organizados en jerarquías, y creábamos la jerarquía con nuestro propio pensamiento. Y realmente había muy poco con lo que seguir 50 años atrás. Me llevó a conocer al presidente Johnson. He estado pensando en esto por 50 años, y hace un año y medio escribí un libro "Cómo crear una mente", que tiene la misma tesis, pero ahora hay una plétora de evidencia. La información que obtenemos sobre el cerebro en neurociencia se duplica cada año. La resolución espacial de los escáneres cerebrales de todo tipo se duplica cada año. Ahora podemos ver dentro de un cerebro vivo y ver conexiones interneurales individuales conectándose en tiempo real, disparando en tiempo real. Podemos ver su cerebro crear sus pensamientos. Podemos ver sus pensamientos crear su cerebro, que es clave para cómo funciona.
So let me describe briefly how it works. I've actually counted these modules. We have about 300 million of them, and we create them in these hierarchies. I'll give you a simple example. I've got a bunch of modules that can recognize the crossbar to a capital A, and that's all they care about. A beautiful song can play, a pretty girl could walk by, they don't care, but they see a crossbar to a capital A, they get very excited and they say "crossbar," and they put out a high probability on their output axon. That goes to the next level, and these layers are organized in conceptual levels. Each is more abstract than the next one, so the next one might say "capital A." That goes up to a higher level that might say "Apple." Information flows down also. If the apple recognizer has seen A-P-P-L, it'll think to itself, "Hmm, I think an E is probably likely," and it'll send a signal down to all the E recognizers saying, "Be on the lookout for an E, I think one might be coming." The E recognizers will lower their threshold and they see some sloppy thing, could be an E. Ordinarily you wouldn't think so, but we're expecting an E, it's good enough, and yeah, I've seen an E, and then apple says, "Yeah, I've seen an Apple."
Así que déjenme describir cómo funciona brevemente. He contado estos módulos. Tenemos cerca de 300 millones de ellos, y los creamos en estas jerarquías. Les daré un ejemplo simple. Tengo un montón de módulos que pueden reconocer la barra cruzada de la letra A, y eso es todo lo que les interesa. Puede sonar una linda canción, puede pasar una linda chica, no les importa, pero ven la barra de la letra A, se entusiasman mucho y dicen "barra cruzada", y ponen una alta probabilidad en su axón de salida. Eso va al siguiente nivel, y estas capas están organizadas en niveles conceptuales. Cada una es más abstracta que la anterior, así, la siguiente puede decir "A mayúscula". Eso sube a un nivel más alto que puede decir "Alce". La información fluye hacia abajo también. Si el reconocedor de alce ha visto A-L-C, pensará, "Mmm, creo que una E es probable", y enviará una señal a los reconocedores de E diciendo, "Estén atentos a una E, creo que puede venir una". Los reconocedores de E bajarán su umbral y ven algo borroso, que podría ser una E. Normalmente no pensarían eso, pero esperamos una E, es bastante buena, y sí, vi una E, y luego alce dice, "Sí, vi un alce".
Go up another five levels, and you're now at a pretty high level of this hierarchy, and stretch down into the different senses, and you may have a module that sees a certain fabric, hears a certain voice quality, smells a certain perfume, and will say, "My wife has entered the room."
Sube otros cinco niveles, ya estás a un nivel bastante alto de jerarquía, y acércate hacia los distintos sentidos, y puedes encontrar un módulo que ve una cierta tela, escucha un cierto tipo de voz, huele cierto perfume, y dirá, "Mi esposa ha entrado en la habitación".
Go up another 10 levels, and now you're at a very high level. You're probably in the frontal cortex, and you'll have modules that say, "That was ironic. That's funny. She's pretty."
Sube otros 10 niveles, y estás ahora a un nivel muy alto. Probablemente estás en la corteza frontal, y tendrás los módulos que dicen, "Eso fue irónico. Eso es divertido. Ella es linda".
You might think that those are more sophisticated, but actually what's more complicated is the hierarchy beneath them. There was a 16-year-old girl, she had brain surgery, and she was conscious because the surgeons wanted to talk to her. You can do that because there's no pain receptors in the brain. And whenever they stimulated particular, very small points on her neocortex, shown here in red, she would laugh. So at first they thought they were triggering some kind of laugh reflex, but no, they quickly realized they had found the points in her neocortex that detect humor, and she just found everything hilarious whenever they stimulated these points. "You guys are so funny just standing around," was the typical comment, and they weren't funny, not while doing surgery.
Podrías pensar que ésos son más sofisticados, pero lo que es más complicado es la jerarquía bajo ellos. Había una niña de 16 años, tuvo una cirugía en el cerebro, y estuvo consciente porque los cirujanos querían hablar con ella. Se puede hacer porque no hay receptores de dolor en el cerebro. Y cada vez que estimulaban pequeños puntos particulares en su neocórtex, los que se ven aquí en rojo, ella se reía. Así creyeron que disparaban algún tipo de reflejo de risa, pero no, se dieron cuenta de que habían encontrado los puntos en su neocórtex que detectan humor, y ella pensaba que todo era divertidísimo cada vez que estimulaban esos puntos. "Uds. son tan divertidos parados ahí", era el comentario típico, y ellos no eran divertidos, no mientras hacían la cirugía.
So how are we doing today? Well, computers are actually beginning to master human language with techniques that are similar to the neocortex. I actually described the algorithm, which is similar to something called a hierarchical hidden Markov model, something I've worked on since the '90s. "Jeopardy" is a very broad natural language game, and Watson got a higher score than the best two players combined. It got this query correct: "A long, tiresome speech delivered by a frothy pie topping," and it quickly responded, "What is a meringue harangue?" And Jennings and the other guy didn't get that. It's a pretty sophisticated example of computers actually understanding human language, and it actually got its knowledge by reading Wikipedia and several other encyclopedias.
Entonces, ¿cómo vamos hoy? Los computadores están comenzando a dominar el lenguaje humano con técnicas similares a las del neocórtex. Yo describí el algoritmo, que es similar a algo llamado un modelo jerárquico oculto de Markov, algo en lo que he trabajado desde los 90. "Jeopardy" es un juego de lenguaje natural muy extenso, y Watson alcanzó un puntaje más alto que los dos mejores jugadores combinados. Logró acertar a esta pregunta: "Un largo, aburrido discurso dicho por una espumosa cobertura de pastel", y rápidamente respondió, "Qué es una arenga de merengue?" Y Jennings y el otro tipo no acertaron ésa. Es un ejemplo bastante sofisticado de computadores entendiendo lenguaje humano, y obtuvo su conocimiento leyendo Wikipedia y muchas otras enciclopedias.
Five to 10 years from now, search engines will actually be based on not just looking for combinations of words and links but actually understanding, reading for understanding the billions of pages on the web and in books. So you'll be walking along, and Google will pop up and say, "You know, Mary, you expressed concern to me a month ago that your glutathione supplement wasn't getting past the blood-brain barrier. Well, new research just came out 13 seconds ago that shows a whole new approach to that and a new way to take glutathione. Let me summarize it for you."
En 5 a 10 años, los motores de búsqueda estarán basados en no solo buscar combinaciones de palabras y links sino en realmente entender, leer para entender miles de millones de páginas en la red y los libros. Así que estarás caminando, y Google aparecerá y dirá, "Sabes, Mary, estabas preocupada hace un mes de que tu suplemento de glutatión no traspasaba la barrera hematoencefálica. Bien, una investigación apareció hace 13 segundos que muestra un nuevo enfoque y una nueva forma de tomar glutatión. Permíteme resumirla para ti".
Twenty years from now, we'll have nanobots, because another exponential trend is the shrinking of technology. They'll go into our brain through the capillaries and basically connect our neocortex to a synthetic neocortex in the cloud providing an extension of our neocortex. Now today, I mean, you have a computer in your phone, but if you need 10,000 computers for a few seconds to do a complex search, you can access that for a second or two in the cloud. In the 2030s, if you need some extra neocortex, you'll be able to connect to that in the cloud directly from your brain. So I'm walking along and I say, "Oh, there's Chris Anderson. He's coming my way. I'd better think of something clever to say. I've got three seconds. My 300 million modules in my neocortex isn't going to cut it. I need a billion more." I'll be able to access that in the cloud. And our thinking, then, will be a hybrid of biological and non-biological thinking, but the non-biological portion is subject to my law of accelerating returns. It will grow exponentially. And remember what happens the last time we expanded our neocortex? That was two million years ago when we became humanoids and developed these large foreheads. Other primates have a slanted brow. They don't have the frontal cortex. But the frontal cortex is not really qualitatively different. It's a quantitative expansion of neocortex, but that additional quantity of thinking was the enabling factor for us to take a qualitative leap and invent language and art and science and technology and TED conferences. No other species has done that.
En 20 años, tendremos nanobots, porque otra tendencia exponencial es el encogimiento de la tecnología. Irán a nuestro cerebro a través de los capilares y básicamente conectarán nuestro neocórtex a un neocórtex sintético en la nube dando una extensión a nuestro neocórtex. Hoy, quiero decir, tienen un computador en su teléfono, pero si necesitan 10 000 computadores por unos segundos para hacer una búsqueda compleja, pueden acceder a ellos por 1 o 2 segundos en la nube En los 2030, si necesitan un poco de neocórtex extra, podrán conectarse a él en la nube directamente desde su cerebro. Así que estoy caminando y digo, "Ahí está Chris Anderson. Viene hacia mí. Mejor pienso algo inteligente que decir. Tengo 3 segundos. Mis 300 millones de módulos en mi neocórtex no serán suficientes. Necesito mil millones más". Podré acceder a ellos en la nube. Y nuestro pensamiento, entonces, será un híbrido de pensamiento biológico y no-biológico, pero la porción no-biológica está sujeta a mi ley de retornos acelerados. Crecerá exponencialmente. ¿Y recuerdan qué paso la última vez que expandimos nuestro neocórtex? Eso fue hace 2 millones de años cuando nos volvimos humanoides y desarrollamos estas grandes frentes. Otros primates tienen una frente inclinada. No tienen la corteza frontal. Pero la corteza frontal no es realmente cuantitativamente diferente. Es una expansión cuantitativa de nuestro neocórtex, pero esa cantidad adicional de pensamiento permitió que diéramos un salto cualitativo e inventáramos el lenguaje y el arte y la ciencia y la tecnología y las conferencias TED. Ninguna otra especie ha hecho esto.
And so, over the next few decades, we're going to do it again. We're going to again expand our neocortex, only this time we won't be limited by a fixed architecture of enclosure. It'll be expanded without limit. That additional quantity will again be the enabling factor for another qualitative leap in culture and technology.
Y así, durante las próximas décadas, lo haremos de nuevo. Expandiremos nuevamente nuestro neocórtex, solo que esta vez no estaremos limitados por una arquitectura o envoltorio fijos. Se expandirá sin límites. La cantidad adicional será nuevamente el factor habilitante para otro salto cualitativo en cultura y tecnología.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)