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.
Ļaujiet man izstāstīt jums stāstu, kas sniedzas 200 miljonus gadu senā pagātnē. Tas ir stāsts par smadzeņu garozu, kas latīņu valodā nozīmē "jaunā miza". Agrīnajos zīdītājos, — jo tikai zīdītājiem ir smadzeņu garoza — šajās grauzējiem līdzīgajās būtnēs tā bija pastmarkas lielumā un arī tikpat plāna. Tā bija plāns apvalks to valrieksta izmēra smadzenēm, taču tā spēja domāt jaunā veidā. Fiksētās uzvedības vietā, kas piemīt ne-zīdītājiem, šī smadzeņu garoza spēja izgudrot jaunus uzvedības modeļus. Teiksim, pele bēg no plēsēja, tās ceļš ir aizsprostots. Tā mēģinās izdomāt izeju no situācijas. Tas var nostrādāt, var nenostrādāt, bet, ja nostrādās, pele to atcerēsies, un tai būs jauns rīcības veids, un tas var patiesībā strauji izplatīties visā peļu populācijā. Cita pele, to redzot, teiktu: "Hei, tas bija diezgan atjautīgi — to akmeni apiet." Un arī šī pele var pārņemt šādu uzvedības modeli.
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.
Dzīvnieki, kas nebija zīdītāji, nespēja veikt neko no minētā. To rīcība bija fiksēta. Tie varētu iemācīties jaunu rīcības veidu, taču ne vienas paaudzes laikā. Iespējams, tūkstoš paaudžu laikā tie varētu attīstīt jaunu fiksētu rīcības veidu. Tas bija pilnīgi pieņemami pirms 200 miljons gadiem. Apkārtējā vide mainījās ļoti lēni. Varēja paiet 10 000 gadu pirms vide būtiski mainījās, un tajā laikā šīs radības attīstīja jaunu uzvedības modeli.
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.
Viss gāja labi, bet tad kaut kas notika. Pirms 65 miljoniem gadu notika pēkšņas, drastiskas vides izmaiņas. Mēs to saucam par krīta-terciāra masveida izmiršanu. Tajā laikā izmira dinozauri. Tajā laikā izmira 75% dzīvnieku un augu sugu, un tajā laikā zīdītāji ieņēma savu ekoloģisko nišu. Antropomorfizējot bioloģiskā evolūcija teica: "Hm, šī smadzeņu garoza ir diezgan laba lieta," un sāka to palielināt. Zīdītāji auga lielāki, to smadzenes palielinājās vēl ātrāk. Smadzeņu garoza palielinājās <b>vēl</b> ātrāk un attīstīja šīs īpatnējās rievas un krokas, lai palielinātu savas virsmas laukumu. Ja jūs ņemtu cilvēka smadzeņu garozu un izstieptu to, tā būtu galda salvetes lielumā un joprojām ļoti plāna. Tā ir galda salvetes biezumā, bet tai ir tik daudz izlocījumu un rievu, ka tā veido 80% mūsu smadzeņu, un tajā norisinās mūsu domāšana. Tā ir lielisks pārveidotājs. Mums joprojām ir vecās smadzenes, kas nodrošina primārās dziņas un motivāciju, bet man var būt dzinulis iekarot, un smadzeņu garozā tas tiks pārveidots vēlmē uzrakstīt dzejoli vai izgudrot aplikāciju, vai sniegt TED runu. Un tieši smadzeņu garozā notiek darbība.
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.
Pirms 50 gadiem es publikācijā aprakstīju, kā, pēc manām domām, darbojas smadzenes, un es to raksturoju kā moduļu sēriju. Katrs modulis spēja rīkoties pēc parauga. Tas varēja iemācīties paraugu. Tas varēja atcerēties paraugu. Tas varēja ieviest paraugu. Šie moduļi bija sakārtoti hierarhijās, un mēs izveidojām šo hierarhiju paši ar savu domāšanu. Patiesībā pirms 50 gadiem tur nekā daudz nebija. Tas ļāva man satikt prezidentu Džonsonu. Es par šo esmu domājis 50 gadus, un pirms pusotra gada es izdevu grāmatu "Kā radīt prātu", kas satur to pašu tēzi, bet nu jau ar lērumu pierādījumu. Datu apjoms, ko mēs iegūstam par smadzenēm no neirozinātnes, divkāršojas katru gadu. Telpiskā izšķirtspēja visu veidu smadzeņu skenēšanā divkāršojas katru gadu. Tagad mēs varam ieskatīties dzīvās smadzenēs un redzēt atsevišķas starpnervu saites, tām mijiedarbojoties un pārraidot signālus reālajā laikā. Mēs varam redzēt, kā smadzenes veido domas. Mēs varam redzēt, kā domas veido smadzenes, kas ir visa notiekošā atslēga.
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."
Ļaujiet man īsumā aprakstīt, kā tas darbojas! Es esmu saskaitījis šos moduļus. Mums to ir aptuveni 300 miljoni, un mēs tos veidojam hierarhijās. Es minēšu vienkāršu piemēru. Man ir moduļi, kas atpazīst šķērssvītru lielajam A burtam, un tas ir viss, kas tos interesē. Var skanēt skaista dziesma, garām var iet glīta meitene — viņus tas neinteresē. Toties, ieraugot šķērssvītru lielajam A, tie atdzīvojas un saka: "Šķērssvītra!" Viņi dod spēcīgu signālu izvades aksonam. Tas aiziet uz nākamo līmeni, un šīs kārtas ir organizētas konceptuālos līmeņos. Katrs nākamais ir abstraktāks par iepriekšējo, tādēļ nākamais varētu sacīt: "Lielais A." Augstākā līmenī tas varētu teikt: "Ābols." Informācija plūst arī atpakaļ. Ja ābola pazinējs ir redzējs Ā-B-O-L, tas domās: "Hm, man šķiet, ka varētu sekot S." Un tas nosūtīs signālu lejup visiem S pazinējiem, sakot: "Pievērsiet uzmanību S! Tāds varētu parādīties." S pazinēji samazinās savu aktivizācijas slieksni, un viņi redzēs kādu neskaidru lietu, kas varētu būt S. Parasti jūs tā nedomātu, taču, gaidot S, ar to pietiek. "Jā, es esmu redzējis S." Un ābolu pazinējs tad saka: "Jā, es esmu redzējis ābolu."
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."
Pakāpjoties vēl 5 līmeņus augstāk, jūs nonākat diezgan augstā hierarhijas līmenī, kas iestiepjas dažādās maņās. Jums varētu būt modulis, kas pazīst konkrētu materiālu, dzird konkrētu balss īpatnību, saož konkrētu smaržu un saka: "Istabā ienākusi mana sieva."
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."
Paejot vēl 10 līmeņus augstāk, jūs nonākat ļoti augstā līmenī. Visticamāk, jūs esat smadzeņu pieres daivā, un tur būs moduļi, kas teiks: "Tas bija ironiski. Tas ir smieklīgi. Viņa ir glīta."
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.
Varētu domāt, ka tie ir smalkāk attīstīti, bet patiesībā sarežģītāka ir hierarhija zem tiem. Kādai 16 gadus vecai meitenei tika veikta smadzeņu operācija, un viņa bija pie samaņas, jo ķirurgi vēlējās ar viņu sazināties. To varat darīt, jo smadzenēs nav sāpju receptoru. Kad viņi stimulēja atsevišķus sīkus punktus viņas smadzeņu garozā, kas te attēloti sarkanā krāsā, meitene smējās. Pirmajā brīdī viņi domāja, ka aktivizē kādu smieklu refleksu. Bet, nē, viņi ātri vien saprata, ka ir atraduši punktus meitenes smadzeņu garozā, kas uztver humoru. Viņai likās smieklīgs viss ikreiz, kad ārsti aizskāra šos punktus. "Jūs esat tik smieklīgi, tā stāvēdami apkārt," bija tipisks komentārs. Un viņi nebija smieklīgi, ne jau operācijas laikā.
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.
Tātad — kā mums iet tagad? Nu, datori sāk apgūt cilvēku valodu, izmantojot metodes, kas līdzīgas smadzeņu garozai. Es aprakstīju algoritmu, kas līdzinās tā sauktajam hierarhijas slēptajam Markova modelim, pie kā es strādāju kopš 90. gadiem. "Jeopardy!" ir plaša dabiskās valodas TV spēle, un dators Vatsons ieguva labāku rezultātu nekā divi labākie spēlētāji kopā. Tas spēja atbildēt uz šādu jautājumu: "Gara, nogurdinoša runa, kas pasniegta ar putojošu pīrāga virskārtu." Tas ātri atbildēja: "Kas ir bezē spriedelējums?" Dženings un otrs spēlētājs to nesaprata. Tas ir diezgan smalks piemērs tam, ka datori patiešām saprot cilvēku valodu, un tie savas zināšanas iegūst, lasot Vikipēdiju un citas enciklopēdijas.
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."
Pēc pieciem, desmit gadiem meklētāji būs balstīti nevis uz vārdu kombināciju un saikņu meklēšanu, bet uz īstu izpratni, tie lasīs miljardiem lappušu tīmeklī un grāmatās, lai saprastu. Jums pastaigājoties savā nodabā, pēkšņi parādīsies "Google" logs un teiks: "Atceries, Mērij, pirms mēneša Tu satraucies, ka tavs glutationa uztura bagātinātājs nespēj pārvarēt asinsrites—smadzeņu barjeru. Pirms 13 sekundēm klajā nācis jauns pētījums, kas demonstrē pilnīgi jaunu pieeju un jaunu veidu, kā uzņemt glutationu. Ļauj man to Tev apkopot."
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.
Pēc 20 gadiem mums būs nanoboti, jo vēl viena eksponenciāla tendence ir tehnikas izmēru samazināšanās. Caur kapilāriem tie iekļūs mūsu smadzenēs un būtībā savienos mūsu smadzeņu garozu ar sintētisku smadzeņu garozu "mākonī", tādējādi paplašinot mūsu smadzeņu garozu. Šodien dators ir jūsu telefonā, bet, ja jums uz dažām sekundēm vajag 10 000 datoru, lai veiktu sarežģītu meklēšanu, jūs uz vienu vai divām sekundēm varat tādiem piekļūt "mākonī". 2030. gados, ja jums vajadzēs papildus smadzeņu garozu, jūs varēsiet tai piekļūt "mākonī" taisnā ceļā no savām smadzenēm. Teiksim, es pastaigājos un redzu: "Skat, tur ir Kriss Andersons. Viņš nāk uz manu pusi. Derētu izdomāt un pateikt kaut ko gudru. Man ir trīs sekundes laika. 300 miljoni moduļu manā smadzeņu garozā to nespēs paveikt. Man vajag par miljardu vairāk." Es tiem varēšu piekļūt "mākonī". Un tad mūsu domāšana būs bioloģiskas un nebioloģiskas domāšanas hibrīds. Nebioloģiskā domāšanas daļa atbilst manam pieaugošās atdeves likumam. Tā augs eksponenciāli. Un vai atceraties, kas notika iepriekšējā reizē, kad paplašinājām savu smadzeņu garozu? Tas bija pirms 2 miljoniem gadu, kad mēs kļuvām par humanoīdiem un attīstījām šīs lielās pieres. Citiem primātiem ir slīpa piere. Viņiem nav pieres daivas. Bet kvalitatīvi pieres daiva nemaz tik ļoti neatšķiras. Tā ir kvantitatīvs smadzeņu garozas paplašinājums, bet šis papildus domāšanas apjoms bija priekšnoteikums mūsu kvalitatīvai attīstībai — valodas un mākslas, un zinātnes, un tehnoloģijas, un TED konferenču izgudrošanai. Neviena cita suga to nav paveikusi.
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.
Un tuvāko desmitgažu laikā mēs to izdarīsim vēlreiz. Mēs vēlreiz paplašināsim savu smadzeņu garozu, tikai šoreiz mums nebūs arhitektonisku ierobežojumu. Smadzeņu garoza neierobežoti izpletīsies. Tās papildus apjoms atkal būs priekšnoteikums vēl vienam kvalitatīvam lēcienam kultūrā un tehnoloģijās.
Thank you very much.
Liels paldies!
(Applause)
(Aplausi)