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.
Deixem-me lhes contar uma história. Aconteceu há 200 milhões de anos. É a história do neocórtex, que significa "nova casca". E nesses mamíferos primitivos, porque só os mamíferos têm neocórtex, criaturas parecidas com roedores. Era do tamanho de um selo postal e tão fino quanto, e era uma cobertura fina em volta do cérebro do tamanho de uma noz, mas era capaz de uma nova forma de pensamento. Em vez dos comportamentos fixos que os animais não mamíferos têm, podia inventar novos comportamentos. Se um rato estivesse fugindo de um predador, e seu caminho estivesse bloqueado, ele vai tentar inventar uma nova solução. Pode funcionar, ou não, mas se funcionar, ele vai se lembrar e se comportar diferentemente, e isso pode se propagar viralmente pelo resto da comunidade. Outro rato que tenha visto isso diria: "Ei, foi bem esperto, dar a volta nessa pedra", e adotaria um novo comportamento também.
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.
Animais não mamíferos não conseguiam fazer essas coisas. Tinham comportamentos fixos. Eles aprenderiam comportamentos novos, mas não durante seu período de vida. Durante o período de, talvez, milhares de vidas, poderia evoluir para um novo comportamento fixo. Isso funcionava perfeitamente há 200 milhões de anos. O ambiente mudou bem devagar. Poderia demorar 10 mil anos para haver uma mudança ambiental significativa, e durante esse período de tempo, evoluiria para um novo comportamento.
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.
Bem, isso funcionou bem, até que algo aconteceu. Há 65 milhões de anos, houve uma mudança ambiental brusca e violenta. Nós a chamamos de evento de extinção cretáceo. Foi aí que os dinossauros foram extintos, foi aí que 75% das espécies de animais e plantas foram extintas, e foi aí que os mamíferos assumiram seu papel ecológico, e para antropomorfizar, a evolução biológica disse: "Hmm, esse neocórtex é coisa boa", e ele começou a crescer. E os mamíferos ficaram maiores, seus cérebros ficaram maiores ainda mais rápido, e o neocórtex ficou maior mais rápido ainda e desenvolveu essas dobras características basicamente para aumentar sua superfície. Se pegássemos o neocórtex humano e o esticássemos, seria do tamanho de um guardanapo de mesa, e ainda é uma estrutura fina. É da espessura de um guardanapo de mesa. mas tem tantas dobras e convoluções que agora compõe 80% de nosso cérebro, e é nele que realizamos o pensamento, e é o grande sublimador. Ainda temos aquelo cérebro antigo que fornece nossa motivação básica, mas eu posso ter uma motivação por conquista, e ela seria sublimada pelo neocórtex na escrita de um poema ou na invenção de um aplicativo ou numa palestra TED, e é mesmo no neocórtex que a ação acontece.
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.
Há 50 anos, eu escrevi um artigo descrevendo como eu pensava que o cérebro funcionava, e eu o descrevi como uma série de módulos. Cada módulo podia fazer coisas com um padrão. Poderia aprender um padrão. Lembrar um padrão. Poderia implementar um padrão. E esses módulos eram organizados em hierarquias. E nós criávamos essa hierarquia com nosso próprio pensamento. E havia muito pouco para acontecer há 50 anos. Levou-me a conhecer o presidente Johnson. Estive pensando nisso há 50 anos, E há um ano e meio, eu lancei o livro "How to Create a Mind", que tem a mesma teoria, mas agora há muito mais evidências. As informações que temos sobre o cérebrro da neurociência dobra a cada ano. A resolução espacial de escaneamento cerebral de todos os tipos dobra a cada ano. Agora podemos ver dentro de um cérebro vivo e ver conexões interneurais individuais se conectando e sendo ativadas em tempo real. Podemos ver seu cérebro criar seus pensamentos, seus pensamentos criarem seu cérebro, o que é muito importante para seu funcionamento.
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."
Vou explicar brevemente como funciona. Eu contei esses módulos, na verdade. Nós temos cerca de 300 milhões deles, e nós os criamos em hierarquias. Vou dar um exemplo simples. Eu tenho um tanto de módulos que conseguem reconhecer a barra como um A maiúsculo, e isso é tudo com que se importam. Pode tocar uma música bonita, uma garota bonita pode passar, eles não se importam, mas eles vêm um A maiúsculo na barra, eles ficam muito animados e dizem: "Barra!", e colocam uma alta probabilidade em seu axônio de saída. Daí, segue-se ao próximo nível, e as camadas estão organizadas em níveis conceituais. Cada um é mais abstrato que o próximo, então o próximo pode dizer: "A maiúsculo". Daí, sobe-se para um nível mais alto que se pode dizer "Abacate". A informação também viaja para baixo. Se o reconhecedor de abacates já viu A-B-A-C-A-T, ele vai pensar consigo: "Hmm, acho que um E é bem provável", e vai mandar um sinal para os reconhecedores de E, dizendo: "Fiquem atentos para um E, acho que tem um a caminho". Os reconhecedores de E vão diminuir seu limiar e eles veem um borrão, que poderia ser um E. Normalmente você não acharia, mas estamos esperando um E, está bom o suficiente, e sim, vi um E, e então abacate diz: "Sim, eu vi um Abacate."
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."
Subindo mais uns cinco níveis, estamos num nível bem alto dessa hierarquia, e se espalha por diferentes sentidos, e você pode ter um módulo que vê um certo tecido, ouve uma certa qualidade de voz, sente um certo perfume, e vai dizer: "Minha esposa esteve neste quarto".
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."
Subindo mais uns dez níveis, e agora estamos num nívei altíssimo. Provavelmente no córtex frontal, e terá módulos que dizem: "Isso foi irônico. É engraçado. Ela é bonita".
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.
Vocês podem pensar que esses são mais sofisticados, mas o que é mesmo mais complicado é a hierarquia por baixo deles. Havia uma garota de 16 anos, que passou por uma cirurgia cerebral, e ela estava consciente porque os cirurgiões queriam falar com ela. Dá para fazer isso porque não há receptores de dor no cérebro. E sempre que eles estimulavam pontos específicos bem pequenos em seu neocórtex, mostrados aqui em vermelho, ela dava risada. Eles acharam que estavam ativando algum tipo de reflexo do riso, mas não, eles rapidamente percebem que tinham encontrado o ponto em seu neocórtex que detecta humor, e para ela tudo era hilário sempre que estimulavam esses pontos. "Vocês são tão engraçado, aí em pé", era um comentário típico, e eles não eram engraçados, não durante a cirurgia.
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.
Então, como estamos hoje em dia? Bem, computadores estão começando a dominar a linguagem humana com técnicas que são similares ao neocórtex. Eu descrevi o algoritmo, na verdade, que é parecido com algo chamado de modelo hierárquico oculto de Markov, algo com que tenho trabalhado desde os anos 90. "Jeopardy" é um jogo de linguagem natural bem popular, e Watson obteve maior pontuação que os dois melhores jogadores juntos. Ele acertou esta pergunta: "Um discurso longo e cansativo dado por uma cobertura de bolo cremosa", e ele rapidamente respondeu, "O que é <i>meringue-harangue</i>" (trocadilho) E Jennings e o outro cara não entenderam. É um exemplo bem sofisticado de computadores entendendo linguagem humana, e ele obteve seu conhecimento lendo a Wikipedia e várias outras enciclopédias.
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."
Daqui a cinco ou dez anos, ferramentas de busca vão ser baseadas não somente na busca de combinações de links e palavras mas de fato no entendimento, ler para entender as bilhões de páginas da Internet e livros. Você estaria andando por aí, e o Google apareceria e diria: "Sabe, Maria, você demonstrou preocupação para mim há um mês que seu suplemento de glutationa não estava ultrapassando a barreira hematoencefálica. Bem, novas pesquisas foram publicadas há 13 segundos, e mostram uma nova abordagem para isso e um novo jeito de tomar glutationa. Deixe-me resumir para você."
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.
Daqui a dez anos, nós teremos nanorrobôs, porque outra tendência exponencial é o encolhimento da tecnologia. Eles entrarão no seu cérebro pelos capilares e basicamente conectarão nosso neocórtex a um neocórtex sintético na nuvem, oferecendo uma extensão de nosso neocórtex. Hoje em dia, quero dizer, vocês têm um computador no celular, mas se precisarem de 10 mil computadores por alguns segundos para fazer uma pesquisa complexa, vocês poderão acessá-los por um ou dois segundos na nuvem. Na década de 2030, se precisarmos de neocórtex extra, poderemos nos conectar na nuvem diretamente de nossos cérebros. Estarei andando por aí e direi: "Oh, ali está Chris Anderson. Ele está vindo em minha direção. Melhor pensar em algo inteligente para dizer. Eu tenho três segundos. Meus 300 milhões de módulos no meu neocórtex não darão conta do recado. Preciso de mais um bilhão". Eu poderei acessá-los na nuvem. E nosso pensamento, então, será híbrido entre pensamento biológico e não biológico, mas a parte não biológica estará sujeita à minha teoria das mudanças aceleradas. Vai crescer exponencialmente. E lembram-se do que aconteceu da última vez que expandimos nosso neocórtex? Isso foi há dois milhões de anos, quando nos tornamos humanoides e desenvolvemos essas testas grandes. Outros primatas têm testa inclinada. Eles não têm o córtex frontal. Mas o córtex frontal não é qualitativamente diferente. É uma extensão quantitativa do neocórtex, mas a quantidade adicional de pensamento foi o fator que nos possiblitou dar um salto qualitativo e inventar linguagem e arte e ciência e tecnologia e conferências TED. Nenhuma outra espécie já fez isso.
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.
E assim, pelas próximas décadas, vamos fazer isso de novo. Vamos expandir nosso neocórtex novamente, só que, dessa vez, não estaremos limitados por uma arquitetura fixa e fechada. Será expandido sem limites. Essa quantidade adicional vai, novamente, ser o fator que possibilita outro salto qualitativo em cultura e tecnologia.
Thank you very much.
Muito obrigado.
(Applause)
(Aplausos)