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.
Позвольте рассказать вам историю. Она началась 200 миллионов лет назад. Это история неокортекса, что означает «новая кора». У ранних млекопитающих — а он есть только у млекопитающих, у этих существ, похожих на грызунов — он был размером с почтовую марку и такой же тонкий. Это был тонкий покров их мозга, размером с грецкий орех, но он имел способность к новому типу мышления. Вместо фиксированного поведения, присущего не млекопитающим, он мог придумывать новые модели поведения. Скажем, мышь убегает от хищника, её путь заблокирован, она попробует придумать выход из ситуации. Это может сработать, а может и нет — но если да, то она запомнит это и будет поступать по-новому — и это может распространиться в популяции очень быстро. Другая мышь, увидев это, подумает: «Хм, обойти этот булыжник было довольно умно», — и она может перенять такое поведение.
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.
Не млекопитающие животные этого не могут. Их поведение фиксировано. Они могут научиться новому, но не за одно поколение. Возможно, за тысячу поколений они смогут выработать новую фиксированную модель поведения. 200 миллионов лет назад с этим не было никаких проблем. Окружающая среда менялась очень медленно. Существенное изменение окружающей среды могло занять 10 000 лет. И в течение этого времени вырабатывалось новое поведение.
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.
Итак, всё шло своим чередом, но потом кое-что случилось. 65 миллионов лет назад произошло внезапное резкое изменение окружающей среды. Мы называем его мел-палеогеновое вымирание. Именно тогда вымерли динозавры, именно тогда вымерло 75% всех видов животных и растений, и именно тогда млекопитающие заняли свою экологическую нишу. И тогда эволюция подумала: «Хм, этот неокортекс штука хорошая», — и начала увеличивать его. Млекопитающие увеличивались, их мозг увеличивался ещё быстрее, и ещё быстрее увеличивался неокортекс, сформировав характерные борозды и складки, по сути, чтобы увеличить площадь поверхности. Если взять неокортекс человека и растянуть его, он будет размером с салфетку. И он по-прежнему тонкий. Примерно такой же тонкий, как и салфетка. Но в нём так много извилин и борозд, что он теперь занимает 80% нашего мозга. Именно с его помощью мы думаем, он также потрясающий преобразователь. Наша древняя часть мозга производит основные побуждения и импульсы, но моя тяга к завоеванию территорий будет преобразована неокортексом в написание поэмы или создание программы, или в выступление на TED, и неокортекс — именно то место, где происходит вся работа.
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 лет назад я написал статью, где описал свой взгляд на работу мозга, и я описал её как последовательность модулей. Каждый модуль мог работать по шаблону. Он мог выучить шаблон. Он мог запомнить шаблон. Мог привести его в действие. И эти модули были организованы в иерархии, мы создали эти иерархии своим собственным мышлением. Но с этим нельзя было далеко уйти 50 лет назад. И я тогда встретился с президентом Джонсоном. Я думал над этим 50 лет, и полтора года назад я издал книгу «Как создать разум», в которой изложил тот же тезис, но уже с изобилием доказательств. Количество данных, получаемых нами о мозге благодаря нейробиологии, удваивается каждый год. Разрешение всех типов сканирования мозга увеличивается вдвое каждый год. Мы уже можем заглянуть в живой мозг и увидеть, как межнейронные связи взаимодействуют и испускают сигналы в реальном времени. Мы можем увидеть, как ваш мозг формирует мысли, и как ваши мысли формируют мозг, что по сути и есть то, как это работает.
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."
Позвольте кратко описать, как это работает. Эти модули я посчитал. У нас их около 300 миллионов, и мы формируем их в иерархии. Я приведу простой пример. У меня есть кипа модулей, которые различают поперечную черту в букве А, и больше их ничего не интересует. Красивая песня, проходящая мимо хорошенькая девушка — им это неинтересно, но когда они видят поперечную черту в букве А, они оживляются и говорят: «Поперечная черта!» — и подаёт сигнал большей вероятности на свой выводящий аксон. Это идёт на следующий уровень — слои организованы по уровням абстрактности, каждый абстрактнее предыдущего. Поэтому следующий может сказать: «Прописная А». Это идёт на уровень выше, который может сказать: «Антоновка». Информация может передаваться и обратно. Если различитель антоновки увидел А-Н-Т-О-Н-О-В-К, он задумается: «Хм, я думаю А здесь вполне вероятна»,— и он даст сигнал вниз всем различителям буквы А: «Будьте начеку, думаю, А на подходе». Различители буквы А снизят свой порог восприимчивости и, увидев какую-нибудь каракулю, подумают об А. Обычно вы бы так не подумали, но при ожидании А это вполне подойдёт: — Да, я увидел А. И потом антоновка: — Да, я увидела Антоновку.
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."
Поднимитесь на 5 уровней выше — и вы уже довольно высоко в этой иерархии. Вовлеките разные чувства, и, возможно, найдётся модуль, различающий определённую ткань, определённый голос или определённый запах, и тогда он скажет: «Моя жена зашла в комнату».
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."
Поднимитесь ещё на 10 уровней — и вы уже на очень высоком уровне. Вероятно, уже в лобной коре. И там будут модули, которые скажут: «Это было иронично. Это смешно. Она хорошенькая».
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.
Вы можете подумать, что они более сложные, но на самом деле более сложной является иерархия, стоящая под ними. 16-летней девочке делали операцию на мозге. Она была в сознании, потому что хирурги хотели говорить с ней. Это возможно потому, что в мозге нет болевых рецепторов. И всякий раз, когда они стимулировали определённые очень маленькие участки неокортекса, отмеченные здесь красным, она смеялась. Сначала они подумали, что вызывают рефлекс смеха, но вскоре они поняли, что нашли точки в неокортексе, распознающие юмор, и ей просто всё казалось смешным, когда они стимулировали эти точки. «Вы, ребята, такие смешные, стоите тут», — был её типичный комментарий, а они не были смешными — не во время операции.
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.
Так как с этим обстоит дело сейчас? Что ж, компьютеры начинают овладевать человеческим языком с помощью методов, схожих по работе с неокортексом. Я описал этот алгоритм, который похож на то, что называется иерархической скрытой марковской моделью, то, над чем я работаю с 90-х. Jeopardy — это телевикторина на большое количество разных тем, и робот Ватсон набрал больше очков, чем два лучших игрока вместе взятых. Он ответил верно на следующий вопрос: «Долгая, утомительная речь, произнесённая белком и желтком?», и он сразу же ответил: «Что такое яичница-болтунья?» А Дженнингз и другой игрок ответа не дали. Это довольно замысловатый пример того, как компьютеры понимают человеческий язык, и как они получают знания из Википедии и некоторых других энциклопедий.
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."
Через пять-десять лет поисковые системы будут основаны не просто на поиске комбинаций слов и ссылок, но на осмыслении информации, на чтении и понимании миллиардов страниц в интернете и в книгах. Гуляете вы где-нибудь, и вдруг выскакивает окно Google и говорит: «Помнишь, Маша, месяц назад ты была обеспокоена, что глутатионовые биологические добавки не проходят через гемато-энцефалический барьер? Так вот, 13 секунд назад появилось новое исследование, предлагающее к этому новый подход и новые способы принятия глутатиона. Позволь озвучить главное».
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.
Через 20 лет у нас будут наноботы, в связи со стремительной тенденцией уменьшения размеров техники. Они будут циркулировать в мозге по капиллярам и, по сути, соединять наш неокортекс с синтетическим неокортексом в облаке, предоставляя расширение нашего неокортекса. Сегодня у вас есть компьютер в телефоне, но если вам понадобится 10 000 компьютеров на пару секунд для расширенного поиска, вы сможете воспользоваться этим в облаке. В 2030-е, если вам понадобится дополнительный неокортекс, вы сможете подсоединиться к нему в облаке прямо из мозга. Скажем, иду я и вижу: «О, Крис Андерсон. Он идёт ко мне. Хорошо бы сказать что-нибудь умное. У меня 3 секунды. Моих 300 миллионов модулей в неокортексе не хватит. Мне нужен ещё миллиард». Я смогу получить его из облака. И наше мышление станет гибридом Биологического и небиологического мышления. Небиологическая часть — это основа моего закона ускоряющейся отдачи. Она будет ускоряться по экспоненте. Помните, что случилось последний раз, когда увеличился неокортекс? Это было 2 миллиона лет назад, когда мы стали людьми и развили большой лобный отдел. У других приматов лоб скошен. У них нет лобной коры. Но лобная кора не так уж и отличается от неокортекса качественно. Это лишь количественное увеличение неокортекса — но это дополнительное количество мыслительных процессов позволило нам совершить качественный скачок и придумать и язык, и искусство, и науку, и технологии, и конференции TED. Ни один другой биологический вид этого не достиг.
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.
Так что к концу следующего десятилетия мы это сделаем снова. Мы снова увеличим свой неокортекс — только на этот раз он не будет ограничен никакими конкретными рамками. Предельной границы его расширения не будет. И это дополнительный объём снова станет определяющим фактором для следующего качественного скачка в культуре и технологиях.
Thank you very much.
Большое спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)