أريد أن أتحدث اليوم عن فكرة. فكرة كبيرة. أعتقد في الحقيقة أنها ربما تعتبر الفكرة الوحيدة الأكبر خلال القرن الماضي. إنها فكرة الحوسبة. هذه الفكرة هي التي منحتنا طبعًا كل تقنيات الكمبيوتر التي نملكها اليوم وما شابه. ولكن فكرة الحوسبة هي أكبر بكثير من ذلك. إنها في الحقيقة فكرة عميقة جدًا، قوية جدًا، وأساسية جدًا، والتي بدأنا للتو ملاحظة تأثيراتها.
So I want to talk today about an idea. It's a big idea. Actually, I think it'll eventually be seen as probably the single biggest idea that's emerged in the past century. It's the idea of computation. Now, of course, that idea has brought us all of the computer technology we have today and so on. But there's actually a lot more to computation than that. It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea, whose effects we've only just begun to see.
حسنا، لقد قضيت 30 سنة من حياتي أعمل على ثلاثة مشاريع كبيرة تسعى حقيقة لأخذ فكرة الحوسبة على محمل الجد. لذا فإنني بدأت في سن مبكرة كفيزيائي باستخدام الكمبيوترات كأدوات. ثم بدأت بالتعمق أكثر نوعًا ما أفكر في الحسابات التي قد أرغب القيام بها في محاولة لمعرفة ما الأوليات التي يمكن بناء الحسابات عليها وكيف يمكن جعلها تلقائية إلى أقصى حد ممكن. في النهاية، كونت هيكلا كاملا يعتمد على البرمجة الرمزية وما إلى ذلك والتي مكنتني من بناء برنامج ماثماتيكا. وعلى مدى السنوات الـ 23 الماضية وبمعدل متزايد، قمنا بجمع أفكارًا أكثر وقدرات أكثر في برنامج ماثماتيكا، وأنا سعيد لأقول أن ذلك أدى إلى أشياء جيدة كثيرة في مجال البحث والتطوير والتعليم وغيرها من المجالات حسنا، يجب علي أن أعترف بأنه كانت لدي دوافع أنانية لبناء برنامج ماثماتيكا. أردت أن أستخدمه لوحدي، كما استخدم جاليليو منظاره قبل 400 عام. لم أرد أن أبحث في الكون الفلكي إنما أردت أن أبحث في الكون الحسابي.
Well, I myself have spent the past 30 years of my life working on three large projects that really try to take the idea of computation seriously. So I started off at a young age as a physicist using computers as tools. Then, I started drilling down, thinking about the computations I might want to do, trying to figure out what primitives they could be built up from and how they could be automated as much as possible. Eventually, I created a whole structure based on symbolic programming and so on that let me build Mathematica. And for the past 23 years, at an increasing rate, we've been pouring more and more ideas and capabilities and so on into Mathematica, and I'm happy to say that that's led to many good things in R & D and education, lots of other areas. Well, I have to admit, actually, that I also had a very selfish reason for building Mathematica: I wanted to use it myself, a bit like Galileo got to use his telescope 400 years ago. But I wanted to look not at the astronomical universe, but at the computational universe.
إننا عادة ما ننظر إلى البرمجيات باعتبارها أشياء معقدة نقوم ببنائها لأغراض محددة جدًا. ولكن ماذا عن الفضاء لجميع البرامج الممكن كتابتها؟ فيما يلي رسم توضيحي لبرنامج بسيط جدًا. إذا قمنا بتشغيل هذا البرنامج، هذا ما سنحصل عليه. بسيط جدًا. لذلك دعونا نغير معطيات هذا البرنامج قليلا. سوف نحصل على نتجة أخرى الآن، مازال بسيطًا جدًا. لنحاول تغيرها ثانية. سوف نحصل على شيء أكثر تعقيدًا بقليل، ولكن إذا استمرينا في تشغيل هذا البرنامج لفترة، سوف نكتشف أنه بالرغم من أن الأنماط التي نحصل عليها هي في غاية التعقيد إلا أن لها بنية منتظمة جدًا. لذا فالسؤال هو: هل يمكن أن يحدث شيء مغاير؟ حسنا، لنقم بتجربة صغيرة. لنقم بتجربة رياضية صغيرة ونرى ما سيحدث.
So we normally think of programs as being complicated things that we build for very specific purposes. But what about the space of all possible programs? Here's a representation of a really simple program. So, if we run this program, this is what we get. Very simple. So let's try changing the rule for this program a little bit. Now we get another result, still very simple. Try changing it again. You get something a little bit more complicated. But if we keep running this for a while, we find out that although the pattern we get is very intricate, it has a very regular structure. So the question is: Can anything else happen? Well, we can do a little experiment. Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.
لنقم بتشغيل كل البرامج المحتملة الخاصة بنوع معين من الأشكال التي نراها على الشاشة، والتي تسمى الخلايا التلقائية. يمكنكم أن تروا الكثير من التنوع في السلوك هنا. معظمها تقوم بأشياء بسيطة جدًا. لكن إذا نظرت إلى هذه الصور المختلفة، إلى القاعدة رقم 30، فسوف ترى شيئًا مثيرًا للاهتمام. لنلق نظرة أقرب إلى القاعدة رقم 30 هنا. هذه هي. نحن نقوم بتطبيق القاعدة الصغيرة الموجودة في الأسفل هنا. ولكننا نحصل على كل هذه الأشياء المذهلة. إنه شيء لم نعتد عليه. ويجب أن أقول أنني عندما رأيت هذا لأول مره صدمت، وفي الحقيقة، لأفهم هذا الأمر، قمت باختراع مجال جديد في العلوم
Let's just run all possible programs of the particular type that we're looking at. They're called cellular automata. You can see a lot of diversity in the behavior here. Most of them do very simple things, but if you look along all these different pictures, at rule number 30, you start to see something interesting going on. So let's take a closer look at rule number 30 here. So here it is. We're just following this very simple rule at the bottom here, but we're getting all this amazing stuff. It's not at all what we're used to, and I must say that, when I first saw this, it came as a huge shock to my intuition. And, in fact, to understand it, I eventually had to create a whole new kind of science.
(ضحك)
(Laughter)
هذه العلم مختلف، أكثر عمومًا، من العلوم المعتمدة على الرياضيات التي نعرفها في 300 عام مضت. هل تعلمون، دائما ما يبدوا كلغز كبير ما تفعله الطبيعة، وبدون جهد كبير على ما يبدو لتنتج الكثير من الأشياء التي تبدوا معقدة بالنسبة لنا. حسنا، أعتقد أننا عرفنا سرها. إنها تقوم بأخذ عينات من هذا الكون الحسابي وغالبًا ما تنتج شيئًا كالقاعدة رقم 30 أو مثل هذا. ومعرفة هذه الشيء، يشرح لنا كثيرا من الألغاز القائمة في العلوم. ولكنها بالمقابل تنتج ألغاز جديدة، مثل تقنين الأشياء حسابيًا. أعني بذلك أننا متعودون على تقنين الأشياء علميا وتوقعها، ولكن شيء كهذا في الأساس لا يمكن تقنينه. الطريقة الوحيدة لمعرفة الناتج هي،على نحو فعال، مشاهدته يتطور. هذا مرتبط بشيء أسميه مبدأ التكافؤ الحسابي والذي يقول لن أنه حتى أبسط الأنظمة تستطيع القيام بحسابات معقدة مثل أي شيء. هذا الشيء لا يحتاج إلى الكثير من التقنية والتطور البيولوجي ليكون قادرًا على القيام بأي عملية حسابية فهو شيء يحدث بشكل طبيعي في كل مكان. أشياء بقواعد بسيطة كهذه تستطيع فعل ذلك. حسنا، هذا له تأثير عميق على حدود العلم. على القدرة على التنبؤ والتحكم بأشياء كالعمليات الحيوية(البيولوجية) والاقتصاد على الذكاء في الكون على أسئلة كالارادة الحرة وعلى صناعة التقينة.
This science is different, more general, than the mathematics-based science that we've had for the past 300 or so years. You know, it's always seemed like a big mystery: how nature, seemingly so effortlessly, manages to produce so much that seems to us so complex. Well, I think we've found its secret: It's just sampling what's out there in the computational universe and quite often getting things like Rule 30 or like this. And knowing that starts to explain a lot of long-standing mysteries in science. It also brings up new issues, though, like computational irreducibility. I mean, we're used to having science let us predict things, but something like this is fundamentally irreducible. The only way to find its outcome is, effectively, just to watch it evolve. It's connected to, what I call, the principle of computational equivalence, which tells us that even incredibly simple systems can do computations as sophisticated as anything. It doesn't take lots of technology or biological evolution to be able to do arbitrary computation; just something that happens, naturally, all over the place. Things with rules as simple as these can do it. Well, this has deep implications about the limits of science, about predictability and controllability of things like biological processes or economies, about intelligence in the universe, about questions like free will and about creating technology.
أتعلمون شيئًا، خلال عملي في هذا المجال لسنوات عدة ظللت أتساءل "ما هو أول تطبيق قاتل؟" حسنا، منذ ان كنت صغيرًا كنت أفكر في تأطير المعرفة منهجيًا وجعلها قابلة للحساب. أشخاص كـ "ليبنيز" فكروا في هذه أيضًا في 300 عام مضت. ولكن أنا دائما ما اعتقدت أنه لنحقق التقدم يجب أن أصنع دماغًا بشريًا. حسنا ، الآن بدأت أفكر. هذا النموذج العلمي الخاص بي يقترح شيئًا مختلفًا. وبالمناسبة لدي الآن قدرات حسابيات كبيرة في برنامج "ماثماتيكا" وأنا الرئيس التنفيذي لبعض الموارد العالمية لأقوم بمشاريع كبيرة وقد تبدوا جنونية. لذا قررت أن أجرب هذا لأرى مقدار المعرفة المنظومة الموجودة في العالم. التي يمكننا جعلها قابلة للحساب.
You know, in working on this science for many years, I kept wondering, "What will be its first killer app?" Well, ever since I was a kid, I'd been thinking about systematizing knowledge and somehow making it computable. People like Leibniz had wondered about that too 300 years earlier. But I'd always assumed that to make progress, I'd essentially have to replicate a whole brain. Well, then I got to thinking: This scientific paradigm of mine suggests something different -- and, by the way, I've now got huge computation capabilities in Mathematica, and I'm a CEO with some worldly resources to do large, seemingly crazy, projects -- So I decided to just try to see how much of the systematic knowledge that's out there in the world we could make computable.
لذا كان هذا مشروعا كبيرًا ومعقدا ولم أكن متأكدًا من أنه سينجح على الإطلاق. ولكني سعيد بأن أقول أن هذا المشروع يسيرًا بشكل جيد. وفي العام الماضي تمكنا من إطلاق النسخة العنكبوتية من "ولفرام ألفا" هدفه هو أن يكون محرك بحث جدي يقوم بحساب إجابات للأسئلة. لذا دعونا نجربه. لنبدأ بشيء سهل جدًا. توقعوا الأفضل جيد جدًا. حسنًا. كل شيء جيد حتى الآن. (ضحك) لنجرب شيئا أصعب بقليل. لنقل... لنقم بشيء رياضي ومع قليل من الحظ سوف يقوم البرنامج بحل المسألة ومحاولة إعطائنا أشياء مثيرةً للانتباه أشياء لها علاقة بالرياضيات. يمكننا أن تسأله عن العالم الحقيقي. لنقل-لست أدري- ما هو الناتج المحلي الإجمالي لإسبانيا؟ ومن المفترض أن يخبرنا عن هذا. الآن يمكننا حساب شيء له علاقة به، لنقل الناتج المحلي الإجمالي لأسباني مقسومًا -لا أعرف- الـ ...... لنقل مقسوما على دخل شركة مايكروسوفت
So, it's been a big, very complex project, which I was not sure was going to work at all. But I'm happy to say it's actually going really well. And last year we were able to release the first website version of Wolfram Alpha. Its purpose is to be a serious knowledge engine that computes answers to questions. So let's give it a try. Let's start off with something really easy. Hope for the best. Very good. Okay. So far so good. (Laughter) Let's try something a little bit harder. Let's do some mathy thing, and with luck it'll work out the answer and try and tell us some interesting things things about related math. We could ask it something about the real world. Let's say -- I don't know -- what's the GDP of Spain? And it should be able to tell us that. Now we could compute something related to this, let's say ... the GDP of Spain divided by, I don't know, the -- hmmm ... let's say the revenue of Microsoft.
(ضحك)
(Laughter)
الفكرة هي أن نتمكن من كتابة هذا الشيء فقط بأي طريقة نصوغ بها السؤال. لذا لنجرب أن نسأله سؤالا مرتبطًا بالصحة. لذا لنقل لدينا نتيجة مخبرية تشير إلى أن معدل البروتين الدهني هو 140 لذكر عمره 50 سنة. حسنًا دعونا ندخل هذا والآن سيقوم "ولفرام ألفا" باستخدام المعلومات الصحية العامة المتوفرة وسيحاول معرفة أي جزء من التركيبة السكانية يتوافق مع هذه المعلومة وما إلى ذلك. أو دعونا نحاول أن نسأله عن محطة الفضاء الدولية.
The idea is that we can just type this in, this kind of question in, however we think of it. So let's try asking a question, like a health related question. So let's say we have a lab finding that ... you know, we have an LDL level of 140 for a male aged 50. So let's type that in, and now Wolfram Alpha will go and use available public health data and try and figure out what part of the population that corresponds to and so on. Or let's try asking about, I don't know, the International Space Station.
وما يحدث هنا هو أن "ولفرام ألفا" لا يقوم فقط بالبحث عن المعلومات إنما يقوم بحسابها في نفس اللحظة حول موقع محطة الفضاء العالمية الآن في هذه اللحظة وما هي سرعتها وغير ذلك. لذا فإن "ولفرام ألفا" يعرف الكثير عن كثير من الآشياء. لديه حاليا إلمام كبير بأي شيء يمكن أن تجده في مكتبة اعتيادية وما إلى ذلك. ولكن الهدف هو أن نذهب أبعد من ذلك على نطاق واسع جدا ، لإضفاء الطابع الديمقراطي لكل أنواع المعرفة ونحاول أن يكون البرنامج مصدرا موثوقًا في جميع المجالات بحيث يقوم بحساب أجوبة لأسئلة محددة لدى الناس وليس عن طريق بحث ما قام بكتابته الناس مسبقًا ولكن باستخدام المعرفة المتضمنة لحساب إجابات جديدة لأسئلة محددة.
And what's happening here is that Wolfram Alpha is not just looking up something; it's computing, in real time, where the International Space Station is right now at this moment, how fast it's going, and so on. So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things. It's got, by now, pretty good coverage of everything you might find in a standard reference library. But the goal is to go much further and, very broadly, to democratize all of this knowledge, and to try and be an authoritative source in all areas. To be able to compute answers to specific questions that people have, not by searching what other people may have written down before, but by using built in knowledge to compute fresh new answers to specific questions.
بالطبع إن "ولفرام ألفا" هو مشروع تذكاري كبير طويل الأمد ولديه الكثير من التحديات. منذ البداية، كان علينا حفظ عدد هائل من مختلف مصادر الحقائق و المعلومات، و قمنا ببناء سلسلة من الرياضيات الآلية و خبراء في الميدان لتحقيق ذلك. ولكن هذا لا يعدو ان يكون البداية. بالنظر إلى الحقائق و المعلومات للإجابة عن الأسئلة، علينا القيام بالحوسبة، علينا إنجاز كل تلك الطرق النماذج والخوارزميات و ما إلى ذلك والتي أنجزها العلم و كل المجالات الاخرى خلال القرون الماضية. حسن، حتى و إن بدأنا العمل من "ماثيماتيكا" لا يزال هناك قدر هائل من العمل. حتى الآن، هنالك حوالي 8 ملايين سطر في برنامج "ماثيماتيكا" في "ولفرام ألفا" أنجزها خبراء في مجالات متعددة جدا جدا.
Now, of course, Wolfram Alpha is a monumentally huge, long-term project with lots and lots of challenges. For a start, one has to curate a zillion different sources of facts and data, and we built quite a pipeline of Mathematica automation and human domain experts for doing this. But that's just the beginning. Given raw facts or data to actually answer questions, one has to compute: one has to implement all those methods and models and algorithms and so on that science and other areas have built up over the centuries. Well, even starting from Mathematica, this is still a huge amount of work. So far, there are about 8 million lines of Mathematica code in Wolfram Alpha built by experts from many, many different fields.
حسن، الفكرة الأساسية في "ولفرام ألفا" هو أنه بإمكانك أن تطرح عليها أسئلتك بإستعمال لغة البشر، و هذا يعني أنه أصبح بإمكاننا التعامل مع كل ذلك الكلام الغريب الذي يكتبه الناس في حقل الإدخال وفهمه. و عليّ القول أنني كنت أظن أن تلك الخطوة كانت مستحيلة الإنجاز. حصل أمران كبيران. أولا، مجموعة من الأفكار المبتكرة في مجال اللغات والتي تبثقت عن دراسة حوسبة الكون. و ثانيا، فإن تحقيق هدف الحصول على معرفة محوسبة غيّر و بصورة جذرية طريقة فهمنا للغة و بطبيعة الحال، حاليا مع "ولفرام ألفا" حاليا و بمعزل عن ذلك، نستطيع أن نستخلص المعرفة من إستعمالها. و يوجد في الواقع تطور ثنائي مثير للإهتمام ما بين "ولفرام ألفا" و مستعمليه من البشر. وهذا أمر مشجع. حتى الآن، إذا نظرنا إلى الأسئلة التي طرحت على الموقع، فإن أكثر من 80 بالمئة منها تم التعامل معها بنجاح من المرة الأولى. و إذا ما قارنا هذا بتطبيق لهاتف iPhone الجوال مثلا، فالفرق هو أكبر بكثير. لذلك فإن كل هذا يجعلني مسرورا جدا.
Well, a crucial idea of Wolfram Alpha is that you can just ask it questions using ordinary human language, which means that we've got to be able to take all those strange utterances that people type into the input field and understand them. And I must say that I thought that step might just be plain impossible. Two big things happened: First, a bunch of new ideas about linguistics that came from studying the computational universe; and second, the realization that having actual computable knowledge completely changes how one can set about understanding language. And, of course, now with Wolfram Alpha actually out in the wild, we can learn from its actual usage. And, in fact, there's been an interesting coevolution that's been going on between Wolfram Alpha and its human users, and it's really encouraging. Right now, if we look at web queries, more than 80 percent of them get handled successfully the first time. And if you look at things like the iPhone app, the fraction is considerably larger. So, I'm pretty pleased with it all.
و لكن، و في عديد الأوجه، نضل في مستوى البداية في إنجاز "ولفرام ألفا". ما أقصده، أن كل شيء يتقدم بشكل مرضي. وعزّز هذا من ثقتنا في أنفسنا. يمكنكم أن تتوقعوا رؤية تكنولوجيا "ولفرام ألفا" تنتشر في أماكن أكثر، تعمل على حد سواء مع هذه البيانات العامة، مثل ما هو الحال في موقع الويب، و مع البيانات الخاصة للأشخاص و المؤسسات و ما إلى ذلك. تعلمون، إكتشفت أن "ولفرام ألفا" تقدم طريقة مبتكرة في الحوسبة والتي يمكن أن تسميتها بالحوسبة القائمة على المعرفة، والتي نبدأ العمل فيها ليس فقط إنطلاقا من حوسبة محضة، ولكن من كمية هائلة من المعرفة المدمجة. و عندما يقوم أحدهم بذلك، فإنه يقوم بتغيير اقتصاديات ايصال الامور الحوسبية، سواء أكان ذلك على مستوى الشبكة العنكبوتية أم لا.
But, in many ways, we're still at the very beginning with Wolfram Alpha. I mean, everything is scaling up very nicely and we're getting more confident. You can expect to see Wolfram Alpha technology showing up in more and more places, working both with this kind of public data, like on the website, and with private knowledge for people and companies and so on. You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one a whole new kind of computing that one can call knowledge-based computing, in which one's starting not just from raw computation, but from a vast amount of built-in knowledge. And when one does that, one really changes the economics of delivering computational things, whether it's on the web or elsewhere.
تعلمون، لدينا في الوقت الحالي حالة مثيرة للاهتمام الى حد ما. من ناحية، لدينا "ماثيماتيكا"، مع الشكل الدقيق و المنهجي للغة التي تستعملها وشبكة غاية في الإتساع من المقدرة المصممة بعناية والقادرة على تحقيق الكثير بكتابة عدد قليل من الأسطر. اسمحوا لي أن أعرض عليكم بعض الأمثلة. هذا جزء صغير من برمجة "ماثيماتيكا". في هذا الجزء قمنا بدمج مجموعة من مختلف القدرات. سنقوم على مستوى هذا السطر هنا بإنتاج واجهة صغيرة تسمح لنا بالحصول على شيء ممتع هناك. إذا مضينا قدما في ذلك، هذا برنامج أكثر تعقيدا قليلا، إنه قادر الآن على إنجاز كل تلك الأمور الخوارزمية وإنتاج واجهة مستخدم و ما إلى ذلك. ولكن هذا يعتبر أمرا غاية في الدقة. إنها مواصفات دقيقة بلغة رسمية دقيقة و هذا ما يجعل "ماثيماتيكا" تعلم ما الذي يجب القيام به.
You know, we have a fairly interesting situation right now. On the one hand, we have Mathematica, with its sort of precise, formal language and a huge network of carefully designed capabilities able to get a lot done in just a few lines. Let me show you a couple of examples here. So here's a trivial piece of Mathematica programming. Here's something where we're sort of integrating a bunch of different capabilities here. Here we'll just create, in this line, a little user interface that allows us to do something fun there. If you go on, that's a slightly more complicated program that's now doing all sorts of algorithmic things and creating user interface and so on. But it's something that is very precise stuff. It's a precise specification with a precise formal language that causes Mathematica to know what to do here.
حسن، ومن ناحية أخرى لدينا "ولفرام ألفا" مع كل النقائص التي لدينا في العالم وفي لغتنا و ما إلى ذلك مدمجة فيها. إذا ماالذي يمكن أن نحصل عليه إذا جمعنا كل هذه الأشياء معا؟ أعتقد أن هذا سيكون بالأحرى جميلا. و مع "ولفرام ألفا" داخل "ماثيماتيكا"، سوف يكون بإمكانك، مثلا، كتابة برامج دقيقة والتي تتعامل مع معلومات من العالم الواقعي. لدينا هنا مثال بسيط لدلك. بإمكانك أن تُدخل بيانات غير دقيقة ثم تحاول و ستجد أن "ولفرام ألفا" إستطاع أن يفهم ما أردت قوله. دعونا نحاول ذلك هنا. لكني أعتقد حاليا أن أكثر ما يمكن أن يثير الإهتمام في هذا الشأن هو أن هذا يمنحنا إمكانية إضفاء طابع ديمقراطي على البرمجة. أقصد أنه سيكون بإمكان أي كان قول ما يريد بلغة واضحة، و من ثم، فالفكرة هي، أن يتكمن "ولفرام ألفا" من التعرف على الجزء المحدد في البرنامج والذي بإمكانه القيام بما هو مطلوب و من ثم يعرض على المستعملين أمثلة يختارون من بينها ما يناسبهم ليتمكنوا من بناء برنامج أكثر دقة و أكبر حجما. لذا و في بعض الأحيان، سيكون بإمكان "ولفرام ألفا" أن تقوم بكل ذلك على الفور وتقدم لك مباشرة البرنامج الذي تستطيع أن تستعمله لتنجز عمليات الحوسبة. إذن لدينا هنا موقع ويب ضخم حيث قمنا بتجميع كمية كبيرة من المواد التعليمية و بيانات حول العديد من الأشياء. إذن ،لا أدري، سوف أعرض عليكم مثالا واحدا، هنا مثلا. لدينا هنا مثال لأحد الوثائق المحوسبة. لدينا على الأغلب هنا جزء صغير من برمجة "ولفرام ألفا" بإمكاننا تنفيذه هنا.
Then on the other hand, we have Wolfram Alpha, with all the messiness of the world and human language and so on built into it. So what happens when you put these things together? I think it's actually rather wonderful. With Wolfram Alpha inside Mathematica, you can, for example, make precise programs that call on real world data. Here's a real simple example. You can also just sort of give vague input and then try and have Wolfram Alpha figure out what you're talking about. Let's try this here. But actually I think the most exciting thing about this is that it really gives one the chance to democratize programming. I mean, anyone will be able to say what they want in plain language. Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out what precise pieces of code can do what they're asking for and then show them examples that will let them pick what they need to build up bigger and bigger, precise programs. So, sometimes, Wolfram Alpha will be able to do the whole thing immediately and just give back a whole big program that you can then compute with. Here's a big website where we've been collecting lots of educational and other demonstrations about lots of kinds of things. I'll show you one example here. This is just an example of one of these computable documents. This is probably a fairly small piece of Mathematica code that's able to be run here.
حسنا. دعونا نلقي نظرة أشمل. إذن، هب أن لنا فرعا جديدا من العلم، هل من طريقة عامة لإستغلاله للحصول على التكنولوجيا؟ إذا كان الأمر متعلقا بالأمور المادية، فإننا نجول العالم لنكتشف هل ان ذلك الشىء بعينه يصلح لتلك التطبيقات التكنولوجية و ما إلى ذلك. حسن، تبين أنه، بإمكانا القيام بالشىء عينه في عالم الحوسبة. لدينا في حوزتنا مصادر لا تنضب من البرامج. يكمن التحدي في إكتشاف كيفية ملائمتهم للإحتياجات الإنسانية. شىء مثل القاعدة 30، مثلا، تبين أنها تمثل مُوَلّدًا عشوائيا جيدا. برامج بسيطة أخرى تمثل نماذج جيدة لإجراء عمليات في المجال الطبيعي و الإجتماعي. "ولفرام ألفا" و "ماثيماتيكا" مثلا هما الآن مليئتان بالخوارزميات التي إكتشفناها عن طريق بحثنا في الكون المحوسب. و مثلا، هذا -- نعود من جديد إلى هنا -- لقد أصبح هذا و بصورة مفاجأة ذا صيت بين المؤلفين بإكتشاف أشكال موسيقية عن طريق البحث في الكون المحوسب. وبمعنى آخر، بإمكاننا إستعمال الكون المحوسب للحصول على كم كبير من الإبداع المبوّب. آمل أن نستطيع، مثلا، إستغلال ذلك حتى مع "ولفرام ألفا" للقيام بإختراعات و إكتشافات عند الطلب و الحصول على كل تلك الأمور الرائعة و التي لا يمكن لا للهندسة و لا لأي عملية تطور مطّرد أن تكتشفها.
Okay. Let's zoom out again. So, given our new kind of science, is there a general way to use it to make technology? So, with physical materials, we're used to going around the world and discovering that particular materials are useful for particular technological purposes. Well, it turns out we can do very much the same kind of thing in the computational universe. There's an inexhaustible supply of programs out there. The challenge is to see how to harness them for human purposes. Something like Rule 30, for example, turns out to be a really good randomness generator. Other simple programs are good models for processes in the natural or social world. And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica are actually now full of algorithms that we discovered by searching the computational universe. And, for example, this -- if we go back here -- this has become surprisingly popular among composers finding musical forms by searching the computational universe. In a sense, we can use the computational universe to get mass customized creativity. I'm hoping we can, for example, use that even to get Wolfram Alpha to routinely do invention and discovery on the fly, and to find all sorts of wonderful stuff that no engineer and no process of incremental evolution would ever come up with.
حسن، يقودنا هذا إلى سؤال جوهري. هل بالإمكان أن نجد في مكان ما في الكون المحوسب الكون الحسيّ؟ ربما هناك قاعدة بسيطة جدا حتى، أو برامج بسيطة لكوننا. حسن، تاريخ الفيزياء يدفعنا للإعتقاد أنّ قاعدة تأسيس الكون يجب ان تكون معقدة إلى حد ما. و لكن في الكون المحوسب شاهدنا للتو كيف أن قواعد غاية في البساطة بإمكانها إنتاج سلوك غني جدا و معقدا هل هذا يعني أن هذا ما يحدث مع الكون بأسره؟ إذا كانت قواعد الكون بسيطة، فإنه أمر حتمي أن تكون غاية في التجريد و على مستوى بدائي، تعمل، مثلا، بعيدا دون مستوى المكان و الزمان، و التي تجعل من الصعب تمثيل الأشياء. و لكن على الأقل و في العديد من الحالات، نستطيع أن نصور الكون على أنه شبيه بشبكة، بإمكانها إذا كبر حجمها كفاية، أن تتخذ شكل فضاء متجانس تماما مثلما تتخذ مجموعة من الذرات شكل سائل متجانس. حسن، سيكون على الكون أن يتطوّر عن طريق تطبيق قواعد صغيرة تتمكن شيئا فشيئا من تحديث الشبكة. و كل قاعدة ممكنة التطبيق، بمعنى، تُنَاظر كونا مرشحا.
Well, so, that leads to kind of an ultimate question: Could it be that someplace out there in the computational universe we might find our physical universe? Perhaps there's even some quite simple rule, some simple program for our universe. Well, the history of physics would have us believe that the rule for the universe must be pretty complicated. But in the computational universe, we've now seen how rules that are incredibly simple can produce incredibly rich and complex behavior. So could that be what's going on with our whole universe? If the rules for the universe are simple, it's kind of inevitable that they have to be very abstract and very low level; operating, for example, far below the level of space or time, which makes it hard to represent things. But in at least a large class of cases, one can think of the universe as being like some kind of network, which, when it gets big enough, behaves like continuous space in much the same way as having lots of molecules can behave like a continuous fluid. Well, then the universe has to evolve by applying little rules that progressively update this network. And each possible rule, in a sense, corresponds to a candidate universe.
إلى الآن، لم أقم بإظهار هذا من قبل، لكن لدينا هنا القليل من الأكوان المرشحة التي إطلعت عليها. تمثل بعضها أكوانا غير محتملة، عقيمة تماما، مع أشكال أخرى من الأعراض كإنعدام مفهوم المكان، و انعدام مفهوم الزمان، لا يوجد مادة ، و مشاكل اخرى مشابهة. و لكن الأمر المثير للإهتمام الذي اكتشفته خلال السنوات القليلة الماضية هو أنه ليس من الضروري التعمق كثيرا في الكون المحوسب قبل أن تبدأ باكتشاف أكوان مرشحة والتي من المؤكد أنها ليست كوننا. المشكل هو التالي: أي مترشح محتمل لكوكبنا، سيكون بدون شك مليئا بحسابات غير قابلة للتبسيط. وهو ما يعني أنه سيكون من الصعب التعرف على ماهية سلوكها، و مدى تطابقه مع كوننا المادي. منذ سنوات قليلة مضت، كنت شديد الإثارة بإكتشاف وجود أكوان مرشحة ناتجة عن قواعد غاية في البساطة و التي أعادت صياغة قواعد النسبية الخاصة و حتي قوانين النسبية العامة و الجاذبية وعلى الأقل إعطاء تلميحات لميكانيكا الكم. لذا فهل سيكون بإمكاننا اكتشاف كل مجالات الفيزياء؟ لست متأكدا تماما. ولكني أعتقد عند هذا المستوى أنه من المخجل عدم المحاولة على الأقل.
Actually, I haven't shown these before, but here are a few of the candidate universes that I've looked at. Some of these are hopeless universes, completely sterile, with other kinds of pathologies like no notion of space, no notion of time, no matter, other problems like that. But the exciting thing that I've found in the last few years is that you actually don't have to go very far in the computational universe before you start finding candidate universes that aren't obviously not our universe. Here's the problem: Any serious candidate for our universe is inevitably full of computational irreducibility. Which means that it is irreducibly difficult to find out how it will really behave, and whether it matches our physical universe. A few years ago, I was pretty excited to discover that there are candidate universes with incredibly simple rules that successfully reproduce special relativity, and even general relativity and gravitation, and at least give hints of quantum mechanics. So, will we find the whole of physics? I don't know for sure, but I think at this point it's sort of almost embarrassing not to at least try.
ليس هذا بمشروع سهل. علينا بناء كمّ هائل من التكنولوجيا. علينا بناء هيكل من المحتمل أن يكون عمقه بعمق الفيزياء الحالية. و لست متأكدا من الطريقة المثلى لتنظيم لكل هذا. بناء فريق، بدأ العمل، تقديم جوائز وما إلى ذلك. و لكني أؤكد لكم اليوم أنني عازم على إتمام المشروع لنرى، إذا كان بإمكاننا، خلال هذه العشرية، أن نمسك أخيرا في أيدينا القاعدة التي يقوم عليها كوننا و نعلم أين يقبع كوننا في مجموعة الأكوان المحتملة -- و يكون بأمكاننا إدخال السؤال التالي إلى "ولفرام ألفا" "نظرية الكون،" و الحصول على إجابة.
Not an easy project. One's got to build a lot of technology. One's got to build a structure that's probably at least as deep as existing physics. And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is. Build a team, open it up, offer prizes and so on. But I'll tell you, here today, that I'm committed to seeing this project done, to see if, within this decade, we can finally hold in our hands the rule for our universe and know where our universe lies in the space of all possible universes ... and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe," and have it tell us.
(ضحك)
(Laughter)
عملت في مجال الحوسبة منذ أكثر من 30 عاما، أنشأت خلالها أدوات و طرقا و حولت أفكارا إلى ملايين الأسطر من البرمجيات وحصاد زراعة الجهود من الحواسيب (الخوادم) وهكذا. و مع مرور كل سنة، كنت اكتشف مدى قوة فكرة الحوسبة. لقد قطعنا شوطا كبيرا إلى الأمام، و لا يزال هنالك الكثير للإكتشاف. إنطلاقا من أسس العلوم و إلى الحد الذي تسمح به التكنولوجيا وحتى التعريف بالحالة الإنسانية، أعتقد أن الحوسبة موجهة لأن تكون الفكرة الأهم في مستقبلنا.
So I've been working on the idea of computation now for more than 30 years, building tools and methods and turning intellectual ideas into millions of lines of code and grist for server farms and so on. With every passing year, I realize how much more powerful the idea of computation really is. It's taken us a long way already, but there's so much more to come. From the foundations of science to the limits of technology to the very definition of the human condition, I think computation is destined to be the defining idea of our future.
أشكركم.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)
كريس أندرسون : لقد كان ذلك مدهشا. إبق معي. أودّ أن أطرح عليك سؤالا.
Chris Anderson: That was astonishing. Stay here. I've got a question.
(تصفيق)
(Applause)
لقد كان ذلك، بصدق، حديثا مدهشا. هل بإمكانك أن تفسر لنا في جملة أو اثنتين كيف ان هذا النمط من التفكير يمكنه في نقطة ما أن يلتقي مع أشياء مثل نظرية الأوتار أو ما يعتقد البعض أنه يمثل التفسيرات الأساسية للكون؟
So, that was, fair to say, an astonishing talk. Are you able to say in a sentence or two how this type of thinking could integrate at some point to things like string theory or the kind of things that people think of as the fundamental explanations of the universe?
ستيفن ولفرام : حسن، أجزاء الفيزياء التي نعلم صحتها، أشياء مثل النموذج الأساسي للفيزياء. ما أنا بصدد القيام به هو تحسين طريقة إعادة صياغة نموذج الفيزياء وإلا سيكون ذلك ببساطة خطأ. إن الأشياء التي حاول الناس القيام بها خلال 25 سنة مضت مع نظرية الأوتار و ما إلى ذلك مثّل هذا إكتشافا رائعا حاول الرجوع إلى النموذج الأساسي، و لكن لم يصل إلى هذا الهدف. تصوّري أنه عن طريق القيام باختزالات لما أنا بصدد القيام به يمكن أن ينتج عن ذلك صدى كبير مع ما تم إنجازه في نظرية الأوتار، و لكن هذا يمثل جزءا معقدا من الرياضيات و الذي لا أزال أجهل طريقة عمله.
Stephen Wolfram: Well, the parts of physics that we kind of know to be true, things like the standard model of physics: what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics or it's simply wrong. The things that people have tried to do in the last 25 years or so with string theory and so on have been an interesting exploration that has tried to get back to the standard model, but hasn't quite gotten there. My guess is that some great simplifications of what I'm doing may actually have considerable resonance with what's been done in string theory, but that's a complicated math thing that I don't yet know how it's going to work out.
كريس أندرسن : "بنوا مندلبروت" متواجد بيننا. هو أيضا بيّن كيف يمكن لأمور معقدة أن تنشأ من بدايات بسيطة. هل لعملك علاقة بعمله؟
CA: Benoit Mandelbrot is in the audience. He also has shown how complexity can arise out of a simple start. Does your work relate to his?
ستيفن ولفرام: أعتقد ذلك. أعتقد أن عمل "بنوا مندلبروت" مثل أحد الركائز الأساسيّة لهذا المجال. انصب اهتمام "بنوا" خاصة على النماذج المتداخلة، و الكسريات و ما إلى ذلك، أين يشبه الهيكل شكلا مشابها للشجرة، أين تتكون أغصان صغيرة من أغصان كبيرة، و حتى من أغصان أصغر و هكذا. و تلك إحدى الطرق التي تقودنا إلى أمور معقدة. أعتقد أن أشياء مثل الخلايا التلقائية للقاعدة رقم 30 يقودنا إلى مستوى آخر. في الواقع و بشكل دقيق فإنها تقودنا إلى مستوى آخر ذلك لأنها تبدو أنها أشياء قادرة على مستوى من التعقيد لم نصل إليه من قبل ...
SW: I think so. I view Benoit Mandelbrot's work as one of the founding contributions to this kind of area. Benoit has been particularly interested in nested patterns, in fractals and so on, where the structure is something that's kind of tree-like, and where there's sort of a big branch that makes little branches and even smaller branches and so on. That's one of the ways that you get towards true complexity. I think things like the Rule 30 cellular automaton get us to a different level. In fact, in a very precise way, they get us to a different level because they seem to be things that are capable of complexity that's sort of as great as complexity can ever get ...
يمكنني أن أسترسل في هذا باستفاضة كبيرة ، لكنني لن أفعل.
I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)
كريس أندرسون : ستيفن ولفرام، شكرا لك.
CA: Stephen Wolfram, thank you.
(تصفيق)
(Applause)