Ik wil het hebben over een groots idee. Ik denk dat het uiteindelijk zal worden gezien als het allergrootste idee dat de afgelopen eeuw heeft voortgebracht. Het is het idee van de berekening. Dat idee heeft ons heel onze huidige computertechnologie gebracht. Maar berekening heeft veel te betekenen dan dat. Het is een erg diep, erg krachtig, erg fundamenteel idee, waarvan we het effect pas nu beginnen te zien.
Ik heb de voorbije 30 jaar van mijn leven besteed aan drie grote projecten die het idee van berekening ernstig proberen te nemen. Ik begon op jonge leeftijd als natuurkundige die computers als gereedschap gebruikte. Daarna begon ik in te zoomen. Ik dacht na over de berekeningen die ik wilde doen, uit welke primitieven ze opgebouwd konden worden en hoe ze zoveel mogelijk geautomatiseerd konden worden. Uiteindelijk creëerde ik een structuur gebaseerd op symbolisch programmeren, waardoor ik Mathematica kon bouwen. De afgelopen 23 jaar hebben we meer en meer ideeën en functionaliteiten in Mathematica gestopt. Dat heeft tot veel goede dingen geleid in onderzoek en ontwikkeling en onderwijs, en in andere gebieden. Ik moet toegeven dat ik Mathematica ook uit eigenbelang heb gemaakt. Ik wilde het zelf gebruiken, een beetje zoals Galileo zijn telescoop gebruikte 400 jaar geleden. Maar ik wilde niet n aar het astronomische universum kijken, maar naar het universum van de berekeningen.
Gewoonlijk zien we programma's als moeilijke dingen die we bouwen voor erg specifieke doeleinden. Maar wat met ruimte van alle mogelijke programma's? Hier is een voorbeeld van een echt simpel programma. Als we dit programma uitvoeren, dan krijgen we dit. Erg eenvoudig. Laten we dus de regel voor dit programma een beetje veranderen. Nu krijgen we een ander resultaat, nog steeds erg eenvoudig. Probeer het nog een keer te veranderen. Het wordt wat ingewikkelder, maar als we dit een tijdje laten draaien ontdekken we dat het patroon hoewel erg complex, toch een regelmatige structuur heeft. De vraag is dus: kan er nog iets anders gebeuren? We kunnen een experimentje doen. Laten we een wiskundig experimentje doen, proberen en ontdekken.
Laten we alle mogelijke programma's uitvoeren van het bijzondere type waar we naar kijken. Ze worden cellulaire automata genoemd. Je ziet heel verscheiden gedrag. De meeste doen eenvoudige dingen. Maar als je lang genoeg kijkt naar de plaatjes, op regel nummer 30, dan zie je dat er iets interessants aan de hand is. Laten we dus nader kijken naar regel nummer 30 hier. Hier is het. We volgen alleen deze eenvoudige regel hier beneden, maar we krijgen al die verbazingwekkende dingen. Dit is helemaal niet wat we gewend zijn, en ik moet zeggen, toen ik dit voor het eerst zag, was het een grote schok voor mijn intuïtie. Om het te begrijpen, moest ik uiteindelijk een hele nieuw soort wetenschap creëren.
Deze wetenschap is anders, algemener dan de op wiskunde gebaseerde wetenschap van de afgelopen 300 jaar. Het leek altijd een groot mysterie hoe de natuur, ogenschijnlijk zo moeiteloos in staat is zoveel te produceren dat voor ons zo complex lijkt. Ik denk dat we het geheim hebben gevonden. In het universum van de berekeningen is er alleen sampling. Vaak krijgen we dingen zoals Regel 30 of zoals dit. Dat weten, verklaart veel lang bestaande mysteries in de wetenschap. Het zorgt ook voor nieuwe kwesties, zoals de onherleidbaarheid van berekeningen. We zijn gewend dat wetenschap ons dingen laat voorspellen, maar zoiets als dit is fundamenteel onherleidbaar. De enige mogelijke weg om de uitkomst te vinden is gewoon kijken hoe het evolueert. Het is gelinkt aan het 'principe van equivalentie van berekeningen', dat ons leert dat zelfs zeer eenvoudige systemen zeer gesofisticeerde berekeningen kunnen doen. Er is niet veel technologie of biologische evolutie voor nodig om arbitraire berekeningen te doen. Het gebeurt gewoon, natuurlijk, overal. Dingen met zulke simpele regels als dit kunnen het. Dit heeft vérstrekkende gevolgen voor de grenzen van de wetenschap, voor de voorspelbaarheid en controleerbaarheid van dingen zoals biologische processen of economieën, voor intelligentie in het heelal, voor vraagstukken als de vrije wil en voor het maken van technologie.
Terwijl ik jaren gewerkt hebt aan deze wetenschap, bleef ik me afvragen: "Wat zal de eerste 'killer app' zijn?" Sinds mijn kindertijd heb ik aan het systematiseren van kennis gedacht om die berekenbaar te maken. Mensen zoals Leibniz vroegen zich dat ook af, 300 jaar geleden. Maar ik nam altijd aan dat ik om vooruitgang te boeken, het hele brein zou moeten kopiëren. Maar nu denk ik: mijn wetenschappelijke paradigma suggereert iets anders. Ik heb nu ook enorme rekenmogelijkheden in Mathematica, en ik ben een CEO met de wereldlijke middelen om grote, ogenschijnlijk waanzinnige projecten te doen. Dus besloot ik na te gaan hoeveel van de bestaande systematische kennis we berekenbaar kunnen maken.
Het was een groot en complex project, waarvan ik niet zeker was dat het zou werken. Maar ik ben blij om te zeggen dat het heel goed gaat. Vorig jaar hebben we de eerste website-versie van Wolfram Alpha gelanceerd. Ze heeft tot doel om een serieuze kennismachine te zijn die antwoorden op vragen berekent. Laten we het dus proberen. Laten we met iets heel simpels beginnen. Laten we het beste hopen. Erg goed. OK. Tot nu toe gaat alles goed. (Gelach) Laten we iets moeilijkers proberen. Laten we zeggen... Laten we iets wiskundigs doen. Met een beetje geluk zal het een antwoord geven en ons interessante dingen proberen te vertellen dingen over verwante wiskunde. We zouden het iets kunnen vragen over de echte wereld. Laten we zeggen -- Wat is het bnp van Spanje? Het zou ons moeten kunnen vertellen wat dat is. Nu berekenen we iets dat eraan gerelateerd is, laten we zeggen het bnp van Spanje gedeeld door, weet niet, de -- hmm.. laten we zeggen de inkomsten van Microsoft.
Het idee is dat we dit gewoon kunnen intikken, zo'n soort vraag, op de manier die ons invalt. Laten we dus een vraag stellen, bijvoorbeeld een vraag over gezondheid. Laten we zeggen dat er een lab is dat vaststelt -- weet je, we hebben een LDL-niveau van 140 voor een man van 50. We tikken dat in en nu zal Wolfram Alpha met openbare gezondheidsdata proberen uit te zoeken welk deel van de bevolking daarmee overeenkomt. Of laten we proberen vragen te stellen over het internationale ruimtestation.
Wat hier gebeurt, is dat Wolfram Alpha niet zomaar iets opzoekt; het berekent, in real time, waar het internationale ruimtestation op dit moment precies is, hoe snel het gaat etc. Wolfram Alpha weet een heleboel over een heleboel dingen. Het heeft nu een heel goede dekking over alles wat je maar kunt vinden in een standaard naslagwerk etc. Het doel is om veel verder te gaan en in ruime zin alle kennis van dit type te democratiseren, en om te proberen om een gezaghebbende bron te zijn op elk gebied, om antwoorden te berekenen op specifieke vragen van mensen, niet door te zoeken wat andere mensen eerder hebben geschreven, maar door ingebouwde kennis te gebruiken om frisse nieuwe antwoorden op specifieke vragen te berekenen.
Wolfram Alpha is een monumentaal groot langetermijnproject met heel veel uitdagingen. Het vergt een eindeloze verzameling van verschillende bronnen van feiten en gegevens. We hebben een pipeline opgezet van Mathematica-automatisering en menselijke domeinexperts om dit te doen. Maar dat is slechts het begin. Met ruwe feiten of gegevens om vragen te beantwoorden berekenen we, implementeren we al deze methoden en modellen en algoritmes etc. die anderen door de eeuwen heen hebben opgebouwd. Zelfs als we starten vanuit Mathematica, is dit nog steeds een hele berg werk. Tot dusver zitten er zo'n 8 miljoen regels Mathematica-code in Wolfram Alpha gebouwd door experts in veel verschillende vakgebieden.
Een cruciaal idee van Wolfram Alpha is dat je het vragen kunt stellen in gewone mensentaal. Alle vreemde uitingen die mensen in het invoerveld typen, kunnen we begrijpen. Ik moet zeggen dat ik dacht dat die stap gewoonweg onmogelijk zou zijn. Er gebeurden twee grote dingen. Ten eerste, een aantal nieuwe ideeën over linguïstiek die voortkwamen uit de studie van het universum van de berekeningen. Ten tweede, het besef dat het hebben van reële berekenbare kennis diepe impact heeft op de manier waarop we taal kunnen begrijpen. Nu Wolfram Alpha effectief gelanceerd is, Nu Wolfram Alpha effectief gelanceerd is, kunnen we leren van het eigenlijk gebruik ervan. Er is een interessante parallelle evolutie aan de gang Er is een interessante parallelle evolutie aan de gang tussen Wolfram Alpha en zijn mensenlijke gebruikers. Het is erg bemoedigend. Als we nu naar web queries kijken, dan wordt meer dan 80 procent al bij de eerste keer succesvol afgehandeld. Bij de iPhone-app is het percentage aanzienlijk groter. Dus ik ben er erg tevreden mee.
Maar in vele opzichten staan we nog helemaal aan het begin van Wolfram Alpha. We worden groter. We worden zelfverzekerder. Je zal Wolfram Alpha-technologie zien verschijnen op steeds meer plekken, terwijl het zowel werkt met openbare data, zoals op de website, en ook met private kennis van mensen en bedrijven etc. Wolfram Alpha geeft een heel nieuwe soort van berekening die je 'kennisgebaseerd' zou kunnen noemen. Je begint niet gewoon vanaf een ruwe berekening maar vanaf een grote hoeveelheid ingebouwde kennis. Daarbij verandert je de economie van het aanleveren van berekeningen, of het nu op het web is of ergens anders.
De huidige situatie is erg interessant. Aan de ene kant hebben we Mathematica, met zijn heel precieze, formele taal en een gigantisch netwerk van zorgvuldig ontworpen mogelijkheden die veel kan doen in weinig regels. Laat me jullie een paar voorbeelden laten zien. Hier is een klein stukje Mathematica-programmatie. We proberen hier enkele verschillende mogelijkheden te integreren. In deze regel hier makenwe een kleine user interface waardoor we daar iets leuks doen. Dat is een iets gecompliceerder programma dat wat algoritmische dingen doet en een user interface aan het maken is etc. Maar het is een echt precisiewerkje. Het is een precieze specificatie met een precieze formele taal die ervoor zorgt dat Mathematica weet wat het hier moet doen.
Aan de andere kant hebben we Wolfram Alpha, met al de slordigheden van de wereld en van de menselijke taal erin gebouwd. Wat gebeurt er als je die samenvoegt? Ik vind het prachtig. Met Wolfram Alpha in Mathematica kun je precieze programma's maken die gebruik maken van echte data. Hier is een eenvoudig voorbeeld. Je kan ook van vage input geven en dan proberen om Wolfram Alpha te laten uitzoeken waarover je het hebt. Laten we dit hier proberen. Volgens mij is het spannendste dat het je de kans geeft om het programmeren te democratiseren. Ieder zegt wat hij wil in gewone taal, en Wolfram Alpha zoekt uit welke precieze stukjes code kunnen doen wat ze vragen, en toont dan voorbeelden om uit te kiezen, om steeds grotere precieze programma's te bouwen. Dus soms zal Wolfram Alpha alles in een keer doen en het hele programma opleveren waarmee je kunt berekenen. Hier is een grote website waar we heel veel educatieve en andere demo's over een heleboel dingen hebben verzameld. Ik geef jullie een voorbeeld. Dit is een van deze berekenbare documenten. Dit is een erg klein stuk Mathematica-code dat daar kan draaien.
OK. Laten we weer uitzoomen. Kunnen we onze nieuwe soort wetenschap gebruiken om technologie te maken? Dus met fysieke materialen, gaan we meestal de wereld rond en ontdekken we dat specifieke materialen bruikbaar zijn voor speciale technologische doeleinden etc. Blijkt dat hetzelfde mogelijk is in het universum van de berekeningen. Er is een onuitputtelijke voorraad van programma's. De uitdaging is om te zien hoe we ze kunnen aanwenden voor menselijke doeleinden. Zoiets als Regel 30 bijvoorbeeld, dat blijkt een goede randomness generator te zijn. Andere simpele programma's zijn goede modellen voor processen in de natuurlijke of sociale wereld. Wolfram Alpha en Mathematica zitten vol met algoritmes die we ontdekt hebben in het universum van de berekeningen. We gaan hier terug-- Dit is onverwacht populair onder componisten om muzikale vormen te vinden in het universum van de berekeningen. We kunnen het universum van de berekeningen gebruiken om 'mass customized'-creativiteit te maken. Ik hoop dat we dat bijvoorbeeld kunnen gebruiken om Wolfram Alpha routinematig onderweg uitvindingen te laten doen en om allerlei wonderlijke dingen te vinden die geen technicus of geen proces van geleidelijke evolutie ooit zou ontdekken.
Dat leidt tot een ultieme vraag. Zou het kunnen dat we ergens in het universum van de berekeningen ons fysieke universum kunnen vinden? Misschien is er wel een simpele regel, een simpel programma voor ons universum. De geschiedenis van de natuurkunde zegt ons dat de regel voor het universum erg moeilijk moet zijn. Maar in het berekenbare universum hebben we nu gezien hoe regels die erg eenvoudig zijn ongelooflijk rijk en complex gedrag kunnen produceren. Zou dat dus aan de hand kunnen zijn met ons hele universum? Als de regels voor het universum eenvoudig zijn, is het in zekere zin onvermijdelijk dat ze abstract en erg basic zijn, omdat ze, bij voorbeeld, ver onder het niveau van ruimte en tijd opereren, wat het moeilijk maakt om dingen voor te stellen. Maar in een grote groep gevallen kan men over het universum denken als een soort netwerk, dat, wanneer het groot genoeg wordt, zich gedraagt als een continue ruimte net zoals iets dat veel moleculen heeft zich kan gedragen als een continue vloeistof. Dan moet het universum zich ontwikkelen via kleine regels die progressief dit netwerk updaten. Elke mogelijke regel komt overeen met een kandidaat-universum.
Ik heb dit nog niet eerder laten zien, maar hier zijn een aantal kandidaat-universums waarnaar ik heb gekeken. Sommige zijn hopeloze universums, compleet steriel, met andere problemen, zoals geen notie van ruimte, geen notie van tijd, geen materie, en andere soortgelijke problemen. Het spannende is dat ik heb ontdekt dat je eigenlijk niet zo ver hoeft te gaan in het universum van de berekeningen voordat je kandidaat-universums kunt vinden die overduidelijk niet ons universum zijn. Dit is het probleem: elke serieuze kandidaat voor ons universum, zit vol met onherleidbaarheid van berekeningen, wat betekent dat het onherleidbaar moeilijk is om uit te vinden hoe het zich werkelijk gedraagt, en of het met ons fysieke universum overeenstemt. Een paar jaar geleden ontdekte ik dat er kandidaat-universums waren met zeer eenvoudige regels die speciale relativiteit konden reproduceren en zelfs algemene relativiteit en zwaartekracht en die sporen van kwantummechanica vertoonden. Zullen we de hele natuurkunde vinden? Dat weet ik natuurlijk niet zeker. Maar ik denk dat het op dit punt bijna beschamend is om het niet minstens te proberen.
Geen makkelijk project. Men moet heel veel technologie bouwen. Men moet een structuur bouwen die net zo diep is als de bestaande natuurkunde. Ik weet niet zeker hoe we dit best organiseren. Maak een team, stel het open, loof prijzen uit enz. Maar ik ben vastbesloten om dit project af te werken om te kijken of we nog deze eeuw, eindelijk de regel voor ons universum in handen kunnen hebben en weten waar ons universum zich bevindt in de ruimte van alle mogelijke universums -- Dan kunnen we intikken in Wolfram Alpha "de theorie van het universum" en krijgen we een antwoord.
Ik heb aan dit idee van berekenen nu meer dan 30 jaar gewerkt, tools gemaakt, methodes en intellectuele ideeën omgezet in miljoenen regels code en grist voor server farms enz. Met elk jaar dat voorbijgaat, realiseer ik me hoe krachtig het idee van berekenen eigenlijk is. Het heeft ons al een heel eind gebracht, maar er is zo veel meer dat nog komt. Van de grondslagen van de wetenschap tot de grenzen van de technologie tot de definitie zelf van het menselijke bestaan, denk ik dat berekenen het idee is dat onze toekomst definieert.
Chris Anderson: Dat was verbazingwekkend. Blijf nog even. Ik heb een vraag.
Dat was een verbijsterende speech. Ben je in staat om in twee zinnen te zeggen hoe dit soort denken op een bepaald punt dingen zoals de snaartheorie zou kunnen omvatten of de fundamentele verklaring van het universum?
Stephen Wolfram: De onderdelen van de natuurkunde waarvan we weten dat ze waar zijn, zoals het standaardmodel van de natuurkunde. We kunnen maar beter het standaard model van de fysica reproduceren, anders is het gewoon verkeerd. Wat de mensen de afgelopen 25 jaar hebben geprobeerd met de snaartheorie enz. is een interessante verkenning geweest die geprobeerd heeft uit te komen bij het standaardmodel, maar daar niet in geslaagd is. Als je mijn werk heel erg vereenvoudigt, stemt het grotendeels overeen met de snaartheorie, maar dat is een complex wiskundig ding waarvan ik nog niet weet hoe het uitpakt.
CA: Benoit Mandelbrot is in het publiek. Hij heeft ook laten zien hoe complexiteit kan voortkomen uit een eenvoudig startpunt. Heeft je werk daarmee te maken?
SW: Ik denk het wel. Ik zie Benoit Mandlebrot's werk als één van de fundamentele bijdragen aan dit soort van gebied. Benoit is specifiek geïnteresseerd in geneste patronen, in fractalen en zo waarvan de structuur een soort boomstructuur is, en waar er een grote tak is die kleine takken maakt, en nog veel kleinere takken enz. Dat is één van de manieren die je leidt naar echte complexiteit. Ik denk dat dingen zoals het Regel 30 cellulaire automaton ons naar een ander niveau brengen. Ze brengen ons op een ander niveau omdat ze dingen lijken te zijn die in staat zijn tot de grootst mogelijke complexiteit ...
Ik zou er nog lang over kunnen doorbomen. (Gelach) (Applaus)
You can share this video by copying this HTML to your clipboard and pasting into your blog or web page. This video will play with subtitles.
You either have JavaScript turned off or have an old version of the Adobe Flash Player. To view this rating widget you
need to get the latest Flash player.
If your browser allows only "trusted sites" to execute Javascript, you should add the "googleapis.com" domain to your whitelist to allow our Flash detection to work properly.
Got an idea, question, or debate inspired by this talk? Start a TED Conversation, or join one of these:
Stephen Wolfram, de maker van Mathematica, vertelt over zijn zoektocht om alle kennis berekenbaar te maken - doorzoekbaar, verwerkt en manipuleerbaar. Zijn nieuwe zoekmachine, Wolfram Alpha, heeft geen ander doel dan het modelleren en uitleggen van de natuurkunde die aan het universum ten grondslag ligt.
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research. Full bio »
Translated into Dutch by Hèlen Grives
Reviewed by Els De Keyser
Comments? Please email the translators above.
21:26 Posted: Oct 2008
Views 908,363 | Comments 239
16:02 Posted: Dec 2007
Views 552,246 | Comments 128
14:50 Posted: Oct 2009
Views 510,896 | Comments 309
Just follow the guidelines outlined under our Creative Commons license.
This comment will be attributed to . Not ? Sign Out.