Return to Video

الآلات الذكية، تخدم أم تتمرد؟ | أولريش ايبل | TEDxMünchen

  • 0:03 - 0:05
    مرحبا جميعا ! (صوت آلي)
  • 0:06 - 0:08
    أنا ناو.
  • 0:09 - 0:11
    وأود تقديم رئيسي لكم.
  • 0:12 - 0:15
    إنه يدعي د. أولريش ايبل.
  • 0:16 - 0:20
    يهتم بالبحث في المستقبل
    منذ حوالي ثلاثين عاما.
  • 0:22 - 0:26
    ومن أجل كتابه الجديد "الآلات الذكية"
  • 0:26 - 0:30
    قام بالبحث في أمريكا واليابان وفي أوروبا.
  • 0:30 - 0:34
    ومن هناك أحضر اليوم أخبار سارة
    حول الذكاء الاصطناعي.
  • 0:34 - 0:38
    رحبوا معي بأولريش ايبل.
  • 0:38 - 0:41
    (تصفيق)
  • 0:41 - 0:43
    ناو: (غير مفهوم)
  • 0:49 - 0:51
    شكرا يا عزيزي ناو.
  • 0:52 - 0:55
    أكان هذا دليلا على الذكاء؟
  • 0:57 - 0:59
    لا أعتقد ذلك.
  • 0:59 - 1:02
    إنه فقط مبرمج برمجة لطيفة للغاية.
  • 1:02 - 1:07
    الكلمة المفتاحية هي الذكاء: ما هي أذكى
    الكائنات الحية التي تعيش على وجه الأرض؟
  • 1:10 - 1:11
    هل هي نحن؟
  • 1:13 - 1:18
    في حال تعريفنا للذكاء على أنه
    القدرة على حل المشاكل،
  • 1:19 - 1:23
    فأعتقد ربما نتأمل هذا قليلا.
  • 1:24 - 1:27
    مُدننا مكتظة.
  • 1:28 - 1:29
    نتسبب في ارتفاع درجات حرارة الطقس.
  • 1:30 - 1:31
    نشن حروبا.
  • 1:33 - 1:35
    نلوث المناظر الطبيعية.
  • 1:35 - 1:38
    أعتقد بأننا نحتاج إلى مساعدة.
  • 1:39 - 1:43
    الخبر السار هو: المساعدة في طريقها بالفعل.
  • 1:44 - 1:46
    مساعدة الآلات
  • 1:47 - 1:51
    التي دائما ما تقترب مما يقوم به البشر.
  • 1:51 - 1:54
    الآلات الذكية.
    ما الذي تستطيع الآلات الذكية القيام به؟
  • 1:54 - 1:57
    تسطيع الآلات الذكية المشي، واحتكام الشيء
  • 1:58 - 2:04
    والتحدث، والإنصات، والرؤية،
    والتعرف على الأشياء،
  • 2:05 - 2:09
    والقراءة، والكتابة، وتحليل المستشعرات
  • 2:09 - 2:11
    وتستطيع التعلم الذاتي من خلال الرصد،
  • 2:11 - 2:14
    والمحاكاة، والمكافآت.
  • 2:15 - 2:17
    أعتقد أن هذه الآلات الذكية بإمكانها
  • 2:17 - 2:20
    مساعدتنا حقا في مجالات عديدة.
  • 2:20 - 2:22
    كأمثلة قليلة علي ذلك:
  • 2:22 - 2:25
    للذين يتقدمون في العمر
  • 2:25 - 2:28
    ربما تساعدهم الآلات الذكية الآن.
  • 2:28 - 2:33
    غندما يقومون بترتيب المنزل،
    والتنظيف، وربما التسوق، والطبخ
  • 2:33 - 2:35
    وتنظيم غسالة الأطباق
  • 2:35 - 2:38
    وصب الشراب في الكأس
  • 2:38 - 2:40
    وأيضا تبليغ الرسائل.
  • 2:41 - 2:44
    أو في الصناعة: الصناعة الذكية
  • 2:44 - 2:46
    المعروفة لدينا باسم الصناعة 4.0
  • 2:46 - 2:50
    إنتاج فائق الآلية ومرن للغاية.
  • 2:51 - 2:55
    في السيارات: كهربائية، وذاتية،
    ومرتبطة شبكيا.
  • 2:55 - 2:58
    هذه أحدث الصيحات في السيارات.
  • 2:59 - 3:00
    الميزة هي:
  • 3:00 - 3:06
    سيقل الازدحام، والحوادث، وستزيد الراحة.
  • 3:06 - 3:10
    ورجوعا ثانيةً إلى: الكبار في السن.
  • 3:10 - 3:13
    وصولا إلى عام 2050 سيزداد
    عدد الذين تتخطى أعمارهم المئة
  • 3:13 - 3:15
    في ألمانيا إلى عشرة أضعاف.
  • 3:16 - 3:20
    وسيرغب أيضا ذو التسعين أو المئة عام التحرك
  • 3:20 - 3:22
    ولكن لن يكون بوسعهم قيادة السيارة بأنفسهم.
  • 3:22 - 3:25
    ربما سيستدعون سيارة ذاتية القيادة.
  • 3:26 - 3:29
    ستقوم بإخراج المقاعد، وسيركبون براحة
  • 3:29 - 3:31
    وستقوم بإدخال المقاعد ثانيةً
  • 3:31 - 3:34
    وسيخبرون السيارة إلى أين عليها التوجه.
  • 3:35 - 3:39
    وأيضا الشبكات الذكية
    -إحدى الكلمات المفتاحية اليوم-
  • 3:39 - 3:40
    ضرورية،
  • 3:40 - 3:44
    لأنها تعمل على توافق بين العرض والطلب
  • 3:44 - 3:50
    بالأخص في الشبكات التي تتطلب
    طاقة متجددة كبيرة للغاية.
  • 3:51 - 3:57
    إن هذه الآلات الذكية اليوم جيدة لدرجة
  • 3:57 - 4:00
    أنها في بعض الحالات أفضل من البشر.
  • 4:00 - 4:02
    سأطرح بعض الأمثلة.
  • 4:03 - 4:05
    هذا واتسون يمثل شركة IBM
  • 4:05 - 4:08
    نرى في الوسط كوكب الأرض
    وحولها هالة من الأشعة
  • 4:08 - 4:10
    هذا يرمز إلى الحاسوب
  • 4:10 - 4:13
    المشارك في أحد برامج المسابقات
  • 4:13 - 4:19
    وهو "Jeopardy" وهو برنامج أكثر تعقيدا
    من برنامج " من سيصبح مليونيرا"
  • 4:19 - 4:23
    احتفظ نظام واتسون ذلك في ذاكرة حاسوبه
  • 4:23 - 4:26
    علي كافة مصطلحات الانترنت الموجودة
    في ويكيبديا
  • 4:27 - 4:28
    استطاع قراءة كل شيء.
  • 4:29 - 4:33
    واستطاع جمع المعلومات والأهم هو:
  • 4:33 - 4:35
    قام بهذا في خلال دقيقتين إلى ثلاث دقائق
  • 4:37 - 4:40
    وبهذا هزم بالفعل الأبطال البشرية.
  • 4:41 - 4:44
    ولكن بالطبع لا ترغب شركة IBM
    في التخطيط لأي برامج مسابقات
  • 4:44 - 4:48
    بل للاستفادة من واتسون اليوم
    على سبيل المثال في مساعدة الأطباء.
  • 4:49 - 4:55
    إذا جاء أحد مرضى السرطان إلى الطبيب
    بإمكانه استشاره واتسون
  • 4:55 - 4:59
    سيبحث واتسون في الآلاف من ملفات المرضى
    مجهولة المصدر
  • 4:59 - 5:02
    وفي العلم الطبي.
  • 5:02 - 5:05
    يحاول مساعدة الطبيب في التشخيص والعلاج.
  • 5:05 - 5:10
    أو حتى مستشارين البنوك،
    على سبيل المثال في معاملات الأسهم
  • 5:10 - 5:12
    يساعد واتسون في هذا أيضا.
  • 5:12 - 5:14
    في المصانع، ومراكز الاتصالات وغيرها.
  • 5:15 - 5:17
    وربما من المعروف أيضا" Google Deepmind"
  • 5:18 - 5:21
    وكان AlphaGo برمجتها
  • 5:21 - 5:26
    التي هزمت أفضل لعيبة شطرنج في العالم
    - لعبة الشطرنج Go-
  • 5:26 - 5:28
    في فصل الربيع من هذا العام.
  • 5:29 - 5:33
    لعبة Go مشوقة جدا لأنها معقدة للغاية.
  • 5:34 - 5:37
    هناك العديد من فرص الدمج على لوحة شطرنج Go
  • 5:37 - 5:39
    كالذرات في الكون.
  • 5:40 - 5:42
    لا يستطيع أي حاسوب حسبة هذا.
  • 5:42 - 5:46
    لذلك يقتضي على برمجة AlphaGo
    التعلم من ملايين من الأمثلة
  • 5:46 - 5:51
    كيفية القيام بخطوة في اللعبة وكيف ستنجح.
  • 5:53 - 5:55
    المثال التالي هو: الفهد.
  • 5:55 - 5:58
    إنسان آلي متحرك.
  • 5:58 - 6:01
    يجري أسرع من العداء يوسين بولت
  • 6:01 - 6:05
    بطل العالم لسباقات 100 و200 متر
    من البشر.
  • 6:05 - 6:08
    ويعد التعرف على إشارات المرور مثالا أيضا.
  • 6:09 - 6:13
    يحظى الانسان الآلي اليوم على أفضل برمجة
    تتعلق بالتعرف على إشارات المرور
  • 6:13 - 6:17
    بنسبة خطأ 0.5 %، أي 99.5 % صحيحة
  • 6:19 - 6:23
    وبتخطى معدل الخطأ البشري ضعف هذا.
  • 6:25 - 6:28
    أحد الأمثلة في مجال الصناعة:
  • 6:29 - 6:31
    لدى تُربينات الرياح العديد من المستشعرات.
  • 6:32 - 6:35
    تقيس الذبذبات وتعرف ما إذا كانت التُربينة
    تتحرك بشكل سليم وغير ذلك.
  • 6:35 - 6:39
    ولدي القطارات مستشعرات أيضا.
    ولدى آلات أخرى عديدة
  • 6:40 - 6:43
    عندما نحلل ما تنتجه هذه المستشعرات
    من بيانات
  • 6:43 - 6:47
    يمكننا التنبؤ بموعد تعطل الجهاز
  • 6:47 - 6:49
    وبالطبع نعرف مسبقا قبل أيام أو حتى أسابيع.
  • 6:50 - 6:54
    عندما لا يصدر صوت الذبذبات كاملا،
    وعندما لا تتحرك بشكل سليم قليلا.
  • 6:54 - 6:57
    فأيضا هذا يحدث للآلات الذكية.
  • 6:57 - 7:02
    تشخيص السرطان: اليوم نظام البرمجة
    القابل للتعلم يجد إشارات أكثر
  • 7:02 - 7:04
    تنم عن وجود سرطان في عينات الأنسجة.
  • 7:04 - 7:08
    يحلل ما إذا كانت الخلية خلية سرطانية أم لا
  • 7:09 - 7:11
    دلالات أكثر عن السرطان
  • 7:11 - 7:14
    من الموجودة في العلوم التي عرفها البشر قط.
  • 7:14 - 7:16
    بالتأكيد تستطيع مساعدة الأطباء.
  • 7:17 - 7:20
    Google Streetview كمثال أيضا.
  • 7:20 - 7:22
    أنت تقود في فرنسا.
  • 7:22 - 7:25
    ويوجد في فرنسا ملايين المنازل
  • 7:25 - 7:29
    لقد صورت الآلات أرقام المنازل بأكملها،
    أي حتى المنازل.
  • 7:29 - 7:31
    تعني المهمة:
  • 7:31 - 7:34
    قم بقراءة أرقام المنازل وحدد موقعها.
  • 7:35 - 7:39
    لقد أحصوها، أما في حال قيام فريق بشري بهذا
  • 7:39 - 7:41
    سيستغرق حوالي عامين.
  • 7:42 - 7:45
    أنجز النظام المبرمج هذا في غضون ساعتين.
  • 7:45 - 7:48
    وكمثال أخر من سمات البشر:
    فهم المشاعر.
  • 7:48 - 7:50
    مشاعر البشر الطبيعية
  • 7:50 - 7:54
    المشاعر الأساسية كالغضب،
    والفرح، والذهول، والحزن
  • 7:55 - 7:58
    التي تظهر على الوجه وهي نفسها حول العالم
  • 7:59 - 8:01
    ولا ترتبط بالثقافة والعمر
  • 8:01 - 8:04
    بالتأكيد يمكن لأي حاسوب تحليل هذا المشاعر.
  • 8:04 - 8:09
    لدرجة أن أفضل البرامج أفضل من
    العديد من البشر
  • 8:09 - 8:11
    هذا ما اثُبت في الاختبارات.
  • 8:12 - 8:14
    كان ذلك سبعة أمثلة فقط
  • 8:14 - 8:18
    حيث كانت الآلات الذكية أفضل من البشر اليوم
  • 8:18 - 8:20
    لا يظل التطور بالطبع محله.
  • 8:20 - 8:22
    فهذا القطار لا يظل ثابتاً!
  • 8:23 - 8:24
    في حال المقارنة:
  • 8:24 - 8:28
    في عام 1995 استطاع أكثر حاسوب ذو قدرة
    فائقة على الإنجاز حول العالم
  • 8:29 - 8:33
    القيام بمئة مليار عملية حسابية خلال ثواني.
  • 8:34 - 8:36
    يقوم بهذا اليوم أي هاتف ذكي جيد.
  • 8:36 - 8:40
    نحمل اليوم في جيوبنا الحاسوب الفائق
    الخاص بالعشرين عاما الماضية.
  • 8:41 - 8:43
    سيستمر هذا التطور.
  • 8:43 - 8:47
    سنحمل في جيوبنا في غضون العشرين عاما
    القادمة الحاسوب الفائق الخاص بعصرنا
  • 8:47 - 8:49
    وسيقول بعض الناس:
  • 8:49 - 8:54
    سنستطيع في عام 2040 شراء سرعة المعالجة،
  • 8:54 - 8:57
    وقدرة التخزين التي يتمتع بها العقل البشري
  • 8:57 - 8:59
    بأقل من 1000 دولار.
  • 8:59 - 9:02
    سنحمل في جيوبنا عقلا ثانِ إذا جاز التعبير.
  • 9:02 - 9:05
    من قد لا يرغب في عقل ثانِ من حين لآخر؟
  • 9:05 - 9:06
    (ضحك)
  • 9:08 - 9:10
    ويمكن حتى أن نذهب لأبعد من ذلك:
  • 9:10 - 9:13
    "Neuro-Chips" التي لا تصنع من خلال
    نظام برمجي
  • 9:13 - 9:15
    تعمل مثل عقولنا
  • 9:15 - 9:17
    بل تصنع من خلال نظام معقد، كهربائي.
  • 9:17 - 9:21
    تتعلم 10000 مرة أسرع من عقولنا
  • 9:22 - 9:25
    وبالفعل هي متوفرة الآن ولكن في المعامل فقط
  • 9:25 - 9:27
    وفضلا عن ذلك:
  • 9:27 - 9:32
    المعلومات التي تتعلم منها الآلات الذكية
  • 9:32 - 9:34
    يكون مصدرها غالبا شبكة الانترنت.
  • 9:34 - 9:38
    تتعلم من الملايين من الصور، ومقاطع الفيديو
    ومن الملفات الصوتية.
  • 9:38 - 9:42
    تتعلم شكل السيارات، وصوت مقطوعة
    الموسيقار موتزارت، وغيرهم.
  • 9:44 - 9:47
    فلدينا انفجار من المعلومات في الانترنت.
  • 9:48 - 9:51
    وهذا هنا يوضح جبل معلومات البشرية.
  • 9:51 - 9:54
    وقد أحصي يوما شخص ما ذكي
  • 9:54 - 9:57
    أن البشرية ستنتج حتى عام 2000
  • 9:57 - 10:00
    2 إكسابايت من المعلومات.
  • 10:00 - 10:02
    يساوي هذا 2 مليار جيجابايت.
  • 10:03 - 10:07
    2 إكسبايت تُنتج اليوم في يوم واحد فقط.
  • 10:08 - 10:09
    هذا يعني:
  • 10:09 - 10:12
    أن كل البيانات التي أنتجناها حتى عام 2000
  • 10:13 - 10:15
    ننتجها الآن في يوم واحد.
  • 10:15 - 10:18
    عن طريق الهواتف الذكية، والمستشعرات
    بكافة أنواعها
  • 10:18 - 10:19
    في يوم واحد.
  • 10:20 - 10:23
    ووفقا لذلك على الآلات تعلُم
    الإمكانات المتعددة.
  • 10:25 - 10:30
    تستطيع التعلم حتى بدون هذه المعلومات
    الموجودة في الانترنت.
  • 10:30 - 10:33
    التعلم من خلال مراقبة البشر.
  • 10:33 - 10:35
    ومحاكاة البشر،
  • 10:35 - 10:37
    خلال المحاولة والخطأ،
  • 10:37 - 10:39
    من خلال المكافآت...
  • 10:39 - 10:44
    ها هو الانسان الآلي الأقرب إلى قلبي،
    هذا هو iCup.
  • 10:44 - 10:47
    يذهب إلى المدرسة في مدينة جيناوا الايطالية
  • 10:47 - 10:49
    لديه بالفعل فصل دراسي صغير معد له
  • 10:49 - 10:52
    وهناك يتعلم على يد معلمين من البشر.
  • 10:52 - 10:54
    يتعلم كيف تبدو ألعابه.
  • 10:54 - 10:56
    ويتعلم كيف يضب الطاولة.
  • 10:56 - 11:00
    ويتعلم العزف قليلا على البيانو،
    والتعامل مع السهم والقوس.
  • 11:01 - 11:04
    يتعلم دائما. فهو فضولي للغاية.
  • 11:06 - 11:08
    لقد صادفته ثانيةً في مدينة أوسكا
    في اليابان
  • 11:09 - 11:11
    وهناك تعلم من خلال المكافآت.
  • 11:12 - 11:14
    يكافأ عندما يقوم بأشياء
  • 11:14 - 11:18
    تساعد البشر.
  • 11:18 - 11:20
    عندما نرى كل هذا، نصاب بالخوف
  • 11:20 - 11:23
    بالتأكيد.
  • 11:24 - 11:27
    عندما تصبح هذه الآلات ذكية لدرجة كبيرة
  • 11:27 - 11:30
    هل يمكن أن تصبح أذكى منا في أي وقت؟
  • 11:30 - 11:33
    إنسان آلي قاتل، ذكاء خارق...
  • 11:34 - 11:38
    هناك بالفعل عدد من العلماء يحذرون من ذلك.
  • 11:38 - 11:41
    أعتقد أن هذا في الأساس خيال علمي.
  • 11:41 - 11:43
    بل إن هذا خيال علمي غربي
  • 11:43 - 11:48
    نحن في الغرب كبرنا مع شخصيات مثل
    فرانكشتاين، وفيلم تيرميناتور
  • 11:48 - 11:52
    مع المتحولون، وهال 9000،
    وغيرهم من الأسماء.
  • 11:52 - 11:54
    في الشرق هذا مختلف كليا.
  • 11:54 - 11:56
    في اليابان كان الانسان الآلي
    والآلات الذكية
  • 11:56 - 11:59
    عونا للبشر منذ قديم الأزل.
  • 11:59 - 12:01
    في الثقافة، وفي الأدب.
  • 12:01 - 12:04
    هذه قصة من الغرب.
  • 12:05 - 12:07
    أثناء رحلتي سألت أكبر باحثين
  • 12:07 - 12:11
    في مجال الإنسان الآلي
  • 12:11 - 12:13
    وقالوا جميعاً:
  • 12:13 - 12:16
    إن تطور الذكاء العام الذي قد تحتاجه الآلة
  • 12:16 - 12:19
    واحتمالية تشكيله خطرا علينا
  • 12:19 - 12:21
    لا يزال أمرا بعيدا للغاية.
  • 12:23 - 12:26
    أعتقد أنه يجب على الأقل
  • 12:26 - 12:30
    ألا نخاف مما هو أمامنا حاليا
  • 12:31 - 12:33
    ولكن بالتأكيد سيحدث الآتي هنا:
  • 12:34 - 12:36
    يتعلق الأمر هنا بالوظائف.
  • 12:36 - 12:37
    يتعلق الأمر بالآتي:
  • 12:37 - 12:42
    هناك العديد من الدراسات
    حول الوظائف والأعمال
  • 12:42 - 12:44
    التي سوف تصبح آلية في المستقبل.
  • 12:46 - 12:51
    هنا مثلا تظهر: الوظائف العديدة،
  • 12:51 - 12:53
    واحتمالية التحول الآلي.
  • 12:54 - 12:58
    الوظائف الروتينية هي موضع الخطر بالطبع،
    في المصانع، والمكاتب أيضا،
  • 12:58 - 13:00
    وبالأخص في المكاتب هذه المرة.
  • 13:00 - 13:03
    المستشارون المصرفيون، وموكلو التأمين
  • 13:04 - 13:08
    وأخصائيو الخدمات اللوجيستية، والمحاسبون،
    وربما عمال النظافة،
  • 13:08 - 13:10
    سائقو الحافلات، والتاكسي، والنقل...
  • 13:10 - 13:12
    عندما نجمع كل هذا سويا
  • 13:12 - 13:15
    سيكون الناتج 12% من الوظائف في ألمانيا،
  • 13:15 - 13:18
    حيث سيصبح الكثير آليا، 5 مليون وظيفة.
  • 13:18 - 13:20
    ولكن علينا التأمل:
  • 13:20 - 13:23
    هناك الأعمال التي ستصبح آلية
  • 13:23 - 13:25
    ليس بالضرورة الوظيفة هي التي ستنتهي.
  • 13:26 - 13:29
    سيحظى الطبيب كما أوضحت مسبقا
  • 13:29 - 13:32
    على آلات ذكية بالتأكيد في المستقبل،
  • 13:32 - 13:34
    فتساعده في التشخيص،
  • 13:34 - 13:36
    ولكن سيبقى الأطباء البشر كما كانوا من قبل.
  • 13:36 - 13:40
    ولا أعتقد أيضا أنه سيتم قيادة عربات النقل
    في الطرق السريعة
  • 13:40 - 13:42
    بدون وجود إنسان بداخل السيارة.
  • 13:42 - 13:45
    ولكن سيقومون ربما بشيء آخر
  • 13:45 - 13:49
    القيام بالحسابات، تولي مهام جديدة
    ولكنهم سيكونون بالداخل.
  • 13:49 - 13:52
    بالطبع ليس هناك خطر على الوظائف
  • 13:52 - 13:56
    التي تقوم بمهام معقدة للغاية، المبدعة مثل:
  • 13:56 - 13:59
    البحث، التطوير، الاعلام، التصميم،
    العمل اليدوي
  • 13:59 - 14:05
    والتي تتطلب منافسة اجتماعية عالية مثل:
    المعلمين، وأخصائيين اجتماعيين، والممرضين
  • 14:05 - 14:06
    علينا أن نسأل دائما:
  • 14:07 - 14:09
    هل التحول الآلي اقتصاديا؟
  • 14:09 - 14:11
    هل يقبله المجتمع؟
  • 14:11 - 14:14
    وهو بالطبع ليس دائما هو الحال
  • 14:14 - 14:16
    وعلى أساسه تقرر.
  • 14:16 - 14:18
    بالإضافة إلي ذلك تظهر مجموعة
    من الوظائف الجديدة
  • 14:18 - 14:21
    مثل تصميم بعض الآلات.
  • 14:21 - 14:23
    كما هو الحال عند تطوير الأنظمة المبرمجة:
  • 14:23 - 14:27
    منذ حوالي 35 عاما في بداية الثمانينات
    لم يكن هناك أي مطورين أنظمة.
  • 14:27 - 14:28
    لم يكن هناك أحد.
  • 14:28 - 14:31
    اليوم يوجد 19 مليون مطور حول العالم.
  • 14:32 - 14:34
    وأيضا ظهرت وظائف جديدة.
  • 14:35 - 14:38
    وكما ذكرت في النهاية
    سيكون كل شيء على ما يرام
  • 14:38 - 14:40
    في جميع مجالات الحياة التي تتعلق بالبشر.
  • 14:40 - 14:42
    ولكننا سنحتاج حقا إلى هذه الأشياء.
  • 14:43 - 14:45
    الهاتف الذكي كان فقط البداية.
  • 14:45 - 14:48
    والآن توجد السيارات الذكية،
    والشبكات الذكية، والمنازل الذكية
  • 14:48 - 14:52
    وسائل نقل ذكية، صحة ذكية،
    وكل شيء يمكننا تصوره.
  • 14:53 - 14:55
    سنحتاجه
  • 14:55 - 14:58
    من أجل الذين يكبرون في العمر،
    ومن أجل أنظمة الطاقة المستدامة،
  • 14:58 - 15:00
    ومن أجل أنظمة التنقل،
  • 15:01 - 15:03
    من أجل مدن غنية بالحياة
  • 15:03 - 15:06
    ومن أجل القدرة على التنافس في مجال صناعتنا
  • 15:07 - 15:09
    أعتقد
  • 15:10 - 15:12
    ليس فقط سنعتاد علي هذا
  • 15:13 - 15:15
    ولكن سنعيش في مجتمع
  • 15:15 - 15:18
    يضم البشر والآلات الذكية.
  • 15:18 - 15:21
    مثلما اليوم نتقبل وجود الهواتف الذكية
    بشكل طبيعي كليا
  • 15:21 - 15:25
    ومثلما نتقبل وجود شبكات التواصل الاجتماعي
  • 15:25 - 15:28
    سيكون الوضع هكذا وسنرحب بهم في حياتنا.
  • 15:28 - 15:30
    ربما ليس مثلما فعل اليابانيون هنا
  • 15:30 - 15:35
    الذين طوروا الاستنساخ الإلكتروني
    أو الرقمي من الإنسان الآلي.
  • 15:35 - 15:40
    هذا يجب ألا يحدث، ولكننا سنواجه
    الآلات الذكية في كل مكان.
  • 15:40 - 15:44
    وكما أوضحت هذا يكفي حقا، بدءا
    من السيارة ذاتية القيادة
  • 15:44 - 15:48
    لتصل إلى مكبرات الصوت
    التي يمكنها الدردشة على طاولاتنا
  • 15:48 - 15:51
    التي من المفترض ظهورها قريبا.
  • 15:52 - 15:54
    سنراها في كل مكان.
  • 15:54 - 15:55
    وأعتقد
  • 15:55 - 15:57
    عندما نفعل هذا بطريقة صحيحة
  • 15:57 - 16:01
    وعندما لا نعارض الآلات
  • 16:01 - 16:03
    بل نتعلم التأقلم معها
  • 16:03 - 16:06
    وأن نستخدمهم بأمان وبثقة
  • 16:06 - 16:11
    أيضا ضمان الأمان أنهم لن يضروا أي إنسان
  • 16:12 - 16:15
    عندما نرقص سويا مع الآلات
  • 16:16 - 16:20
    عندها سنحظى بمستقبل مشرق
  • 16:21 - 16:26
    وستتاح لنا الفرصة
  • 16:26 - 16:30
    أنه قد تعمل معنا الآلات الذكية على شيئا
  • 16:30 - 16:32
    نطلق عليه البشر الأذكياء.
  • 16:34 - 16:40
    وهم البشر المسالمون، وهم على وعي
    بمسؤوليتهم تجاه البيئة طوال حياتهم
  • 16:40 - 16:42
    وهم المبدعون.
  • 16:43 - 16:46
    ستكون هذه حقا أخبار سارة.
  • 16:46 - 16:47
    شكرا جزيلا
  • 16:47 - 16:49
    (تصفيق)
Title:
الآلات الذكية، تخدم أم تتمرد؟ | أولريش ايبل | TEDxMünchen
Description:

لقد قضى أولريش ايبل حوالي ثلاثين عاما في البحث في أحدث صيحات المستقبل. إنه واحد من أكثر الصحاقيين المحترمين من متحدثي الألمانية في مجال العلوم والتكنولوجيا، ونشرت عدد كبير من الصحف والجرائد مقالاته حول موضوعات نظرية التطور وتقنية النانو وفي علم الآثار و البحث في الفضاء. لقد حصل ايبل عل الدكتوراة في مجال الفيزياء الحيوية من جامعة ميونخ التقنية وعمل في شركة دايملر وترأس لمدة عشرين عاما قسم "الاتصالات المبتكرة" في شركة سيمنز. بالأضافة لكونه مؤسس ورئيس التحرير لمجلة "Pictures of the Future" الحاصلة علي وسام عالمي. وهو مؤلف كتاب "Zukunft 2050" (الحياة في 2050)
Twitter: @UlrichEberl1

معلومات أكثر حول أولريش ايبل ستجدونها علي موقعنا: www.tedxmuenchen.de

تم إلقاء هذه المحادثة في حدث TEDx باستخدام صيغة مؤتمر TED، ولكن بتنظيمٍ مستقل من المجتمع المحلي. لمعرفة المزيد من خلال: http://ted.com/tedx
more » « less
Video Language:
German
Team:
closed TED
Project:
TEDxTalks
Duration:
16:55

Arabic subtitles

Revisions Compare revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.