Що таке ідея?
Що таке думка?
І як у нас виникають ці чудові, нові варті поширення ідеї?
Мене звуть Хенінг Бек.
Я досліджую мозок,
і я хочу вам показати, що відбувається з вашим розумом,
коли ви користуєтеся інформацією, щоб породжувати нові думки.
Це важливо, тому що інформація навколо нас повсюди.
Багато людей вважають, що все почалося з інформації.
Інформація - це ресурс XXI століття.
Інформація - скрізь.
Компанії збирають наші дані, ми аналізуємо і співвідносимо її,
але, насправді, сама інформація є досить простою:
це всього лише сукупність літер і цифр,
знаки, які обробляються електронно, але не мають значення,
І ви можете виміряти інформацію, але не можете виміряти ідею.
Коли ви насправді творчі та інноваційні?
Коли у вас тисяча думок, лише одна справді переломна.
Тому, можливо, інформація є важливішою.
У нас сьогодні стільки пристроїв для отримання інформації.
Скрізь є смартфони, мобільні пристрої та інтернет.
Але ніколи не плутайте інформацію з наявністю ідеї або знань,
тому що ви можете погуглити,
але ви не можете 'нагуглити' ідею.
Тому що наявність ідеї, набування знань,
розуміння речей, ось що відбувається у вашому розумі,
коли ви користуєтеся інформацією, щоб змінити спосіб мислення.
То який же це тип мислення?
Усе, що ви бачите тут, - це всього лише те поверхневе,
що присутнє у вашому розумі, коли ви думаєте.
Більшість речей відбуваються підсвідомо, що робить дослідження до біса важким,
але й значно цікавішим.
Давайте збільшимо мозок, щоб побачити, що відбувається, коли ми думаємо.
Багато людей вважають, що мозок - це щось на кшталт суперкомп'ютера,
як досконала обчислювальна машина.
Він повинен бути досить швидким, супермережевим, і високоточним.
Коли у вас щось на думці, я сподіваюся, і зараз теж,
картинка чи зображення, чи щось подібне,
ви можете це побачити дуже виразно і точно і дуже легко переключитися,
набагато швидше за комп'ютер, чи не так?
Бо що ви можете зробити з цим?
Цей, принаймні, стильний, приваблює до робочого столу, але це ж він, правда ж?
Що ж, подивіться на це знову і ви побачите це цілком інакше.
Обчислювач, який ви прилаштуєте на ваш робочий стіл,
запросто порахує 3,4 млрд разів/сек.
Клітини мозку набагато повільніші, і здатні виконати 500 операцій на максимальній швидкості.
Комп'ютер не допускає помилок,
груба оцінка є єдиною помилкою на трильйон операцій,
а мозок, ви, певно, це знаєте з власного життя,
більше схильний до телефонних помилок, і помиляється в мільярд разів частіше.
Комп'ютери ж можна підключити до інтернету,
і ви будете поєднані зі світом, на відміну від мозку.
Це тому, що мозок на 99% особистісно-орієнтований,
більшість нервових волокон ніколи не виходять за межі вашого черепа,
більшість клітин мозку ніколи не бачать, що відбувається в дійсності.
Тож, зважаючи на це, ви повинні сказати, "Добре, мозок не ідеальний.
Він немічний, це погано, і він егоїстичний, але досі працює ".
Подивіться навколо, всюди, меншою чи більшою мірою, працюють мізки.
Але, тим не менше, кожен з вас має право випередити
кожну комп'ютерну систему у дуже простому експерименті.
За хвилину покажу вам.
Що ви тут бачите? Ви, певно, скажете обличчя. Цілком вірно.
Я міг би також сказати, що це просто колекція фруктів і овочів,
але ви бачите обличчя.
І цікаво не те, як ви це робите, а як швидко.
Тому що, коли ваші клітини мозку дійсно такі повільні, ви можете виконати
десь 20-30, можливо, 40 операцій в межах декількох секунд.
Комп'ютерна програма потребує значно більше кроків, тисячі,
навіть мільйони кроків, щоб досягти того ж результату.
Це призводить нас до фундаментального принципу того, як ми думаємо.
Тому що це абсолютно відрізняється від всього, що ми знаємо, у нашому світі.
А яким є комп'ютерний підхід до вирішення такого завдання?
Комп'ютери використовують алгоритми.
Алгоритми - це, впринципі, ступінчасті вказівки, які кажуть вам, що робити.
Тому, коли комп'ютер стикається з певним завданням,
наприклад, розпізнати обличчя чи вирішити рівняння чи що-небудь,
основний принцип діє так:
у вас є вхідні дані, потім ви обробляєте їх за алгоритмом.
Врешті-решт ви досягаєте цілі.
Введення, обробка та вихід.
Це чудово.
Це чудово, коли ви не помиляєтесь,
тому що, коли ви помиляєтесь на початку,
вам доведеться повернутися вкінці.
Ось чому комп'ютери іноді ламаються і, в результаті, маємо синій екран.
Яке сумне обличчя, до речі, бідолаха.
Комп'ютери ламаються. Мозок - ні.
Якщо ви не застосовуєте зовнішні чинники - алкоголь, чи щось подібне,
але, як правило, мозок досить міцний.
І це тому, що ми думаємо з хитрістю.
Коли зовнішні дані потрапляють нам на очі,
вони обробляються сенсорними клітинами у наших очах,
вони задіюються і долучають сусідні клітини у цю нейронну мережу.
Це схоже на спрощену модель вашого мозку в дії.
Ви погодитесь, що з дидактичних причин я різко спростив таку модель
вашого власного мозку.
Принаймні, я на це надіюся.
Але ви досі бачите основний принцип.
Клітини мозку окремо є дурними, нічого особливого зробити не можуть.
Але якщо у вас їх багато, в кінцевому підсумку ви отримуєте
стан активності та дієвості цієї конкретної нейронної мережі.
І цей стан активності називається думкою.
З комп'ютером інакше.
Мозок не розділяє обробку і результат,
тому що обробка інформації - це сама думка.
Це трохи складно, але, можливо, це схоже на оркестр:
Якщо подивитися на оркестр ззовні, на всіх музикантів,
які сидять один біля одного, але не грають,
ви навіть і припустити не зможете, яку мелодію він зуміє зіграти.
Так, як і мозок.
Коли ви подивитесь на мозок ззовні,
ви і не припускаєте, про що здатна думати ця система.
У оркестрі мелодія з'являється,
коли музиканти починають грати разом і синхронізують себе.
Тому музика, мелодія утворюється серед музикантів.
Так, як думка у мозку є серед клітин мозку,
коли вони синхронізуються одна з одною.
Тому думка не розташовується скрізь.
Думка - це взаємодія наших клітин мозку,
це спосіб, у який вони обробляють інформацію.
Цим і відрізняється комп'ютер,
тому що неважливо, яку обробку він використовує,
чи це алгоритм, чи глибока навчальна мережа,
або будь-який інший химерний метод, який ми придумаємо в майбутньому,
це завжди лишиться "введенням, обробкою, виходом" без помилок, надіюсь.
Але якщо ви не допускаєте жодних помилок,
ви опинитесь у місці, для якого були запрограмовані.
Але ніде інде.
Комп'ютери розумні, але інтелект не є нічим особливим.
Інтелект означає, що ви слідуватиме правилам так швидко і ефективно, наскільки це можливо,
але не змінюючи правил.
Жоден суперкомп'ютер ніколи не керуватиме світом,
тому що інтелекту не достатньо.
Вам необхідно бути порушником правил, змінювати гру,
ви також маєте бути шаленим і творчим.
І це помилка у нашому мисленні,
не вдосконалення відмежовує нас від нетворчих машин.
Що я маю на увазі під помилкою?
Що ж, це означає, що ми можемо дійти до нової думки,
нової моделі діяльності, не знаючи наперед, чи вона правильна.
Трохи по-іншому діючи ми отримуємо нову модель, нову думку,
але ми не знаємо, чи вона вірна чи ні.
Ми пробуємо. Зазнаємо невдачі. Робимо це знову.
Але немає об'єктивних критеріїв хорошої ідеї.
Хоча, є одна річ.
Коли ж ідея є хорошою?
Коли хтось каже: "Це хороша ідея,"
але така соціальна взаємодія, такий соціальний відгук,
така спроба і помилка, така соціальна практика не можуть бути відразу оцифровані.
І це одна з причин, чому дійсно нові ідеї залишиться аналогом в нашому майбутньому.
Розумієте, цей вид мислення надає нам велику перевагу,
коли мова йде про створення нових ідей, і ми називаємо цей особливий тип
"концептуальним мисленням" або категоризованим.
І замість того, щоб пояснювати теоретичне підґрунтя
і пояснювати, що за цим стоїть,
я наведу вам приклад.
Як ви створюєте нові ідеї:
Хто думає, що це стілець? Будь ласка, підніміть руку.
Добре, дякую.
Хто думає, що і це стільці?
Будь ласка підніміть ваші руки, добре, дуже добре. Ви досить добре знаєтесь на меблях.
Це дуже добре.
Ось і завдання: Хто думає, що це теж стільці?
Що довше я чекаю, то більше рук ви піднімаєте. Дякую. Але чому?
Чому ви думаєте, що цей синій пластиковий м'яч з трьома ніжками - це крісло?
Що ж, це велика різниця між комп'ютерним світом і мозком.
Те, що ви бачите тут, - це те, що ми називаємо глибоким вивченням,
і ви даєте алгоритми самонавчання
при незліченній кількісті зображень і декількох сотнях зображень
стільців, і потім він аналізує всі дані і каже з 98% впевненістю,
що стілець є об'єктом з чотирма ніжками, сидінням і спинкою.
Але ми цього не робимо, ми розуміємо,
що стілець не має спеціальної форми,
але це щось, на що можна сісти.
І як тільки ви це зрозумієте, ви бачите стільці скрізь.
Ви можете створити нові стільці з новим дизайном і рисами.
Ось інший приклад, як ви робите це
і як вчаться комп'ютери.
Але навчання - це нічого особливого,
тому що тварини вчаться, дрозди вчаться, дельфіни вчаться,
слони вчаться, комп'ютери вчаться, ми розуміємо.
Глибоке вивчення - чудове, але глибоке розуміння - ще краще.
Тому що, коли ви вчите щось, ви можете це забути,
але як тільки ви це зрозумієте, ви не зможете забути це знову,
тому що розуміння означає,
що ви змінюєте спосіб обробки інформації.
А так як обробка і виведення є одним і тим же у нашому мозку,
ми розуміємо одразу дуже швидко.
Як я обіцяв, інший приклад:
жоден комп'ютер не здатний розв'язати таку проблему,
але ви здатні зрозуміти її впродовж хвилини.
Я, взагалі, не хороший ілюстратор, але цього має бути достатньо.
Я кажу, що це квітка.
Якщо це квітка, то що це?
Дерево.
Якщо це квітка, а це дерево, чим може бути це?
Лісом, садком чи чим-небудь.
Тому ви розумієте це, але я кажу, що це...
це дитина.
Якщо це дитина, чим може бути це?
Це дорослий.
Якщо це дитина, а це дорослий, що ж це?
Сім'я, звісно.
Дані такі ж.
Інформація різна,
і розуміння - це те, як ми використовуємо інформацію, щоб змінити наші знання.
Це просто для вас, але цю проблему неможливо вирішити
комп'ютерам зараз.
І ви бачите, наскільки ви потужні, щоб зрозуміти речі одразу
Декілька тижнів тому мій дворічний сусід
ввійшов до моєї квартири, подивився і сказав: "О, детектор диму".
Я сказав: "Що? Які батьки у цього маленького хлопчика?"
Вони показують йому сотні картинок з детекторами диму
і пожежні виходи, поки він, нарешті, не зрозуміє, що є детектором диму?
Певно, ні.
Він, мабуть, чув слово "детектор диму" один чи два рази,
але цього йому було достатньо, щоб зрозуміти значення всього цього.
Ми знаємо з лабораторних досліджень, що діти здатні розуміти
значення нових речей - іграшок, слів, тварин - з першого погляду.
Це неймовірно, і ви це також робите.
Скільки часу у вас займе зрозуміти слово "Брексіт"?
Можливо, ви його бачили один чи два рази, цього достатньо.
Як тільки ви його зрозуміли, ви можете його вживати.
Коли ви знаєте, що таке Брексіт,
чим може бути Свексіт? Чи Фрексіт? Чи Ітексіт?
Ніколи їх раніше не зустрічали, але розумієте з першого погляду,
що ще цікавіше, коли ви знаєте "Брексіт", що ж таке "Брімейн" чи "Брітерн"?
(Сміх)
Ніколи їх не зустрічаючи, відразу зрозуміли.
Пам'ятаєте сумне обличчя, яке ви бачили на синьому екрані раніше?
Цей бідний хлопець в даних відрізняється від цього щасливчика на 50% .
Але для нас це стовідсоткова різниця.
Ви бачите, яким сильним є спосіб нашого мислення,
але як ним користуватися, лишаючись творчими та іновативними у майбутньому?
Що ж...
Перше, що варто усвідомити, не робіть це, як комп'ютери.
Багато людей думають, що сьогодні важливо важко працювати,
швидше і ефективніше вирішувати проблеми,
але це якраз те, що можуть робити машини.
Кожен ефективний процес буде змінений алгоритмом врешті-решт.
Що не можна замінити, так це неефективне мислення.
поєднання нових ідей, що призводить до розуміння речей.
Як ми це робимо? Що ж, спочатку ми перепочиваємо.
Ми спимо, ми втрачаємо пильність і зосередженість, і відволікаємось.
З першого погляду, це здається неефективним,
але інколи це справді дуже ефективно,
якщо ви повернетесь назад, то побачите ті ж речі в інших ситуаціях.
Тому що, якщо ви тільки копаєтеся в даних,
покладаєтеся тільки на дані або інформацію, і ніколи не повертаєтесь, щоб перепочити
і зрозуміти цілковиту ситуацію, ви ніколи не зможете осмислити суть.
По-друге, коли люди запитують: "Як до тебе прийшла така хороша ідея?",
70% відповість: "У душі", за яким слідує, "під час занять спортом, за кермом,
коли пилососив квартиру, мив посуд", помітили тут паттерн?
Кожного разу, коли ми виконуємо автоматизовані рутинні нудні речі,
ми, схоже, очищаємо свій розум і залучаємо нові ідеї.
Насправді, це чудова практика, яку використовували багато творчих геніїв.
Заглибтеся у проблему, зосередьтеся на завданні,
втягніться в це і поверніться назад.
Займіться чимось іншим.
Не новою проблемою, а відпочиньте.
У Стародавній Греції це було волею богів у приказці:
"Отримати поцілунок від музи",
але ви повинні створити сприятливу для неї атмосферу.
Це означає, що ви відволікаєтесь, і робите щось інше,
щось з автоматизованої рутини, інколи нудної, бо в іншому випадку
не буде можливим помістити ті ж речі в нове середовище.
По-третє, вийдіть з герметичного простору.
У наш час легко бути оточеним корисними, але такими, що не надихають, думками.
Фактично, нам не подобаються інакші думки.
Алгоритм Facebook фільтрує усі онлайн пости, які нам підходять.
Більшість наших друзів діляться однаковими точками зору.
Ми читаємо газети, які розділяють з нами думки, що нам подобаються.
Ми користуємось онлайн-медіа, ТБ, радіо, щоб підтвердити наші погляди,
але ніколи не кидаємо їм виклик.
Але так роблячи, ми створюємо герметичні камери, фільтруючі бульбашки.
Щоб створювати нові ідеї, ви повинні робити протилежне.
Спробуйте провокувати себе час від часу.
Читайте щось, з чим ви не погоджуєтесь, продуктивно подискутуйте з другом,
спробуйте поглянути на речі з іншої сторони.
Не думайте, як алгоритм.
А зараз спробуйте заперечити ваші думки і ідеї замість їх підтвердження.
Спробуйте зламати правила мислення замість того, щоб їм слідувати.
То яка ж наступна чудова ідея, варта поширення?
Ми досі не знаємо.
Але ми можемо бути цілком впевнені, що вона буде створена мозком.
Не тому, що ми розумніші, швидші чи кмітливіші за комп'ютери.
Але ми їх повна протилежність.
Ми повільніші, іраціональні і недосконалі.
Тому ми розуміємо світ замість того, щоб його аналізувати,
і це надає нам кінцеву перевагу.
Ми повинні цінувати
і більше цим пишатися, тому що це робить нас людьми.
Дякую.
(оплески)